Semana 6 · Lección 3 · 50-65 minutos

Presenta, revisa y explora las carreras en IA

Termina con fuerza: presenta tu proyecto con honestidad, incluidas sus limitaciones y la supervisión humana que necesita, da y recibe retroalimentación útil, y explora qué hace realmente la gente que construye, regula y diseña IA.

Materiales: Esta lección en un navegador web · Papel y lápiz, o una app de notas
Esta lección: En curso
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Lo que vas a poder hacer

Presentar un proyecto con claridad: el problema, tu diseño, tus pruebas y sus limitaciones.
Explicar la supervisión y el uso responsable que tu proyecto necesita para ser confiable.
Dar y recibir retroalimentación específica, amable y útil en una revisión.
Describir varias carreras reales en IA: las personas que construyen, regulan y diseñan IA.

Para pensar

Dos equipos presentan proyectos de clasificación de residuos. Uno dice: "¡Funciona perfecto!". El otro dice: "Acierta la mayoría de las veces, pero batalla con el papel grasoso, así que una persona revisa esos casos". ¿En qué equipo confías más, y por qué?

Una presentación honesta que nombra limitaciones y supervisión se gana más confianza que una afirmación grandilocuente.

Haz una predicción

Predice: ¿los proyectos más sólidos serán los que aseguran no cometer errores, o los que explican con claridad sus limitaciones y cómo una persona se mantiene al pendiente?

Vocabulario

Ver todo el vocabulario del curso

Limitación: Una situación en la que un sistema se equivoca, no puede decidir, o no debería tener nuestra confianza; algo que los proyectos honestos dicen abiertamente.
Supervisión: Que una persona siga siendo responsable de revisar y corregir las decisiones de una IA, sobre todo cuando un error podría importar.
Uso responsable: Usar la IA de una forma justa, honesta y segura, que respete la privacidad de las personas, siendo claros sobre lo que puede y no puede hacer.
Carrera en IA: Un trabajo en el que las personas construyen, estudian, regulan o diseñan sistemas de IA y la forma en que se usan.

Presenta con honestidad: problema, diseño, pruebas y limitaciones

Una buena presentación cuenta una historia clara: aquí está la necesidad de la persona usuaria y la definición del problema, aquí está mi diseño (entrada, salida, características, etiquetas, reglas), así lo probé, y esto fue lo que encontré, incluidas sus limitaciones. Nombrar las limitaciones no es una debilidad; muestra que entiendes tu propio sistema.

Evita prometer de más. "Funciona perfecto" casi nunca es cierto y pierde la confianza en cuanto alguien encuentra una falla. "Acierta en la mayoría de los casos pero batalla con X" es honesto, y es justo lo que un público reflexivo quiere escuchar.

"Entrada: la foto de un objeto. Salida: reciclaje, composta o basura".
"Pasó 7 de 9 casos de prueba; falla con el papel grasoso y el aluminio brillante".
"Como puede equivocarse, una persona revisa los casos dudosos".

La supervisión y el uso responsable hacen confiable un proyecto

Como la IA puede equivocarse o ser injusta, un proyecto responsable planea la supervisión humana: una persona sigue siendo responsable de revisar y corregir la IA, sobre todo donde un error podría importar. Tu presentación debería decir quién supervisa el sistema y cuándo.

El uso responsable también significa ser justo, ser honesto sobre lo que el sistema puede hacer, proteger la privacidad de las personas, y no usar IA donde los riesgos son demasiado altos. Amarra todo lo del curso: la justicia, la privacidad, las limitaciones y las decisiones humanas aparecen en qué tan responsablemente se diseña y se describe un proyecto.

"Un estudiante revisa cualquier objeto sobre el que el clasificador tenga dudas, antes de tirarlo".
"No recopilamos el nombre ni la cara de nadie, solo fotos de los objetos".
"Nunca usaríamos esto para decidir algo serio sobre una persona".

Las revisiones funcionan mejor con retroalimentación específica y amable, y la IA también es una carrera

En una revisión, das y recibes retroalimentación. La retroalimentación útil es específica ("tu caso de prueba del papel grasoso es un gran hallazgo; ¿podrías agregar una regla para eso?") en lugar de vaga ("está bien") o dura. Recibir bien la retroalimentación significa escuchar, hacer preguntas y tomarla como ayuda, no como ataque. La iteración sigue aquí: las revisiones muchas veces disparan tu siguiente mejora.

Construir IA también es un campo de trabajo que crece. Quienes hacen ingeniería de aprendizaje automático y ciencia de datos construyen y entrenan modelos. Quienes etiquetan y anotan datos crean los ejemplos etiquetados de los que aprenden los sistemas. Quienes trabajan en ética de la IA, auditoría y políticas públicas regulan la IA: revisan que sea justa, segura y respetuosa de la privacidad, y escriben las reglas de cómo se puede usar. Quienes diseñan producto y experiencia de usuario deciden cómo interactúan realmente las personas con la IA y cómo mantienen el control. Docentes, médicos, artistas y muchas otras personas usan cada vez más la IA como herramienta. No tienes que ser programador para influir en cómo se construye y se usa la IA.

Ingeniera de aprendizaje automático: construye y entrena el modelo.
Persona que etiqueta o anota datos: crea los ejemplos etiquetados para el aprendizaje.
Especialista en ética de la IA o auditor: revisa que los sistemas sean justos, seguros y respetuosos de la privacidad.
Diseñadora de producto o de experiencia de usuario: diseña cómo la gente usa la IA y mantiene la supervisión.

Ejemplo resuelto

Una presentación confiable de dos minutos

Enuncia el problema: "Los estudiantes nuevos no saben en qué bote va su basura, así que clasificamos una foto en reciclaje, composta o basura".
Muestra el diseño: "La entrada es la foto de un objeto; la salida es una de tres etiquetas; las características incluyen el material y la grasa de comida".
Reporta las pruebas: "Corrimos nueve casos de prueba y pasamos siete; falla con el papel grasoso y el aluminio".
Nombra las limitaciones y la supervisión: "Esos son límites reales, así que una persona revisa cualquier objeto sobre el que tenga dudas, antes de tirarlo".
Cierra con el uso responsable: "Solo recopilamos fotos de objetos, nunca caras ni nombres, y no lo usaríamos para nada de alto riesgo".

Lo importante: La presentación más confiable enuncia el problema, el diseño, resultados de prueba honestos, las limitaciones y la supervisión humana que mantiene responsable su uso.

Prometer de más frente a presentar con honestidad

Antes (prometiendo de más): "¡Nuestra IA clasifica la basura a la perfección!": sin limitaciones, sin supervisión, y pierde la confianza en cuanto alguien encuentra una falla. Después (honesto): "Pasa la mayoría de los casos pero falla con el papel grasoso y el aluminio, así que una persona revisa los objetos dudosos, y solo usamos fotos de objetos": enuncia limitaciones, supervisión y uso responsable, y se gana más confianza.

Ser honesto sobre los límites y la supervisión hace un proyecto más confiable, no menos.

Quién construye y regula la IA

Rol	Qué hace	Una habilidad que usa
Ingeniería de aprendizaje automático	Construye y entrena modelos	Diseñar y probar sistemas
Etiquetado y anotación de datos	Crea los ejemplos etiquetados	Etiquetar con cuidado y consistencia
Ética y auditoría de la IA	Regula la IA en justicia y seguridad	Detectar daños, fijar reglas
Diseño de producto y experiencia de usuario	Diseña cómo la gente usa la IA	Entender a las personas usuarias reales

Una tabla de carreras en IA. Ingeniería de aprendizaje automático: construye y entrena modelos; su habilidad central es diseñar y probar sistemas. Etiquetado y anotación de datos: crea los ejemplos etiquetados; su habilidad central es etiquetar con cuidado y de forma consistente. Ética y auditoría de la IA: regula la IA en cuanto a justicia, seguridad y privacidad; su habilidad central es detectar daños y fijar reglas. Diseño de producto y experiencia de usuario: diseña cómo la gente usa la IA y mantiene la supervisión; su habilidad central es entender a las personas usuarias.

Actividad

Estudio de presentación y revisión

Resumen de la actividad

Presentar tu proyecto con honestidad y dar y recibir retroalimentación específica y útil usando una rúbrica de revisión.

Prepara una presentación de dos minutos que cubra problema, diseño, resultados de prueba, limitaciones, supervisión y uso responsable.
Preséntala ante un compañero o un grupo pequeño.
Como revisor, usa la lista de revisión para dar al menos dos comentarios específicos y amables por proyecto.
Como presentador, anota la retroalimentación que recibas y elige una mejora que vas a hacer (tu siguiente iteración).
Conversen sobre con qué carreras en IA conecta cada proyecto y cuáles les interesan.

Vas a preparar una presentación corta y honesta de tu proyecto (problema, diseño, pruebas, limitaciones, supervisión y uso responsable) y luego participar en una revisión, dándoles a otros equipos retroalimentación específica y amable y recibiendo la suya, con una lista compartida. Las revisiones de aquí pueden disparar una iteración más antes del Proyecto Final.

Vas a necesitar

Papel y lápiz, o una app de notas

Lo lograste cuando

Una presentación que incluya limitaciones, supervisión y uso responsable, no solo lo que funciona.
Al menos dos comentarios específicos y amables dados a otras personas.
La retroalimentación recibida queda anotada y se elige una siguiente mejora.
Se nombra al menos una carrera en IA con la que conecta tu proyecto.

Conjunto de datos incluido

Rúbrica de revisión de proyectos

Una lista de revisión incluida que los equipos usan para dar retroalimentación. Las filas cubren: definición clara del problema; entrada, salida, etiquetas y características sensatas; resultados de prueba honestos; limitaciones nombradas; un plan de supervisión humana; y uso responsable (justicia, privacidad, honestidad). Cada fila tiene una consigna y espacio para un comentario específico.

Por ahora, haz esta actividad con los materiales incluidos, tus notas y la conversación en grupo. Más adelante habrá una versión interactiva.

Revisa lo que entendiste

Comprueba que sabes presentar de forma responsable y describir el trabajo real en IA.

Question 1. ¿Por qué la presentación de un proyecto debería incluir sus limitaciones?
Question 2. Decide si la afirmación es verdadera o falsa.
Tienes que ser programador de computadoras para tener algún papel en la construcción o la regulación de la IA.
Question 3. ¿Qué respuesta da la retroalimentación de revisión más útil?
Un compañero presenta un detector de enfermedades de las plantas que pasó casi todas las pruebas, pero no se probó con fotos borrosas, y no hay ningún plan de quién revisa sus decisiones.

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Pruébalo tú

Conoce un trabajo de IA

Investiga una carrera en IA y conéctala con el proyecto que diseñaste esta semana.

Elige un rol: ingeniería de aprendizaje automático, etiquetado de datos, ética o auditoría de la IA, políticas públicas, o diseño de producto y experiencia de usuario en IA.
Escribe de tres a cuatro oraciones sobre qué hace esa persona en su día a día y una habilidad que usa.
Explica qué parte de tu propio proyecto se encargaría ese rol.
Anota una cosa de ese trabajo sobre la que te gustaría saber más.

Lo lograste cuando

Un rol de IA descrito con precisión, junto con una habilidad que usa.
Una conexión clara entre el rol y una parte de tu proyecto.
Una pregunta genuina que tengas sobre esa carrera.

Reflexión

Se guarda en este dispositivo mientras escribes

Por favor no incluyas información privada. Tus respuestas se guardan solo en este navegador y nunca se envían a ningún lado.

De todo el curso, ¿qué es lo más importante que vas a recordar sobre usar la IA de forma responsable?

¿Qué carrera en IA te suena más interesante, y qué te gustaría aprender después para explorarla?

Repaso

Un proyecto terminado se presenta con honestidad (problema, diseño, pruebas, limitaciones, supervisión y uso responsable), se mejora con la revisión, y se conecta con las personas reales que construyen y regulan la IA.

Presenta el problema, el diseño y resultados de prueba honestos, incluidas las limitaciones.
Planea la supervisión humana y el uso responsable para que se pueda confiar en el proyecto.
La IA la construyen y la regulan muchos roles, no solo quienes programan.

Extensión para 7.º y 8.º

Escribe la etiqueta de "uso responsable" de tu proyecto

Algunos sistemas de IA ya se publican con una breve "ficha del modelo" o etiqueta de uso: para qué sirve el sistema, para qué no, cuáles son sus limitaciones conocidas y quién es responsable de supervisarlo.

Escribe una etiqueta de uso responsable de un párrafo para tu propio proyecto. Di para qué se debería y para qué no se debería usar, sus limitaciones principales, quién provee la supervisión y cómo protege la privacidad de las personas.

Termina esta lección

Attempt the knowledge check: sin hacer
Save a reflection (recommended): sin hacer

Haz la revisión de conocimientos para terminar esta lección.