Referente internacional por su trabajo en inteligencia artificial y ética de los algoritmos, el docente Ricardo A. Baeza-Yates se desempeña como director de Investigación del Instituto de IA Experiencial de la Universidad Northeastern, en el campus Silicon Valley, además de profesor en la Universitat Pompeu Fabra de Barcelona y en la Universidad de Chile.

Por primera vez en el Campus Ñuñoa de nuestra casa de estudios, el Dr. Ricardo A. Baeza-Yates – Premio Nacional en la categoría de Ciencias Aplicadas y Tecnológicas- compartió este 24 de octubre su mirada sobre los desafíos de la enseñanza de la ingeniería en un contexto cada vez más marcado por la inteligencia artificial y la automatización.

En esta conversación analiza los riesgos del uso de la IA generativa en la educación, la necesidad de fortalecer el pensamiento crítico y el papel central que cumple la matemática en el desarrollo científico y tecnológico.

Desde su experiencia, ¿qué cambios o tendencias observa en la formación de estudiantes de Ingeniería?

– Creo que no hay muchos cambios, las tendencias están en qué herramientas usan. La IA generativa es una herramienta que están utilizando tanto las y los docentes como las y los estudiantes y eso puede ser un problema en el futuro, porque si todas y todos usamos la IA generativa, al final no se aprende, ni siquiera el/la profesor/a lo hace.

De hecho, usted ha sido muy crítico respecto al uso de la inteligencia artificial en la enseñanza universitaria. ¿Qué tipo de marco ético considera necesario incorporar en la educación superior?

– Es muy difícil. Creo que en algunos casos se debería prohibir o limitar su uso, porque si no, las y los estudiantes no aprenden. Lo mismo ocurre con las y los académicas/os: si generan exámenes o tareas con IA, tampoco sirve, porque probablemente no cumplirán los objetivos del curso.

Digo que hay que limitarlo o no usarlo completamente. Por ejemplo, el/la docente puede crear un examen por sí mismo/a —sin usar IA— pero luego usar la inteligencia generativa para dar con la solución. A los/las estudiantes, en el examen, les entregan esto y les piden que planteen qué está mal, cómo lo harían mejor y que hagan un análisis crítico de la solución que entregó este modelo de lenguaje. Ahí, ya no se puede hacer trampa y generas más análisis crítico en el estudiantado.

La nueva carrera de Ingeniería Civil Matemática de nuestra universidad busca integrar teoría y práctica. ¿De qué manera esa integración contribuye a la innovación, la computación y la sostenibilidad?

– Si es práctica, siempre será positivo, porque permite aplicar los conocimientos y eso impulsa la innovación. Si además considera el uso de recursos naturales en las investigaciones, eso contribuye a la sostenibilidad de los sistemas. En general, mientras más práctica sea la formación, más fácil es relacionarla con los problemas reales que tenemos en la sociedad.

¿Cómo estima que esta carrera puede contribuir al desarrollo científico en Chile?

-Todo lo que hablamos hoy sobre inteligencia artificial es, en el fondo, matemático. Son millones de ecuaciones y parámetros para generar una predicción. Si desde esta ingeniería se logra hacer eso más eficiente, más rápido, usando menos recursos naturales o mejorando las arquitecturas neuronales, será un gran aporte. Las personas que dominen bien las matemáticas serán las que mejor puedan usar —y mejorar— la IA, porque entenderán cómo funciona. Hoy mucha gente la usa sin saberlo y eso es parte del problema.

Te invitamos a ver algunas imágenes del lanzamiento de la carrera de Ingeniería Civil Matemática a continuación:

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