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Inteligencia artificial aplicada al diseño UX universitario

La Comunidad IA dedicó su sesión del 10 de julio a analizar cómo la inteligencia artificial está modificando la enseñanza del diseño de experiencias de usuario. Fernando Álvarez Ponce, docente de la carrera de Ingeniería de Sistemas en EPE, presentó la metodología que aplica en el curso Diseño y Tecnologías UX para relacionar los conceptos teóricos con los cambios que ya se observan en el entorno profesional.

La propuesta consiste en integrar la inteligencia artificial como un eje transversal del curso, en lugar de abordarla como un contenido aislado. Después de explicar temas como usabilidad, navegabilidad, interactividad o arquitectura de información, el docente muestra cómo estas áreas evolucionan mediante sistemas capaces de analizar comportamientos, personalizar interfaces y anticipar necesidades de los usuarios.

Uno de los ejemplos expuestos fue la transición de una arquitectura de información estática hacia una “arquitectura líquida”. En este enfoque, los elementos de una interfaz pueden modificar su tamaño, ubicación, contraste o acceso según la forma en que cada persona utiliza una aplicación. Así, el diseñador deja de concentrarse únicamente en construir pantallas y asume la tarea de definir reglas, supervisar resultados y verificar que las adaptaciones generen valor.

Durante las actividades prácticas, los estudiantes emplean herramientas como Figma, v0 y Lovable para generar prototipos a partir de instrucciones en lenguaje natural. Esta automatización permite elaborar varias alternativas en menos tiempo, compararlas y seleccionar las más adecuadas. El trabajo del estudiante se orienta entonces hacia la formulación del contexto, la calidad de las indicaciones, la accesibilidad y la validación de las soluciones propuestas.

El uso temprano de prototipos también ha favorecido la evaluación entre pares. Los grupos presentan sus diseños antes de la entrega final y reciben observaciones de sus compañeros sobre la claridad de los flujos, la cantidad de pasos o la facilidad de uso. Esta dinámica amplía la participación en clase y fortalece el pensamiento crítico, la argumentación y la capacidad de ofrecer retroalimentación constructiva.

La experiencia muestra que la inteligencia artificial puede liberar tiempo destinado a tareas mecánicas y trasladar la atención hacia el análisis del problema, la investigación del usuario y los requerimientos del negocio. En este escenario, el criterio profesional conserva un papel decisivo: la tecnología puede acelerar la creación de productos digitales, pero corresponde al diseñador determinar si la solución es pertinente, accesible, sostenible y útil.

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Inteligencia artificial e investigación académica: experiencias, oportunidades y desafíos para el aula

La Comunidad IA de la UPC dedicó su sesión del viernes 19 de junio a analizar el uso de la inteligencia artificial en la investigación académica, a partir de la exposición de Pedro Bazo Quintana, profesor investigador de la UPC. La reunión abordó experiencias, oportunidades y desafíos asociados al uso de herramientas de IA para la búsqueda bibliográfica, la revisión de literatura y la formación de estudiantes en cursos de investigación.

Durante la sesión, se destacó el avance de plataformas especializadas como Consensus, presentada como una herramienta útil para iniciar procesos de revisión bibliográfica. A diferencia de los motores de búsqueda generales, este tipo de soluciones permite acceder a bases amplias de artículos académicos, identificar referencias, revisar metodologías y obtener una primera lectura del estado de la evidencia sobre una pregunta de investigación.

Uno de los ejemplos trabajados giró en torno a los influencers virtuales y su capacidad para generar confianza en sus seguidores. A partir de esta pregunta, se mostró cómo la IA puede organizar resultados, distinguir estudios que respaldan o cuestionan una hipótesis y ofrecer una visión inicial sobre posibles vacíos de investigación. Este uso permite acelerar tareas que antes demandaban más tiempo, aunque no reemplaza la lectura crítica ni la comprensión profunda de los artículos.

La sesión también abrió una discusión sobre el rol docente frente a estas herramientas. Bazo planteó que el desafío ya no consiste solo en exigir una revisión de literatura, sino en definir qué habilidades deben desarrollar los estudiantes: comprender el problema de investigación, reconocer fuentes, articular argumentos, identificar brechas y redactar con coherencia académica. En ese sentido, la IA puede servir como apoyo, siempre que su uso sea guiado y evaluado con criterios claros.

En el diálogo posterior, los participantes coincidieron en la necesidad de enseñar el uso responsable de estas tecnologías. Se mencionó que los estudiantes ya están incorporando herramientas de IA en sus procesos académicos, por lo que la universidad tiene la oportunidad de orientar su empleo hacia prácticas éticas, rigurosas y alineadas con los objetivos de aprendizaje. La sesión dejó planteada una pregunta central para la docencia: hasta qué punto permitir el uso de la IA y cómo integrarla sin debilitar los procesos cognitivos propios de la investigación.

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Externalización cognitiva y evaluación con IA

La sesión de la Comunidad IA del 29 de mayo abordó uno de los debates más urgentes en la educación actual: cómo repensar la evaluación en un contexto donde la inteligencia artificial ya forma parte de los procesos de aprendizaje. El expositor invitado fue Jesús Vivanco, quien presentó el tema “Externalización cognitiva y evaluación: hacia un nuevo paradigma educativo en la era de la IA”, a partir de investigaciones recientes sobre el uso de estas herramientas en entornos educativos y profesionales.

Vivanco explicó que la externalización cognitiva ocurre cuando las personas utilizan herramientas externas para apoyar funciones mentales como recordar, calcular, escribir o razonar. Así como la calculadora modificó la forma de resolver operaciones matemáticas y la escritura permitió ampliar la memoria, la inteligencia artificial generativa está interviniendo ahora en procesos más complejos, como la síntesis de información, la producción de textos y la toma de decisiones.

El expositor sostuvo que el problema educativo no está en la existencia de la herramienta, sino en que muchos sistemas de evaluación fueron diseñados para contextos donde no se consideraba la colaboración con tecnologías avanzadas. En ese sentido, las evaluaciones tradicionales, centradas en la memoria, la repetición o la respuesta final, enfrentan dificultades para distinguir entre aprendizaje auténtico y dependencia tecnológica.

Durante la sesión también se discutió la necesidad de evaluar el proceso y no solo el resultado. Esto implica observar la calidad del razonamiento, la justificación de las decisiones, la capacidad crítica frente a lo generado por la IA y las evidencias de iteración durante el trabajo. En lugar de prohibir el uso de estas herramientas, se planteó la importancia de integrarlas en experiencias educativas más complejas, donde el estudiante tenga que contrastar, argumentar y explicar sus elecciones.

El diálogo con los participantes permitió ampliar la reflexión hacia temas como la citación del uso de IA, la alfabetización cognitiva digital, el rediseño de foros académicos y la creación de tareas con mayor demanda intelectual. Se compartieron experiencias docentes en las que la IA no se usa solo para responder preguntas, sino también para buscar información, producir evidencias, elaborar videos, verificar fuentes y desarrollar propuestas aplicadas.

La sesión concluyó con una idea central: enseñar en la era de la inteligencia artificial no consiste en evitar la tecnología, sino en diseñar condiciones para que pensar con tecnología también signifique aprender a pensar mejor. Este enfoque demanda nuevas rúbricas, criterios de evaluación más transparentes y una cultura académica que promueva el uso reflexivo, ético y crítico de la IA en la educación.

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Del dato a la decisión: uso pedagógico de agentes virtuales en proyectos de diseño

En la sesión del 17 de abril de la Comunidad IA, César Velázquez presentó una experiencia pedagógica desarrollada en el curso Decision Making by Data Driven Design, en la que exploró el uso de agentes virtuales como apoyo en procesos de investigación aplicados al diseño industrial. La propuesta partió de una pregunta concreta: hasta qué punto un sistema de inteligencia artificial puede complementar la comprensión de una comunidad usuaria sin sustituir el trabajo de campo ni el juicio académico de los estudiantes.

La experiencia se construyó a partir de una metodología exploratoria que combinó técnicas tradicionales —como entrevistas y encuestas— con la creación de un agente virtual caracterizado según el perfil del usuario investigado. Para ello, se utilizó Google AI Studio con Gemini Flash, en una versión accesible para el trabajo en aula y sin requerimientos de programación. El propósito no fue entrenar modelos complejos, sino construir una representación digital suficientemente detallada como para contrastar las respuestas del usuario real con las del usuario simulado.

Uno de los hallazgos más relevantes de la sesión fue la similitud que, en varios casos, existió entre la información obtenida mediante interacción humana y la generada por el agente virtual. Este resultado permitió discutir el potencial de la IA para ampliar o acelerar ciertas fases de la investigación, sobre todo en contextos donde el tiempo académico es limitado o el acceso a determinadas comunidades resulta difícil. La experiencia involucró a 28 estudiantes organizados en siete grupos, que trabajaron con comunidades específicas y cercanas al contexto local.

Sin embargo, la presentación insistió en que el valor pedagógico de la experiencia no radica solo en la eficiencia de la herramienta, sino en su capacidad para hacer visibles los límites de los datos. César Velázquez subrayó que los agentes también produjeron respuestas sesgadas o alejadas de la realidad, lo que permitió discutir con los estudiantes temas como alucinaciones, calidad de fuentes, sobrecaracterización de perfiles y pérdida de matices emocionales o conductuales. En ese sentido, la IA no fue presentada como una instancia que resuelve, sino como un recurso que abre nuevas preguntas sobre cómo se produce, interpreta y valida la información.

La sesión puso especial énfasis en la validación humana como principio irrenunciable. Aunque los agentes virtuales pueden ofrecer una línea de base útil para la exploración de datos y la generación de insights, las decisiones de diseño continúan dependiendo de la interpretación crítica de los estudiantes y docentes. Esta idea atraviesa la propuesta presentada: la inteligencia artificial puede ampliar capacidades, pero no reemplaza la responsabilidad humana en la comprensión del contexto, la lectura de sesgos y la toma de decisiones.

Durante el diálogo posterior, los participantes plantearon posibilidades de ampliación de la experiencia hacia metodologías de investigación más estructuradas y hacia el uso de otras herramientas como Claude, Perplexity o Copilot. La conversación dejó abierta una línea de trabajo relevante para la educación superior: integrar la IA en los cursos no como un atajo, sino como una oportunidad para enseñar a experimentar, contrastar, equivocarse y volver a evaluar. Desde esa perspectiva, la sesión ofreció una reflexión pertinente sobre el lugar que pueden ocupar los agentes virtuales en procesos formativos que buscan articular innovación, pensamiento crítico y criterio profesional.

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Aprender, aplicar y acompañar: el recorrido docente en el curso de IA generativa

Durante este año, el curso “Fundamentos de Inteligencia Artificial Generativa en la Educación” volvió a abrir sus puertas con gran acogida. En total, se desarrollaron tres grupos, cada uno con más de 100 docentes inscritos provenientes de diversas carreras y niveles de experiencia en el uso de la inteligencia artificial. Esta variedad de perfiles reafirma el carácter inclusivo del curso, diseñado para acompañar a cualquier docente, sin importar su nivel de conocimiento previo, en la incorporación responsable y efectiva de herramientas de IA en la enseñanza.

El programa, ofrecido de manera virtual y síncrona, constó de cuatro sesiones de dos horas cada una. A lo largo de estas jornadas, los participantes exploraron los conceptos esenciales de la inteligencia artificial generativa y sus aplicaciones educativas.

El curso se estructuró en cuatro módulos temáticos:

Introducción a la inteligencia artificial generativa
Exploración y mejora de la interacción con modelos de lenguaje
Integración de la IA generativa en el proceso de enseñanza y aprendizaje
Herramientas de IA generativa complementarias

Cada edición del curso se actualiza antes de su inicio, con el fin de incorporar los avances más recientes en herramientas y prácticas de IA, lo que le otorga un valor añadido al mantener sus contenidos alineados con el ritmo acelerado de esta tecnología.

La metodología combinó sesiones síncronas con trabajo autónomo, promoviendo el análisis, la reflexión y la aplicación práctica. Al finalizar, los participantes desarrollaron un proyecto aplicativo, donde propusieron una forma pedagógica de integrar la IA generativa en sus cursos o sesiones.

Acompañamiento para la implementación

Tras la culminación del curso, el equipo de Innovación Educativa se comunicó con los docentes que aprobaron el programa para acompañarlos en la implementación de sus propuestas. Este proceso incluyó reuniones personalizadas para profundizar en las ideas presentadas, ajustar los enfoques pedagógicos y apoyar su puesta en práctica.

Actualmente, el equipo trabaja en la documentación de estas experiencias para compartirlas con la comunidad académica a través del Catálogo de Experiencias de Aprendizaje, donde se presentarán las iniciativas y los resultados obtenidos por los docentes con sus estudiantes.

Alta valoración del curso

De acuerdo con los resultados de la encuesta de satisfacción aplicada al finalizar cada grupo, el 77.42% de los participantes manifestó estar muy satisfecho y el 22.58% satisfecho con la experiencia. En cuanto a la valoración del contenido del curso, el 64.52% lo calificó como muy bueno y el 35.48% como bueno, destacando la pertinencia y actualidad de los temas abordados. Además, el 71% indicó que es muy probable que recomiende el curso y el 29% que probablemente lo haría, lo que evidencia el alto nivel de valoración y el impacto positivo que esta formación mantiene entre los docentes de la universidad.

Una comunidad que aprende y acompaña

El curso “Fundamentos de IA Generativa en la Educación” se ha consolidado como un espacio de formación, exploración y acompañamiento docente que promueve el uso responsable y pedagógico de la inteligencia artificial en la enseñanza. Su impacto trasciende la capacitación técnica: representa un paso importante en la alfabetización digital de la comunidad académica, preparando a los docentes para incorporar nuevas herramientas de manera crítica y con sentido educativo.

El proceso de acompañamiento posterior —en el que los docentes reciben apoyo para implementar sus propuestas en el aula— refuerza el compromiso institucional con una transformación educativa sostenible, centrada en la experimentación, la colaboración y la mejora continua.

De esta manera, la experiencia se convierte no solo en un curso, sino en un espacio de formación y experimentación pedagógica, que impulsa el uso responsable de la inteligencia artificial en la enseñanza y promueve el aprendizaje continuo en una comunidad docente cada vez más innovadora.