Es una tecnología avanzada que utiliza modelos de aprendizaje profundo para crear contenido que imita la producción humana en texto, imágenes y otros formatos multimedia. Capaz de generar respuestas complejas y adaptadas a partir de indicaciones específicas, incluye funciones como preguntas, instrucciones y diálogos en varios idiomas. En la enseñanza de lenguas extranjeras, esta tecnología destaca por su capacidad de personalizar ejercicios, traducir contenido y simular conversaciones, lo que puede ampliar los recursos disponibles para el aprendizaje.
La inteligencia artificial generativa (IA, en adelante) permite producir contenido nuevo a partir de patrones aprendidos durante su entrenamiento. La IA conversacional está orientada a la interacción mediante el lenguaje y puede incorporar capacidades generativas. Por tanto, no toda IA generativa está diseñada para la conversación, ni toda IA conversacional es generativa.
Herramientas como Gemini —antes Bard— (Google) y ChatGPT (OpenAI) combinan capacidades conversacionales y generativas, mientras DALL‐E (OpenAI) permite generar imágenes a partir de instrucciones textuales. Entre las aplicaciones educativas de la IA se encuentran la práctica comunicativa y la creación de materiales para el aprendizaje de idiomas (Herrera, 2023).
En el ámbito de la enseñanza de español, la IA puede asistir al docente en ciertas tareas:
- Desarrollo de sistemas de tutoría inteligente adaptados al aprendizaje personalizado del español.
- Creación de chatbots y asistentes virtuales para la práctica conversacional en español.
- Apoyo a la evaluación de determinados aspectos de la producción lingüística, como la pronunciación, mediante herramientas de IA (Herrera, 2023).
- Análisis de datos masivos sobre el aprendizaje para identificar patrones y optimizar la enseñanza.
- Generación automática de contenidos y actividades didácticas personalizadas.
La IA puede apoyar la práctica conversacional, proporcionar retroalimentación y facilitar la adaptación de materiales a las necesidades del alumnado (Herrera, 2023). No obstante, la personalización presenta limitaciones y los materiales generados requieren plena supervisión docente (Román, 2024). Además, permite a los profesores obtener información detallada sobre el progreso de los alumnos para adaptar su forma de enseñar y planificar las sesiones de clase.
En el contexto de la IA generativa contemporánea, los modelos de lenguaje que sustentan herramientas como ChatGPT se basan en redes neuronales de aprendizaje profundo entrenadas con grandes cantidades de datos. Floridi y Chiriatti (2020), en su análisis de GPT‐3, diferencian la generación de texto mediante patrones estadísticos de la comprensión humana del significado. Estos sistemas pueden producir alucinaciones y reproducir sesgos. Sus respuestas también pueden variar según la instrucción, el contexto y los mecanismos de generación utilizados (Bender et al., 2021; Ji et al., 2023).
El funcionamiento de los sistemas de IA depende de la calidad, representatividad y distribución de los datos utilizados para su entrenamiento, un aspecto que la literatura especializada ha señalado repetidamente como origen de sesgo y limitaciones importantes en el uso responsable de la IA (Bender et al., 2021). Integrar estos elementos en la formación docente permite desarrollar una mirada crítica, identificar riesgos y comprender el alcance real de las herramientas generativas en el aula de ELE.
