Por María Dolores Fernández Pazos

Lic. en Nutrición. Más acerca de: María Dolores Fernández Pazos

 

Estamos en condiciones de afirmar que la irrupción explosiva de la Inteligencia Artificial (IA) en nuestras vidas nos interpela permanentemente en nuestros ámbitos tanto personales como profesionales.  

A medida que la IA avanza (a pasos agigantados podríamos decir) en los distintos terrenos, las dudas, miedos, reparos e incertidumbres cada vez crecen más en cada uno de nosotros. ¿Hasta dónde llegará? ¿Seremos reemplazados en nuestras tareas?

Históricamente las irrupciones de la tecnología, en sus comienzos y en sus diversas formas, han generado en los seres humanos este miedo a ser reemplazados. Pero aún así, nuestras tareas se han ido reinventando, y facilitando en muchos casos, con el desarrollo tecnológico. Entonces, si pensamos en la IA, ¿Por qué creemos que nos dejará fuera de juego? ¿No deberíamos tomarlo como una invitación a seguir reinventándonos y usarla para facilitar nuestras tareas (incluso las que nos resultan más tediosas)?

IA como ventana de oportunidades

El mundo de la IA es inmenso. Existen distintos tipos y con distintas finalidades. Evaluemos hoy la IA Generativa (IA - Gen), que genera tanto ruido en la educación y en la salud.   

En el ámbito educativo, se discute si debemos integrar o no la IA en las aulas. Se debate si su uso debería estar prohibido, si su existencia generará una deuda cognitiva en el alumnado, si es posible evaluar el aprendizaje del alumno realmente. Ahora bien, ¿No sería recomendable enseñar el uso crítico y responsable de la misma? ¿No deberíamos repensar nuestras estrategias educativas e incorporar el uso de IA - Gen con criterio pedagógico?

El ámbito de la salud, por su parte, la interacción de los consultantes con la IA – Gen provoca, en algunos profesionales, un profundo repudio o bien, miedo de ser “reemplazados”. ¿Y qué pasaría si usáramos la herramienta a nuestro favor? Por ejemplo, si el consultante viene con un plan alimentario armado por la IA, podríamos aprovechar el tiempo de consulta para trabajar sobre ello y darle el valor agregado, enseñando a hacer una lectura crítica de lo obtenido y a tener un pensamiento crítico. 

En este contexto, considero que el boom de la IA - Gen abre un abanico de oportunidades de cambio, tanto en la educación formal como en la salud.

Pensemos que la educación (en su concepción global) atraviesa actualmente una profunda transformación. Venimos de modelos comunicacionales de déficit (o modelo médico hegemónico, en salud), donde el que enseña transmite conocimientos a quien aprende, pero no lo involucra en el proceso.  Hoy, sin embargo, la educación plantea que el alumno/consultante (de hecho, por eso se le dice consultante y se desaconseja seguir diciendo paciente) debe ser el protagonista central de las estrategias educativas. Esto conlleva, entonces, a una transformación del rol transmisor del educador a un rol de facilitador o guía.     

Como educadores, este proceso ya nos estaba atravesando. Enfrentamos el desafío de corrernos de ese rol tradicional central en las aulas y en las consultas y buscar estrategias en las que facilitemos el aprendizaje autónomo. De la mano con eso, motivar a la gente para que sean protagonistas de su aprendizaje y sus procesos.

Ni ángel ni demonio

 

Los pensamientos absolutistas no son buenas líneas a seguir. Ni bueno ni malo, ni ángel ni demonio. Sin embargo, cuanto menos conocemos un tema se hace más propicio que caigamos en la tentación de ser determinantes en nuestros juicios y que afirmemos que algo es “bueno” o “malo”.   

Dicho esto, conocer de qué se trata y cómo funciona la IA- Gen nos permitirá decidir con criterio cómo la incluimos (o no) en nuestras prácticas cotidianas. 

Es importante saber que la IA procesa, a través de modelos matemáticos y estadísticos, millones de bases datos y responde en base a ello.  Es decir, utiliza modelos algorítmicos entrenados con datos masivos para aprender las características y patrones de los datos de entrada (prompt), y luego genera nuevas instancias (o producciones) que se asemejan a estos datos. De inteligente tiene poco, pero sí es innegablemente eficiente.  En pocos segundos puede procesar una infinidad de datos y generar la respuesta más estadística o probabilísticamente correcta para la solicitud que le hagamos.  Sin embargo, debemos tener en cuenta que puede fallar. Existen lo que se denominan “alucinaciones”.  Éstas son fallos en los outputs (o respuestas/resultados) que se producen por suposiciones incorrectas, sesgos o entrenamiento insuficiente de la IA, entre otras causas posibles. (Ferrarelli, 2023; Ludmila Martins (ed.), 2024; Artopoulos, 2025, diapositiva 34)

Al analizar esta información, podemos dar cuenta que lo que obtenemos de la IA-Gen no es más que una respuesta matemática, no comparable con lo que implica la producción de contenido pensada, analizada e individualizada, a cargo de un profesional (sin contar que el uso de IA tiene un sustancial impacto ambiental, lo que requeriría un análisis aparte).  

Existen también limitaciones tales como sesgos (de cantidad o calidad de información, por ejemplo) y temporalidad de la información (trabaja sobre la información que tiene disponible, no precisamente sobre lo más actualizado en todos los casos). (Ludmila Martins (ed.), 2024).

Entonces, si bien es cierto que la IA tiene una ventaja sobre el ser humano -el cual es incapaz de hacer tales “revisiones exhaustivas” y producciones en plazos tan cortos-, es preciso tener en cuenta que no es perfecta sino perfectible. 

Conocer su funcionamiento y reconocer sus limitaciones nos ayudará a hacer una interpretación más precisa de la herramienta y poder utilizarla con criterio. 

Un punto no menor a tener en cuenta es que la IA - Gen puede ser una herramienta de gran utilidad siempre y cuando conozcamos el tema en cuestión con profundidad.  De esta forma, podremos hacer un juicio crítico de los resultados obtenidos y cambiar el prompt (o input) en caso de no estar conforme con lo obtenido, de manera de tener una producción que se adecúe a lo que buscamos o necesitamos.   

Sin embargo, si utilizamos la IA - Gen para un tema que no dominamos, ¿cómo podremos identificar fallos o alucinaciones? Es por este motivo que la IA no debe usarse como buscador, sino como un asistente. 

Ahora bien, volviendo al uso criterioso, el uso de IA - Gen en el aula o en el consultorio, en conjunto con los alumnos o consultantes, puede ser un recurso sumamente enriquecedor. Comenzando porque el proceso inicia con un pedido o pregunta (prompt), lo que podría remitirnos a la pedagogía de la pregunta de Paulo Freire (2014), quien habla de un entorno de aprendizaje mediado por la capacidad de preguntar/se/nos. (Ludmila Martins (ed.), 2024)  

Luego, podemos pensar estrategias que impliquen la reflexión sobre el output o material obtenido, lo que llevaría a un proceso de evaluación, lectura y pensamiento crítico por parte del alumnado (o el consultante). 

Por último, invitar a la reflexión grupal, al enriquecimiento del output con las experiencias personales y la posible aplicación del mismo en la práctica cotidiana que ayudarían a la incorporación significativa de los aprendido.   

Se pueden proponer también actividades colaborativas entre profesionales y consultantes, como ser, solicitarle a la persona que escriba un prompt a la IA - Gen en base al plan de alimentación que uno le entrega, para solicitarle, por ejemplo, una lista de compras para ir al supermercado y un plan de comidas para la semana.  De esta forma, el consultante trabaja sobre las indicaciones recibidas. Ese resultado, además, podría utilizarse en consultas siguientes para ser evaluado conjuntamente y modificar lo que fuera necesario. Asimismo, trabajar sobre las consultas que la gente ya hizo a la IA y enseñarles a identificar los posibles sesgos o fallos en las respuestas obtenidas, ayudará a los consultantes a conocer más en profundidad cómo son obtenidos los datos que les brinda la herramienta y los ayudará a hacer una lectura más crítica. 

Por último, pero no por eso menos importante, la IA no es inteligente y no es humana. Está basada en algoritmos, procesos matemáticos y estadísticos. Por lo tanto, hay una característica que hace al educador irremplazable: su humanidad y su pensamiento crítico. La IA no podrá mirar a los ojos, escuchar activamente, comprender, hacer una conexión social, ser empática ni acompañar a la gente en sus procesos evolutivos. Tampoco podrá discernir entre lo más y lo menos adecuado para cada uno de nosotros en nuestra individualidad. Esa siempre debería ser nuestra característica irremplazable en nuestra práctica: nuestra humanidad. (Ludmila Martins (ed.), 2024)

 

 

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Referencias Bibliográficas

- Ferrarelli, M. (2023). “¿Cómo abordar la inteligencia artificial en el aula?” Documento Nº 17. Proyecto Las preguntas educativas: ¿qué sabemos de educación? Buenos Aires: CIAESA.

- Ludmila Martins (ed.) (2024). Aspectos éticos y pedagógicos de los datos y la tecnología en Educación. Barcelona: LMI. (Colección Transmedia XXI)

- Artopoulos, A. (2025). Educación, IA y sociedad [Diapositiva de PowerPoint]. Repositorio Material Programa IA en Educación. https://docs.google.com/presentation/d/1IXFHpLU26Hvec3mT2PaNr0QBFNdblILTVHRDZC5lY-o/edit