descomponer un problema para determinar cuándo y cómo se deben utilizar los sistemas de IA para automatizar o potenciar las tareas.

Lo que aprendes en este nivel

• Los alumnos identifican el tipo de problema en cuestión y valoran si la IA podría ayudar a resolverlo.

• Se proporcionan a los alumnos ejemplos de distintos problemas para que los identifiquen (p. ej., predecir el tiempo, consolar a un amigo, detectar plagios, etc.) y los clasifiquen en función del tipo de problema (p. ej., basado en datos, emocional, creativo, etc.). Entre todos analizan si la IA podría ayudar a resolver el problema y si las soluciones de la IA son siempre necesarias para lograr un objetivo.

Lo que aprendes en este nivel

• Los alumnos desglosan un problema en sus componentes y analizan cómo la IA podría ayudar en pasos concretos.

• Los alumnos desglosan los pasos necesarios para llevar a cabo un proyecto de investigación complejo y determinan en qué pasos podría ayudarles la IA (p. ej., para resumir las fuentes primarias y localizar comentarios relevantes). Trabajan de forma independiente para verificar afirmaciones, evaluar posibles sesgos en los resultados de la IA y elaborar sus propios argumentos e interpretaciones.

Lo que aprendes en este nivel

• Los alumnos asignan deliberadamente tareas dentro de un proceso de varios pasos en función de las fortalezas humanas adecuadas y de las capacidades pertinentes de la IA.

• A los alumnos se les plantea un reto con un límite de tiempo para crear dos versiones del mismo producto, con y sin IA. Antes de iniciar la tarea con el apoyo de la IA, los equipos deciden exactamente qué pasos se basarán en las capacidades de la IA y cuáles dependerán de las fortalezas humanas. Después de comparar los resultados, los alumnos revisan sus asignaciones de tareas y explican cómo la modificación de las funciones de los humanos y de la IA ha afectado a la calidad, la fiabilidad y la finalidad del producto final.