La reciente popularización de ChatGPT y otros programas de inteligencia
artificial (IA) han "encendido las alarmas", por así decirlo, respecto a las posibilidades
que representan para la interacción educativa, la producción de información y conocimiento
dentro del aula, y el sentido de la actividad u orientación educativa. La diferencia quizá
tenga que ver con el tiempo, la velocidad de innovación, el ecosistema mediático con sus
ruidos, fantasmas, usos políticos y guerra informativa o, como lo llama García Peñalvo (2023) , "aparentes disrupciones y pánico".
A esta reflexión queremos sumar un acento que llamamos
"educomunicativo",
1
y por el que proponemos "interrogar" algunos fundamentos de la IA desde la
educomunicación y la ecología/mediología de los medios.
2
No somos los primeros en hacernos preguntas comunicativas (ver, por ejemplo, Herrera et al. [2024] ), pero quizá sí desde una propuesta
educomunicativa dentro del enfoque de la pedagogía del lenguaje total (PLT),
3
propuesta creada en la década de 1960 y que en América Latina divulgaron autores como
Francisco Gutiérrez (1975 y 1982).
La PLT era una filosofía sobre la educación y los participantes; fue en
algún sentido una utopía en la que el educando-educador (para usar la vieja acepción de
Freire) se apropiaba de los medios, dentro del ideal de una atmósfera crítica, dialógica,
integral, con uso de nuevas técnicas de dinámica de grupos, y con los lenguajes de los
medios en el centro del aprendizaje y la capacidad de expresión. ¿Qué tanto reflejan los
millones de youtubers del mundo ese sueño avizorado por la PLT?
La "totalidad" en el nombre del enfoque significa interpelar a la
educación en el sentido de implicar a los lenguajes que ya circulaban a través de las
tecnologías de la época (cine, radio, TV, medios impresos, etc.) y que en la escuela podían
ser reaprendidos para superar su uso estrictamente comercial o de entretenimiento. Hoy
podemos decir que vivimos en condiciones de "totalidad virtual", donde los actores ya nos
movemos entre medios digitales, interactivos, hipertextuales, reticulares y multimediales, y
sentimos ese impacto múltiple en nuestras vidas. Sabemos, sí, mucho de tecnologías,
aplicaciones, usos, servicios, pero quizá no hemos reflexionado tanto sobre el tipo de
conocimiento, subjetividad y experiencias que las mediaciones digitales generan en nuestras
vidas. Ahí entraría la PLT como un área de oportunidad para construir nuevos usos.
En nuestro trabajo usamos el término "educación 4.0", que supone pensar
las prácticas educativas desde una "medioesfera" particular que abajo explicamos. Luego, en
. nuestra monografía pasamos a un debate básico, "viejo dilema" de la teoría de la
comunicación colectiva (Eco 1985 [1965] ), donde a manera de recuento
identificamos algunas discusiones desde el polo de la "defensa" o "ataque" de la IA, un
falso debate que en realidad nos sirve para discutir lo que estas mediaciones pueden
contribuir o las áreas que hay que atender. Finalmente introducimos una propuesta para
organizar las discusiones y conversaciones que en entornos educativos se pueden dar a
propósito de la IA.
Rasgos de la educomunicación 4.0
Un elemento fundamental del diálogo y la conversación a propósito de
la IA es hacerlo desde la educomunicación, una de cuyas primeras tareas consiste en
reflexionar sobre las semejanzas y diferencias de la evolución de los entornos
culturales y tecnológicos dentro de las instituciones educativas. Podemos simplificar
dichos entornos con los números 1.0, 2.0, 3.0 y 4.0, que no tienen un criterio
jerárquico, sino que reflejan "entornos" o "ecologías" con características propias para
los componentes del sistema educomu-nicativo (actores, mensajes, herramientas,
representaciones, rasgos del contexto).
Estos "centros gravitacionales" son configuraciones que posibilitan
tipos de interacción, de subjetividad y de conocimiento, y desde ahí hay que pensar la
IA, las tecnologías, la práctica educativa. El concepto de medioesfera lo hemos
tomado de Debray (2001) , quien la define como un entorno dominado por
recursos tecnológicos en los que hay distintos modos de funcionamiento dominante. Debray
habla de tres medioesferas: logoes-fera, grafoesfera y videoesfera,
tipologías que explican la evolución de las tecnologías y sus efectos en el entorno
cultural. De manera adicional, para integrar esta perspectiva tecnológica, educativa y
comunicativa (en el sentido de posibilidad de mensajes e interacciones en los entornos
educativos), usamos el término educomunicación. El propósito es no ver solo a la
tecnología en sí misma, sino en sus relaciones con el sistema educomunicativo.
Brevemente podemos caracterizar a la educomunicación 1.0: corresponde
a una dimensión principalmente oral que da mucho peso a la repetición, a la exposición,
al papel del expositor y al rol estricto de quien habla, de quien escucha y de la
institución educativa. La educomunicación 2.0 equivale a lo que Debray llamaría
"grafoesfera" y MacLuhan, la famosa "galaxia Gutenberg", con todas las implicaciones de
la imprenta, la evolución de la opinión pública, el desarrollo de nuevos medios y la
entronización del libro de lectura individual como medio principal de difusión, un
entorno en que la lectura comienza a popularizarse (proceso que tardará cuatro siglos).
Aquí podemos ver que se sigue considerando al docente como fuente del conocimiento y a
la biblioteca, como símbolo de avance, sabiduría, etc. El estudiante, por su parte,
aporta su pasividad y, más importante, la razón, su capacidad de reflexionar y
argumentar. Las matemáticas, la lógica, la gramática y la escritura son vectores
fundamentales para medir, evaluar y juzgar el éxito o no en este sistema.
La educomunicación 3.0 se caracteriza por la evolución de la
Revolución Industrial en Occidente y el desarrollo de un sistema educativo ajustado a
las necesidades de expansión de dicho proceso: masificación de la lectoescritura,
especialización y capacitación para el trabajo industrial. Las humanidades van siendo
desplazadas por otras disciplinas más necesarias para la reproducción de este sistema,
pero el gran fenómeno sin duda es el desarrollo de la "cultura de masas", que, aunque
tiene raíces diversas, se materializa de manera particular con el arribo de los medios
electrónicos, masivos y audiovisuales. Esta medioesfera se preocupa por la masificación
y estandarización, por ubicar al estudiante dentro del proceso productivo y,
políticamente, al individuo como parte del Estado-nación, al cual los medios tienen que
servir para lograr su consolidación.
Sobra decir que en la educomunicación 3.0 se encuentra la base de la
siguiente generación, llamada "cuarta Revolución Industrial", y relacionada a términos
como robótica, IA, realidad aumentada, big data, biotecnología, internet de las
cosas, entre muchas otras (consultar, por ejemplo, Bonami,
Piazentin y Dala-Possa [2020] ). Para Baroni (2021) , algunas
características de la educación 4.0 son la personalización del aprendizaje para adaptar
los contenidos y métodos de enseñanza a las necesidades individuales de cada estudiante;
y el uso intensivo de plataformas de aprendizaje online y, ahora, de los recursos
de la IA para crear experiencias de aprendizaje más dinámicas y accesibles. A nivel
pedagógico, se promueve una concepción mucho más activa, basada en proyectos, en el
trabajo colaborativo, en la resolución de problemas reales, utilizando la tecnología
como herramienta de apoyo, y con la posibilidad de interactuar con personas de otros
países y culturas.
Entre las muchas áreas de oportunidad que surgen con la
educomunicación 4.0, aparece la oportunidad de reinterpretar, por ejemplo, la dimensión
lúdica que puede tener el aprendizaje, a través del fenómeno conocido como
"gamificación" (consultar, por ejemplo, Lozada y Betancur [2017] , Carbajal et al. [2022] y Ripoll y Pujolà [2024]
), que es la aplicación de la mecánica y los elementos propios de los juegos en
contextos no lúdicos como el aprendizaje. Esto puede suponer utilizar -algo que de hecho
hacen varias aplicaciones- recursos como puntos, niveles, recompensas, desafíos y
narrativas, para hacer que el proceso de aprendizaje sea más atractivo, motivador y
efectivo. Se puede criticar a la gamificación por un cierto conductismo burdo, pero su
aplicación busca el aumento de la motivación a través de la incorporación de elementos
que puedan hacer del aprendizaje una experiencia más participativa, menos estandarizada
y más desafiante. Al establecer objetivos claros, la gamificación fomenta un mayor
compromiso de los estudiantes con el proceso de aprendizaje, que es lo que buscan
aplicaciones como Kahoot! El reto principal es vincularla con la adquisición de
habilidades y competencias tales como la resolución de problemas, el pensamiento
crítico, la creatividad, el trabajo en equipo y la colaboración, y hacer de la
experiencia lúdica no un distractor o algo que banalice el aprendizaje, sino algo que,
por el contrario, confiera nuevas posibilidades basadas en la emoción, la participación
y la aplicación.
Un viraje importante en la historia de la educomunicación ha sido el
tránsito del modelo centrado en el docente (1.0) a otros centrados en el alumno (3.0 y
4.0), y que propiamente tendrían que llamarse "centrados en el proceso". La educación
1.0 utilizó métodos tradicionales dentro de una sociedad más estable, previsible,
jerarquizada; aun dentro de esta configuración caben la transgresión y la crítica, como
supusieron grandes maestros espirituales que usaron solamente la palabra como medio de
transmisión de sus enseñanzas. La educación 3.0, es cierto, comienza con la masificación
de procesos, roles, tipos de mensajes y estructuras institucionales, pero en el contexto
aparece la aplicación del método científico como criterio de validación del conocimiento
humano. Un rasgo de la educación 4.0, por su parte, ha sido una nueva sensibilidad hacia
las tecnologías, con la posibilidad real de personalizar experiencias de aprendizaje y
de sumar dinámicas de colaboración dentro de una idea de "mundialización" o
"globalización", con ventajas y retos en clave de comunicación intercultural. A
diferencia de las educaciones 1.0 y 2.0, que tenían una tendencia a la especialización y
a la separación de saberes, la educación 4.0 es "sintética". Se distingue, además, por
su integración y por innovaciones tecnológicas cada vez más complejas, como la IA, la
analítica de datos, la realidad virtual y otras emergentes, impensables en etapas
anteriores de la educomunicación.
Con todo lo anterior, y a manera de resumen, proponemos la siguiente
tabla para observar ciertos "centros gravitacionales". En sí misma, pretende ser un
instrumento hipotético para reconocer estos rasgos dentro de cada etapa, como una forma
no solo de caracterizarlas, sino de pensar relaciones entre ellas:
Tabla 1 Rasgos generales de la medioesferas educomunicativas
| |
Educom.
1.0 (oral tradicional) |
Educom.
2.0 (difusiva) |
Educom.
3.0 (personalizada, de baja interactividad) |
Educom.
4.0 |
| Tipo de
enfoque |
Centrada
en el grupo de referencia, la comunidad |
Centrada
en el lector, el expositor, el conocimiento escrito |
Centrada
en el trabajo; interés en otros aspectos y dimensiones de la educación
(imagen, sonido, interacción...) |
Centrada
en la realidad de la persona; centrada en la innovación tecnológica, la
personalización y la conectividad global |
| Objetivos
|
Reproducir el
conocimiento y el saber (definidos por la institución) |
Formar
individuos y ciudadanos libres |
Desarrollar habilidades
y competencias especializadas por áreas, ámbitos y espacios |
Formar
personas con una visión integral en sus áreas, con capacidad de procesar
datos y tomar decisiones en un entorno de diferencias culturales |
| Rol del
docente |
Transmisor, orador,
predicador, orientador |
Expositor, instructor
especializado, guía, docente-intelectual |
Mentor,
facilitador, moderador que personaliza el aprendizaje |
Facilitador del
aprendizaje basado en tecnologías avanzadas y redes globales de creación
o consumo de contenido |
| Estatus
del individuo |
Sujeto
(al que hay que mandar, ya que se lo concibe como heterónomo) |
Ciudadano
(al que hay que convencer y persuadir por recursos lógicos y racionales)
|
Consumidor (al que hay
que conocer, seducir y ayudar para que resuelva sus problemas) |
"Prosumidor" (quien
secunda a quien seducir); liderazgo en entorno multimediales,
hipertextuales, muy interactivos |
| Herramientas |
Palabra,
retórica, imaginación |
Libros,
carteles, bibliotecas, caricatura, medios impresos |
Blogs,
wikis, redes, internet 1.0 y 2.0 |
Smartphones,
simuladores, internet de las cosas, IA, internet 3.0 y 4.0, big data
|
| Papel de
la
escuela |
Reproduce
|
Difunde
|
Analice y
genera; crea profesiones para resolver problemas |
Comparte,
colabora, conecta, personaliza |
| Centro
sensorial del aprendizaje |
Oído,
sensación de cercanía, altamente individual |
Oído,
vista, lectura racional, lógica, secuenciada, altamente individual |
Oído y
vista primaria (no tecnológica) y tecnológica (audiovisual), baja
multimedialidad, baja interactividad electrónica, combina individualidad
con colectividad |
Virtual,
multimedial, hipertextual, alta posibilidad interactiva, formación de
redes (reticularidad), individualidad, alta posibilidad de redes y
grupos |
| Nivel de
colaboración profesor-estudiante |
Bajo |
Bajo;
alto control del docente y la institución; poca información fuera de la
escuela |
Medio;
poca colaboración; control medio del docente; entorno audiovisual,
electrónico; paulatina autonomía del estudiante; mucha información fuera
de la escuela; importante papel de los medios audiovisuales en la
socialización; desarrollo incipiente del e-learning |
Alto; más
colaboración y participación; colaboración "horizontal" (entre
docentes), "vertical" (docente-estudiantes) y "transversal" (con
instituciones, áreas, etc.); amplio desarrollo del e-learning |
Estos esquemas pueden ser problematizados, debatidos en entornos
educativos particulares, como medio para sensibilizar las características, los retos y
los desafíos que nos presenta la medioesfera en la que estamos inmersos hoy. A
diferencia de etapas previas, la educación 4.0 tiene el reto de pensar y dialogar con
los actores educomunicativos justamente esas condiciones, como parte de su misma
formación, ya no solo en un mundo cambiante, sino en una ecología de complejidad
inimaginable, donde por momentos las instituciones convencionales de educación no
parecen tener cabida.
Indagación básica por la IA
Ahora bien, una vez que hemos precisado el contexto de reflexión
cultural y educomunicativa, es necesario precisar sobre qué es lo "nuevo" de eso que
llamamos "nuevas tecnologías" o "nuevos medios". Esta pregunta la planteó Manovich (2005) en las fronteras del internet 1.0 y 2.0. En
resumen, podemos subrayar los rasgos de estos nuevos medios: multimedialidad,
reticularidad, digitalización, hipertextualidad e interactividad. La idea es desglosar
una pedagogía de los nuevos medios y la base de la nueva "alfabetidad", tomando como
rectores estos componentes, para preguntar qué mutaciones generan en todos los elementos
de las prácticas educomunicativas. La idea es discutir lo "nuevo" de la IA para que los
actores participen en una pedagogía desde la racionalidad y la interacción educativa
hacia la tecnología, y de esta hacia la educación.
Algo sobre los elementos constitutivos
Tras las características de los lenguajes en las nuevas tecnologías,
podemos avanzar en la conversación. Esta es una operación casi obvia que han realizado
varios autores -por ejemplo, Moreno (2019) , García
Peña, Mora y Ávila (2020) , Macías (2021) y Numa, Díaz y Peñaloza (2024) -, y nosotros lo haremos en el
siguiente apartado respecto a posibilidades y temores (Tomalá et al.
2023).
Algunas características de la IA que es necesario comprender: 1. sus
algoritmos de aprendizaje; 2. el desarrollo del poder computacional, que con el avance
de los procesadores y las unidades de procesamiento gráfico ha permitido manejar grandes
cantidades de datos y modelos complejos; 3. las tecnologías de big data, así como
el acceso y el manejo de datos masivos, lo que permite desarrollar modelos de uso y
entrenarlos; 4. la necesaria conexión interdisciplinaria entre matemáticas, informática,
neurociencia, lingüística, ciberpsicológica y ética; y 5. el estudio de las interfaces
(e interacciones) ser humano-máquina y el diseño centrado en su usabilidad (que la
interfaz sea intuitiva), accesibilidad (adaptación a diversos grupos, incluyendo
usuarios con discapacidades), transparencia (para generar confianza) e interactividad
(que permite la fluidez y atiende los componentes éticos ligados a la minimización de
sesgos y el respeto a la privacidad del usuario).
La información sobre IA suele referir mucho al machine learning
(ML), que se encarga de desarrollar técnicas para que los algoritmos aprendan y
mejoren. Se entiende al ML como un sistema de IA que construye modelos matemáticos a
partir de datos registrados como muestra, para hacer predicciones o tomar decisiones
emulando la inteligencia humana, sin necesidad de preprogramación (Ayuso y
Gutiérrez 2022).
Otro concepto fundamental es el deep learning (DL), versión más
específica del ML que hace referencia a un conjunto de algoritmos (o redes neuronales)
pensados para el aprendizaje automático de las máquinas y que participan en un
razonamiento no lineal. Aquí los algoritmos se agrupan en redes neuronales artificiales
que pretenden actuar como las redes neuronales presentes en el cerebro humano. Es una
técnica que permite aprender de una manera profunda sin un código específico para ello.
El DL se utiliza para contextualizar la información que reciben los sensores utilizados
en los coches autónomos: la distancia de los objetos, la velocidad a la que se mueven,
predicciones a partir del movimiento que están realizando, etc.
Hay que añadir que la IA no es un concepto unitario, y que en él
podemos ver grados y modos. Por ejemplo, Rounhiainen se refiere a IA "débil" y "fuerte":
la primera permite automatizar actividades, trabajos, procesos; en cambio, la "fuerte"
es un concepto ideal en el que esta inteligencia podría tener consciencia y sensibilidad
con capacidad para solventar cualquier tipo de problema a través de un proceso
totalmente autónomo e independiente de una orden (en García Peña, Mora y
Ávila 2020).
La IA tiene niveles de sofisticación. Así, podemos ir desde una IA
básica con uso de herramientas simples basadas en algoritmos preprogramados, para
realizar tareas específicas sin capacidad de aprendizaje continuo (por ejemplo,
Grammarly); pasando por una IA interactiva o de aplicaciones en que los
estudiantes pueden obtener retroalimentación personalizada (por ejemplo, chatbots
educativos como los de Moodle o Canva); hasta llegar una IA adaptativa o
plataformas que adaptan contenidos y metodologías de enseñanza en función de las
necesidades de los estudiantes (sistemas de aprendizaje adaptativo como Knewton Alta). A
un nivel más avanzado tenemos la IA generativa, es decir, sistemas que pueden
crear contenidos en función de las necesidades educativas (por ejemplo, Open-AI), o bien
la IA autónoma y multimodal, que combina múltiples capacidades, como
procesamiento del lenguaje natural, visión computacional y razonamiento automatizado,
para ofrecer experiencias educativas inmersivas y completas (como se puede ver en
simuladores de realidad virtual que ofrecen formación práctica en campos como medicina,
ingeniería o artes creativas).
Como podemos ver, estas modalidades plantean retos quizá parecidos a
lo que en los años 60 enfrentaban las escuelas para incorporar la imagen, el sonido, el
diseño y el "lenguaje total" que proponía Gutiérrez. No era un tema solo de dificultad
técnica, sino y sobre todo de pensarnos de otra manera y redefinir el sentido de la
práctica educativa en un mundo tecnologizado, muy interconectado, con suma densidad en
bancos de información, y también, por qué no decirlo, en una atmósfera cultural
caracterizada por cierto pesimismo filosófico (con Slavoj 2izek, Byung-Chul Han y Judith
Butler como sus exponentes).
Más que preguntas ontológicas
La IA es software que simula el comportamiento humano en
diversas disciplinas, y que puede aprender automáticamente a partir de grandes bases de
datos, ajustar y mejorar sus respuestas. Introduce conceptos técnicos como las redes
neuronales y los modelos de procesamiento de lenguaje natural, y destaca por su
capacidad no determinista y estocástica, que permite generar respuestas variadas.
La IA educativa se conceptualiza como un conjunto de tecnologías que
imitan procesos cognitivos humanos. Estas herramientas no solo sirven para la
automatización de tareas, sino que también mejoran la experiencia educativa mediante la
personalización del aprendizaje, análisis predictivos y la creación de ambientes de
aprendizaje adaptativos. Se ve a la IA como facilitadora del cambio pedagógico, al
fomentar la innovación y conectividad en el entorno educativo (consultar, por ejemplo,
Bermeo, Pérez y Villalobos [2024] ).
Flores y García Peñalvo (2023) nos señalan que las empresas
tecnológicas están produciendo diversas herramientas de aplicación educativa como Azure
(creada por Microsoft), que ofrece servicios de IA asentados en la nube que se pueden
usar para crear y administrar aplicaciones de reconocimiento de imágenes o basadas en
bots. La empresa de Bill Gates también creó PowerPoint Presentation Translator, una
aplicación de IA que crea subtítulos en tiempo real. En el caso de IBM, tenemos a
Watson, que incluye servicios de IA basados en la nube para integrar las aplicaciones de
esta compañía y almacenar y administrar sus propios datos. Google, por su parte, creó
TensorFlow, una plataforma de aprendizaje automático de código abierto de extremo a
extremo. Finalmente, la empresa OpenAI ha popularizado el instrumento quizá más famoso y
conocido: ChatGPT, chatbot que se basa en ingentes cantidades de datos y una
potencia de procesamiento masiva.
Entonces conviene, como técnica de discusión y conversación,
establecer los límites de lo que, parece, sí puede ser la IA y lo que no, lo que implica
considerar aquellas fronteras más inquietantes -aun cuando en el futuro parezca que la
tecnología va a poder hacer todo o cualquier cosa-. Proponemos para ello, en el
siguiente cuadro de impresiones, ideas que encarnan también preguntas.
Tabla 2 Qué es y qué no es la IA
| |
Lo que
parece sí es la IA |
Lo que
parece
no es por el momento la IA |
| Definición |
Un campo
de la informática que desarrolla sistemas capaces de realizar tareas que
requieren inteligencia humana |
Una
tecnología autónoma que puede funcionar sin intervención humana |
| Capacidades |
Procesar
datos, aprender de patrones, realizar predicciones, tomar decisiones
basadas en datos |
Sentir
emociones, tener consciencia propia, actuar con intenciones humanas |
| Nivel de
autonomía y dependencia |
Puede
ejecutar tareas específicas de manera autónoma, pero dentro de los
límites de su programación; requiere grandes cantidades de datos para
entrenarse y mejorar su precisión |
Totalmente independiente
del diseño, control o intervención humana; funciona sin datos ni
contexto específico |
| Conocimiento |
Basada en
el aprendizaje de datos previos y patrones establecidos |
Innato o
basado en capacidades cognitivas equivalentes a las humanas en sentido
amplio |
| Interacción con seres
humanos |
Es un
proceso complejo de simulación a partir de datos; puede simular
conversaciones humanas, pero no tiene consciencia emocional |
Sustituto
de interacción, en el sentido de que siempre que hay cambio en la
tecnología, hay cambio en el tipo de experiencia; evoluciona con los
avances tecnológicos y se desarrolla por sí misma como un organismo vivo
|
| Limitaciones |
Está
restringida por su diseño y la calidad de los datos y los algoritmos
implementados |
Sin
errores, sin sesgos o capaz de entender conceptos abstractos como lo
haría un ser humano |
| Impactos
éticos |
Puede
tener sesgos dependiendo de los datos con que fue entrenada |
Toma
decisiones con intención moral o ética |
Carnet de griefs y dilemas sobre IA
El filósofo italiano Eco concluye en uno de sus célebres textos
4
que los problemas de la tecnología (y se refería a los mass media) no tienen
que ver con la tecnología misma. La tecnología es un asidero para mitos, deseos,
preocupaciones, y eso es parte de lo grandioso de la época que nos ha tocado vivir, y de
poder hacerlo desde un espacio particularmente estratégico como la educación con
perspectiva comunicativa, que llamamos "educomunicación". Eco concluye en aquel texto
haciendo una llamada indirecta al receptor, lo que tiene valor en el cénit de la cultura
de masas, con su concepción tan pasiva y negativa del consumidor de medios
audiovisuales. Ese clásico de las teorías de comunicación, creemos, nos sigue dando
pistas para repensar nuestra relación con la tecnología. Para recuperar algunas de estas
discusiones, resumimos en el siguiente apartado un guion incompleto sobre el impacto que
la IA puede tener en las escuelas.
Apocalípticos 2.0
Sentidos de la "personalización" o deshumanización de la educación
La personalización basada en la IA es sin duda uno de los temas que
más dudas genera a los educadores. Son muchas las preguntas, entre otras, sobre la
invasión de la privacidad, en el sentido de que para explotar el potencial de la IA es
necesario recopilar y analizar datos personales que justamente permitan ofrecer
soluciones. Otra preocupación es el temor respecto a que en la educación, al ser
interactiva, emotiva y personal, pueda darse una "deshumanización", cediendo ante la
tecnología sí abierta al intercambio informativo pero aislada, aséptica, respecto a la
manipulación individual de buscadores, softwares o programas. Se teme que los
sistemas personalizados de IA puedan limitar la exposición a desafíos o ideas fuera de
la zona de confort del estudiante. El "enfoque personalizado" de la IA podría restringir
el acceso a materias o temas no relacionados con los intereses inmediatos del alumno, y
reducir su exploración intelectual.
Entre las preocupaciones más sentidas -no propias solo de la IA sino
del incremento del uso tecnológico no presencial y asincrónico en el proceso educativo-
están el detrimento de la relación cara-cara, que tiene características propias no
cubiertas por la mediación de la tecnología. La relación copresencial facilita cierto
tipo de empatía propia del acercamiento personal y ayuda a la comprensión de emociones
particulares, que de otra manera siempre es más difícil; también permite el desarrollo
de habilidades que un exceso de mediación tecnológica puede cuestionar.
La "deshumanización" que la IA puede alimentar se entiende justamente
en términos de una estandarización excesiva, una tendencia a la homogenización de la
enseñanza, lo que puede limitar el pensamiento crítico o la diversidad en el
aprendizaje. Estas críticas a la IA niegan la presunta idea de personalizar los procesos
de aprendizaje: en realidad podrían apuntar hacia otra modalidad de "cibermasificación"
y estandarización disfrazada de sofisticación tecnológica.
¿Cuáles son los peligros de la automatización?
La automatización de los procesos sociales siempre ha sido objeto de
fuerte crítica en los estudios sociales y comunicativos. En América Latina, la reflexión
de la comunicación ha privilegiado el diálogo, la participación, el compromiso con
procesos de reivindicación social y el apoyo a causas emancipadoras, entre otros valores
y actitudes promovidos en la concepción comunicativa. Por ello, lo que implica la
automatización (como concepto y como práctica) parece ir completamente en contra de las
aspiraciones y los ideales de la comunicología latinoamericana.
Existen diversas consecuencias desfavorables de la automatización. La
primera es que priva a los participantes del libre descubrimiento, aparte de hacerlo
desde un sentido de desconexión social que refuerza la tendencia a privilegiar el propio
punto de vista sobre el diálogo (como de hecho hacen los algoritmos de las redes
sociales). También están los efectos psicosociales (desmotivación, cansancio,
afectaciones a la vista y a la postura corporal), algunos de los cuales se vivieron
durante la pandemia de COVID-19, producto del descomunal incremento digital. La
automatización puede generar una reducción en el proceso de toma de decisiones, a partir
de conversaciones o argumentos más conducidos por algoritmos sesgados que por la
intencionalidad educativa de los participantes.
La IA promete personalización, pero puede no captar todas las
necesidades y estilos de aprendizaje individuales, además de que plantea dilemas éticos
sobre su uso y regulación que preocupan incluso a influyentes líderes de opinión,
quienes en distinto tono y modo han urgido o invitado a un desarrollo más pausado de la
IA.
5
De los algoritmos y sus enemigos
La IA depende de algoritmos para tomar decisiones, y estos algoritmos
están diseñados y entrenados por humanos. Esto significa que los sesgos humanos pueden
reflejarse en los sistemas de IA, lo que puede resultar en decisiones injustas y
discriminatorias. Por ejemplo, en el ámbito judicial, se han dado casos en los que los
algoritmos parecen predecir el riesgo de reincidencia de un recluso, aunque en realidad
representaban un sesgo racial contra la persona. Individuos de ciertas razas o grupos
socioeconómicos fueron tratados de manera desfavorable debido a los datos sesgados del
entrenamiento. Los sistemas de IA pueden perpetuar prejuicios y desigualdades si los
datos con que se entrenan no son diversos o representan sesgos existentes.
Está, asimismo, el elemento de falta de transparencia en el
funcionamiento de los algoritmos. Muchos sistemas de IA, especialmente los basados en
DL, operan como "cajas negras", lo que significa que, aunque sus resultados sean
visibles, no siempre se puede entender cómo llegaron a esas conclusiones. Esto puede ser
problemático cuando se utilizan en decisiones importantes, como la selección de personal
o la evaluación de riesgos financieros.
La dependencia de algoritmos y modelos automatizados podría conducir
el aprendizaje y la investigación hacia enfoques mecanicistas, y relegar la importancia
del contexto cultural y social en el proceso educativo. La necesidad de mantener la
educación como un espacio para la reflexión crítica y el desarrollo humano sigue siendo
un desafío crucial frente a la creciente automatización.
Preocupaciones añadidas
Dentro de las preocupaciones que se levantan sobre la IA se encuentra
su uso para la vigilancia y el control social. Las cámaras de seguridad con
reconocimiento facial, por ejemplo, son una manifestación de cómo la IA podría invadir
la privacidad de las personas, y siempre cabe el temor de que Gobiernos y empresas
puedan acceder a información personal sin el consentimiento adecuado.
A muchos intelectuales les preocupa y han manifestado su profundo
pesar, como el gran Noam Chomsky, quien niega que ChatGPT sea "inteligente" o pueda
asimilarse a la menta humana. En realidad, explica, la IA es una máquina estadística que
devora terabytes para obtener la respuesta más plausible, mientras que la mente
humana es un sistema más eficiente y elegante, que no trata de dibujar correlaciones
sino de crear explicaciones. Chomsky dice que hay que llamarlo "software del
plagio" en lugar de IA, ya que no crea nada y, en cambio, es el mayor robo de propiedad
intelectual (Chomsky, Roberts y Watumull 2023).
Para que la IA pueda operar respecto a necesidades específicas de la
persona, requiere de información que eventualmente podría invadir la privacidad.
6
Esto ha preocupado a muchos como Véliz (2021) , quien termina su
libro Privacidad es poder con un llamado a la desconexión más estratégica y
selectiva y a un uso del servicio que garantice atender las demandas de privacidad de
los usuarios. Sin duda, una de las principales batallas de los derechos digitales de la
sociedad es el de este importante valor de la modernidad, hoy bajo asedio según la
conocida expresión de Shoshana Zuboff (2019) , "capitalismo de
vigilancia".
Las críticas se suman, por ejemplo, en cuanto a que las grandes
empresas tecnológicas pueden manipular el contenido; asimismo, empresas de gestión de
datos usan a personas de escasos recursos en países menos desarrollados para entrenar a
los programas y softwares, y estos trabajadores realizan dicha tarea en
condiciones muy poco favorables.
7
En suma, desde una perspectiva muy crítica se ve a la IA hecha para estandarizar,
reconocer e identificar, pero no para crear en un sentido más amplio, y por tanto
verdaderamente orientada al desarrollo humano. Se reconoce el peso de sesgos dados desde
la manipulación de empresas o los Gobiernos, que, tras el discurso del desarrollo o la
innovación, crean un dique virtual contra el desarrollo integral y autónomo de las
personas. En suma, la IA puede ser más un instrumento de control que de desarrollo.
Integrados 2.0
Redefiniendo la personalización del aprendizaje
Una de las mayores ventajas de la IA es su capacidad para adaptar el
contenido y los métodos de enseñanza a las necesidades individuales de los estudiantes.
Los sistemas de aprendizaje basados en IA analizan grandes volúmenes de datos, como
patrones de estudio y desempeño, para ofrecer rutas personalizadas que optimizan el
aprendizaje. Esto permite que cada estudiante avance a su propio ritmo, reciba
retroalimentación inmediata y se enfoque en áreas donde necesita mejorar, lo que aumenta
la eficacia del aprendizaje.
La IA ayuda a que los docentes puedan plantear actividades distintas.
Si bien hoy en día ya no tiene sentido solicitar a los estudiantes que busquen
información en una fuente y la resuman como modo de entregar un trabajo, creemos que el
diseño de actividades educativas justamente "inicia" donde la posibilidad de la
tecnología termina. Es decir, qué sentido tiene -simplificamos quizá- pedir a un
estudiante que realice la ficha biográfica de un escritor, cuando hay centenas de miles
en internet y, aparte, videos o documentales sobre él. Por lo tanto, o bien pasamos a
metodologías que permitan la comprensión de grandes volúmenes de información, o bien
mudamos a la creación de contenido multimedia por parte del alumno. Esto es
particularmente importante en estudiantes de pregrado o licenciatura en cualquier
modalidad de comunicación, pues creemos que una de sus habilidades básicas tiene que ser
la traducción textual de contenidos, canales y materialidades, con el añadido de que
aquello que el siglo pasado formaba parte de una práctica profesional con relativa
especialización hoy es un tipo de habilidad más accesible por la simplificación de
algunas partes del proceso y su adaptación a necesidades personales, grupales e
institucionales.
De las ventajas inesperadas
Cabría iniciar diciendo que la automatización dista de ser algo nuevo.
Tenemos que recordar, por ejemplo, lo que supuso hace ochenta años el desarrollo de la
cibernética y el temor que pesó sobre ella. La cibernética posterior a la Segunda Guerra
Mundial supuso una revolución tecnológica que trajo consigo cambios en la vida cotidiana
de las personas (por ejemplo, el desarrollo de todas las máquinas automáticas), pero lo
hizo en un contexto de amenaza y temor conocido en Occidente como Guerra Fría, y en
América Latina dentro de procesos de descolonización, lo que generaba una gran
desconfianza ante cualquier innovación proveniente de Estados Unidos.
La automatización puede ofrecer oportunidades desde el nivel del aula,
donde gracias a la IA el profesor puede ahorrar en tiempo y tareas para centrarse en
aspectos medulares en el proceso de construcción de conocimiento. Pero también, dentro
de las escuelas, la IA puede liberar recursos administrativos y ofrecer más herramientas
de análisis para incorporarlas como servicios en entornos educativos.
En el sector comercial, a manera de ejemplo, la automatización ha
mostrado beneficios como la reducción de costos en la producción, que lleva a la
disminución de precios de productos y servicios, y aumenta la demanda. A medida que la
demanda crece, también lo hace la oferta, lo que lleva a la contratación de más personas
y contrarresta la percepción de que la automatización elimina empleos.
Sin embargo, no hay que ser ingenuos, ya que en este caso la
saturación del mercado puede hacer que la demanda llegue a su límite. Un ejemplo de lo
anterior es lo que ocurrió con los teléfonos celulares, que llegaron a ser muy
accesibles debido a la reducción de costos; entonces el mercado se satura y la demanda
no necesariamente crece, de modo que la automatización sí comienza a reemplazar empleos,
pues las máquinas realizan más tareas humanas. Aunque esto es fácil de entender en
trabajos físicos, la IA está comenzando a impactar también los trabajos "cognitivos",
como la redacción de textos o el análisis de datos, lo que significa que incluso labores
de alta cualificación (las de abogados, médicos y profesores) podrían ser afectadas por
la IA. De hecho, sectores como los dependientes del contenido digital (creadores de
contenido, editores gráficos, músicos, escritores) serán rápidamente invadidos por la
IA. Ciertos productos culturales (música, películas y libros) naturalmente van a seguir
existiendo, pero la forma de crearlos sí va a cambiar drásticamente debido a la
automatización.
¿Qué significa esto aplicado a la educación? Que la automatización
puede ayudar a las instituciones a generar nuevos espacios, productos y servicios que
mejoren los servicios que ofrecen, potenciando la experiencia y permitiendo que los
estudiantes encuentren nuevos usos y modos de aplicación de la tecnología.
¿ Efectos virtuosos ?
Quizá uno de los primeros y más evidentes sea lo que supone el
procesamiento de grandes bases de datos, que puede ayudar tanto a las instituciones
educativas en su toma de decisiones como a los estudiantes de educación superior cuando
se enfrentan a procesos de investigación. Quienes defienden el desarrollo de la IA
apelan que es algo más que una generadora de actividades de aprendizaje para el aula: a
un nivel más amplio, puede ayudar a detectar dificultades y problemas de aprendizaje en
los estudiantes y sugerir intervenciones personalizadas antes de que se agraven.
También podría permitir la experimentación en métodos educativos, pues
ayuda a varios campos (como la medicina y la ingeniería) a realizar simulaciones
realistas y seguras que mejoran la formación práctica de los estudiantes. La IA fomenta
el uso de tecnologías emergentes, como la realidad virtual o aumentada, para enriquecer
los métodos de enseñanza y aprendizaje.
En suma, como señalan Flores y García Peñalvo (2023)
lo que vemos es cómo la IA genera y fagocita nuevas formas, estilos y roles en la
enseñanza de los estudiantes. La pandemia del COVID-19 aceleró procesos en las clases
virtuales; hoy se hace -o se debería hacer- lo mismo con el uso de los algoritmos de IA
en las aulas virtuales.
Sin ánimo de concluir, reorganizando las conversaciones
Lo anterior es tan solo una muestra del tipo de conversaciones que se
pueden desarrollar. Quizá de manera sintética, para cerrar esta "guía" hemos imaginado
conversaciones que se pueden generar en torno a la IA y la educación a partir de niveles
lógicos
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que adaptamos y "rebautizamos" a los nombres dados originalmente por Bateson.
En un primer nivel de discusión, la IA puede ser abordada desde distintos
planos. El primero es el "identitario", el más general y amplio, en el que revisamos aquello
que define a los actores educomunicativos, así como los elementos "esenciales" de lo que hoy
significa aprender y enseñar. La propia pregunta acerca de qué es la educación se ajusta al
entorno cultural y tecnológico, y tras ello, como quiso ver la PLT, puede haber oportunidad
para un nuevo sujeto. ¿Con qué nos identificamos como actores educomunicativos?, ¿quiénes
creemos que somos? Muchas de las preguntas o respuestas quizá no se vinculen necesariamente
con la IA o la tecnología, pero en tiempos de acelerada mutación tecnológica es bueno volver
a ellas, a manera de brújula desde la cual podamos ajustar los recursos a los que cada vez
tenemos más acceso.
Un segundo nivel de discusión es lo relacionado con nuestras creencias y
valores como actores educomunicativos; por ello la importancia de avanzar en la
investigación de percepciones y creencias en torno a la IA, como lo han hecho Ríos et al. (2024) . En ocasiones se puede tener una actitud defensiva,
de desconfianza y recelo respecto a los nuevos medios; de ahí la importancia de indagar la
práctica educomunicativa no solo a partir de los efectos, sino desde las creencias, desde
aquello a lo que damos o no valor de verdad. ¿Qué creencias tienen los participantes sobre
la tecnología, la escuela, el otro, el entorno cultural? Es cierto que la tecnología invade
casi toda nuestra vida, pero nuestra reflexividad sobre esa experiencia puede ser escasa.
En el siguiente nivel nos preguntamos por patrones de comportamiento
derivados de lo anterior: si me visualizo como víctima de las circunstancias culturales, si
anclo mis concepciones en el "adultocentrismo", eso afecta lo que hago, lo que decido, la
inteligencia digital que puedo desplegar o mi capacidad de adaptación. Por ejemplo, el hecho
de solicitar al estudiante una actividad que puede reproducir mediante IA (por ejemplo,
hacer un ensayo), ¿qué nuevos retos le impone?
Luego está el nivel de respuesta a partir de la experiencia, como aprender
de errores o reforzamientos. ¿Sistematizamos experiencias que recuperan objetivos
estratégicos de trabajo a nivel personal, grupal o institucional; o simplemente es una
dinámica de inercia, burocrática y de reproducción del orden institucional? Nuestra
propuesta sugerida de la pedagogía total implica hacer preguntas no solo desde una seducción
acrítica de la posibilidad tecnológica, sino debido al tipo de subjetividad que los nuevos
medios modelan: el tipo de pensamiento, conocimiento, interacción, conectividad. Existen ya
propuestas y aplicaciones sugerentes, como explican Villegas y Sepúlveda
(2024) al proponer narrativas creadas por estudiantes que reciben apoyo de la IA.
Ahora bien, hay una pregunta, aparte de qué aplicaciones existen o no, sobre cómo
"civilizar" los espacios digitales en el sentido general de hacerlos espacios de diálogo,
respeto, etc., y cómo ese trabajo puede interactuar e intervenir en el espacio público. Aquí
hay un imaginario histórico de la educomunicación y la comunicología latinoamericanas -con
larga tradición de usos alternativos de medios y tecnologías que llevan a la construcción de
ciudadanía, inclusión y sustentabilidad en prácticas de comunicación, significatividad del
aprendizaje de acuerdo a la vida cotidiana de los actores educomunicativos y demás vectores-
para repensar el universo de la IA desde estos objetivos generales de la pedagogía humanista
y del lenguaje total.
Llegado este tiempo, la pregunta no es solo adivinar de qué modo la IA
transformará las interacciones educativas, el currículum, las técnicas didácticas, la
relación con el mundo fuera de la escuela o el valor del conocimiento, sino también el tipo
de personas en que nos convertiremos, y cómo podemos justamente alinear las posibilidades
tecnológicas a los valores y las aspiraciones de la comunicología latinoamericana, por
ejemplo la PLT.
Lo que estas mediaciones tecnológicas interpelan es también el lugar de
nuestras preguntas y certezas, la necesaria apertura con otros interlocutores (empresas
tecnológicas, trabajadores de plataformas, especialistas en big data, periodistas
especializados, investigadores, educadores digitales, organizaciones civiles, etc.) para
identificar en medio de esta pragmática discursiva cuáles son las contribuciones que
particularmente puede hacer la educación en tanto espacio discursivo alternativo, sin dejar
de reconocer -parafraseando al gran poeta José Emilio Pacheco- que las nuevas tecnologías,
al mismo tiempo, pueden ser "monstruosas" pero "imprescindibles". Sin embargo, es también
desde ese espanto y desde esa capacidad de asombro que los actores educomunicativos tenemos
que redefinirnos y aprender a nombrar muchas cosas de otra manera.
