La inteligencia artificial conversacional ha ido evolucionando en lo largo del tiempo dando lugar a nuevas funcionalidades.
Los primeros modelos de inteligencia artificial conversacional que se popularizaron fueron los denominados chatbots. Su funcionamiento es sencillo: el usuario escribe una entrada, y la IA genera una respuesta casi inmediata. Están diseñados para mantener una conversación fluida, resolver dudas básicas o simular interacciones naturales en tiempo real. Son eficaces en tareas de asistencia rápida, orientación general o respuestas repetitivas. Si ya has probado ChatGPT o cualquier otra IA, casi con toda seguridad lo has hecho a través de un chatbot, ya que es la opción que aparece por defecto en la mayoría de los modelos.
Con los avances recientes, han aparecido nuevas funcionalidades que amplían significativamente las posibilidades de uso educativo y profesional de estas herramientas. Actualmente, además de los chatbots, encontramos modelos con capacidades más sofisticadas, como los razonadores y los investigadores profundos.
Razonadores: están diseñados para llevar a cabo procesos de análisis más elaborados. Son capaces de estructurar ideas, comparar conceptos, generar textos complejos y sostener argumentos con coherencia. Se utilizan, por ejemplo, para redactar ensayos, resolver problemas lógicos, diseñar actividades didácticas o analizar situaciones desde distintos enfoques. Su capacidad va más allá de la respuesta inmediata: razonan antes de contestar, y en ocasiones pueden tardar hasta unos minutos en darnos la respuesta. Y además, ¡podemos ver esa cadena de razonamiento! Si nos imaginamos el ejemplo de la habitación china, podríamos decir que en este caso al persona que está dentro tendría más libros y más tiempo para consultar su respuesta, y además podríamos ver lo que hace a través de una pared transparentes
Investigación profunda (Deep Research): es como si tuvieras un investigador automático, capaz de navegar por Internet, analizar múltiples fuentes y generar informes detallados sobre temas específicos. Su funcionalidad es revisar la red y ahorrarnos horas de trabajo de búsqueda. A diferencia de los modelos estándar que responden basándose en datos preexistentes, Deep Research puede acceder a información actualizada en tiempo real, interpretar contenido textual y visual, y elaborar informes estructurados con referencias a las fuentes consultadas. Este proceso puede tardar entre 5 y 30 minutos, dependiendo de la complejidad del tema.
Esta evolución permite seleccionar el modelo más adecuado según el tipo de tarea que se desee realizar, optimizando así el uso de la inteligencia artificial en el entorno educativo y profesional.
La importancia de elegir el modelo adecuado.
Es fundamental distinguir entre estas tres opciones —chatbot, razonador e investigador profundo— porque cada una responde a necesidades distintas. Esta distinción será especialmente relevante cuando, en el módulo 2 del curso, comencemos a trabajar de forma práctica con las IA conversacionales.
En función del tipo de contenido que deseemos generar (una explicación breve, un texto argumentativo o una síntesis documentada), nos convendrá elegir un modelo u otro. Esta elección consciente nos permitirá aprovechar mejor el potencial de la herramienta, optimizar tiempos y obtener resultados más precisos y útiles para nuestro contexto educativo o profesional.
Cuándo conviene usar un razonador en educación
Los modelos de inteligencia artificial con capacidad de razonamiento avanzado (razonadores) son especialmente útiles en situaciones educativas que requieren procesos cognitivos de orden superior, como el análisis, la síntesis, la argumentación o la toma de decisiones fundamentadas.
A diferencia del chatbot, que responde de forma rápida y directa, el razonador no se limita a ofrecer información, sino que la procesa, organiza y desarrolla en función del objetivo propuesto. Por ello, es recomendable utilizarlo cuando el docente o el alumnado necesiten una elaboración más estructurada y reflexiva de los contenidos.
Situaciones en las que conviene utilizar un razonador:
Diseño de tareas compleja.
Ejemplo: generar una secuencia didáctica para trabajar el pensamiento crítico a partir de fuentes históricas diversas.
Análisis comparativo de conceptos.
Ejemplo: comparar el feudalismo europeo con las estructuras sociales en el Japón medieval, destacando semejanzas y diferencias.
Redacción de textos argumentativos o ensayísticos.
Ejemplo: elaborar un ensayo sobre los riesgos y beneficios del uso de IA en la educación.
Resolución de problemas con explicación razonada.
Ejemplo: explicar paso a paso cómo resolver un problema matemático aplicando razonamiento lógico.
Elaboración de rúbricas, criterios o justificaciones pedagógicas.
Ejemplo: crear una rúbrica para evaluar trabajos de investigación en 4.º de ESO, con justificación de cada indicador.
Interpretación de textos complejos o fragmentos literarios.
Ejemplo: analizar un poema de la Generación del 27 desde una perspectiva temática y estilística.
El razonador es especialmente valioso cuando se espera que la IA piense antes de responder, y no simplemente que responda. Utilizar esta funcionalidad permite obtener propuestas más ricas, coherentes y adaptadas a un nivel de profundidad acorde al trabajo educativo.
Cuándo conviene usar la funcionalidad de Deep Research en educación.
Deep Research es especialmente útil para:
Preparación de clases con contenido reciente, por ejemplo avances científicos, novedades legislativas o contextos sociales en evolución.
Elaboración de informes o materiales didácticos con base documental contrastada.
Desarrollo de investigación: se puede utilizar Deep Research para recopilar datos de múltiples fuentes y usarlos como base para nuestros trabajos, artículo o proyectos de restauración.
Deep Research es una herramienta especialmente valiosa cuando se busca ir más allá de una respuesta directa y se necesita construir conocimiento a partir de múltiples fuentes, con perspectiva y profundidad.
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