Educación, gobernanza y buenas prácticas con IA

Organizado por Antel, Inspira Tech es un ciclo que presenta a la tecnología como aliada estratégica para brindar soluciones reales a empresas y organizaciones.

Participaron la presidenta del Consejo de Dirección de Ceibal, Fiorella Haim; la arquitecta de datos e inteligencia artificial de IBM, Josefina R. Casanova; y la directora de las carreras de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en la Universidad Católica del Uruguay y analista de datos en la División Valor Agregado y Multimedia de Antel, Lyl Ciganda.

​​​Innovar desde la Educación Pública
Haim repasó la trayectoria de Ceibal desde sus inicios hasta el uso significativo de la IA en la educación actual, con proyectos como EduIA.
En este sentido, destacó que Ceibal busca alfabetizar en esta temática a estudiantes, docentes y a la población en general, así como integrar la IA a los procesos de la enseñanza. Por ejemplo, las plataformas con IA como Matific, PowerBuddy y Crea. 
 
En 2024, se diseñó EduIA LAB que forma parte, entre otras herramientas, de la estrategia para abatir el ausentismo y las bajas tasas de egreso en Secundaria, así como los bajos niveles de rendimiento académico en matemática y lengua.  

Para los docentes, se implementó un apoyo tutorial virtual, lo que permite dinamizar el curso, responder a las preguntas, corregir tareas y realizar sugerencias. Esto ha redundado en una mayor cobertura, personalización y optimización del tiempo del tutor.

Haim concluyó que se proponen soluciones adaptadas “al sur desde el sur”, con una cooperación regional e internacional, una investigación basada en evidencia con un Uruguay como laboratorio a escala nacional y Ceibal como centro de innovación interdisciplinario.

El camino de datos a agentes
Casanova, por su parte, sostuvo que en base al informe IBM 2025, el 85% de las empresas de la región habrá utilizado algún tipo de IA para finales de este año, y el 50% la adoptará en sus aplicaciones críticas para fines de 2028.

Aseguró que, para ello, las organizaciones tendrán que realizar cambios a nivel de datos, modelos y cultura organizacional.

En cuanto a la protección de datos, solo el 18% considera que su empresa cuenta con prácticas robustas, en tanto el 38% de los trabajadores comparte información sensible con herramientas de IA sin el permiso de su empleador.

El estudio también muestra que el 54% del personal está preocupado por la obsolescencia de su trabajo debido a las nuevas tecnologías, y el 69% desconoce si sus empresas poseen estrategias o planes para integrar IA Generativa.

Por otro lado, el 40% de las compañías considera que su fuerza laboral deberá ser capacitada para poder adoptar IA en los próximos tres años, mientras que el 87% de los ejecutivos cree que los roles serán aumentados y no automatizados.

Para concluir, Casanova destacó que las empresas necesitan datos en los que poder confiar, modelos que se puedan controlar y personal que esté preparado para tomar este desafío de la adopción de IA, en forma eficiente.

La experiencia de usuario y las ventas de Tickantel
Ciganda planteó en su exposición la evaluación de impacto real en el negocio del uso de herramientas impulsadas con IA en Tickantel, la plataforma de gestión, difusión y venta de entradas a eventos de Antel.

Explicó las características del recomendador de Tickantel, un sistema basado en IA y desarrollado con recursos y equipos de Antel.

El recomendador combina dos algoritmos: uno, de filtrado colaborativo, que busca personas con gustos parecidos para sugerirles espectáculos similares, y otro, de distancia, que analiza las características de cada evento para ofrecer opciones parecidas a las que el usuario ya vio.

Basándose en principios de la economía comportamental, se diseñaron campañas de mailing dirigidas a usuarios de la plataforma, con el objetivo de analizar si el uso de un sistema de recomendaciones personalizadas basado en IA tiene un efecto causal sobre la apertura de los correos y la venta de entradas.

El experimento controlado aleatorio se diseñó con una muestra de 10.000 usuarios por espectáculo, 1 grupo de control, 3 grupos de tratamiento y 2.500 usuarios por grupo.  
Los factores que diferencian a las campañas de los cuatro grupos son la inclusión (o no) del nombre de usuario y el contenido personalizado (o genérico) del correo electrónico. Los resultados que se miden son la tasa de apertura de correos y la tasa de conversión.

Este diseño se replicó en varios espectáculos, uno musical de gran convocatoria y otros de variado porte.

Los resultados permiten afirmar que la personalización del contenido impacta positivamente en la apertura de correos. En todos los experimentos, la recomendación personalizada de un evento tuvo un efecto positivo, significativo y consistente en la tasa de apertura. Por otro lado, no se puede afirmar que la individualización, mediante el uso del nombre del usuario destinatario del mail, genere efecto estadísticamente significativo, señaló Ciganda.    

En cuanto a la conversión, los espectáculos de menor escala mostraron diferencias estadísticamente significativas entre los distintos grupos, registrándose mayores ventas en aquellos que recibieron un mail con contenido personalizado basado en el recomendador de IA.
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Se trató de “un desarrollo hecho en casa, logrado gracias a que conocemos nuestros productos y a nuestros usuarios”, concluyó.