Mariano Ariel Fischer
Repensando la productividad académica: de la ilusión del multitasking al diseño de asistentes de IA especializados
La literatura neurocientífica ha demostrado consistentemente que lo que denominamos «multitasking» constituye, en realidad, un proceso de alternancia atencional (task-switching o conmutación de tareas) que genera costos cognitivos significativos.
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Google MedGemma: la Interacción médico-paciente asistida por IA
Inteligencia artificial en el diagnóstico médico: un avance hacia la optimización del rol profesional
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Conocimiento con fecha de caducidad: la nueva lógica del aprendizaje profesional
Atrás quedó la idea de que la educación formal alcanzaba para una carrera de por vida. Hoy, la acelerada innovación tecnológica y la sociedad de la información nos obligan a abrazar el aprendizaje continuo.
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De la confusión a la precisión: Cómo darle instrucciones claras a tu IA (y por qué deberías hacerlo)
La Inteligencia Artificial generativa no es magia, es lógica. Aprender a comunicarnos con ella de manera efectiva es más simple de lo que parece, y el secreto está en la claridad de nuestras instrucciones.
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«Pimp up my classroom»
Moodle ofrece innumerables ventajas para la educación online, pero su diseño estándar puede resultar visualmente monótono y, a veces, aburrido. La uniformidad en colores y tipografías dificulta la personalización, lo que puede llevar a que estudiantes y docentes se confundan o pierdan el interés.
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Más allá de la tecnología: la formación del factor humano ante el desafío de la Salud Digital
La transformación digital en el sector de la salud que ya avanzaba a pasos agigantados con la implementación de las HCE y las tecnologías de telemedicina, con la incursión de la inteligencia artificial, machine learning aplicadas a las anteriores, la brecha se ha hecho todavía más abrupta y su impacto más rápido. Como primera consecuencia…
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Desafíos éticos que plantea la IA generativa: “el gran bonete”
La irrupción de la IA generativa conlleva importantes desafíos éticos y sociales que deben ser abordados con responsabilidad al menos 3 de ellos son : 1. Privacidad y protección de datos: El entrenamiento de modelos de IA generativa requiere grandes volúmenes de datos y suele ocurrir la utilización de información personal sin consentimiento, ignorar los…
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