Uso de Agentes IA en la Manipulación de Narrativas Digitales (3a parte)

 La tercera parte, la vamos a enfocar hacia el análisis tecno-pedagógico, de acuerdo a una consulta expresa en la IA DeepSeek, a fin de brindarnos algunos elementos y posibles escenarios contemplados (corto, mediano y largo plazo), en el caso particular y situación del ámbito educativo en la región de América Latina. El ejercicio que a continuación se describe, tomara en cuenta el modelo de Domingo Farnós, de sus recientes propuestas de investigación sobre educación disruptiva basada en agentes IA (ecosistema de aprendizaje tecno-neurocognitivo), las cuales, de alguna manera podrían dar algunas pautas a considerar y hacerlas llegar a las correspondientes autoridades educativas de los países que conforman dicha región.

El prompt planteado es el siguiente: "Quiero establecer posibles líneas de reflexión tecno-pedagógicas y de acción educativa, que tendrían como punto central, la tarea de colaborar en el desarrollo de proyectos académicos, orientados a la educación básica, media superior y superior, a través de procesos de capacitación académica dirigida a docentes frente a grupo, en el uso y creación de agentes (IA) que pudieran ser utilizados e implementados para propósitos organizacionales-institucionales comunes colectivos inteligentes (retomado de Pierre Levy), a fin de impulsar la creación de comunidades de aprendizaje, de acuerdo al modelo de Domingo Farnós, un ecosistema basado en una serie de principios fundamentales: a) metacognición sintética evolutiva; b) autodocencia algorítmica contextual; c) neuroheurística descentralizada (NDH); d) plasticidad epistémica asistida; e) inteligencia topológica de aprendizaje; f) anamnesis computacional asistida; g) gramática algorítmica de aprendizaje; h) curaduría predictiva transdisciplinaria; i) disonancia cognitiva algorítmica. Establecer posibles escenarios de corto, mediano y largo plazo, para el caso particular de la región de América Latina con recomendaciones generales para la región de acuerdo a pros y contras que puedan o no, favorecer dichos proyectos Educativos."

Cabe aclarar que dicha información obtenida que a continuación se muestra, tendría que pasar a unas siguientes fases de evaluación por parte de expertos en la materia de la IA en la educación, que sea realizada por académicos e investigadores latinoamericanos principalmente. La información puede o no ser cierta y confiable, pero esperemos que en la medida que exista el interés y la voluntad para involucrar a los agentes interesados en participar y colaborar en la creación de un proyecto regional de educación basada en la IA, podremos obtener un enorme espacio de intercambio de experiencias y prácticas pedagógicas significativas que sirvan de punto de partida y continuidad en este relevante análisis colectivo.

Le denominaremos a este apartado, el título de "Líneas de Reflexión Tecno-Pedagógicas y Acción Educativa para América Latina: Agentes IA y Narrativas Digitales", como parte de una visión socio-tecnológica del siglo XXI, según la visión de Domingo Farnós (ecosistema de aprendizaje tecno-neurocognitivo), y la personal relacionada con el blog.

El modelo de Farnós alineado con la visión de Virtualikan2- propone una educación disruptiva donde los agentes IA no se consideran como meras herramientas, sino coautores cognitivos. Para implementarlo en América Latina, se requieren adaptaciones regionales basadas en: 

a) Metacognición Sintética Evolutiva, cuyo propósito sería usar agentes IA para analizar patrones de aprendizaje individual/grupal y ajustar estrategias pedagógicas en tiempo real. Ejemplo: Plataformas como Squirrel AI (China) que personalizan contenidos con retroalimentación adaptativa. 

b) Autodocencia Algorítmica Contextual, su propósito es emplear agentes que generen rutas de aprendizaje autónomas usando datos locales (ej. brechas educativas en zonas rurales), tal como lo propone el documento de la UNESCO-IESALC (2023), sobre IA para educación inclusiva en Latinoamérica. 

c) Neuroheurística Descentralizada (NDH), el propósito es establecer redes de agentes IA que compartan conocimiento entre escuelas superando limitaciones de infraestructura, por ejemplo, se podría llevar a cabo mediante el uso de LLM offline (como Llama 3) en comunidades sin internet estable.

d) Plasticidad Epistémica Asistida, el propósito es crear agentes que reestructuren contenidos según cambios culturales o científicos (ej. actualizar historias basados en hallazgos arqueológicos).

e) Fractalidad Instruccional Predictiva, su propósito es crear micro-lecciones generadas por IA, escalables a distintos niveles educativos (básico a superior).

Los posibles escenarios para América Latina (pros, contras y recomendaciones), serían:

Corto Plazo (2025-2030)

Pros: 

• Capacitación docente: Cursos de alfabetización IA (algunos propuestos por Virtualikan2, vinculados a Cursos para Docentes).
• Prototipos Locales: Agentes IA para corregir tareas o detectar deserción escolar (ej. Sistema Cerebro en Uruguay).

Contras:

• Resistencia sindical hacia la tecnificación (ej. conflictos en México por reformas educativas tecnócratas).
• Brecha digital: Solo el 60% de las escuelas rurales tienen internet (datos de la OCDE, 2023).

Recomendaciones:

• Alianzas público-privadas para infraestructura (modelo Enlaces de Chile).
• Incluir ética digital en planes de estudio (basado en UNESCO, 2021).

   Mediano Plazo (2030-2040)

Pros:

• Comunidades de aprendizaje: Agentes IA como tutores entre pares (ej. proyecto IA-Tándem de Colombia).
• Personalización masiva: Adaptación a dialectos y culturas locales (ej. agentes en lenguas indígenas).

Contras:

• Riesgo de colonialismo digital: (dependencia de IA entrenada en datos del Norte Global).
• Desempleo docente si no se redefine su rol.

Recomendaciones:

• Desarrollar LLMs abiertos entrenados con datos latinoamericanos (iniciativa BLOOM).
• Nuevos roles docentes: curadores de IA y facilitadores de pensamiento crítico.

Largo Plazo (2040-2050)

Pros:

• Ecosistemas autónomos: Escuelas gestionadas por IA con participación humana en decisiones éticas (modelo Farnós).
• Coautoría posthumana: Estudiantes y agentes IA creando conocimiento fractal (ej. narrativas digitales colaborativas).

Contras:

• Pérdida de agencia humana si la IA domina la toma de decisiones.
• Fractura socioeducativa entre quienes dominan la IA y quienes son dominados por ella.

Recomendaciones:

• Gobernanza glocal: Marcos regulatorios flexibles (como el EU AI Act pero adaptado a LATAM).
• Educación transhumanista crítica: Enseñar a negociar con agentes IA, no solo a usarlos.

Aquí cabría entonces, plantear ¿Cuál sería el llamado a la acción?

Para docentes e instituciones:

1. Experimentar con agentes IA simples: Usar herramientas de código abierto (ej. AutoGPT).
2. Exigir transparencia: Demandar auditorías públicas de algoritmos usados en educación (como sugiere AI Now Institute).

Para gobiernos:

• Financiar centros de investigación en IA educativa contextualizada (ej. Laboratorio de IA para Educación Rural, en Perú).

Para estudiantes:

• Desarrollar habilidades de coautoría con IA: Aprender a editar, cuestionar y complementar outputs algorítmicos.

La conclusión tentativa ante todo este enorme desafío que va a tener que enfrentar la región latinoamericana en materia de educación basada en IA y sus correspondientes componentes de aplicación generativa (agentes), el futuro dependerá si la región logra apropiarse de la IA (no solo consumirla), humanizar la tecnología preservando la disonancia cognitiva que nos hace críticos. 

Según Domingo Farnós: "La IA en educación no debe ser un fin, sino medio para liberar el potencial colectivo latinoamericano."