El Grupo de Trabajo de diagnóstico del posible impacto, riesgos, beneficios, así como propuesta de principios y de líneas de actuación en torno a la IA en la UCA ha generado una Guía de uso de la Inteligencia Artificial Generativa para nuestra Universidad.

A modo de resumen, se recopilan una serie de cuestiones que, independientemente del uso que se le vaya a dar a la IAG, debe plantearse todo PDI en la UCA. En ningún momento pretenden estas directrices ser exhaustivas, pero sí remarcan las principales cuestiones desarrolladas en la Guía:

 Específicas de tareas con el alumnado:

• En una actividad de aprendizaje en la que el alumnado pueda utilizar IAG, ¿cuál es el objetivo final de esta tarea?
  No es lo mismo una tarea cuyo único fin es un producto pero que no es importante para el objetivo de aprendizaje (por ejemplo, rotar un sección de una imagen para usarla en una presentación), que otra en que el proceso sea importante también (por ejemplo, coordinar una plan de acción entre un grupo de personas).
• ¿Tiene el alumnado capacitación para usar la IAG eficientemente?
  Puede ser necesaria una formación previa para evitar que su uso pueda ser contraproducente.
• ¿El acceso a una IAG de pago (premium) puede poner en situación de ventaja a unos estudiantes frente a otros?
  En tal caso habrá que tomar las medidas oportunas para garantizar por un lado el aprendizaje de todo el alumnado, y por otro las mismas oportunidades de obtener una determinada nota en la evaluación.
• ¿Tiene el alumnado capacidad para validar o contrastar la salida de una IAG? Por ejemplo, no es lo mismo pedirle una fórmula para una hoja de cálculo (que se puede “probar” fácilmente sobre una herramienta) que pedirle a la IAG generar el diseño de un organigrama para una empresa (que no se puede “ejecutar” para validarlo). Para validar esta última propuesta, el estudiante debe haber adquirido antes las competencias necesarias para poder comprender, elaborar o analizar un organigrama (ya sea con o sin ayuda de la IAG en fases previas de entrenamiento)

Otras preguntas, de aplicación a investigación y gestión en general:

• Al usar una IAG, ¿garantiza el sistema la privacidad de los datos que le proporciono?
  Debemos de pensar que, salvo que se indique claramente lo contrario, no será así. En ese caso habrá que anonimizar convenientemente todos los datos.
• Al planificar una tarea en la que pueda utilizar IAG, ¿es la IA una ayuda para conseguirlo?
  A pesar de existir enormes posibilidades de aplicación, no todas las tareas se ven necesariamente mejoradas por el uso de una IAG (sin olvidar el  impacto ambiental del uso de estas herramientas).
• A la hora de aplicar los resultados proporcionados por una IAG ¿qué problemas puede causar un error en ellos?
  No es lo mismo unas instrucciones erróneas que pueden estropear un costoso robot, que un error en una imagen que acompañe un texto a modo decorativo.
• A la hora de comunicar los resultados proporcionados por una IAG, ¿declaro de manera clara y transparente que he hecho uso de ella indicando en qué aspectos?
  Esta declaración, más allá de la evidente muestra de integridad académica y (según el caso) respeto por las normas puede evitar malentendidos y acusaciones de plagio o falta de originalidad).

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