DESTACADOS
Temas especiales
Por la Dra. Ghalia Nassreddine, Universidad Rafik Hariri, Líbano;
Dr. Obada Al-Khatib, Universidad de Wollongong en Dubai, EAU;
Dr. Mohamad Nassereddine, Universidad de Wollongong en Dubai, EAU
Dr. Tanujit Chakraborty, Universidad de la Sorbona Abu Dhabi EAU
Perspectivas académicas
Profesor Derin Ural, Universidad de Miami, EE.UU.
Edición especial
Febrero de 2025
Liderazgo destacado
Profesor Khalid Hussain, Decano de Ingeniería e Informática, AURAK, EAU
Perspectivas del sector
Dr. Waddah Ghanem Al Hashmi, Presidente del Comité Federal de SST en los EAU
Voz del estudiante Nour Mostafa Kamel, AURAK, EAU
Tendencias
Anne-Gaelle Colom, Universidad de Westminster, Reino Unido
Contenido
Editorial
Laura Vásquez Bass 04
Bienvenido al UniNewsletter
Temas especiales
Descubriendo el papel de la IA generativa en la enseñanza de la ingeniería: Una visión general de sus oportunidades y retos
Por la Dra. Ghalia Nassreddine, Departamento de Informática y Sistemas de Información, Universidad Rafik Hariri, Líbano; la Dra. Obada Al-Khatib, Escuela de Ingeniería, Universidad de Wollongong en Dubai, EAU; el Dr. Mohamad Nassereddine, Escuela de Ingeniería, Universidad de Wollongong en Dubai, EAU.
Temas Especiales
Convertir la ciencia de datos en acción: Casos prácticos para construir un futuro sostenible con la ingeniería de la ciencia de datos
Por el Dr. Tanujit Chakraborty Profesor Asociado de Estadística y Ciencia de Datos, Universidad de la Sorbona Abu Dhabi, EAU
Por el Dr. Waddah S Ghanem Al Hashmi, Presidente del Comité Federal de SST en los EAU y Director Principal en el Sector de la Energía 14 Perspectivas académicas
Impartiendo una clase de ingeniería con un chatbot como asistente docente
Por la profesora Derin Ural, Facultad de Ingeniería, Universidad de Miami, EE.UU.
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Liderazgo destacado
Adopción de soluciones basadas en la IA en la Universidad Americana de Ras Al Khaimah (AURAK):
Entrevista con el Profesor Khalid Hussain, Decano de Ingeniería e Informática
El papel de los ingenieros en la sociedad y la industria: Una habilidad para la vida, y no necesariamente una profesión
Perspectivas del sector Voz
De la resistencia a la integración: Una reflexión sobre mi viaje con la IA en el mundo académico
Por Nour Mostafa Kamel, Licenciado en Ingeniería Informática, Universidad Americana de Ras Al Khaimah (AURAK), EAU
Tendencias
Adaptarse al futuro: Prepararse para el desarrollo de software en la era de la IA generativa
Por Anne-Gaelle Colom, Jefa Adjunta de Escuela y Directora de Aprendizaje y Enseñanza, Escuela de Informática e Ingeniería, Universidad de Westminster, Londres, Reino Unido
Bienvenido a UniNewsletter
Ha sido una experiencia maravillosa trabajar con este amplio conjunto de ingenieros y esperamos sinceramente que disfrutéis de las interesantes ideas y palabras de sabiduría que tienen que ofrecer.
Aunque estoy increíblemente feliz por mi decisión de cursar estudios superiores en Humanidades -después de todo, me han preparado rigurosamente para mi trabajo con UniNewsletter- leer este fascinante número sobre diversas formas de vías de ingeniería e IA me hizo envidiar a los afortunados estudiantes que tienen por delante esta trayectoria de aprendizaje. Este número especial, "Ingeniería en la era de la IA generativa", está compuesto por una gama verdaderamente diversa de ingenieros, formados en ingeniería civil, mecánica o medioambiental, así como ingenieros de software informático. Apreciando el tremendo impacto que la IA está teniendo en la educación, nos pareció oportuno destacar los debates cambiantes sobre cómo una disciplina altamente técnica como la ingeniería se beneficia enormemente de las capacidades de racionalización de la IA, pero también considera sus peligros en la enseñanza de la ingeniería. La escritora de la Voz del estudiante de este número, Nour Mostafa Kamel, describe incisivamente esta dialéctica como "la promesa y los peligros" de la IA. Queríamos preguntar cómo podrían los estudiantes de diversas ramas de la ingeniería adquirir los conocimientos de IA necesarios para encontrar trabajo hoy en día, al tiempo que adquieren la inmensa cantidad de aptitudes prácticas y técnicas que son fundamentales para el conjunto de habilidades de los ingenieros. Los colaboradores de este número respondieron a nuestra llamada de forma reflexiva y profunda, y ofrecieron abundantes consejos instructivos tanto a las instituciones con programas de ingeniería como a los estudiantes matriculados o que solicitan ingresar en ellas. Incluso han planteado sus propias preguntas, que estamos seguros serán una lectura esclarecedora.
Comenzamos el número con el primero de los dos artículos de nuestra sección Temas especiales, un artículo muy informativo escrito conjuntamente por la Dra. Ghalia Nassreddine, de la Universidad Rafik Hariri de Líbano, y los Dres. Obada Al-Khatib y Mohamad Nassereddine, de la Universidad de Wollongong de Dubai (EAU). Ofrecen un debate detallado y panorámico sobre las oportunidades y los retos a los que se enfrentan las instituciones a la hora de incorporar la IA a la enseñanza de la ingeniería. Para quienes busquen una base sobre cómo pueden utilizarse las
Laura Vásquez Bass
tecnologías de IA en diversas capacidades para apoyar la experiencia de los estudiantes, ésta es una lectura obligada. Nuestro segundo artículo de Temas especiales es del Dr. Tanujit Chakraborty, Profesor Asociado de Estadística y Ciencia de Datos de la Universidad Sorbona de Abu Dhabi, EAU. El Dr. Chakraborty analiza cómo la ingeniería de la ciencia de datos está impulsando el progreso de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU. Técnicas como el aprendizaje automático, la previsión y la IA generativa transforman los datos brutos en herramientas procesables en ámbitos como la salud pública, la estabilidad económica y la planificación urbana. Los casos prácticos que destaca muestran cómo las soluciones innovadoras basadas en datos están salvando la distancia entre la teoría y el impacto en el mundo real, con el objetivo de construir un futuro sostenible.
En la sección Perspectivas académicas de este número, la profesora Derin Ural, de la Universidad de Miami (Florida, EE.UU.), explora la integración de un chatbot de IA como asistente docente en su curso de ingeniería. El chatbot, "Kay", se diseñó para alinearse con los objetivos del curso, ofreciendo apoyo en tiempo real, explicaciones personalizadas y resúmenes de temas complejos a los estudiantes. La Dra. Ural informa de que los estudiantes encontraron que el chatbot era una herramienta accesible y valiosa, especialmente los que compaginaban el trabajo con horarios no tradicionales. Concluye que, aunque no sustituyó -ni podía sustituir- a la instrucción humana, el chatbot mejoró el aprendizaje y el compromiso, lo que demuestra el potencial de la IA para complementar los métodos de enseñanza tradicionales.
El siguiente en nuestra distinguida sección de Focos de Liderazgo es el profesor Khalid Hussain, Decano de Ingeniería e Informática de la Universidad Americana de Ras Al Khaimah (AURAK), EAU. El profesor Khalid nos habla de su carrera de más de tres décadas en el mundo académico, que comenzó en el Reino Unido. Analiza en profundidad las formas en que AURAK -la primera institución de los EAU en ofrecer una licenciatura en IA- se está adaptando para formar eficazmente a sus estudiantes en la era de la IA. También aporta muchas ideas sabias sobre cómo debe utilizarse exactamente la IA para mantener la integridad de las competencias básicas de ingeniería que son esenciales para todos los ingenieros.
Siguiendo al Profesor Khalid, en este número estamos increíblemente emocionados de presentaros a todos una nueva sección del UniNewsletter. Tenemos el privilegio de presentar un artículo del Dr. Waddah S Ghanem Al Hashmi, Presidente del Comité Federal de
SST en los EAU y Director Senior del Sector Energético, en nuestra sección Perspectivas del sector. Como sugiere su título, queríamos que los lectores del UniNewsletter tuvieran la oportunidad de escuchar a profesionales experimentados que trabajan activamente en carreras industriales. En el contexto de este número, el Dr. Waddah es Doctor en Ingeniería Medioambiental por la Universidad de Cardiff (Gales, Reino Unido), pero ha seguido una carrera de enorme éxito y está considerado una autoridad mundial en materia de Gobierno y Liderazgo en Organizaciones de Salud, Seguridad y Medio Ambiente (HSE) y Alta Fiabilidad. Dada la diversa trayectoria que ha seguido su carrera, el Dr. Waddah escribe un artículo que invita a la reflexión sobre las habilidades únicas de los ingenieros y sugiere que tienen mucho que ofrecer más allá del territorio inmediato de su disciplina.
Como ya he contado, la colaboradora de la Voz del estudiante de este número es Nour Mostafa Kamel, estudiante de Ingeniería Informática en AURAK. Nour escribe sobre su experiencia del auge de la IA, que se produjo a mitad de sus estudios, y aborda cómo su escepticismo inicial ante las herramientas de IA se ha ido reduciendo con el tiempo. Escribe apasionadamente sobre las alegrías y dificultades de aprender manualmente a programar antes de que existiera un asistente de IA para resolver los inevitables errores. Su artículo llega a una conclusión instructiva. Sugiere que las universidades deben plantearse seriamente evitar una exposición excesiva a la IA por parte de los estudiantes noveles, porque se perderán la experiencia de aprendizaje esencial de enfrentarse a la frustración y aprender a resolver problemas.
Cierra este número de nuestra sección Tendencias Anne-Gaelle Colom, de la Universidad de Westminster, Londres, Reino Unido. Las palabras de Anne-Gaelle son una lectura esencial para los ingenieros de software que se inician en este campo. Describe de forma experta cómo la IA no sólo ha cambiado el conjunto de habilidades necesarias para los desarrolladores, sino también cómo ha cambiado el mercado laboral , destacando de forma muy útil lo que deben hacer los desarrolladores para seguir siendo competitivos en el mercado actual. Al igual que Nour, Anne-Gaelle insiste en la importancia de la lucha en la experiencia de aprendizaje, argumentando que sin ella los estudiantes pasarán por alto el desarrollo del pensamiento crítico crucial y las habilidades analíticas que son primordiales para su éxito a largo plazo.
Ha sido una experiencia maravillosa trabajar con este amplio conjunto de ingenieros y esperamos sinceramente que disfrutes de las interesantes ideas y palabras de sabiduría que tienen que ofrecer.
Desbloqueando el papel de IA generativa en enseñanza de la ingeniería:
Una
visión general de sus oportunidades y retos
Dra. Ghalia Nassreddine,
Departamento de Informática y Sistemas de Información, Universidad Rafik Hariri, Líbano
Dr. Obada Al-Khatib
Escuela de Ingeniería, Universidad de Wollongong en Dubai, EAU
Dr. Mohamad Nassereddine
Escuela de Ingeniería, Universidad de Wollongong en Dubai, EAU
La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial (IA) que produce contenidos nuevos y originales que se parecen mucho a los creados por los humanos. Los sistemas tradicionales de IA se centran en predecir o clasificar valores o clases. Sin embargo, la IA generativa intenta producir contenidos que se ajusten a las peticiones de los usuarios. El contenido generado puede ser texto, imágenes, gráficos, audio o vídeo. A principios de la década de 2010, la IA generativa empezó a ganar atención, especialmente con el enorme desarrollo de las técnicas de aprendizaje profundo y los modelos transformadores como OpenAI y ChatGPT. Se convierte en una potente herramienta para crear contenidos realistas y atractivos que pueden imitar la creatividad humana.
La integración de la IA generativa puede considerarse el próximo gran paso en la evolución digital. Se ha convertido en una de las tecnologías más prometedoras y significativas. Sus aplicaciones en la enseñanza superior, especialmente en los campos de la ingeniería eléctrica e informática, permiten producir contenidos nuevos y originales que reflejan fielmente el trabajo creado por los humanos. Este enfoque tiene el potencial de transformar este campo. Puede ayudar a crear un entorno de aprendizaje interactivo y más atractivo en comparación con las herramientas tradicionales que hacen que la educación sea más participativa. Estas herramientas pueden mejorar los procesos cognitivos y dar lugar a un mejor rendimiento académico debido a su capacidad para aumentar los
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La integración de la IA generativa puede considerarse el próximo gran paso en la evolución digital. Se ha convertido en una de las tecnologías más prometedoras y significativas
índices de compromiso entre los estudiantes. Además, las herramientas de IA generativa ayudan a ofrecer experiencias de aprendizaje más personalizadas, como los sistemas de tutoría inteligente que se adaptan a las necesidades y preferencias únicas de un estudiante. Estas herramientas ayudan a identificar los puntos débiles de cada alumno y se centran más en mejorar estas áreas frágiles. Muchas organizaciones, como la Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO), demuestran la importancia del
aprendizaje personalizado y de los enfoques de apoyo que satisfacen las diversas necesidades de los alumnos. Además, los sistemas de tutoría inteligente utilizan IA generativa para supervisar el rendimiento de los alumnos y proporcionarles información en tiempo real. Esto puede permitir el ajuste de las técnicas de aprendizaje para satisfacer las necesidades individuales de aprendizaje, lo que permite a los profesores de ingeniería eléctrica e informática crear materiales más interactivos para avanzar en el compromiso de los estudiantes y prepararlos para citas industriales.
Además, las tecnologías de IA generativa pueden ayudar a los alumnos con necesidades educativas especiales. Por ejemplo, las herramientas de conversión de voz a texto potenciadas por IA, como Microsoft Translator, ayudan a los alumnos con deficiencias auditi-
vas, mientras que otras aplicaciones de IA proporcionan traducción de lengua de signos en tiempo real. Herramientas como ECHOES utilizan la IA para ayudar a los niños con autismo a desarrollar habilidades de comunicación social mediante simulaciones interactivas, lo que demuestra la capacidad de la IA para abordar diversos retos educativos. Además, la IA generativa puede utilizar la realidad virtual y aumentada para crear entornos de aprendizaje basados en simulaciones, como el aprendizaje basado en juegos.
El aprendizaje basado en la simulación es un tipo de aprendizaje experimental en el que los alumnos deben afrontar retos complejos dentro de entornos controlados, participando en "escenarios de la vida real" reproducidos. Este programa es mejor que la mayoría de las clases basadas en vídeo porque te ayuda a recordar lo que has aprendido, los escenarios son los mismos para que tus respuestas sean también las mismas y se te enseñan los métodos exactos necesarios para
Dr. Ghalia Nassreddine
completar tareas en un sector determinado. Por ejemplo, como se muestra en las imágenes de abajo, la IA generativa podría utilizarse para crear laboratorios virtuales en los que los estudiantes participaran en simulaciones de sistemas de energías renovables y se centraran en optimizar los resultados del sistema para una red híbrida fotovoltaica (FV), eólica y de red. Aquí vemos a los alumnos trabajando en el diseño de un sistema fotovoltaico utilizando un laboratorio virtual generado por una herramienta de IA.
Además, la IA generativa puede ayudar a los profesores de ingeniería eléctrica e informática a diseñar cursos recomendando estructuras, requisitos previos y secuencias basadas en los objetivos educativos de la ingeniería y las tendencias del sector. Las tecnologías de IA generativa pueden ayudar a producir libros de texto, apuntes de clase y modelos interactivos, ahorrando tiempo a los profesores y garantizando la relevancia de los contenidos. Además, las
tecnologías generativas de evaluación y retroalimentación impulsadas por IA pueden agilizar el proceso y reducir la carga de trabajo del profesorado. La siguiente ilustración orienta a las instituciones sobre cómo pueden integrar la IA generativa en sus sistemas.
Para integrar la IA generativa en los marcos institucionales, los departamentos de ingeniería deben identificar primero las áreas aplicables, como el apoyo a los estudiantes, la administración o el desarrollo curricular. Los objetivos deben alinearse con los resultados de aprendizaje del programa de ingeniería, con la aportación del profesorado y el personal para abordar las expectativas y preocupaciones. La elección de herramientas de IA adecuadas -como chatbots y recomendaciones de contenidos basadas en IA- requiere una alineación con el presupuesto y los objetivos institucionales. La creación de infraestructuras de
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IA generativa puede ayudar a los profesores de ingeniería eléctrica e informática a diseñar cursos recomendando estructuras, requisitos previos y secuenciación basados en los objetivos educativos de la ingeniería y las tendencias del sector”
Estudiante utilizando un laboratorio virtual generado por una herramienta de IA
datos sólidas garantizará el cumplimiento de la GDPR y la HIPAA, y las sesiones de formación para el profesorado y el personal son cruciales para la utilización eficaz de las herramientas de IA. Educar a los estudiantes sobre el papel y las ventajas de la IA puede fomentar la participación y ofrecer valiosos comentarios sobre su impacto en el aprendizaje y la administración.
A pesar de todas las ventajas de incorporar la IA generativa en la enseñanza superior de ingeniería, puede introducir muchos retos, como se ilustra a continuación:
• Violación de la privacidad de los datos: El conjunto de datos que se utiliza para entrenar modelos extensos de lenguaje (LLM) puede incluir información personal identificable (IPI). Los desarrolladores deben garantizar el cumplimiento de las leyes de privacidad excluyendo o eliminando la IIP.
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• Divulgación de información sensible: La mayor accesibilidad de las herramientas de IA podría llevar a compartir accidentalmente información sensible, como datos de pacientes o estrategias patentadas. Son necesarias una gobernanza, unas directrices y una comunicación claras para proteger la información sensible y la propiedad intelectual.
Para abordar estos retos y fomentar la unitización responsable de la IA dentro de la enseñanza de la ingeniería, es fundamental desarrollar marcos éticos que den prioridad a la transparencia, la equidad y la responsabilidad. Además, las instituciones deben reforzar las medidas de ciberseguridad para proteger los datos sensibles entre todas las partes interesadas.
• Procedencia de los datos: Los sistemas generativos de IA analizan datos masivos que pueden estar sujetos a una gobernanza inadecuada, un origen dudoso, un uso no consentido o un sesgo. Así, los influenciadores sociales o los propios sistemas de IA pueden exagerar los errores.
• • Derechos de autor y exposición legal: Para entrenar las herramientas de IA generativa se utilizan grandes bases de datos que pueden proceder de fuentes distintas y poco claras. Así, los resultados de la IA generativa pueden violar la propiedad intelectual y producir amenazas legales y para la reputación . 1.
Para integrar la IA generativa en los marcos institucionales, los departamentos de ingeniería deben identificar primero las áreas aplicables, como el apoyo a los estudiantes, la administración o el desarrollo curricular. Los objetivos deben alinearse con los resultados de aprendizaje del programa de ingeniería, con la aportación del profesorado y el personal para abordar las expectativas y preocupaciones.
Temas Especiales
Dr. Tanujit Chakraborty
Profesor Asociado de Estadística y Ciencia de Datos Universidad de la Sorbona Abu Dhabi, EAU
“El viaje de los datos a la acción no está exento de desafíos. Cuestiones como el acceso a datos fiables, la ampliación de las soluciones y la adaptación de los marcos a las complejas condiciones del mundo real siguen siendo obstáculos clave.”
TLos Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas -la agenda 2030- representan un plan global para abordar retos acuciantes como la salud pública, la pobreza, la desigualdad, la sostenibilidad y la acción por el clima. La consecución de estos ambiciosos objetivos requiere algo más que ideas; exige soluciones que salven la distancia entre la teoría y la aplicación en el mundo real. Aquí es donde interviene la ingeniería de la ciencia de datos, que combina el poder de la inteligencia artificial (IA) y la resolución innovadora de problemas para diseñar herramientas prácticas que marquen la diferencia.
Aprovechando técnicas como el aprendizaje automático, el modelado predictivo y la previsión de series temporales, los ingenieros y los científicos de datos pueden transformar los datos brutos en perspectivas procesables. Sin embargo, el viaje de los datos a la acción no está exento de desafíos. Cuestiones como el acceso a datos fiables, la ampliación de las soluciones y la adaptación de los marcos de a las complejas condiciones del mundo real siguen siendo obstáculos clave. Las colaboraciones recientes -como el acuerdo de los gobiernos de EAU y Francia para impulsar la IA- señalan el creciente reconocimiento de la ciencia de datos como disciplina de ingeniería con potencial para abordar estos obstáculos e impulsar el progreso global.
En este artículo, vamos a explorar algunos ejemplos reales en los que la ingeniería de la ciencia de datos ha
aportado soluciones impactantes alineadas con los ODS, mostrando cómo estas herramientas están dando forma a un futuro más sostenible.
Caso práctico 1: Diseño de herramientas de IA para aplicaciones de salud móvil (mHealth)
Imagina que recibes un mensaje motivador en tu teléfono que te anima a dar un paseo o a practicar la atención plena. Estos pequeños empujoncitos, impulsados por la ingeniería de la ciencia de datos, forman parte de las intervenciones de salud móvil diseñadas para mejorar el bienestar. Con la creciente dependencia de las tecnologías móviles, las aplicaciones de salud móvil desempeñan un papel vital en la reducción de las disparidades sanitarias y en el avance del Objetivo 3 de los ODS: Buena salud y bienestar.
Desde el punto de vista de la ingeniería, diseñar herramientas de salud móvil implica crear algoritmos que se adapten y optimicen en tiempo real. Por ejemplo, el aprendizaje por refuerzo (un tipo de IA) ayuda a estos sistemas a aprender qué mensajes resuenan más entre los usuarios. En uno de nuestros proyectos, desarrollamos un algoritmo híbrido que utiliza el muestreo de Thompson (un método de aprendizaje por refuerzo) y modelos estadísticos para mejorar la eficacia de los mensajes de motivación en las aplicaciones de mSalud. Este enfoque se ha aplicado en la app “Drink Less”, que ayuda a los usuarios a reducir el
¿Cómo
podemos diseñar ciudades que no sólo sean funcionales, sino también sostenibles? La IA generativa, una herramienta de ingeniería de vanguardia, puede ayudar a los planificadores urbanos a visualizar y crear ciudades futuras.
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consumo peligroso de alcohol. Los mismos principios pueden extenderse a las aplicaciones de atención plena y actividad física, demostrando cómo pueden diseñarse las herramientas de IA de para abordar diversos retos sanitarios.
Caso práctico 2: Herramientas de previsión para el crecimiento económico y la gestión de epidemias
La previsión es una piedra angular de la ciencia y la ingeniería, ya se trate de predecir la trayectoria de un cohete o la subida de los precios al consumo. En el contexto del Objetivo 8 de los ODS: Trabajo Decente y Crecimiento Económico, unas previsiones precisas ayudan a los responsables políticos a diseñar estrategias económicas eficaces. Por ejemplo, diseñamos un modelo de red neuronal conjunta, FEWNet, para predecir las tasas de inflación en economías emergentes como Brasil, Rusia, India y China. Combinando los principios econométricos con el aprendizaje automático, FEWNet ofrece predicciones precisas que ayudan a los bancos centrales a tomar decisiones con conocimiento de causa.
Pero la previsión no es sólo economía. También es crucial para la salud pública. El modelado de epidemias, o "epicasting", utiliza herramientas de ciencia de datos para predecir la propagación de enfermedades como el dengue o la gripe. Nuestro equipo desarrolló un software que incor-
pora características clave de la enfermedad para proporcionar previsiones fiables, permitiendo intervenciones oportunas en las regiones afectadas. Estas herramientas ponen de relieve el ingenio de la ingeniería necesario para afrontar diversos retos, desde estabilizar las economías hasta salvar vidas.
Caso práctico 3: IA generativa para ciudades sostenibles
La urbanización se está acelerando, especialmente en los países en vías de desarrollo, lo que plantea retos como la congestión del tráfico, la contaminación y la pérdida de espacios verdes. ¿Cómo podemos diseñar ciudades que no sólo sean funcionales, sino también sostenibles? La IA Generativa, una herramienta de ingeniería de vanguardia, puede ayudar a los urbanistas a visualizar y crear ciudades futuras.
En un proyecto reciente alineado con el Objetivo 11 de los ODS: Ciudades y Comunidades Sostenibles, combinamos el modelado estadístico con la IA generativa para predecir la densidad de la red viaria en ciudades indias pequeñas y medianas. Este trabajo responde a preguntas críticas, como: ¿cómo serán nuestras ciudades futuras? ¿Cómo podemos planificar las infraestructuras para satisfacer la creciente demanda? Mediante el uso de indicadores espaciales y datos de movilidad humana,
nuestro marco ofrece a los planificadores perspectivas procesables para diseñar redes viarias eficientes y sostenibles. Técnicas similares pueden adaptarse globalmente, mostrando cómo las soluciones de ingeniería pueden abordar los retos urbanos.
Estos casos prácticos ilustran el potencial transformador de la ingeniería de la ciencia de datos. Desde aplicaciones sanitarias hasta previsiones económicas y planificación urbana, estas soluciones demuestran cómo los datos brutos pueden convertirse en herramientas impactantes. Pero el éxito requiere colaboración. Las asociaciones con responsables políticos, instituciones internacionales y centros de investigación como la Universidad Sorbona de Abu Dhabi garantizan que estas herramientas no sólo sean innovadoras, sino también prácticas y escalables.
De cara al futuro, nuestra investigación en curso se centra en la acción por el clima y la vigilancia de la calidad del aire, abordando el Objetivo 13 de los ODS: Acción por el Clima. Por ejemplo, estamos desarrollando modelos geométricos de aprendizaje profundo para predecir los niveles de contaminación atmosférica en ciudades como Delhi y Pekín. Estas herramientas, combinadas con principios de ingeniería, podrían ayudar a mitigar los efectos del smog y crear entornos urbanos más saludables.
Alcanzar los ODS es una tarea monumental, pero con soluciones innovadoras de ingeniería basadas en datos, esfuerzos de colaboración y un compromiso con la sostenibilidad, el futuro parece prometedor. La ingeniería de la ciencia de datos es más que un campo; es un puente que conecta los retos de hoy con las soluciones de mañana.
Enseñar una ingeniería Clase con un chatbot como Auxiliar de Enseñanza
Profesor Derin Ural
Profesor de Prácticas, Departamento de Ingeniería Civil y Arquitectónica, Facultad de Ingeniería, Universidad de Miami, Florida, EE.UU.
Revolucionar los enfoques pedagógicos medi ante la inteligencia artificial
Como miembro de la facultad de Ingeniería que se ha adaptado a las pedagogías centradas en el alumno, incluido el aprendizaje activo y alter nado a lo largo de mis tres décadas de carrera, tenía curiosidad por probar el uso de un chatbot de Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la experiencia de aprendizaje de mis alumnos. Fui testigo de que la integración de la IA en los entor nos educativos está catalizando cambios profundos en la forma en que diversos alumnos interactúan con el contenido del curso y se impli can mejor en el proceso de aprendizaje. Con la capacidad de crear chatbots específicos para cursos y temas, la IA se emplea cada vez más para ofrecer experiencias de aprendizaje personalizadas a los alumnos. Este artículo explora la implementación de un chatbot como asistente docente en un curso de ingeniería de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Miami (UM). Al examinar su capacidad para dilucidar conceptos complejos, responder a las preguntas de los estudiantes en cualquier momento del día y mejorar el compromiso, este piloto contribuye al creciente discurso sobre el papel de la IA en la enseñanza superior. Los resultados, respaldados tanto por los comentarios de los estudiantes como por la investigación académica, subrayan su potencial transformador.
Chatbots de IA: Un cambio de paradigma en la educación
El despliegue de chatbots de IA representa un cambio significativo en las metodologías de apoyo educativo, impulsado por el compromiso de mejorar el aprendizaje de los alumnos mediante la innovación tecnológica. Como miembro de la facultad de ingeniería, los chatbots tienen un uso fundamental para elaborar y explicar conceptos, y no para resolver problemas. Mi decisión de poner a prueba un chatbot se basó
“El despliegue de chatbots de IA representa un cambio significativo en las metodologías de apoyo educativo, impulsado por el compromiso de mejorar el aprendizaje de los estudiantes mediante la innovación tecnológica.”
en investigaciones como las de Tyton Partners, que subrayan el potencial de la IA para mejorar el compromiso académico. Al mismo tiempo, las ideas de Youth Today destacan la creciente dependencia de los alumnos de las soluciones basadas en IA para sus necesidades académicas e informativas. Como subraya The Chronicle of Higher Education, dotar a los educadores de las habilidades necesarias para desplegar eficazmente las herramientas de IA es imprescindible para el éxito sostenible de la generación de estudiantes que confían en las soluciones impulsadas por la IA. Participando en talleres de desarrollo profesional en la UM, este año he podido crear, probar y pilotar chatbots para mis clases de ingeniería. En la enseñanza de la ingeniería, donde el dominio de intrincados conceptos teóricos y prácticos es primordial, descubrí que los chatbots ofrecen un medio adaptable, atractivo y, lo que es más importante, accesible, de responder a las preguntas de los estudiantes sobre el contenido del curso. El hecho de tener estudiantes tradicionales y no tradicionales en la clase también demostró que ambos grupos se beneficiaron del chatbot, siendo los estudiantes que trabajaban a tiempo completo los que más se beneficiaron. El chatbot fue una alternativa eficaz a las horas de oficina del profesorado, para los que trabajan a tiempo completo.
Diseño e implementación de la iniciativa chatbot
El chatbot "Kay" empleado en mi curso se configuró meticulosamente para alinearse con los temas del curso y los objetivos de aprendizaje descritos en el programa. El nombre del bot, "Kay", se basaba en un líder de opinión vivo en la materia,
con el que los estudiantes pudieron reunirse durante una sesión a lo largo del semestre. Las funcionalidades del chatbot Kay incluían responder a preguntas técnicas, resumir en el contenido del curso, comparar modelos, dar ejemplos de mejores prácticas de ingeniería y recuperar información de interacciones anteriores para personalizar la ayuda. Desde una perspectiva instructiva, alinear los resultados del chatbot con los objetivos del curso requirió una importante inversión inicial en el diseño y la personalización de las instrucciones, mediante preguntas y respuestas iterativas, dando instrucciones al chatbot para que compartiera sus referencias. Tras un periodo de pruebas, el chatbot estaba listo para pilotar con mis alumnos. Ante la sorpresa de ver un enlace a un chatbot en el programa de estudios, los estudiantes se mostraron intrigados cuando se les presentó el chatbot como una herramienta suplementaria destinada a complementar, más que a sustituir, los métodos de instrucción directa.
Las capacidades clave del chatbot específico del curso incluían:
• Articular explicaciones detalladas de principios de ingeniería.
• Ofreciendo resúmenes concisos de los temas más destacados.
• Proporcionar respuestas en tiempo real a las consultas conceptuales fuera de las horas de clase programadas, que fue el atributo más impactante.
Se animó a los estudiantes a utilizar el chatbot de forma sistemática mediante tareas que les exigían trabajar primero sin acceso al chatbot, y luego comparar sus conclusiones con el resumen proporcionado al interactuar con el chatbot. A continuación, los estudiantes podían dar su opinión para evaluar su eficacia. Al principio del semestre, los
"El 67% de los estudiantes participantes estuvieron muy de acuerdo y el 33% de acuerdo en que el chatbot facilitó una comprensión más profunda del material complejo y reforzó su experiencia general de aprendizaje."
alumnos interactuaron con Kay planteando una o dos preguntas, mediante conversaciones breves. A medida que avanzaba el semestre, sus conversaciones empezaron a fluir de forma natural, con entre siete y nueve preguntas sobre diversos temas del curso.
Perspectivas empíricas a partir de las opiniones de los estudiantes
Una encuesta estructurada realizada al final del semestre a todos los estudiantes reveló tendencias convincentes:
Mejora de la eficacia del aprendizaje: el 67% de los estudiantes participantes estuvieron totalmente de acuerdo y el 33% de acuerdo en que el chatbot facilitó una comprensión más profunda de material complejo y reforzó su experiencia general de aprendizaje. Disfrutaron interactuando con el chatbot.
Confianza académica: El 67% de los participantes estaban totalmente de acuerdo y el 33% de acuerdo en que el chatbot influyó positivamente en su desarrollo como estudiantes más capaces y seguros de sí mismos. El chatbot fue entrenado para tener una mentalidad de crecimiento y un tono educado, lo que fue bien recibido por los estudiantes.
Respaldo universal: El 100% de los encuestados abogó por la integración continuada de chatbots en futuras iteraciones del curso.
Los comentarios cualitativos de los estudiantes ilustraron aún más el impacto del chatbot y su potencial para futuras clases:
• "Fue muy útil... Había información que se me olvidaba y el chatbot siempre podía traerme información de sesiones anteriores. Definitivamente es una herramienta que puede ser beneficiosa para los estudiantes, no para hacer trampas o hacer tareas por ellos, sino para ayudarles con partes que quizá no entiendan."
• "Como madre soltera que trabaja a tiempo completo, el chatbot me permitió continuar mis estudios... Me encontraba en una situación en la que me estaba retrasando en mis estudios y estaba pensando en dejarlos. Las interacciones del chatbot a altas horas de la madrugada fueron decisivas para mi éxito. Todas las clases deberían tener un chatbot TA".
Estas reflexiones subrayan el papel del chatbot de IA en la prestación de apoyo académico específico e individualizado para las distintas necesidades de los estudiantes.
Ventajas de la integración de la IA en la enseñanza de la ingeniería
Las aportaciones del chatbot fueron más allá de la satisfacción de las necesidades académicas inmediatas, pues aportaron ventajas pedagógicas más amplias:
• Accesibilidad ininterrumpida: Su disponibilidad las 24 horas del día y los siete días de la semana permitió a los estudiantes buscar aclaraciones y refuerzo de temas independientemente de la hora y de su ubicación.
• Aprendizaje personalizado: Aprovechando los datos de interacción, el chatbot ofreció una orientación matizada y adaptada a las trayectorias individuales de aprendizaje. Como miembro del profesorado que desarrolló el chatbot, tener la posibilidad de ver de forma anónima las preguntas formuladas por los alumnos permitió reforzar los temas durante las horas de clase.
• Eficiencia del tiempo de clase: Al abordar las preguntas más frecuentes, permite al profesorado dedicar más tiempo a los debates avanzados y a la tutoría.
Como madre soltera que trabaja a tiempo completo, el chatbot me permitió continuar mis estudios... Me encontraba en una situación en la que me estaba retrasando en mis estudios y estaba pensando en dejar mis cursos. Las interacciones del chatbot a altas horas de la noche fueron decisivas para mi éxito. Todas las clases deberían tener un chatbot TA.
Imaginando el futuro del aprendizaje potenciado por la IA
El despliegue de un chatbot como asistente docente en un curso de ingeniería aportó valiosas e inesperadas ideas sobre el potencial de la IA para aumentar los enfoques pedagógicos tradicionales. Aunque no es un sustituto de la profundidad de la instrucción humana, el chatbot demostró ser un complemento inestimable, mejorando la accesibilidad, el compromiso y la eficacia. Los comentarios de los estudiantes y la experiencia del profesorado en este proyecto piloto dan fe de la promesa de los chatbots de IA como herramienta transformadora de la educación. A medida que las tecnologías de IA siguen avanzando, su integración en los entornos académicos de la enseñanza de la ingeniería y otros ámbitos ofrece una vía convincente para redefinir los contornos de la enseñanza y el aprendizaje en el siglo XXI.
Adoptar soluciones basadas en IA en la Universidad Americana de Ras Al Khaimah (AURAK):
Entrevista con el profesor
Khalid Hussain, Decano de Ingeniería e Informática
Profesor Khalid, es un verdadero placer darle la bienvenida a la estimada cohorte de líderes destacados de la educación superior de UniNewsletter. Estamos expectantes por conocer su opinión exclusiva sobre lo que promete ser un impactante número especial sobre Ingeniería e IA generativa. ¿Podría empezar compartiendo con nuestros lectores su trayectoria como académico y líder? Concretamente, cómo sus experiencias culminaron en su incorporación a AURAK como Decano de la Facultad de Ingeniería e Informática.
Mi trayectoria en el mundo académico abarca más de tres décadas, durante las cuales he tenido el privilegio de ocupar progresivamente puestos de liderazgo de mayor responsabilidad en diversas instituciones de enseñanza superior. A lo largo de mi carrera, he desempeñado diversas funciones, como Decano, Director de Escuela, Decano Asociado y Jefe de
Departamento , lo que me ha permitido desarrollar una comprensión exhaustiva tanto del liderazgo académico como de los entresijos del crecimiento institucional.
Antes de embarcarme en mi carrera académica, trabajé como ingeniero de proyectos de perfeccionamiento de automóviles en la Asociación de Investigación de la Industria del Motor (MIRA) en el Reino Unido, lo que me proporcionó valiosísimos conocimientos de la industria que han influido en mi trabajo académico. Comencé mi andadura académica en la Universidad de Bradford (Reino Unido) en 1994, donde pasé más de 20 años contribuyendo tanto a la docencia como a la investigación en ingeniería, llegando a ser Decano de la Facultad de Ingeniería durante tres años.
En 2016, pasé a la Universidad de Wollongong en Dubai (UOWD) como Decano de Ingeniería y Ciencias de la Información, cargo que ocupé hasta 2022.
Profesor Khalid Hussain Decano de Ingeniería e Informática
Mi traslado a AURAK para convertirme en Decano de la Facultad de Ingeniería e Informática (SOEC) estuvo motivado por mi pasión por hacer avanzar la enseñanza de la ingeniería y la informática, promover la innovación y mejorar los resultados de los estudiantes. En este puesto, he tenido el privilegio de aplicar mi amplia experiencia en liderazgo académico para guiar a la universidad a través de un periodo de crecimiento significativo y mayor visibilidad, haciendo hincapié en la competitividad global y el impacto social.
AURAK es conocida por su compromiso con el avance de la educación en ingeniería.
¿Cómo ve la alineación de la IA generativa con los objetivos más amplios de innovación y excelencia académica de la universidad?
En AURAK, reconocemos que la ingeniería y la informática son fundamentales para abordar algunos de los retos más acuciantes de la sociedad, como el cambio climático, la sostenibilidad, la escasez de energía, la seguridad, el crecimiento demográfico, el envejecimiento de la población y la creciente preocupación por la escasez de alimentos y agua. Los ingenieros están en la vanguardia de la búsqueda de soluciones innovadoras a estos problemas mundiales y nos comprometemos a dotar a nuestros estudiantes de
En AURAK, reconocemos que ingeniería e informática son central para abordar algunos de los retos más acuciantes de la sociedad “ “
los conocimientos y habilidades necesarios para contribuir significativamente a estos esfuerzos. Nuestros programas de ingeniería están diseñados para hacer hincapié en áreas clave que se alinean con estos retos globales, como el diseño, la innovación, la sostenibilidad, las tecnologías inteligentes, las ciudades inteligentes, las energías renovables y, más recientemente, la inteligencia artificial.
La IA generativa representa la vanguardia de la innovación tecnológica y su integración en nuestros planes de estudios de ingeniería e informática se alinea a la perfección con la visión más amplia de excelencia académica e innovación de AURAK. La universidad lleva mucho tiempo comprometida con la promoción de un entorno que fomente el aprendizaje orientado al futuro y a la investigación, y el desarrollo de titulados que no sólo sean expertos en sus campos, sino también adaptables a las demandas en rápida evolución de las industrias modernas. No nos limitamos a enseñar a nuestros alumnos las últimas herramientas tecnológicas, sino que fomentamos una cultura de creatividad, pensamiento crítico e innovación, cualidades esenciales para el éxito en el panorama actual de la ingeniería, en rápida evolución.
En última instancia, la IAenerativa complementa la misión de AURAK de cultivar la próxima generación de ingenieros y tecnólogos capaces de liderar un cambio transformador tanto a escala regional como mundial, desarrollando soluciones innovadoras a los problemas más acuciantes del mundo.
Como se describe en este número, la IA generativa está revolucionando los flujos de trabajo en ingeniería, desde la simulación hasta la opti-
mización. ¿Cómo prepara AURAK a los estudiantes para que adopten estos cambios impulsados por la IA en sus futuras carreras?
AURAK ha estado a la vanguardia de la educación en IA en los EAU, convirtiéndose con orgullo en la primera institución del país en ofrecer un programa completo de licenciatura en IA. Como resultado del éxito del
AURAK ha estado a la vanguardia de la educación en IA en los EAU, convirtiéndose con orgullo en la primera institución del país en ofrecer un programa completo de licenciatura en IA. “ “
programa y de la demanda general, también hemos introducido recientemente una asignatura secundaria de IA que está disponible para todos los estudiantes de ingeniería, y también estamos ampliando nuestra oferta de postgrado para incluir un programa de máster en IA y Ciencia de Datos. Estas iniciativas reflejan nuestro compromiso de garantizar que los estudiantes de diversas
disciplinas de ingeniería estén equipados con los conocimientos y habilidades fundamentales en IA que serán esenciales para sus futuras carreras.
Estamos preparando a los estudiantes para que adopten las transformaciones impulsadas por la IA en el sector de la ingeniería, integrando las tecnologías de IA en todos nuestros planes de estudios de ingeniería e informática. Ofrecemos una serie de cursos especializados que se centran en la IA, el aprendizaje automático y el análisis de datos, haciendo especial hincapié en sus aplicaciones prácticas en contextos de ingeniería. Estos cursos y su uso de herramientas de vanguardia, como laboratorios de simulación de última generación basados en IA, algoritmos de optimización y modelos de análisis predictivo, están diseñados no sólo para proporcionar conocimientos teóricos, sino para dotar a los estudiantes de las habilidades técnicas necesarias para aplicar soluciones de IA a los retos de ingeniería del mundo real.
¿Y qué oportunidades y retos ve en la integración de las herramientas de IA generativa en los planes de estudios de ingeniería, especialmente en lo que se refiere a consideraciones éticas, colaboración y desarrollo de habilidades?
Integrar las herramientas de IA generativa en los planes de estudios de ingeniería ofrece a los estudiantes un sinfín de oportunidades para comprometerse con una de las tecnologías más transformadoras de nuestro tiempo. Estas herramientas permiten a los estudiantes innovar, optimizar diseños y simular soluciones a complejos retos de ingeniería de formas que antes eran inimaginables. Por ejemplo, las herramientas de diseño impulsadas por la IA permiten a
fomentar una mentalidad de responsabilid ad y rendición de cuentas. “ “
de la automatización, especial mente en ámbitos como el desplazamiento de puestos de trabajo y la equidad en la toma de decisiones. Para abordar estas preocupaciones, AURAK integra activamente en nuestros planes de estudios de ingeniería debates éticos sobre temas como la parcialidad en la tecnología de reconocimiento facial y los dilemas éticos en el diseño de vehículos autóno-
mundo laboral.
En su opinión, ¿cómo afectará la creciente presencia de la IA en los sectores de la ingeniería a las competencias básicas que se exigen a los futuros ingenieros? ¿En qué deberían centrarse ahora los estudiantes para seguir siendo competitivos?
La creciente presencia de la IA en los sectores de la ingeniería
Como he mencionado, en AURAK ya estamos preparando a nuestros estudiantes para este cambio mediante la integración de la IA y la ciencia de datos en nuestros planes de estudios de ingeniería e informática.
Además de las habilidades técnicas, el futuro de la ingeniería hará más hincapié en las habilidades interpersonales, como el pensamiento crítico, la
vanguardia con el mantenimiento de los principios y habilidades fundamentales de ingeniería que siguen siendo críticos?
En AURAK, creemos que una sólida comprensión de los principios fundamentales de la ingeniería es la base sobre la que deben construirse tecnologías avanzadas como la IA. Por lo tanto, nos aseguramos
De cara al futuro, además de la IA generativa, ¿cuál cree que será la próxima frontera para la educación y la investigación en ingeniería? ¿Hay tendencias concretas que le entusiasmen?
Creo que hay varias fronteras apasionantes en la enseñanza y la investigación de la ingeniería y la informática que están preparadas para dar forma al futuro de este
campo. Una de las áreas más atractivas es la ingeniería sostenible, que incluye avances en energías renovables, tecnologías ecológicas y desarrollo urbano sostenible. En AURAK, estamos profundamente comprometidos con la sostenibilidad y hemos integrado este enfoque en nuestros planes de estudios de ingeniería, pues somos plenamente conscientes de que las soluciones de ingeniería estarán en el centro de la transformación de la forma en que producimos, consumimos y desechamos los recursos.
Otra área de rápido crecimiento que me entusiasma es el desarrollo de sistemas inteligentes, especialmente en el contexto de las ciudades inteligentes, el Internet de las Cosas (IoT) y la robótica. Ofrecemos cursos y proyectos especializados en estas áreas que permiten a nuestros estudiantes contribuir a la transformación digital de la sociedad. Por último, me entusiasma especialmente el creciente impacto de la ingeniería biomédica, un área que revolucionará la asistencia sanitaria y las tecnologías médicas. Con los avances en áreas como la robótica médica, la medicina personalizada y la bioinformática, los ingenieros biomédicos desempeñarán un papel decisivo en la configuración del futuro de la asistencia sanitaria.
Gracias por todas sus reflexiones, profesor Khalid. Para terminar, ¿qué interesantes perspectivas generales se vislumbran en el horizonte de la Escuela de Ingeniería de AURAK? ¿Qué pueden esperar los estudiantes actuales y futuros?
Me entusiasma la promesa de futuro y confío en el abanico de apasionantes iniciativas que tenemos en nuestro horizonte y que mejorarán significativamente tanto la experiencia académica como las perspectivas profesionales de nuestros estudiantes. La Escuela de Ingeniería e Informática se ha comprometido a ampliar nuestros centros de investigación para centrarnos en campos punteros como la IA, los sistemas inteligentes y la energía sostenible, así como a intensificar
tutoría, la orientación profesional y las oportunidades de colocación. Mientras seguimos creciendo y evolucionando, los estudiantes de AURAK pueden esperar una vibrante comunidad académica dedicada a la innovación, la colaboración y la preparación profesional.
In addition to technical proficiency, we emphasize the importance of core engineering competencies that transcend specific technologies. For instance, systems thinking, the design process and the scientific method are key pillars of our curriculum.
Ultimately, our goal is to ensure that students are adaptable,
critical thinkers who can apply both traditional and advanced engineering tools in real-world scenarios. By grounding students in core engineering principles while simultaneously exposing them to the latest technologies, we are preparing them to be leaders who can drive innovation in the ever-changing engineering landscape.
Looking ahead, in excess of Generative AI, what do you see as the next frontier for engineering education and research? Are there specific trends that excite you?
I believe there are several exciting frontiers in engineering and computer science education and research that are poised to shape the future of the field. One of the most compelling areas is sustainable engineering, which includes advancements in renewable energy, green technologies and sustainable urban development. At AURAK, we are deeply committed to sustainability and have integrated this focus into our engineering curricula as we are keenly aware that engineering solutions
will be at the heart of transforming how we produce, consume and dispose of resources.
Another rapidly growing area that excites me is the development of smart systems, particularly in the context of smart cities, the Internet of Things (IoT) and robotics. We offer specialized courses and projects in these areas which enable our students to contribute to the digital transformation of society. Lastly, I am particularly excited about the growing impact of biomedical engineering, an area that will revolutionize healthcare and medical technologies. With advancements in areas such as medical robotics, personalized medicine and bioinformatics, biomedical engineers will be instrumental in shaping the future of healthcare.
Thank you for all of your thoughts, Professor Khalid. In closing, what overall exciting prospects are on the horizon for the School of Engineering at AURAK? What can current and prospective students look forward to?
I am thrilled about the promise of the future, and I’m confident in the range of exciting initiatives, which will significantly enhance both the academic experience and the career prospects of our students, on our horizon. The School of Engineering and Computing is committed to expanding our research centers to focus on cutting-edge fields such as AI, smart systems and sustainable energy, as well as intensifying our efforts to strengthen industry collaboration.
To further bolster employability, we are constantly evolving our academic offerings to stay aligned with industry needs and are also focusing on fostering strong alumni engagement which plays a crucial role in the success of our students via mentorship, career guidance and job placement opportunities. As we continue to grow and evolve, students at AURAK can look forward to a vibrant academic community that is dedicated to innovation, collaboration and career readiness.
mejorarán significativament e tanto la experiencia académica como las perspectivas profesionales de nuestros estudiantes, en nuestro horizonte
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Perspectivas del sector
El papel de los ingenieros en la sociedad y la industria
Una habilidad para la vida, y no necesariamente una profesión
Dr. Waddah S Ghanem Al Hashmi Beng (Hons), DipSM, DipEM, MBA, MSc, AFIChemE, FEI, MIoD, FIEMA Presidente del Comité Federal de SST en los EAU y Director Senior en el Sector de la Energía
"Creo firmemente en el compromiso académico y creo que el aprendizaje, si no se traduce en acción industrial (es decir, aplicación profesional) es a veces como conservar una caja de bombones hasta que llegan al precipicio de la caducidad."
MMuchos me han preguntado como líder -y especialmente como director durante los últimos 15 años de mi carrera- cuál fue la formación o certificación más crítica que obtuve que me ayudó a tener éxito en mis diversas funciones en la industria, tanto en mi trabajo a tiempo completo, como en mis actividades extracurriculares empresariales y basadas en la industria. Llevo trabajando algo más de 28 años y he desempeñado unas siete funciones distintas, principalmente en una empresa de energía con sede aquí en Dubai, pero también en alguna consultoría en un pasado lejano. Mi trabajo se ha desarrollado principalmente en el ámbito del Medio Ambiente, la Salud y la Seguridad (EHS), pero también me he extendido a muchas otras áreas, como la sostenibilidad, la planificación de la continuidad empresarial, la gobernanza corporativa, la excelencia operativa, el aprendizaje reflexivo, etc.
Creo firmemente en la erudición comprometida y considero que el aprendizaje académico, si no se traduce en acción industrial (es decir, aplicación profesional) es a veces como conservar una caja de bombones hasta que llegan al precipicio de la caducidad. Debería existir una espiral de aprendizaje y conocimiento para todos, y por ello son los procesos de aprendizaje por los que me he interesado más significativamente, sobre todo en los últimos 15 años, que por el conocimiento en sí. He reflexionado largo y tendido sobre la cuestión relativa al éxito y me he dado cuenta de que fueron mis fundamentos en ingeniería y lo que estudiar ingeniería me enseñó sobre "el proceso de pensar". Lo primero que aprendes como ingeniero es tu propósito, que consiste simplemente en resolver un problema o encontrar la forma de facilitar algo a la gente. Quieres llegar de un lado a otro de la orilla del río, así que construimos un puente.
Así que, cuando construyes un puente, lo que empiezas a aprender, además de lo obvio -las matemáticas de ingeniería, la física y los cálculos y el diseño, etc.- es cada uno de los propósitos a los que servirá, y a cuántos servirá. Así que, después de establecer el problema y buscar soluciones, viene el alcance de la solución. Entonces consideras las distintas opciones, comprendes los recursos para abordar el alcance, y luego construyes la solución al problema original. El problema está en los detalles, que gestiona un equipo multidisciplinar de ingenieros y arquitectos. Aunque todos proceden de disciplinas diferentes, todos son ingenieros que han recibido formación sobre los mismos fundamentos -algunos en las mismas materias básicas- pero lo más importante es que todos han recibido formación para pensar de forma sistemática, de forma lógica, aplicando el pensamiento lateral y enfoques científicos.
Así pues, es asombroso cómo un equipo de ingenieros, programados para hablar el mismo lenguaje funcional con un pensamiento basado en el mismo conjunto de principios, puede reunirse y trabajar en un reto práctico.
estudié junto a todos los ingenieros de primer curso, incluidos los mecánicos, eléctricos, civiles, etcétera. Incluso hicimos varios cursos juntos en el segundo año, momento en el que empezamos a especializarnos. Eran cursos como estudios energéticos con los ingenieros eléctricos e ingeniería geotécnica con los ingenieros civiles y termodinámica avanzada con los ingenieros mecánicos.
Hace 20 años que no tengo un trabajo que requiera mis conocimientos de la disciplina de ingeniería como parte importante de la función. A la mayoría de mis compañeros les ocurre algo parecido, y muchos ingenieros no utilizan gran parte de sus conocimientos de ingeniería disciplinar más allá de los primeros 5-10 años de su carrera. Soy un ingeniero medioambiental que se licenció hace unos 30 años con un BEng (Hons). Graduarme en Cardiff, en el sur de Gales, en el Reino Unido, fue una gran experiencia porque sólo dos o tres años antes de mi ingreso, el programa había sido de ingeniería de materiales y minas. Con el cierre de la mayoría de las minas, había que crear un nuevo tipo de ingeniero, uno que pudiera hacer frente a estos retos de tener que limpiar gran parte del desorden que habían provocado las industrias mineras y extractivas con anterioridad. Nos vimos impulsados a reutilizar terrenos, equipos y habilidades para el futuro.
Los ingenieros son ágiles. Desde un programa de ingeniería diseñado para construir minas y explotarlas, hasta un programa diseñado para cerrar y desmantelar esas mismas minas y sus instala-
"Los
ingenieros son ágiles... esto es lo fascinante de los ingenieros y es, de hecho, la razón por la que los ingenieros pueden, más adelante en su vida, dedicarse a muchas otras profesiones, como la informática, las finanzas, la gestión, etc.".
ciones asociadas, necesitas un ingeniero para ambas cosas. Y puedes transformar al ingeniero para un propósito en el otro con relativa rapidez. Esto es lo fascinante de los ingenieros y, de hecho, es la razón por la que los ingenieros pueden, más adelante en su vida, desempeñar muchas otras profesiones, como en informática, finanzas, gestión, etc. De hecho, aunque se considera que tienen comparativamente menos aptitudes para las personas, en la década de 2000, en muchas empresas europeas se empleaba incluso a ingenieros con diversas experiencias organizativas en funciones de RRHH.
Incluso he utilizado mis conocimientos de ingeniería para ayudar a crear empresas. Como experto en gobernanza y liderazgo, gran parte del trabajo de estructuración que realicé se basaba en mi pensamiento estructurado de ingeniero. Como director, el diseño de los trabajos que tenía a mi cargo en medio ambiente, salud y seguridad, sostenibilidad, excelencia operativa o garantía marina se basaba en las aptitudes básicas, el pensamiento racional y los enfoques de tipo marco en los que me formé y que seguí explorando (en mi tiempo libre) a lo largo de los años.
Con la llegada del mundo de los avances digitales, incluido el poder de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AM) que explora este número especial, los ingenieros se encuentran, en mi opinión, divididos entre dos generaciones. La generación de más edad comprende y aprecia los primeros principios del aprendizaje en ingeniería. Cuando hice la carrera de ingeniería, allá por los años 90, todavía utilizábamos papel y bolígrafos de pluma pesada para hacer dibujos de ingeniería. De hecho, empecé a utilizar un modelo muy básico del programa AutoCAD hacia los últimos años.
Programando -en aquella época todavía utilizábamos un programa llamado Fortran 77, aunque por entonces ya se utilizaban lenguajes básicos- fue una de esas habilidades que nunca volví a utilizar en mi vida. Pero al decir esto, dado que tuve que desarrollar código, ¡comprendo lo más básico y, lo que es más importante, los
ales con la precisión de utilizar ChatGPT, por ejemplo, pero lo que yo diría que es más crítico para un ingeniero es comprender y apreciar que, independientemente del uso de la tecnología para ayudarles en sus tareas, siguen siendo en última instancia responsables y rinden cuentas de lo que ellos, como ingenieros, producen. Es ese sentido de propiedad y responsabilidad personal lo que no debe perderse.
Por último, en general se ha estigmatizado a los ingenieros por no ser tan emocionalmente inteligentes o empáticos como podrían ser. Estoy de acuerdo en que los ingenieros pueden ser muy racionales y menos creativos a veces. Eso no significa que los ingenieros no sean eficaces en las interacciones humanas y las ciencias sociales. Es el cultivo de estas habilidades personales, interpersonales y sociales lo que los ingenieros deben tratar de desarrollar en sí mismos. En mi opinión, los ingenieros tienen la oportunidad de combinar estas habilidades de pensamiento racional y de "ingeniería" con habilidades más sociales y personales que les permitan conver-
ingenieros se dediquen al aprendizaje experi mental y a la práctica reflexiva, al tiempo que desarrollan sus habilidades interpersonales, para permitirles llegar a ser eficaces, sea lo que sea lo que elijan hacer después de graduarse.
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Lo que yo diría que es más crítico que un ingeniero comprenda y aprecie es que, independientemente del uso de la tecnología para ayudarle en sus tareas, sigue siendo en última instancia responsable y debe rendir cuentas de lo que él, como ingeniero, produce. “
De la resistencia a la integración:
Una reflexión sobre mi viaje con la IA en el mundo académico
Nour Mostafa Kamel
Licenciatura en Ingeniería Informática
Universidad Americana de Ras Al Khaimah (AURAK), EAU
Como estudiante de último curso de Ingeniería Informática en AURAK, me encuentro, como muchos otros en estos tiempos, contemplando las promesas y los peligros que conllevan las tendencias de la inteligencia artificial (IA). AURAK, con su filosofía de pensamiento avanzado y su cultura impulsada por la excelencia, me ha brindado amplias oportunidades de participar de primera mano en varios tipos de servicios de IA en diversas tareas. En este ensayo compartiré algunas de mis percepciones basadas en la experiencia, al considerar el papel de la IA en la educación: ¿Es una herramienta, un tutor o una tentación?
La IA promete avances transformadores en todos los ámbitos, y la educación no es una excepción. Reflexionando sobre mi propia experiencia, agradezco que herramientas como ChatGPT no existieran cuando di mi primera clase de programación. La lucha de rastrear errores manualmente, perseguir puntos y comas perdidos y escribir mis propios comentarios en cada línea -para no olvidar su funcionalidad- fueron coordenadas cruciales en mi trayectoria de aprendizaje. La palabra clave de mi frase anterior es "lucha"; fue el aspecto de la lucha lo que hizo que los avances en el aprendizaje fueran difíciles de olvidar. Quizá una sabia sustancia química de mi cerebro recibió la señal de apreciar más el conocimiento, y aferrarse a él con más fuerza, ante lo mucho y duro que me costó adquirirlo y darle sentido. La velocidad a la que ChatGPT responde a nuestras preguntas y "resuelve" nuestros problemas hace que olvidemos con la misma rapidez lo que hemos aprendido, y en esto veo uno de sus riesgos más graves.
Adoptar la IA en mi flujo de trabajo ha sido un viaje plagado de escepticismo. Recuerdo que fui la última de mi círculo de amigos en utilizarla abiertamente, si es que la utilizaba. Mi fuerte aversión inicial provenía de la enorme preocupación que planteaba sobre la autenticidad de mi trabajo y la imagen que yo misma tenía de mi integridad, ya fuera académica o de otro tipo. A menudo me preguntaba: "¿Y si una vez obtengo
La lucha de rastrear manualmente los errores, perseguir los puntos y comas perdidos y escribir mis propios comentarios en cada línea -para no olvidar su funcionalidad- fueron coordenadas cruciales en mi trayectoria de aprendizaje
la nota máxima y me pregunto si soy yo quien la ha obtenido o ChatGPT? ¿Qué peaje pasaría eso en mi confianza en mis capacidades y, lo que es más importante, haría que mi cerebro se volviera perezoso? ¿Cómo lo aprovecho sin perderme a mí misma -mi voz- en el proceso?". En sus inicios, tenía fama de ser la salida de los estudiantes perezosos. Sin embargo, y a pesar de mis reservas iniciales, cada vez está más claro que la IA es cada vez más fiable y que negarse a adoptarla supondría perder una ventaja competitiva. Empecé a ver que mis profesores hablaban abiertamente de utilizarla y, de repente, ya no era tan escandaloso ni vergonzoso. Era cuestión de utilizarla correctamente o quedarte atrás, utilizarla incorrectamente y arriesgarte a comprometer la carrera que apenas has empezado a establecer. Con el tiempo, he aprendido a consultar sitios web de IA para tareas como volver a explicar diapositivas que no tenían sentido para mí o responder a consultas superespecíficas que las típicas búsquedas en Google no consiguen resolver. También me ayudó a acelerar el proceso de aprendizaje de nuevos lenguajes de programación, no sólo escribiendo código muy personalizado (que a veces no se ejecuta), sino también explicándolo línea por línea. Aunque echo de menos perseguir mis puntos y comas, la IA se ha convertido en una especie de tutor virtual: responde al instante y no se cansa de mis interminables preguntas. Es como si todos los estudiantes de nuestra generación tuvieran ahora una licenciatura no oficial en Ingeniería de Preguntados.
Aunque las herramientas de IA pueden ser increíblemente útiles, también están lejos de ser perfectas. Uno de sus mayores problemas, por ejemplo, es alucinar con recursos para sus afirmaciones o divagar con prosa florida donde no encaja. ¿Cuántas veces has hecho clic en un enlace que te ha dado ChatGPT para acabar en ninguna parte? Para utilizar la IA con eficacia, debes aprender a manejarla e invertir
tiempo en evaluar sus resultados. De hecho, incluso entonces, los resultados podrían seguir siendo a menudo de una calidad muy cuestionable. Sin embargo, lo que la mayoría de los estudiantes no tienen en cuenta es que escribir es un proceso, no sólo un producto. Si un alumno no pasa por el proceso, el producto final no es una prueba fiable de aprendizaje. Las sinapsis cerebrales se forman durante los momentos (a menudo frustrantes) de averiguar cómo articular las ideas o encontrar esa pieza que falta en la ecuación y saltarse este paso con atajos de IA socava el desarrollo del pensamiento crítico. En mi día a día con las herramientas de IA, hago un esfuerzo consciente para no permitir nunca que se apoderen de mi proceso creativo o que "piensen" por mí. La autora Joanna Maciejewska dijo: "Quiero que la IA me lave la ropa y los platos para que yo pueda hacer arte y escribir, no que la IA haga mi arte y mi escritura para que yo pueda lavar la ropa y fregar los platos", algo que me resuena profundamente. Al fin y al cabo, la ingeniería, al menos desde la perspectiva del diseño, es una forma de arte.
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Es evidente para mí, como alguien que experimentó el "boom de la IA" en plena carrera, que el uso de la IA debería retenerse en los cursos de fundamentos
Incluso antes de la llegada de la IA, el sistema educativo debía someterse a una importante revisión. Tal vez la IA sea el catalizador que provoque por fin los cambios que merecen las generaciones futuras. Mirando hacia el futuro, no temo que la IA pueda "apoderarse" de mi futuro trabajo. Uno de mis profesores nos dijo en una clase que la invención del ChatGPT para los programadores es como la invención de las calculadoras para los matemáticos. Acelera el proceso, permitiéndonos centrarnos en resolver problemas significativos en lugar de perder el tiempo en tareas repetitivas. La IA es, en esencia, una herramienta, una herramienta poderosa que puede mejorar la productividad, agilizar los flujos de trabajo y abrir nuevos caminos de posibilidades e inspiración. Nos empuja a replantearnos las estructuras tradicionales, permitiendo a los ingenieros explorar territorios inexplorados con mayor eficacia. Es evidente para mí, como alguien que experimentó el "boom de la IA" en plena carrera, que el uso de la IA debería retenerse en los cursos fundacionales. Más bien, las herramientas de IA deberían reservarse para su uso en etapas posteriores, cuando las personas estén más equipadas con una sólida base de conocimientos y puedan utilizarla con fines de productividad y asistencia, más que de salvación. Deberíamos aprovechar las capacidades de la IA para amplificar nuestros esfuerzos en lugar de sustituirlos. La IA está aquí para ayudar, no para sustituir, y reconocer esta distinción es clave para liberar su verdadero potencial en cualquier ámbito.
Adaptarse al futuro
Preparándonos para el desarrollo de software en la era de la IA generativa
Anne-Gaelle Colom
Subdirector de Escuela y Director de Aprendizaje y Enseñanza, Escuela de Informática e Ingeniería, Universidad de Westminster, Londres, Reino Unido
La IA generativa está revolucionando el desarrollo de software, permitiendo a los desarrolladores escribir código y crear prototipos de aplicaciones mucho más rápido de lo que antes era posible. Estos avances suponen un aumento significativo de la eficiencia, pero también señalan un cambio inminente en las habilidades necesarias para los desarrolladores de software. En última instancia, la IA generativa redefinirá las funciones de los desarrolladores de software y las expectativas puestas en ellos. Para los futuros estudiantes, padres y educadores, comprender estos cambios es fundamental para prepararse para el futuro.
Las herramientas de IA, como GitHub Copilot, ChatGPT y Cursor, destacan en la producción de código altamente modular y en la resolución de problemas previamente vistos o bien definidos. Esto significa que la demanda de desarrolladores junior, que tradicionalmente se centran en estas tareas, está disminuyendo. Las empresas están pasando de contratar desarrolladores junior a buscar profesionales con un conjunto de habilidades diferentes y más avanzadas para desarrollar nuevos flujos de trabajo que incluyan integraciones de IA.
Para seguir siendo relevantes, los desarrolladores tendrán que ser capaces de revisar, evaluar, mejorar e integrar el código generado por la IA en sistemas complejos. Esto también es cierto para los estudiantes que intentan incorporarse a la profesión. La necesidad de que desarrollen una base sólida en los principios de la informática nunca ha sido mayor. Los desarrolladores poco cualificados serán completamente sustituidos por la IA, y en su lugar, prevemos una mayor necesidad de personas que desempeñen funciones que requieran pensamiento crítico y supervisión estratégica. Deja que te explique por qué.
Se puede argumentar que la IA mejora significativamente la eficacia y las capacidades de todos los codificadores. Sin embargo, la verdad puede ser
"En última instancia, la IA generativa redefinirá las funciones de los desarrolladores de software y las expectativas puestas en ellos. Para los futuros estudiantes, padres y educadores, comprender estos cambios es fundamental para prepararse para el futuro."
Es en lo que yo llamaría el
"sufrimiento" donde los estudiantes desarrollan el pensamiento crítico, la resolución de problemas y las habilidades de resolución de problemas esenciales para convertirse en buenos desarrolladores.
algo diferente. Los codificadores con amplia experiencia en la construcción de soluciones complejas han aprendido a prever, reconocer y resolver problemas. Pueden utilizar la IA como herramienta para construir rápidamente varios prototipos de soluciones que pueden cuestionar, probar y optimizar, ampliando sus conocimientos en el proceso. También comprenden la importancia de la mantenibilidad del código. En consecuencia, evalúan y perfeccionan sistemáticamente de forma crítica las sugerencias generadas por la IA para garantizar la calidad y centrarse en decisiones arquitectónicas complejas y en la integración estratégica. En otras palabras, los desarrolladores experimentados utilizan la IA para acelerar el proceso de implementación de soluciones que ellos mismos diseñaron, crearon o, al menos, comprenden perfectamente.
Para los estudiantes y desarrolladores principiantes, codificar con IA parece inicialmente magia. En efecto, la IA es capaz de crear prototipos en cuestión de minutos e implementar la mayor parte de los requisitos de una aplicación media del mundo real. Como resultado, la tentación de confiar demasiado en la IA es enorme. Un proceso tradicional de aprendizaje de desarrollo de software implica escribir código desde cero, probarlo, cometer errores, introducir fallos, arreglarlos y reflexionar sobre esas experiencias. Este proceso iterativo, aunque desafiante, es donde se produce gran parte del aprendizaje profundo. Es en lo que yo llamaría el "sufrimiento" la frustración de la depuración, la persistencia necesaria para resolver problemas y el eventual momento "bombilla" de comprensión, donde los estudiantes desarrollan el pensamiento crítico, la resolución de problemas y las habilidades de resolución de problemas esenciales para convertirse en buenos desarrolladores.
La IA generativa puede acortar este proceso proporcionando soluciones prefabricadas. Cuando los alumnos dependen en gran medida del código generado por la IA, pierden la oportunidad de comprender plenamente la lógica, la estructura y los matices de la programación. Enfrentarse a un problema y aprender a superarlo es lo que crea la resistencia y la experiencia necesarias para afrontar retos más complejos en el futuro. Así pues, sin un esfuerzo deliberado, los desarrolladores noveles corren el riesgo de perderse los principios informáticos subyacentes y las experiencias profundas de resolución de problemas que fomentan el crecimiento.
Las instituciones educativas siempre deben adaptar sus planes de estudios para reflejar las tendencias de la industria, y esto es especialmente cierto en este caso. Los conocimientos tradicionales de codificación de siguen siendo esenciales, pero ahora deben complementarse con:
• Alfabetización en IA: Comprender cómo integrar y optimizar las herramientas de IA en los flujos de trabajo.
• Pensamiento crítico y creatividad: Evaluar y refinar los resultados generados por la IA para que sean precisos y pertinentes.
• Conciencia ética: Abordar los prejuicios y garantizar un uso responsable de la IA.
• Comprensión de problemas: Desarrollar una comprensión profunda de los problemas para guiar eficazmente a la IA en la creación de soluciones a medida.
• Ingeniería de instrucciones: Aprender a escribir instrucciones precisas y eficaces para dirigir las herramientas de IA.
El aprendizaje basado en el trabajo, como la incorporación de conocimientos de las prácticas laborales y
de cómo trabajan los desarrolladores senior, puede preparar aún más a los estudiantes para los retos del mundo real. Como se ha dicho antes, los desarrolladores sénior suelen trabajar en colaboración y utilizar la IA para agilizar los procesos sin dejar de supervisarlos. Las universidades pueden imitar estas prácticas mediante proyectos que combinen el trabajo en equipo, la integración de la IA y la revisión del código. Por ejemplo, el trabajo del curso podría incluir
Programación por parejas IA-estudiante, en la que los estudiantes colaboran con la IA para escribir código. El compañero de IA genera soluciones, pero el alumno refina y completa el código, especialmente en situaciones en las que los resultados de la IA son incompletos o defectuosos.
• Análisis crítico de los resultados generados por la IA, en el que los alumnos deben identificar posibles errores y áreas de optimización.
• Trabajar con APIs, en el que los alumnos deben resolver problemas al trabajar con APIs actualizadas que la IA "desconocía" y que tenían poca compatibilidad con versiones anteriores, lo que provocaba errores o fallos.
• Simulaciones de entornos profesionales, donde los estudiantes gestionan flujos de trabajo asistidos por IA, supervisan la calidad del código, garantizan su corrección y confirman que funcionaría en un escenario de misión crítica.
• Los alumnos también deberían utilizar la IA como una potente herramienta de aprendizaje. Con la ayuda de la IA, pueden experimentar con conceptos de codificación, generar ejemplos y depurar sus proyectos. Esto permite a los alumnos reforzar su comprensión, al tiempo que cultivan las habilidades independientes de resolución de problemas, esenciales para el éxito a largo plazo.
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A medida que la IA generativa se convierte en parte integrante del desarrollo de software, el acceso equitativo a estos recursos es fundamental. Los modelos avanzados de IA suelen requerir suscripciones de pago, lo que crea disparidades entre los estudiantes. Las universidades y facultades deben considerar la posibilidad de proporcionar licencias institucionales, garantizando que todos los estudiantes tengan la oportunidad de adquirir destreza con estas herramientas. Una tendencia creciente es que los costes de las API para las empresas han ido disminuyendo, pero se han encarecido para las suscripciones de los consumidores (el acceso
Adoptar la IA generativa en el desarrollo de software ya no es una opción, es esencial “ “
de los consumidores a o1 pro cuesta actualmente 200 $/mes).
Además, los educadores deben guiar a los estudiantes para que comprendan las implicaciones éticas del uso de la IA, a fin de prepararlos para adaptarse al desarrollo impulsado por la IA de forma responsable. Esto incluye abordar cuestiones como la propiedad intelectual, la parcialidad en los modelos de IA y el impacto social de la automatización.
Adoptar la IA generativa en el desarrollo de software ya no es una opción, es esencial. Sin embargo, para prosperar en este panorama en evolución, los aspirantes a desarrolladores deben encontrar un equilibrio y actuar con cautela. Aunque las herramientas de IA son potentes, aún no pueden sustituir a las capacidades creativas y analíticas de un desarrollador bien formado, capaz de identificar las soluciones defectuosas o incompletas propuestas por la IA.
Los estudiantes también tienen que cambiar de mentalidad. Ahora que la IA supera al desarrollador medio y a los que carecen de conocimientos avanzados, es esencial que los aspirantes a desarrolladores trabajen duro y se comprometan plenamente a dominar los fundamentos. Los estudiantes deben perseguir el aprendizaje basado en proyectos, explorar nuevas tecnologías, cometer errores y aprender de ellos para fomentar la creatividad y la resistencia necesarias para adaptarse a este campo dinámico.
Para concluir, la IA generativa es una fuerza transformadora en el desarrollo de software. Ofrece tanto retos como oportunidades para la innovación. Las instituciones educativas desempeñan un papel crucial a la hora de ayudar a los estudiantes a adoptar la IA de forma reflexiva y adquirir habilidades avanzadas que les permitan triunfar como profesionales adaptables, creativos y éticos en el competitivo sector de la ingeniería de software, que avanza rápidamente.
Nuestro flamante espacio de innovación es una zona polivalente para que los estudiantes trabajen en proyectos de grupo, presenten y expongan sus trabajos, estudien individualmente y socialicen. Está equipado con ordenadores y pantallas de última generación. Cortesía de la Universidad de Westminster.
