Introducción

El desarrollo exponencial de la Inteligencia Artificial (IA), y la aplicación de las tecnologías de aprendizaje automático y aprendizaje profundo han dado lugar a la emergencia de los Chatbots, que amenazan con reemplazar múltiples tareas de la actividad docente y, por lo mismo, cuestionan los fundamentos de los sistemas de enseñanza tradicionales. Esto implicará, en un futuro próximo, la implementación de cambios profundos en la organización de las instituciones educativas, particularmente, las universidades y las instituciones de educación superior. No obstante, aun cuando existen graves riesgos en el caso de que esta tecnología se salga de control, si se usa de manera apropiada la automatización de la docencia puede ser un recurso útil en el proceso de enseñanza- aprendizaje, sirviendo prácticamente como un asistente virtual para los profesores y un recurso muy poderoso para los estudiantes en su proceso de aprendizaje, favoreciendo el aprendizaje autogestivo y el desarrollo de proyectos de investigación formativa y de intervención.

Desarrollo

La llegada de las computadoras y dispositivos móviles, las aplicaciones y la Internet 2.0 al campo educativo cambió las condiciones sociales y reglas del juego en el campo de la educación. Con las aplicaciones de la IA^[1], los cambios serán aún más disruptivos e impredecibles, pues se pone en cuestión la función misma de los docentes en los procesos de aprendizaje de los estudiantes.  Sin embargo, la IA no es una tecnología realmente nueva pues ha venido desarrollándose desde hace casi un siglo, su origen más primigenio se remonta a la década de los 40, derivado del trabajo del matemático británico Alan Turing. 

Turing no sólo es considerado el padre de la IA sino un precursor de la informática moderna. Desarrolló numerosas soluciones basadas en computación y el uso de algoritmos para la previsión y prevención de casos de desastre ya en la primera mitad del siglo pasado. En la década de los 50, Turing  se preguntaba en su estudio Computing machinery and intelligence “¿Son las máquinas capaces de pensar?” ( Turing, A. 1950).  El artículo de Alan Turing y su propuesta para probar su hipótesis conocida como Test de Turing ^[2] sentaron las bases de la inteligencia artificial, su visión y sus objetivos.

La IA pretende responder afirmativamente a la pregunta de Turing, planteándose como último propósito replicar o simular el funcionamiento la inteligencia humana en las máquinas. Se trata de una meta muy ambiciosa que plantea múltiples interrogantes y ha dispuesto toda clase de debates filosóficos y técnicos, lo que hace difícil encontrar una definición única de Inteligencia Artificial. 

No obstante, en 2017, durante la Japan AI Experience, el CEO de DataRobot, dio su propia definición moderna de la IA en la cual se plantea que: “La inteligencia artificial es un sistema informático capaz de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana […] muchos de estos sistemas de IA se basan en el Machine Learning, otros en el Deep Learning”. 

Cuando se habla de Machine Learning se hace referencia a un conjunto de técnicas que dan a las máquinas la capacidad de aprender automáticamente un conjunto de reglas a partir de los datos. A diferencia de la programación, que consiste en la ejecución de reglas predeterminadas. Por su parte el Deep Learning o aprendizaje profundo es una técnica de aprendizaje automático basada en el modelo de red neuronal que almacena decenas o incluso cientos de capas de neuronas para aportar mayor complejidad al establecimiento de reglas.

A partir de la irrupción de la Revolución Digital durante las décadas de los 60 y 70 del siglo XX, el desarrollo de tecnologías de IA ha estado en constante evolución, permitiendo, en las últimas décadas, la aparición de múltiples formas de inteligencia artificial utilizadas como herramientas en diversos dispositivos tecnológicos. Lo cual ha abierto nuevas oportunidades para la resolución de problemas complejos en diferentes ámbitos, incluyendo la educación. 

Recientemente, se ha desarrollado una herramienta llamada ChatGPT (Generative Pre-trajinad Transformer) que utiliza la inteligencia artificial para generar respuestas y conversaciones en lenguaje natural.  El ChatGPT-3 que es una tercera versión de este tipo de inteligencia artificial conocida como procesamiento del lenguaje natural (PLN), se enfoca en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. 

Los primeros avances en PLN se remontan a la década de 1950, cuando se empezaron a investigar los algoritmos y métodos para la traducción automática de idiomas. Sin embargo, fue hasta el periodo de 1990 cuando se empezaron a utilizar técnicas de aprendizaje profundo para el PLN. Con la llegada de internet y el creciente uso de las redes sociales y aplicaciones de mensajería instantánea, la necesidad de desarrollar sistemas de PLN más sofisticados y eficientes se volvió cada vez más apremiante.

También, el ChatGPT-3 puede apoyar la adaptación a nuevas tecnologías y metodologías, ya que permite la creación de materiales de enseñanza para diseñar nuevos cursos y programas educativos que incorporen tecnologías emergentes. De esta manera, un Chatbot, como se le llama en términos genéricos, permite a una universidad mantenerse actualizada y ofrecer una educación de calidad a los estudiantes. 

Asimismo, podría ser una herramienta para mejorar la comunicación entre los profesores y los estudiantes, ya que puede crear respuestas automatizadas a preguntas frecuentes, lo que libera tiempo para que los profesores se centren en cuestiones más complejas y específicas.

Además, puede ser utilizado para crear contenido de enseñanza más interactivo y atractivo para los estudiantes. De esta forma, puede fomentar la colaboración entre los profesores y los estudiantes al crear foros de discusión y grupos de trabajo en línea donde los estudiantes y los profesores colaboren en proyectos de investigación formativa, de intervención, así como en otras actividades académicas.