![\"Jos\u00e9](\"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2026\/09\/Jose-Carlos-Glez-02-300x200.jpg\")
<\/a>Jos\u00e9 Carlos Gonz\u00e1lez.<\/p><\/div>\n
El especialista se\u00f1ala que muchos usuarios y usuarias desconocen los riesgos de fuga de informaci\u00f3n asociados al uso de las numerosas aplicaciones basadas en inteligencia artificial disponibles en la actualidad. Seg\u00fan Gonz\u00e1lez, existen dos problemas fundamentales. El primero surge cuando se instalan herramientas que conceden permisos de acceso innecesarios o inadecuados en el ordenador. El segundo consiste en llegar a depender de estas para desarrollar procesos cr\u00edticos del trabajo sin que hayan sido oficialmente contratadas, cuenten con la licencia correspondiente o hayan superado las verificaciones de seguridad.<\/p>\n
Por ello, considera fundamental impulsar acciones de formaci\u00f3n sobre el uso responsable de la inteligencia artificial. El objetivo, explica, es ayudar a la comunidad universitaria a conocer los principios de funcionamiento de la IA, identificar herramientas que respondan a sus necesidades, y a comprender los l\u00edmites y riesgos asociados a su utilizaci\u00f3n. En definitiva, se trata de abordar los enormes retos que est\u00e1 provocando esta tecnolog\u00eda en la ense\u00f1anza y encontrar la v\u00eda para su integraci\u00f3n eficiente en la educaci\u00f3n superior.<\/p>\n
En esta l\u00ednea, la Universidad de La Laguna desarrolla diferentes iniciativas de divulgaci\u00f3n y formaci\u00f3n abiertas a la sociedad. Una de ellas son los cursos de Extensi\u00f3n Universitaria sobre inteligencia artificial dirigidos por Juan Albino M\u00e9ndez<\/a>, catedr\u00e1tico del Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica y de Sistemas que en los \u00faltimos a\u00f1os ha participado activamente en los programas de Universidad de Verano de La Gomera y la Universidad de Oto\u00f1o-Invierno de La Palma y Arona, as\u00ed como en el programa de Extensi\u00f3n Universitaria en ayuntamientos. La propuesta formativa \u201cInteligencia Artificial: Fundamentos y Herramientas\u201d es siempre de las que m\u00e1s inter\u00e9s despierta en las diferentes sedes.<\/p>\n \u201cLa experiencia de estos cursos, una formaci\u00f3n no reglada dirigida a personas sin conocimientos previos, ha sido muy positiva\u201d, se\u00f1ala M\u00e9ndez. \u201cAsisten personas de edades muy diversas, desde j\u00f3venes hasta jubiladas\u201d, agrega. Este \u00faltimo grupo es especialmente importante, ya que, seg\u00fan el ingeniero inform\u00e1tico, muchas personas mayores se ven obligadas a adaptarse a un entorno digital complejo sin haberlo vivido desde el principio.<\/p>\n En estas formaciones no solo aprenden a utilizar herramientas de inteligencia artificial generativa, sino que tambi\u00e9n descubren los fundamentos de la inteligencia artificial, sus principales modelos y reflexionan sobre las implicaciones \u00e9ticas de su desarrollo. Una nueva edici\u00f3n de esta formaci\u00f3n se celebrar\u00e1 los d\u00edas 6 y 7 de octubre en Valle Gran Rey, dentro de la programaci\u00f3n del Campus La Gomera 2026<\/a>.<\/p>\n Esta apuesta por la formaci\u00f3n tambi\u00e9n se refleja en otras iniciativas impulsadas por la Universidad de La Laguna. Mar\u00eda Bel\u00e9n San Nicol\u00e1s Santos<\/a>, directora de Secretariado de Docencia Digital, destaca la buena acogida que han tenido las Jornadas de Inteligencia Artificial para la Docencia Universitaria, que ya han celebrado dos ediciones. \u201cHan tenido una valoraci\u00f3n muy positiva, tanto por la participaci\u00f3n como por la calidad de las personas ponentes que han intervenido\u201d, se\u00f1ala. Tal y como indica la directora, la instituci\u00f3n estudia dar continuidad a estas experiencias, ya que responden a la necesidad de disponer de formaci\u00f3n y conocer formas de poder aplicar estas tecnolog\u00edas.<\/p>\n Bel\u00e9n San Nicol\u00e1s.<\/p><\/div>\n La IA dentro del Plan de Formaci\u00f3n del Profesorado<\/strong><\/p>\n La inteligencia artificial ocupa un lugar relevante dentro del Plan de Formaci\u00f3n del Profesorado<\/a> ya que sigue siendo una de las principales demandas en las \u00faltimas evaluaciones realizadas sobre las necesidades formativas del colectivo docente. A ello se suma la oferta de microcredenciales impulsada desde el Centro de Formaci\u00f3n Permanente<\/a> que incluye diversas propuestas relacionadas con este tema. San Nicol\u00e1s colabora en una microcredencial sobre inteligencia artificial para el entorno laboral<\/a> y otra aplicada a las actividades acad\u00e9micas<\/a>.<\/p>\n Asimismo, la Universidad de La Laguna y la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria trabajan conjuntamente en el desarrollo de nuevas microcredenciales dirigidas espec\u00edficamente al profesorado universitario. La propuesta abarcar\u00e1 formaci\u00f3n sobre docencia, investigaci\u00f3n, aspectos t\u00e9cnicos y cuestiones \u00e9ticas y legislativas relacionadas con la inteligencia artificial.<\/p>\n \u201cEstamos trabajando para que, de cara al pr\u00f3ximo a\u00f1o, pueda salir ese conjunto de microcredenciales que ser\u00e1n apilables y podr\u00e1n constituir una propuesta de t\u00edtulo propio\u201d, explica la directora de secretariado. Como complemento a estas acciones, tambi\u00e9n existen cursos autodirigidos y abiertos sobre inteligencia artificial destinados al alumnado<\/a> y al profesorado<\/a>. Aunque no cuentan con certificaci\u00f3n, permiten acceder a contenidos b\u00e1sicos sobre esta tecnolog\u00eda de forma gratuita y flexible.<\/p>\n El jefe del STIC adelanta que la Universidad de La Laguna trabaja en la elaboraci\u00f3n de una gu\u00eda de uso centrada especialmente en la seguridad. Estas directrices abarcar\u00e1n los distintos \u00e1mbitos de actividad de la instituci\u00f3n, desde la investigaci\u00f3n hasta la docencia y la gesti\u00f3n. Adem\u00e1s, destaca que desde el STIC se han iniciado negociaciones con proveedores para adquirir y gestionar de forma centralizada y segura licencias de herramientas de inteligencia artificial destinadas tanto al personal investigador como al resto de los servicios de la Universidad.<\/p>\n Jos\u00e9 Carlos Gonz\u00e1lez destaca que una de las iniciativas m\u00e1s relevantes impulsadas por el STIC es la puesta en marcha de proyectos piloto basados en servidores locales de inteligencia artificial instalados en la propia Universidad de La Laguna. \u201cSe trata de dos servidores de menor capacidad y un tercero m\u00e1s potente que permiten ejecutar, de forma local y dentro de la universidad, modelos de inteligencia artificial de capacidad media\u201d, explica.<\/p>\n En la actualidad, el STIC eval\u00faa el rendimiento de estos sistemas, cuya principal ventaja, seg\u00fan Gonz\u00e1lez, es que garantizan la privacidad de la informaci\u00f3n, ya que los datos introducidos no abandonan los servidores alojados en la Universidad de La Laguna. Para ello, se emplea un hardware de altas prestaciones sobre el que se despliegan modelos abiertos de inteligencia artificial. \u201cDe este modo, podemos garantizar un tratamiento seguro de los datos\u201d, subraya.<\/p>\n Jos\u00e9 Luis Roda.<\/p><\/div>\n C\u00e1tedra Cajasiete de Big Data, Open Data y Blockchain<\/strong><\/p>\n En este proceso desempe\u00f1a tambi\u00e9n un papel clave la colaboraci\u00f3n entre el STIC y la C\u00e1tedra Cajasiete de Big Data, Open Data y Blockchain<\/a> (Cajasiete BOB), dirigida por el profesor titular del Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica y de Sistemas Jos\u00e9 Luis Roda<\/a>. Gonz\u00e1lez explica que el convenio Impulsa IA, suscrito entre la C\u00e1tedra y el Cabildo de Tenerife, ha permitido crear un entorno de investigaci\u00f3n y experimentaci\u00f3n en el que se analizan distintas estrategias y modelos de inteligencia artificial para determinar cu\u00e1les responden mejor a las necesidades de la comunidad universitaria antes de su posible implantaci\u00f3n en los servidores locales del STIC. Esta colaboraci\u00f3n facilita la puesta en com\u00fan de conocimientos y recursos para dar respuesta a las necesidades que plantean tanto el personal investigador como los servicios de la Universidad.<\/p>\n Isabel S\u00e1nchez<\/a>, profesora contratada doctora del Departamento de Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica y de Sistemas y miembro del equipo directivo de la C\u00e1tedra Cajasiete BOB, destaca que Impulsa IA ha permitido desarrollar numerosas acciones dirigidas a empresas, administraciones y ciudadan\u00eda. Un ejemplo de ello es el trabajo realizado junto al Cabildo de Tenerife para impulsar un proyecto que facilite a la ciudadan\u00eda las b\u00fasquedas de tr\u00e1mites en su sede electr\u00f3nica (utilizando Web-RAG) u otro proyecto de chatbot<\/em> para consultas sobre la movilidad en el macizo de Anaga.<\/p>\n Asimismo, en el marco de este convenio Impulsa IA se han llevado a cabo diversos trabajos de fin de grado y proyectos de investigaci\u00f3n. Entre ellos se encuentra un TFG que desarrolla un sistema de traducci\u00f3n autom\u00e1tica de Lengua de Signos Espa\u00f1ola al espa\u00f1ol en tiempo real, utilizando visi\u00f3n artificial avanzada para capturar el movimiento humano y redes neuronales para interpretar el significado de los gestos. Por otro lado, personal investigador ha impulsado proyectos que emplean modelos de difusi\u00f3n para recrear de forma realista escenas de la vida cotidiana en la ciudad de San Crist\u00f3bal de La Laguna a finales del siglo XVI.<\/p>\n La C\u00e1tedra BOB tambi\u00e9n ha desarrollado proyectos de transferencia de conocimiento. Una de las l\u00edneas de trabajo se ha centrado en la anonimizaci\u00f3n de datos financieros sensibles mediante t\u00e9cnicas de inteligencia artificial. Este proyecto, desarrollado en colaboraci\u00f3n con Cajasiete, busca proteger informaci\u00f3n cr\u00edtica sin renunciar a su aprovechamiento para tareas de an\u00e1lisis e investigaci\u00f3n. Otro ejemplo es un trabajo realizado junto al Cabildo de Tenerife: \u201cHemos realizado prototipos para analizar c\u00f3mo determinadas herramientas de inteligencia artificial podr\u00edan ayudar a gestionar de forma m\u00e1s eficiente las solicitudes que llegan a trav\u00e9s de su sede electr\u00f3nica\u201d, explica la investigadora.<\/p>\n En este sentido, S\u00e1nchez aclara que la funci\u00f3n de la C\u00e1tedra BOB es asesorar y demostrar t\u00e9cnicamente la viabilidad de las soluciones: \u201cLa entidad luego decide si las implementa, c\u00f3mo lo hace y con qu\u00e9 recursos, incluso puede ocurrir que la conclusi\u00f3n del proyecto sea que la inteligencia artificial no es la soluci\u00f3n m\u00e1s adecuada y que sea preferible buscar otra alternativa\u201d.<\/p>\n La C\u00e1tedra BOB concede una gran importancia al \u00e1mbito de los datos abiertos, ya que, seg\u00fan S\u00e1nchez, sin datos no hay inteligencia artificial. La experta se incorpor\u00f3 a la c\u00e1tedra gracias a su experiencia en procesamiento del lenguaje natural. Adem\u00e1s de prestar apoyo a cualquier organizaci\u00f3n o persona interesada en conocer, comprender e incorporar estas tecnolog\u00edas en sus procesos, la c\u00e1tedra desarrolla acciones formativas, como cursos dirigidos a profesionales y a la ciudadan\u00eda, y acciones divulgativas, como seminarios web que ya superan ampliamente el medio centenar de ediciones. S\u00e1nchez se\u00f1ala que, adem\u00e1s en las acciones formativas, se aborda la normativa vigente, los riesgos asociados a estas tecnolog\u00edas y las buenas pr\u00e1cticas de uso.<\/p>\n \u201cLa filosof\u00eda de la c\u00e1tedra, que tambi\u00e9n desarrolla proyectos relacionados con blockchain<\/em> y otras aplicaciones tecnol\u00f3gicas, consiste precisamente en identificar qu\u00e9 conocimientos son necesarios para cada proyecto y reunir a las personas m\u00e1s adecuadas para aportar valor en cada caso\u201d, se\u00f1ala S\u00e1nchez. Adem\u00e1s, la investigadora resalta el equipo humano que hay detr\u00e1s.<\/p>\n Tambi\u00e9n destaca el papel de los t\u00e9cnicos de la C\u00e1tedra BOB, Sa\u00fal Sosa y Eva Peso, quienes trabajan directamente con la infraestructura t\u00e9cnica. La c\u00e1tedra cuenta con varios ordenadores NVIDIA DGX Spark, capaces de ejecutar inteligencia artificial a gran escala y que destacan especialmente por su capacidad de memoria. Adem\u00e1s, dispone de una NAS que funciona como un \u201cGoogle Drive en local\u201d, un sistema con cuatro discos duros de 10 terabytes cada uno que permite mantener los datos en local, sin necesidad de enviarlos a la nube, lo que permite garantizar la gobernanza y el control de la informaci\u00f3n.<\/p>\n Tambi\u00e9n dispone de un switch<\/em>, un dispositivo similar a un route<\/em>r que permite distribuir la conexi\u00f3n a Internet entre varios equipos. Por \u00faltimo, los ordenadores principales cuentan con 128 gigabytes de RAM y una tarjeta gr\u00e1fica NVIDIA RTX 5000, lo que permite montar servidores de inteligencia artificial completamente en local dentro de la universidad.<\/p>\n Isabel S\u00e1nchez.<\/p><\/div>\n Del procesamiento del lenguaje al patrimonio hist\u00f3rico<\/strong><\/p>\n Aparte de la labor que Isabel S\u00e1nchez desarrolla en la C\u00e1tedra BOB, tambi\u00e9n cuenta con una trayectoria investigadora propia en la Universidad de La Laguna, centrada en dos \u00e1mbitos que, actualmente, convergen gracias a la inteligencia artificial. La primera est\u00e1 marcada por su tesis doctoral, dedicada a la ling\u00fc\u00edstica computacional y al procesamiento del lenguaje natural.<\/p>\n La segunda l\u00ednea de trabajo est\u00e1 relacionada con la difusi\u00f3n del patrimonio mediante herramientas de modelado 3D, videojuegos y otras tecnolog\u00edas relacionadas con el desarrollo de aplicaciones tridimensionales. Aunque para los primeros proyectos utilizaban t\u00e9cnicas m\u00e1s convencionales, actualmente todo su trabajo se est\u00e1 orientando hacia el uso de la inteligencia artificial.<\/p>\n En este sentido, uno de sus proyectos ha dado lugar a una aplicaci\u00f3n en la que, dentro de las reconstrucciones de la ciudad de La Laguna, aparecen personajes con los que el usuario puede conversar mediante inteligencia artificial generativa. Los di\u00e1logos proceden de documentos escritos en la \u00e9poca y, aunque est\u00e1n adaptados al espa\u00f1ol actual, conservan un vocabulario y unos giros muy diferentes de los que se utilizan hoy en d\u00eda. \u201cSin inteligencia artificial, probablemente necesitar\u00edamos actores que reprodujeran di\u00e1logos completamente preestablecidos\u201d, afirma. \u201cEn cambio, con la IA generativa obtenemos conversaciones con ese mismo tono y estilo hist\u00f3rico, pero con la libertad de responder a cualquier pregunta sin estar limitadas a un guion cerrado\u201d.<\/p>\n En cuanto al procesamiento del lenguaje natural, S\u00e1nchez se\u00f1ala que antes los sistemas estaban basados en reglas previamente definidas: \u201cEra necesario utilizar manuales de sintaxis, gram\u00e1tica, diccionarios y construir toda esa base de conocimiento de forma manual\u201d, afirma. Ahora, en cambio, la base del conocimiento son los propios textos producidos por las personas, lo que permite que los modelos aprendan directamente de grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n.<\/p>\n Aun as\u00ed, insiste que la inteligencia artificial no sustituye al personal especializado, sino que ampl\u00eda sus capacidades: \u201cEstas herramientas permiten potenciar el trabajo que tradicionalmente han realizado los historiadores, aunque siguen siendo ellos quienes poseen el conocimiento necesario para validar la informaci\u00f3n que proporciona la inteligencia artificial\u201d, afirma.<\/p>\n Juan Albino M\u00e9ndez.<\/p><\/div>\n Aprendizaje autom\u00e1tico para comunidades energ\u00e9ticas<\/strong><\/p>\n Adem\u00e1s de su faceta divulgativa, Juan Albino M\u00e9ndez desarrolla investigaci\u00f3n centrada especialmente en el desarrollo de comunidades energ\u00e9ticas. \u201cEstamos utilizando diferentes metodolog\u00edas para predecir los comportamientos en t\u00e9rminos de consumo o generaci\u00f3n de energ\u00eda en viviendas o instalaciones\u201d, explica. En este sentido, se trata de cuantificar o anticiparse a dichos comportamientos mediante t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, como el machine learning<\/em>.<\/p>\n Otra parte fundamental de esta l\u00ednea es la toma de decisiones a trav\u00e9s del aprendizaje por refuerzo, que ayuda a tomar decisiones sobre el sistema. \u201cCentr\u00e1ndonos en el autoconsumo colectivo, en una comunidad energ\u00e9tica hay elementos que comparten energ\u00eda para optimizar su uso\u201d, comenta.<\/p>\n Todo ello implica decidir cu\u00e1ndo almacenar energ\u00eda y cu\u00e1ndo no, con el objetivo de optimizar su uso. Adem\u00e1s, se estudian mecanismos para aconsejar a los usuarios y usuarias sobre en qu\u00e9 momentos activar determinados consumos. \u201cEn consumos flexibles como una lavadora, se puede indicar al usuario que, si la utiliza en determinado momento, obtendr\u00e1 un mayor ahorro como incentivo\u201d, ejemplifica. Por ello, se est\u00e1n ensayando estas metodolog\u00edas con primeros resultados interesantes para obtener coeficientes de reparto y definir acciones sobre bater\u00edas y sistemas de almacenamiento.<\/p>\n Estos modelos se est\u00e1n probando en edificios de la propia Universidad de La Laguna, que funcionan como pilotos de comunidades energ\u00e9ticas. En concreto, se trabaja con el edificio del Servicio General de Apoyo a la Investigaci\u00f3n (SEGAI<\/a>), ya operativo, y con el edificio de la Facultad de Bellas Artes. \u201cPara poder tomar decisiones con criterio, lo que hacemos es predecir lo que va a ocurrir\u201d, explica M\u00e9ndez. Para ello, su equipo ha aplicado t\u00e9cnicas de inteligencia artificial para la predicci\u00f3n de series temporales mediante algoritmos como Long Short-Term Memory (LSTM) y (Gated Recurrent Unit) GRU.<\/p>\n Otras l\u00edneas de trabajo est\u00e1n relacionadas con la astrof\u00edsica y la medicina. La primera se centra en la instrumentaci\u00f3n, la automatizaci\u00f3n y el control de telescopios. Aunque a\u00fan no han aplicado la inteligencia artificial de forma directa, su uso presenta un gran potencial para optimizar en tiempo real el ajuste de sistemas que corrigen las aberraciones causadas por la atm\u00f3sfera y mejoran la calidad de las im\u00e1genes obtenidas.<\/p>\n Silvia Alay\u00f3n.<\/p><\/div>\n Tecnolog\u00eda al servicio del criterio m\u00e9dico <\/strong><\/p>\n La investigadora Silvia Alay\u00f3n Miranda<\/a>, integrante del Grupo de an\u00e1lisis de im\u00e1genes m\u00e9dicas (GAIM)<\/a>, lidera diversas l\u00edneas de trabajo innovadoras en este campo. Entre ellas figuran los proyectos \u201cHacia una estrategia colaborativa para el diagn\u00f3stico del glaucoma mediante aprendizaje profundo explicable\u201d<\/a>, financiado por la Agencia Canaria de Investigaci\u00f3n, Innovaci\u00f3n y Sociedad de la Informaci\u00f3n (ACIISI), y \u201cAutomatizaci\u00f3n Rob\u00f3tica de Expedientes de Justicia (ARDE-J)<\/a>\u201d, financiado por la Fundaci\u00f3n Cajacanarias y Fundaci\u00f3n La Caixa.<\/p>\n La investigadora subraya que el desarrollo de estas tecnolog\u00edas plantea desaf\u00edos fundamentales relacionados con la explicabilidad de los algoritmos, la privacidad de los datos y las implicaciones \u00e9ticas de su uso. En sectores como la Justicia, en el que desarrolla otro de sus proyectos, y la Medicina, la protecci\u00f3n de la informaci\u00f3n personal es un requisito esencial, ya que se encuentran entre los \u00e1mbitos de mayor riesgo para la aplicaci\u00f3n de la inteligencia artificial, de acuerdo con la normativa europea que regula estas tecnolog\u00edas.<\/p>\n \u201cExisten modelos de inteligencia artificial en la nube que son excelentes porque pueden entrenarse con millones de datos\u201d, se\u00f1ala, \u201cpero que no son aplicables en estos \u00e1mbitos de alto riesgo porque no garantizan la protecci\u00f3n de los datos\u201d. Por este motivo, a\u00f1ade que los proyectos en los que participa conllevan una importante carga burocr\u00e1tica, debido a la necesidad de cumplir con los requisitos legales y elaborar los informes necesarios para garantizar la seguridad y la protecci\u00f3n de los datos.<\/p>\n El proyecto \u201cHacia una estrategia colaborativa para el diagn\u00f3stico del glaucoma mediante aprendizaje profundo explicable\u201d naci\u00f3 con el prop\u00f3sito de desarrollar una herramienta capaz de mejorar la detecci\u00f3n precoz de esta enfermedad mediante tecnolog\u00edas basadas en inteligencia artificial. No obstante, Alay\u00f3n insiste en que su objetivo no es sustituir el criterio del personal especializado, sino convertirse en un apoyo a la toma de decisiones cl\u00ednicas, proporcionando una interpretaci\u00f3n clara y comprensible de las retinograf\u00edas, im\u00e1genes del fondo del ojo, gracias a un sistema de aprendizaje profundo.<\/p>\n \u201cLa herramienta tiene que ser explicable, transparente y f\u00e1cil de utilizar por el m\u00e9dico, sin caer en lo que denominamos \u00abcajas negras\u00bb, porque ese es un problema enorme en medicina\u201d, afirma. La investigadora afirma que esta capacidad para justificar c\u00f3mo se alcanza un diagn\u00f3stico no solo aumenta la confianza de los profesionales sanitarios en la tecnolog\u00eda, sino que tambi\u00e9n facilita su integraci\u00f3n en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica.<\/p>\n La herramienta se concibe como una plataforma colaborativa en la que especialistas de diferentes instituciones sanitarias espa\u00f1olas puedan incorporar retinograf\u00edas anonimizadas para entrenar el sistema y mejorar su capacidad para identificar posibles casos de glaucoma a partir del an\u00e1lisis de grandes conjuntos de im\u00e1genes. \u201cNuestro objetivo es disponer del mayor volumen posible de datos para entrenar el sistema y que este repercuta positivamente tanto en la investigaci\u00f3n como en la docencia\u201d, explica la investigadora. Alay\u00f3n subraya que, por el momento, la plataforma est\u00e1 orientada principalmente al \u00e1mbito docente y de investigaci\u00f3n, ya que a\u00fan requiere incorporar un mayor volumen de datos para seguir perfeccionando su rendimiento antes de dar el salto a un uso cl\u00ednico m\u00e1s amplio.<\/p>\n La investigadora tambi\u00e9n desarrolla otras l\u00edneas de investigaci\u00f3n orientadas al \u00e1mbito sanitario, con aplicaciones que van desde la atenci\u00f3n primaria, mediante herramientas que facilitan la redacci\u00f3n de informes cl\u00ednicos tras la consulta, hasta sistemas de apoyo al cribado que ayudan a identificar patolog\u00edas susceptibles de ser derivadas a especialistas. \u201cNuestro objetivo es facilitar el trabajo de los profesionales sanitarios mediante herramientas de optimizaci\u00f3n, para que puedan dedicar m\u00e1s tiempo de calidad a analizar qu\u00e9 le ocurre al paciente y c\u00f3mo ofrecerle la mejor atenci\u00f3n posible\u201d, concluye.<\/p>\n \u201cUno de los temores que me suscita la inteligencia artificial es que lleguemos a pensar que estas herramientas pueden hacerlo todo y terminemos acomod\u00e1ndonos, sin valorar el razonamiento humano. La forma en que el cerebro toma decisiones es extraordinariamente compleja y, sinceramente, creo que la inteligencia artificial todav\u00eda no ha alcanzado ese nivel. Eso no significa que no pueda hacerlo en el futuro, pero no creo que ese deba ser el camino\u201d, reflexiona la investigadora.<\/p>\n Pese a estas cautelas, Silvia Alay\u00f3n celebra el creciente inter\u00e9s del alumnado de la Universidad de La Laguna por participar en proyectos de inteligencia artificial aplicada a \u00e1mbitos como la medicina. Mucho de este estudiantado, explica, muestra una clara vocaci\u00f3n por desarrollar herramientas con un impacto positivo en la sociedad, una motivaci\u00f3n que, a su juicio, hace necesario seguir impulsando este tipo de iniciativas desde la universidad.<\/p>\n Transformaci\u00f3n de los procesos de ense\u00f1anza-aprendizaje<\/strong><\/p>\n La inteligencia artificial tambi\u00e9n est\u00e1 transformando los procesos de ense\u00f1anza y aprendizaje que tienen lugar en las aulas universitarias. Este \u00e1mbito forma parte de las l\u00edneas de investigaci\u00f3n de Mar\u00eda Bel\u00e9n San Nicol\u00e1s Santos. Su tesis doctoral se centr\u00f3 en las percepciones del alumnado sobre el uso de las aulas virtuales y los procesos de ense\u00f1anza y aprendizaje asociados a estos entornos.<\/p>\n Seg\u00fan explica la investigadora, las aulas virtuales contin\u00faan utiliz\u00e1ndose principalmente como espacios donde el profesorado organiza y pone a disposici\u00f3n del alumnado materiales y recursos docentes. No obstante, la evoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica ha ampliado considerablemente sus posibilidades, de tal modo que herramientas como los recursos interactivos H5P y las aplicaciones basadas en inteligencia artificial permiten desarrollar materiales de forma m\u00e1s \u00e1gil y dise\u00f1ar experiencias de aprendizaje m\u00e1s din\u00e1micas, personalizadas y atractivas para el estudiantado.<\/p>\n Otra de las l\u00edneas en las que ha trabajado est\u00e1 relacionada con las anal\u00edticas de aprendizaje y el estudio de los datos generados por el alumnado en los entornos virtuales. Desde el grupo de investigaci\u00f3n Laboratorio de Educaci\u00f3n y Nuevas Tecnolog\u00edas (EDULLAB)<\/a> se analiza c\u00f3mo la informaci\u00f3n recopilada a trav\u00e9s del campus virtual puede contribuir a la toma de decisiones tanto docentes como institucionales.<\/p>\n![\"Bel\u00e9n](\"https:\/\/www.ull.es\/portal\/noticias\/wp-content\/uploads\/sites\/13\/2026\/09\/Belen-San-Nicolas-02-300x200.jpg\")
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