Cómo les va a todos y todas, en este post vamos a repasar algunos conceptos de los que hablamos en nuestras últimas clases sobre la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático y el Profundo y también sobre las IA conversacionales. Comencemos:

 La inteligencia artificial o IA es un campo de la informática que crea sistemas que pueden realizar tareas que requieren inteligencia humana. Es como enseñar a una computadora a "pensar" y aprender.

Para entender la IA, hay dos conceptos clave que son súper importantes y a menudo se usan como sinónimos, pero en realidad son diferentes:

  • Aprendizaje automático (Machine Learning): Es la rama de la IA que se centra en cómo las computadoras pueden aprender de los datos. En lugar de ser programadas con instrucciones específicas para cada tarea, se les da un montón de datos para que ellas mismas encuentren patrones y hagan predicciones.

  • Aprendizaje profundo (Deep Learning): Es una parte del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales, inspiradas en la forma en que el cerebro humano aprende. Estas redes son capaces de manejar y aprender de cantidades masivas de datos para reconocer cosas complejas, como objetos en imágenes o patrones en el habla.

Podríamos pensar en la IA como un paraguas grande. El aprendizaje automático es un área debajo de ese paraguas, y el aprendizaje profundo es un área más específica dentro del aprendizaje automático.

Un excelente ejemplo de cómo el aprendizaje automático (machine learning) se usa en nuestra vida diaria es el sistema de recomendación de Netflix.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático en Netflix? 🍿

Cuando ves películas o series en Netflix, la plataforma no solo se limita a mostrarte lo que es popular. En su lugar, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para estudiar tus hábitos de visualización, como:

  • Lo que ves: ¿Qué géneros, actores o directores te gustan?

  • Cuándo ves: ¿A qué horas y días sueles ver contenido?

  • Cuánto tiempo ves: ¿Terminas las series o las dejas a medias?

  • Tus valoraciones: ¿Qué puntaje le das a lo que ves?

Con esta información, el algoritmo construye un modelo predictivo sobre tus gustos. Luego, compara tus patrones con los de millones de otros usuarios. Si a ti y a otra persona les gustaron las mismas 10 películas, el algoritmo asume que probablemente te gustará la película número 11 que a esa persona le encantó.

Así, la computadora "aprende" de tus datos y del comportamiento de otros para hacer recomendaciones cada vez más precisas, sin que un programador le diga explícitamente "si le gusta X, recomiéndale Y".

Esto es el núcleo del aprendizaje automático: los sistemas mejoran y se adaptan a medida que se les da más información.

En resumen, cada vez que Netflix te sugiere una película que parece hecha a tu medida, estás experimentando el poder del aprendizaje automático en acción.


¿Cómo funciona el aprendizaje profundo en el reconocimiento facial de tu teléfono? 📱

El aprendizaje profundo (deep learning) es una parte fascinante del aprendizaje automático que está detrás de algunas de las tecnologías más impresionantes que usamos hoy en día.

Un ejemplo excelente y muy familiar para todos es el reconocimiento facial que utiliza tu teléfono inteligente para desbloquearse de forma segura.

Cuando configuras la función de reconocimiento facial en tu dispositivo, el sistema no solo


toma una foto simple. En realidad, captura múltiples imágenes de tu rostro desde diversos ángulos y en diferentes condiciones de iluminación. Toda esta información se convierte en un conjunto de datos complejos.

Estos datos son alimentados a una red neuronal artificial; que es el corazón del aprendizaje profundo. Puedes imaginar una red neuronal como una arquitectura computacional inspirada en la forma en que las neuronas de nuestro cerebro están conectadas y procesan la información. Esta red está compuesta por múltiples "capas" de procesamiento:

  • Capas iniciales: Estas capas se encargan de detectar elementos muy básicos en las imágenes, como bordes, líneas, curvas y variaciones de color o intensidad de luz.

  • Capas intermedias: Combinan los elementos básicos para identificar características más complejas. Por ejemplo, a partir de varias líneas y curvas, pueden empezar a reconocer la forma de un ojo, una nariz o la silueta de una boca.

  • Capas profundas (o finales): Estas capas sintetizan todas las características detectadas en las capas anteriores para construir una representación única y muy detallada de tu rostro. Esta representación es tan específica que funciona como una "huella digital" facial.

Una vez que esta representación única de tu rostro ha sido creada y almacenada de forma segura en tu teléfono, el sistema está listo para funcionar. Cada vez que intentas desbloquear tu dispositivo, la cámara captura una imagen de tu cara en tiempo real y la pasa por la misma red neuronal. El sistema compara la nueva representación con la que ya tiene almacenada. Si hay una coincidencia con un alto grado de probabilidad, ¡tu teléfono se desbloquea!

Lo más potente del aprendizaje profundo es que la red neuronal aprende por sí misma qué características son las más relevantes para diferenciar un rostro de otro, sin que un programador tenga que indicárselo explícitamente. 

Es esta capacidad de aprender y extraer patrones complejos de los datos lo que hace al aprendizaje profundo tan revolucionario.


La inteligencia artificial conversacional


Cuando decimos “conversacional”, nos referimos a programas que pueden dialogar con nosotros, responder preguntas, ayudarnos a organizar tareas, crear textos, cuentos, ejercicios y hasta presentaciones. No son seres humanos, no piensan ni sienten, pero gracias a haber sido entrenados con millones de textos pueden producir respuestas muy parecidas a las que daría una persona.

Como futuros docentes de primaria, es importante que conozcan estas herramientas. No se trata de que los chicos “hagan la tarea con la IA”, sino de que nosotros podamos utilizarla de manera pedagógica y responsable, siempre como complemento de nuestra creatividad.

Hoy les voy a presentar los cuatro modelos que trabajamos en clase y que son muy importantes, pero no los únicos: ChatGPT, Gemini, DeepSeek y Qwen.

1. ChatGPT (OpenAI)

ChatGPT es el más conocido y el más utilizado en todo el mundo. Seguramente, como lo charlamos varios de ustedes ya lo utilizan. Una de sus grandes ventajas es que es muy versátil y puede integrarse con complementos o “plugins” que amplían lo que puede hacer.

En una clase de primaria, ChatGPT puede servirnos como:

  • Creador de cuentos interactivos donde los alumnos deciden cómo sigue la historia.

  • Generador de ejercicios de matemática con distintos niveles de dificultad.

  • Asistente para la escritura: los chicos escriben un inicio de cuento y ChatGPT propone un final, que luego ellos corrigen o enriquecen.

En realidad, el abanico de posibilidades es infinito y tiene estrecha vinculación con la imaginación de cada docente. La gran ventaja es que es muy accesible y creativo. La precaución: a veces puede inventar datos, por lo que siempre debemos revisar lo que genera antes de usarlo con nuestros alumnos.

2. Gemini (Google)

Gemini es el modelo de Google, y su gran fortaleza es que está integrado con las herramientas de Google Workspace, que se las fui comentando como Docs, Drive, Presentaciones, Gmail, Sheets, Classroom, Google Maps y otras.

Esto lo convierte en un aliado muy práctico para:

  • Preparar presentaciones rápidas con imágenes y textos sencillos sobre un tema escolar.

  • Organizar guías de actividades paso a paso.

  • Generar ejemplos o materiales para proyectos interdisciplinarios.

En una clase de primaria, por ejemplo, podríamos pedirle a Gemini una presentación del sistema solar adaptada para chicos de cuarto grado, con lenguaje simple y apoyada en recursos visuales.

La ventaja es que trabaja dentro del ecosistema de Google. La precaución es que, al estar muy ligado a la nube, debemos cuidar la privacidad de la información que usamos sobre todo, los datos de nuestros estudiantes que son menores sujetos de derecho a la privacidad.

3. DeepSeek (China)

DeepSeek es un modelo desarrollado en China y en los últimos meses se ha vuelto muy popular porque es muy rápido, eficiente y accesible. Está pensado para ser competitivo y, en algunos casos, ofrece resultados comparables a los modelos más conocidos pero con menor consumo de recursos.

En la práctica educativa, DeepSeek puede ayudarnos en:

  • Resolver dudas conceptuales de manera sencilla y rápida.

  • Explicar temas paso a paso, como operaciones matemáticas básicas o reglas de ortografía.

  • Simular diálogos o juegos de rol en el aula, por ejemplo, representar personajes históricos para una clase de Ciencias Sociales.

Su fortaleza es la velocidad y la claridad de sus respuestas. La precaución es que, al ser un desarrollo reciente, todavía no tiene la misma integración con otras plataformas educativas como sí ocurre con Google o OpenAI.

4. Qwen (Alibaba)

Qwen es otro modelo desarrollado en China, por la empresa Alibaba. En nuestra región no es tan conocido todavía, pero destaca en un aspecto clave: la traducción y el multilingüismo.

Esto puede ser muy interesante en la escuela primaria cuando trabajamos con idiomas o en contextos de diversidad cultural.

Algunos usos posibles:

  • Traducir un pequeño cuento al inglés o al portugués para trabajar vocabulario.

  • Mostrar cómo una misma idea se expresa distinto en varios idiomas.

  • Armar juegos de palabras donde los chicos descubran equivalencias entre lenguas.

La ventaja es que abre la puerta a un enfoque multicultural en el aula. La precaución: todavía no está tan extendido en Latinoamérica y puede que encontremos menos recursos disponibles en español.

En conclusión:

Cada uno de estos modelos tiene sus puntos fuertes:

  • ChatGPT es creativo y fácil de usar.

  • Gemini es práctico porque se integra con Google.

  • DeepSeek es rápido, claro y eficiente.

  • Qwen destaca en la traducción y el trabajo multilingüe.

Lo importante es que entiendan que la IA no viene a reemplazar al docente, sino a acompañarlos como un recurso más en nuestra tarea. El desafío para nosotros es enseñar a los chicos a usar estas herramientas con sentido crítico y responsable, aprovechando sus ventajas sin dejar de lado la creatividad, el esfuerzo y la reflexión humana.


¿Qué es un prompt?

En la clase de anoche hicimos una primera aproximación a trabajar con Prompt, que como les decía es muy importante el saber "construirlo". 

Un prompt es, en palabras sencillas, la instrucción o consigna que le damos a una inteligencia artificial para que produzca una respuesta.

Si lo llevamos a nuestra práctica docente, es como cuando armamos una consigna para los alumnos:

  • Si la consigna es clara, probablemente los chicos entiendan qué tienen que hacer y lo resuelvan mejor.

  • Si la consigna es confusa o demasiado general, lo más probable es que las respuestas sean vagas o equivocadas.

Con la IA ocurre lo mismo: la calidad de la respuesta depende en gran medida de la claridad y precisión del prompt.

¿Para qué se usa un prompt?

El prompt se utiliza para guiar a la inteligencia artificial hacia lo que necesitamos.

Ejemplos prácticos en el ámbito educativo:

  • Generar actividades: si le pedimos “dame ejercicios de suma para cuarto grado con dibujos”, el modelo entenderá que no queremos cualquier ejercicio, sino uno adaptado a la edad.

  • Reformular explicaciones: podemos pedirle “explica la fotosíntesis como si fuera para un niño de 10 años”.

  • Crear recursos: podemos indicarle “escribe una canción corta con rima sobre las vocales”.

El prompt funciona como el “puente” entre nuestra intención y lo que la IA puede producir.

¿Cómo debe usarse un prompt?

Aquí quiero darles algunas recomendaciones que pueden servirles tanto para sus estudios


como para sus futuras clases:

  1. Ser claros y específicos
    Cuanto más detalle incluyamos, mejor será la respuesta. No es lo mismo pedir “explica la fotosíntesis” que pedir “explica la fotosíntesis en tres pasos y con ejemplos fáciles para un niño de 9 años”.

  2. Indicar el contexto y el destinatario
    En educación siempre pensamos en quién aprende. Por eso es importante aclarar: “para primaria”, “para chicos de primer grado”, “para un estudiante que tiene dificultad en la lectura”.

  3. Solicitar el formato de la respuesta
    Podemos pedirle que lo haga en forma de cuento, poema, diálogo o lista de pasos. Esto nos ayuda a adaptar la actividad al estilo de aprendizaje que buscamos.

  4. Revisar y ajustar
    Nunca hay que tomar la primera respuesta como definitiva. Si no nos convence, reformulamos el prompt hasta obtener lo que necesitamos.

  5. Usar el prompt como herramienta de mediación
    El objetivo no es reemplazar nuestro trabajo, sino enriquecerlo. Así como una guía de actividades se adapta a un grupo de alumnos, los prompts se deben adaptar al propósito pedagógico que buscamos.

Ejemplo concreto

Imaginemos que estamos observando una clase en cuarto grado de primaria y queremos generar un recurso para reforzar lo visto:

  • Prompt simple: “Explica la fotosíntesis.”

  • Respuesta probable: un texto técnico, largo y con vocabulario complejo.

  • Prompt pedagógico: “Explica la fotosíntesis como si se lo contaras a un niño de 9 años, usando un ejemplo con un árbol y el sol. Escríbelo en no más de cinco oraciones.”

  • Respuesta probable: un texto breve, claro, adaptado al nivel primario.

Como ven, la diferencia está en cómo preguntamos.

Reflexión final

Quiero que entiendan que el prompt es una herramienta de comunicación con la inteligencia artificial, y que el verdadero valor está en nuestra capacidad de formular consignas claras, creativas y pedagógicas.

Así como ustedes ya están observando a docentes en sus prácticas y ven cómo una buena consigna cambia el aprendizaje de los chicos, con la IA pasa exactamente lo mismo: lo que pongamos en el prompt marcará la calidad del resultado.

Nuestro rol como futuros maestros no es “saber usar la IA” solamente, sino aprender a preguntar bien para que la herramienta trabaje a favor de la educación y nunca en lugar del esfuerzo humano.

 

Les comparto un video para consolidar lo aprendido: