Inteligencia Artificial y Formación en Business Analytics

  • AI4BA
  • 2026-07-06
  • EMERGENTE

Líneas de innovación docente

  • Metodologías docentes
  • Digitalización de la enseñanza

Objetivos

4. Descripción estratégica

El Grupo de Innovación Docente AI4BA-UAM se plantea como una iniciativa orientada a analizar, debatir, experimentar e integrar de forma progresiva y pedagógicamente fundamentada el uso de herramientas de inteligencia artificial en la docencia del Grado en Business Analytics.

La propuesta se sitúa en un contexto de transformación acelerada del aprendizaje, en el que el uso de IA por parte del alumnado es ya una realidad consolidada. En este escenario, el reto no reside en limitar su uso, sino en diseñar estrategias docentes que permitan comprender sus implicaciones, evaluar sus efectos y, en su caso, integrar su potencial sin comprometer el desarrollo de competencias analíticas y profesionales.

En el caso específico del Grado en Business Analytics, esta necesidad resulta especialmente crítica, dado que el plan de estudios incluye un peso elevado de asignaturas directamente expuestas al impacto de la IA como la programación, el análisis de datos y su modelización para distintas áreas funcionales, entre otros ámbitos. Esto hace imprescindible abordar de forma explícita, estructurada y pluridisciplinar cómo analizar, contrastar e integrar estas herramientas en el proceso formativo.

Al mismo tiempo, este reto no se limita únicamente a las materias de carácter técnico o analítico. La incorporación de la IA afecta también a competencias transversales fundamentales como la lectura comprensiva, la escritura, el análisis crítico, la argumentación o el razonamiento profundo que nos obligan a repensar métodos y estrategias de enseñanza y aprendizaje en el nuevo contexto educativo.

El grupo adopta un enfoque multidisciplinar que integra perspectivas de management general, econometría, análisis de datos, economía, finanzas, marketing, organización de empresas e ingeniería informática, lo que permite abordar el problema desde el conjunto del ciclo formativo del grado.

La estrategia del grupo se basa en tres ejes: (i) análisis y experimentación en el uso de la IA en procesos analíticos y de aprendizaje, (ii) rediseño progresivo de metodologías y sistemas de evaluación, y (iii) generación y validación de materiales y escenarios docentes adaptados.

El planteamiento es progresivo y compatible con la actividad docente ordinaria, priorizando la generación de conocimiento docente transferible y la mejora real del aprendizaje, así como la preparación del alumnado para comprender tanto las oportunidades como las limitaciones y riesgos asociados al uso de la IA en contextos profesionales.

De forma transversal, se incorporará la perspectiva del alumnado en el análisis y diseño de las iniciativas del grupo, entendiendo que la comprensión de sus hábitos, percepciones y preocupaciones resulta clave para orientar adecuadamente las propuestas docentes en este ámbito.

5.1. Objetivos. Objetivo general

Analizar y diagnosticar el impacto de la inteligencia artificial en los procesos de aprendizaje del Grado en Business Analytics, tanto en sus dimensiones analíticas como en el desarrollo de competencias transversales, y, a partir de dicho análisis, diseñar, experimentar e integrar de forma progresiva y pedagógicamente fundamentada estrategias docentes adaptadas a este nuevo contexto.

Este objetivo general se orienta no solo a incorporar herramientas de IA en la docencia, sino a comprender sus implicaciones sobre la forma en que los estudiantes aprenden, razonan, producen conocimiento y toman decisiones. En este sentido, el grupo busca generar un marco compartido de reflexión y acción que permita al profesorado del grado abordar de forma coordinada los retos asociados a la IA, especialmente en ámbitos como la evaluación, la adquisición de competencias reales y la coherencia metodológica entre asignaturas.

Asimismo, el objetivo del GID es contribuir a la mejora del proceso formativo mediante el desarrollo de prácticas docentes transferibles, el diseño de materiales y actividades reutilizables y la incorporación de la perspectiva del alumnado en el análisis y ajuste de las iniciativas.

En última instancia, se pretende favorecer una integración crítica, reflexiva y eficaz de la inteligencia artificial en la docencia del grado, que permita al alumnado comprender tanto su potencial como sus limitaciones y utilizarla de forma profesional y responsable en contextos reales.

5.2. Objetivos. Objetivos específicos
  1. Analizar el impacto del uso de la IA en los procesos de aprendizaje del alumnado, incluyendo sus hábitos, percepciones y formas de interacción con estas herramientas
  2. Desarrollar la colaboración docente en torno al uso de herramientas de IA aplicadas a la enseñanza y al análisis de datos.
  3. Diseñar, implementar y evaluar actividades docentes que combinen trabajo autónomo y uso guiado de la IA
  4. Explorar, validar y compartir nuevos formatos de evaluación adaptados a un contexto de uso generalizado de la IA
  5. Desarrollar un marco común de buenas prácticas para el uso de la IA en el grado.
  6. Generar materiales docentes reutilizables (casos, datasets, actividades) que faciliten su aplicación en distintas asignaturas
  7. Favorecer la coherencia metodológica y la coordinación entre asignaturas del grado
  8. Promover la generación de recursos docentes compartidos entre materias como forma de aprovechar la multidisciplinariedad del grado
  9. Incorporar de forma sistemática la perspectiva del alumnado en el diseño, desarrollo y evaluación de las iniciativas del grupo

Centro

  • Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales

Miembros

  • Gustavo Porporato Daher
  • ONUR YUKCU
  • Maria Victoria Rivas Lopez
  • Marta Martínez Matute
  • María Dolores Escat Cortés
  • Julián Chamizo González
  • Jean Philippe Charron
  • Eduardo Serrano
  • Coro Chasco Yrigoyen
  • Anne Schmitz
  • Adriana Pérez Encinas
  • Álvaro Méndez López
  • Sofía García Gámez
  • Eva Medina Moral
  • Ramón Mahía Casado Coordinación