Los alumnos usaban ChatGPT para resolver consignas, pero recibían respuestas demasiado generales. No seguían el orden del trabajo del curso y se quedaban bloqueados sin saber cómo avanzar, especialmente cuando tenían que tomar decisiones concretas para los trabajos prácticos.
El problema no era la herramienta, sino cómo respondía. Las respuestas no estaban alineadas con las consignas ni con la lógica del programa. En lugar de guiarlos paso a paso, ChatGPT devolvía explicaciones amplias y conceptuales que no ayudaban a resolver tareas específicas ni a avanzar dentro del marco del curso.
Necesitaba un asistente que respondiera siguiendo la lógica del curso. Que ayudara a avanzar en consignas concretas y no a explicar conceptos generales. Le puse límites claros para que no inventara información ni usara conocimiento externo, lo obligué a responder únicamente con los materiales cargados (clases, consignas y recursos del programa) y le indiqué que, si no encontraba una respuesta en esos materiales, debía derivar al alumno a la profesora en lugar de improvisar.
Eso mejoró el trabajo de los alumnos de forma directa. Pudieron avanzar con menos bloqueo frente a las consignas, las consultas se volvieron más específicas y mejor enfocadas en la tarea, y se redujo la necesidad de explicar varias veces el mismo punto en clase.
En otro artículo explico cómo decido cuándo usar SEO, AEO o GEO en proyectos con IA y por qué no siempre conviene aplicar todos los enfoques.
Asistente diseñado con API de OpenAI para alumnos de Community Manager
Loly Cabrera Marín
Docente y especialista en inteligencia artificial aplicada al marketing digital en Argentina. Especializada en formación y aplicación práctica de IA en estrategias, contenidos y procesos.