Desarrollo de un GPT personalizado para la orientación universitaria

Abstract

El taller “Desarrollo de un GPT personalizado para la orientación universitaria” se impartió el 6 de marzo de 2025 en las I Jornadas de Orientación Profesional y Competencias CRUE España, celebradas en la Universidad de Salamanca.

En el taller se explora cómo las tecnologías de Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) y, en particular, los modelos GPT personalizados, pueden transformar la orientación académica en las universidades.

La presentación arranca contextualizando la revolución tecnológica que ha supuesto la IAGen, destacando cómo los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) han cambiado la producción de contenidos y la interacción con la información. Los LLM funcionan prediciendo la siguiente palabra en un contexto dado, lo que les permite generar texto coherente. Su efectividad depende de la cantidad de parámetros (pueden superar los 10.000 millones) y de la amplitud de la ventana de contexto, que define cuánta información puede considerar el modelo a la vez. Una mayor ventana permite mantener el contexto en conversaciones largas o analizar documentos extensos.

El taller también presenta el “Manifiesto para una IA segura en la educación”, un conjunto de principios que garantizan el uso ético y seguro de la IA en el entorno educativo. Entre estos principios destacan la supervisión humana, la protección de la confidencialidad, la alineación con las estrategias educativas, la precisión y explicabilidad de las respuestas, y la transparencia en el comportamiento del asistente.

El taller subraya la necesidad de desarrollar asistentes virtuales inteligentes adaptados a necesidades específicas, como la orientación universitaria. Un GPT personalizado no es simplemente una versión adaptada de ChatGPT, sino un asistente ajustado a un propósito concreto, que sigue instrucciones específicas, accede a información relevante y ofrece respuestas alineadas con las políticas y el contexto institucional. La diferencia clave es que ChatGPT es un generalista, mientras que un GPT personalizado es un especialista entrenado con manuales, procedimientos y documentación concreta.

La personalización de un GPT implica definir su propósito, el tono de sus respuestas y el nivel de detalle. Es crucial proporcionar al modelo un conjunto de instrucciones claras y ejemplos de respuestas esperadas, además de establecer restricciones para evitar respuestas ambiguas o erróneas. Un aspecto clave es la personalización del conocimiento, cargando documentos específicos (normativas, reglamentos o guías de la universidad) que el GPT puede consultar para generar respuestas precisas.

El proceso técnico de creación de un GPT personalizado en la plataforma ChatGPT de OpenAI es descrito paso a paso. OpenAI ofrece una interfaz de configuración intuitiva, donde es posible definir el comportamiento del asistente, subir documentos de conocimiento, habilitar la consulta de información en la web, e incluso conectar el GPT con API externas para realizar tareas avanzadas. Además, OpenAI recomienda redactar instrucciones de forma clara, granular y estructurada, dividiendo procesos complejos en pasos simples, utilizando ejemplos concretos y promoviendo la revisión cuidadosa de las respuestas generadas.

En resumen, el taller muestra cómo los GPT personalizados pueden convertirse en herramientas clave para mejorar la orientación universitaria, ofreciendo a estudiantes y personal académico un asistente conversacional inteligente, fiable y adaptado a las necesidades de cada institución. Este enfoque combina la potencia de la IA Gen con las buenas prácticas de personalización y un fuerte compromiso con la ética y la transparencia en el uso de la IA en la educación superior.