Intelligere & Co
6. Guiar la inclusividad
Tarefa final de la misión.
Vuestra tarea final será diseñar un sistema de revisión que garantice que tanto las interacciones con la inteligencia artificial como los resultados sean inclusivos, entregando una guía de reparación de la comunicación con la IA.
Objetivos de la tarea
- Recompilar información aprendida durante el itinerario formativo y actualizarla.
- Garantizar la cooperación de todos los miembros del equipo en la participación activa de las tareas.
- Aplicar principios como inclusión, equidad y neutralidad y relacionarlos con la ética en la inteligencia artificial.
- Diseñar *prompts* inclusivos, identificando errores comunes e incorporando buenas prácticas mediante ejemplos revisados y mecanismos de verificación.
- Introducir el uso de plataformas para entrenar modelos simples, analizar datos y crear aplicaciones interactivas.
- Analizar las implicaciones sociales de los sistemas de IA, reflexionando sobre la responsabilidad del diseño de *prompts* y la gestión de la interacción comunicativa.
- Integrar la dimensión ética y social de la tecnología, conectando el trabajo práctico con la conciencia ciudadana sobre el impacto de la IA en la vida cotidiana.
Elaborar un rexistro da túa exploración
En la vida diaria empleamos guías para saber qué hacer o mejorar en las tareas que estamos realizando. Vuestro equipo como analistas del mundo de las IA tenéis documentos de vuestro recorrido. Ahora le daréis una forma de guía aplicada.
Vuestra tarea final será diseñar un sistema de revisión que garantice que tanto las interacciones con la inteligencia artificial como los resultados sean inclusivos. ¿Y cómo lo haremos? Pues entregando algo que llamaremos… ¡la Guía de Reparación! Una checklist interactiva y amable que nos ayudará a mejorar la forma en que nos relacionamos con la IA.
Diseñar esta guía no es solo una tarea técnica; es mucho más que eso. Es una oportunidad para crear una herramienta práctica que realmente nos ayude a obtener resultados más justos y equitativos cuando conversamos con sistemas como ChatGPT o Gemini. Con ella, pondréis en práctica todo lo que habéis aprendido hasta ahora en la agencia. Será vuestra carta de presentación, vuestro legado.
Cómo elaborar una Guía de reparación: Fases.
Las guías de reparación son una forma de mejorar nuestra práctica. En esta tarea, vamos a explorar los pasos esenciales para crear una guía efectiva y atractiva que registre también el trabajo realizado, desde la planificación inicial hasta la revisión final.
Fase 1: Activación conceptual y diagnóstico inicial
Duración: 1 sesión
-
Revisión conceptual colectiva (25 min):
- Con todo el grupo-clase revisaremos conceptos clave como inclusión, prejuicio, incorrección y equidad.
- Análisis crítico de casos reales: capturas de pantalla de respuestas problemáticas de la IA (género, cultura, capacidad).
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Lluvia de ideas guiada (25 min):
- Actividad “Prompt problemático”: Cada estudiante comparte un ejemplo real de prompt que generó respuestas con prejuicios.
- Galería de buenas prácticas: Rotación en parejas para identificar patrones comunes en ejemplos positivos.
- Clasificación colaborativa usando 4 categorías:
- Criterios de redacción inclusiva
- Ejemplo comparativo (antes/después)
- Erros frecuentes vs. estrategias efectivas
- Mecanismos de verificación
A partir de los ejemplos que tuvieron a lo largo de su experiencia, el alumnado propone diversos casos de prompts que pueden ofrecer resultados incorrectos o sesgados.
También proponen ejemplos de buenas prácticas que se emplearán posteriormente para crear cuatro grandes grupos de expertos.
Fase 2: Grupos de expertos especializados
Duración: 1 sesión
-
Formación de grupos de expertos.
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Cada grupo ahonda en una categoría mediante:
- Investigación guiada (recursos proporcionados con los hallazgos de la Fase 1).
- Actividad de validación cruzada: Cada equipo presenta avances a otro grupo para recibir “feedback tipo semáforo” (verde: conservar, ámbar: mejorar, rojo: replantear).
Fase 3: Co-diseño de la guía interactiva
Duración: 2 sesiones
Cada grupo cooperativo organiza la información obtenida siguiendo este índice:
- Sección teórica:
- Introducción con infografía sobre IA e inclusión.
- Decálogo de principios éticos (con iconografía original).
- Diagrama de flujo para el diagnóstico de prompts.
- Banco de recursos prácticos:
- Pequeños tutoriales estudiantiles (ej.: “Cómo neutralizar prejuicios de género en 3 pasos”).
- Banco de prompts mejorables + versión optimizada (formato desplegable).
- Checklist interactiva:
- Sistema de puntuación con niveles de logro (ej.: “Nivel 1: Lenguaje neutro”, “Nivel 2: Perspectiva múltiple”).
- Autoevaluación con retroalimentación automatizada.
Fase 4: Revisión y Retroalimentación
Duración: 1 sesión
En esta fase, cada uno de los grupos presentará las cuatro secciones que componen su guía para recibir comentarios y sugerencias.
Se garantizará una revisión cruzada: cada grupo enviará a su persona representante a otro grupo, de modo que se organice una discusión constructiva donde se destaquen puntos fuertes y se propongan mejoras, manteniendo siempre un tono respetuoso y colaborativo. Se realizarán dos rondas (aunque se podrían hacer más).
Finalmente, cada grupo se reúne de nuevo, incorpora las sugerencias y revisa la redacción para garantizar coherencia, claridad y la aplicación de un lenguaje inclusivo.
Fase 5: Laboratorio de IA ética
Duración: 2 sesiones
Integración con Machine Learning for Kids:
1. Construcción del dataset ético:
- Cada estudiante contribuye con 10 pares de prompts (sesgado vs. corregido) etiquetados con:
• Variables demográficas consideradas.
• Tipo de prejuicio mitigado.
• Estrategia aplicada.
- Entrenamiento del modelo predictivo:
- Configuración de parámetros de clasificación (árbol de decisiones).
- Pruebas iterativas con validación de falsos positivos/negativos.
- Prototipo de asistente ético:
- Integración del modelo en una web app.
- Diseño de una interfaz amigable con sistema de alertas preventivas.
Fase 6: Prueba y retroalimentación
Duración: 1 sesión
Metodología de testeo:
1. Simulación de casos límite:
- Cada equipo diseña 3 escenarios complejos (ej.: consultas sobre roles de género + discapacidad).
- Aplicación en paralelo: prompts sin checklist vs. con checklist.
- Sesión de valoración colaborativa:
- Feedback en cadena: rotar las checklists entre equipos para añadir comentarios con notas adhesivas virtuales (ej.: “Falta considerar dialectos no hegemónicos”).
- Metarreflexión grupal usando la técnica “Antes pensaba… Ahora pienso…”
Ejemplos de Inteligencias Artificiales para ayudar en el proyecto
-
ChatGPT (OpenAI):
- Uso: Ayuda con la redacción del guión y la investigación sobre temas relacionados con la IA. También puede generar ideas y responder preguntas técnicas.
- Ejemplo: Los estudiantes pueden preguntarle a ChatGPT sobre ejemplos de IA en la vida cotidiana o pedir ayuda para redactar partes específicas del guión.
-
DALL-E (OpenAI):
- Uso: Creación de imágenes y gráficos para acompañar el podcast o para el material promocional.
- Ejemplo: Generar una imagen representativa de la inteligencia artificial para usar como portada del podcast.
Desde la Agencia de análisis esperamos que estas orientaciones sean útiles para crear vuestra guía. No olvidéis que la práctica y la cooperación en vuestro equipo os ayudarán a mejorar vuestro documento. ¡Hasta el próximo prompt!
Lectura facilitada
Fase 1: Activación e exploración inicial
Duración: 1 sesión
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Revisión colectiva de conceptos (25 min):
- O grupo-clase aprende palabras clave como inclusión, equidade e erro.
- Vemos exemplos reais de respostas de intelixencia artificial (IA) que teñen erros sobre xénero, cultura ou capacidades das persoas.
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Chuvia de ideas guiada (25 min):
- Actividade “Prompt problemático”: Cada estudante trae un exemplo real onde a IA deu unha resposta con prexuízos.
- Galería de boas prácticas: En parellas, revisamos exemplos de prompts ben escritos.
- Xuntamos os exemplos en catro categorías:
- Como escribir de forma inclusiva.
- Exemplos de antes/despois.
- Erros frecuentes e formas de melloralos.
- Como comprobar se un prompt é correcto.
Os estudantes propoñen casos de prompts que poden ter erros ou que son bos exemplos. Estes exemplos axudarán na seguinte fase.
Fase 2: Grupos de expertos
Duración: 1 sesión
- Formamos grupos. Cada grupo traballa unha categoría da fase anterior.
- O grupo aprende máis sobre a súa categoría usando:
- Información guiada con recursos que xa temos.
- Validación cruzada: Cada grupo ensina os seus avances a outro grupo. Reciben comentarios seguindo o “feedback semáforo”:
- Verde: está ben.
- Ámbar: mellorable.
- Vermello: hai que cambialo.
Fase 3: Creación da guía interactiva
Duración: 2 sesións
Cada grupo fai unha parte da guía seguindo este índice:
- Parte teórica:
- Explicación sinxela sobre IA e inclusión con debuxos.
- Lista de boas prácticas con iconas.
- Diagrama para saber se un prompt está ben escrito.
- Banco de recursos:
- Pequenos titoriais feitos polos estudantes (ex.: “Como evitar prexuízos de xénero en 3 pasos”).
- Lista de prompts mellorables con versión corrixida.
- Checklist interactiva:
- Puntuación de inclusión en tres niveis.
- Proba de autoavaliación con consellos automáticos.
Fase 4: Revisión e melloras
Duración: 1 sesión
Cada grupo presenta a súa parte da guía.
- Cada grupo envía un representante a outro grupo para comentar e mellorar as ideas.
- Fanse dúas roldas para asegurar bos comentarios.
- Finalmente, cada grupo revisa e mellora a súa parte, asegurando que a linguaxe sexa clara e inclusiva.
Fase 5: Laboratorio de IA ética
Duración: 2 sesións
Traballo con Machine Learning for Kids:
1. Creación dun conxunto de datos ético:
- Cada estudante achega 10 exemplos de prompts (con erro e corrixido).
- Engaden información sobre o tipo de erro e como o corrixiron.
- Adestramento dun modelo de IA:
- Configuran un sistema que aprende a recoñecer os erros.
- Fan probas para mellorar os resultados.
- Creación dun asistente ético:
- Integran o modelo nunha aplicación web.
- Deseñan unha interface sinxela con avisos para mellorar os prompts.
Fase 6: Proba e valoración
Duración: 1 sesión
- Simulación de casos difíciles:
- Cada grupo crea 3 situacións complexas (ex.: sobre xénero ou discapacidade).
- Comparan resultados con e sen checklist.
- Revisión en grupo:
- Cada equipo revisa o traballo doutro equipo e deixa comentarios con notas adhesivas.
- Reflexión final:
- Técnica “Antes pensaba… Agora penso…” para valorar o aprendido.
Lista de cotejo
Completa a lista de cotexo marcando as casas correspondentes ás actividades rematadas.
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Logro de insignias
Una vez finalizada la elaboración del trabajo es el momento de asignar las insignias alcanzadas en el desempeño de vuestra misión.
Innovación. Indicadores
- Originalidad de los temas tratados en la guía.
- Enfoque creativo y novedoso sobre aspectos de la IA.
- Aplicación innovadora de los contenidos trabajados.
Cooperación. Indicadores
- Comunicación eficaz y distribución equitativa de las tareas y responsabilidades.
- Resolución colaborativa de problemas y desafíos.
- Inclusión y valoración de las ideas de todos los miembros del equipo.
Presentación. Indicadores
- Claridad y fluidez en la exposición de los contenidos.
- Capacidad para mantener el interés y atención del público de la guía.
- Organización lógica y coherente en el desarrollo de la guía.
Técnica. Indicadores
- Calidad en la edición del documento.
- Uso efectivo de herramientas de edición de texto e imagen.
- Implementación de efectos tipográficos y visuales.
Investigación. Indicadores
- Claridad y precisión en la documentación del trabajo realizado.
- Inclusión de descripciones detalladas de cada etapa del proceso.
- Facilidad de comprensión y seguimiento por terceros.
Servicio. Indicadores
- Facilidad de uso y accesibilidad de la guía para la diversidad de público.
- Diseño intuitivo y amigable de la estructura de la guía.
- Iteraciones y mejoras basadas en comentarios de los usuarios.
Sostenibilidad. Indicadores
- Uso responsable y sostenible de recursos digitales.
- Sensibilidad hacia la eliminación de sesgos culturales discriminatorios.
- Inclusión de reflexiones sobre la importancia de la inclusión en la IA.
Adaptabilidad. Indicadores
- Capacidad para superar obstáculos y desafíos durante la guía.
- Persistencia y determinación del equipo.
- Aprendizaje y mejora continua a lo largo de la exploración.
Si necesitáis la versión impresa, podéis emplear el PDF de los indicadores disponible en la sección de Archivos adjuntos.
Obra publicada con Licencia Creative Commons Reconocimiento Compartir igual 4.0