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La IA puede ayudar a los alumnos durante las clases, automatizar el trabajo de los profesores o identificar a los alumnos que puedan estar quedándose atrás en el colegio o la universidad. A continuación se presentan algunos ejemplos de uso de la IA en la educación.
Los alumnos disfrutan de un aprendizaje más personalizado, una retroalimentación más rápida y apoyo adicional cuando tienen dificultades con un tema. Pueden practicar a su propio ritmo y recibir ayuda fuera del horario habitual de clase. La IA también hace que el aprendizaje sea más accesible para personas con diferentes necesidades físicas, sensoriales o de aprendizaje gracias a los subtítulos, la conversión de texto a voz, el reconocimiento de voz y los contenidos adaptados.
Los docentes dedican menos tiempo a tareas rutinarias como la preparación de clases, la corrección de exámenes, la retroalimentación y la elaboración de informes. La IA también les ofrece una visión más clara del progreso de los alumnos, las lagunas de aprendizaje y las áreas en las que podría ser necesario un apoyo adicional.
La inteligencia artificial facilita a los padres el seguimiento del progreso de sus hijos, su asistencia, los trabajos pendientes y las áreas que pueden requerir más atención. Puede recopilar toda esta información, resaltar los cambios importantes y enviar actualizaciones o recordatorios sobre las tareas escolares, los plazos y los próximos eventos.
La IA ayuda a los centros educativos a gestionar las tareas administrativas rutinarias, responder más rápidamente a las preguntas más frecuentes y planificar la plantilla, los horarios, los presupuestos y el aforo de los cursos. Además, facilita el seguimiento de los cambios en las matriculaciones, la permanencia de los alumnos y la demanda de cursos.
Los mismos usos de la IA en la educación pueden funcionar de forma muy diferente según el contexto. Tras años de trabajo en proyectos de IA, hemos desarrollado un proceso de implementación que nos permite abordar las principales cuestiones del proyecto paso a paso.
Descubrir cómo la inteligencia artificial podría resultar útil en el aprendizaje, la enseñanza o las tareas administrativas.
Determinar quién lo utilizará, qué datos están disponibles y qué resultados se esperan.
Comparación de casos de uso en función del valor, el esfuerzo, los riesgos y los datos disponibles.
Decidir por cuáles empezar primero.
Comprobar qué datos hay disponibles, de dónde proceden y quién puede acceder a ellos.
Planificar cómo se integrará la solución de IA con los sistemas existentes y dónde se almacenarán los datos.
Definir qué debe hacer la solución y cómo la utilizarán los usuarios.
Desarrollo de las funciones de inteligencia artificial y de la interfaz de usuario.
Integración de la solución con los sistemas y las fuentes de datos existentes.
Pruebas de integraciones, resultados de la inteligencia artificial, seguridad y rendimiento.
Implementación de la solución en un grupo piloto o para todos los usuarios.
Explicar a los profesores, al personal o a los alumnos cómo utilizarlo y qué normas deben seguir.
Seguimiento del uso, la calidad de las respuestas generadas por IA, los costes y los resultados a lo largo del tiempo.
Actualización de datos, mensajes, reglas y funciones en función de los comentarios recibidos y la evaluación del rendimiento.
Descubrir cómo la inteligencia artificial podría resultar útil en el aprendizaje, la enseñanza o las tareas administrativas.
Determinar quién lo utilizará, qué datos están disponibles y qué resultados se esperan.
Comparación de casos de uso en función del valor, el esfuerzo, los riesgos y los datos disponibles.
Decidir por cuáles empezar primero.
Comprobar qué datos hay disponibles, de dónde proceden y quién puede acceder a ellos.
Planificar cómo se integrará la solución de IA con los sistemas existentes y dónde se almacenarán los datos.
Definir qué debe hacer la solución y cómo la utilizarán los usuarios.
Desarrollo de las funciones de inteligencia artificial y de la interfaz de usuario.
Integración de la solución con los sistemas y las fuentes de datos existentes.
Pruebas de integraciones, resultados de la inteligencia artificial, seguridad y rendimiento.
Implementación de la solución en un grupo piloto o para todos los usuarios.
Explicar a los profesores, al personal o a los alumnos cómo utilizarlo y qué normas deben seguir.
Seguimiento del uso, la calidad de las respuestas generadas por IA, los costes y los resultados a lo largo del tiempo.
Actualización de datos, mensajes, reglas y funciones en función de los comentarios recibidos y la evaluación del rendimiento.
Una solución sencilla de IA para el ámbito educativo suele costar entre $15000 y $20000+. No obstante, se trata solo de una estimación aproximada. El precio final depende de la funcionalidad de la solución, el tipo de datos utilizados, las necesidades de integración y de si se utilizan soluciones ya existentes o modelos personalizados.
Si necesitas un tutor de IA integrado con sistemas LMS o SIS, funcionalidad de voz, un avatar de IA y una lógica de aprendizaje personalizada, las cifras serán más elevadas. La protección de datos de los alumnos y los requisitos de cumplimiento normativo también pueden aumentar el coste.
En Innowise, he aprendido que la calidad del modelo de IA es solo una parte de un proyecto educativo exitoso. Los datos, las integraciones, la aceptación por parte de los usuarios y los resultados medibles pueden tener un impacto igual de importante en el resultado final. A continuación, expongo los retos que observo con mayor frecuencia a la hora de llevar una solución de IA desde el concepto hasta su uso diario.
Los expedientes académicos, las notas, la asistencia, la actividad en las asignaturas y otra información suelen almacenarse en sistemas independientes. La falta de datos, los duplicados y los diferentes formatos pueden reducir la precisión de los resultados de la IA.
Cómo lo abordamos: En primer lugar, identificamos qué datos necesita realmente la IA; a continuación, los limpiamos y estructuramos, y conectamos las fuentes necesarias. En caso de que sus datos se encuentren en varios sistemas, o si no está seguro de si están preparados para la IA, nuestros consultores pueden evaluarlos y recomendarle los siguientes pasos.
Las instituciones educativas suelen utilizar sistemas antiguos de gestión del aprendizaje (LMS), sistemas de información académica (SIS) y sistemas internos que no fueron diseñados para funcionar con las herramientas modernas de IA. Esto puede dificultar el intercambio de datos y la integración de la IA.
Cómo lo abordamos: Revisamos los sistemas actuales, evaluamos qué elementos pueden conectarse a través de API y desarrollamos integraciones a medida cuando las opciones estándar no son suficientes. Si el sistema existente no es compatible con las nuevas funciones de IA, podemos recomendar modernizar o sustituir los componentes que suponen las principales limitaciones.
Es posible que los profesores y el personal tengan poca experiencia con las herramientas de IA y que no sepan cómo redactar indicaciones eficaces, verificar los resultados de la IA o comprender en qué aspectos la tecnología puede cometer errores.
Cómo lo abordamos: Formamos a los profesores y al resto del personal educativo para que utilicen la IA, comprueben sus resultados y comprendan en qué aspectos sigue siendo necesario el criterio humano
Incluso las aplicaciones útiles de IA en el ámbito educativo pueden resultar difíciles de implementar si añaden pasos adicionales o no se adaptan a la forma de trabajar de los profesores y el personal.
Cómo lo abordamos: En primer lugar, estudiamos cómo trabajan los profesores y el personal y dónde debería encajar la IA en sus tareas diarias. A continuación, probamos la solución con un pequeño grupo de futuros usuarios, recopilamos sus comentarios y la ajustamos antes de su implantación a mayor escala.
Los alumnos pueden utilizar la IA generativa para realizar los trabajos, redactar ensayos o responder a preguntas sin hacer el trabajo ellos mismos. Esto puede dificultar a los docentes la evaluación de lo que un alumno sabe realmente.
Cómo lo abordamos: Colaboramos con los proveedores de educación para definir un uso aceptable de la IA e incorporar estas normas en la solución. Esto puede incluir limitar el uso de la IA a sugerencias y explicaciones, realizar un seguimiento del uso de la IA integrada e incorporar controles de plagio.
Es fácil hacer un seguimiento de la frecuencia con la que se utiliza una herramienta de IA, pero un uso elevado no siempre significa que la solución de IA funcione bien. Los centros educativos siguen necesitando comprobar si los alumnos aprenden mejor, si los profesores dedican menos tiempo a las tareas rutinarias o si hay menos alumnos que se quedan atrás.
Cómo lo abordamos: Definimos los indicadores de éxito con nuestro cliente antes del lanzamiento y comparamos los resultados tras la implantación. Dependiendo del proyecto, podemos hacer un seguimiento de las notas, la finalización de los cursos, el progreso de los alumnos, la carga de trabajo de los profesores o las solicitudes de asistencia.
Muchos de los retos mencionados anteriormente también son comunes a los proyectos de IA en otros sectores. Sin embargo, en el ámbito educativo, la IA pasa a formar parte de la forma en que los alumnos aprenden e interactúan con los contenidos educativos.
Los sistemas de IA en el ámbito educativo pueden tratar datos muy personales de los alumnos, como datos de identidad, información sobre salud o discapacidad, registros de comportamiento e historial académico. Si estos datos se divulgan o se utilizan para fines distintos de los previstos inicialmente, el centro educativo podría perder el control sobre la información confidencial de los alumnos. Los requisitos de privacidad son aún más estrictos cuando se trata de menores, ya que sus datos suelen requerir consentimientos y medidas de protección adicionales.
1) Cumplir con la normativa aplicable al proyecto, como la FERPA y la COPPA en EE. UU. y el RGPD en la UE. Cuando los alumnos con discapacidad utilizan la IA, entran en juego marcos normativos como la IDEA, la Sección 504 y la ADA. Las normas locales en materia de educación e IA también son importantes, ya que los requisitos varían según el mercado.
2) Define cuándo se requiere el consentimiento de los padres o del alumno e integra estos pasos de consentimiento en la solución.
3) Sigue un enfoque de minimización de datos, de modo que la IA solo obtenga los datos del alumno que necesita para una tarea específica, en lugar de tener acceso al expediente completo del alumno.
4) Establece permisos en función de los roles de los usuarios, de modo que los profesores, administradores, alumnos y demás usuarios solo tengan acceso a la información que les sea relevante.
5) Comprueba cuidadosamente los servicios de IA de terceros, incluyendo qué datos reciben, dónde se procesan y si conservan las entradas o los resultados.
La IA puede dar una respuesta errónea cuando carece de contexto, los datos son incompletos o no puede acceder a los materiales de aprendizaje adecuados. En estos casos, es posible que, aun así, genere una respuesta que parezca correcta. Si los alumnos confían en ella, pueden aprender información errónea, malinterpretar un tema o repetir el mismo error en tareas futuras.
Y si los datos utilizados para entrenar o respaldar la IA contienen sesgos, algunos grupos de alumnos pueden recibir comentarios, evaluaciones o recomendaciones menos precisos. Esto puede afectar a sus notas, a su acceso a apoyo o a su trayectoria de aprendizaje.
Lo que veo en Innowise es que gran parte de los conocimientos especializados que necesitamos ya están disponibles. Mis compañeros y yo hemos trabajado en proyectos relacionados con la IA generativa, los modelos de lenguaje a gran escala (LLM), el análisis predictivo, la visión artificial, la automatización y el software educativo. Por eso, normalmente no partimos de cero; siempre contamos con alguien que ya se ha enfrentado a un problema técnico similar.
Diría que el equipo es nuestra mayor ventaja. Contamos con más de 3.500 especialistas internos en IA, datos, desarrollo de software, control de calidad, DevOps, diseño y otras áreas. Eso nos da mucha flexibilidad: podemos formar un equipo rápidamente, incorporar nuevos conocimientos especializados en un par de días o modificar la composición del equipo a medida que el proyecto crece, sin necesidad de recurrir a otro proveedor.
Si estás pensando en utilizar la IA en tu producto o procesos educativos, ya sea para apoyar a los alumnos, reducir la carga de trabajo de los profesores o automatizar tareas rutinarias, estamos aquí para ayudarte.
Opinión de un cliente
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La IA en la educación consiste en utilizar herramientas de IA para apoyar a los alumnos, los profesores y los centros educativos. Puede ayudar a explicar temas, corregir trabajos, responder preguntas, realizar un seguimiento del progreso de los alumnos y gestionar las tareas administrativas rutinarias.
Entre los usos habituales de la IA en la educación se incluyen los tutores de IA, el aprendizaje adaptativo, la corrección automática de exámenes, la planificación de clases, los chatbots de apoyo a los alumnos, el aprendizaje de idiomas, el seguimiento del progreso y las tareas administrativas rutinarias.
Las principales ventajas de los casos de uso de la IA en la educación son un aprendizaje más personalizado, una retroalimentación más rápida, una reducción del trabajo rutinario para el profesorado, un mejor apoyo a los alumnos y un acceso más fácil al aprendizaje para personas con diferentes necesidades.
La IA ya se utiliza en centros de educación primaria y secundaria, universidades y programas de formación de todo el mundo, aunque su implantación sigue variando de una organización a otra. Algunos ejemplos de la IA en la educación son el «Virtual Peer» de la Universidad de Macquarie para el apoyo a los estudiantes, Microsoft Copilot en la Escuela Primaria de Aš para la enseñanza y la traducción, y las clases particulares con IA mediante Copilot para estudiantes de secundaria en Nigeria.
Los principales riesgos son la privacidad de los datos de los alumnos, las respuestas incorrectas o sesgadas de la IA y que los alumnos dependan en exceso de la IA en lugar de reflexionar por sí mismos sobre las tareas. Los colegios y las universidades también necesitan normas claras sobre cómo se puede utilizar la IA, cuándo debe revisar una persona su trabajo y cómo cumplir requisitos como la FERPA, el RGPD y la COPPA.
Los colegios y las universidades suelen obtener mejores resultados cuando empiezan por el problema que más dificultades plantea. Si la carga de trabajo del profesorado es el principal problema, pueden centrarse en la corrección de exámenes o en la preparación de las clases. Si los alumnos necesitan más apoyo, puede tener más sentido recurrir a tutores de IA o a chatbots. Una vez que quede claro cuál es el caso de uso adecuado de la IA en la educación, el siguiente paso es comprobar los datos, los sistemas, los requisitos de privacidad y cómo encajará la solución en el trabajo diario antes de implantarla de forma más generalizada. Un socio de desarrollo con experiencia puede ayudar en este sentido.
Es probable que el futuro de la IA en la educación consista en convertir la IA en una parte habitual del aprendizaje y del trabajo diario. Se prevé que el mercado crezca desde De $8.3 mil millones en 2025 a $57.2 mil millones en 2033, siendo el aprendizaje personalizado y la tutoría basada en la inteligencia artificial algunas de las principales áreas de crecimiento. Los profesores seguirán desempeñando un papel fundamental, y los centros educativos deberán invertir en formación en inteligencia artificial, en normas claras y en un uso responsable. El grado de adopción variará, ya que muchas instituciones siguen enfrentándose a presupuestos reducidos, sistemas obsoletos, requisitos de privacidad, preocupaciones sobre la integridad académica y una falta de competencias en inteligencia artificial.
La inversión inicial necesaria para crear un sistema sencillo de inteligencia artificial (IA) destinado a la educación podría oscilar entre $15 000 y $20 000+. El precio final dependerá de varios factores, entre los que se incluyen el alcance del trabajo, las capacidades de IA, el preprocesamiento de datos, la integración con plataformas LMS o SIS, el uso de modelos personalizados, las funciones de voz y avatar, y los requisitos de seguridad.
