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Con la llegada de las tecnologías habilitadoras de la Industria 4.0/5.0, como la inteligencia artificial, el big data o blockchain, la pregunta ya no es si debemos incluir estas herramientas en la educación, sino cómo hacerlo.
Por un lado, escuchamos que la programación y la robótica son imprescindibles para el futuro. Por el otro, surgen estudios que auguran que la inteligencia artificial dejará sin empleo a muchas personas. Y, en medio de esta encrucijada, encontramos a padres y profesores buscando formas de enseñar tecnología a los más jóvenes y a adultos novatos intentando aprender nuevas habilidades sin frustrarse en el intento.
De la lengua materna al lenguaje de programación
Programar no es tan sencillo como nos lo pintan. Aprender esta habilidad es similar a aprender un idioma: requiere práctica, paciencia y entender las reglas que rigen su funcionamiento.
Obviamente, la dificultad de la programación depende del nivel de complejidad de las tareas que queremos ejecutar. Por ejemplo, encender y apagar una bombilla con un programa sencillo puede ser un logro alcanzable en la primera clase de un niño. ¿Y programar un dron autónomo que realice inspecciones en zonas remotas? Ese ya son palabras mayores, solo a la altura de los equipos experimentados.
Entre medias, está quien busca aprender para poder desenvolverse con unos conocimientos básicos en el mundo digital. Para ello, lo más importante es contar con herramientas que simplifiquen el proceso.
¿Necesitamos aprender a programar en la era de la IA?
Hay quien piensa que, con el auge de la inteligencia artificial, aprender a programar será innecesario. Otros opinan que no hay nada más lejos de la realidad. La IA es una herramienta poderosa, sí, pero no infalible. Puede generar código útil. Pero también puede cometer errores, producir vulnerabilidades o, incluso, ser manipulada con malas intenciones. Por eso, aprender a programar es más necesario que nunca, ya que nos ayuda a entender y supervisar lo que generamos con estas tecnologías.
Prototipado rápido y programación visual
Para hacer más accesible el aprendizaje de la programación, el prototipado rápido es una de las mejores opciones disponibles hoy en día. Se trata de una metodología que permite a estudiantes, creadores y curiosos experimentar con tecnologías de forma práctica y sin necesidad de dominar desde el principio lenguajes complejos de programación.
La idea es sencilla: permitir una iteración (conjunto de instrucciones, características o actividades se repiten una o varias veces hasta que una condición se cumple o deja de cumplirse) rápida del código que queremos programar para crear, probar y mejorarlo en ciclos cortos.
Esto es relevante porque reduce las barreras de entrada a la tecnología, permite a los usuarios aprender haciendo y proporciona resultados tangibles en poco tiempo.
En lugar de enfrentarse a interminables líneas de código desde el primer día, los usuarios pueden centrarse en entender conceptos básicos, resolver problemas y construir proyectos funcionales.
Es innegable que trabajar así es importante en un mundo donde la innovación ocurre a gran velocidad. Ya no es suficiente con memorizar conocimientos técnicos. Necesitamos formas de aprender que sean dinámicas, accesibles y adaptables a diferentes niveles de experiencia.
El auge que ha vivido el prototipado rápido le debe parte de su éxito a las herramientas de programación visual. Estas plataformas, como Scratch o Arduinoblocks, permiten programar arrastrando en la pantalla bloques gráficos en lugar de escribir código. Esto simplifica el proceso y hace que aprender sea mucho más intuitivo.
Así, a medida que un estudiante adquiere confianza, puede abordar proyectos más complejos, como sensores de movimiento o pequeños robots, o incluir un sistema de comunicación.
¿Tiene sentido fuera de las aulas?
Para los nuevos usuarios que buscan entrar en este mundo, el prototipado rápido ofrece un punto de partida accesible. No es necesario ser un experto para empezar a construir y experimentar. Esto democratiza el acceso a la tecnología y reduce la brecha entre quienes tienen experiencia técnica y quienes están comenzando.
Por otro lado, para quienes buscan explorar más allá, estas herramientas han evolucionado para incluir funcionalidades avanzadas, como la integración de inteligencia artificial. Un caso destacado es el de Arduinoblocks, que ya incorpora visión artificial en su plataforma. Esto hace posible experimentar con IA aplicada, como reconocimiento de objetos, de una forma accesible y práctica.
¿Y la industria, qué?
La capacidad de prototipar rápidamente no solo es útil en el ámbito educativo. Además, tiene aplicaciones directas en la industria: puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso de un proyecto.
Por ejemplo, en lugar de invertir meses en el desarrollo de un producto, los equipos pueden usar herramientas de prototipado rápido, como las que incluyen PLECS o Matlab,, para crear versiones funcionales en cuestión de días o semanas, validar ideas y ajustar según sea necesario. Este enfoque ahorra tiempo y fomenta la creatividad y la innovación.
En un escenario en que la inteligencia artificial y otras tecnologías disruptivas están cambiando las reglas del juego, aprender a programar es más necesario que nunca y ya no tiene por qué ser complicado.
“Programar para no ser programados” no es solo una frase. Es una invitación a explorar, a aprender haciendo y a aprovechar el potencial de las herramientas actuales para construir el futuro. Nuestro futuro. Nunca, como ahora, ha sido tan fácil dar el primer paso.
Este artículo forma parte del proyecto Exploración de la Aplicación Práctica de la Inteligencia Artificial Generativa en Entornos Educativos de Internet de las Cosas y la Industria Conectada (T24-002-I), que ha sido financiado por la convocatoria del Programa Propio de Inversiones Estratégicas para el Desarrollo de Capacidades de Investigación y Transferencia (Programa Incentiva) del Instituto de Investigación, Transferencia e Innovación (ITEI) del Vicerrectorado de Transferencia de la Universidad Internacional de La Rioja.