• • Fecha: Miércoles 6 de agosto, 2025.
  • Hora: 11:00 horas.
  • Lugar: Salón de Actos – UTU Central (San Salvador 1674), en Montevideo.

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Programa:

9:00 horas. (modalidad virtual).
Requiere inscripción previa.
Formulario de inscripción: https://lnkd.in/d8GVJUwS
Apertura: Coordinadora de la Unidad Académica Jurídica
Profa. Jenifer Alfaro Borges.

9:05 horas.
Inteligencia Artificial en la actividad profesional
Prof. Gabriel Budiño – Profa. Isabel Rodríguez.

9:25 horas.
Ética en la gestión
Prof. Urai Ibañez – Profa. Marithza Rivas – Prof. Federico Brunereau

10:00 horas.
Diligencia debida, derechos humanos y medioambiente a la luz de la Directiva 2024/1760
Profa. María Gállego Lanau, U. Loyola (España)

10:25 horas.
¿La Inteligencia Artificial y el buen hombre de negocios?
Prof. Daniel Vítolo, UBA (Argentina).

10:45 horas.
Preguntas y Cierre.

FCEA – Facultad de Ciencias Económicas y de Administración
Departamento de Contabilidad y Tributaria
Universidad de la República – Uruguay

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El próximo webinar organizado por la Oficina para América Latina y el Caribe del IIPE UNESCO abordará el impacto de la inteligencia artificial y las tecnologías digitales en la política educativa, destacando la necesidad de garantizar un acceso equitativo y de calidad para todas las personas.

En esta oportunidad, el encuentro denominado “La transformación digital de la política educativa”, que se realizará el jueves 13 de febrero de manera online, permitirá abordar temas clave como la gobernanza de las políticas digitales, la accesibilidad y la sostenibilidad de los recursos tecnológicos, y la importancia de proteger los datos.

Además, se enfocará en el fortalecimiento del liderazgo educativo, la formación continua de docentes y directivos, y la creación de políticas digitales inclusivas que promuevan la innovación y la participación de la comunidad educativa para mejorar la equidad en los sistemas de enseñanza.

Más información

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Actualmente, la IA tiene un impacto significativo en la vida diaria, y probablemente interactúas con sistemas impulsados por IA de forma constante, incluso sin darte cuenta. A continuación, exploraremos en profundidad qué es la inteligencia artificial, sus principales aplicaciones, y cómo influye en tu vida cotidiana.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial engloba algoritmos y sistemas diseñados para simular la inteligencia humana. Estos sistemas pueden analizar datos, aprender de ellos y tomar decisiones sin intervención humana. La IA se clasifica en tres categorías principales:

1. IA débil o estrecha: Es la IA que se especializa en una tarea específica, como los asistentes virtuales o los sistemas de recomendación de productos.
2. IA fuerte o general: Se refiere a un sistema de IA que posee habilidades cognitivas generales similares a las de los humanos. Aún está en desarrollo y es objeto de estudios.
3. Superinteligencia artificial: Un concepto futuro de IA que podría superar la inteligencia humana en todas las áreas. Se explora más en la ciencia ficción que en la realidad actual.

Dentro de la IA, existen también tecnologías clave que la impulsan, como el aprendizaje automático (machine learning), redes neuronales artificiales y procesamiento del lenguaje natural (NLP), entre otras. Estas técnicas permiten a las máquinas aprender de grandes volúmenes de datos, mejorar sus respuestas y desempeñarse cada vez mejor en las tareas que les son asignadas.

Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Vida Diaria

La IA está presente en una gran variedad de aspectos de la vida diaria y abarca tanto herramientas que simplifican tareas domésticas como sistemas que ayudan en la toma de decisiones financieras. A continuación, se muestran algunas aplicaciones concretas:

1. Asistentes Virtuales y Domótica

Los asistentes virtuales como Alexa, Google Assistant y Siri son ejemplos de IA débil que responden a comandos de voz, configuraciones de recordatorios, y control de dispositivos inteligentes en el hogar. Estos asistentes utilizan procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender comandos de voz y realizar acciones. Además, con el tiempo, aprenden tus preferencias, ayudándote a crear una rutina personalizada en el hogar.

2. Sistemas de Recomendación en Streaming y Compras

Servicios como Netflix, Spotify y plataformas de comercio electrónico como Amazon emplean IA para analizar tu historial de visualización o compras y recomendar productos o contenidos que puedan interesarte. Estos sistemas aprenden de tus interacciones previas y de datos de otros usuarios con intereses similares, mejorando con el tiempo para ofrecer recomendaciones cada vez más precisas.

3. Asistencia en la Conducción y Vehículos Autónomos

Los coches modernos están equipados con sistemas de IA que ayudan a mejorar la seguridad y la comodidad al volante. Algunas funciones, como el frenado automático de emergencia, el control de crucero adaptativo y el reconocimiento de señales de tráfico, utilizan IA para analizar el entorno y reducir el riesgo de accidentes. A su vez, los vehículos autónomos, como los de empresas como Tesla, emplean la IA para analizar en tiempo real su entorno, tomar decisiones y navegar sin la intervención del conductor.

4. Personalización de Publicidad y Marketing

En internet, es común recibir publicidad personalizada basada en tus intereses, búsquedas anteriores o datos demográficos. La IA permite analizar estos datos para mostrar anuncios que coincidan con tus preferencias. Esto se logra mediante algoritmos que identifican patrones de comportamiento, optimizando los anuncios para ofrecer productos y servicios relevantes para ti.

5. Atención Médica y Diagnóstico

La IA ha transformado el sector de la salud, ayudando a médicos y hospitales a diagnosticar enfermedades con mayor precisión. Con técnicas de aprendizaje automático y visión artificial, la IA analiza imágenes de resonancias magnéticas, tomografías y otros estudios médicos para identificar anomalías que podrían pasar desapercibidas. La IA también se usa en telemedicina, permitiendo una evaluación rápida de los síntomas y proporcionando recomendaciones de tratamiento.

6. Automatización de Finanzas y Banca

La IA es utilizada por bancos y fintechs para proporcionar servicios como análisis de riesgo, detección de fraudes y asesoramiento financiero personalizado. Los algoritmos pueden analizar patrones en las transacciones para identificar actividades sospechosas o ayudar a planificar inversiones según los objetivos financieros de cada usuario.

7. Chatbots y Servicio al Cliente

Los chatbots en sitios web y aplicaciones de servicio al cliente utilizan IA para responder a consultas comunes de forma instantánea. A medida que el chatbot interactúa con más personas, mejora su capacidad para comprender diferentes formas de preguntar y ofrecer respuestas precisas, mejorando la experiencia del cliente.

Beneficios de la Inteligencia Artificial en la Vida Diaria

1. Ahorro de Tiempo y Eficiencia: La IA simplifica y automatiza tareas que antes tomaban tiempo, como encontrar productos en línea, recibir recomendaciones o recibir soporte técnico.
2. Seguridad y Prevención de Riesgos: En áreas como la conducción y la banca, la IA ayuda a prevenir accidentes y a detectar fraudes, protegiendo así a los usuarios.
3. Mejor Acceso a la Información y Educación: Los algoritmos de IA proporcionan un aprendizaje personalizado y recomendaciones educativas, como en aplicaciones de idiomas o plataformas de educación online.
4. Mejoras en la Salud y el Bienestar: La IA ayuda en el diagnóstico y en el tratamiento temprano de enfermedades, contribuyendo a una atención médica más eficiente y accesible.

Retos y Desafíos de la Inteligencia Artificial

La IA también plantea desafíos y plantea preguntas importantes:

1. Privacidad y Protección de Datos: La recopilación y análisis de datos de usuarios pueden violar la privacidad si no se manejan de manera ética y segura.
2. Desempleo en Algunos Sectores: La automatización de tareas repetitivas y de ciertos procesos de trabajo ha generado temores sobre la pérdida de empleos en algunos sectores.
3. Transparencia y Confianza: Los sistemas de IA pueden ser complejos de entender para el público general. Asegurar la transparencia en cómo se toman decisiones es esencial para evitar sesgos y malentendidos.
4. Dependencia de la Tecnología: A medida que la IA se integra en más aspectos de la vida diaria, aumenta el riesgo de dependencia tecnológica y de pérdida de habilidades humanas.

Futuro de la Inteligencia Artificial en la Vida Diaria

El futuro de la inteligencia artificial en la vida diaria parece estar orientado a la personalización extrema y a la integración de la IA en prácticamente todos los aspectos de la vida. Desde casas completamente automatizadas que ajustan sus funciones de acuerdo a tus preferencias, hasta vehículos autónomos y sistemas de salud predictiva, la IA promete mejorar la calidad de vida y facilitar un acceso más eficiente a servicios y recursos.

Sin embargo, es importante que el desarrollo de esta tecnología se realice con responsabilidad, respetando principios éticos y salvaguardando la privacidad y la seguridad de los usuarios. La IA continuará siendo un factor de cambio en el mundo moderno, ofreciendo oportunidades y desafíos, y será responsabilidad de todos aprovechar su potencial para construir un futuro más inclusivo y equitativo.

En conclusión, la inteligencia artificial ya forma parte de la vida diaria y, aunque presenta retos, su impacto en la mejora de servicios y la eficiencia es innegable.

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Palermo (Buenos Aires, Argentina), 7 de agosto de 2024. En el primer día del Congreso Aapresid, los especialistas de la Universidad de Tennessee (UTK) Forbes Walker, David Ader y Deborah Penchoff lideraron el Panel “Alimentos-agua-energía: abordaje circular y climáticamente inteligente”.

Forbes Walker, científico de suelos de la UTK contó las distintas investigaciones que se llevan a cabo en la Universidad, donde una de las grandes líneas de estudio de la universidad es la siembra directa (SD), una práctica adoptada en respuesta a la grave erosión del suelo que enfrentaban los agricultores de esa región en los años 70.

“Estamos muy orgullosos de decir que en Tennessee tenemos la tasa más alta de labranza cero, siendo esta del 93%, la mayor en Estados Unidos”, destacó Walker. Este método no sólo ha mejorado la salud del suelo, sino que también ha aumentado la productividad y sustentabilidad de los establecimientos agrícolas.

También comentó que hoy en día se encuentran estudiando otras temáticas como los cultivos de servicios, con el fin de conocer con mayor claridad cómo impactan en la salud del suelo y en el rendimiento. Pero dejó en claro que estos llegaron para quedarse.

Respecto a la circularidad, el Profesor de agricultura sostenible de la UTK, David Ader, destacó la importancia de tener metas de desarrollo sostenible. “Los desechos no deben existir, hay que encontrar la forma de utilizar cada desecho y darle valor, debemos cambiar nuestra mentalidad”, explicó.

Ader agregó que no sólo los productores deben pensar en la circularidad, sino que también es importante contar con el apoyo del gobierno: “Los políticos deben incorporarla y los niños aprender de esto en la escuela”.

“En la agricultura todos somos hermanos y hermanas, no somos competencia, sino colaboradores en la búsqueda de soluciones sustentables”, concluyó Ader.

En la Universidad, también tienen recursos de computación de alto rendimiento que son utilizados para solucionar problemas agrícolas y ambientales. Deborah Penchoff, Directora del Laboratorio de Computación Innovadora de la UTK, explicó cómo usan recursos de computación de alto rendimiento para obtener soluciones en agricultura y remediación ambiental.

Explicó que la ciencia computacional es un campo multidisciplinario, donde se analizan datos para buscarle solución a problemas sin hacer todo en un laboratorio, evitando posible “contaminación” de los resultados y demoras en la realización de repeticiones.

“Lo más importante para destacar es que las ciencias computacionales pueden acelerar soluciones”, agregó.

“La ciencia de la computación de alto rendimiento creció mucho desde los 90 hasta la actualidad, esto fue en gran parte gracias a la inteligencia artificial (IA). Actualmente estamos en la era de Exaescala, donde las computadoras pueden realizar operaciones a una velocidad que nos llevaría muchísimos años a los humanos», explicó Penchoff.

Uno de los proyectos específicos que tienen en el Laboratorio de Computación Innovadora es la aplicación de IA para remediación ambiental, es decir, utilizan inteligencia artificial para buscar maneras de eliminar contaminantes que fueron introducidos al ambiente por los humanos.

La participación de la Universidad de Tennessee en el Congreso Aapresid ofreció un modelo de cómo la colaboración y la adopción de nuevas tecnologías pueden transformar la agricultura global.

Fuente Imagen: Aapresid.

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En los últimos años, la afluencia de contenido producido con ayuda de la Inteligencia Artificial ha sido notable, generando toda una paleta de opciones que van desde la producción de imágenes y canciones, hasta novelas completas. Esto plantea retos en la legalidad de la Propiedad Intelectual y debates sobre si la capacidad creativa que usan las máquinas puede gestar, y por consiguiente crear, contenido original.

Los usos de la IA van tomando protagonismo en diferentes campos y uno de ellos es en el ámbito de lo cultural. En la actualidad, existen obras generadas por Inteligencia Artificial así como, contenidos de las obras que han sido utilizados para entrenar modelos de Inteligencia Artificial Generativa.

Pero, ¿a qué nos referimos cuando hablamos de modelos de la Inteligencia Generativa? Al igual que ocurre con el machine learning, éstos son construidos y entrenados como modelos clásicos de Inteligencia Artificial (AGI). La herramienta utiliza múltiples bases de datos específicas relacionadas con el problema a resolver y, con la información recabada, el algoritmo trabaja para encontrar patrones en esos datos.

“Los nuevos algoritmos de IA tienen una comprensión mucho más extensa del lenguaje que utilizan para entender y responder a preguntas complejas de forma más natural y precisa. En particular, la IA Generativa se entrena de tal manera que cuando se detectan nuevos datos similares a los originales, es posible hacer predicciones de todo tipo. Así es que, existen algoritmos de clasificación, de valores o, los más usuales, de palabras”, comenta Matias Salmeri, Director de Data en Endava.

Estos modelos de lenguaje tienen como fundamento para su entrenamiento amplias base de datos, algunos han sido alimentados directamente con Internet y, por tanto, dominan conocimientos en los que el usuario no es experto. Lo útil está en pedir ideas e inspiración a estos chats y usarlos como un componente más de apoyo para extender las habilidades creativas del propio usuario. En suma, la IA Generativa ayuda a mejorar el texto original de la persona, no a crear.

¿Pero qué sucede si hablamos de los límites de la propiedad intelectual?

Dado el camino de aprendizaje y complejización que ha alcanzado la Inteligencia Generativa, se vuelve cada vez más dificultosa la identificación de plagio y, en consecuencia, el respeto y la preservación de los derechos de autor. Sin embargo, aunque las Inteligencias se nutren en el proceso de entrenamiento de una base de conocimientos existente, es casi imposible que origine una obra exacta ya concebida.

¨Actualmente las demandas alrededor de la IA Generativa están enfocadas a contenidos con derechos de autor que fueron potencialmente usados, para entrenar los modelos como Chat GPT. Esto hace al escenario del plagio más complejo porque, aunque un algoritmo no reproducirá necesariamente el fragmento de una obra, su respuesta se basará en información existente protegida por derechos de autor en los cuales no existen aún mecanismos legales que permitan su uso en sistemas de inteligencia artificial”, comenta el ejecutivo.

“Es perfectamente razonable que existan esos huecos legales ya que la tecnología avanza con demasiada velocidad y es imposible anticipar los retos que vienen de esta innovación acelerada.”

La solución está en que los usuarios de estas Inteligencias tengan cada vez más en cuenta la citación de los prompts usados como autores o ayudantes del resultado: “si el usuario se ha apoyado en alguna herramienta inteligente y ha generado contenido con la ayuda de la IA, parece primordial darlo a conocer en aras de la transparencia, así como también sería útil conocer las fuentes con las cuales ha sido entrenado el modelo que se utilizó.”

La mejor recomendación para las empresas es que desmotiven el uso de aplicaciones públicas de Inteligencia Artificial con documentos privados y confidenciales y generen conciencia acerca de que significa información privada o de acceso restringido. Todo lo que se escribe dentro de estos modelos tiene posibilidades de ser usado por el propio entrenamiento de las IA para mejorar sus conocimientos.

“Lo más aconsejable es que las compañías se suban a la tendencia de usar modelos abiertos que les permitan explotar los beneficios de la Inteligencia Artificial en sus propios ecosistemas internos. Sin dudas, cuando se utilizan asistentes públicos, existe el riesgo de que la información confidencial ingresada en estos sistemas quede expuesta o reutilizada. Este riesgo surge de la incertidumbre sobre dónde y cómo las herramientas de Inteligencia Artificial almacenan y procesan los datos, lo que podría dar lugar a una republicación o acceso no autorizados por parte de terceros.”

Acerca de Endava 

La tecnología es nuestro cómo. Y las personas nuestro por qué.

Durante más de dos décadas, hemos aprovechado la tecnología para impulsar cambios significativos y crear un impacto positivo en las personas, ya sean nuestros empleados, nuestros clientes y sus clientes o nuestras comunidades en general.

Trabajando codo con codo con marcas líderes, creamos estrategias, productos y soluciones adaptadas a necesidades únicas, independientemente de la industria, la región o la escala. Al combinar ingeniería de primer nivel, experiencia en la industria y una mentalidad centrada en las personas, consultamos y nos asociamos con nuestros clientes para crear soluciones tecnológicas que impulsen la innovación y transformen las empresas. Desde la ideación hasta la producción, apoyamos a las empresas con soluciones personalizadas en diversas industrias, incluidos pagos, seguros, finanzas y banca, tecnología, medios, telecomunicaciones, comercio minorista y bienes de consumo, cadena de suministro, atención médica y ciencias biológicas, automoción y viajes.

Con equipos ágiles y multidisciplinarios, guiamos a nuestros clientes en cada paso de su viaje de transformación digital, creando plataformas dinámicas y experiencias digitales inteligentes que permitan el crecimiento.

Fuente Imagen: https://www.iprofesional.com/

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El mismo lleva la firma de los profesionales Martín Pesce; Montserrat Puente; Florencia Fitipaldo; Joaquín Avedisian; y Natalia Villarreal, y expresa lo siguiente:

El Parlamento Europeo ha ratificado la primera legislación sobre Inteligencia Artificial (IA). Esta ley busca sentar las bases para la creación de un entorno favorable para el desarrollo de la innovación en un ambiente seguro, poniendo foco en la seguridad, transparencia y responsabilidad en la utilización de esta tecnología.

Para materializar estos objetivos, establece obligaciones basadas en la evaluación de los «riesgos potenciales» y los «niveles de impacto» de la IA.  En esta línea, realiza una clasificación de cuatro niveles, dependiendo del grado de riesgo que representen:

• Riesgo inaceptable: Sistemas de IA que se consideran una amenaza para las personas y están prohibidos (por ejemplo, manipulación cognitiva del comportamiento de personas).
• Riesgo alto: Sistemas que, por su función, tengan un efecto perjudicial para la salud, la seguridad y los derechos fundamentales de las personas (por ejemplo, identificación o categorización biométrica). Estos sistemas no se prohíben, pero deberán ser evaluados de forma previa, además de preverse un monitoreo posterior.
• Riesgo limitado: Sistemas que interactúan con seres humanos, a los cuales se les impone una obligación de transparencia en el uso de IA (por ejemplo, grandes modelos de lenguaje).
• Riesgo bajo o mínimo: Sistemas permitidos que no queden comprendidos en las restantes clasificaciones (por ejemplo, videojuegos que utilicen IA).

La ley establece, además, obligaciones de transparencia para los sistemas de IA generativa, los cuales deben especificar si han generado un texto, canción o fotografía utilizando IA, y garantizar los derechos de autor en los datos empleados para entrenar dichos sistemas.

En el mismo sentido, se declara ilegal el uso de deepfake, técnica de edición de imágenes, audios y/o videos falsos de personas, lugares o sucesos que aparentan ser reales sin aclarar que han sido generados por IA, y se prohíbe a empresas establecer chatbots sin revelar que no hay una persona real detrás.

Esta nueva legislación y los principios allí expresados resultan un antecedente relevante y con seguridad, servirá de inspiración en otras jurisdicciones. No obstante, la discusión y la experiencia es todavía incipiente, por lo que sería deseable ser prudentes en su incorporación y adecuación a los países de nuestra región.

Firman:

Martín Pesce; Montserrat Puente; Florencia Fitipaldo; Joaquín Avedisian; y Natalia Villarreal.

Fuente Imagen: https://www.expansion.com/

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Trabajos rutinarios y repetitivos: Las tareas que son predecibles y repetitivas, como algunas funciones en la manufactura, la atención al cliente y procesos administrativos, pueden ser automatizadas, lo que podría poner en peligro empleos asociados con estas actividades.

Conducción y transporte: La automatización en el transporte, incluyendo vehículos autónomos, podría afectar a conductores de camiones, taxis y otros trabajadores del transporte.

Ciertas tareas administrativas: Tareas administrativas repetitivas, como la entrada de datos y la gestión de archivos, pueden ser realizadas de manera más eficiente por sistemas de IA, lo que podría afectar empleos en el ámbito administrativo.

Servicios financieros: Algoritmos y sistemas de IA pueden realizar análisis de datos financieros y asesoramiento de inversiones, lo que podría reducir la demanda de algunos roles en el sector financiero.

Algunos roles en el sector salud: Tareas diagnósticas y análisis de imágenes médicas pueden ser realizados por sistemas de IA, afectando ciertos roles en la radiología y patología, aunque también pueden surgir nuevas oportunidades en el desarrollo y mantenimiento de estas tecnologías.

Servicios de atención al cliente: Chatbots y sistemas de atención al cliente automatizados pueden reemplazar algunas funciones de agentes de servicio al cliente en tareas rutinarias.

Trabajo manual en la agricultura: La automatización agrícola, como el uso de drones y robots, podría reducir la demanda de mano de obra en algunas tareas agrícolas.

Es importante destacar que, aunque algunas profesiones pueden verse afectadas negativamente, la inteligencia artificial también crea nuevas oportunidades y roles, como el desarrollo, mantenimiento y mejora de sistemas de IA, así como la creación de empleos en campos emergentes. Además, la implementación de la IA suele ir de la mano con la necesidad de habilidades humanas complementarias, como la creatividad, el pensamiento crítico y las habilidades sociales, que son difíciles de automatizar.

Fuente Imagen: https://www.xataka.com/

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“Uruguay puede liderar en inteligencia artificial”, ha sido la frase del presidente de Ceibal, Leandro Folgar, a finales de 2023. Y es que, si bien esta tecnología irrumpió con fuerza en 2023, hace cinco años que Ceibal enseña IA, en el marco de su programa Pensamiento Computacional —que en 2024 pasa a llamarse “Pensamiento Computacional e Inteligencia Artificial”—.

En 2023, 73.000 estudiantes trabajaron sobre las bases de la IA y unos 5.000 estudiantes, que alcanzaron el tercer nivel del programa Pensamiento Computacional, realizaron trabajos específicos de IA, entrenaron un modelo de machine learning, aprendieron conceptos técnicos de la tecnología y reflexionaron sobre los sesgos de los datos.

Estas actividades con estudiantes son el último eslabón de un trabajo integral que Ceibal viene desarrollando en materia de investigación y formación junto a docentes de todos los niveles y especialistas en tecnología y educación.

En este contexto, Ceibal lanzó en 2023 el primer Marco Referencial para la enseñanza de la inteligencia artificial, pionero en la región por ser el único en habla hispana. Este documento se constituye como una estructura de apoyo para planificar las actividades en el aula y, en este sentido, para que los equipos docentes fomenten el uso pedagógico de la tecnología y la comprensión profunda de la IA.

Asimismo, fueron 3.636 docentes formados en actividades de Ceibal, en 16 capacitaciones y 10 actividades de divulgación (charlas y talleres) sobre la temática. A estas actividades se suma el esfuerzo del organismo por capacitar a su equipo interno: 286 funcionarios de Ceibal participaron de la formación “Elementos de la IA”.

El programa Pensamiento Computacional, que en 2024 tendrá su séptima edición, logró alcanzar en el último año al 80% de los centros educativos públicos urbanos del país. Se dictaron 84.800 clases, en un formato híbrido, con actividades en conjunto entre un docente de aula -que no necesariamente tiene formación en tecnología- y un docente virtual.

Asimismo, en 2023 se desarrolló, por primera vez, una propuesta para Inicial (nivel 5), 1° y 2° grado, que implicó un curso de 120 horas de formación docente y contó con la participación de 926 docentes, un 75% de los participantes recomendaron la instancia a sus colegas.

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