El Grupo 1MillionBot ha elaborado el informe «La Inteligencia Artificial en las universidades: retos y oportunidades«

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Índice

ÍNDICE
Inteligencia artificial como catalizador de la renovación universitaria 4
Tres décadas de cambios… Y ahora la IA 5

  1. CONCEPTOS BÁSICOS E INFORME EJECUTIVO 9
    a) Comprender la inteligencia artificial: conceptos básicos 10
    b) La IA en las universidades 13
    c) IA e investigación 17
    d) IA para la eficiencia en la administración y gestión de las universidades 19
    e) Mercado laboral e IA 21
    f) Desafíos y perspectivas de la IA en la educación superior 23
    g) Ética de la IA en el ámbito académico 27
    h) Buenas prácticas para la integración ética de la IA en el ámbito académico 28
    i) Algunas sugerencias esenciales 31
  2. METODOLOGÍA 33
  3. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL? 37
    3.1. Tipos de IA: IA débil o estrecha vs IA general o fuerte 43
    3.2. IA predictiva vs IA generativa 45
    3.3. Estado actual de la IA 47
    3.4. Cómo se aplica la IA 52
    3.5. IA y empleo de aplicaciones avanzadas 56
    3.6. Sobre la IA fuerte y el debate sobre si sería alcanzable 60
  4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA ENSEÑANZA 67
    4.1. Personalización del aprendizaje 72
    4.2. Tutorías inteligentes 76
    4.3. Asistentes virtuales como herramientas facilitadoras en la enseñanza 79
    4.4. La disrupción de la IA generativa: la era de los modelos LLM (ChatGPT, Bard, Gemini.ai…): E-tutor 84
    4.5. Otras ventajas para el estudiantado 89
    4.6. La IA y la evaluación del progreso estudiantil 93
    4.7. El profesorado y el fortalecimiento y capacitación pedagógica 96
  5. LA GESTIÓN UNIVERSITARIA Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: EL CAMINO HACIA LA EFICIENCIA 102
    5.1. Administración y gestión universitaria: eficacia y eficiencia 102
    5.2. IA y servicios a estudiantes 107
    5.3. La IA y la retención de estudiantes 112
    5.4. Otros servicios clave en las universidades 114
  6. IA Y ACTIVIDAD INVESTIGADORA EN LAS UNIVERSIDADES 119
    6.1. Estado actual de la investigación sobre IA 120
    6.2. Herramientas IA para la investigación 123
    6.3. Riesgos e implicaciones de la implementación de la IA en la investigación 127
  7. IA, UNIVERSIDADES Y ENTORNO PROFESIONAL Y EMPRESARIAL 129
    7.1. La IA, el futuro del mercado laboral y las universidades 130
    7.2. Aprendizaje continuo 132
    7.3. La IA generativa y el impacto laboral 133
  8. RETOS DE LA IA EN LA EDUCACIÓN SUPERIOR 136
    8.1. Retos tecnológicos de la IA 136
    8.2. Inteligencia artificial e impacto económico 141
    8.3. Brechas globales en la adopción y acceso a la IA 143
    8.4. El papel de la IA en los conceptos de diversidad e inclusión 146
    8.5. Perspectivas futuras de la IA en la educación superior 153
    8.6. Déficit STEM: vocación vs igualdad de oportunidades en la nueva era IA 157
  9. ÉTICA, IA, REGULACIÓN Y UNIVERSIDADES 161
    9.1. La Unión Europea, primer regulador mundial de la IA 169
    9.2. Ética en el ámbito académico 174
    9.3. Normas y directrices 175
    9.4. Seguridad y privacidad de los datos 178
    9.5. Promoción y comercialización 180
  10. LA IA Y LAS UNIVERSIDADES EN ESPAÑA 183
    10.1. La Universidad española y los datos 183
    10.2. Los Fondos Next Generation como oportunidad 187
    Referencias, informes y fuentes consultadas 194
    Agradecimientos 204

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