El Impacto de los Modelos Generativos de IA en la Educación Profesional de España

Estaciones de trabajo Z by HP y GitHub Copilot

La inteligencia artificial (IAG) generativa tiene el potencial de transformar la formación profesional en España. Esta tecnología puede usarse para crear experiencias de aprendizaje más personalizadas, eficientes y efectivas. Como definición somera la IA Generativa es un tipo de inteligencia artificial que puede crear nuevos contenidos, como texto, imágenes, código y música.

En esta entrada analizamos las posibilidades que existen para generar contenido educativo de calidad apoyado en la IAG y especialmente tratamos las soluciones que a las familias de Transformación Digital y STEM puede dar.

En FP Innova, teniendo en cuenta estudios de la IA Generativa como de los centros de FP en España, así el análisis «Radiografía de los Centros de FP en España» del Observatorio de la Formación Profesional de CaixaBank Dualiza (2024) presenta un panorama completo de la situación actual de los centros de FP en España. Este análisis destaca la diversidad de centros existentes, su evolución en los últimos años y los retos a los que se enfrentan. En este contexto, la irrupción de la Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) se presenta como una herramienta indispensable para la formación profesional en España, especialmente en las familias profesionales de Transformación Digital y STEM. Destaca además entre sus conclusiones principales:

• Diversidad de centros: El sistema de FP en España se caracteriza por una gran diversidad de centros, destacando en la evolución la mayor presencia de los centros específicos de FP.
• Crecimiento de los centros privados: En la última década se ha observado un crecimiento significativo en la matriculación en centros privados no concertados, especialmente en la modalidad a distancia y en el Grado Superior.
• Importancia de la FP pública: A pesar del crecimiento del sector privado, la mayor parte del alumnado de FP en España sigue estudiando en centros públicos, que además atienden a una mayor proporción de estudiantes extranjeros y con necesidades específicas de apoyo educativo.
• Entidades de formación para el empleo: Existe un volumen considerable de entidades de formación que operan en el ámbito laboral, con un registro y catálogo formativo diferente al de los centros docentes de FP.
• Redes de centros: Se están impulsando redes de centros de excelencia y centros de referencia nacional para fomentar la innovación, la experimentación y la formación del profesorado en FP. El asociacionismo entre centros de FP, como el caso de FPEmpresa, juega un papel importante en la articulación de intereses, la colaboración y el desarrollo de una identidad colectiva.

Estudio de Campo con Desarrolladores de Software e IA Generativa

La evolución de la programación nos ofrece un claro ejemplo de cómo la tecnología ha ido delegando tareas a las máquinas, allanando el camino para la IA Generativa. Tradicionalmente, se estimaba que un compilador podía generar alrededor del 10% de código adicional al escrito por un programador. Sin embargo, los avances en la tecnología de compiladores han logrado optimizar la generación de código a tal punto que, en algunos casos, superan la eficiencia del código escrito manualmente. Este proceso de automatización en la creación de código ha sentado las bases para la IA Generativa, que en un futuro cercano producirá código de mayor calidad que el humano. De hecho, la participación de la IA en el desarrollo de un proyecto será un indicador clave para medir su calidad.

Hemos revisado este reciente estudio que evalúa el impacto de la IA generativa en la productividad de los desarrolladores de software mediante el análisis de datos de tres ensayos controlados aleatorios realizados en Microsoft, Accenture y una empresa anónima de fabricación de productos electrónicos de la lista Fortune 100. Estos experimentos, que fueron realizados por las empresas como parte de sus tareas habituales, con un subconjunto de desarrolladores seleccionados al azar con acceso a GitHub Copilot, un asistente de codificación basado en IA que sugiere redacciones de código inteligentes. 

La conclusión, al combinar los tres ensayos sobre los 4.867 desarrolladores de software, del análisis revela un aumento del 26.08% (SE: 10.3%) en el número de tareas completadas entre los desarrolladores que utilizan la herramienta de IA. Cabe destacar que los desarrolladores menos experimentados mostraron mayores tasas de adopción y los mayores aumentos de productividad.

Estudio original Cui, Zheyuan y Demirer, Mert y Jaffe, Sonia y Musolff, Leon y Peng, Sida y Salz, Tobias, The Effects of Generative AI on High Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers (3 de septiembre de 2024). Disponible en SSRN: https://ssrn.com/abstract=4945566 o http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4945566

¿Qué implicaciones tiene para las familias de Formación Profesional enfocadas a la Transformación Digital y STEM en España?

Los resultados de este estudio tienen implicaciones significativas para la formación profesional en España, muy especialmente en aquellos centros que impartan las familias profesionales de Transformación Digital donde el código es clave como son Informática y Comunicaciones, Imagen y Sonido y Artes Gráficas. Además la IA Generativa de código resulta una herramienta fundamental en el subconjunto de Familias STEM de la Formación Profesional en España, estamos hablando de casi 2.800 centros educativos y de una población de alumnos matriculados por encima del 35%. 

La IA generativa tiene el potencial de revolucionar la forma en que se enseña y se aprende el desarrollo de software. Al proporcionar a los estudiantes acceso a herramientas como GitHub Copilot, podemos ayudarles a aprender más rápido y ser más productivos.

Existen multitud de usos de la IA Generativa en la Formación Profesional:

• Materiales de aprendizaje interactivos y personalizados:
  • La IA generativa podría crear tutoriales, ejercicios y evaluaciones adaptados al nivel y al ritmo de cada estudiante en cualquier asignatura de formación profesional, como electromecánica, informática o administración.
  • Un profesor de electromecánica podría utilizar la IA para generar simulaciones de circuitos eléctricos que permitan a los estudiantes experimentar con diferentes configuraciones.
  • Un profesor de informática podría utilizar la IA para generar programas informáticos personalizados que desafíen a los estudiantes y les ayuden a mejorar sus habilidades.
• Explicación personalizada de conceptos complejos:
  • Un profesor de administración podría utilizar la IA para generar explicaciones personalizadas de conceptos contables complejos, adaptando el lenguaje y la complejidad al nivel de comprensión de cada estudiante.
  • Un profesor de electromecánica podría utilizar la IA para generar simulaciones de motores eléctricos que permitan a los estudiantes explorar las consecuencias de diferentes configuraciones.
• Generación de conjuntos de datos sintéticos:
  • La IA podría generar conjuntos de datos sintéticos para la práctica en cualquier asignatura de formación profesional, como electricidad, electrónica o programación.
  • Un profesor de electricidad podría utilizar la IA para generar circuitos eléctricos sintéticos que permitan a los estudiantes practicar el análisis de circuitos.
  • Un profesor de electrónica podría utilizar la IA para generar esquemas electrónicos sintéticos que permitan a los estudiantes practicar el diseño de circuitos.

Una de las formas en que la IA generativa puede utilizarse para mejorar la formación profesional es proporcionando a los estudiantes acceso a herramientas como GitHub Copilot. Esta herramienta puede ayudar a los estudiantes a escribir código más rápido y eficientemente, lo que puede darles más tiempo para centrarse en otros aspectos del desarrollo de software, como el diseño y la arquitectura. Además, GitHub Copilot puede ayudar a los estudiantes a aprender nuevas tecnologías y marcos de trabajo, ya que puede generar código para una amplia variedad de lenguajes y plataformas.

Otro beneficio de utilizar la IA generativa en la formación profesional es que puede ayudar a los estudiantes a desarrollar habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas. Al trabajar con herramientas de IA generativa, los estudiantes tienen que aprender a interpretar y depurar el código generado por la IA, lo que puede ayudarles a desarrollar habilidades de pensamiento crítico. Además, los estudiantes pueden utilizar la IA generativa para crear prototipos de aplicaciones y experimentar con diferentes tecnologías, lo que puede ayudarles a desarrollar habilidades de resolución de problemas.

Además, la IA generativa puede ayudar a cerrar la brecha de habilidades entre los desarrolladores experimentados y los recién llegados. Al proporcionar a los estudiantes menos experimentados un mayor apoyo, podemos ayudarles a alcanzar su máximo potencial.

Además de cerrar la brecha de habilidades entre los desarrolladores experimentados y los recién llegados, la IA generativa tiene el potencial de revolucionar la forma en que aprendemos y trabajamos. Al proporcionar a los estudiantes menos experimentados un mayor apoyo y orientación, la IA puede ayudarles a alcanzar su máximo potencial y convertirse en desarrolladores altamente calificados.

Beneficios del uso de herramientas de IA generativa con estudiantes de Formación Profesional en el caso de Familias STEM y Transformación Digital

Hay varias formas en que la IA generativa se puede utilizar para mejorar la formación profesional en España en las familias profesionales STEM y las de Transformación Digital. Por ejemplo, esta tecnología se puede usar para:

1. Asistentes de codificación inteligentes para un aprendizaje personalizado:

• Herramientas como GitHub Copilot pueden revolucionar la enseñanza de la programación. Al proporcionar sugerencias de código en tiempo real, estos asistentes permiten a los estudiantes aprender a un ritmo propio, experimentar con diferentes enfoques y recibir información instantánea sobre su trabajo.
• Los profesores pueden utilizar estas herramientas para personalizar la experiencia de aprendizaje. Al analizar el código de cada estudiante, la IA puede identificar áreas de mejora y proporcionar ejercicios específicos para abordarlas. Esto permite un aprendizaje más eficiente y adaptado a las necesidades individuales.
• Imagina un estudiante de Desarrollo de Aplicaciones Web aprendiendo JavaScript. Copilot le ayudará a completar su código, y le sugerirá mejores prácticas y le alertará sobre posibles errores, acelerando su proceso de aprendizaje y mejorando la calidad de su código.

2. Simulaciones y entornos virtuales inmersivos para el desarrollo de habilidades prácticas:

• La IA generativa puede ayudar a crear elementos para simulaciones y entornos virtuales realistas programados por ejemplo en Unity para que los estudiantes practiquen sus habilidades en un entorno seguro. Esto es especialmente útil en áreas como la robótica, la automatización industrial o la ciberseguridad, donde los errores en el mundo real pueden ser costosos o peligrosos.
• En un ciclo de Mecatrónica Industrial, los estudiantes podrían usar una simulación de una línea de producción generada con la ayuda de la IA para diagnosticar fallos, programar robots o optimizar procesos, sin el riesgo de dañar equipos reales.
• Estas simulaciones también permiten a los estudiantes experimentar con diferentes escenarios y variables, lo que les ayuda a desarrollar un pensamiento crítico y una capacidad de resolución de problemas más sólida.

3. Generación de contenido educativo dinámico y personalizado:

• La IA generativa puede crear materiales de aprendizaje interactivos y personalizados, como tutoriales, ejercicios y evaluaciones, adaptados al nivel y al ritmo de cada estudiante.
• Un profesor de Sistemas de Telecomunicaciones e Informáticos podría usar la IA para generar explicaciones personalizadas sobre conceptos complejos, adaptando el lenguaje y la complejidad al nivel de comprensión de cada estudiante.
• La IA también puede generar conjuntos de datos sintéticos para la práctica, lo que permite a los estudiantes trabajar con datos realistas sin comprometer la privacidad o la seguridad.

En general, la IA generativa tiene el potencial de mejorar significativamente la formación profesional en España. Al proporcionar a los estudiantes acceso a herramientas como GitHub Copilot, podemos ayudarles a aprender más rápido, ser más productivos y desarrollar habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas. Al proporcionar a los estudiantes y desarrolladores herramientas y recursos innovadores, la IA puede ayudar a cerrar la brecha de habilidades, mejorar la productividad y fomentar la creatividad.

El futuro de la FP está ligado al desarrollo e integración de la IA Generativa. Los centros que sepan adaptarse a esta nueva realidad estarán mejor preparados para que sus estudiantes sean los profesionales del mañana.

¿Cómo puede apoyar la familia de estaciones de trabajo Z by HP un despliegue de IA Generativa en un centro de Formación Profesional?

• Rendimiento Alto: Diseñadas para profesionales técnicos y creativos, estas estaciones de trabajo ofrecen un rendimiento excepcional para cargas de trabajo intensas.
• Configuraciones Potentes: Equipadas con procesadores Intel® Core™ de 14.ª generación, hasta 4 GPU NVIDIA RTX™, Intel® Core™ 14th e Intel® Xeon® y hasta 2 TB de RAM DDR5 ECC.
• Amplia Capacidad de Almacenamiento: Ofrecen hasta 136 TB de almacenamiento, ideales para proyectos de gran escala.
• Versatilidad y Seguridad: Compatibles con Windows 11 Pro o Linux®, y cuentan con HP Wolf Security para empresas, garantizando seguridad y gestión remota eficiente.

Para realizar tareas de inteligencia artificial, el centro va a necesitar disponer de Tops. 

El término TOPS (Tera Operaciones Por Segundo) se utiliza para medir el rendimiento de los dispositivos en tareas de inteligencia artificial. 

En base a esta necesidad aquí exponemos las herramientas que la familia de estaciones de trabajo Z by HP específicamente diseñadas para cargas de trabajo asociadas a la IA Generativa:

• HP Z2 Mini G9:
  • Procesador: Intel® Core™ i5 de 12ª generación.
  • GPU: NVIDIA T400. T1000 8Gb
  • Capacidad en TOPs: Aproximadamente 2-4 TOPs (de CPU).
• HP Z4 G5:
  • Procesador: Intel® Xeon® W3-2423.
  • GPU: NVIDIA RTX™ A4000 Ada 20 Gb
  • Capacidad en TOPs: Aproximadamente 10-15 TOPs (de CPU). 
• HP Z6 G5:
  • Procesador: Intel® Xeon® W5-3433.
  • GPU: NVIDIA RTX™ A5000 Ada 32Gb
  • Capacidad en TOPs: Aproximadamente 20-25 TOPs (de CPU). 
• HP Z8 G5 Fury:
  • Procesador: Intel® Xeon® W7-3565X vPro Enterprise 4.80G 82.5 MB 32 cores
  • GPU: NVIDIA RTX™ A6000 Ada 48Gb.
  • Capacidad en TOPs: Aproximadamente 30-40 TOPs (de CPU). 

Recomendaciones para la Formación Profesional en España

Para aprovechar al máximo el potencial de la IA Generativa en la FP, se recomienda:

• Integrar la IA generativa en el plan de estudios: Las escuelas de formación profesional para sus alumnos mayores de edad, deben considerar la posibilidad de integrar la IA generativa en su plan de estudios de desarrollo de software. Esto podría incluir la enseñanza de los estudiantes a utilizar herramientas específicas, así como la incorporación de la IA generativa en proyectos y tareas.
• Proporcionar acceso a herramientas de IA generativa: Las escuelas de formación profesional deben proporcionar a los estudiantes acceso a herramientas de IA generativa. Esto podría hacerse a través de asociaciones con empresas o mediante la creación de sus propias herramientas.
• Investigar el uso de la IA generativa en la educación: Se necesita más investigación para comprender plenamente el impacto de la IA generativa en la educación. Las escuelas de formación profesional deben colaborar con investigadores para estudiar cómo se puede utilizar la IA generativa para mejorar el aprendizaje de los estudiantes.