Actividades prácticas del curso

Introducción a las Actividades

La práctica es fundamental para consolidar y aplicar los conocimientos adquiridos en el curso de Inteligencia Artificial y Chats Inteligentes. A través de actividades prácticas, los participantes podrán integrar conceptos teóricos de todos los temas, desde los aspectos generales de la IA, su relación con la robótica, el uso de lógica y probabilidad, hasta el aprendizaje automático, redes neuronales, peligros asociados, aplicaciones en seguridad laboral y herramientas como ChatGPT y Copilot. Estas actividades fomentan un aprendizaje activo, promoviendo la reflexión crítica, la creatividad y la capacidad de resolución de problemas en contextos reales o simulados.

Las actividades están diseñadas para ser dinámicas, colaborativas y desafiantes, permitiendo a los participantes experimentar con las tecnologías y conceptos aprendidos. Se recomienda que cada participante dedique tiempo a planificar, ejecutar y evaluar sus tareas, promoviendo así un aprendizaje profundo y significativo. Además, estas actividades sirven como un puente entre la teoría y la práctica profesional, preparándolos para aplicar sus conocimientos en entornos laborales relacionados con la prevención de riesgos laborales y el uso responsable de la inteligencia artificial.

Instrucciones generales: cada actividad debe realizarse siguiendo las indicaciones específicas, entregarse en los formatos establecidos y reflexionar sobre los aprendizajes obtenidos. Se recomienda trabajar en equipo cuando así se indique para potenciar el intercambio de ideas y experiencias.

Actividades Integradoras del Curso

Actividad 1: Proyecto Final Integrador

Descripción: Los participantes desarrollarán un proyecto completo que integre conocimientos de todos los temas del curso. Por ejemplo, diseñar un sistema de IA que apoye en la gestión de riesgos laborales mediante chatbots inteligentes y análisis predictivos.

1. Planificación: Definir objetivos, alcance y recursos necesarios. Identificar qué tecnologías (IA, ChatGPT, robótica) se utilizarán y cómo se aplicarán en un contexto real.
2. Ejecutar: Implementar prototipos o diagramas conceptuales. Crear un esquema funcional del sistema o solución propuesta.
3. Evaluar: Revisar la viabilidad técnica, ética y de seguridad. Preparar una presentación final que explique el proceso, resultados y posibles mejoras.

Entregables esperados: Documento del proyecto, prototipo o esquema visual, presentación oral o escrita.

Rúbrica de evaluación: Claridad del objetivo, integración de conceptos técnicos, innovación, viabilidad y calidad de la presentación.

Tiempo estimado: 10-15 horas distribuidas en varias sesiones.

Actividad 2: Caso Práctico Complejo

Descripción: Analizar un caso real donde una empresa enfrenta riesgos laborales relacionados con el uso de IA o robótica. Los participantes deberán aplicar conocimientos para proponer soluciones efectivas.

1. Análisis de situación: Identificar los riesgos presentes en el caso y las tecnologías involucradas.
2. Toma de decisiones: Evaluar diferentes alternativas usando lógica y probabilidad para seleccionar la mejor opción.
3. Justificación técnica: Explicar las razones detrás de cada decisión basada en conceptos aprendidos (ejemplo: ventajas del aprendizaje automático para detección temprana).
4. Presentación: Elaborar un informe o exposición que describa el análisis y las soluciones propuestas.

Actividad 3: Portafolio de Evidencias

Descripción: Crear un portafolio digital que documente el proceso de aprendizaje en cada tema del curso. Este será una herramienta para autoevaluación y reflexión continua.

1. Evidencias por tema: Incluye resúmenes, mapas conceptuales, ejemplos prácticos realizados (como prompts usados en ChatGPT), reflexiones personales y autoevaluaciones.
2. Reflexiones finales: Escribir un apartado donde analicen cómo cada tema contribuyó a su comprensión global del curso.
3. Formato: Utilizar plataformas digitales (Google Drive, Canva, etc.) para presentar visualmente el portafolio.

Actividad 4: Simulación Profesional

Descripción: Realizar una simulación donde asuman roles dentro de una organización que implementa IA para mejorar la seguridad laboral.

1. Papeles asignados: Por ejemplo: ingeniero en prevención, especialista en IA, responsable de recursos humanos.
2. Situaciones a resolver: Diagnóstico de riesgos con IA, planificación de implementación tecnológica, comunicación con empleados sobre los cambios.
3. Criterios de éxito: Resolución efectiva del problema presentado, comunicación clara y decisiones fundamentadas en conocimientos técnicos.

Actividad 5: Investigación y Propuesta

Descripción: Investigar una problemática actual relacionada con IA en prevención laboral (por ejemplo: suplantación digital o sesgos algorítmicos) y proponer soluciones innovadoras basadas en contenidos del curso.

1. Búsqueda bibliográfica: Revisar artículos académicos o informes recientes sobre el tema elegido.
2. Análisis teórico: Fundamentar la propuesta usando conceptos aprendidos (probabilidad condicional, lógica difusa, aprendizaje automático).
3. Sistema propuesto: Presentar una solución concreta con pasos claros para su implementación.
4. Presentación ejecutiva: Elaborar un resumen ejecutivo que comunique claramente la problemática y solución propuesta.

Síntesis final: Actividad 6 - Análisis Crítico Transversal

Nuestro objetivo es que los participantes puedan analizar un tema desde diferentes perspectivas abordadas en el curso. Por ejemplo: evaluar cómo la lógica y probabilidad influyen en los sistemas de IA utilizados en seguridad laboral o cómo ChatGPT puede potenciar procesos creativos responsables. La actividad consiste en redactar un ensayo o informe breve que identifique relaciones entre módulos, destaque conexiones clave y proponga ideas integradoras para futuros desarrollos tecnológicos responsables.

Actividades Colaborativas

A continuación se presentan algunas actividades diseñadas para fomentar el trabajo en equipo durante el curso:

Debate estructurado sobre ética en IA

• Tema central: Peligros vs beneficios de la inteligencia artificial en prevención laboral.
• Estructura: Dividir a los participantes en dos grupos; uno argumentará a favor del uso responsable de IA y otro expondrá posibles riesgos e inconvenientes.
• Criterios: Uso de evidencias del curso, respeto por las opiniones contrarias y síntesis final conjunta.

Proyecto colaborativo multidisciplinar

• Misión: Diseñar una estrategia integral para implementar IA segura en un entorno laboral específico (ejemplo: construcción).
• Tareas asignadas: Investigación técnica, análisis ético-social, planificación logística y comunicación interna.
• < strong > Presentación final : Documento conjunto con recomendaciones prácticas basadas en conocimientos del curso.