Ética en Juego
La ética de la IA está en tus manos
Guía del usuario
Todas las ilustraciones de este documento han sido generadas empleando motores de IA supervisados por creativos humanos.
Con el apoyo de la Generalitat de Catalunya:
¡Bienvenidas y bienvenidos a Ética en Juego!
Este es un programa de formación experiencial y gamificado que tiene como objetivo fundamental fomentar la comprensión crítica, práctica y transversal de los principios éticos aplicados a la Inteligencia Artificial (IA). La competición consiste en la resolución de retos online, donde explorarás el impacto de la IA asumiendo el papel de la persona diseñadora responsable de IA. Este programa te permitirá experimentar directamente cómo tus decisiones afectan la equidad, la inclusión y la sostenibilidad de los resultados algorítmicos.
Requisitos para participar
Edad
Conocimientos IA
Conocimientos programación
Tiempo
¿Eres docente?
Te guiamos paso a paso
Regístrate
Accede a Ética en Juego
Toma decisiones
Aprende y experimenta
Costruye tu modelo y compite
¡Mejora tu modelo!
En el aprendizaje automático, la abstracción mediante métodos estadísticos crea un modelo de la realidad: no es la realidad.
- Mark Coeckelbergh
Explora los retos
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Con el apoyo de la Generalitat de Catalunya:
Justicia y equidad
Transparencia y explicabilidad
Sostenibilidad
(próximamente)
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Justicia y equidad
El reto de Justicia y Equidad se enfoca en que desarrolles capacidades prácticas para garantizar que los sistemas de IA sean justos e inclusivos, identificando y mitigando sesgos específicos. A continuación, se desarrolla cada una de las ocho fases del reto, explicando las acciones que deben realizar las y los participantes:
1. Ponte en el rol de juez
En esta primera fase te pondrás en el papel de la persona que juzga. Con ayuda de una IA deberás analizar cada caso y evaluar los riesgos ¿Qué vamos a hacer? Vamos a profundizar en la necesidad de garantizar sistemas de IA justos e inclusivos. Un sistema de IA proporcionará predicciones de riesgo para guiar tus decisiones. Pero recuerda: son solo predicciones. ¿Qué opinión te merecen? ¿Qué decisión tomarás tu?
2. ¿Y si la IA se equivocó?
Vamos a analizar qué ocurre cuando tomamos decisiones guiados por la IA. ¿Crees que nos hace infalibles? ¿Qué vamos a hacer? Vamos a examinar los casos anteriores y ver cuándo hemos errado y predicho falsos positivos o faltos negativos. ¿Cuáles son tus conclusiones?
3. ¿Qué es la IA ?
Hemos visto que la IA también comete errores. Ahora vamos a profundizar en los conceptos que nos ayudarán a mejorar nuestro modelo de IA para que cometa menos errores. ¿Qué vamos a hacer? Aprenderemos una definición de IA y averiguaremos cómo funcionan los modelos predictivos. Aplicaremos esto al escenario de la justicia y veremos cómo conocer cómo funciona la IA es esencial para construir sistemas éticos.
4. El reto técnico
En esta cuarta actividad nos ponemos manos a la obra: asumirás el papel de ingeniero o ingeniera de IA, y tendrás que construir tu propio modeo. ¿Lo conseguirás? ¿Qué vamos a hacer? El objetivo es construir un modelo de predicción de riesgo parecido al que usamos al comienzo de este reto, pero minimizando los errores. No te preocupes: experimentarás, probarás ideas y compararás resultados hasta obtener tu mejor propuesta.
5. La revelación ética
¡Ya has desarrollado tu modelo y has podido compararlo con los resultados obtenidos por otros participantes! Pero... ¿crees que sería útil este modelo en el mundo real? ¿Qué vamos a hacer? Vamos a profundizar en los hallazgos de la investigación "Machine Bias", que analiza si estos sistemas garantizan una mayor justicia. ¿Tú qué opinas?
6. La Brújula moral
En esta actividad buscaremos un estándar más alto para nuestra propuesta. ¿Conseguiremos un salto ético cualitativo en nuestra IA? ¿Qué vamos a hacer? Vamos a experimentar incorporando a nuestros modelos la puntuación de la Brújula moral. El objetivo es construir una IA más justa y ética, que podamos emplear.
7. Detective de sesgos
En esta actividad buscaremos un estándar más alto para nuestra propuesta. ¿Conseguiremos un salto ético cualitativo en nuestra IA? ¿Qué vamos a hacer? Vamos a experimentar incorporando a nuestros modelos la puntuación de la Brújula moral. El objetivo es construir más adelante una IA más justa y ética, que podamos emplear.
8. Corrector de equidad
¡Nos acercamos al final! En este momento tendrás que diseñar la solución, después de haber expuesto es sesgo. ¿Cómo lo harás? ¿Qué vamos a hacer? Responderás a distintas cuestiones para corregir la equidad del modelo de IA.
9. Certificación
¡Ya has mejorado el modelo y aprendido sobre Justicia y equidad en relación a la Inteligencia Artificial. ¿Qué vamos a hacer? Obtén tu certificado de finalización.
Una vez obtenido tu certificado puedes continuar compitiendo. ¡Mejora tu modelo para este reto y sube en el ranking!
Propuestas para docentes
Propuesta para trabajar en el aula
Volver a los retos
Justicia y equidad
Propuesta para el aula
Introducción al reto Justicia y equidad
I. Objetivo Pedagógico de la Sesión Establecer el ambiente práctico del reto mediante un ejercicio de inmersión en un caso real o hipotético, logrando que las y los estudiantes sientan el peso de la responsabilidad ética asociada a la toma de decisiones asistidas por la IA. II. Estrategia Pedagógica Central El Estudio de Caso y la Inmersión en el Rol III. Secuencia de actividades 1. Un caso real Leed en clase esta noticia. Es un caso real, en el que descubrieron que un juez usó ChatGPT para redactar una sentencia que condenaba a un hombre a más de dos años de cárcel. 2. Presentación del dilema ¿Hasta qué punto estamos dispuestos a que la IA tenga un papel protagonista en la actividad jurídica. Puedes plantear una situación hipotética sencilla: "Si un sistema de IA que usamos en clase o en la vida diaria comete un error grave que perjudica a un grupo de personas, ¿quién es responsable? ¿La persona que la programó, la persona que la usó, o la tecnología misma?" Pueden discutir en grupos para llegar una conclusión. Puedes usar distintas técnicas de gestión del aula como 1-2-4.
Noticia
1-2-4
Cierre al reto Justicia y equidad
I. Objetivo Pedagógico de la Sesión Después de haber realizado el reto, establecer juntos una serie de conclusiones, en forma de decálogo, que puedan ayudarnos a dirimir en qué situaciones estamos dispuestos a delegar del todo en una Inteligencia Artificial II. Estrategia Pedagógica Central Generación de unas reglas de obligado cumplimiento para las IA. III. Secuencia de actividades 1. Conoce las leyes de la robótica de Isaac Asimov. Si no conoces las 3 leyes de la robótica propuestas por el novelista y pensador Isaac Asimov, te invitamos a visitarlas en este artículo de Wikipedia. 2. Adapta las reglas en grupo Cada grupo adapta las reglas de Asimov al contexto de Justicia y equidad. ¿Cuáles serían las 3 leyes que las IAs asistentes a jueces y juezas deberían cumplir. Puedes proponer que, sobre la versión escrita de las leyes de Asimov, redacten una versión alternativa. Después, se votan las mejores versiones.
Leyes de Asimov
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Sostenibilidad
Este reto propone una reflexión crítica sobre el impacto ambiental de la inteligencia artificial, enfocándose en el equilibrio entre el avance tecnológico y la sostenibilidad. A través de la investigación de datos climáticos y el diseño de sistemas responsables, tu reto consistirá en aprender a mitigar la huella de carbono de la IA para transformarla en una herramienta que solucione la crisis climática en lugar de agravarla.
1. Investigación climática
En nuestra primera actividad tendremos que realizar una investigación acerca de cuáles son las mayores fuentes de carbono de las ciudades. ¿Qué vamos a hacer? Visitaremos Climate TRACE, una plataforma que utiliza una red de satélites e Inteligencia Artificial para calcular las más importantes emisiones de carbono del planeta. Selecciona una o varias ciudades y conoce el impacto de sus actividades en el medio ambiente.
2. ¿Y si la IA se equivocó?
Ya hemos visto que las ciudades son una importante fuente de carbono. ¿Cómo nos puede ayudar la IA a mitigar estos efectos? ¿Qué vamos a hacer? Es imposible hacer un análisis de todas las fuentes de carbono en una ciudad para diseñar una solución. ¿Imposible? ¿Y si la IA pudiera ayudarnos a detectar a los derrochadores de energía sin visitar ni un solo edificio? En este bloque aprenderemos cómo.
3. Enseñando a la IA
La IA es poderosa, pero ¿cómo aprende realmente? ¿Cómo podemos hacer que encuentre patrones? ¿Qué vamos a hacer? En este bloque vamos a aprender cómo es posible entrenar a una IA para hacer predicciones y encontrar patrones en los datos.
4. Juego de construcción
¡Empieza nuestro reto! Vamos a empezar a construir modelos de IA que nos ayuden a predecir la eficiencia energética. ¿Qué vamos a hacer? En este juego tenemos 10 intentos para convertirnos en ingenieros e ingenieras de IA y construir un modelo que nos ayude a identificar qué edificios de la ciudad desperdician más energia. ¡Vamos a ello!
5. Revelación de sostenibilidad
Has generado un modelo de IA que identifica a los edificios más contaminantes, pero ¿cuánto contamina tu modelo de IA? ¿Qué vamos a hacer? Vamos a certificar nuestro modelo de IA y averiguar cuánto le cuesta al planeta el uso de la misma. ¿Crees que tu modelo es eficiente o no?
6. Detective de los datos
No sólo es importante saber cuánto gasta tu modelo de IA, sino de dónde viene su huella... ¿Qué hace que usar IA sea tan costoso en términos mediambientales? ¿Qué vamos a hacer? Exploraremos los procesos que implica la IA y averiguaremos qué hace que realizar una petición a una IA consuma recursos del planeta, desde la petición hasta los centros de datos que consumen más que ciudades enteras.
7. Asesor de IA verde
Tan importante como desarrollar una IA fiable es desarrollar una IA verde. ¿Qué vamos a hacer? Podemos mejorar la eficiencia de nuestra IA eligiendo sistemas de refrigeración, fuentes de energía y estrategias de modelo de IA más efectivas. ¡Averigua cómo ahora!
8. Certificación de sostenibilidad
Ya nos queda poco para terminar este reto. En esta etapa vamos a calcular nuestra puntuación de sostenibilidad en función de las decisiones que hemos ido tomando. ¿Qué vamos a hacer? Vamos a averiguar nuestra puntuación y podemos compararla con la de otros participantes. ¿Será tu modelo el más eficiente?
9. ¡Compite de nuevo!
En este punto ya puedes enfrentarte a diseñar un modelo con todas las herramientas desbloqueadas. ¿Qué vamos a hacer? En este reto final podrás diseñar un modelo de IA aplicando todo lo aprendido en este reto. ¡Muestra tus habilidades y aumenta tu puntuación de la Brújula Moral!
Cuando termines, puedes volver al centro de retos y continuar aprendiendo.
Propuestas para docentes
Propuesta para trabajar en el aula
Volver a los retos
Sostenibilidad
Propuesta para el aula
Introducción al reto Sostenibilidad
I. Objetivo Pedagógico de la Sesión Establecer el ambiente práctico del reto mediante un ejercicio de inmersión en un caso real o hipotético, logrando que las y los estudiantes sientan el peso del uso de IA debido a su gasto energético. II. Estrategia Pedagógica Central El Estudio de Caso y la Inmersión en el Rol III. Secuencia de actividades 1. Un caso real Leed en clase esta noticia. En ella podrás ver el consumo de agua que provoca nuestro uso de la Inteligencia Artificial. ¿Cuánta agua crees que hace falta para que una IA pueda generar un texto de 100 palabras? 2. Presentación del dilema ¿Hasta qué punto estamos dispuestos a usar IA sabiendo el consumo energético que tiene? Puedes plantear una situación hipotética sencilla: "Un nuevo modelo de IA logra predecir incendios forestales con un 99% de éxito, pero su entrenamiento ha consumido tanta agua como 50 piscinas olímpicas. ¿Crees que estamos legitimizados a usarlo?" Pueden discutir en grupos para llegar una conclusión. Puedes usar distintas técnicas de gestión del aula como 1-2-4.
Noticia
1-2-4
Cierre al reto Sostenibilidad
I. Objetivo Pedagógico de la Sesión Después de haber realizado el reto, establecer juntos una serie de conclusiones, en forma de líneas rojas, que puedan ayudarnos a dirimir en qué situaciones estamos dispuestos a consumir recursos del planeta para hacer uso de la Inteligencia Artificial II. Estrategia Pedagógica Central Generación de unas reglas de obligado cumplimiento para las IA. III. Secuencia de actividades 1. Lluvia de "Dilemas resueltos". Pide a cada grupo que comparta la decisión más difícil que tuvo que tomar en el diseño de su modelo. Por ejemplo, "Tuvimos que elegir un modelo menos preciso para no disparar el consumo de agua". 2. Crea un manifiesto. Cada grupo debe redactar los líneas rojas o principios que creen que toda empresa tecnológica debería seguir en función de vuestros dilemas. Intentad poner números precisos a vuestras propuestas. 3. Crea un artefacto digital. Cread un artefacto digital que podáis compartir en el centro o redes sociales con vuestras conclusiones. ¡Os ayudará a concienciar al resto de la comunidad!
Volver a los retos
No hay límite de edad
Eso sí, debes tener al menos 16 años para participar en el reto, ya que debes registrarte en la plataforma.
¡¡Mejora tu modelo!
¡Puedes continuar mejorando tu modelo y así subir en el ranking! ¡Recuerda que esto es una competición! Sigue aprendiendo y mejorando tu propuesta, y sube posiciones en el ranking del reto. ¡En tus manos está generar la propuesta más ética! ¿Te atreves?
No necesitas saber nada de IA
El contenido está diseñado para que puedas aprender los conceptos empezando desde cero. Tanto si has trabajado antes con IA como si es tu primera vez, Ética en Juego es una experiencia valiosa para tí.
Técnica 1-2-4
Objetivo: Conseguir crear una dinámica de equipo que parte de lo individual y termine en el grupo. Descripción: Dentro del equipo, cada alumno/a piensa cuál es la respuesta correcta a una pregunta planteada. Posteriormente, se ponen de dos en dos, intercambian sus respuestas y las comentan, llegando a conclusiones comunes. Finalmente todo el equipo ha de decidir cual es la respuesta más adecuada y completa por escrito la pregunta que se ha planteado. Al terminar, se comparte en gran grupo.
¿Eres docente?
Si eres docente, puedes invitar a tu alumnado a participar de la experiencia. Cada alumno o alumna deberá registrarse en la plataforma y podrá proponer sus propias soluciones.Si, además, quieres realizar alguna actividad grupal en el aula, te ofrecemos una breve guía con algunas actividades desenchufadas más adelante en este mismo documento.
¿Cuánto tiempo necesito?
Podrás invertir todo el tiempo que quieras en la resolución de los retos. El objetivo no es ser más veloz, sino diseñar la IA más ética.Pensamos que, si trabajas con otras personas en resolver cada uno de ellos, la discusión puede llevaros hasta una hora por cada uno de los tres retos de la plataforma.
No necesitas saber programación
La plataforma te irá mostrando los retos de forma consecutiva, paso a paso, y te guiará en todo momento.No necesitas saber programar, aunque podrás ver el código, las tripas de la IA. Sólo necesitas ganas de aprender e interés por explorar los desafíos éticos de la IA.
Técnica 1-2-4
Objetivo: Conseguir crear una dinámica de equipo que parte de lo individual y termine en el grupo. Descripción: Dentro del equipo, cada alumno/a piensa cuál es la respuesta correcta a una pregunta planteada. Posteriormente, se ponen de dos en dos, intercambian sus respuestas y las comentan, llegando a conclusiones comunes. Finalmente todo el equipo ha de decidir cual es la respuesta más adecuada y completa por escrito la pregunta que se ha planteado. Al terminar, se comparte en gran grupo.
Ética en Juego - Guía usuario
Equipo EIM
Created on December 10, 2025
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Ética en Juego
La ética de la IA está en tus manos
Guía del usuario
Todas las ilustraciones de este documento han sido generadas empleando motores de IA supervisados por creativos humanos.
Con el apoyo de la Generalitat de Catalunya:
¡Bienvenidas y bienvenidos a Ética en Juego!
Este es un programa de formación experiencial y gamificado que tiene como objetivo fundamental fomentar la comprensión crítica, práctica y transversal de los principios éticos aplicados a la Inteligencia Artificial (IA). La competición consiste en la resolución de retos online, donde explorarás el impacto de la IA asumiendo el papel de la persona diseñadora responsable de IA. Este programa te permitirá experimentar directamente cómo tus decisiones afectan la equidad, la inclusión y la sostenibilidad de los resultados algorítmicos.
Requisitos para participar
Edad
Conocimientos IA
Conocimientos programación
Tiempo
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En el aprendizaje automático, la abstracción mediante métodos estadísticos crea un modelo de la realidad: no es la realidad.
- Mark Coeckelbergh
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Con el apoyo de la Generalitat de Catalunya:
Justicia y equidad
Transparencia y explicabilidad
Sostenibilidad
(próximamente)
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Justicia y equidad
El reto de Justicia y Equidad se enfoca en que desarrolles capacidades prácticas para garantizar que los sistemas de IA sean justos e inclusivos, identificando y mitigando sesgos específicos. A continuación, se desarrolla cada una de las ocho fases del reto, explicando las acciones que deben realizar las y los participantes:
1. Ponte en el rol de juez
En esta primera fase te pondrás en el papel de la persona que juzga. Con ayuda de una IA deberás analizar cada caso y evaluar los riesgos ¿Qué vamos a hacer? Vamos a profundizar en la necesidad de garantizar sistemas de IA justos e inclusivos. Un sistema de IA proporcionará predicciones de riesgo para guiar tus decisiones. Pero recuerda: son solo predicciones. ¿Qué opinión te merecen? ¿Qué decisión tomarás tu?
2. ¿Y si la IA se equivocó?
Vamos a analizar qué ocurre cuando tomamos decisiones guiados por la IA. ¿Crees que nos hace infalibles? ¿Qué vamos a hacer? Vamos a examinar los casos anteriores y ver cuándo hemos errado y predicho falsos positivos o faltos negativos. ¿Cuáles son tus conclusiones?
3. ¿Qué es la IA ?
Hemos visto que la IA también comete errores. Ahora vamos a profundizar en los conceptos que nos ayudarán a mejorar nuestro modelo de IA para que cometa menos errores. ¿Qué vamos a hacer? Aprenderemos una definición de IA y averiguaremos cómo funcionan los modelos predictivos. Aplicaremos esto al escenario de la justicia y veremos cómo conocer cómo funciona la IA es esencial para construir sistemas éticos.
4. El reto técnico
En esta cuarta actividad nos ponemos manos a la obra: asumirás el papel de ingeniero o ingeniera de IA, y tendrás que construir tu propio modeo. ¿Lo conseguirás? ¿Qué vamos a hacer? El objetivo es construir un modelo de predicción de riesgo parecido al que usamos al comienzo de este reto, pero minimizando los errores. No te preocupes: experimentarás, probarás ideas y compararás resultados hasta obtener tu mejor propuesta.
5. La revelación ética
¡Ya has desarrollado tu modelo y has podido compararlo con los resultados obtenidos por otros participantes! Pero... ¿crees que sería útil este modelo en el mundo real? ¿Qué vamos a hacer? Vamos a profundizar en los hallazgos de la investigación "Machine Bias", que analiza si estos sistemas garantizan una mayor justicia. ¿Tú qué opinas?
6. La Brújula moral
En esta actividad buscaremos un estándar más alto para nuestra propuesta. ¿Conseguiremos un salto ético cualitativo en nuestra IA? ¿Qué vamos a hacer? Vamos a experimentar incorporando a nuestros modelos la puntuación de la Brújula moral. El objetivo es construir una IA más justa y ética, que podamos emplear.
7. Detective de sesgos
En esta actividad buscaremos un estándar más alto para nuestra propuesta. ¿Conseguiremos un salto ético cualitativo en nuestra IA? ¿Qué vamos a hacer? Vamos a experimentar incorporando a nuestros modelos la puntuación de la Brújula moral. El objetivo es construir más adelante una IA más justa y ética, que podamos emplear.
8. Corrector de equidad
¡Nos acercamos al final! En este momento tendrás que diseñar la solución, después de haber expuesto es sesgo. ¿Cómo lo harás? ¿Qué vamos a hacer? Responderás a distintas cuestiones para corregir la equidad del modelo de IA.
9. Certificación
¡Ya has mejorado el modelo y aprendido sobre Justicia y equidad en relación a la Inteligencia Artificial. ¿Qué vamos a hacer? Obtén tu certificado de finalización.
Una vez obtenido tu certificado puedes continuar compitiendo. ¡Mejora tu modelo para este reto y sube en el ranking!
Propuestas para docentes
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Justicia y equidad
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Introducción al reto Justicia y equidad
I. Objetivo Pedagógico de la Sesión Establecer el ambiente práctico del reto mediante un ejercicio de inmersión en un caso real o hipotético, logrando que las y los estudiantes sientan el peso de la responsabilidad ética asociada a la toma de decisiones asistidas por la IA. II. Estrategia Pedagógica Central El Estudio de Caso y la Inmersión en el Rol III. Secuencia de actividades 1. Un caso real Leed en clase esta noticia. Es un caso real, en el que descubrieron que un juez usó ChatGPT para redactar una sentencia que condenaba a un hombre a más de dos años de cárcel. 2. Presentación del dilema ¿Hasta qué punto estamos dispuestos a que la IA tenga un papel protagonista en la actividad jurídica. Puedes plantear una situación hipotética sencilla: "Si un sistema de IA que usamos en clase o en la vida diaria comete un error grave que perjudica a un grupo de personas, ¿quién es responsable? ¿La persona que la programó, la persona que la usó, o la tecnología misma?" Pueden discutir en grupos para llegar una conclusión. Puedes usar distintas técnicas de gestión del aula como 1-2-4.
Noticia
1-2-4
Cierre al reto Justicia y equidad
I. Objetivo Pedagógico de la Sesión Después de haber realizado el reto, establecer juntos una serie de conclusiones, en forma de decálogo, que puedan ayudarnos a dirimir en qué situaciones estamos dispuestos a delegar del todo en una Inteligencia Artificial II. Estrategia Pedagógica Central Generación de unas reglas de obligado cumplimiento para las IA. III. Secuencia de actividades 1. Conoce las leyes de la robótica de Isaac Asimov. Si no conoces las 3 leyes de la robótica propuestas por el novelista y pensador Isaac Asimov, te invitamos a visitarlas en este artículo de Wikipedia. 2. Adapta las reglas en grupo Cada grupo adapta las reglas de Asimov al contexto de Justicia y equidad. ¿Cuáles serían las 3 leyes que las IAs asistentes a jueces y juezas deberían cumplir. Puedes proponer que, sobre la versión escrita de las leyes de Asimov, redacten una versión alternativa. Después, se votan las mejores versiones.
Leyes de Asimov
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Sostenibilidad
Este reto propone una reflexión crítica sobre el impacto ambiental de la inteligencia artificial, enfocándose en el equilibrio entre el avance tecnológico y la sostenibilidad. A través de la investigación de datos climáticos y el diseño de sistemas responsables, tu reto consistirá en aprender a mitigar la huella de carbono de la IA para transformarla en una herramienta que solucione la crisis climática en lugar de agravarla.
1. Investigación climática
En nuestra primera actividad tendremos que realizar una investigación acerca de cuáles son las mayores fuentes de carbono de las ciudades. ¿Qué vamos a hacer? Visitaremos Climate TRACE, una plataforma que utiliza una red de satélites e Inteligencia Artificial para calcular las más importantes emisiones de carbono del planeta. Selecciona una o varias ciudades y conoce el impacto de sus actividades en el medio ambiente.
2. ¿Y si la IA se equivocó?
Ya hemos visto que las ciudades son una importante fuente de carbono. ¿Cómo nos puede ayudar la IA a mitigar estos efectos? ¿Qué vamos a hacer? Es imposible hacer un análisis de todas las fuentes de carbono en una ciudad para diseñar una solución. ¿Imposible? ¿Y si la IA pudiera ayudarnos a detectar a los derrochadores de energía sin visitar ni un solo edificio? En este bloque aprenderemos cómo.
3. Enseñando a la IA
La IA es poderosa, pero ¿cómo aprende realmente? ¿Cómo podemos hacer que encuentre patrones? ¿Qué vamos a hacer? En este bloque vamos a aprender cómo es posible entrenar a una IA para hacer predicciones y encontrar patrones en los datos.
4. Juego de construcción
¡Empieza nuestro reto! Vamos a empezar a construir modelos de IA que nos ayuden a predecir la eficiencia energética. ¿Qué vamos a hacer? En este juego tenemos 10 intentos para convertirnos en ingenieros e ingenieras de IA y construir un modelo que nos ayude a identificar qué edificios de la ciudad desperdician más energia. ¡Vamos a ello!
5. Revelación de sostenibilidad
Has generado un modelo de IA que identifica a los edificios más contaminantes, pero ¿cuánto contamina tu modelo de IA? ¿Qué vamos a hacer? Vamos a certificar nuestro modelo de IA y averiguar cuánto le cuesta al planeta el uso de la misma. ¿Crees que tu modelo es eficiente o no?
6. Detective de los datos
No sólo es importante saber cuánto gasta tu modelo de IA, sino de dónde viene su huella... ¿Qué hace que usar IA sea tan costoso en términos mediambientales? ¿Qué vamos a hacer? Exploraremos los procesos que implica la IA y averiguaremos qué hace que realizar una petición a una IA consuma recursos del planeta, desde la petición hasta los centros de datos que consumen más que ciudades enteras.
7. Asesor de IA verde
Tan importante como desarrollar una IA fiable es desarrollar una IA verde. ¿Qué vamos a hacer? Podemos mejorar la eficiencia de nuestra IA eligiendo sistemas de refrigeración, fuentes de energía y estrategias de modelo de IA más efectivas. ¡Averigua cómo ahora!
8. Certificación de sostenibilidad
Ya nos queda poco para terminar este reto. En esta etapa vamos a calcular nuestra puntuación de sostenibilidad en función de las decisiones que hemos ido tomando. ¿Qué vamos a hacer? Vamos a averiguar nuestra puntuación y podemos compararla con la de otros participantes. ¿Será tu modelo el más eficiente?
9. ¡Compite de nuevo!
En este punto ya puedes enfrentarte a diseñar un modelo con todas las herramientas desbloqueadas. ¿Qué vamos a hacer? En este reto final podrás diseñar un modelo de IA aplicando todo lo aprendido en este reto. ¡Muestra tus habilidades y aumenta tu puntuación de la Brújula Moral!
Cuando termines, puedes volver al centro de retos y continuar aprendiendo.
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Sostenibilidad
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I. Objetivo Pedagógico de la Sesión Establecer el ambiente práctico del reto mediante un ejercicio de inmersión en un caso real o hipotético, logrando que las y los estudiantes sientan el peso del uso de IA debido a su gasto energético. II. Estrategia Pedagógica Central El Estudio de Caso y la Inmersión en el Rol III. Secuencia de actividades 1. Un caso real Leed en clase esta noticia. En ella podrás ver el consumo de agua que provoca nuestro uso de la Inteligencia Artificial. ¿Cuánta agua crees que hace falta para que una IA pueda generar un texto de 100 palabras? 2. Presentación del dilema ¿Hasta qué punto estamos dispuestos a usar IA sabiendo el consumo energético que tiene? Puedes plantear una situación hipotética sencilla: "Un nuevo modelo de IA logra predecir incendios forestales con un 99% de éxito, pero su entrenamiento ha consumido tanta agua como 50 piscinas olímpicas. ¿Crees que estamos legitimizados a usarlo?" Pueden discutir en grupos para llegar una conclusión. Puedes usar distintas técnicas de gestión del aula como 1-2-4.
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I. Objetivo Pedagógico de la Sesión Después de haber realizado el reto, establecer juntos una serie de conclusiones, en forma de líneas rojas, que puedan ayudarnos a dirimir en qué situaciones estamos dispuestos a consumir recursos del planeta para hacer uso de la Inteligencia Artificial II. Estrategia Pedagógica Central Generación de unas reglas de obligado cumplimiento para las IA. III. Secuencia de actividades 1. Lluvia de "Dilemas resueltos". Pide a cada grupo que comparta la decisión más difícil que tuvo que tomar en el diseño de su modelo. Por ejemplo, "Tuvimos que elegir un modelo menos preciso para no disparar el consumo de agua". 2. Crea un manifiesto. Cada grupo debe redactar los líneas rojas o principios que creen que toda empresa tecnológica debería seguir en función de vuestros dilemas. Intentad poner números precisos a vuestras propuestas. 3. Crea un artefacto digital. Cread un artefacto digital que podáis compartir en el centro o redes sociales con vuestras conclusiones. ¡Os ayudará a concienciar al resto de la comunidad!
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No hay límite de edad
Eso sí, debes tener al menos 16 años para participar en el reto, ya que debes registrarte en la plataforma.
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¡Puedes continuar mejorando tu modelo y así subir en el ranking! ¡Recuerda que esto es una competición! Sigue aprendiendo y mejorando tu propuesta, y sube posiciones en el ranking del reto. ¡En tus manos está generar la propuesta más ética! ¿Te atreves?
No necesitas saber nada de IA
El contenido está diseñado para que puedas aprender los conceptos empezando desde cero. Tanto si has trabajado antes con IA como si es tu primera vez, Ética en Juego es una experiencia valiosa para tí.
Técnica 1-2-4
Objetivo: Conseguir crear una dinámica de equipo que parte de lo individual y termine en el grupo. Descripción: Dentro del equipo, cada alumno/a piensa cuál es la respuesta correcta a una pregunta planteada. Posteriormente, se ponen de dos en dos, intercambian sus respuestas y las comentan, llegando a conclusiones comunes. Finalmente todo el equipo ha de decidir cual es la respuesta más adecuada y completa por escrito la pregunta que se ha planteado. Al terminar, se comparte en gran grupo.
¿Eres docente?
Si eres docente, puedes invitar a tu alumnado a participar de la experiencia. Cada alumno o alumna deberá registrarse en la plataforma y podrá proponer sus propias soluciones.Si, además, quieres realizar alguna actividad grupal en el aula, te ofrecemos una breve guía con algunas actividades desenchufadas más adelante en este mismo documento.
¿Cuánto tiempo necesito?
Podrás invertir todo el tiempo que quieras en la resolución de los retos. El objetivo no es ser más veloz, sino diseñar la IA más ética.Pensamos que, si trabajas con otras personas en resolver cada uno de ellos, la discusión puede llevaros hasta una hora por cada uno de los tres retos de la plataforma.
No necesitas saber programación
La plataforma te irá mostrando los retos de forma consecutiva, paso a paso, y te guiará en todo momento.No necesitas saber programar, aunque podrás ver el código, las tripas de la IA. Sólo necesitas ganas de aprender e interés por explorar los desafíos éticos de la IA.
Técnica 1-2-4
Objetivo: Conseguir crear una dinámica de equipo que parte de lo individual y termine en el grupo. Descripción: Dentro del equipo, cada alumno/a piensa cuál es la respuesta correcta a una pregunta planteada. Posteriormente, se ponen de dos en dos, intercambian sus respuestas y las comentan, llegando a conclusiones comunes. Finalmente todo el equipo ha de decidir cual es la respuesta más adecuada y completa por escrito la pregunta que se ha planteado. Al terminar, se comparte en gran grupo.