Nuevos horizontes: innovación y buenas prácticas en proyectos AFE

124 Riesgos de la IA y el AFE El uso de la IA en las AFE puede ofrecer numerosas ventajas, pero también conlleva una serie de riesgos que deben ser gestionados cuidadosamente para asegurar su aplicación ética y efectiva. A continuación, se describen algunos de los principales riesgos asociados al uso de la IA en este contexto, específicamente dentro de los AFE. ● Riesgos de Sesgo Algorítmico: Los algoritmos de IA pueden reflejar y perpetuar sesgos existentes en los datos de entrenamiento, lo que puede llevar a resultados discriminatorios o injustos dentro de los AFE. Si los datos de entrada están sesgados, las decisiones de la IA también lo estarán, afectando negativamente a ciertos grupos de estudiantes. Es crucial revisar y mitigar los sesgos en los datos utilizados para entrenar los modelos de IA para asegurar la equidad en las evaluaciones y personalización del aprendizaje. ● Riesgos de Privacidad y Seguridad: El manejo de grandes cantidades de datos educativos, incluyendo información personal de los estudiantes, plantea serios riesgos de privacidad y seguridad en los AFE. Sin las medidas adecuadas, los datos pueden ser vulnerables a brechas de seguridad, exponiendo información sensible. Es esencial implementar protocolos de seguridad robustos y cumplir con las regulaciones de protección de datos para salvaguardar la información de los estudiantes. ● Riesgos de Transparencia y Explicabilidad: Las decisiones tomadas por sistemas de IA en los AFE pueden ser opacas, dificultando la comprensión de cómo y por qué se tomaron ciertas decisiones. Esto puede generar desconfianza entre los usuarios y hacer difícil la identificación y corrección de errores. Garantizar la transparencia y la explicabilidad de los algoritmos de IA es fundamental para mantener la confianza y asegurar un uso ético. ● Riesgos de Dependencia Excesiva: Confiar ciegamente en los sistemas de IA sin supervisión humana puede llevar a una dependencia excesiva de la tecnología dentro de los AFE, disminuyendo la capacidad de los educadores para tomar decisiones informadas y ejercer su juicio profesional. La supervisión humana es necesaria para validar y corregir los resultados de la IA, asegurando que las decisiones sean precisas y justas.