LA IA EN EL TRANSPORTE INTERNACIONAL DE MERCANCÍAS

Buenas tardes, soy Javier Fernández Sanz, soy profesor de IES El Lago, de la especialidad Procesos Comerciales 00:00:00

y soy profesor de la Asignatura de Transporte Internacional de Mercancías, 00:00:06

donde he querido implementar una actividad con inteligencia artificial, 00:00:10

ya que nuestro alumnado suele utilizarla de manera habitual para muchos de sus trabajos, 00:00:14

aunque sabemos que están limitadas, pero para muchas búsquedas 00:00:20

y queríamos que entendiese cómo se funcionaba la IAC, 00:00:23

tanto a nivel de creación como a nivel de preguntas y que la utilizaban como una herramienta y no como un fin. 00:00:26

El objetivo de la actividad, lógicamente, era comprender la IA, pero teníamos que darle un poco de dinamismo. 00:00:35

Estamos hablando de un alumnado de unos 20 alumnos de 18 a 24 años, donde tenemos que no simplemente con un RNML, 00:00:41

que es muy interesante, pero que solo con reconocimiento de fotografías se podía quedar corto. 00:00:51

Entonces, lo que quisimos hacer es que crearan un RNML donde al introducir un producto, 00:00:57

el resultado que les diese fuera qué medio de transporte era el más adecuado para ese producto. 00:01:02

Pero para crear esos listados, porque lógicamente explicamos cómo funcionaba el RNML, 00:01:07

cómo se le alimentaba con textos, y lo que se buscó es también ayudarles a hacer 00:01:12

programas de calidad con Gemini, darle otra vuelta de tuerca a la IA 00:01:19

para que sepan cómo utilizar esas IAs de uso más habitual. 00:01:22

También se buscó el trabajo cooperativo, lógicamente, para que vieran 00:01:29

que es muy importante que el grupo de personas que hace la necesidad 00:01:32

de las actividades tenga que trabajar duro y hacerlo con los datos 00:01:35

más correctos posible, pero que también el resto de grupos, 00:01:40

porque siempre imagina una IA grande, no lo hace una sola persona, 00:01:43

o lo hacen muchas, tienen que ser de un trabajo muy eficiente 00:01:45

para que los resultados sean lo más potentes posible. 00:01:49

En este caso, como podemos ver con el ARNML. 00:01:52

El enunciado fue muy claro. 00:01:56

Se hizo cinco grupos de cuatro personas máximo, 00:01:58

donde cada uno era responsable de un medio de transporte. 00:02:02

Uno llevaba el transporte marítimo, otro llevaba el transporte fluvial, 00:02:04

carretera, ferrocarril y aéreo. 00:02:07

Debían listar de 100 a 200 productos con la ayuda de sus conocimientos 00:02:09

y de Gemini con un PROC que enseñamos a hacerlo, optimizar el R&ML de la manera más oportuna 00:02:13

para conseguir que el R&ML devolviera los resultados lo más correctos posible 00:02:19

y luego autocorregir y autovaluar a los distintos grupos de una manera que se integren de manera más natural. 00:02:26

Y al final ellos mismos analizar esa IA final que habíamos conseguido, una actividad de seis horas lectivas. 00:02:35

En la primera sesión explicamos la actividad de LearnML, que podéis ver aquí le explicamos cómo funcionaba, hicimos bastantes ejemplos, también lo que intentamos darles, nos metimos en Gemini, donde les explicamos cómo hacer un buen prompt y cómo conseguir que le diera de manera interesante los prompts. 00:02:42

Todo esto se hizo dándoles un pequeño curso de cómo escribir prompts en Gemini, ¿vale? Para que tuvieran una idea y así aprender de manera adecuada cómo hacerlos. Y la verdad que conseguimos, si os dais cuenta, algunos grupos hicieron unos listados muy interesantes. Otros no tanto, ya veremos luego, que también os ayudo para que se entendiera mucho mejor cómo funcionaba la IA. 00:03:06

en segunda sesión 00:03:29

hicimos lo que os he comentado 00:03:34

e intentamos 00:03:36

ver el uso del RNML 00:03:38

con la base 00:03:40

individual que creaban, ellos creaban una base de datos 00:03:42

individual donde 00:03:44

no dividían por marítimo 00:03:45

o por aéreo, sino dentro de marítimo, aéreo 00:03:48

ferrocarril, dividían por tipo de productos 00:03:50

es muy interesante 00:03:52

este aspecto porque 00:03:54

si os enseño 00:03:56

como hicimos 00:03:58

Aquí podéis ver cómo se hizo dentro de nuestro grupo. Se les hizo una actividad en donde se les pedía que buscaran cómo hacer los listados. 00:03:59

Que venía también con una pequeña rúbrica para que entre grupos se pudieran autoevaluar y autocorregir los errores y llegaran a mejores soluciones. 00:04:12

después de esto pasamos 00:04:24

al análisis de la SIA 00:04:27

de los otros grupos y debates de mejoras 00:04:29

con la rúbrica, que es la sesión 4 00:04:31

esto se consiguió 00:04:33

para cada uno usando el RML 00:04:34

que aquí podéis ver una de la gente de Aéreo 00:04:37

que hizo una, y podemos ver 00:04:40

como ellos metieron 00:04:41

productos diferentes y aquí podemos ver 00:04:43

la pantalla, pues ellos les daba 00:04:45

que era un producto precero 00:04:47

si buscamos paneles solares 00:04:49

no podía decir que eran mercancías industriales, 00:04:51

consiguieron que la IA les devolviera 00:04:56

de manera fácil 00:04:58

lo que estaban pidiendo. 00:05:00

Ojo, con esto 00:05:02

y con las rubricas, en el aula 00:05:04

virtual, lo que decidimos hacer 00:05:06

es generar una carpeta 00:05:08

para que cada uno se pudiera descargar 00:05:10

las distintas IA de los otros 00:05:12

grupos y trabajar con ellas, ver en lo que había 00:05:14

un error. Y al final, aquí tenéis, 00:05:16

creamos una general, una 00:05:18

IA Global. La IA Global ya no está dividida por grupos, sino está dividida por medios 00:05:20

de transporte. En esta IA Global, que se unificaba, se hizo una sesión para que cada uno de ellos 00:05:25

pudiera trabajar y conocer cómo funcionaba. Si lo vemos aquí, en la IA Global, ya hablamos 00:05:30

de lo mismo. Hemos dicho, si os dais cuenta, papaya, que la hemos visto en el aéreo. Lógicamente 00:05:37

fueron los únicos que impusieron este producto, si hubiera habido más. Pero cuando hablamos 00:05:42

de paneles sonales, un producto más interesante, ya veis que hay marítimo, hay aéreo, hay 00:05:47

fluvial, se puede transportar porque cada uno se dieron cuenta que había que poner 00:05:56

los productos de manera más adecuada. También tuvimos un grupo que no funcionó muy bien, 00:05:59

que era el transporte por carretera, que hizo casi una lista de la compra, pero nos ayudó 00:06:03

mucho para entender, Taquis Fuego, que es un producto que toman los niños para, ¿veis?, 00:06:07

para un snack, pues salía en carretera exclusivamente un producto. 00:06:13

Así vieron también los sesgos, o sea, que al final vieron que es muy importante 00:06:18

el trabajo en equipo, vieron que puede tener un montón de sesgos 00:06:21

y ahí es donde fueron aprendiendo todo el tema de lo importante que es la IA 00:06:25

y de qué manera hay que tener cuidado a la hora de trabajar con ella. 00:06:30

Bueno, esta sería la sesión 6, ¿vale? 00:06:36

En ese último hicimos un análisis de resultados donde vimos un debate 00:06:38

y unas conclusiones. 00:06:41

Aquí os he hecho una captura de pantalla donde podéis ver cómo hacía el MNL los distintos pensamientos para llegar al conocimiento de máquina. Aquí tenéis un poco cómo es un resumen de cómo hemos llegado a la IA para que vean el resumen tal. Y estas son las preguntas que hicimos, ¿no? ¿Qué pasa con la IA si clasifica mal un producto? ¿Qué ocurre si introducimos datos incorrectos? ¿Puede el trabajo de un grupo perjudicar al resto? 00:06:43

y de esta manera creo que el alumnado consiguió una experiencia en la aula muy interesante 00:07:07

porque por un lado descubrieron lo importante que es la calidad de datos, 00:07:14

trabajan de manera habitual con Excel, Word, PDF, han entendido el Learning ML 00:07:20

y cómo se crea una... y sobre todo hemos conseguido que la vean como una herramienta. 00:07:25

Conclusión, es una actividad que creo que voy a seguir mejorando e instaurando en el aula 00:07:33

porque el alumnado descubre que la IA es una herramienta muy potente pero que hay que estar muy atento a las respuestas 00:07:37

y debemos conocer de qué hablamos para que no utilizar respuestas que nos da la IA como verdad absoluta 00:07:46

y hemos conseguido que el grupo se una un poquito más y han disfrutado mucho trabajando con el IML 00:07:53

que muchos han seguido utilizándolo y ya ven la IA de otra manera, también utilizan los PRO mejor 00:07:59

Así que creo que es una actividad muy útil y que puede ser buena para instalar en el seguro en el futuro. Así que nada, muchísimas gracias y espero poder compartir sin ir de cualquier cosa. Sabéis que estoy aquí en Ligues del Lago y una actividad que ha sido enriquecedora tanto para el alumnado como para mí y que espero poder seguir haciendo en el futuro. Muchas gracias y nos vemos pronto. 00:08:04