Bueno, vamos a empezar con la primera sesión del día.
Mientras Carlos está.
Haciendo los ajustes tecnológicos oportunos,
voy a comenzar un poco la presentación.
La verdad es que me cuesta presentarle
porque son muchos años ya que le conozco
y para dar su currículum necesitaríamos casi el mismo tiempo
que va a tardar en dar la charla a él,
porque ha pasado por todos cargos de gestión importantes,
director, delegado de rector.
Dentro de la Universidad Carlos III,
es el catedrático del área.
Le conocemos por sus aportaciones en muchos ámbitos,
pero especialmente en uno que es la parte de la analítica de aprendizaje
y ahora con la parte de inteligencia artificial.
Y es, por supuesto, un honor tenerla aquí.
A mí me cuesta.
Digamos,
no eludir los elogios que le conozco hace tantos años,
que de verdad que su currículum y su desarrollo profesional
nos ha llevado a algunos a seguir ciertas áreas de trabajo.
Hoy va a hablar en la presentación de una cuestión que hemos tratado
antes, que es la.
La traducción sería como la instrucción dirigida
por la inteligencia artificial.
Va a hablar precisamente de lo que hemos estado comentando
antes como idea, de cómo utilizarla, en este caso,
para la educación.
Y todas las partes de proyectos que llevan, que son muchos,
y toda la parte que están implementando también dentro
del aula.
Porque también hay una parte interesante de estos temas,
que a pesar de ser de tecnología como profesores,
también hacemos educación.
Así que esa es la doble ventaja que llevamos para la presentación.
Bueno, no voy a llevarnos mucho más tiempo
y voy a dejaros con el profesor Delgado Closs.
Yo creo que va a ser una charla muy interesante.
Y si podemos dejar un poquito de tiempo al final,
si te parece, Carlos, para una pregunta,
bien sea a través de la sala o bien de las asistentes por vía
streaming, pues te lo haceríamos.
Porque creo que vas a abrir.
Bueno, el debate está abierto, ¿no?
Pero vas a abrir ideas que son interesantes,
que la gente pueda comentar y, sobre todo,
dar un poco más esa perspectiva más personal tuya,
que me consta que es más que.
De una persona con un criterio más que adecuado para estas cuestiones.
Así que si quieres, Carlos.
Bueno, Rafa, qué palabras de amabilidad y de.
Es que es difícil, me voy a poner rojo, ¿no?
Es un placer siempre venir aquí a la UNED.
Si me invitáis mucho, lo tengo difícil
porque tengo que inventarme cosas nuevas,
entonces no voy a contar siempre lo mismo, ¿no?
Entonces es un reto a la vez,
pero es un reto muy agradable y siempre es un placer venir aquí,
pues a tantos amigos y a personas, pues les tengo un gran aprecio.
Yo siempre las presentaciones en español
las hacía con el PowerPoint en español y en inglés.
Pero dedico a veces casi más tiempo
a traducir de un idioma al otro que a lo que es pensar
en el contenido.
Entonces me vais a permitir que en esta ocasión
utilice las traducciones en inglés para evitarme esa continua traducción
para acá y para allá.
Entonces, las tres medias están en inglés,
pero evidentemente voy a hablar en español.
Llamado a la presentación, Ayay.
Hay asistentes tracción un poco como referencia
a lo que había antes el computer
y de lo completo existe distracción no digamos entonces
es la nueva era digamos lo equivalente porque muchas veces
y no sé si estamos en el 4.0 la 5.0 como se pone en el cartel
anunciado en esta conferencia no pero bueno siempre hago referencia
y luego ya vienen cosas nuevas.
A estas revoluciones industriales 1, 2, 3, 4, 0, digamos, la mecánico,
lo eléctrico, lo basado en el ordenador
y la red de ordenadores y la inteligencia artificial,
que utilizan distintos recursos como base, digamos, los fósiles,
combustibles fósiles, la electricidad,
la red y los datos y la inteligencia.
Y eso mismo que aplicamos a las revoluciones industriales
lo podemos aplicar a la educación.
Es decir, utilizamos la parte mecánica,
la pizarra, el libro,
las transparencias que proyectamos con las transparencias físicas
que ponemos el proyector, la parte de cloud computing,
lo digital y la inteligencia artificial.
Y cada una de estas revoluciones significa un cambio radical
en las formas de hacer.
Por ejemplo, el profesor.
El 3.0 para mí es basado en la red,
que si el Moodle o los MOOCs,
etc. Y la 4.0 basado en tecnologías como ChargPT o Gemini o Baidu,
para mencionar algunos, China.
Y lo que hacemos los profesores, estudiantes,
Son cosas distintas también, radicalmente distintas,
aunque parece que estamos haciendo lo mismo.
Es decir,
en lugar de escribir en la pizarra el 1.0,
nos dedicamos a poner transparencias en el proyector
y proyectarlas físicamente, o hacer un vídeo que grabamos
y, por tanto, podemos compartir,
o hacer un vídeo generado con inteligencia artificial.
Son elementos totalmente distintos.
Y por parte del estudiante también, cuando está en clase.
O bien estamos tomando notas en un blog, cada uno incluye
lo anterior.
O estamos, esto es cuando estoy yo, copiando apuntes
en la segunda parte.
La tercera parte sería, y esto lo vemos más frecuentemente,
esto me interesa porque voy a hacer una foto de lo que está poniendo
el profesor.
O bien una transcripción automática utilizando herramientas
como StudyFetch que.
Recopilan lo que dice el profesor, lo incorporan
a la inteligencia artificial y luego pueden hacerle preguntas
y demás.
Por tanto, tanto la parte del profesor
como la parte del estudiante cambian las actividades y la forma de enseñar
y la forma de aprender.
Por tanto, pasamos del Computer Aided Instruction
al AI Assisted Instruction.
Donde todo va a cambiar un poquito más rápido.
Esta presentación es una presentación en seis actos, en seis partes.
La primera es hablar de lo que todos sabemos,
que es la cajita en la que ponemos un texto preguntando
algo de la inteligencia artificial.
Mucha gente se cree que la inteligencia artificial
es eso, y se ha quedado en eso.
Yo ya sélo que es la inteligencia artificial,
es preguntarle a Chaje Petén ese que.
Pero ese es el principio, el primer acto de esta presentación.
En segundo lugar, luego algún dice, ah mira, puedo hacer imágenes,
puedo hacer vídeos.
Bueno, eso es una segunda parte, segundo acto
y voy a dedicarme un tiempo a esto y a las obligaciones en educación,
poniendo ejemplos.
El tercer acto va a ser el de,
si ahora lo importante es saber prompt engineering,
saber cómo preguntar.
Pero es que a eso también nos puede ayudar la inteligencia artificial.
Y por tanto, ya lo que decíamos hace un año
de que hay que enseñar Prompting Engineering,
a lo mejor ya no es tan cierto.
Cuarto acto, empiezan a integrarse distintas agentes
y te lo venden como un paquete.
Hablaremos de eso.
O te puedes hacer tú tu propio paquete,
los agentes integrados.
Agente AI Systems, en donde ya combinamos distintos agentes
que cooperan entre sí para lograr un objetivo concreto.
Cada uno con sus recursos, con sus herramientas
y con su especialización para lograr el objetivo final.
Y finalmente concluiré, pues bueno,
haciendo una reflexión en general.
Este es nuestro programa de hoy.
Primero, yo creo que no vamos a decir nada nuevo.
Es una cajita, todo empezó con una cajita,
en donde podíamos poner un texto y recibíamos una respuesta.
Entonces, es convertir de texto a texto.
En realidad es un poco más complicado,
porque hay una parte de entrenamiento que cuesta mucho dinero,
requiere muchos recursos computacionales y mucho tiempo,
y luego el prompting, que es una cosa rápida.
Pero para nuestros efectos
vamos a decir que convertimos texto en texto.
Y con eso ya podemos hacer muchas cosas.
Podemos crear textos, incluso código cada vez mejor,
podemos cambiar el estilo de los textos,
podemos traducir de un idioma a otro,
podemos corregir.
Errores ortográficos, sintácticos e incluso semánticos
de conceptuales.
O sea, también en eso.
O podemos cambiar de formato.
Es decir, con eso ya podemos hacer muchas cosas muy interesantes.
¿En educación en concreto?
Bueno, pues podemos.
Por una parte tenemos ese reto de cómo evaluar.
Es un reto todavía que no está resuelto.
Luego diré al final mi opinión de lo que debemos hacer con esto.
Pero podemos hacer grandes cosas.
Podemos resumir texto.
Resúmeme el Quijote, en dos párrafos, cinco párrafos,
para que lo entienda un niño, etc.
Podemos inferir sentimientos y emociones,
este mensaje del cliente que ha escrito
al Customer Care extrae las emociones,
está contento, para luego tratarlo adecuadamente,
toda la gestión de Customer Care está siendo ya
por inteligencia artificial, extraer temas, etcétera.
O en el ámbito educativo,
bueno, yo tengo que dar una nueva asignatura,
es decir,
que, bueno, pues prepárame el plan de la asignatura las 15 semanas,
que es lo que puedo hacer, hazme varias sugerencias, ¿no?
Y cada vez son mejores.
Hoy, creo que hoy se ha anunciado CGPT 4.5, ¿no?
Es decir, ya increíble, increíble.
Nosotros pagamos.
Grupo, la suscripción de 20 euros.
Hay una de 200 euros.
Al final diré, hoy se ha anunciado también
que va a haber suscripciones de 20.000 dólares
al mes para obtener información a nivel de doctorado.
Es decir, que los contenidos son con reflexión, etc. Por tanto,
es una herramienta que tenemos ahí que debemos tener en cuenta.
O yo quiero enseñar, el señor Java,
grabación, etcétera.
Bueno, pues ¿cómo enseño este tema?
Dame tres sugerencias con metáforas interesantes
para hacerlo.
O ¿cómo orquestar la clase?
Digamos, parte explicar,
parte que los estudiantes puedan trabajar entre ellos.
Hazme sugerencias.
Esto es lo básico, es el texto, de texto a texto,
que me haga sugerencias educativas.
O hazme un mind map, un mapa conceptual,
un mapa mental,
que en el fondo es texto estructurado.
Es texto estructurado que con un visor
adecuado puedo hacerme un mapa mental que me pueda sugerir temas.
También le sirve al estudiante para aprender más deprisa,
para obtener ejemplos, analogías, explicaciones, juego de rol,
para que me haga un plan de estudios,
para estudiar un tema, que me haga preguntas sobre algo.
En definitiva, tanto para el profesor,
para preparar la clase, para impartir la clase,
para diseñar la clase, como para el estudiante,
para tener.
Realizar y aprovechar y hacer más eficiente y mejor
sus estudios la inteligencia artificial.
Este es el primer acto, ¿vale?
Digamos, esto lo conocemos ya y lo podemos utilizar
y lo deberíamos utilizar, ¿no?
Porque nos da sugerencias muy interesantes, ¿no?
Yo creo que ahora hemos estado preparando
propuestas de proyectos, Erasmus+, y algunos de nuestros socios
han utilizado la inteligencia artificial.
Yo creo que ahora hay muchísimas más propuestas que antes,
precisamente gracias a la inteligencia artificial.
Yo creo que está explotando la preparación de propuestas
gracias a la inteligencia artificial.
En segundo lugar, De pronto vimos que también era capaz
de construir imágenes.
Conocéis todas las aplicaciones como Dalí, Midjourney, etcétera,
que nos permiten hacer imágenes cada vez mejores.
Incluso al principio no controlaban bien los textos,
los textos salían un poquito mal, pero luego ya se ha ido mejorando
como el ideogram que perfectamente escribe los textos perfectamente.
Para hacer logos o para hacer cualquier cosa.
Por lo tanto, somos capaces de, con esos modelos de difusión,
también hacer imágenes.
Y audio también, con aplicaciones tanto como Zuno y Udio
para hacer música.
No sé si lo habéis utilizado,
pero es impresionante la cantidad de estilos distintos
de música que se pueden hacer con Zuno o Udio de los dos.
Aquí estaba yo en Nápoles en un sabático,
pues generé un texto para una canción sobre Nápoles
y luego, pues hice, no lo voy a poner, pero bueno,
lo pongo aquí.
La canción en el estilo que quisiera y Udio exactamente lo mismo.
O también podcasts.
Y conocéis tanto Illuminate como, luego lo mencionaré,
como Wondercraft,
que permite convertir el texto a podcast.
Incluso, Wondercraft me gusta mucho porque se puede editar.
O sea, puedes editar cosas, cambiar el estilo,
cambiar la voz, etc. Cuando tienes un control total sobre el podcast,
el texto hablado que se ha generado.
Y después aprendimos que también podemos hacer vídeo,
podemos hacer películas, vídeo, ¿no?
Con o sin avatar, con personajes ficticios o reales.
Sintesia fue uno de los primeros y, por tanto, bastante exitoso,
pero Low-Agent adelantó.
Luego hay otros, D & D, Ecolosio y Envidio,
que también son espectaculares, ¿no?
Pero luego, no solamente de texto a imagen, audio y vídeo,
sino también de imagen a imagen,
para mejorar la resolución de imágenes.
Imaginaros lo que puede suponer eso en el ámbito médico,
para hacer un TAC.
En lugar de estar ahí tres cuartos de hora,
estar cinco minutos o diez minutos,
una resolución.
Peor, pero luego mejorar la resolución,
es un aspecto que nos puede afectar a todos.
Por tanto, la mejor resolución,
que no sé, que es como magia, puede ser un tema muy interesante.
O de ampliar imágenes teniendo en cuenta el contexto.
La chica de la perla, de Fermer,
un texto de la época.
Y también de imágenes a vídeo,
Aquí tengo una imagen que una clase que estaba dando yo
y entonces lo podemos animar y se inventa el texto,
que sale un poco más gordo y un poco más negro, pero bueno,
con un pequeño o aumentar, extender vídeos.
O al revés, de vídeo a texto,
de tal manera que ya no necesitamos ni poner a doble velocidad
el vídeo que queremos, que nos interesa,
sino primero que nos hagan con Merlin o con Río
o con alguna de estas aplicaciones,
que nos hagan un resumen de los distintos vídeos
y luego irme a la parte que me interesa a mí
sin tener que escucharme la parte de introducción
o la parte que no me sea interesante.
En definitiva, es multimodal, ya no solo texto a texto,
sino de texto, imagen, audio y vídeo de forma nativa
a texto, imagen, audio y vídeo.
Y esto en educación.
¿Para qué nos puede servir?
Para hacer transparencias, que además,
para incorporar inteligencia artificial en herramientas
de construcción de herramientas como Google Slides o PowerPoint.
Pero también para generar,
y esto lo hemos hecho en una asignatura,
podcast sobre la clase de cada semana.
Asignatura de sistemas concurrentes.
Pues los teatros recibían un podcast sobre el tema
de la semana que podían escuchar en el metro.
El podcast es un formato muy interesante porque.
Me permite aprovechar mejor el tiempo,
avanzar sin tener que abrir ningún dispositivo,
sino simplemente notebook.
Al principio no permitía personalizar los podcasts,
pero ahora sí lo permite.
Incluso al principio era en inglés,
pero si le insistías mucho, te lo hacía en español.
Le dice, por favor, es muy importante, muy importante,
muy importante que me lo hagas en español.
Y te lo hacía en español.
Si no, por defecto, te lo hacía solo en inglés.
Si le insistías, también te lo hacía en español.
Voy a quitar esto un poco.
O convertir de texto a vídeo.
Como acabo de comentar, he estado cinco meses antes
del verano, hasta finales de julio, en Nápoles,
en un sabático.
Entonces, allí di una charla, el proyecto que tiene,
el proyecto ALMA, que son 14 universidades que trabajan juntas.
Es dinero como los que tenemos aquí de Unidigital,
digamos, del PNR de España e Italia son los que más dinero han recibido.
Entonces, di la charla de inauguración
y dijeron, tenemos que hacer un.
Entonces, claro, yo italiano tengo nivel A2, nada más, ¿no?
Nada más.
Hice un cursito allí, A2, nada más.
Y, claro, no puedo hacer un MOOC entero en italiano.
Lo hacemos en español y luego dejamos a la inteligencia artificial
que trabaje.
No sé, yo vamos a tener el audio aquí,
porque lo interesante es el audio.
Yo soy Carlos Delgado, profesor en ingeniería telemática.
Claro, es que.
Tenemos que.
Quitamos de aquí el.
Tenemos que silenciar aquí, ¿no?
¿Cómo se silencia aquí?
Para que no haya eco.
Desde allí.
Podemos silenciar porque como tengo aquí.
Para que no haya eco.
Para que me escuchéis hablando italiano perfectamente.
Ah, yo creo que ya está.
Bueno, tenemos algún vídeo grabado por aquí en Vietnamita, ¿verdad?
Vale, vale.
Pero hay dos cosas.
Por una parte, mi imagen, yo gesticulando
y con coloración de voz, en tal manera, aquí estoy hablando,
ahora lo hemos quitado, y sincronización de labios,
de manera que parece que hablo el italiano perfectamente.
Esa es una cosa que hicimos en este MOOC.
Aquí tenéis la URL, federica.
esplorareia.
Y otra cosa que hicimos también, Vamos a ver si podemos poner el audio
porque es curioso.
Y otra cosa que tenemos también es un avatar.
La capacidad que tenemos para hacer MOOCs.
El vídeo de introducción no lo hice yo.
Lo hicieron el equipo de allí de Federica,
de Napoli.
Me pasaron el texto para dar el visto bueno,
pero nada más.
Y me hicieron con mi avatar que yo hablara italiano ese texto.
Podéis ver en esta URL justamente esto.
Ahora se ha sacado.
Dos meses en la versión en italiano,
luego se va a sacar una versión en español, esa ya con mi voz,
y luego una versión en inglés también.
Bueno, como aquí hemos hecho también en lo de ISA.
En definitiva,
ahora la generación de vídeos educativos se acelera enormemente,
con lo cual cada vez es más importante la calidad,
porque la producción es ya cada vez más fácil.
Tercer acto.
Nos dijeron que los prompts eran muy importantes hacerlos bien,
porque es garbage in, garbage out.
Si el prompt era malo, pues la respuesta era mala también.
Con lo cual, el prompt de ingeniería es la carrera del futuro.
Lo que tenemos que enseñar a los estudiantes es cómo preguntar,
cómo hacer los prompts bien.
Pero Y entonces había varias técnicas de prompting,
como el Chain of Thought Prompting,
que este es un paper de Google que descubrieron que.
Chain of thought prompting mejora los resultados.
Eso es algo que emergió, digamos, como una ciencia experimental.
Si los modelos son.
No es algo demostrado, sino es algo que ha emergido
si los modelos son demasiado grandes,
son suficientemente grandes.
La situación es la siguiente.
Si yo pregunto una cosa y le doy un ejemplo
de cómo se razona para obtener el resultado,
por ejemplo, aquí Roger tiene cinco.
Pelotas de tenis y suma y resta.
Entonces digo, ¿cómo se calcula la respuesta?
Diciéndole cómo se hace.
Y luego le hago otra pregunta, la respuesta es mejor
que si no le explico el razonamiento para llegar a la conclusión.
Este es el chain of thought prompting.
Igual que estas, pues hay muchas otras técnicas,
he puesto unas cuantas, que sirven para mejorar los resultados.
Pero ¿quién puede hacer mejor los prompts que nosotros?
Pues la inteligencia artificial.
Es decir, nuevamente vamos al nivel superior
y dejemos que la inteligencia nos ayude a hacer los prompts mejor.
Eso en una primera fase lo hemos visto por el ideograma.
Yo pongo un prompt sencillito,
aquí de una charla que vienen unos italianos de visita,
y entonces hace lo que llamo un magic prompt.
Lo mejora y te da sugerencias de varios prompts mágicos.
A partir del prompt sencillito que he puesto yo, ¿no?
Y entonces me hace una foto.
O me hace otra sugerencia distinta y tal, etc. Por lo tanto,
dejemos que nos ayude también en lo que está reservado
a los humanos, que es hacer los prompts.
Y eso es lo que pasa ahora mismo, ¿no?
Digamos que ahora ya es capaz de pensar.
Es decir, identificar un problema, desarrollar hipótesis,
comprobar las hipótesis, rechazar ideas y, en definitiva,
dedicarle más tiempo de computación.
A obtener un resultado interesante.
Esto es también un anuncio hace poco de Cloud
con el SORN 3.7 que han sacado,
que mejora enormemente el resultado,
o también OpenAI, exactamente lo mismo.
Ahora anunció el 4.5, que ya tiene unos resultados espectaculares.
Aquí pongo un ejemplo, lo he tomado de esta web de deeplearning.
ai.
Le doy 16 términos, conceptos, palabras, ¿vale?
Y quiero que me las organices en conceptos
que puedan incluir cada uno de los cuatro subconceptos.
Entonces, el modelo 4O,
pues bueno, aquí los conceptos que identifica en abstracto son.
Bread, approval, movement, y aquí al final
no queda ya algo que encaje bien.
Mientras que el módulo O1, luego del 1 se pasaron los 3, porque O2,
como toda la compañía O2, no lo han cogido,
es muchísimo mejor en agrupar, en razonar de forma abstracta
y agrupar esos términos en cuatro categorías.
Por lo tanto, con resultados espectaculares
en los distintos benchmarks que están saliendo.
Por lo tanto, la cajita inicial.
Ya se ha mejorado,
es decir, ya nos permite cargar archivos, fotos, etcétera,
nos permite buscar en la web y nos permite lo que llaman
el Deep Research.
En español, investigación de profundidad.
Ahora Deep Research lo tienen todos,
tanto OpenAI como Perplexity, como Google,
todos tienen lo que llaman Deep Research.
Por tanto, y utilizan estos modelos
a partir de hoy también el modelo 4.5 de GP.
Bueno, esto es todo la cajita contra el mundo.
Es decir, yo pongo cosas, consigo texto, consigo imágenes,
consigo vídeos, etc. Pero muy pronto empezaron las empresas
a integrar estas posibilidades y ofrecer productos integrados.
Y vemos varios aplicados a educación.
Por ejemplo, Knowledge, que nos permite
con un vídeo en YouTube, Nos permite crear cursos enteros,
es pasar de la información a la educación, con quizzes,
con juegos, con resúmenes, con glosarios, etc.
Muchas veces no sabes ni tienes control
de cuál utiliza, o CanMigo o Max de Duolingo
como tutores socráticos que ayudan al estudiante a entender y le explican
los conceptos, etcétera,
de una manera socrática sin, digamos, revelar la respuesta.
O herramientas de producción, digamos, de MOOCs,
como Beyond, que nos permite crear un script inicial, ajustarlo,
seleccionar el estilo de animación que queremos, editar eso.
Tenemos control tanto del script, del timeline y de los caracteres,
de manera que nos produce un resultado en donde
en distintos momentos de esa producción
se utiliza inteligente de definición.
Articula es exactamente
lo mismo, que es otra herramienta también de generación de MOOCs,
digamos, o de vídeos educativos.
Tú subes tu material, tus PDFs, tus PowerPoints,
obtienes un resumen, puedes refinar ese texto
con inteligencia artificial, recibir imágenes,
recibir quizzes, convertirlo a vídeo
e incluso editarlo.
Por tanto,
todo el ciclo de producción ya no tenemos que ir al estudio,
ya lo podemos producir utilizando inteligencia artificial
en distintos momentos.
Pero claro, si utilizamos estas herramientas, seguramente,
aunque cuando salgan,
salen con el último modelo, como esto va tan deprisa,
enseguida ya tendremos un modelo que será obsoleto,
que ya no nos valdrá.
Por tanto, es una caja cerrada que nos lo ofrecen, que es muy útil
y nos tenemos que despreocupar de los detalles,
pero no tenemos el control.
Por tanto, el siguiente paso es, bueno,
y si nosotros hacemos nuestros propios sistemas, ¿no?
Son los sistemas de agent y que hay, ¿no?
De sistemas de agentes o multiagentes basados
en inteligencia artificial, ¿no?
En primer lugar, añadiendo herramientas, ¿no?
Por ejemplo, herramientas, como ya hemos visto también,
añadir mi propio PDF, mi propio documento en el cual quiero
que se base la respuesta.
Entonces, se habla directamente de generation,
pero hay más herramientas, memoria de corto plazo,
de largo plazo, para recordar, tener resultados,
ir a la web, de manera que podemos mejorar esa respuesta.
Y en este sentido podemos generar,
y hay muchas, voy a mencionar unos cuantos frameworks
de generación de agentes de inteligencia artificial,
podemos generar sistemas, redes de agentes especializados,
cada uno en su materia, con sus recursos,
porque hay que tener en cuenta que todo esto cuesta.
No quiero matar moscas a cañonazos,
quiero utilizar los recursos adecuados.
En cada agente que necesite en cada caso.
Por ejemplo, aquí un ejemplo sencillito.
Esto viene de, ¿cuál era?
De Land Chain, por ejemplo.
Bueno, quiero hacer un sistema que me ayude a buscar
vuelos o viajes.
Hay un agente especializado en vuelos, otro en hoteles,
y me he quedado utilizando sus recursos y los mejores recursos
para cada una de las acciones.
Y así, en este sentido, pues podemos hacer,
Land Chain nos propone, por una parte, workflows,
secuencias de agentes que uno va pasando la información a otros,
o pronto nos empieza a ocurrir,
bueno, yo quiero poder tener alternativas,
poder tener distintas arquitecturas en el fondo,
entonces ya tengo gráficos, entonces de LandChain
pasamos a LandGraph, que es una herramienta gráfica para diseñar
estos agentes, cada uno decirle qué herramientas utiliza,
qué modelo utiliza y podemos utilizar los distintos modelos
de los distintos proveedores de inteligencia artificial
para generar nuestro propio sistema.
Hay muchas frameworks, aquí menciono unos cuantos
como referencia nada más, pues Agent Universe,
vemos aquí abajo que elegimos nosotros qué inteligencia,
qué modelo queremos utilizar, si el de OpenAI,
que el Gemini,
que el LAMA, que Mistral, etcétera,
y luego en cada uno de ellos qué capacidades tenemos
y qué herramientas utilizamos.
Aquí vemos, Agent Universe soporta todas estas distintas empresas,
DeepSeek también, Cloth, Tropic, Amazon, Rama, etcétera, etcétera.
Modular también el precio, porque claro,
aquí hay que no utilizar el más grande,
sino en cada momento utilizar uno con los costes
que ellos nos supongan y con el tiempo que nosotros queramos
que tenga de reflexión y de pensamiento.
Haystack es otra.
Entonces, bueno, digamos, el LM son como la parte principal,
pero hay varias herramientas, hay memoria de corto plazo,
de largo plazo
y la posibilidad de hacer los tratamientos y planificaciones.
Google tiene también Vertex 6 más para empresas,
Google Studio está disponible para los ciudadanos también, ¿no?
Hace poco he anunciado también una integración con Golab,
por tanto, tener un Jupyter Notebook, digamos,
que me permita llamar a distintos modelos
de inteligencia artificial y diseñar nuestras aplicaciones.
Y Microsoft también tiene Autogen.
Bueno, he mencionado, para no centrarme en uno solo,
he mencionado unos cuantos frameworks que existen por ahí.
En definitiva, empezando en algo muy sencillito, que es un workflow,
una cadena, pasamos a los condicionales,
podemos hacer sistemas completos,
en donde cada uno de estos agentes, un agente, otro agente, otro agente,
pues tenemos nuestra memoria, accedemos a distintos recursos
especializados y con los modelos que necesitamos en cada caso,
con una memoria quizás compartida para hacer un sistema completo.
Y hay varios patrones de diseño,
aquí entramos en toda la tecnología informática,
digamos, de otros sistemas que empezamos a meter aquí.
Aquí he tomado esta transparencia
para ver quiénes están dominando el campo.
OpenAI está aquí de los mejores, Google, Anthropic, luego Meta
y luego en Europa aquí atrás, Mistral, Francia y otras paradas.
Tanto PNI que está invirtiendo mucho, está perdiendo mucho dinero,
tiene una defensa enorme y ahora quiere monetizar otra vez,
pues son los que están liderando este campo.
En educación, bueno, pues que podemos ver.
Nosotros en la Carlos III hicimos este curso pasado.
Una primera experiencia utilizando RAC,
Retrieval Appendix Generation, para hacer un tutor inteligente
para la asignatura de primero de Java en base a,
como tenemos un MOOC que hicimos en EDX de Java del año 2015,
que todavía nos sigue dando dinero, por cierto,
tenemos ahí muchos vídeos, muchos contenidos,
muchas transparencias, muchos exámenes,
muchos ejercicios, todo eso,
se lo volcamos inicialmente a.
HGPT, lo entrenamos con HGPT 4.0, porque entonces había eso,
aunque las consultas por parte del estudiante eran 3.5.
¿Qué pasó en esa primera experiencia del curso pasado?
Bueno, fue interesante, pero empezamos a ver los problemas.
No todo es tan bonito.
Es decir, los estudiantes no saben cómo utilizarlo
o no lo utilizan bien.
Porque lo que dicen es, bueno, resúlveme este.
No lo utilizan para aprender,
lo utilizan para resolver sus ejercicios.
Y lo dan por bueno sin reflexionar,
que es lo que queremos que el estudiante O sea,
tienen un tutor pero lo utilizan de manera
como un esclavo, digo, resuelveme este problema
y lo pongo y ya me olvido
y no internalizo yo el contenido que tengo que aprender.
Por lo tanto, tenemos que darle más vueltas,
tenemos que ver cómo se puede apreciar de mejor manera
y claro, lo haces un momentito y enseguida ya está obsoleto.
Si ahora estamos con GPT 4.5, pues ya todo el trabajo,
todo el entrenamiento ya no nos sirve porque la mejora es espectacular,
¿no?
Por tanto, Cualquier cosa que hagas enseguida se te queda anticuada,
pero yo creo que es importante dar ese primer paso,
experimentar con ello,
aunque lo tengas que tirar al año siguiente,
porque si no, no empieza nunca.
No está nunca la tecnología disponible de forma definitiva
y por eso hay que experimentar con cosas,
lo que hay en cada momento.
Ahora mismo también, mi hijo pequeño.
Yo no, mi hijo mayor ha lanzado una startup, se llama Uptale,
si creéis que lo que hace son agentes comerciales
basados en inteligencia artificial.
Lleva unos cuantos meses, la empresa se llama Uptale.
ai.
Y entonces, al principio eran mi hijo y un compañero nomás,
que el otro era el programador,
él era el que conseguía las inversiones y los clientes
y demás.
Hemos llegado al momento ideal porque si fuese hace
tres o cuatro años necesitábamos aquí una batería de programadores enorme.
Ahora es su compañero Geyle y Cursor.
Cursor es una aplicación de inteligencia artificial
que se usa para programar.
Entonces, en Telero 2, entre Cursor y Guille,
pues han logrado hacer un sistema increíble.
Ahora ya tienen dos empleados, es decir,
que ahora han ampliado un poco, ya son cuatro, y Cursor,
que les ayuda a programar esa inteligencia.
Es una gente que existe,
es lo que acabo de mencionar también, en su caso
utiliza una API que les sirve para.
Diseñar el sistema, lo que hacen
es enviar whatsapps a clientes utilizando Internet Edificial
para hacer reuniones ya con personas físicas.
El primer cliente fue Globo,
al día mandaban 200 mensajes a restaurantes, respondían no sé
cuántos y con unos cuantos ya gestionaban una cita con una persona
y por tanto puedes ampliar tu negocio.
Entonces, marketing directo apoyado por Internet Edificial.
La inteligencia digital sirve para el marketing directo,
pero también sirve para programar el sistema.
Con lo cual, pues hay que repensar, los que enseñamos programación,
tenemos que pensar qué tenemos que enseñar
a nuestros estudiantes del futuro para desenvolverse bien en esto.
Hay muchas otras aplicaciones,
pongo aquí unas cuantas, estas de Landgraf,
pues un sistema basado en Landgraf.
Que sirve para el estudiante para organizarse,
para organizar su estudio, le das tu calendario,
tu agenda y te hace unas propuestas de cómo tienes que organizar tu día
para estudiar mejor.
O otro de estos de Heistack, que es otro framework de estos,
y le das tu página web o tus contenidos
y te genera el quiz de manera que tú puedas aprender un determinado tema.
Y eso es importante es que tú tienes el control
de que cuánto quieres pagar qué modelo quiere utilizar etcétera
al fabricar tanto mismo muy bien pues con esto vamos a intentar llegar
a la conclusión para llegar a los minutos 3.
Tenemos que repensar también qué es lo que queremos enseñar
a nuestros estudiantes, no solamente cómo y cómo aprenden ellos
y cómo los enseñamos, sino también.
¿Qué enseñarles?
Si esta es la taxonomía de Bloom,
tenemos los low-order skills y los high-order skills,
muchas veces, desgraciadamente, en nuestras asignaturas
nos quedamos en la parte y examinamos la parte baja,
digamos, si han recordado las cosas,
en lugar de las partes más creativas .
Claro, con 3.0, con Wikipedia y demás, pues podemos,
digamos, delegar que la tecnología nos ayude a recordar
y entender y aplicar los sistemas.
El problema o el reto o la situación es que ahora.
Los sistemas también entran en los higher skills,
ahora son creativos,
nos crean imágenes, textos, vídeos, también creativos,
entra en el ámbito de la creatividad,
por lo cual, como decíamos, ¿no?
Los creativos somos nosotros, pero ahora también compite
con nosotros en creatividad y eso nos debería hacer reflexionar
sobre la educación.
En definitiva, nosotros tenemos una asignatura en la Carlos III,
pues no se llama Creative Writing, pero bueno,
es aprender a.
A escribir bien, a organizar textos.
Hay muchos cursos por ahí.
La pregunta es, ¿tenemos que seguir enseñando esto
o tenemos que enseñar a utilizar una inteligencia artificial?
Le pregunté yo.
Esta es la pregunta que hice yo.
¿Cuáles son las capacidades de EchaGPT en la escritura creativa?
Una serie de cosas aquí, increíbles generación de ideas,
desarrollo de caracteres, digamos, construcción de tu mundo,
de tu.
Bueno, hay una serie de cosas,
todas ellas muy interesantes que a lo mejor
como personas no tenemos en cuenta todas estas cosas
que se pueden tener.
Por lo tanto, la tecnología nos puede ayudar,
nos ayuda a hacer cosas mejores.
Tenemos que hacer, en un proyecto tenemos que hacer un estudio sobre.
El estado del arte en Latinoamérica sobre.
Claro, el hacerlo manual ya
es que no tiene sentido.
Haces un 4.5 y dices.
Entonces, luego nosotros tenemos que tener la responsabilidad
de controlarlo y revisarlo, pero ya viene con citas y con todo,
es decir, lo hace muchísimo mejor que nosotros.
¿Cuál es nuestro papel?
El de controlador, el de definir el prompt,
es decir, estar retocando todo el pensamiento,
digamos, como lo conocemos.
O también tenemos nuestra asignatura de enseñanza de hojas de cálculo.
Tenemos parcialmente online y parcialmente presencial.
Tenemos que seguir enseñando las macros y las funciones de tal,
o le podemos decir, no, no, en una cajita, hazme esto,
y él te dice las fórmulas que tienes que utilizar.
Por lo tanto, tenemos que repensar qué es lo que enseñamos
en nuestras universidades.
O iniciativas como esta de Google, de Learn About,
y de qué quieres aprender.
Yo quiero aprender esto, y te da toda una serie de recursos,
ya muy bien seleccionados sobre esa temática.
O lo que decía al principio,
hoy ha sido, creo que hoy o ayer, en estos días,
OpenAI ofrece la posibilidad de pagar 20.000 dólares
al mes para agentes de nivel de doctorado.
Es decir, muy inteligentes.
Muy caro, pero es que el resultado.
Los tienen que monetizar, entonces, falta de dinero,
pero habrá quien lo pague.
Si el resultado merece la pena,
es decir, para avanzar en la investigación,
imaginaros en cáncer o en temas médicos,
avanzar décadas utilizando inteligencia artificial,
pues ahí sí que merece la pena y la inversión está bien utilizada.
Finalizamos.
Hemos visto, como hemos visto en el chatbox,
que algunos se piensan que eso es la inteligencia artificial.
Ese es el principio relativo a la época, ¿no?
Pero somos capaces de diseñar recursos multimedia
y en educación.
La generación de vídeos es un recurso interesantísimo.
Nos ayuda a diseñar nuestros prompts,
ayuda a pensar.
Le podemos decir deep research.
He tardado nueve minutos
y te doy este resultado con estas citas que tú puedes revisar
y que tú puedes.
Utilizar con quieras.
Hemos mencionado ya la integración o por parte de empresas
que lo integran y te lo dan como una caja cerrada
o la posibilidad de hacer tú tus propios sistemas de agentes.
Menciono siempre que no todo es bonito,
no todo es perfecto.
Es decir, hay muchos problemas.
En Europa hay problemas de soberanía.
¿Quién controla esto?
¿Entre los chinos y los americanos?
¿Y de dónde está Europa?
Inteligencia artificial.
La dependencia de ellos.
Si los utilizamos, luego dependemos de ellos.
La privacidad, regulación, propiedad intelectual,
subvenciones, la calidad de los recursos, los sesgos,
el consumo de energía también creciente.
Por lo tanto, hay muchos problemas.
No quiero decir que todo sea tan bonito
y debemos ser.
Conocedores de estos problemas, o incluso otro, digamos,
es el dejar de pensar.
Ya delegamos en la inteligencia artificial
el pensamiento.
Igual que antes, en el siglo pasado,
íbamos al campo a arar la tierra y tal, Y luego con los tractores,
que ya no tenemos nada, pues tenemos que ir al gimnasio
a ejercitarnos, porque ya no tenemos trabajo físico.
Pues lo mismo que pasaba con el trabajo físico,
podría pasar con el trabajo intelectual.
Si delegamos la inteligencia que piense por nosotros.
¿Dónde estamos nosotros?
¿O vamos a perder la capacidad de discernir,
etcétera, o tenemos que hacer sudokus para poder mantener
la mente en ejercicio?
Por tanto, son problemas muy graves,
son problemas muy importantes,
pero en el otro lado también viene con ventajas.
Por ejemplo, aquí empecé a poner unas cuantas.
Ventajas respecto de accesibilidad
e inclusión, que son temas muy importantes también.
Por ejemplo, Giphy hizo que en sus imágenes el texto alt.
Se construyera automáticamente basada en inteligencia inicial
o Netflix que hiciera subtítulos automáticamente o transcripciones
en vivo o reconocimiento, es decir, que asistencia visual
basada en inteligencia inicial es un tema muy interesante
o navegación web o dispositivos de asistencia
como también.
Inteligentes por tanto y cuando estaba haciendo esto digo
estoy haciendo el tonto porque voy a pensar aquí cosas
y las pongo y las busco y me digan voy a preguntar
la inteligencia artificial entonces es lo que hice
y claro lo hice mucho mejor que yo pero bueno
en muchas más aplicaciones usos de la inteligencia artificial
para la accesibilidad y también para la inclusión finalizo ya.
Empezamos con el AI, con el AI Assist Instruction
y acabamos con el IAI, Accessible and
Inclusive AI Assist Instruction.
Muchas gracias.
Bueno, tenemos poco tiempo.
Yo creo que como hemos consumido la primera parte,
si os parece, vamos a dar paso.
Si tenéis una pregunta.
Un par de ellas, ya está.
En la sala, o no sé si hay alguna online,
si queréis.
¿Hay alguien en la sala que quiera hacer algún tipo de?
Hay quien ha dicho gracias, muy interesante.
Bueno, casi una pregunta.
¿Eso lo ha hecho ChasGPT o lo ha hecho?
Bueno, hay una pregunta.
Emilio.
Bueno, una de las competencias que puede ser hasta ahora de los TFM
es la capacidad de síntesis y análisis.
Y yo me pregunto, ¿puede que una competencia nueva
sea que el alumno consiga.
Que un detector de IA no de plagio.
Los detectores de plagios es posible,
porque estamos viendo continuamente nuevos modelos que le ponen el traste
a todo lo demás.
Yo creo que eso es una batalla perdida.
La educación debe ir por otro lado, debe ser más.
Centrada.
Yo creo que el modelo que tenemos de educación está demostrando
que ha fallado.
Digamos que enseñamos unas cosas y luego los ejemplos.
Tiene que ser algo que learning by doing, que sea mucho
más participativo, que sea mucho más auténtico, que sea
mucho relacionado a lo que necesitan las empresas.
Por lo tanto, hay que repensar, y eso es un reto enorme,
cómo debe ser la educación.
Yo creo que.
Eso es lo que tenemos por delante y no va a ser fácil
por la inercia que tenemos y las regulaciones que tenemos,
pero habría que dar una pensada desde cero para cómo plantear
la educación.
Yo creo que ahí tenemos muchos retos.
Por aquí.
Existe algo que he dicho, una pregunta
y como.
No te preocupes, no te preocupes.
Allí.
Sí, sí, sí.
No, no, si era por hacer la broma, no te preocupes.
Evidentemente, esto va,
aparte de como decían desde el fuego,
la rueda, la revolución industrial,
esto es una revolución en la formación
y en el pensamiento del ser humano.
Entonces, todo esto de si es más cómodo,
es más rápido, tal, la pereza,
el decir ya, bueno, a mí ya me contestan,
lo voy a comprobar en ese AGPT lo que me está diciendo,
digo.
Vamos a ver, ya le dije, entre Pilar Gutiérrez y el SACGPT,
te voy a dar por la mano abierta como me contestes esto.
Pero, ¿para qué?
Todos estos cambios faltan un objetivo, el para qué.
Efectivamente, va muy bien, es más rápido,
tiene muchos resultados,
pero en formación hay un cambio conceptual
de lo que ya va a ser nuestra vida o la vida
de los que vengan en el futuro.
La formación se ha acabado como la hemos concebido.
Entonces, se ha acabado
y son herramientas, formas a una velocidad
de vértigo que no da tiempo en los modelos institucionales
que tenemos para alcanzar ni de broma.
Entonces, lo dice una que empezó la tesis a máquina
cuando me vio mi padre y dijo, tú no haces esto así como ingeniero.
Y empecé en MS2.
En el tiempo que la estaba haciendo salió Windows no sé cuánto.
O sea.
Ya.
Perdona.
O sea, date cuenta, date cuenta.
Es decir, qué velocidad.
Pero la pregunta fundamental, de verdad,
es que lo he apuntado aquí.
Yo voy apuntando así.
Dejar de pensar, delegar, ¿para qué?
Pero lo que pasa es que los jóvenes lo están utilizando ya mucho más
que nosotros.
Mi hijo pequeño se casó hace poco, tiene 28 años,
y fueron de viaje de novios a Italia.
¿Cómo haber diseñado?
Muy deprisa.
¿Cómo haber diseñado el viaje?
Pues con chaco, vete.
Estuvieron en Sicilia y en los Alpes,
no sé qué, y les hacía recomendaciones
de itinerarios, de hoteles, de cosas que hacer.
Y en un momento diseñaron ese viaje de novios.
Claro.
O mi hija que dice, ¿qué tengo en la nevera?
A ver, ¿qué puedo hacer esta noche para cenar?
Tengo estas cosas, dime qué Y se lo pregunta continuamente.
O sea, digo, para cosas nimias, sencillitas,
la inteligencia artificial, mi nuera tiene.
El botón este es programable,
entonces tiene aquí el botón y le sale el chat GPT.
En definitiva, tenemos que acostumbrarnos también
para conocer las posibilidades que nos permite
y entenderlas bien, ¿no?
Pero estoy totalmente de acuerdo.
Gracias.
Bueno, no sé si hay alguna pregunta, Cristina.
Bueno, no os preocupéis.
Bueno, pues si queréis de alguna manera ya lo respondemos,
lo dejamos aquí porque como vamos un poco apurados de tiempo,
si os parece, hay veinte y cuarto, ¿vale?
, por ir acordando un poco los tiempos.
Y sobre todo agradecer a Carlos, por favor, un aplauso para Carlos.
Y solo me quedo con una reflexión y yo termino, que es,
habéis visto que hay una cosa que ha comentado el decano de educación,
habéis visto que Carlos ha dado una amalgama
de un montón de herramientas,
cada herramienta vale dinero, y insisto,
hay una parte que lo ha dicho muy bien el decano de educación,
que se llama brecha digital,
y se va a ir agrandando.
Entonces, pensemos también en eso, ¿de acuerdo?
Ahí lo dejo.
Gracias.