Más allá del recall y el F1: una experiencia docente para vincular modelos de IA con su valorización económica en educación superior

Abstract

La enseñanza de inteligencia artificial en educación superior suele centrarse en el desarrollo técnico de modelos y en el análisis de métricas de desempeño como recall, precision y F1-score. Sin embargo, con frecuencia queda relegada la capacidad de traducir esos resultados en propuestas de valor, aplicaciones profesionalizables y oportunidades de monetización temprana. Este trabajo presenta una experiencia docente desarrollada en la cátedra de Inteligencia Artificial de 4.º año de Ingeniería Informática de la Universidad Adenrta Interamericana, orientada a reducir esa brecha. La propuesta integró resolución de casos reales, evaluación oral, uso de recursos interactivos y defensa argumentada de resultados en un formato próximo a la práctica profesional. La experiencia se documentó mediante consignas formales, una clase grabada con exposiciones de estudiantes, cuadernos de Google Colab y material de difusión académica reunidos en un repositorio digital de evidencia propia. Los resultados observados sugieren que este enfoque favorece la articulación entre competencias técnicas, comunicación aplicada y empleabilidad, al tiempo que fortalece la motivación estudiantil al conectar inteligencia artificial con generación de valor. Se discuten los alcances de esta metodología y su potencial como propuesta transferible a otras asignaturas del área.