Son chatbots personalizados con contenidos académicos propios de cada cátedra, para mejorar la experiencia de aprendizaje de manera accesible y centrada en las necesidades del estudiante. Se trata de un proyecto piloto, pionero y transformador de IA aplicada a la educación.
Desde el segundo cuatrimestre de este año, la Facultad de Ciencias Económicas de la UBA puso en marcha un proyecto pionero y transformador en Inteligencia Artificial aplicada a la educación, mediante el desarrollo de una plataforma conversacional que integra chatbots educativos personalizados. El proyecto piloto se aplica hoy en 20 cátedras de grado e involucra a más de 300 docentes y aproximadamente 3.000 estudiantes.
Este novedoso sistema, diseñado por un equipo interdisciplinario de las áreas de las Secretarías Académica, de Investigación y Sistemas, permite responder preguntas, explicar conceptos clave, corregir errores y brindar orientación a estudiantes, realizar simulaciones, evaluaciones y todo a partir de los propios materiales de cada asignatura.
Andrés Pérez Ruffa, subsecretario académico de la Facultad explicó que “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”.
El piloto abarca 20 materias pertenecientes a los distintos Departamentos Pedagógicos de la Facultad: Administración, Contabilidad, Derecho, Economía, Humanidades, Matemática, Sistemas y Tributación.
El proceso
El equipo técnico comenzó el trabajo con la configuración de los chatbots, utilizando materiales provistos por las cátedras, con criterios específicos para facilitar el procesamiento de la información y garantizar una base de conocimiento sólida.
Luego, cada cátedra recibió acceso a su propio chatbot, entrenado exclusivamente con los materiales compartidos. En paralelo, se habilitó un curso de formación y capacitación en la plataforma institucional de la Facultad para los y las docentes que participan del proyecto.
Como parte del proceso de testeo, se propusieron cuatro tipos de pruebas para que los equipos evalúen la calidad de los chatbots:
- Prueba pedagógica: verificar claridad, tono motivador y uso de ejemplos.
- Prueba conceptual: explorar si el bot identifica y corrige errores comunes.
- Prueba factual: asegurar que las respuestas estén alineadas con el material subido.
- Prueba de robustez: comprobar cómo responde el bot ante preguntas fuera de su alcance por el material suministrado por la cátedra.
Este feedback es clave para ajustar los agentes y optimizar su funcionamiento antes de la implementación definitiva, buscando reducir los riesgos de alucinaciones, errores o respuestas provenientes de fuentes no confiables.
Asimismo, se 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 esta manera surgieron diversos casos de uso innovadores de docentes de la Facultad, que muestran la riqueza de enfoques posibles, como ser:
- 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.
- 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.
- Aplicaciones orientadas al desarrollo profesional, como el uso de IA para optimizar perfiles de LinkedIn, planificar trayectorias laborales o preparar presentaciones con clones digitales.
Además, la capacitación 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. 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
De esta manera, la iniciativa de la Facultad de Ciencias Económicas busca articular dos enfoques: por un lado, la flexibilidad que ofrecen las experiencias descentralizadas, que permiten a cada cátedra adaptar la herramienta a sus necesidades pedagógicas; y por otro, 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. Esta combinación fortalece la innovación con responsabilidad, garantizando que la incorporación de la IA a los distintos procesos se realice de manera institucional, inclusiva, equitativa y alineada con los valores universitarios.
