VIBE CODING PARA LA INVESTIGACION Y LA EDUCACION - CEDIA 2026
Transcripcion del pódcast (episodio en español)
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Por lo general, cuando se revisa un plan de estudios o un sílabo universitario, la expectativa es de absoluta monotonía; es como leer el manual de un refrigerador. Una lista interminable de fechas, un sistema de calificación súper rígido y casi se puede sentir cómo la motivación se evapora al instante. Uno pierde el interés en la primera página, pero de vez en cuando aparece un documento que rompe el molde por completo.

Para quienes nos escuchan, hoy queremos plantear un escenario fascinante: imaginen a un docente de literatura o de historia construyendo su propio software de análisis de datos complejo en cuestión de horas y, lo mejor, sin haber escrito una sola línea de código en toda su vida. Es una locura, pero es el futuro. El análisis detallado se centrará en el documento que promete hacer esto realidad. Les damos la bienvenida oficial a esta inmersión profunda, un tema que de verdad va a cambiar la forma en que vemos la docencia.

Vamos a desempacar esto. La misión de hoy es desglosar minuciosamente los documentos de origen del taller Vibe Coding for Research and Education, que en español vendría a ser algo como construir sus propias herramientas de investigación y docencia con inteligencia artificial. El objetivo central es que el profesorado de las instituciones involucradas que esté considerando inscribirse comprenda a la perfección la estructura modular, la carga horaria, los requisitos y cada pequeño elemento del programa antes de que cierren las inscripciones el 28 de agosto. Es vital entenderlo bien, porque la metodología y la promesa del taller requieren un compromiso muy específico. Las recompensas para la productividad académica son enormes, sin duda, pero el camino para llegar ahí está diseñado con una precisión que vale la pena analizar paso a paso.

Hablemos del panorama general y de quiénes están moviendo los hilos de esta iniciativa, porque no es un esfuerzo pequeño. Los datos duros establecen el escenario perfecto: se trata de un programa intensivo de 40 horas en total, programado del 3 al 29 de septiembre de 2026. Es 100% virtual y, este es un punto crítico, completamente gratuito para los 40 cupos disponibles. Eso es súper importante resaltarlo para la audiencia. ¿De dónde sale la financiación? Proviene del fondo Avante 2026 de CEDIA, lo cual asegura que el acceso a la tecnología de punta no sea una barrera financiera para el profesorado.

Es interesante ver que hay un consorcio detrás de esto; no es una sola universidad intentando innovar en solitario, sino una colaboración estratégica muy bien pensada. La Universidad UTE lidera el proyecto, bajo la coordinación del doctor Majid Khourami, en conjunto con la Universidad Técnica Particular de Loja, la UTPL, coordinada por el doctor Pablo Torres Carrión. Para elevar el nivel técnico, cuentan con un instructor internacional, el doctor Ali Keyvanfar, de Kennesaw State University, en Estados Unidos. Todo ese respaldo institucional suena fantástico.

Aquí viene la promesa principal del documento: un detalle que salta a la vista en la primera página del sílabo y que, siendo honesta, puede generar mucho escepticismo. El documento establece que no se requiere absolutamente ninguna experiencia en programación, cero experiencia. El texto lo dice literalmente: el público objetivo es el grupo de docentes que, cito, nunca han programado. Para la academia tradicional, eso suena a magia; para quienes nos escuchan, esto puede sonar a alquimia moderna. O sea, ¿cómo se construye software sin saber programar? Es una excelente pregunta.

Es como ser la persona que dirige una orquesta donde la inteligencia artificial toca todos y cada uno de los instrumentos. Me gusta esa analogía. Desde el podio solo necesitas saber cómo llevar el ritmo, cómo pedirle a los violines que suban el volumen y cómo estructurar la sinfonía. No se necesita saber soplar una trompeta para que suene perfecto. Lo fascinante aquí es cómo el diseño del programa asegura que esa orquesta no se descarrile y termine sonando como ruido blanco, no como un desastre.

Lo logran a través de su sistema de grupos, que francamente es una maravilla de la ingeniería social. A ver, explícanos eso de la ingeniería social. No se trata simplemente de lanzar a 40 personas a una sala de Zoom y esperar que colaboren por arte de magia. Los 40 participantes se dividen en cinco grupos principales. Pero la verdadera magia ocurre a un nivel más micro.

Dentro de cada grupo principal, se forman subgrupos de apenas dos personas. Me imagino que no es una asignación al azar, ¿verdad? Como cuando en la escuela el profesor simplemente unía a las dos personas que se sentaban juntas. En absoluto: la colaboración institucional está diseñada milimétricamente. Cada subgrupo empareja obligatoriamente a un docente de la UTE con un docente de la UTPL.

Qué interesante: los obligan a cruzar fronteras institucionales. Exacto. Se ven forzados a construir un proyecto conjunto basándose en una afinidad temática que declaran al momento de inscribirse. Eso asegura que el sociólogo trabaje con otro sociólogo o con alguien de humanidades. Tal cual. Y además, el diseño incluye lo que llaman un puente de idioma.

¿Un puente de idioma? Sí. Dado que el curso utiliza herramientas y literatura que a menudo están en inglés, cada grupo principal tiene al menos un integrante que reportó un buen nivel de inglés. Claro, para que no sea un bloqueador. El objetivo no es excluir a quienes no dominan el idioma, sino equilibrar el grupo para que el inglés nunca se convierta en un obstáculo técnico durante la creación de las herramientas.

Es una red de seguridad brillante, pero eso lleva directamente a una duda enorme que seguramente tiene la audiencia. Dime: ¿cómo se imparten 40 horas de dedicación en un solo mes para el profesorado universitario, que en septiembre está lidiando con el inicio de clases, la investigación en curso, la preparación de materiales y reuniones, sin causar un agotamiento masivo? Sí, suena a una receta para el colapso. Totalmente.

Pero esa es precisamente la razón por la que el taller utiliza un modelo de aula invertida o flipped classroom. Está estructurado en lo que denominan la escalera de aprendizaje. La escalera de aprendizaje suena muy metódica. Lo es. En lugar de sentar al profesorado a escuchar monólogos interminables, el proceso se divide en cuatro pasos funcionales.

Vamos paso por paso. El primer paso es ver. Consiste en consumir las lecciones grabadas, que por cierto están disponibles tanto en inglés como en español, al propio ritmo de cada participante. ¿Esto se hace antes de cualquier interacción en vivo? Exactamente. Luego, el segundo paso es construir. Aquí es donde aplican esa teoría al caso de uso específico, trabajando con su compañero de equipo en el horario que mejor les convenga a los dos.

Hasta ahí, digamos que suena como la clásica tarea de cualquier curso virtual: se ve el video y se hace el deber. Sí, pero el cambio radical ocurre en el paso tres, que es revisar. ¿Qué tiene de especial? Durante la sesión grupal, cada subgrupo de dos personas recibe exactamente 15 minutos de retroalimentación dedicada y exclusiva por parte del instructor. ¡Vaya! 15 minutos solo para ellos dos. Eso es un lujo en educación virtual. Totalmente. Y finalmente, el paso cuatro es ampliar, que es explorar qué otras funciones avanzadas puede lograr la inteligencia artificial para ese caso académico en particular.

Detengámonos en la anatomía de estas sesiones en vivo, porque el sílabo establece horarios extremadamente precisos; son muy rigurosos con eso. Cada módulo tiene exactamente ocho horas. Durante las semanas centrales del programa, que entiendo son las semanas dos a cuatro, las sesiones en vivo duran dos horas. Ocurren en franjas nocturnas para acomodarse a la jornada laboral, ya sea de cinco a siete de la noche o de siete a nueve, los martes, jueves o viernes. Es un horario bastante accesible para alguien que da clases de día.

El documento especifica que la primera hora es para la revisión que mencionaste, con cuatro subgrupos que disponen de quince minutos cada uno. La segunda hora es un laboratorio de coconstrucción en vivo. Así es como está estructurado, pero hay que cuestionarlo. Si el profesorado ya vio los videos y construyó su prototipo con su compañero, ¿estas sesiones en vivo no corren el riesgo de volverse increíblemente repetitivas?

Existe el temor genuino de encontrarse con la típica dinámica donde el facilitador usa la clase en vivo para simplemente repetir el PowerPoint que ya envió por correo la semana anterior. Esa preocupación es totalmente válida en el ámbito académico; todos hemos estado en cursos así, terribles. Pero el sílabo es tajante al respecto: establece de forma explícita que nada de la sesión en vivo repite el material de las grabaciones. El cien por ciento de ese tiempo sincrónico está dedicado exclusivamente a los proyectos reales de los participantes.

Eso cambia la perspectiva. Los quince minutos de la primera hora funcionan como una clínica de urgencias: el docente llega y dice que su código falló o que la herramienta de IA no está leyendo este PDF complejo, y ahí es donde el instructor interviene. El instructor entra al sistema y, en vivo, diagnostica y corrige el problema junto al subgrupo. Luego, en la segunda hora, todos juntos definen la hoja de ruta para la siguiente semana. No hay clases magistrales encubiertas. Es un alivio saberlo, porque entender esa dinámica quita mucho peso de encima para quienes estén dudando en inscribirse.

Ahora analicemos la progresión del contenido. El arranque del curso, los módulos 1 y 2, se enfoca en establecer los fundamentos y en transformar la manera en que se busca literatura académica, que es la base de cualquier investigación. La primera fase, el módulo 1, incluye cinco horas en vivo y tres grabadas. El entregable es súper práctico: un diagnóstico de oportunidades de IA de una página y las cinco herramientas principales configuradas.

No se trata de cualquier tipo de herramientas. Se abordan los conceptos, y esto me encanta, sin esa jerga tecnológica que suele espantar a la academia. Se configuran plataformas como Claude Pro, ChatGPT, ElevenLabs, Scopus AI y STORM, una herramienta fascinante de la Universidad de Stanford. Además, hay un énfasis particular en el arte del prompting, que es básicamente cómo darle instrucciones precisas a la máquina. Esto es vital, y hacen demostraciones reales donde se construye en vivo sin editar el video; es decir, muestran los errores.

El profesorado ve cómo el instructor comete un error al interactuar con la IA y cómo lo soluciona en tiempo real, lo cual es pedagógicamente invaluable. Luego, el programa da un salto hacia el mayor obstáculo de la investigación: la revisión de literatura. Esto es el módulo 2, el terror de muchas tesis académicas. El entregable aquí es una síntesis de literatura con citas cien por ciento verificadas. Utilizan las lecciones sobre Scopus AI y STORM para generar borradores.

Y aquí es vital explicar cómo funciona STORM, porque no es simplemente un chat que escribe textos genéricos. ¿Cómo funciona entonces? Opera como un investigador virtual que busca en la web, lee múltiples fuentes extensas, las sintetiza y genera un borrador súper estructurado con citas incluidas.

Aquí es donde se pone realmente interesante y donde mi escepticismo como académica se dispararía por las nubes. Te escucho. Si se habla con cualquier investigador hoy en día, el terror absoluto respecto a la inteligencia artificial son las famosas alucinaciones. Claro, cuando la máquina se inventa cosas. Exacto. Que invente citas, que invente autores y que genere artículos enteros que simplemente no existen. Si este curso promete acelerar la creación de literatura académica, ¿cómo maneja el sílabo este riesgo inmenso?

Esto plantea una pregunta importante y es quizá el núcleo del rigor de este taller. Los diseñadores del sílabo sabían perfectamente que una herramienta que inventa datos es inútil y hasta peligrosa para la academia. Totalmente inaceptable. Por eso dedican una sección crítica en las lecciones 2.3 y 2.4, exclusivamente a la verificación de resultados, la ética y la defensa metodológica. O sea, no se salta el tema de la ética. Para nada. Se le enseña al profesorado una rutina estricta de validación. No se trata de pedirle un texto a la IA y copiarlo alegremente en un documento de Word. Que es lo que muchos temen que hagan los estudiantes, de hecho. Exacto. Aquí se trata de triangular la información generada por modelos como STORM (de Stanford) con bases de datos curadas y verificadas, como Scopus AI.

Entonces, básicamente, se asume que la máquina se va a equivocar en algún punto y se enseña sistemáticamente cómo atrapar ese error antes de que pase al documento final. Exactamente. El objetivo es que la rutina de verificación sea, según el propio documento, defendible ante la revisión por pares. Eso es música para los oídos de cualquier académico. Se capacita al docente para detectar sesgos, comprender las políticas actuales de las revistas científicas de alto impacto sobre cómo declarar el uso de IA y manejar protocolos estrictos para la protección de datos no publicados.

El mensaje del sílabo es claro entonces. La inteligencia artificial acelera el procesamiento de textos masivos, pero el rigor metodológico, la supervisión y la responsabilidad final recaen implacablemente sobre el ser humano. ¿Cómo debe ser? Es como tener un asistente de investigación hiperactivo que puede leer mil artículos por hora. Produce resultados increíbles, pero es obligatorio revisar cada nota al pie antes de enviar el manuscrito a la revista. ¿Una analogía perfecta? Tiene mucho sentido.

Y una vez que esa base de evidencia metodológica está súper sólida, el curso hace una transición fascinante en los módulos 3 y 4. Sí, ahí es donde el taller realmente despega. Deja atrás la fase de buscar información y entra de lleno en la creación de software. Vamos a las aplicaciones de investigación en el módulo 3. El objetivo ahora es entregar una aplicación funcional. Y aquí es donde se introduce, de manera central, el concepto de Vibe Coding. Así es. El Vibe Coding es el motor de esta segunda mitad del taller. Para la audiencia que tal vez no está familiarizada con el término, ¿no es escribir código línea por línea en una pantalla negra, cierto? No, para nada. Es un ciclo interactivo continuo que consta de cuatro fases: describir, generar, probar y refinar. Hay que desempacar esto a detalle.

Un momento. Entiendo lo de buscar literatura y pedir resúmenes. Pero el sílabo menciona crear instrumentos de recolección de datos con puntuación ponderada, tableros automáticos en tiempo real y agentes de IA para limpiar bases de datos masivas. Suena intimidante, lo sé. ¿Que un docente de, digamos, sociología, que tal vez solo use Excel para sus notas, logre construir un tablero automatizado en un par de días? Esa es la magia del ciclo de Vibe Coding. El docente de sociología no necesita saber lenguaje Python, ni JavaScript, ni SQL. Lo que hace es describir la lógica. Danos un ejemplo de cómo se vería esa descripción. Por ejemplo, el docente le indica a la IA en lenguaje natural: «Necesito un tablero donde pueda subir un archivo CSV con respuestas de encuestas».

Quiero que limpies los datos eliminando las respuestas incompletas y me generes 3 gráficos de tendencias. Así de simple. Así de directo.

En la fase 2, la IAA genera el código subyacente y construye la interfaz visual. Luego viene la fase de probar. El docente ejecuta la herramienta que acaba de nacer. Si algo sale mal, ¿qué seguramente pasará? Entra a la fase de refinar. El docente le dice a la IAA otra vez, como si hablara con un colega: “El gráfico número 2 no está calculando bien los porcentajes. Revísalo.” La IAA reescribe su propio código.

Exacto. El humano aporta la lógica disciplinar y el conocimiento del problema. La inteligencia artificial actúa como un programador incansable. Es decir, el conocimiento de la materia prima de la disciplina es lo que realmente importa aquí. El cómo construirlo, la parte técnica, se delega. Exacto.

Pero, ya que hay un gran pero, hay un paso crucial que el sílabo subraya fuertemente: la validación manual de estos instrumentos. Claro, no confiar ciegamente en lo bonito que se ve. Es muy fácil dejarse deslumbrar por una interfaz atractiva que internamente está procesando mal los números. Por eso se exige comprobar la exactitud de las herramientas generadas contra casos calculados a mano.

Ah, hacer la prueba de fuego. Sí, y someterlas a pruebas de estrés con casos límite. Lo que se envíe a los encuestados reales o lo que analice las bases de datos del investigador tiene que ser estadísticamente y lógicamente sólido. La IAA construye, pero el humano valida. Me encanta.

La inteligencia artificial construye el martillo, pero el humano tiene que asegurarse de que la cabeza de metal no salga volando al primer golpe. Es una distinción vital. Definitivamente.

Luego de dominar la investigación en el módulo 3, el sílabo da un giro hacia el aula en el módulo 4. Entra al terreno de las aplicaciones educativas, que es lo que impacta directamente a los estudiantes. El reto aquí es desarrollar un recurso educativo que incluya una microlección narrada de forma bilingüe, la cual debe integrarse en una asignatura real que el docente ya está impartiendo este semestre. Es un componente tremendamente ambicioso para el tiempo asignado, sinceramente. Muchísimo.

Se parte de la construcción de actividades interactivas de aprendizaje, pero rápidamente se escala hacia la producción multimedia impulsada por IAA. ¿Y qué herramientas usan para eso? Se utiliza la plataforma ElevenLabs para generar voz. Ojo con esto: va más allá de simplemente hacer que una voz robótica de computadora lea un texto plano.

Sí, esas voces que suenan como GPS antiguo. Exacto, no es eso. Se enseña a clonar o generar voces ajustando la cadencia, el ritmo y la pronunciación técnica para que, digamos, una lección sobre física cuántica suene completamente natural. ¡Wow! Primero en español y luego traducida y narrada perfectamente en inglés. Es como tener un estudio de producción audiovisual y un equipo de locutores y programadores metidos dentro de la computadora portátil.

Totalmente. El sílabo no deja estas creaciones flotando en el vacío. Hay un enfoque súper práctico en las lecciones sobre cómo integrar estas herramientas en plataformas de gestión de aprendizaje, los famosos LMS. Claro, Moodle o Canvas, que son las plataformas que el profesorado usa todos los santos días.

Si conectamos esto con el panorama general, lo que se está logrando aquí es una verdadera democratización de la tecnología educativa. ¿En qué sentido? Se le está otorgando al docente promedio la capacidad de personalizar y producir material didáctico con un nivel de calidad que, bueno, hace apenas unos años estaba reservado de manera exclusiva para universidades con presupuestos gigantescos y departamentos enteros de producción multimedia. Exactamente.

Hay un aspecto de empatía en el diseño de este módulo 4 que resulta muy destacable para nuestra región. Se aborda la accesibilidad y el diseño inclusivo. Un tema importantísimo hoy en día.

Al generar estos materiales, el sílabo enfatiza la incorporación de subtítulos, el cuidado del contraste visual para problemas de visión y la navegación intuitiva, y también la parte técnica de la conectividad, ¿verdad?

Sí, la idea es que este despliegue de alta tecnología siga siendo accesible para estudiantes con capacidades diferentes o, algo tristemente muy común en América Latina, para estudiantes que se conectan desde zonas con muy baja conectividad a internet. Claro, no todos tienen fibra óptica en casa. Exacto.

Un audio bien comprimido, generado por IA, y un texto estructurado en Moodle consumen muchísima menos banda ancha que obligar al estudiante a conectarse a una videollamada de Zoom de dos horas. Es una aplicación práctica de la tecnología orientada a resolver problemas reales, muy tangibles, del entorno educativo latinoamericano.

Y todo este recorrido metodológico, de la investigación a la educación, nos lleva directamente a la fase de culminación, que es el módulo 5. ¿La semana de cierre del taller? La recta final, el proyecto integrador, porque, seamos sinceros, de nada sirve aprender a construir todas estas maravillas tecnológicas si no hay una forma de consolidarlas y de mostrarlas.

El entregable final es doble: por un lado, una presentación del proyecto final ante los demás y, por otro, una nota metodológica súper detallada. ¿Y qué incluye esa nota metodológica? Las lecciones del módulo 5 enseñan de principio a fin cómo crear estas presentaciones bilingües.

Pero la verdadera joya de la corona, lo que asegura que esto no sea solo un taller bonito y ya, es la lección sobre la autonomía. Claro. Se capacita al profesorado sobre cómo mantener estas herramientas en funcionamiento a lo largo del tiempo, por sí mismos, sin la necesidad constante de contratar a un técnico, me imagino. Exacto, o depender del pobre departamento de sistemas de la universidad para que les actualice cada pequeño detalle.

Tiene toda la lógica: de nada sirve construir un vehículo de carrera si no se sabe cómo echarle gasolina o cambiarle el aceite al mes siguiente. La autonomía técnica es el objetivo final. Y todo esto culmina el martes 29 de septiembre, el gran día, con una gran sesión en vivo donde cada subgrupo de dos personas toma el escenario virtual.

Tienen un bloque de tiempo estricto de 10 minutos para presentar su proyecto. ¿Y qué demuestran en esos 10 minutos? Demuestran en vivo cómo su herramienta, la que ellos mismos crearon con Vibe Coding, resuelve un problema específico de su investigación o de su materia.

Entonces, ¿qué significa todo esto en términos prácticos? Desde la perspectiva de la audiencia, que forma parte del profesorado y está en este momento considerando llenar ese formulario de inscripción antes de que cierre, hablemos del compromiso real. ¿Qué se necesita para sobrevivir a este mes intensivo y obtener el aval oficial?

Las reglas de evaluación del sílabo son extremadamente transparentes y, afortunadamente, evitan cualquier ambigüedad. La evaluación está segmentada en tres pilares. Tomemos nota: el trabajo continuo pesa el 40%. Un 20% adicional corresponde a la participación activa en los talleres prácticos y los laboratorios de coconstrucción sincrónicos. Llevamos el 60%.

Y, finalmente, el 40% restante se define mediante un examen de opción múltiple al concluir el programa. Queda clarísimo que no es el típico curso de relleno donde basta con encender la computadora, apagar la cámara y dejar que el tiempo pase mientras uno lava los platos. En absoluto.

De hecho, para obtener el certificado, el cual cuenta con el aval oficial de CEDIA, se exige un mínimo del 80% de asistencia comprobada a las sesiones en vivo asignadas. 80%. Hay que estar ahí, además de alcanzar una calificación global igual o superior al 70%. Son estándares altos, pero justos.

Ahora, respecto a la barrera de entrada tecnológica, hay que recalcar el tema de los costos de las herramientas, porque estas IA suelen requerir suscripciones mensuales bastante caras. Sí, pero aquí el costo de licenciamiento para el profesorado es cero. El presupuesto del fondo de fomento de CEDIA cubre las licencias profesionales de herramientas como Claude Pro. Excelente.

Además, el diseño del curso exprime al máximo los niveles gratuitos de ChatGPT, ElevenLabs y STORM (de Stanford). El acceso a bases premium como Scopus AI se gestiona a través de los portales de biblioteca de las respectivas universidades, la Universidad UTE y la UTPL. La excusa del dinero queda completamente descartada.

Y a nivel de infraestructura, ¿qué equipo necesitan? Quien participa solo necesita una conexión a internet estable de al menos 5 megabits por segundo, su cuenta de correo institucional activa y una alfabetización digital básica: saber usar un navegador y poco más. Y, por supuesto, completar el registro formal antes de la fecha límite del 28 de agosto. Eso es fundamental.

Reflexionando sobre toda esta arquitectura, para la comunidad académica que nos escucha, este documento trasciende, y por mucho, la definición tradicional de un sílabo. Es mucho más que una lista de tareas; es una verdadera clase magistral sobre cómo diseñar experiencias de aprendizaje en la era de la inteligencia artificial. Ya sea que exista el interés de inscribirse para transformar la propia carga laboral, o simplemente la curiosidad de comprender cómo se estructura la enseñanza de estas tecnologías a un nivel profesional, es un modelo a seguir.

Sí, el análisis de este programa ofrece un valor inmenso. Demuestra con hechos que la inteligencia artificial, lejos de reemplazar al profesorado humano, actúa como un multiplicador exponencial de sus capacidades intelectuales y pedagógicas. Y si se permite dejar una reflexión final a quienes nos sintonizan, algo que invita a mirar un poquito más allá de lo que está explícitamente redactado en las páginas de este documento. Adelante, te escuchamos.

Hay que considerar las implicaciones a largo plazo de capacitar a toda una generación de académicos con estas habilidades de Vibe Coding. ¿Hacia dónde nos lleva esto? Si el profesorado desarrolla la capacidad de programar su propio software a medida —digamos, agentes para limpiar datos complejos y analizar encuestas de forma autónoma—, ¿cómo transformará esto el ecosistema de las publicaciones científicas? Esa es una pregunta enorme: inteligencia artificial que ellos mismos construyeron específicamente para procesar esa información.

El estándar de reproducibilidad científica podría evolucionar, pasando de revisar tablas aburridas y estáticas a interactuar directamente con el asistente virtual que validó el experimento. Exactamente. Podrías interrogar al software del autor. Un cambio de paradigma absoluto: se pasaría de la ciencia estática a la ciencia puramente interactiva. Es un territorio fascinante para observar y para ser parte de él.

Sin duda alguna. Y con esa perspectiva del futuro en mente, concluye el análisis detallado de hoy. La expectativa es que este desglose exhaustivo haya proporcionado toda la claridad necesaria sobre la magnitud y la estructura de este innovador taller. Esperamos que sí y que muchos se animen a participar.

La invitación para la audiencia es a seguir cuestionando las metodologías tradicionales, a explorar las nuevas herramientas que están a su disposición y, sobre todo, a no tener reparos en tomar la batuta para dirigir su propia orquesta tecnológica. Hasta la próxima Inmersión Profunda.