Buenas y malas noticias: ChatGPT Visual es un terremoto para el aprendizaje

Se ha lanzado ChatGPT Visual, una actualización que permite añadir imágenes a las preguntas en la versión de suscripción del servicio. Tras realizar algunas pruebas preliminares, es evidente que esta nueva función tendrá un impacto significativo en el aprendizaje, tanto en entornos educativos formales como en el autoaprendizaje.

En las redes sociales, he observado que otros usuarios han tenido experiencias positivas, especialmente en el análisis de imágenes con contenido matemático y gráfico. Mi propia experiencia con esta función ha sido igualmente impresionante.

Ejemplo de aplicación.

He acudido a uno de los contenidos técnicos de mi asignatura Teoría Impositiva, que imparto a alumnos de segundo ciclo en el grado de Economía. He escogido el tema del exceso de gravamen fiscal, que se refiere a la pérdida de eficiencia económica causada por los impuestos. Mi objetivo era entender la fórmula matemática que determina este exceso de gravamen, y para ello realicé una consulta en dos fases.

En la primera fase, cargué un gráfico que mostraba la oferta y la demanda del bien X, sobre el cual se aplica un impuesto. Solicité que se describiera y analizara la información representada en el gráfico. ChatGPT Visual pudo identificar todos los elementos relevantes y proporcionó una interpretación económica acertada. Sin embargo, faltó algo de precisión en la descripción formal de los puntos que demarcaban las áreas de cambio en el bienestar y el exceso de gravamen.

A continuación, le envié la fórmula matemática que representa el área del exceso de gravamen, relacionada con el gráfico anterior. También incluí las manipulaciones realizadas a la fórmula para llegar a la versión final, que tiene una interpretación económica directa. Aunque estos pasos involucran matices tanto económicos como matemáticos, no los detallé porque están explicados en el texto que acompaña a las fórmulas, el cual no compartí en la consulta.

Veredicto: la respuesta fue excelente. ChatGPT Visual identificó todos los conceptos relevantes y comprendió el razonamiento detrás de las transformaciones en la fórmula.

En una tercera pregunta, le solicité que aclarara algunos de los pasos de la formulación, lo cual hizo de manera impecable.

Al estar este análisis integrado en el formato conversacional de texto de ChatGPT, tengo la opción de profundizar en cualquier aspecto técnico que desee. Puedo solicitar explicaciones más sencillas o pedir que se amplíen ciertos aspectos técnicos secundarios que surjan durante la conversación. Esto también me permite empezar a explorar las implicaciones y lecturas económicas del resultado final.

La respuesta fue excelente. ChatGPT Visual identificó todos los conceptos relevantes y comprendió el razonamiento detrás de las transformaciones en la fórmula.
Francesc Pujol Compartir

Este tipo de interacciones representa una noticia excepcionalmente positiva para el aprendizaje, tanto para estudiantes en un entorno educativo formal como para profesionales que deseen adquirir un conocimiento más profundo sobre ciertos temas. Ejemplos como el que he presentado indican que la capacidad de las herramientas de IA para analizar imágenes técnicas ya es bastante sofisticada y que cualquier error actual es susceptible de mejora. Esto amplía enormemente el potencial de la IA como un recurso educativo personalizado para el estudio y comprensión de cualquier tema. ChatGPT como súper tutor personal.

Sin embargo, esto podría interpretarse como una mala noticia para aquellos en el ámbito educativo que esperan que la tendencia hacia la adopción de herramientas de IA disminuya, permitiéndoles continuar con sus métodos e interacción con los estudiantes como si nada hubiera cambiado.

Nota: al releer he caído en la cuenta que la imprecisión en la descripción de las áreas se debe a que ha "obedecido" a la información proporcionada. En efecto, en la parte derecha del gráfico se indica que el exceso de gravamen es BC y el cambio de bienestar NE. Se debe a que la captura de pantalla está mal recortada y elimina la información completa (Exceso de gravamen: BCP). Es nueva constatación de la importancia de proporcionar información correcta, porque el algoritmo tiende a respetar esa información aunque no encaje plenamente con su propio análisis.