El impacto de la inteligencia artificial generativa en la docencia universitaria de las disciplinas jurídicas y sociales

54 El impacto de la Inteligencia Artificial generativa en la docencia universitaria de las disciplinas jurídicas y sociales 1. INTRODUCCIÓN En los últimos años, la aparición de nuevas herramientas basadas en la Inteligencia Arti- ficial ha revolucionado el sector educativo (Adıgüzel et al., 2023; Chan y Tsi, 2023), causando temor ante su potencial valor sustitutivo de funciones del estudiante y el profesorado (Celik et al. 2022). Programas como Chatgpt han provocado un seísmo, ante la amenaza de sustituir al docente en su labor como evaluador y generador de síntesis de textos; y al estudiante en muchas de sus actividades cotidianas, como la redacción de trabajos y el análisis de textos y datos. Por contraposición, autores como Baidoo-Anu y Ansah (2023) expone cómo ésta tecnología puede ampliar capacidades del estudiante y docente, para apoyarla en un proceso de aprendizaje donde el análisis automático de datos y textos deje paso a un proceso más creativo de aprendizaje. Para comenzar, es necesario abordar la naturaleza de estos nuevos modelos de IA. La mayoría están basados en redes neuronales y el uso de grandes bases de datos. Esta combina- ción permite la generación y síntesis de datos que da como resultado textos, imágenes, vídeos, voz y toda clase de productos. Un elemento que los distingue es la rapidez y la capacidad de producir. La inteligencia generativa moderna (GPT) evolucionó desde sistemas primitivos (1950-1980) basados en reglas estáticas (ELIZA) o modelos estadísticos (cadenas de Markov), pasando por redes neuronales con retropropagación (años 80), hasta modelos actuales como los transformers (2017), que combinan atención escalable, datos masivos y hardware avan- zado (GPUs) para generar contenido creativo (texto, imágenes). A diferencia de otras IA, la inteligencia generativa se enfoca en crear contenido nuevo (ej: textos, música), en diferentes idiomas, y pueden demostrar creatividad en la escritura desde un párrafo hasta un artículo completo (Aydin & Karaarslan, 2023). A raíz de la aparición de aplicaciones como ChatGPT (en sus diversas funciones) y otras herramientas de Google (Gemini) o Microsoft (Copilot), se han puesto en evidencia las po- tencialidades y amenazas de la IA en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Por un lado, los docentes han alertado del fraude masivo que puede darse en los trabajos, pues permite sor- tear los programas antiplagio, y permite crear contenido original sin que este sea advertido si es producto del autor o la IA. También permiten crear resúmenes de textos y evaluar los textos producidos por los alumnos, con lo que se consigue minimizar el sesgo del docente en las evaluaciones y su dificultad en la síntesis y transmisión de textos. Por contraposición, se ha descubierto que aquellas clases que utilizan IA muestran ma- yores niveles de efectividad por parte del estudiante comparado con aquellas clases que no la usan (Blikstein, 2016). En la labor docente, puede facilitar la evaluación, en la creación de tests, o en la misma corrección, y permite al docente centrarse en aquellas tareas más creati- vas del proceso de enseñanza (Celik et al., 2022). En el ámbito de ciencias sociales, se ha observado su utilidad en la producción y análisis estadístico de datos (Gonçalves y Silva-Pina, 2024) y es una herramienta utilizada en la vi- sualización de datos, tanto cuantitativos como cualitativos. Ha sido aplicado en el análisis de datos de redes sociales, o la categorización automática de variables.