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En la última década, las instituciones de educación superior han adoptado una gran cantidad de tecnologías con importantes aplicaciones pedagógicas. Actualmente, la inteligencia artificial es la tecnología protagónica en este terreno, y el chat conversacional es una de las aplicaciones que más rápidamente se están abriendo paso.
Hoy hablaremos de todo lo que se puede hacer con un chat conversacional institucional entrenado de acuerdo con la identidad y los requerimientos de tu universidad, y cómo puede ser una excelente solución a varios de los desafíos más comunes para tus estudiantes, pero también para tus docentes y personal administrativo.
Resolver toda clase de dudas sobre tus procesos de admisión y políticas organizacionales, ofrecer asesoría académica a los estudiantes, recomendar contenidos actualizados para proyectos interdisciplinarios entre tus docentes, e incluso ofrecerle acompañamiento psicoemocional a todo tu comunidad universitaria, son solo algunas de las cosas que se pueden lograr con un chat conversacional impulsado por IA generativa, pero ¿qué es exactamente?
Un chat conversacional, también conocido como chatbot, es un programa informático diseñado para simular conversaciones humanas a través de texto o voz. Estos sistemas pueden responder preguntas, realizar tareas y mantener conversaciones coherentes y naturales. Los chats conversacionales actualmente se utilizan en una gran variedad de aplicaciones, desde atención al cliente hasta apoyo educativo, ofreciendo asistencia inmediata y personalizada.
Un chat conversacional normalmente combina distintos tipos de tecnologías avanzadas que aportan capacidades únicas y que, en conjunto, configuran una herramienta poderosa y versátil. Para entender el potencial de un chat conversacional, es útil comprender primero los alcances y aplicaciones de los distintos tipos de inteligencia artificial que hay detrás, es decir, predictiva, adaptativa y generativa.
En primer lugar, la IA predictiva lleva décadas siendo perfeccionada y utiliza algoritmos de aprendizaje automático y modelos estadísticos para identificar patrones y tendencias; dicho de otra manera, se basa en el análisis de datos históricos para prever resultados futuros.
Por ejemplo, un chatbot predictivo puede analizar las preguntas frecuentes de los estudiantes durante el semestre para predecir las dudas comunes antes de los exámenes y preparar respuestas o materiales de estudio anticipadamente, además de ofrecer recomendaciones o recursos que el usuario probablemente necesitará a continuación.
Por su parte, la IA adaptativa se basa en algoritmos de aprendizaje por refuerzo y aprendizaje continuo para ajustar su comportamiento y respuestas personalizadas en tiempo real según los datos y el entorno, mejorando continuamente a partir de las interacciones. Por ejemplo, un tutor virtual adaptativo en una plataforma de aprendizaje online puede ajustar dinámicamente la dificultad de los ejercicios de matemáticas según el desempeño del estudiante, enfatizando la práctica en las áreas de oportunidad.
Finalmente, la IA generativa es el tipo de inteligencia artificial más avanzado actualmente. Aunque aún se trata de un modelo joven que tiene mucho perfeccionamiento por delante, en muy poco tiempo ha demostrado tener un inmenso potencial, ya que puede crear contenido nuevo y original a partir de datos existentes. Gracias a algoritmos de redes neuronales profundas, como las Redes Generativas Antagónicas (GANs) y modelos de transformadores, puede producir texto, imágenes, música y otros tipos de contenido.
Una aplicación de un chatbot con IA generativa en una universidad podría ser la de crear automáticamente guías de estudio personalizadas para los estudiantes, incluyendo resúmenes de lecturas y ejemplos de problemas resueltos adaptados al contenido del curso y al nivel de comprensión del alumno.
Ahora, imagina todo lo que puede hacer un chat conversacional que combina todas estas tecnologías.
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Cuando hablamos de un chat conversacional, generalmente lo que se entiende es que estamos hablando de una tecnología con IA generativa que es capaz de emular una conversación natural con un ser humano, Sin embargo, en estricta teoría los chatbots se pueden clasifican en basados en reglas (No conversacionales) y basados en IA (conversacionales):
Son ideales para tareas simples y repetitivas, como proporcionar información básica, responder preguntas frecuentes predeterminadas y realizar tareas transaccionales, pues operan siguiendo un conjunto de reglas interrelacionadas que puede ser muy básico o muy extenso.
Sin embargo, su capacidad para manejar conversaciones complejas o imprevistas es limitada, ya que no pueden aprender nuevas interacciones ni adaptarse a situaciones fuera de sus reglas preestablecidas.
Utilizan técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático. Pueden comprender y responder a una amplia gama de consultas y mantener conversaciones más fluidas, además de aprender y mejorar con el tiempo a partir de interacciones previas, adaptándose a las necesidades y comportamientos del usuario.
Este tipo de chatbots son adecuados para tareas más complejas que requieren comprensión contextual, análisis de sentimientos y adaptación dinámica en tiempo real.
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Un chatbot impulsado por IA puede ser casi tan cálido y eficaz como un ser humano de carne y hueso al otro lado de la pantalla. La humanización de textos se refiere al proceso de adaptar el contenido generado automáticamente por sistemas automatizados para que suene más natural, accesible y personal. Este enfoque implica varias técnicas y principios fundamentales:
Se refiere a la utilización de un estilo de escritura que se asemeje al habla cotidiana del usuario, evitando jergas técnicas y estructuras complejas. Su principal aplicación es hacer que los textos sean más comprensibles y atractivos para el lector, utilizando frases simples, ejemplos claros y un tono conversacional.
Es la adaptación del contenido para que sea relevante y específico para cada usuario en particular, incluyendo detalles específicos sobre el lector, como su nombre, intereses o historial de interacciones, para hacer que el texto se sienta “hecho a medida”. Esto puede involucrar la adaptación de ejemplos, la sugerencia de contenido adicional y la personalización del tono y el estilo del mensaje.
Se trata de la capacidad de un sistema de inteligencia artificial para recordar y utilizar información previa y relevante de interacciones previas para mantener la coherencia y relevancia en una conversación o serie de textos.
La humanización de textos produce contenidos más atractivos y fáciles de entender, lo que mejora la satisfacción y el compromiso del usuario. Además, al mantener el contexto y generar respuestas personalizadas, se pueden resolver dudas y problemas de manera más rápida y eficiente.
Por si fuera poco, un chatbot universitario se puede humanizar con la “personalidad” de la institución, creando una conexión más fuerte y relacional entre el usuario y la entidad que genera el contenido, lo que puede llevar a una mayor lealtad y confianza.
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Cualquier chatbot bien configurado puede proporcionar soporte accesible 24/7 y reducir la carga de trabajo del personal administrativo al manejar consultas repetitivas, permitiendo que los recursos humanos se enfoquen en tareas más estratégicas.
Ahora bien, los chats basados en IA ofrecen, además, una serie importante de ventajas sobre los basados en reglas:
Es importante tomar en cuenta que la tecnología de IA está en constante evolución, lo que significa que los chatbots seguirán mejorando en capacidad y funcionalidad, proporcionando nuevas y mejores formas de apoyo a estudiantes y personal. La implementación de estas tecnologías es un paso crucial hacia un entorno educativo más inclusivo, efectivo y futurista.
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Al igual que los chats conversacionales con inteligencia artificial (IA) están transformando significativamente la forma en que los estudiantes interactúan con sus instituciones educativas, en Pearson HED estamos transformando la forma en la que las universidades preparan a las nuevas generaciones de profesionales.
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