La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo está avanzando rápidamente, lo que obliga a las instituciones a familiarizarse con las capacidades y limitaciones de los modelos más sofisticados. Factores como la calidad, la velocidad, el costo y la habilidad para realizar análisis exhaustivos se han vuelto esenciales para la implementación de estas herramientas en las aulas.
Un reciente informe de Edlatam examina las diferencias entre los principales modelos de IA disponibles, como GPT-4o de OpenAI, Claude 3.5 Sonnet de Anthropic y Gemini 1.5 Pro de Google, que son considerados entre los más avanzados. Estos sistemas se destacan por su capacidad de razonamiento complejo y su habilidad para generar respuestas precisas. En el contexto educativo, podrían ser utilizados para crear materiales de estudio personalizados, responder preguntas académicas de manera automatizada y asistir en investigaciones.
La velocidad es un elemento crucial en aplicaciones que requieren respuestas inmediatas. Modelos como Gemma 7B y Gemini 1.5 Flash son reconocidos por su rapidez, lo que es vital en plataformas de tutoría virtual, asistentes de escritura y herramientas de evaluación automática. Otro aspecto importante es la latencia, que se refiere al tiempo que tarda un modelo en generar texto tras recibir una consulta. Modelos como Mistral 7B y Mixtral 8x22B son valorados por su baja latencia, lo que permite una interacción más fluida entre docentes y alumnos.
El costo también es un factor determinante, especialmente para los sistemas educativos en América Latina. Opciones como OpenChat 3.5 y Gemma 7B se presentan como alternativas más asequibles. La adopción masiva de herramientas de IA en las escuelas requiere soluciones que equilibren calidad y sostenibilidad financiera.
Finalmente, el informe destaca la capacidad de contexto, que se refiere a la cantidad de información que un modelo puede procesar en una sola interacción. Gemini 1.5 Pro y Claude 3.5 Sonnet son líderes en este aspecto, con la capacidad de manejar hasta un millón de tokens. Esta funcionalidad es crucial para trabajar con textos largos, realizar análisis complejos y facilitar un seguimiento personalizado del progreso de cada estudiante.
El futuro de la educación con IA dependerá no solo de decisiones pedagógicas, sino también de una comprensión técnica de las capacidades y limitaciones de cada modelo. Las escuelas enfrentan el reto de aprovechar al máximo estas herramientas sin comprometer la calidad educativa y la equidad en el acceso a la tecnología. La discusión sobre la IA en la educación apenas comienza, pero las decisiones sobre qué modelos adoptar y cómo utilizarlos serán fundamentales para definir el futuro del aprendizaje.