Edumorfosis: AI Agentic: La tercera ola de la IA Educativa

En días recientes, se ha estado hablando mucho de las tendencias tecnológicas que llegarán a partir de 2025 en adelante. Una de las tecnologías mencionadas se llama el Agentic AI. En este post definiremos el concepto de la IA Agentiva, sus características, su impacto en el contexto educativo, cómo se integrará en los cursos universitarios y los posibles resultados que se estarán experimentando con esta tecnología emergente. Comencemos el viaje hacia un nuevo paradigma educativo en nuestras instituciones de educación superior...

Como es sabido, la Inteligencia Artificial se ha estudiado desde 1950, gracias a los descubrimientos de Alan Turing. Turing fue un pionero en el campo de la Inteligencia Artificial, conocido principalmente por sus contribuciones teóricas y prácticas que sentaron las bases para el desarrollo de la informática moderna. Su famoso "Test de Turing", propuesto en 1949, evaluó la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente que fuese indistinguible del humano. Su trabajo y sus ideas han influido profundamente en el avance de la IA contemporánea.

A lo largo de las décadas la Inteligencia Artificial ha ido pasando por diversidad de etapas de desarrollo que han impactado al mundo entero. Se habla de que la IA se encuentra actualmente en su tercera ola:

[Primera ola] IA Predictiva: Esta ola inicial permitió a las organizaciones y empresas a pronosticar tendencias y tomar decisiones informadas. De esta primera fase surgen las herramientas de analítica de datos, tendencias predictivas, aplicaciones como la de Google Maps y las herramientas correctoras de texto como Office y Grammarly.
[Segunda ola] IA Generativa: En noviembre de 2022 OpenAI abrió de manera pública un portal con la capacidad de generar contenido y permitir conversaciones con humanos en su formato de lenguaje natural gracias a los modelos de larga escala (LLM). En dos años se ha lanzado infinidad de modelos IA Generativos de texto, imágenes, gráficos, animaciones, caricaturas, vídeos, canciones, música, dispositivas digitales y diseño gráfico, entre otros.
[Tercera ola] IA Agentiva: Sistemas de IA que pueden ejecutar tareas de manera autónoma e interactuar con otros Agentes IA.

El Dr. José Ferrer (2024) define a los Agentes IA como asistentes digitales inteligentes que no solo piensan, sino que actúan por ti. Mientras que la Inteligencia Artificial (IA) por sí sola es como un cerebro lleno de potencial, los Agentes IA son los encargados de tomar esa inteligencia y convertirla en acciones prácticas. Imagina que les das una tarea, como responder preguntas, automatizar procesos o gestionar tus listas de pendientes, y ellos la hacen de forma eficiente. Funcionan siguiendo un proceso sencillo: primero escuchan lo que necesitas, luego piensan cómo resolverlo, y finalmente actúan para ofrecerte una solución. Además, aprenden con cada interacción, volviéndose más inteligentes con el tiempo.

A diferencia de los asistentes IA tradicionales, estos nuevos IA Agentivos no solo responden a las indicaciones o generan contenido, sino que toman medidas basadas en objetivos de ejecución. Tienen la capacidad de interactuar con otros agentes, tomar decisiones dentro de parámetros definidos y ejecutar tareas complejas sin supervisión humana constante. "Ahora estamos avanzando hacia el uso de la IA Agéntica para automatizar tareas completas y realizar acciones en nuestro nombre" (Silvio Savarese, 2024).

Savarese imagina un futuro en el que estos agentes aumentarán las capacidades humanas, con trabajadores asumiendo roles similares a los jefes de personal que coordinan y gestionan equipos de Agentes IA. Esta transformación ya está provocando la aparición de nuevos y emocionantes puestos, como los Formadores de Agentes IA, los Orquestadores de Flujos de Trabajo IA y los Responsables del Cumplimiento Ético de la IA. Si bien esta visión es convincente, la realidad puede resultar más matizada: al igual que con las revoluciones tecnológicas anteriores, algunas funciones rutinarias pueden automatizarse por completo, mientras que otras evolucionan, creando un entorno híbrido en el que los humanos orquestan y colaboran con sus homólogos de Inteligencia Artificial.

El verdadero poder radica en cómo estos agentes podrían colaborar con los humanos. Pronto experimentaremos escenarios laborales en los que varios Agentes IA colaborarán en las reuniones, no solo tomando notas, sino participando activamente ofreciendo información y datos relevantes. Estos agentes se implementarán bajo alta demanda de los CIO y patronos que buscarán personalizar sus necesidades específicas con los objetivos de ampliar sus capacidades de negocio. Entraremos a un nuevo futuro en el que los límites entre los flujos de trabajo humanos y los de IA serán cada vez más fluidos.

De cara al futuro, la relación entre los humanos y los agentes IA seguirá evolucionando. Nos estamos moviendo hacia un mundo en el que cada profesional puede tener sus propios agentes IA, y las organizaciones mantendrán flotas de trabajadores especializados en IA. Sin embargo, el éxito en este nuevo paradigma requiere un cambio en las habilidades humanas. Los profesionales deberán comprender las capacidades y limitaciones de la IA, aprender a delegar de manera efectiva a los agentes IA y desarrollar nuevas competencias para orquestar colaboraciones con los profesionales humanos.

La IA agentiva se refiere a sistemas de inteligencia artificial diseñados para actuar como agentes, realizando tareas o tomando decisiones en nombre de los usuarios. Estos Agentes IA pueden aprender, adaptarse y tomar acciones de manera autónoma para lograr objetivos específicos. A diferencia de los modelos tradicionales de IA que simplemente proporcionan información o predicciones, la IA Agentiva puede interactuar activamente con los entornos, los usuarios o otros sistemas para cumplir tareas.

El concepto de Agentic AI, desde una perspectiva educativa universitaria, se refiere a los sistemas de Inteligencia Artificial que poseerán ciertos grados de autonomía y capacidades en la toma de decisiones, planificación de acciones y aprendizajes basados en experiencias para alcanzar objetivos específicos. Esta tecnología emergente promete revolucionar la forma en que se impartirá la educación y se gestionarán las instituciones universitarias.

¿Cómo esta tecnología operará en la Educación Superior?

El Agentic AI funcionará de manera independiente, realizando tareas específicas de forma autónoma sin necesidad de supervisión humana constante. En el contexto universitario, estos sistemas podrían gestionar múltiples aspectos del proceso educativo, desde la creación de contenido personalizado hasta el análisis del rendimiento académico.
Estos sistemas combinarán la flexibilidad de los modelos de lenguaje de larga escala (LLM) para manejar tareas que requerirán respuestas dinámicas, con la precisión de la programación tradicional para cumplir con reglas estrictas y lógicas. Esto permitirá que los Agentes IA sean tanto intuitivos como precisos en sus interacciones con los estudiantes y sus profesores.
La IA Agentiva realizará búsquedas en la web, llamará las API o consultará bases de datos para obtener información en tiempo real, lo que le permitirá proporcionar soluciones más relevantes y oportunas en el entorno educativo.

¿En que maneras será utilizado en nuestras universidades?

Planificación del Currículo: Los profesores pueden usar la IA para planificar y organizar su currículo de manera más efectiva. Los agentes sugerirán temas, secuenciar lecciones e incluso realizarán predicciones de los niveles de compromiso de los estudiantes en función de su historial de datos.
Conferencias Interactivas: Los agentes se integrarán en las conferencias presenciales y virtuales para proporcionar apoyo en tiempo real. Por ejemplo, un Agente IA podría responder preguntas de los estudiantes durante una conferencia, proporcionar recursos adicionales o incluso realizar encuestas en vivo para evaluar la comprensión.
Calificación y Retroalimentación: Esta tecnología emergente automatizará el proceso de calificación de evaluaciones objetivas (preguntas de opción múltiple), liberando tiempo para integrar otras estrategias de evaluación más complicadas. También proporcionará retroalimentación detallada a los estudiantes, destacando áreas para mejorar.
Asistencia en la Investigación: Los profesores utilizarán los Agentes IA para colaboar en tareas de investigación: análisis de datos, revisiones de literatura e incluso asistencia en la escritura. Esto podría mejorar la calidad y eficiencia de la investigación académica.
Compromiso del Estudiante: La IA se utilizaría para crear experiencias de aprendizaje interactivas y atractivas. Por ejemplo, simulaciones, juegos y laboratorios virtuales impulsados por IA harán que el aprendizaje sea más inmersivo y algorítmico.
Aprendizaje Continuo: Los profesores la utilizarán para mantenerse actualizados con las últimas investigaciones y desarrollos en su campo. La IA tendrá capacidades para la curación de artículos, documentos y otros recursos relevantes, ayudando a los profesores a mantenerse a la vanguardia de su disciplina.
Mentoría y Orientación: Los Agentes IA actuarán como tutores y mentores, que proporcionarán orientación sobre trayectorias profesionales, oportunidades de investigación y asesoramiento académico. Esto sería particularmente útil para estudiantes que no tengan acceso a los servicios tradicionales de mentoría.

¿Cuales serán sus posibles resultados?

Mejora en la participación de los estudiantes: Al proporcionar contenido y experiencias de aprendizaje personalizadas, se podría aumentar la motivación y el compromiso de los estudiantes con su proceso de aprendizaje.
Desarrollo de habilidades de pensamiento crítico: La interacción con sistemas de IA avanzados podría fomentar el desarrollo de habilidades de resolución de problemas y pensamiento crítico en los estudiantes.
Adaptabilidad cognitiva: La exposición a sistemas de IA adaptativos y aprendizaje continuo estimulará la flexibilidad cognitiva de los aprendices, preparándolos para un mundo de transformaciones sin precedentes y radicalmente inciertas.
Metacognición aumentada: Al proporcionar retroalimentación detallada y análisis de patrones de aprendizaje, ayudará a los estudiantes a desarrollar mayor conciencia de sus procesos cognitivos y estrategias de aprendizaje personalizadas.

En síntesis, la IA Agentiva representa un avance en la intersección de la Inteligencia Artificial y la Educación Superior. Su capacidad para operar de manera autónoma, adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes y optimizar los procesos educativos promete transformar radicalmente la experiencia universitaria. A medida que esta tecnología continúa evolucionando, se abrirá un nuevo horizonte de posibilidades en el mejoramiento de la calidad educativa universitaria, aumentando la eficiencia administrativa y preparando mejor a los estudiantes para enfrentar los desafíos del mundo moderno. Los educadores y administradores universitarios que exploren e implementen Agentic AI estarán a la vanguardia de una revolución educativa que tendrá el potencial de redefinir la enseñanza y el aprendizaje del siglo 21.

En este vídeo, Jackie Müller (UI Path Forward, Las Vegas) nos explica cómo esta tecnología transformadora sentará las nuevas bases para el futuro de la educación milenial...

A medida que nos encontramos en la cúspide de esta tercera ola de IA, una cosa está clara: el futuro educativo estará determinado por nuestra capacidad para colaborar eficazmente con los IA Agentiva. Aquellos que adopten esta transformación desde el principio estarán mejor posicionados para aprovechar su potencial, creando ecosistemas educativos más eficientes, innovadores y productivos en los que nuestros profesores, administradores y los IA Agentiva trabajen conjuntamente para expandir las capacidades cognitivas de los estudiantes.

Más que las respuestas presentadas, la implantación de esta tecnología emergente generará muchas interrogantes a ser abordadas en el futuro:

¿Cómo integrar los Agentic AI en el currículo universitario?
¿Qué beneficios específicos podría traer Agentic AI a la gestión académica?
¿Qué desafíos podrían surgir al implementar Agentic AI en la educación superior?
¿Cómo el Agentic AI podría personalizar el aprendizaje de los estudiantes?
¿Qué ejemplos de uso del Agentic AI existen en la educación superior actualmente?
¿Podrán los Agentic AI democratizar la educación superior y cerrar las brechas de acceso al conocimiento?
¿Será esta tecnología IA segura y confiable para el uso de la comunidad universitaria?
¿Tendrán nuestros docentes que transformar sus metodologías instruccionales y estrategias de evaluación?
¿Serán capaces nuestros estudiantes universitarios de aumentar sus niveles cognitivos con la IA Agentiva?
¿Cuál será el futuro laboral del personal administrativo y docente en nuestras universidades?
¿Las universidades que integren esta tecnología aumentarán sus ventajas competitivas sobre las instituciones que se resistan a las transformaciones algorítmicas de la IA?