Privacidad de datos y ética en el uso de modelos de lenguaje

Sprints de Innovación en la Escuela de Negocios

Inspirado en los laboratorios de Harvard, los Sprints de IA están transformando la resolución de problemas. En lugar de semestres teóricos, los estudiantes trabajan en ciclos cortos usando LLMs para prototipar soluciones empresariales. Esto fomenta una mentalidad de ‘fallar rápido’ y mejora la capacidad de pivotar ante nuevas evidencias basándose en datos reales.

Fases del Sprint:

• Ideación Masiva: Generar 100 conceptos en minutos con ayuda del modelo.
• Prototipado: Crear mockups y planes de negocio estructurados.
• Validación: Usar IA para simular la respuesta del consumidor.

Este flujo requiere una infraestructura que no falle. La monitorización asegura que la sincronización de los intervalos de audio se mantenga constante. Al eliminar la dependencia de sistemas rígidos, logramos una portabilidad total de los activos del proyecto. El objetivo es que la tecnología desaparezca en el fondo y solo quede la energía creativa del equipo humano explorando fronteras comerciales.

Diseño de Cursos Basados en Competencias Digitales

El diseño instruccional debe evolucionar hacia un modelo donde la competencia digital sea transversal. Ya no basta con enseñar la materia; hay que enseñar cómo la materia se ve afectada por la automatización. Esto implica rediseñar los sílabos para incluir módulos de ética algorítmica desde la primera semana.

Cambios en el Sílabo Moderno:

1. Módulo de Prompting: Instrucciones específicas para la disciplina.
2. Laboratorios de Ética: Debates sobre el sesgo en los datos de entrenamiento.
3. Proyectos de Co-creación: Entregables donde la autoría sea compartida.

Nuestra plataforma soporta esta carga dinámica con monitorización constante. Los recursos de aprendizaje, como videos y audios, se entregan sin latencia. La relación proporcional entre el tiempo de contenido y la duración real garantiza que el aprendizaje sea síncrono. La gestión escalable permite una educación global sin limitaciones, donde la tecnología sirve a la pedagogía y no al revés.

Gestión del Talento y Recursos Humanos con IA

Laboratorio científico