Inteligencia Artificial: el futuro es ahora
Al terminar vas a poder: El estudiante comprenderá qué es la inteligencia artificial y cómo aprende una máquina, distinguirá los tipos de IA (débil, fuerte, generativa) con ejemplos de su propia vida diaria, analizará los modos de fallo de la IA (alucinaciones, sesgos, corte de conocimiento) y los principales riesgos éticos —sesgo algorítmico, privacidad de tus datos y derechos de autor—, reconocerá el aporte de mujeres a la computación y la IA (Ada Lovelace, Grace Hopper, Margaret Hamilton, Joy Buolamwini) y por qué importa la diversidad de quién construye la tecnología, y elaborará un cuestionario-resumen en Word con fuentes confiables citadas (método de S5C1), una regla personal de uso responsable y una conclusión donde juzgue la salida de una IA contra una fuente verificada — encarnando la tesis del curso: pedirle ayuda con tu trabajo, no que te haga el trabajo.
La IA ya vive en tu bolsillo (y la construyó gente que no te contaron)
Bloque 1 — La IA ya vive en tu bolsillo (25 min)
Qué vas a lograr: descubrir que ya eres usuario experto de IA sin saberlo, darle nombre a lo que ya haces todos los días, y conocer a las personas que pusieron los cimientos de lo que traes en la mano.
Mientras ves el video (≈5 min)
No apuntes nada todavía. Solo cuenta mentalmente: ¿cuántos de los seis ejemplos usaste TÚ esta semana?
Después del video: tu inventario personal de IA (12 min)
Completa esta tabla en tu cuaderno o en Word. Mínimo 4 filas — las dos últimas deben ser TUYAS, distintas a las del video:
| App o función que uso | Qué hace por mí | Qué creo que aprendió para lograrlo |
|---|---|---|
| Teclado predictivo | Sugiere la siguiente palabra | Millones de textos de personas |
| (del video) | ||
| (tuya) | ||
| (tuya) |
Pistas para tus dos filas propias: Spotify, traductor de Google, Instagram, cámara con modo retrato, autocorrector, Shazam, asistente de voz, subtítulos automáticos de YouTube.
Pioneras que no te contaron (eje: igualdad y perspectiva de género)
La máquina de tu bolsillo se construyó sobre el trabajo de mucha gente. Buena parte fueron mujeres a las que la historia casi borró. Tres nombres para que no se te olviden:
| Quién | Cuándo | Qué aportó |
|---|---|---|
| Ada Lovelace | s. XIX | Escribió el primer programa de la historia, para una máquina que aún no existía. Se le considera la primera programadora. |
| Grace Hopper | s. XX | Una de las primeras formas de programar con palabras y no solo números; popularizó el término bug (un bicho real dentro de una computadora). |
| Margaret Hamilton | misión Apolo | Dirigió el software que llevó al ser humano a la Luna; le puso nombre a la ingeniería de software. |
Por qué importa (no es relleno): quién construye la tecnología cambia para quién funciona bien. Lo vas a comprobar en el bloque 2.
Idea clave para llevarte
IA = programas que hacen tareas que creíamos exclusivas de la inteligencia humana: reconocer, predecir, entender, conversar. No es el futuro: es tu rutina de hoy. Y la construyó gente diversa, no un solo tipo de persona.
Error común
“IA = robots”. No. La mayor parte de la IA que te rodea no tiene cuerpo: vive dentro de apps que ya tienes instaladas.
Tipos de IA, cómo aprende, dónde se equivoca y cómo usarla con ética
Bloque 2 — Tipos de IA, cómo aprende y cómo se equivoca (25 min)
Qué vas a lograr: distinguir los tres tipos de IA, entender que aprende de ejemplos (y por eso hereda sus defectos), y saber usarla con criterio ético — para que nunca te agarre desprevenido.
Los tres tipos (apréndete esta tabla, cae en departamental)
| Tipo | Qué hace | ¿Existe hoy? | Ejemplo |
|---|---|---|---|
| Débil / estrecha | UNA tarea, muy bien | Sí — es toda la IA actual | Filtro de spam, recomendaciones de TikTok |
| Fuerte / general | Razonaría como persona, en cualquier tema | NO — es de película | Los robots de ciencia ficción |
| Generativa | CREA contenido nuevo: texto, imagen, código | Sí (es un tipo de IA débil muy avanzada) | ChatGPT, Gemini, Claude |
¿Cómo aprende? Ejemplos, no reglas
Igual que tú aprendiste a distinguir un perro de un gato: nadie te dio la definición, viste miles. La IA ve millones de ejemplos y saca el patrón. Eso es el aprendizaje automático (machine learning).
Los tres errores de la IA (memorízalos: son tu escudo)
- Alucinaciones: inventa datos, fechas o fuentes que no existen — y lo dice con total seguridad. No sabe qué es verdad; sabe qué suena bien.
- Sesgos: si aprendió de ejemplos con prejuicios humanos, los repite a gran escala.
- Corte de conocimiento: no sabe lo que pasó después de su fecha de entrenamiento.
El sesgo, de cerca (ética + perspectiva de género)
El reconocimiento facial funcionó durante años mucho mejor con caras de hombres de piel clara, y peor con mujeres y personas de piel oscura: aprendió de fotos desparejas. Quien lo midió y obligó a corregirlo fue Joy Buolamwini, investigadora en IA. A eso le decimos sesgo algorítmico.
La lección: la IA la entrena y la revisa gente. Si todos los que la construyen se parecen, se les escapan los errores que no viven en carne propia. Por eso la diversidad de quién construye la tecnología no es un adorno: una IA hecha por gente distinta, para gente distinta, funciona mejor para todos. (Ada, Grace, Margaret, Joy: cuando la tecnología se abre, mejora.)
Usar la IA con ética (3 reglas para hoy)
- Tu privacidad: lo que le escribes a una IA puede viajar a una empresa y usarse para entrenarla. No le des nombre completo, dirección, datos de tu familia ni contraseñas. Regla: nada que no pondrías en una cartulina en el pasillo.
- Derechos de autor: la IA generativa aprendió, en parte, de trabajo de personas sin pedir permiso. Si usas lo que te da, cita tu fuente real y no lo entregues como tuyo.
- Cuándo NO confiar: en salud, dinero o seguridad, la IA orienta pero no decide. Verificas tú, con una persona o una fuente seria.
Vocabulario de la clase
- Algoritmo: serie de pasos que sigue un programa.
- Machine learning / aprendizaje automático: la máquina aprende de ejemplos, no de reglas.
- IA generativa: crea contenido nuevo (texto, imágenes, música, código).
- Alucinación: dato inventado por una IA, presentado como si fuera cierto.
- Sesgo algorítmico: cuando la IA repite a gran escala una injusticia que estaba en sus ejemplos.
- NLP (procesamiento de lenguaje natural): la rama de la IA que entiende y produce lenguaje humano — lo que hace posible que un chatbot converse contigo.
Conexión con la clase pasada (S5C1)
La IA NO te libera de evaluar fuentes: te lo exige el doble. Todo lo que aprendiste de dominios, autores y fechas lo vas a usar hoy mismo.
La tesis del curso (subráyala)
A la IA pídele ayuda con tu trabajo, nunca que te haga el trabajo. Porque puede estar mal, puede estar sesgada, o puede ni siquiera ser suya.
Tú eres el juez: respondemos juntos y ponemos a prueba a la IA
Bloque 3 — Tú eres el juez (25 min, lo hacemos juntos)
Qué vas a lograr: responder las 2 primeras preguntas del cuestionario con el método completo, y comprobar con tus propios ojos si una IA dice la verdad — y si lo dice de forma justa.
Paso 1 — Abre tu documento (3 min)
Word o Google Docs. Título: “Cuestionario IA”. Copia las 8 preguntas (están en el bloque 4). Hoy respondemos la 1 y la 2 juntos.
Paso 2 — Pregunta 1: “¿Qué es la inteligencia artificial?” (8 min)
- Busca:
"inteligencia artificial" definición site:.mx(o site:.gob.mx, o site:.org — como en la clase pasada). - Elige UNA fuente confiable: revisa dominio, autor y fecha (checklist de S5C1).
- Responde con tus palabras (3-4 líneas). Copiar y pegar no cuenta como responder.
- Cita: nombre de la fuente, autor (si hay), URL.
Paso 3 — Pregunta 2 + el experimento (12 min)
Pregunta 2: “¿Qué diferencia hay entre IA débil, IA fuerte e IA generativa?”
- Primero respóndela igual que la 1: fuente confiable + tus palabras + cita.
- AHORA el experimento — pregúntale lo mismo a una IA (ver Mini-truco de la semana, abajo).
- Llena esta tabla de juicio en tu documento:
| Criterio | Mi veredicto |
|---|---|
| ¿Coincide con mi fuente confiable? | Sí / Parcial / No |
| ¿Citó fuentes verificables? | Sí / No / Citó pero no existen |
| ¿Dijo algo que mi fuente no respalda? | (anótalo textual) |
| ¿Dejó fuera a alguien o sonó sesgada? (ej. solo hombres, un solo país) | Sí / No — qué viste |
| Veredicto final: ¿la usaría sin verificar? | Sí / No, porque… |
Paso 4 — Checa antes de seguir (2 min)
- Pregunta 1 respondida con mis palabras + fuente citada
- Pregunta 2 respondida + tabla de juicio llena (incluida la fila de sesgo)
- Ya sé hacer el método solo → puedo pasar al bloque 4
Si llegaste aquí: ya hiciste lo difícil. Las preguntas que faltan usan exactamente el mismo método.
Tu cuestionario completo: investigas, concluyes y entregas
Bloque 4 — Tu entregable (25 min, tú solo)
Qué vas a lograr: terminar tu Cuestionario IA completo, con fuentes citadas y una conclusión que solo tú puedes escribir.
Las 8 preguntas del cuestionario
- ¿Qué es la inteligencia artificial? (con tus palabras + fuente)
- ¿Qué diferencia hay entre IA débil, IA fuerte e IA generativa? Da un ejemplo real de cada una que exista. (1 y 2 ya las hiciste en el bloque 3)
- Menciona tres usos de IA en TU vida diaria (de tu tabla del bloque 1 — al menos dos deben ser tuyos, no los del video) y explica qué hace la IA en cada uno.
- ¿Cómo se usa la IA en la educación? Da dos ejemplos, con fuente.
- ¿Qué es una “alucinación” de IA y por qué es un riesgo si no verificas? Incluye lo que viste en TU tabla de juicio del bloque 3.
- Escribe dos ventajas y dos desventajas de la IA en la escuela y el trabajo, con fuente.
- Ética de la IA. Elige UN riesgo ético —sesgo algorítmico, privacidad de tus datos, o derechos de autor— explícalo con tus palabras (con fuente) y escribe una regla personal que vas a seguir para usar la IA de forma responsable. Conéctala con la tesis del curso (pedir ayuda, no que te haga el trabajo).
- Mujeres en la tecnología. Investiga, con fuente confiable (método de S5C1), a una mujer que haya aportado a la computación o a la IA: Ada Lovelace, Grace Hopper, Margaret Hamilton, Joy Buolamwini u otra que tú encuentres. Di qué hizo y, en 2-3 líneas, por qué importa que la tecnología la construya gente diversa.
Tu conclusión personal (1 párrafo, 5-8 líneas) — léelo dos veces
Para que valga, tu conclusión DEBE incluir estos cuatro elementos:
- El nombre de la IA que probaste en el bloque 3 (ChatGPT, Gemini, Claude…).
- Un dato concreto de lo que esa IA respondió: algo que dijo bien, que le faltó, que inventó o en lo que sonó sesgada — comparado contra tu fuente.
- Tu respuesta a: ¿cambió hoy tu forma de ver la IA? ¿La usarías sin verificar? ¿Qué vas a cuidar para usarla con ética?
- Tu número de lista (el que se dijo en clase) al final del párrafo, entre paréntesis.
Formato y entrega
- Documento Word con las 8 preguntas desarrolladas
- Cada respuesta con su fuente: nombre, autor (si hay), URL
- Tabla de juicio del bloque 3 incluida
- Conclusión personal con los 4 elementos
- Archivo nombrado: Nombre_Grupo_CuestionarioIA.docx
- Sube a la carpeta “Semana 5” de tu grupo en Google Drive. Si tu grupo entrega por correo, usa el correo asignado a tu grupo:
Autoevalúate antes de entregar (la rúbrica del profe se parece a esto)
| Criterio | Bien | Mejor |
|---|---|---|
| Respuestas | Con mis palabras | Con mis palabras Y conectadas a mis ejemplos |
| Fuentes | URL pegada | Nombre + autor + URL + por qué es confiable |
| Ética (P7) | Nombra un riesgo | Lo explica con fuente Y propone una regla personal real |
| Mujeres en tecnología (P8) | Nombra a una mujer | Qué hizo + por qué la diversidad mejora la tecnología, con fuente |
| Conclusión | Opinión general | Los 4 elementos, con el dato concreto de MI experimento |
Recuerda para la próxima semana: la semana 6 es repaso y primer examen departamental. Este cuestionario te sirve directo como material de estudio del tema IA — guárdalo bien.
📬 Correo de entrega de mi grupo: ________________________
Usa el correo asignado a tu grupo. Tu profesor te lo da en clase — anótalo aquí.