TutorIA + Prompt Engineering: La nueva frontera de la educación en UNIMEL

La transformación digital está marcando un antes y un después en la educación superior. La irrupción de la inteligencia artificial (IA) no se limita a ser una herramienta auxiliar: se ha convertido en un componente estructural del aprendizaje. En la Universidad Metro Latinoamericana (UNIMEL), este cambio se traduce en un modelo académico innovador que combina la personalización tecnológica con el acompañamiento humano, y que tiene en el Tutor de Inteligencia Artificial (TutorIA) y el Prompt Engineering dos pilares fundamentales.

Un modelo de aprendizaje extendido y humano

La propuesta educativa de UNIMEL se diferencia de otros modelos en línea porque no se limita a entregar contenido digital. La universidad ha construido un esquema al que denomina aprendizaje extendido y humano, que integra tres figuras esenciales:

1. Tutor de Inteligencia Artificial (IA): disponible las 24 horas, los 7 días de la semana, responde de manera inmediata a dudas académicas y guía al estudiante en el desarrollo de actividades.
2. Docente de asignatura: un especialista con experiencia profesional comprobada en su campo, encargado de enriquecer el aprendizaje a través de sesiones síncronas semanales, foros de discusión y evaluación de actividades.
3. Tutor humano: un mentor estratégico que acompaña al estudiante durante todo su recorrido académico, asegurando que no camine solo en su proceso de formación.

La combinación de estos tres actores garantiza un aprendizaje más robusto: la inmediatez de la IA, la especialización de los docentes y la cercanía de los tutores humanos.

El TutorIA de UNIMEL: mucho más que un chatbot académico

Hoy día,  abundan las plataformas de IA generativa como ChatGPT, Gemini o Claude, el Tutor IA de UNIMEL marca una diferencia sustantiva. Este sistema está entrenado con los contenidos específicos de cada asignatura y programa académico, lo que lo convierte en un acompañante académico especializado.

Entre sus características más destacadas se encuentran:

• Accesibilidad 24/7: el estudiante cuenta con 168 horas a la semana de disponibilidad de un tutor virtual.
• Respuestas inmediatas y contextualizadas: basadas en el plan de estudios y en el material académico de la universidad.
• Memoria de consultas: permite dar seguimiento a las interacciones pasadas para mantener continuidad en el aprendizaje.
• Entrenamiento por asignatura: cada curso cuenta con un tutor de IA que ha sido entrenado específicamente en sus contenidos, garantizando precisión y pertinencia.

Además, cuando el estudiante formula preguntas fuera del ámbito de la materia, el tutor lo aclara y diferencia claramente entre lo que pertenece al corpus académico de UNIMEL y lo que proviene de fuentes externas. Esto genera confianza y transparencia, dos elementos críticos en la educación digital.

Prompt Engineering: la competencia profesional indispensable

El segundo componente clave es el Prompt Engineering, la habilidad de diseñar instrucciones eficaces para interactuar con sistemas de IA. En palabras simples, consiste en saber qué pedir, cómo pedirlo y con qué propósito.

De acuerdo con el Mtro. Erik Gómez, director académico de UNIMEL, un prompt eficaz debe integrar varios elementos:

• Verbos de acción claros, que definan con precisión la instrucción.
• Asignación de roles a la IA, como “actúa como tutor universitario experto en…”.
• Contexto y datos relevantes, que orienten la respuesta hacia la situación o tema específico.
• Formato de salida definido, ya sea un resumen, un esquema, un quiz o un proyecto.
• Restricciones y estilo esperado, como el número de palabras o el nivel académico de la respuesta.

El Prompt Engineering no solo optimiza el uso del Tutor IA, sino que se proyecta como una competencia profesional de alto valor en un mercado laboral que demanda habilidades digitales avanzadas. Aprender a construir prompts eficaces es aprender a dialogar estratégicamente con la inteligencia artificial.

Técnicas y buenas prácticas en la construcción de prompts

Durante la master class, se abordaron diversas estrategias que permiten evolucionar de interacciones básicas a prompts complejos y avanzados. Entre ellas destacan:

• Zero-shot prompting: formular una instrucción sin ejemplos previos, útil cuando el modelo ya domina el tema.
• One-shot prompting: incluir un solo ejemplo para guiar la forma de la respuesta.
• Few-shot prompting: proporcionar múltiples ejemplos para definir claramente el formato y estilo esperado.
• Prompting iterativo: ajustar y refinar la instrucción a través de varias interacciones, mejorando progresivamente la calidad de la respuesta.
• Técnicas avanzadas con “rails”: establecer límites explícitos en el alcance, tono y formato de la respuesta (por ejemplo, “responde únicamente en el contexto de la educación superior en México”).

Una de las recomendaciones más valiosas fue guardar los prompts exitosos en un repositorio personal. De esta forma, los estudiantes construyen su propia “biblioteca de prompts”, un activo que podrán reutilizar tanto en su vida académica como en su futuro profesional.

Un caso de éxito: de la inseguridad al dominio

El impacto de esta metodología no se queda en la teoría. Erik Gómez compartió el caso de un alumno de la Maestría en Derecho que, al inicio, se declaraba inseguro para utilizar herramientas de IA en sus tareas. Apenas unos meses después, gracias a la interacción con el TutorIA y al desarrollo de su habilidad en Prompt Engineering, logró crear proyectos de alta calidad, incluyendo materiales visuales generados con IA.

Este caso refleja cómo, con la guía adecuada, cualquier estudiante puede pasar de ser un usuario básico a convertirse en un profesional competente en el uso de inteligencia artificial.

La incorporación del Tutor IA y el Prompt Engineering en el modelo educativo de UNIMEL no es una tendencia pasajera, sino una respuesta estratégica a las demandas del presente y del futuro.

Este enfoque no busca reemplazar al docente ni al tutor humano, sino complementar sus fortalezas con la inmediatez y escalabilidad de la inteligencia artificial. El resultado es una experiencia educativa más personalizada, eficiente y cercana a la realidad profesional.

Como lo expresó Erik Gómez durante la sesión: “La inteligencia artificial rompe paradigmas y nos muestra hacia dónde debemos dirigir nuestro desarrollo profesional”.

La nueva frontera de la educación ya no está en el futuro: está ocurriendo hoy en UNIMEL. Te invitamos a ver la master class completa en nuestro canal de youtube: https://youtu.be/SpIdSc1C-nM