 y a todas, estamos aquí en este evento en directo del INTEF sobre Inteligencia Artificial en Educación. Nos podéis seguir también a través de las redes con el hashtag IA Educación y el hashtag directo INTEF. Aquí estamos con Paul y con Frani, con un servidor, con Xema, y hoy voy a apreciar un poquito a estos magníficos expertos de la materia que traemos hoy aquí. Pues os presento a Paul. Paul es físico con un máster de Inteligencia Artificial avanzada y aplicada y en meteorología y geofísica. Cuenta con más de 10 años desarrollando y dirigiendo áreas de Big Data e Inteligencia Artificial para Marketing, Energía y Banca en Deloitte, DBVA, Estratio, entre otros. Es cofundador del Spain AI, asociación líder en España en divulgación de la Inteligencia Artificial y miembro de varias comunidades de expertos. Paul también es cofundador del Biconion, empresa de soluciones analíticas centrada en la Inteligencia Artificial y el Blockchain. Y además, es profesor de máster y formación. En redes le podéis encontrar como Spain, Guion Bajo, IA y Guion Bajo. Bienvenido Paul. No sé si me he dejado alguna cosilla, Paul, de todas las cosas que haces. No, lo has hecho perfecto. Vale, vale. Muy bien. Y también lo voy a presentar a Francisco Delgado, que es maestro de Educación Primaria, pero actualmente está trabajando para mejorar la competencia digital tan de moda hoy en día de lo docente de Castilla León y en concreto con los de Ávila, ¿verdad? En la rama del pesamento computacional y robótica. Es lo que se llama hoy con Pietro, ¿verdad? Que estaba muy de moda este término hoy. Además, es líder Tichen de la Codewig y embajador de Ciencis. Es tutor de la Escuela del Pesamiento Computacional e Inteligencia Artificial de Intel, y es tutor de los cursos mistos del ADF de Intel e Intel de robótica para el aprendizaje activo en las zonas de la Aula del Futuro. He formado de docentes en la plataforma Go Steam de Delvives y destaca sus ganas de seguir aprendiendo y mejorando sobre la innovación. Y dice que sueña con inventar cosas importantes para arreglar algún día problemas mundiales. En las redes le puedes encontrar como arcipreste 2009. No sé si he dicho todo frano, ¿no? Lo podías haber resumido con la primera parte que soy maestro y con la última que sueño con inventar algo importante para el mundo. Lo demás es parte de una trayectoria de años haciendo cosas. Bueno, siempre sabes que al principio y al final hay que dejar las cosas buenas, ¿no? Tú lo has hecho muy bien, lo has dejado ahí tu definición ahí. Y bueno, y yo, un servidor que soy Chema González, soy también maestro, igual que Fran, trabajo en un colegio aquí en Madrid, en el Gonzalo Fernando de Córdoba. Actualmente soy jefe de estudios y desde hace años estoy acompañando con otros compañeros en el desarrollo de proyectos de innovación en todo el coleg, muy centrado en la robótica activa, en el pesamento potencial y la entejidad artificial. También soy tutor de la escuela de pesamento comercial del INTEF y bueno, también soy formador de centros y demás sobre esta temática, ¿no? Que, además, me apasiona mucho el poder ayudar a compañeros en esta labor, ¿no? Y también soy líder pitchen de Codegui. Y nada, y en Twitter me podéis encontrar como Chema GZM. Así que, después de esta presentación, yo creo que vamos a ir al grano de nuestro debate de hoy, ¿no? Que yo creo que es súper interesante, además, un tema súper actual. He encontrado una definición de UNICEF que dice que los sistemas de intensidad artificial interactúan con nosotros y actúan sobre nuestro entorno, ya sea directa o indirectamente. A menudo parece que operan de forma autónoma y se pueden adaptar su comportamiento aprendiendo sobre el contexto. No sea a OAPOL y a OAFRAN, que crees que empezamos por POL, ¿qué es para ti la intensidad artificial, ¿no? ¿Qué te parece que es la discapacidad para ti? Sí, es una discapacidad más simple y debería, al final, que lo que es es cuando estamos replicando los terminos humanos en máquinas que se reproduzcan dentro de la inteligencia artificial, pues, la gente sí que es ver, eso se controla autótica. Algo así lo termina. Tenemos OAPS y la inteligencia artificial, pues. Son máquinas que vienen por el final a invadirnos incluso, ¿no? Y la realidad es que es muy diferente. O sea, eso es solo una faceta dentro de la parte de las robóticas. Hay otra, que es el machine learning, que son, al final, algoritmos que lo que hacen es de traer patrones de los datos para luego ser capaces de predecir nuevas cosas. Entonces, esto es algo sobre todo que nos enunda muchísimo y están confiando. Es por eso que, sobre todo, a los jóvenes a llegar este impacto que se termina el machel blar. Muy bien, y para ti, Frank, ¿qué significa la inteligencia artificial? La inteligencia artificial es una tecnología superevolucionaria. Como todos sabemos, lo estamos escuchando cada día en televisión, en programas, que es el final de, aunque vosotros ya sabéis que no es algo actual, que ya lleva mucho tiempo. Lo que pasa es que, claro, las mejoras en ordenadores, el Big Data y los cambios, los datos, los algoritmos, al final, permiten que sea democratizado un poco. Es habitual verlo en la ingeniería, en las empresas y todo. Lo difícil es verlo en educación y sobre todo en etapas primaria, en secundaria. Y aquí es donde yo quería hacer un pequeño inciso. Al final en la presentación hemos dicho que somos maestros. Yo si nos está viendo algún ingeniero o Paul pensará dice, bueno, están hablando el pasado porque a nosotros nos llega lo que podemos incorporar en las aulas. O sea, nosotros aprendemos cosas que podemos incorporar en las aulas a través de juegos, o sea, uso de la inteligencia artificial. Desarrollar la inteligencia artificial para mí me parece un paso extraordinario. O sea, mucho más allá. Es a lo que vamos que Robocop y compañía que llegará o no. No sabemos eso de la inteligencia general o la súper inteligencia. Ya veremos dónde queda. Pero para mí, relacionado con mi trabajo y con lo que yo hago, pues sí que es lo que muy relaciono con la robotica. Porque al final, la inteligencia artificial necesita un ordenador o una máquina, que necesita un sensor, necesita unos datos y necesita unos algoritmos para responder a una pregunta que se le hace o una cuestión que se le hace. Entonces, para mí la inteligencia artificial es un poco la combinación entre el aprendizaje automático, la robotica y los algoritmos. Sí, sí. Además, quizás, yo también estoy con la parte de Fran en el sentido que quizás en la educación, quizás es novedoso en la educación. O sea, que es verdad que a nosotros en educación y tanto, y a niveles como decía Fran, a niveles más bajos, quizás no, nos ha llegado ahora, el término inteligencia artificial. Ahora, bueno, hace 4 o 5 años ya estamos hablando de inteligencia artificial, que estamos utilizando máquinas, no, no hay machine learning, no. Pero sí que, verdad que quizás en la empresa no era un momento que, o sea, era algo que ya se, ya hemos hablado mucho tiempo y la educación ha llegado hace menos, ¿no? Y mucho menos cosas que podamos hacer nosotros en primaria, ¿no? Que quizás son niveles más bajos, sobre todo para que yo creo que es algo importante para que ellos aprendan a saber lo que es la inteligencia artificial, ¿no? Que es algo también muy importante que los alumnos de primaria, al menos, conozcan que es esto de la inteligencia artificial, ¿no? Para luego muchas cosas de las que vamos a hablar después, ¿no? Que para que luego aprendan qué son esas cosas. Claro, Xema, perdona. Es más importante conocer qué es la inteligencia artificial que hay detrás y los problemas o los riesgos que puede haber, que el concepto, porque ni entre los ingenieros se pueden de acuerdo cuál es el concepto de inteligencia artificial, ya que lo relaciona con inteligencia humana, con la racionalidad, con un montón de cosas, que al final es completa. Eso también me refería a yo. Bueno, pues un poquito ya en este tema, ¿no? Y aquí estamos, y además también, también como Paul también es profe también y también sabe lo de lo que estamos hablando, pues sí que me gustaría un poquito que habláramos un poquito de cómo trabajamos esto en nuestras clases, ¿no? No sé si te parece bien, porque empecé a la Fran y aportamos y luego subimos un poquito de nivel, ¿vale? Pues, Fran, si quieres empezar tú de cómo trabajas en la inteligencia artificial con los alumnos. Vale, voy a compartir una pequeña presentación, así lo que me ponen por aquí. He hecho para ayudar un poquito, bueno, hasta la presentación, que como ya me ha presentado Xema, ya hay que dar nada de falta. La definición un poco de lo que es la inteligencia artificial, sobre todo resolver problemas y yo lo que busco es resolver problemas reales y locales, ¿vale? O sea, en ayudar a los estudiantes a poder resolver usando la inteligencia artificial, los robots, problemas reales que preocupan. ¿Viva a centrar en el mar? Bueno, esto es un poco de una. En el marco de las enseñanzas de lo que sería la inteligencia artificial, ¿vale? Que hay como cinco líneas o cinco ideas claves, la primera sería la percepción, es decir, que todos los ordenadores o las máquinas perciben a través de los sensores, ¿vale? Como los robots, nosotros cuando programamos robots en el aula, pues necesitamos algunos sensores para que detecten algo y pueden dar una respuesta. También la representación de razonamiento, pues los agentes mantienen modelos y representaciones del mundo y usan para razón, es decir, interpretan y procesan los datos que nosotros les damos. Alguna parte muy importante actualmente con el machine learning es el aprendizaje, es decir, tienen que ir aprendiendo o lo importante es que van aprendiendo, van mejorando, no sólo lo que los datos que les metemos al principio, sino que van mejorando. El otro día había un experto que hablaba, ponía un pequeño ejemplo sobre un robot, decía un aspirador, es una máquina, si le ponemos un motor y unos sensores y le metemos un plano de la casa, se convierte en un robot con inteligencia artificial, pero claro, cuando cambiamos los muebles de la casa, pues ya se descontrola un poco y ahí es donde puede entrar el machine, el aprendizaje, el deep learning, que al final aprenden sobre los datos, aprenden más. Interacción natural, es decir, lo que decía Paul, que llegaremos un momento en el que podamos comunicarnos con la máquina y sean como nosotros, ahora están los chatbots y cosas estas que nos encontramos todos los días por la red y luego el impacto que va a tener en la sociedad, el impacto tanto positivo como negativo. Yo creo que desde la escuela pública o desde nuestra posición tenemos que intentar formar a los estudiantes para el futuro, no para el pasado, y el futuro es esto, esto es el futuro, los estudiantes que no puedan comprender lo que hay detrás de la inteligencia artificial, probablemente en el mundo laboral se van a quedar un poco atrás, no sé hasta qué punto, porque yo creo que tengo de actuado por ahí algún sitio que me decía mi padre siempre, estudia inglés que si no no pases, trabajarás nunca, yo creo que vamos un poco por ahí, llegará un momento en el que los que no conocen, no hay que ser un ingeniero, hay que ser un ingeniero para conocer lo que hay detrás de la inteligencia artificial, pero si lo sabemos vamos a poder evitar esos riesgos que cometemos, las big news, crearnos que todo lo que vemos es real, yo creo que es la parte que nos afecta a nosotros en la educación, y me refiero principalmente a la educación primaria. Aquí tenemos diferentes actividades que yo he ido recopilando, son superbuenas y además muy fáciles de usar con los estudiantes, o sea en el code.erge tenemos una actividad inteligencia artificial en la que les enseñan, bueno, yo os recomiendo que lo uséis, porque al final lo único que le haces es le van pasando peces y basura, y entonces luego detesta de diferencia con el tema de la inteligencia artificial, detesta lo que son peces, de lo que son basura, al final es un entrenamiento y cuanto más le entrenes, mejor responde, luego una actividad que yo igual os recomiendo que lo uséis mañana mismo en el aula, que es auto-drought, entonces va para pintar, son facilísimas, no necesitan descargarse cosas ni nada, corre el corre y dibuja, bueno yo lo vi pasando así muy rápidas, el Akinator que al final piensas en un personaje y te lo descubre, es tema de inteligencia artificial, aquí realmente hasta aquí no han trabajado nada, solo es ver qué es la inteligencia artificial y qué hay detrás de la inteligencia artificial, aquí ya bueno un clasificador con Arduino y esto podemos hacer una pequeña actividad de detectar y clasificar diferentes cosas, solo con imágenes de inteligencia artificial, un traductor, todos estamos ya usando traduptores, esto es increíble, un océano de libros que te va llevando por mapas a diferentes libros, diferentes autores, lo voy a pasar ya de golpe, luego ya habló, en la Codewake y en la European Institute Net tenemos, hay repositorios de actividades y lecciones de aprendizaje de inteligencia artificial, aquí dejan el enlace, no sé si luego tenemos la posibilidad de colgarlos en algún sitio, en el chat o lo que sea, hay muchísimas actividades que se están haciendo, otras plataformas o webs que están, son libres, están en la red, cosas que yo estoy viendo por Twitter y por Internet que son increíbles, o sea, los cuadros que los cambias y te sale un cuadro nuevo, ahora hay la discusión de si eso es legal no es legal, si hay copyright no hay copyright, hacerte una foto o te la cambia por bueno, un montón de cosas, un dibuj es alucinante, o sea, hasta dónde estamos llegando, ahora, pensando, sí que me viene a la memoria una, yo creo que una frase que dijo en algún momento Toni Bernabeu es, nosotros en la educación tenemos que pensar que estamos en la educación, en la educación, en el colegio, o sea, que tenemos que ver para qué vamos a utilizar las actividades de inteligencia artificial, no usarlo por usarlas, sino saber el objetivo que tenemos dentro de para los chicos, un repositorio de actividades de Intel, que es para gente que se quiere iniciar, es magnífico, y un curso online libre, gratuito, que yo creo que da las claves de cómo podemos introducir para los alumnos cómo enfrentarse a la inteligencia artificial, y ya está, aquí lo dejo, no es poco, es mucho y la verdad que todo lo que ha dicho es de muy buena calidad y muy buenos recursos, yo aquí también sí que me gustaría también continuar con tu visión de primaria, que está genial todos los recursos que has enseñado y yo muchos lo he utilizado también con eso en el aula, y yo con el tiempo también me he dado cuenta que le he dado además de utilizar estos programitas que vayan aprendiendo, el code punto rejue me parece extraordinario, me parece lo mejor que he visto, el tema de la empieza de los mares y demás, y luego también machine learning for kids, learning machine learning para que ya van aprendiendo, yo por ejemplo en el colegio lo que he descubierto en los últimos años es que a veces lo que me gusta es a principio, por ejemplo, del curso, yo en Quito y eso trabajamos sobre todo ya el tema de la tecnología, en mi colegio tenemos la sinatura de tecnología también en primaria, la trabajamos ya por proyectos, nos hemos dado cuenta que al final donde más llegan a aprender los chavales y si al final ellos quieren hacer una cosa o un prototipo o algo que sea real y utilicen alguna de estas cosas, pero lo que hago es el primer trimestre, lo dedico un poquito a tocar un poquito varios palos en uno de ellos en la antigaritificial y que luego vayan saliendo proyectos y si ellos necesitan antigaritificial es cuando investigamos y vemos que podemos conseguir con antigaritificial, o sea que la antigaritificial en este caso sea un ayudante para ellos a la hora de llevar un proyecto y por eso no sé si Fran me puede poner un vídeo de por ejemplo un proyecto que le hay pasado incluso fue con niños más pequeños, con niños de tercero que consiguieron hacer a través de igual intercipinal, con asignaturas de arch, de plástica y con asignaturas de naturales, pues ellos bueno, voy a dejar el vídeo y ahora os explico un poquito de dónde salió el proyecto y decidimos que queríamos acabar con la basura de los océanos comenzar nuestra maqueta vimos unos tutoriales para hacer animales marinos de papiroflexia continuación empezamos a pintar el fondo del mar en este océano va a estar nuestro submarino que va a llevar a nuestro clasificador la basura único que nos faltaba para completar nuestro proyecto eran las áreas cuando terminamos la parte de la manualidad empezamos a aprender a inteligencia artificial la base del nuestro invento este es nuestro proyecto acabado este es nuestro submarino acabado y este es nuestro depósito para clasificar basura el submarino va bajo el mar y después el robot va cogiendo los residuos que después va a nuestro clasificador que es donde los clasificamos todos los residuos así funciona el programa que reconoce los residuos con inteligencia artificial y ahora mi compañera enseñó una botella y reconoce que es plástico y ahora enseñó un vez y reconoce también después utilizando la placa china y scratch conseguimos que los residuos de nuestro robot se clasifiquen como veis es un animal marina y lo devolvemos armar como veis aquí mi compañera enseñó una rueda y scratch lo reconoce y lo tiramos en el sitio correcto y lo mismo ocurre con la botella como veis los residuos quedan plasificados perfectamente y el mar quedan más limpio y menos contaminado bueno pues como como veis este es un proyecto de un curso entero donde ellos empezaron a investigar sobre problemas marinos sobre la sociedad de los mares que tenían que reciclar en los mares cuáles eran los elementos más contaminantes del mar o qué es lo que había más en el mar y bueno al final pues ellos quisieron hacer un clasificador con causas de clasificador utilizamos un learning machine learning ellos hicieron los patrones y hicieron un montón de veces que muchas de los peces intusos hicieron ellos con papiroxfexia o sea que han ido moviendo ahí y yo creo que esta yo que es una idea muy clara para aquellos que en promesa entiendan que esa entusia artificial nos puede ayudar no a un tema social no como como podemos ayudar nosotros también al mundo no de alguna manera no con la entusia artificial no evidentemente estos son pequeños este proyecto está basado ahí está hecho durante un curso escolar y tiene su su miga no pero que en el sentido ese yo creo que han aprendido bien bien no como eso de crear patrones no de cómo interpretar lo ordenador no incluso cómo llegar a conseguir un producto no que que haga que utilice esa entusia artificial para para beneficio no y bueno pues ahora por mi tema me parece maravilloso lo que has hecho sea un trabajo increíble o sea transversal totalmente y que vamos no podíamos incorporar ahora mismo en estas clases yo creo que está muy de moda también a partir del uso de scratch con inteligencia artificial los chatbot vale en primaria se están utilizando mucho y hecho un bueno no lo voy a poner pero pero es muy fácil de hacer un chatbot con con con scratch y lo puedes incorporar en cualquier contenido curricular sí que haciendo referencia a lo que hemos comentado yo hablaría como de cuatro momentos o cuatro estados en cuanto al uso de inteligencia artificial el uso que es lo que yo hablaba al principio es usar aplicaciones sin más la modificación es un poco lo que tú has mostrado como modifican tiene que ya tener unos conocimientos de programación para poder hacer diversas actividades luego vendrá el desarrollo que es lo que nos va a contar paulo por un poco de desarrollo que ya se necesita un nivel universitario y gente que colabore contigo luego ya estaría la creación la creación de todas estas aplicaciones que hemos mostrado ya quien las crea a mí me queda ya demasiado a mí también por eso por eso creo que nos puede haber un poquito más de ello y por eso le vamos a dar paso para que nos cuente un poquito que se hace más arriba y no hasta dónde podemos llegar la gente va a estudiar por ejemplo texto dándolos de redes sociales y más pues para extraer los Internet mismo. Por ejemplo, definir quién está hablando bien de una cosa, quién está hablando bien de cada otra en todas las series de economías, ¿no? Claro, al final, es un poco lo que comentaba antes, que la inteligencia real es que en nosotros, día a día, nos empata de bienvieras, es que se pueden hacer bien cosas. Casi costa más experimentar lo que no se puede hacer. Y, por ejemplo, cuando pagamos por Internet, mismo cuando utilizamos el buscador de Google, claro, las respuestas que nos da están horrosas, y cuando nosotros queremos comprar algún producto por Internet, también está eso el personalizado con inteligencia real y también redes sociales, ¿no? Que esto es un poco bastante importante. Y que, por supuesto, es importante confiar un poco a las zonas, es eso de que cuando utilizan redes sociales y demás, esos sabores, y nos dicen que real está impactando, pues, en lo que están viendo. ¿Todo que les...? ¿Qué onda ellos, ¿no? Son muchos recordadores de un artículo que hablaba de Facebook. A veces, era capaz de conocerlos mejor que muchas personas que tenemos. Eso es claro, que con torpes, estarios, más o menos, son unos cuantos likes, era capaz de conocerlos. Es importante que sepa a la gente si utilizan estas artes para personalizar los contenido, o eso. Que también hablaremos luego de Facebook. Yo simplemente aquí quería enseñar una pequeña cosa. Es una tontería, pero me gustaría enseñarla para que se vea oficial. O sea, ¿qué podemos, por ejemplo, extraer de información de las imágenes? Como esto, por ejemplo, nos puede impactar, por ejemplo, en redes sociales. Es decir, cuando nosotros subimos redes sociales, ¿qué es la información que le estamos dando a la plataforma, que luego nos puede utilizar para personalizar a nosotros? Esto es, por ejemplo, es una web que permite, de Google, que permite una muy sencilla, de la misma, sin tener ningún contexto. Entonces, aquí, solo porque veamos, o sea, primero ha sido capaz de identificar, pues, un mono, ¿no? Esta torre de pisa. Entonces, ya con eso, sabe dónde están. Entonces, esta es la información. Luego, también es capaz de extraer información las caras de la gente, y no solucionar. Oye, pues, este. Están sorprendidas, pues, de cómo está la persona aquí, de si está con cuál es la orientación que tiene. Luego, objetos que pueden ver dentro de la imagen. Está solo una persona y las gatas, ¿no? Luego, pues, otra información asociada a la imagen. No, no. Antes, pero, oye, por ejemplo, cielo, que está tan... Hay nubes, aquí tienes una torre, ¿qué es tu nombre? Cáfez de Tokio, etcétera, etcétera. Claro, esto es simplemente para mostrar un poco la inteligencia artificial, es capaz, cuando nosotros subimos una imagen, de extraer toda esa información. Esta información, claramente, la utiliza para personalizar luego más nuestro contenido. Es decir, si subimos un texto, una imagen, luego el algoritmo lo que va a hacer es extraer toda esa información, el mismo, para personalizar luego cosas semejantes a esa que nos va a entrar. Tuvimos algo de viaje, y os querimos algo de viaje, lo que va a intentar es luego viajar más. Entonces, esto es importante, que la gente lo pueda llevar al otro extremo, de, oye, si ves contenido un poco inadecuado, lo que puede hacer es luego de votar, darte eso, y verte por acero, que es un aborto. Puede salir, ¿no? De desordenes alimenticios y de salud mentales. Y esto sería un poco así, lo que se puede hacer como un ejemplo... También, Fran, hablaste de... de... más del estado de arte, es decir, más moderno, la generación, por ejemplo, texto, una imagen, ¿no? Es una de las cosas también que está impactando mucho y que está llevando a gente a conocer este campo. Aquí, por ejemplo, la herramienta, lo que lo puedes hacer es añadir un texto, y a partir de ese texto la herramienta lo que haces genera una imagen, una madres realista hecho por salir siguiendo un periódico que es como podéis ver, o sea, claro, la herramienta es capaz de hacerme una imagen a raíz. Claro, eso para luego de marketing y otras cosas. Incluso hay otras herramientas que son capaces de estar bien de, oye, porque le meto un texto, y a partir de ese texto, pues son capaces de ofenderme más texto o resolverme algo, ¿no? El otro día, creo, no sé si es tu tema o Fran, es interesante que hay mucha gente que está empezando a utilizar estos algoritmos para la educación, pero bueno, lo que queréis hablarmos es que sé. Porque se está utilizando incluso para hacer tareas, para quedar tareas y demás. Entonces, claro, cuando hablamos de la educación yo creo que hay dos puntos de impacto muy importantes, ¿no? Es que concienciar a la gente que se pueda asistencia de este campo, eso ya no es algo que puede ser el ámbito laboral que se abre con ello, y también por el cambio cultural y herramientas para llevar a asistencia a cantar este tipo de herramientas, ¿no? A cómo va a cambiar luego la forma en la que vamos a a dar clase por utilizar ciertas herramientas, ¿no? ¿Claro? O, en verdad, carnos un poco tan. Entonces, es un poco así, sería un poco claro que deberíamos cerrar esto. Muy bien, Paul. Muy bien, Paul, o sea, me parece fantástico, además esta aplicación del tema de las imágenes, así que últimamente se ha ido a hablar muchísimo de ella, ¿no? Y incluso lo que decía Fran, ¿no? El tema, incluso, de copyright y de cómo la gente puede aprovechar, ¿no? Las imágenes, luego, para un montón de cosas, ¿no? Que ya sabemos que hoy en día la gente aprovecha todo lo que puede. Incluso para adentrarnos en el siguiente parte que tenemos de nuestra charlilla de hoy, que es un poquito los cercos, yo también el otro día estuve leyendo un artículo de una científica que sabe una científica informática que descubrió que su cara en una reconocía un sistema de reclusión facial porque lo habían entrenado personas de blancas y su cara era afroamericana y el sistema no era capaz de reconocerlo, ¿no? Entonces ya entramos en la parte de los sesgos, ¿no? De qué prejuicios, ¿no? Podemos llegar, incluso, a adentrarnos de la entidad artificial, ¿no? A nivel general, ¿no? Quizá con el con la adolescencia, ¿no? Con los niños entramos en un tema muy peligroso, ¿no? Porque quizá pueden utilizar mucho datos, ¿no? Y quizá los niños están mucho más expuestos que antes, ¿no? Al tema de datos, ¿no? Y esa huella digital, suya quizá si no se cuida está mucho más marcada que quizá en nuestra época, ¿no? Hace unos años. Y yo creo que bueno que esa parte no sé cómo lo veis porque creo que en la tema de los sesgos y los prejuicios que tiene la digestividad, también es algo que tenemos que ver, ¿no? Y que es importante que hablemos, ¿no? Entonces no sé si ahora dejamos a Paul que abre si quieres primero, Fran y luego, ¿sí? ¿te parece? Venga, pues si quieres Paul y luego... Hay todo el detalle porque de hecho el caso que has comentado es súper interesante, lo de Alemanti. De hecho hay un documental de Netflix que habla de este caso y que otros también hablo de otro sexo. Vaya. Y ya está. Esa. Casos en los cuales se encuentre riesgo contienen sesgos, ¿no? Al final claro, lo que tenemos que pensar es que estos algoritmos, claro, son alimentados por datos. Y si esos datos contienen un sesgo, esos algoritmos van a aprender ese patrón, luego y lo van a a replicar en otra situación, ¿no? Pero, estaba de la chica, claro, lo que pasaba era un algoritmo que además de él, que ha dado... una gran empresa. Tía que no voy a citar. Entonces, claro, ya se puso a testear y dijo, voy a ver si es capaz de identificar. Y la chica, o sea, es afroamericana y además es chica. Entonces, el algoritmo era capaz de captarla. Sin embargo, ya se ponió una máscara, blanca y sí que era capaz de captarla. Claro, ¿qué es lo que se sucedía? ¿Qué es algoritmo que se ha entrado en los muchísimos datos de tanca y sí? Tiene pranto, es lo... Al final, ¿qué es algoritmo que hubiera un sesgo brutal al agarrar las caras? Pues solo eso, sino que también sucedía al tanque seco, no se lo era rápido. También, era capaz de identificar mucho mejor a los chicos que la chica. Esos son unos puntos que, claro, son grosos, porque imaginaros luego hacer una hipoteca o cualquier otra cosa, y esa es una variable importante, es chico-chica. Entonces, claro, eso, claramente, es un poco tal que que tiene la tanca o la empresa implantando y tiene que haber algo regulador. Comentar que, claro, este tema es muy importante, algo que se está trabajando mucho en Europa. Se hizo un borrador en abril de 2010 y se está trabajando ya para implantar. Y es algo que no solo hace... con Twitter, en otras herramientas de nuestro día a día, a mismo sesgos, ¿no? Y... Fran, ¿qué te parece el tema de los sesgos? Incluso también, puedes comentar si quieres, cómo crees también que la educación o si... Incluso, el marco de competencia digital docente, ¿no? Que si tiene algo sobre esta característica, ¿no? Que también tenemos ahí para hablarlo, ¿no? Y también, tú crees experto en ese tema de poder cortar algo, ¿no? Lo primero, está claro que la tecnología ha llegado para ayudarnos. O sea, tenemos que pensar que la tecnología se está desarrollando para ayudarnos, no para que hayan control de esa tecnología y cómo se controla ese es el problema. Y ahí es donde las instituciones están poniendo toda la énfasis en buscar una ética, cómo recortar un poco para que no se vaya de las manos. Porque si no, probablemente se vaya. Vivimos en el mundo del móvil, en el mundo de... Hay más móviles que seres humanos. Eso está contrastado. Vivimos en el mundo de internet de las cosas y en el mundo de los datos. Entonces, hay tantos datos que, al final, dependiendo quién maneje esos datos, de dónde se saquen, pues claro, se generan esos eslos. Hablando de educación yo leía, leyendo también unas cosas, vi que durante la pandemia en Reino Unido, no sé lo habéis oído, como no se podían hacer exámenes, pues se decidió utilizar una serie de algoritmos para poner notas a los estudiantes. ¿Qué pasó? Bajaron 40% las notas de la mayoría de los estudiantes. Pero claro, no de todos. Estacaban que los que más habían bajado eran los que en cursos anteriores habían tenido notas bajas. Es decir, no se valoraba el esfuerzo o la evolución que habían tenido. Y también los centros que eran situaciones más precarias. Los centros en los que están en riesgo. Entonces, claro, ahí vemos un sesgo. ¿Quién había manejado esos datos o quién los había cruzado para que salían esas notas? Y ahí se dieron cuenta de que, claro, hay un problema. Además del sexo, la raza, el color de piel, pues hay muchos problemas. Yo había sacado aquí diferentes sesgos que dicen sesgos de conjunto de datos. Es decir, el entrenamiento inicial excluyeron otras razas o tonos de piel, como decir vosotros. Sesgos de asociación en la traducción de los idiomas hacen suposiciones de género, ¿no? Lo que decíamos los pilotos, las zafatas, bueno, siempre eso lo sabéis ya. Sesgos de automatización, los filtros de fotos siempre se busca la belleza, pues el tipo europeo, blanco, altos, fuertes, al final bueno, donde entramos nosotros, ¿no? Y sesgos de confirmación, sitios que te recomiendan cosas que ya incluso ya has comprado, ¿vale? O sea, al final bueno, pues, estamos en un mundo de datos, en el Big Data no se puede controlar y bueno, sesgos hay. Incluso las empresas, claro, esto es un tema político en los políticos están muy metidos, hace poco también escuché a alguien hablar, que no se había hablado tanto de inteligencia artificial como ahora, pero en los parlamentos. O sea que es un tema político, las empresas, las grandes empresas están cada día invirtiendo más en inteligencia artificial pues es por algo. Entonces lo que decíamos al principio, si nosotros desde las instituciones educativas de los colegios o desde los docentes, no nos preocupamos en formar a los estudiantes para el futuro o para el presente, pues estamos impidiendo que accedan a un mercado laboral o accedan a unas oportunidades de futuro. Por eso yo creo que es importante y sólo podemos incidir en eso si los docentes hilando con lo que decías del marco de competencia digital, si los docentes nos formamos, si nos formamos y perdemos el miedo a incorporar nuevas metodologías, partimos de una metodología nueva en la que tenemos que dar la importancia a los estudiantes, incorporar herramientas nuevas, no quedarnos solo en el libre, hay que incorporar nuevas herramientas y yo creo que el marco de competencia digital va a dar un paso adelante y va a ayudar a los docentes a enfrentarse a esta realidad. Totalmente de acuerdo contigo, Frank, yo creo que el docentes con rol muy importante en este proceso creo que esa formación que creo que haga digital, que viene un poquito impuesta desde Europa pero que creo que es muy necesaria para el notocente y ese cambio de visión con un punto de referencia en el alumno y el prender el miedo a vamos a aprender y no se vamos a llegar por eso el tema de los proyectos que comentaba yo antes, yo no sé a veces dónde voy a llegar con ellos, pero lo bonito es eso también a veces, es investigar con ellos y llegar a soluciones que yo nunca me pensaba que íbamos a llegar ahí, yo creo que eso es súper bonito. Y por otra parte, también me da mucho miedo el tema que hablábamos de la empresa porque también se ven como todas estas empresas grandes, multinacionales están haciendo mucha campaña con el digital artificial incluso, estoy viendo últimamente que están haciendo ese trabajo incluso para cargarse a empresas más pequeñas y quedarse con ciertos negocios utilizando satígetes artificiales como ellos tienen grandes motores de satígetes artificial donde están buscando datos, datos, datos y al final son capaces de generar incluso hasta quién son los que les sirven a uno de los sus clientes para luego quedarse con ese negocio y quitarse el intermediario entonces, esas cosas son las que me están miedo y por eso lo quería preguntar a Paul qué él se está haciendo desde la empresa de la investigación, desde la innovación qué él se está haciendo desde arriba para me imagino que, como ha dicho Fran también, la Europa y los gobiernos están intentando luchar para que esto no pase para que esas grandes empresas que tengan mucho capital y puedan tener grandes motores de datos no hagan esto, pero creo que también desde la empresa se está haciendo cosas, me imagino desde la innovación Claro, al final, desde la empresa lo que han visto, datos que permite eficientar y mejorar la toma de excesiones es decir, estos algoritmos lo que permiten mucho es mejorar la precisión de cómo hacerlo humano porque es incorporar es más importante para todos y por otro lado, también que permite escalar y no necesitas tomar rescisiones sobre cuántas ventas va a tener tu negocio la próxima semana tu incrementas tu negocio y tienes 20 tiendas más te va a escalar de una manera de que si lo tienes un proceso personal entonces, al final es como que están todos los ámbitos la inteligencia artificial, en todos los sectores Bamba, Pelco es un poco marketing vamos a empezar a decidir incluso en cual no está es por eso, porque al final aporta mucho lo que permite optimizar mucho este proceso y mejorar la toma de excesiones luego, si es verdad que hay determinadas empresas y claro que mono el dato a las ventas tecnológicas ellos tienen una serie de recursos que es muy importante que es bastante conseguir desde las ventas de la empresa tequena para necesitar determinadas algoritmas hablamos de que por ejemplo hablamos generación de texto que se estima que valió más de un millón de dólares de que todas las empresas tienen la capacidad para generar algoritmas claro, ¿quién puede? porque la gente tiene muchos datos para realizar claro, eso es un poco lo que hay que trabajar también de lo que de hecho hay un aprobador que se quiere trabajar quizá un poco más diversa por claro, al final esa información tiene mucho poder claro, en eso se está trabajando por terogolativo también las iniciativas que intentan dar una acción a empresas para experimentar me permites compartir mira, hace poco ha salido voy a compartir aquí yo creo que es conocido ya por muchos pero me lo lanza el intéfice estamos en su territorio si lo veis, las directrices éticas sobre uso de inteligencia artificial y datos en la enseñanza de la aprendizaje para educadores es el último las conclusiones que han sacado que es público además está muy interesante porque esa pequeña redacción la he hecho yo y está muy interesante porque hay muchísimos estudios sobre educación que estaría muy bien que la gente que está trabajando inteligencia artificial en educación pues lo vea hay muchos ejemplos de trabajos en educación donde se ve y las cosas que tenemos que intentar no hacer si, si que quieres decir algo más Frank comenta, lo comenta yo creo que no quería tampoco dejar porque era inteligencia artificial y educación, no sólo educación son los estudiantes en educación estamos los maestros las instituciones y los estudiantes y hablando un poco de la competencia digital nosotros trabajamos la competencia digital de los centros como se mejoran están llegando nuevos recursos a los centros recursos que si no mejora la competencia digital docente no sirven para nada porque no son útiles se quedan en cajones y eso tiene que repercutir en la competencia digital de los estudiantes por eso quiero dejar una pincelada sobre que tanto en la gestión de los centros la gestión de los centros se puede implementar la inteligencia artificial porque nos servirá para ver como evolución en un centro como los estudiantes que pueden llegar al fracaso escolar seguro que hay alguna fórmula de saber con algún algoritmo cuál es el recorrido y dónde falla el sistema los docentes tenemos la posibilidad ya de las evaluaciones perdemos un montón de tiempo en cosas que la inteligencia artificial seguro que en un par de años ya nos va a ayudar mucho papelero, mucha cosa que al final lo único que buscamos es buscar la individualizar el aprendizaje y la inteligencia artificial te puede ayudar en eso es decir, dar a cada uno lo que necesita para mejorar, no para todo lo mismo, lo que estamos haciendo ahora y para los estudiantes pues un poco lo que ya hemos visto yo tengo aquí apuntado pues para mí la inteligencia artificial va muy unida a la robótica para mí es súper importante en tu proyecto Chema para mí es súper importante esas cosas que no se ven pero que hay detrás de todos esos proyectos el desarrollo, la creatividad el pensamiento crítico la resolución de problemas y el trabajo en equipo creo que es lo que van a necesitar para el futuro el pensamiento crítico también el pensamiento crítico sí, que al final es lo que las empresas van a buscar ya no van a buscar porque el conocimiento claro, necesitamos necesitamos la competencia lingüística, matemática y todas y por cierto, antes de que se cabe el tiempo no nos van a sustituir los estudiantes no nos van a sustituir es imposible somos tan creativos que es imposible que una máquina nos supere no estoy de acuerdo sí, sí, sí, de hecho o hay simplemente por dejar un detalle o sea, este es un cambio es un ámbito que cambia tanto el tema del data science, la inteligencia artificial y demás que justamente una de las cosas que más se valora luego para el ámbito laboral es la capacidad de ser flexible y de adaptarse a estos cambios porque, o sea, yo que por ejemplo yo toco mucho, yo desarrollo cosas pues claro, las herramientas que he utilizado hace dos años no tienen nada que ver con lo que utilizo ahora los algoritmos, pues bueno ya vemos lo que hablábamos antes, hablábamos de que puedo generar imágenes con a partir de un texto de esto de unos cuantos años no era imaginable a tan corto plazo, ¿no? Entonces claro, lo que se siga al final es adaptación, es ser capaz de adaptarte y el conocimiento como comentas al final está ahí tenemos internet todos, prácticamente todos y es muy fácil luego hacer el mismo y luego es simplemente por otra cosa comentar que dijiste que creo que es una de las cosas que más valor va a dar la inteligencia artificial, a nivel docente es la personalización, que es lo que comentabas que es la capacidad de, en función un poco de cada alumno, pues ser capaz de adaptarse para que le resulte de la manera más sencilla esta precisarje, ¿no? Entonces bueno, es uno de los valores que puede dar, sin duda, y yo creo que es uno de los campos de hecho como se trabaja lo que pasa es que claro, antes tiene que haber un proceso también de digitalización y más acompañado de él. De hecho, yo creo que ya se está trabajando sobre ello porque en el mobile global yo escuché temas de personalización de la educación a través de la inteligencia artificial o sea que es algo que es un tema que va a venir, o sea que está aquí y quizás más rápido de lo que pensamos, ¿no? Pero quizá como dice Franot, como ayudantes realmente del profesor, ¿no? O sea que va a ser algo que nos va a ayudar en el aula como para mejorar, ¿no? Que es exactamente lo que llega. O sea también hemos hablado de riesgos, de riesgos que a lo mejor podemos decir algo que riesgos tenemos ahora mejor para la educación o para estos chicos y chicas que están ahora educándose de manera breve, ¿vale? Porque no queda mucho tiempo pero que riesgos veis que podemos tener en corto plazo, ¿no? Con el tema de la inteligencia artificial también. Si, Paul, si quieres comentar. En la parte de docencia, por ejemplo. Sí. O el tema también particular de los propios alumnos, los adolescentes. ¿Qué riesgos veis ahí? Hemos hablado de cosas durante la charla, ¿no? Pero bueno, si quedamos así matizar un poco ¿cómo veis qué riesgos podemos tener ahí? Claro, por un lado, lo que es afectar tal nivel de eso, el impacto que puede tener tu día a día, ¿no? O sea, de hecho hay algoritmos que usan un poco, incluso para cambiar tu forma de pensar. Y entonces, claro, es importante ser consciente de ellos y que no te manipulen para decirlo así, ¿no? Claro, la parte docente, claro, es muy interesante. De hecho, es lo que hablábamos antes, que están saliendo artículos de estudiantes que empiezan a, incluso, a ver si esto también les anima a algunos, a empezar con la inteligencia artificial que hay determinados algoritmos que ayudan a resolver determinadas tareas que le mandan a los profesores, ¿no? Entonces, claro, pues hay alumnos que estamos utilizando estas herramientas para ello. Y claro, y... Entonces, bueno, también es un peligro a la hora de, oye, estoy evaluando al alumno o estoy evaluando algoritmo. Sí, Frank, ¿a ti qué te parece? Sí, bueno, lejos del plagio de este de los trabajos que puedes recibir trabajos que no sean ni de... ni de ellos, pero bueno, eso lo había antes con el rincón del vago, igual. A mí me preocupa más la protección de datos. Creo que sensibilizar con la seguridad y confianza digital, yo creo que es una parte muy importante del alabor docente. Que, como decía antes, vivíamos en la época del móvil y muchas veces, también me ha oído por ahí, creo que era Sergio que decía que no son nativos digitales, ¿no? Ellos son inconscientes digitales, ¿no? Utilizan cualquier cosa, cuelgan cualquier cosa, hacen fotos, comparten datos, entonces yo creo que esa es la parte educativa que tenemos porque hay un riesgo real. O sea, hay un riesgo real de su plantaciones de identidad, de un montón de cosas, además de, bueno, el uso ilegal de todos los datos. Y ahí juega el papel también importante, creo, Fran, además de la formación del profesor, porque debes saber también estos riesgos que hay a los que pueden llegar, ¿no? Con el tema de los datos, de las familias también, que ahí también las familias juegan un papel importante, ¿no? En cuanto a que debes saber un poquito los riesgos que pueden llegar a saber, porque a veces también los pares son inconscientes digitales y dejan a veces instrumentos en las manos de sus hijos, pero mejor les pueden causar un problema en el futuro, ¿no? ¿Cómo lo utilizan, no? Yo creo que eso es importante, ¿no? También ahí, ¿no? Ya tienen en cuenta, ¿no? Y la otra parte también, que he hecho hoy herramientas que permitan combatir el bullying con inteligencia artificial, que permiten precisamente evaluar si una persona puede estar sufriendo o desacoso o algo así, y prevención de suicidios o otras cosas, se utiliza para muchos casos también estos casos. Está estupendo, porque eso sí que nos ayuda, ¿ves? A los docentes, ¿no? En una aula, ¿no? Para descubrir esas cosas. Pues, bueno, estamos llegando ya, es una pena, porque creo que estamos hablando de muchas cosas muy interesantes y creo que nos daría para muchísimo más tiempo, pero el tiempo es el que tenemos. Y, ve, iba yo a leer alguna conclusión, pero yo creo que es casi mejor que cada uno digáis la vuestra, ¿no? Sí, vamos a empezar por Fran, si quieres comentar una conclusión de la charla de hoy, que siempre te quedas, ¿no? Yo he preparado aquí una cita, a ver dónde está, te la encuentro, aquí. Que no es mía, claro. Casi nada es mío. Yo siempre y no hago copiando a los demás. Pues, es decir, ¿qué decía la inteligencia? ¿Tienes tu dirigida artificial propia? Sí, sea lo mejor o lo peor que le pase a la humanidad. Claro, depende cómo lo gestionemos, pues será, yo creo que estamos en el punto de que para mí es una maravilla, o sea, poder contar con tantas cosas y el futuro de inteligencia artificial, yo creo que vamos hacia a quien nos ayude, más que, pero claro, dependiendo de cómo lo utilicemos. Y para concluir, me gustaría, me gustaría que quedase un poco claro para los docentes, que probablemente sean los que más nos estén viendo ahora, haberles animado a que se lancen a aprobar, que investiguen, que se informen, que al final solo son datos lo que gestionamos y que son más los beneficios y las oportunidades que te da el conocer algo de inteligencia artificial que el tiempo que te puede llevar trabajar con ello. Pues, para mí yo creo, vamos eso, un poco con eso me quedaría con que el cambio depende de los docentes, ni instituciones, ni dineros, ni políticas, depende de los docentes. Y hasta que los docentes no seamos conscientes de que tenemos que enfrentarnos a la realidad y adaptar la escuela a la sociedad a lo que hay ahora, pues no cambiará nada. Genial. Sí, porque además, muchos de estos recursos has comentado, no necesitan nada más que un ordenador o una tabla que hacemos en los centros, o sea que realmente no hay que tener grandes recursos en un sentido grativo para empezar a trabajar. Sí, mira, me gustaría, voy a dar una puntillita solo, porque a mí me gusta mucho trabajar por el proyecto y si les utilice mucho. Y creo que es el momento de convertirles, o sea, que dejen de ser consumidores de tecnología y se convertan en productores de, bueno, lo que sea, pequeños detalles tecnológicos y que les vayamos metiendo esa vocación científica o tecnológica, que muchos les falta muy poquito para descubrir en ellos. Y si nos vamos a la tosonalidad de Bloom, de inteligencias ahí, crear el pico de la pirámide, que creo que es donde más aprenden ellos, está claro. Es una conclusión tuya que yo voy a hacer conclusión y igual que Fran, añadir también un poco de info porque creo que es importante también recorgar alguna cosa. O sea, por un lado que es muy importante que llega todo el mundo, el impacto que está teniendo en nuestro día la inteligencia artificial, otra cosa que también es la empleabilidad dentro de este sector, es brutal, hay que formar a mucha gente, se catalogó como uno de los trabajos más sexis del siglo y es importante que la gente sea consciente de ello y de que no es necesario ser un perfil muy técnico para hacerlo. Que hay gente de todas las ramas, desde hace poco hablaba con una chica que es humanista, hablaba también pues mi socias lingüista, pues yo sí que soy un poco más técnico, soy físico, pero es eso, de que al final hay muchísima gente, hay también arquitectos, psicólogos, entonces claro que nadie le de miedo eso, vale. Que al final nos unimos todos ahí y todos aportamos nuestro ranito a arena. Y luego por otro lado también de como comentabais es el último punto es el impacto que va a tener la docencia, a la hora de realizar nuestras tareas, a la hora de también de como van a utilizar estas herramientas de los alumnos, de que va a ser un proceso lento, creerme que luego también sucede en las empresas, en la docencia parece que va lento, pero en otros lugares tampoco va muy rápido, depende claramente del sector y es importante ir trabajando este cambio cultural que va a suponer esto. Yo diría que esos son los 3 puntos principales. Sí, sí, me parece súper importante y yo por añadir algo y yo creo que también que tomar conciencia tanto de los alumnos como de los profesores como de los padres de los datos que estamos emitiendo y cómo esta inteligencia puede usarlos. Entonces de esa huella digital que se llama de cómo podemos ofrecer, los alumnos también, que esa huella digital no sea muy grande y que ellos sepan también que sean conscientes a menos de qué datos ofrecen o qué datos quieren ofrecer y qué datos no quieren ofrecer de ellos. Y evidentemente que la ejercición venga para ayudar a todos, a los estudiantes, a profes y a la empresa, está claro que sí porque al final nuestros estudiantes llegan a la empresa y a la investigación también esas cosas que es lo importante. Así que nada, por mi parte agradeceros a Paul y a Fran esta magnífica charla que hemos tenido sobre inteligencia y educación. Creo que han quedado detalles muy claros, no, de lo que la inteligencia artificial está ahora mismo jugando, el papel que está jugando ahora mismo en la inteligencia artificial, ¿no? Y nada de eso, agradeceros muchísimo este ratito que hemos pasado juntos y la verdad que yo lo he disfrutado muchísimo. Así que muchísimas gracias. Un placer. Gracias. Así que nada, muy bien, pues nada. Con esto acabamos nuestra charla sobre inteligencia y educación. Un saludo.