Conoce a nuestro nuevo COO, Jorge Villalón, y su visión sobre el impacto de la IA

En esta oportunidad hablamos con Jorge Villalón, PhD en Inteligencia Artificial por la Universidad de Sydney, quien recientemente asumió el cargo de Chief Operating Officer (COO) en uPlanner. Jorge comparte su apasionante viaje desde sus primeras experiencias con la programación y los videojuegos, hasta su papel actual en uPlanner, donde busca transformar los procesos internos y continuar impulsando mejoras en las instituciones educativas. Con una carrera destacada en el ámbito de la inteligencia artificial y la educación, Jorge revela sus grandes aspiraciones para optimizar los procesos en uPlanner y fortalecer el apoyo a las universidades en su misión de ofrecer una educación de calidad y adaptada a los desafíos actuales. 

¿Cómo ha sido tu formación? Cuéntanos un poco sobre cómo comenzaste a interesarte en la inteligencia artificial y cómo elegiste tu carrera. ¿Cómo nació esa pasión? 

J: Desde muy pequeño, me enamoré de dos cosas: el entorno académico y los videojuegos. Recuerdo que me fascinaba ver a mis padres dando clases en la universidad. No solo como estudiante, sino observando lo que hacían los profesores. Esta fascinación por la enseñanza y la academia surgió al ver a mis padres en acción, lo cual me hizo pensar que quería estar en ese mundo. 

Por otro lado, los primeros computadores y consolas de videojuegos también capturaron mi interés. En esa época, los videojuegos eran un pasatiempo increíblemente emocionante. Solía ayudar a una tienda local a cambio de fichas para jugar, y eso me llevó a una profunda curiosidad por cómo funcionaban estos juegos. 

¿Cómo fue tu transición hacia la programación y la inteligencia artificial? 

J: Cuando apareció un computador programable en mi vida, la primera pregunta que me hice fue: «¿Cómo se hace un videojuego?» Así que me sumergí en aprender a programar. A la edad de 8 años, junto con mi hermano, usábamos revistas en inglés para aprender a programar. Pasábamos horas escribiendo código para crear nuestros propios juegos. Era una experiencia muy educativa, aunque a veces perdíamos todo el progreso cuando apagábamos el computador. 

En la universidad, elegí ingeniería porque siempre me había interesado en matemáticas y computación. Me di cuenta de que tenía una pasión por hacer que los videojuegos fueran más interesantes y desafiantes. Recuerdo una anécdota en la que me frustraba con ciertos juegos, como Mario Bros, porque los personajes no parecían comportarse de manera realista. Esto me llevó a investigar cómo mejorar la inteligencia artificial en los videojuegos. 

¿Puedes contarnos más sobre tu experiencia con la inteligencia artificial en videojuegos? 

J: Durante mi tiempo en la universidad, tuve la oportunidad de trabajar en un proyecto muy emocionante. Conocí al profesor Miguel Nussbaum, quien estaba investigando cómo los videojuegos podrían ayudar a los niños a aprender. A través de su clase, fui invitado a participar en un proyecto para programar videojuegos para la Game Boy de Nintendo, destinados a enseñar a los niños a leer y escribir. Este proyecto no solo fue fascinante, sino que también me permitió viajar a Estados Unidos. 

En el proceso, transformé este proyecto en una investigación académica para mi tesis de magíster, centrada en cómo crear una inteligencia artificial para personajes en videojuegos que fueran más creíbles y capaces de ofrecer un desafío real a los jugadores. 

Qué increíble. ¿Cómo fue tu experiencia profesional después de esta etapa? 

J: Después de trabajar en ese proyecto, me uní a un emprendimiento en la época de las .com, alrededor del año 2000. Trabajé en una startup que se especializaba en tecnología y videojuegos. Aunque seguí dando clases en la universidad, me sumergí en el mundo del emprendimiento y la tecnología emergente, lo que me permitió explorar nuevas fronteras en el campo de la inteligencia artificial y los videojuegos. Luego de esa etapa me di cuenta que me apasionaba mucho la educación y por eso acepté una invitación para unirme a la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Adolfo Ibáñez, donde se buscaba cambiar la manera de enseñar ingeniería. Esta oportunidad fue irresistible para mí. 

¿Cómo fue tu trabajo para reestructurar todo lo que se enseñaba en la facultad? 

J: Era crítico con el currículo de ingeniería, que consideraba muy cerrado. Me encontré con un sistema que producía egresados incapaces de comunicarse o colaborar efectivamente. Decidí involucrarme para cambiar la estructura del currículo, donde me ofrecieron libertad total para transformarlo. Implementamos un enfoque más práctico y basado en problemas, integrando artes liberales, filosofía y psicología. 

La transformación fue significativa. Pasamos de ser 13 profesores y 400 alumnos a 118 profesores y varios miles de alumnos. Este nuevo enfoque fomentó la innovación y el emprendimiento, creando un ambiente educativo dinámico y enriquecedor. 

Si pudieras elegir un proyecto que fue muy significativo para ti, ¿cuál sería? 

J: Un proyecto que siempre recordaré es uno que comenzó como una necesidad simple, pero se transformó en algo mucho más poderoso. En 2012, un profesor me pidió ayuda porque estaba abrumado con la corrección manual de exámenes y deseaba poder corregir en un iPad. A partir de esa idea, desarrollamos una suite completa para la corrección electrónica de exámenes, llamada «eMarking». Este proyecto no solo facilitó la corrección, sino que también permitió a profesores de todo el mundo digitalizar las tareas de sus estudiantes y recibir retroalimentación instantánea, mejorando significativamente la calidad de la enseñanza. El impacto fue enorme, al punto de que hoy en día, decenas de miles de evaluaciones se corrigen digitalmente en la Universidad Adolfo Ibáñez y otras instituciones, utilizando esta herramienta. Este proyecto no solo me enseñó mucho, sino que también sigue teniendo un gran impacto en la educación. 

Sabemos que eres PhD en Artificial Intelligence en la Universidad de Sydney, ¿cómo fue esa experiencia? 

J: Viví tres años maravillosos allá, donde me tocó enseñar y participar. Me ofrecieron la oportunidad de enseñar una asignatura de redes neuronales en inglés y a nivel de magíster, a pesar de no tener experiencia previa en ese campo. Fue un desafío grande, pero decidí aceptarlo. La experiencia fue increíble y gratificante, especialmente al ver el impacto positivo en los alumnos.  

Decidí volver porque en Latinoamérica todavía tenemos mucho por hacer. Pero ¿qué pasa cuando todos se van? ¿Quién se va a quedar a hacer lo que realmente necesita hacerse en nuestra región? Yo siento la responsabilidad de seguir empujando, porque hay tanto por hacer, y lo peor de todo es que podemos hacerlo. 

Luego del doctorado que hiciste regresaste a Latam, ¿cómo conociste a Juan Pablo Mena? 

J: Conocí a Juan Pablo Mena en la Universidad Adolfo Ibáñez antes de irme a hacer el doctorado. Cuando llegué a la Adolfo Ibáñez, me di cuenta de que la universidad no tenía ninguna plataforma para que los estudiantes subieran cosas o se comunicaran, ningún LMS. Así que con un servidor levanté el primer LMS de la universidad, lo que más tarde llamaron «Webcursos». Luego, el director de Matemáticas vino a verme con la idea de crear unos laboratorios de matemática y computación para que los estudiantes pudieran estudiar y reforzar sus conocimientos en su tiempo libre. Ya tenía a alguien en mente para ayudar con el proyecto: un estudiante excelente de la Universidad Santa María llamado Juan Pablo Mena. Nos presentaron, y comenzamos a trabajar juntos en 2004-2005, levantando el laboratorio de matemática computacional. Desde entonces, con Juan Pablo hemos trabajado en varios proyectos. 

Tu fuerte es la IA, ¿cómo ves que la IA ha ido evolucionando en el tiempo?  

J: Yo creo que hoy en día hay un gran hype en torno a la inteligencia artificial generativa, pero lo más importante que se debe entender es que la inteligencia artificial no hace nada para lo cual no ha sido entrenada. Para entrenar una IA, se necesitan dos cosas: primero, saber qué indicarle, porque cuando empieza a producir resultados insensatos, es necesario guiarla y corregirla; y segundo, tener datos. En este sentido, uPlanner está en una posición muy especial, ya que integra y centraliza datos relevantes de distintas instituciones de educación superior. Esta integración de información es la base para entrenar de manera efectiva cualquier algoritmo de inteligencia artificial. 

Además, uPlanner ya posee una base sólida de datos y experiencia acumulada con diversas instituciones, lo cual es crucial para proporcionar una guía adecuada. Con esta base, podemos utilizar la inteligencia artificial para ofrecer soluciones más consultivas, generando sugerencias basadas en datos y experiencia, y ayudando a las universidades a resolver problemas específicos con la información que tienen disponible. 

¿Crees que en Latam cada vez estamos avanzando más rápido en ese tema? 

J: En cuanto a la situación actual de las universidades en Latinoamérica, es evidente que la transición hacia una gestión basada en datos ha sido más acelerada en los últimos años, especialmente post-pandemia. Sin embargo, muchas instituciones aún están en etapas tempranas de esta transición. La mayoría se centra en resolver problemas operacionales básicos, como la gestión de registros académicos y la operación diaria, pero enfrentan desafíos para implementar tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial en el ámbito académico. La integración de la inteligencia artificial en la docencia y la creación de materiales educativos aún presenta complicaciones, especialmente cuando se trata de alinear las intenciones del profesor con las herramientas tecnológicas. 

Las universidades deben superar la brecha entre la adopción de tecnología y la capacidad de aplicar esta tecnología de manera efectiva en el contexto educativo. Esto requiere no solo la adopción de nuevas herramientas, sino también una capacidad robusta para interpretar y gestionar la información generada. uPlanner está bien posicionada para liderar en esta área, utilizando su experiencia y datos para mejorar la calidad académica, reducir la deserción estudiantil y optimizar la gestión curricular, proporcionando un gran potencial para transformar la educación superior. 

¿Dónde crees que la IA impacta más en las instituciones? ¿En el ambiente académico o administrativo? 

J: A nivel de Management, el impacto de la inteligencia artificial podría ser considerable. La realidad es que muchas universidades, incluso en Estados Unidos, enfrentan el problema de tener datos dispersos y mal gestionados. No importa cuán sofisticada sea una institución ni en qué ranking esté, muchas tienen los datos esparcidos por distintos sistemas y lugares, lo que dificulta la generación de valor real a partir de esta información. 

La clave está en la integración de la información. uPlanner se destaca en esta área porque no solo consolida datos de diversas fuentes en un solo lugar, sino que también facilita la creación de valor a partir de esa información. Muchas universidades están intentando implementar inteligencia artificial generativa, pero los resultados pueden ser variados, y es posible que enfrenten dificultades si no cuentan con una base sólida de datos integrados. El enfoque correcto es centrarse en el Management, ya que es el área donde se tiene más control y donde la información puede ser gestionada de manera más efectiva, con menos tomadores de decisiones involucrados. 

La administración central, que incluye la gestión de aspectos no académicos, como la emisión de certificados o la gestión de trámites para los estudiantes, también puede beneficiarse enormemente de una integración efectiva de datos. Herramientas que faciliten estos procesos y mejoren la eficiencia son esenciales para brindar un mejor servicio a los estudiantes. 

Comparado con Latinoamérica, donde la implementación de estas tecnologías aún está en desarrollo, he visto que en otros lugares, como en Australia y Europa, hay universidades que están avanzando significativamente. Estas instituciones están implementando sistemas avanzados de gestión de datos y utilizando inteligencia artificial para mejorar tanto la calidad académica como la eficiencia operativa. Por ejemplo, algunas universidades están utilizando IA para personalizar la experiencia educativa de los estudiantes, analizar patrones de rendimiento y optimizar los recursos académicos. 

En Latam, aunque estamos avanzando, todavía tenemos un recorrido importante por hacer. Las universidades pueden inspirarse en lo que se está logrando en otros países y adaptar esas ideas a nuestro contexto local. Aprovechar las experiencias y los desarrollos de universidades en el extranjero puede ayudar a acelerar nuestra evolución en la gestión de datos y la implementación de tecnologías avanzadas. 

¿Qué expectativas tienes al asumir el puesto de COO en uPlanner? 

J: Cuando Juan Pablo me invitó a unirme a uPlanner, empecé a identificar un gran desafío. El impacto post-pandemia ha dejado secuelas en la estructura y colaboración de los equipos, similar a lo que he visto en otras instituciones. El reto es recuperar la colaboración perdida durante el teletrabajo sin sacrificar las ventajas de la flexibilidad que ofrece. Necesitamos crear espacios virtuales efectivos y adaptarnos gradualmente a esta nueva era para trabajar mejor. 

A pesar de esto, veo un gran potencial en uPlanner. Contamos con un producto muy robusto que permite a las universidades mejorar su calidad académica, reducir la deserción estudiantil y optimizar su gestión curricular. Estoy convencido de que, con el enfoque adecuado y el esfuerzo necesario, podemos superar estos retos y potenciar aún más el impacto positivo que uPlanner puede tener en la educación superior.