Desde el segundo cuatrimestre de 2025, la Facultad de Ciencias Económicas de la UBA extendió la implementación de una plataforma conversacional basada en Inteligencia Artificial que integra chatbots educativos entrenados exclusivamente con los materiales de cada asignatura. Según el comunicado oficial, el proyecto involucra a más de 300 docentes y se aplica en materias de los departamentos de Administración, Contabilidad, Derecho, Economía, Humanidades, Matemática, Sistemas y Tributación.
“Este proyecto muestra que la IA generativa puede ser mucho más que una herramienta de consulta: se convierte en un acompañante cognitivo, que estimula la reflexión crítica, potencia la creatividad, mejora la comunicación y amplía el proceso y las condiciones de enseñanza y aprendizaje en contextos universitarios”, afirmó Andrés Pérez Ruffa, subsecretario académico de la Facultad de Ciencias Económicas de la UBA, al comentar sobre el proyecto piloto que ya funciona en 20 cátedras y alcanza a más de 3.000 estudiantes. La iniciativa, descrita por la propia institución como “pionera y transformadora”, utiliza chatbots personalizados con contenidos académicos propios de cada materia, con el objetivo de mejorar la experiencia de aprendizaje de manera accesible y centrada en las necesidades del estudiante.
El sistema, desarrollado por un equipo interdisciplinario de las Secretarías Académica, de Investigación y Sistemas, permite responder preguntas, explicar conceptos clave, corregir errores, brindar orientación a estudiantes, realizar simulaciones y evaluaciones, todo a partir de los propios materiales de cada cátedra, explicaron desde la institución. La Facultad destaca que el proceso comenzó con la configuración de los chatbots, utilizando materiales provistos por las cátedras bajo criterios específicos para facilitar el procesamiento de la información y garantizar una base de conocimiento sólida.
Cada cátedra recibió acceso a su propio chatbot, entrenado exclusivamente con los materiales compartidos. Paralelamente, se habilitó un curso de formación y capacitación en la plataforma institucional para los docentes participantes. El proceso de testeo incluyó cuatro tipos de pruebas: una prueba pedagógica para verificar claridad, tono motivador y uso de ejemplos; una conceptual para explorar si el bot identifica y corrige errores comunes; una factual para asegurar que las respuestas estén alineadas con el material subido; y una de robustez para comprobar cómo responde el bot ante preguntas fuera de su alcance por el material suministrado.
El feedback obtenido en estas pruebas resulta clave para ajustar los agentes y optimizar su funcionamiento antes de la implementación definitiva, con el objetivo de reducir los riesgos de alucinaciones, errores o respuestas provenientes de fuentes no confiables. Además, la Facultad diseñó una propuesta de capacitación específica para los equipos docentes, orientada a explorar los usos pedagógicos de la inteligencia artificial generativa y a desarrollar criterios críticos para su integración en la práctica académica.
De este proceso surgieron diversos casos de uso innovadores, como la producción de trabajos prácticos asistidos por IA, que incluyen desde el desarrollo de aplicaciones hasta ensayos con documentación reflexiva sobre el uso de modelos como ChatGPT, Gemini o Deepseek. También se implementaron propuestas de evaluación con IA integrada, en las que los estudiantes resuelven casos reales o debates argumentativos usando herramientas generativas como parte del proceso formativo. Entre las aplicaciones orientadas al desarrollo profesional, se destaca el uso de IA para optimizar perfiles de LinkedIn, planificar trayectorias laborales o preparar presentaciones con clones digitales.
La capacitación docente incluye un eje dedicado a la reflexión sobre los sesgos presentes en los modelos de inteligencia artificial. Se promueve que los equipos docentes identifiquen cómo estos sesgos pueden influir en las respuestas de los chatbots y en la producción de contenidos generados, así como en la reproducción de desigualdades o estereotipos. Según la fuente oficial, este enfoque busca desarrollar criterios críticos para que el uso de la IA en la enseñanza universitaria sea consciente, responsable y orientado hacia la equidad.
La Facultad de Ciencias Económicas de la UBA indicó que articula dos enfoques en esta iniciativa: la flexibilidad de las experiencias descentralizadas, que permite a cada cátedra adaptar la herramienta a sus necesidades pedagógicas, y la coherencia institucional de un marco común que asegura formación docente, criterios éticos claros y una reflexión crítica sobre los sesgos de la inteligencia artificial.
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