La inteligencia artificial (IA) ha llegado para quedarse, también en la preparación del MIR. Las academias que preparan para esta prueba están optimizando su tecnología para poder ofrecer a los alumnos todas las facilidades posibles en los momentos de planificación de los futuros MIR.
"Una de las técnicas utiliza la algoritmia de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para catalogar, resumir y generar contenidos de forma automática, lo que nos permite agilizar y potenciar nuestros métodos de preparación para diferentes cursos", concreta a Redacción Médica José Antonio Serrano, director de Tecnología de la Información (IT) de la academia CTO. Allí se está trabajando con varias líneas que hacen uso de técnicas de IA y Machine Learning (ML).
Por un lado, emplean técnicas de IA para predecir "de manera aproximada" cómo será su posición en el MIR, a partir de los datos disponibles de la evolución histórica de sus alumnos (Big Data), acumulados a lo largo de todos los años de experiencia en este campo. El procedimiento que llevan a cabo para ayudar en la preparación MIR pasa por un seguimiento del alumno "de manera continuada" para intentar predecir su evolución. "Recogemos todos estos datos y en base a ellos construimos una foto personalizada de cada uno de ellos, orientándoles para potenciar sus fortalezas y corregir sus debilidades", explica.
Desde CTO también están trabajando con la "enorme cantidad de datos recopilados" sobre la evolución y resultados de los alumnos a lo largo de los cursos sucesivos. Esto le sirve a Serrano para alimentar algoritmos de aprendizaje automático que les permiten predecir su evolución y "mejorar su rendimiento" de cara a la preparación del MIR u otras oposiciones.
La IA mejora el día a día de los aspirantes MIR
Todas estas novedades en IA ayudan a facilitar el día a día de los aspirantes MIR. La información que proporcionan estas herramientas les permite crear "una foto personalizada de cada alumno", conociendo sus fortalezas y debilidades, lo que facilita el "seguimiento personalizado" a través de las aplicaciones del campus, las tutorías y charlas. También les permite tener una foto global de todos los alumnos que ayuda a guiar la confección de evaluaciones y simulacros, así como el contenido de las siguientes clases.
"La respuesta de nuestros alumnos en los últimos años ha sido fantástica, valorando muy positivamente el acompañamiento y la orientación personalizada a través de todo el proceso de preparación. Hemos recibido tras este MIR, así como en los años precedentes, multitud de misivas agradeciendo nuestra implicación y esfuerzo en este largo camino hacia el MIR", explica Serrano.
En CTO han notado una mejoría en los resultados de sus alumnos desde la aplicación de la IA. Pero aseguran que no hay que fijarse solo en las notas, también en el ahorro de tiempo, personas y costes derivados del uso de ténicas de IA.
Una inteligencia que sigue los pasos del famoso ChatGPT
Sobre el uso del ya tan famoso ChatGPT, Serrano reconoce que es una herramienta más de las muchas que forman parte del conjunto disponible para el procesamiento del lenguaje natural (NLP) mediante IA. Se trata de un modelo entrenado para mantener conversiones utilizando lenguaje convencional.
"Lo que resulta novedoso es que se trata de un modelo muy potente, entrenado con millones de datos y puesto a disposición general de todo el mundo de manera gratuita. Digamos que ha logrado poner la IA de NLP en boca de todo el mundo, la ha democratizado y, mejor aún, ha provocado que otros actores (Google, Meta, etc.) estén preparándose para liberar sus propios modelos de IA que pueden ser, también, muy prometedores", pronostica.
Serrano insiste en que disponer de acceso gratuito o a un precio razonable a semejantes modelos es un gran avance. Construir modelos propios con millones de parámetros y entrenados con ingentes cantidades de texto no está al alcance de cualquiera: "GPT-3 y el próximo GPT-4 son grandes modelos de lenguaje por IA que van a ayudar muchísimo a la construcción de aplicaciones personalizadas. Por supuesto, también esperamos a las IA de otros actores, especialmente la de Google. La gente suele desconocer que estos modelos pueden servir de base para entrenar a otros con finalidades más específicas, como los nuestros", concluye.
