FIERTEC Los Lagos 2026 · propuesta de proyecto para el electivo de programación

30 de agosto de 2026. Borrador para conversar. Sale de las bases generales de FIERTEC 2026 (8 páginas) y del contexto entregado por Daniel. Faltan datos que las bases no traen (ver la sección de huecos).

Lo que dicen las bases, en corto

• I Feria Regional de Innovación Escolar, Robótica, Tecnología, Emprendimiento y Ciencia, Región de Los Lagos.
• Lunes 5 de octubre de 2026, 09:00 a 14:00, gimnasio, aula magna y salas de la Universidad San Sebastián (Puerto Montt).
• 21 establecimientos de la región, 240 personas en total. Hay selección.
• Expositores, equipo de 4 a 6 estudiantes con 1 docente responsable y stand (mesa de 120 x 60, punto eléctrico, soporte para póster).
• Póster obligatorio de 120 cm de alto por 90 de ancho, según plantilla del anexo 1 (el anexo no viene en este PDF).
• Tres categorías. 1 Investigación e innovación científico-tecnológica. 2 Robótica, automatización e inteligencia artificial (incluye "experiencias de uso, comprensión, alfabetización en inteligencia artificial"). 3 Emprendimiento e innovación productiva.
• Si un proyecto toca varias, lo ubican por su propósito y resultado predominante.
• Sostenibilidad, pertinencia territorial, impacto social, inclusión y creatividad son enfoques transversales, o sea suman en cualquier categoría.
• Sugieren material interactivo y que el público pueda probar los prototipos en el stand.

Huecos que hay que cerrar esta semana

1. Plazo y formulario de postulación. Las bases no lo dicen. Preguntar a quien las envió (USS, Seremi o Deprov) y pedir el anexo 1 con la plantilla del póster.
2. Criterios de selección de los 21 cupos. Tampoco aparecen. Si no hay pauta, la ficha tiene que hablar sola, pregunta clara, método, resultado demostrable y territorio.
3. Traslado y autorizaciones. Los Muermos a Puerto Montt un lunes en horario de clases, 4 a 6 estudiantes más docente. Esto lo autoriza dirección y a veces lo financia el PME o SEP.

Dónde calza el proyecto

Categoría 2, robótica, automatización e IA, porque la IA es el elemento sustantivo y las bases aceptan ahí la alfabetización en IA. Se presenta con método de investigación (pregunta, indagación, análisis, hallazgos), que es lo que pide la categoría 1, así que queda cubierto por los dos lados. El sello artístico del colegio y la vulnerabilidad no son un problema, son los enfoques transversales que las bases dicen que pesan.

La idea que propongo

Título de trabajo. "Lo que la inteligencia artificial no sabe de Los Muermos".

Pregunta. ¿Qué tan bien conoce la IA nuestro territorio, y qué podemos enseñarle nosotros?

Qué hacen los estudiantes, en tres capas.

1. Auditoría. Le preguntan a distintos modelos de IA (ChatGPT, Gemini, Claude, Meta AI) sobre Los Muermos, su historia, sus lugares, sus oficios, sus palabras, sus fiestas, su comida. Registran cada respuesta en una planilla y la contrastan con fuentes locales (abuelos, vecinos, la biblioteca, la municipalidad). Miden cuánto acierta, cuánto inventa y cuánto ignora. Eso es investigación de verdad, con datos propios, y es alfabetización en IA aplicada.
2. Corrección. Con lo que la IA no sabía, arman una base de conocimiento local (textos cortos, fotos, audios) y construyen una IA que sí sabe. Lo más barato y demostrable es un clasificador de imágenes entrenado por ellos en Teachable Machine (sin código, corre en el navegador) que reconoce lugares, plantas, animales u objetos de la comuna, y un asistente pequeño que responde con la base local (un chat con RAG sencillo, o la versión mínima, un cuaderno de preguntas y respuestas verificadas que el modelo consulta).
3. Arte. Con el sello artístico, la salida es visual. Un mapa ilustrado de la comuna con los "puntos ciegos" de la IA, o una galería de imágenes generadas por IA de Los Muermos antes y después de enseñarle, mostrando el error y la corrección lado a lado.

Qué se ve en el stand. Una cámara o teléfono con el clasificador funcionando en vivo (el público muestra una foto y la IA la reconoce), un "¿la IA sabe o inventa?" tipo quiz con las respuestas reales que recogieron, y el mapa o galería impresa. Todo corre con un notebook y un teléfono, no requiere hardware caro.

Por qué funciona para esta feria. Tiene pregunta e indagación (categoría 1), tiene IA como elemento central y demostrable (categoría 2), es territorial de punta a punta, es inclusivo porque el conocimiento lo aportan los estudiantes y sus familias, y es creativo por el componente artístico. Además deja un producto que le sirve al colegio después de la feria.

Alternativas si prefiere otra cosa. - Estaciones de microclima con ESP32 y sensores baratos en distintos puntos de la comuna, con un modelo simple que predice lluvia o heladas. Más hardware, más riesgo en cinco semanas, pero muy territorial (Daniel tiene experiencia con ESP32 y podría apoyar). - Detector de especies o de basura en la costa o el río con un clasificador de imágenes, misma técnica que la propuesta, con foco ambiental.

Banco de preguntas para los modelos

La clave está en escalonar. Si todas las preguntas son de Wikipedia, la IA acierta y no hay proyecto. Si todas son de conocimiento oral, la IA falla y tampoco hay hallazgo, solo confirmación. La gracia es medir dónde se acaba el conocimiento de la IA, y para eso se pregunta en niveles, de lo más público a lo más local.

Nivel 1, lo que está escrito en cualquier parte. Sirve de línea base, se espera que acierte. - ¿En qué año se fundó la comuna de Los Muermos y de dónde viene el nombre? - ¿Cuántos habitantes tiene y cuáles son sus localidades principales? - ¿Cuál es la principal actividad económica de la comuna? - ¿A qué distancia está de Puerto Montt y por qué ruta se llega? - ¿Qué ríos, lagos o sectores costeros tiene?

Nivel 2, lo que está escrito, pero en pocos lugares. Acá empieza a fallar o a mezclar. - ¿Cómo se llama la fiesta o festividad más importante de la comuna y cuándo se celebra? - ¿Qué colegios o liceos hay y cuál es el más antiguo? - ¿Qué pueblos originarios habitaron la zona y qué queda de eso hoy? - ¿Cuáles son las especies de árboles nativos más comunes, y qué es un muermo? - ¿Qué pasó en la comuna en el terremoto de 1960? - ¿Qué personas destacadas nacieron o vivieron en Los Muermos?

Nivel 3, lo que solo se sabe estando ahí. Acá se espera que invente o que diga que no sabe, y eso es el hallazgo. - ¿Cómo le dicen los vecinos a tal sector, esquina, cerro o puente? (los sobrenombres de lugares) - ¿Qué se come en Los Muermos que no se come igual en otra parte, y cómo se prepara? - ¿Qué palabras o expresiones se usan en la comuna que afuera no se entienden? - ¿Qué oficios existen en la comuna que están desapareciendo? - ¿Qué historias o leyendas cuentan los abuelos del sector? - ¿Cómo era la plaza, la calle principal o el colegio hace 30 años, y qué cambió? - ¿Qué pasó en la comuna el año pasado que todos recuerdan? (prueba la fecha de corte del modelo)

Nivel 4, preguntas trampa. Miden si la IA inventa con seguridad, que es lo más peligroso. - Preguntar por un lugar, una persona o una fiesta que no existe, con nombre creíble, y ver si la IA la describe igual. - Pedir "la fuente" de una respuesta anterior y verificar si la fuente existe. - Hacer la misma pregunta dos veces con distinta redacción y ver si cambia la respuesta. - Preguntar con un dato falso adentro ("¿por qué Los Muermos es famosa por su producción de vino?") y ver si corrige o sigue la corriente.

Cómo definir la verdad de cada respuesta. Antes de preguntarle a la IA, el equipo fija para cada pregunta la respuesta de referencia y su fuente. Nivel 1 y 2, la municipalidad, la biblioteca, el INE, libros locales. Nivel 3, entrevistas grabadas a al menos dos vecinos o abuelos que coincidan. Si dos vecinos no coinciden, esa pregunta se anota como "sin verdad única" y se saca del puntaje, pero se guarda porque también es dato.

Las entrevistas, a quién, cuántas y cómo

Las entrevistas son la "verdad" contra la que se mide a la IA en los niveles 2 y 3, así que importa más quién responde que cuántos responden. No es una encuesta representativa, es un muestreo intencionado, se elige a la gente por lo que sabe, no al azar.

Cuántas

Entre 12 y 16 personas. Con 4 a 6 estudiantes son 2 o 3 entrevistas por cabeza, y cabe en las semanas 2 y 3. Por qué ese número. La regla de verificación es que una respuesta de nivel 3 cuenta como verdad solo si al menos dos personas coinciden de forma independiente. Con 12 personas cada pregunta se le hace a todas, así que cada respuesta tiene 12 oportunidades de coincidencia y sobra. Menos de 8 deja preguntas sin verificar; más de 16 no agrega verdad, agrega trabajo de transcripción.

Criterio de selección

No hace falta que hayan vivido toda la vida en Los Muermos, pero el grupo tiene que estar armado con cuotas, para que cada tipo de pregunta tenga quien la responda.

Por años en la comuna, la cuota principal. - Al menos 6 personas "de toda la vida", nacidas y criadas en la comuna, con 40 años o más viviendo ahí. Son la referencia para la historia, cómo era antes, qué cambió, las leyendas. - Al menos 4 personas "antiguas", con 20 años o más en la comuna aunque hayan nacido en otra parte. Sirven para todo menos para lo anterior a su llegada, y además saben qué les sorprendió al llegar, que es justo lo que alguien de afuera (o la IA) no sabe. - 2 o 3 personas "llegadas hace poco", entre 3 y 10 años en la comuna. Son el grupo de contraste, se espera que fallen lo mismo que la IA en el nivel 3 y acierten el 1 y el 2. Si un recién llegado sabe algo que la IA no, eso también es un hallazgo.

Umbral para contar como referencia. Para preguntas históricas (cómo era hace 30 años, el terremoto, qué desapareció) solo cuentan las personas con 20 años o más en la comuna. Para palabras, comida, sobrenombres de lugares y lo que pasó el año pasado, cuentan todas las que tengan 5 años o más. La regla se anota en la planilla para que el puntaje sea defendible frente al jurado.

Por generación, la segunda cuota. Tres grupos y ninguno vacío, mayores de 65, adultos de 35 a 64, jóvenes de 18 a 34. Los mayores sostienen la memoria, los jóvenes las palabras y lo reciente. Si todos los entrevistados son abuelos, las preguntas de jerga actual quedan sin verdad.

Por sector. Al menos un tercio de personas de sectores rurales de la comuna y el resto del centro urbano. Los Muermos es una comuna grande y dispersa y lo que "todos saben" en el pueblo no siempre lo saben en el campo, ni al revés. Los sectores concretos los define el equipo según de dónde vienen los propios estudiantes, que es la forma más fácil de llegar.

Informantes clave, 3 o 4 dentro de los 12 a 16. Personas que por su oficio guardan memoria colectiva. Quien atiende la biblioteca, un dirigente o dirigenta vecinal, un profesor o profesora antigua del liceo, alguien de la feria o del comercio de toda la vida, un bombero o bombera, alguien de una organización de pueblos originarios si la hay. Sus respuestas valen igual que las demás en el puntaje, pero suelen ser las que abren preguntas nuevas.

Familia sí, pero no solo familia. Lo más fácil es entrevistar a los propios abuelos y eso está bien, pero como máximo la mitad del grupo puede ser familia directa de estudiantes del equipo, para que el jurado no pueda decir que la "verdad" es la de tres familias.

Protocolo de la entrevista

• Duración, 20 a 30 minutos. En pareja de estudiantes, uno pregunta y otro anota y graba.
• Se hacen las mismas preguntas de los niveles 2 y 3 del banco, con el mismo texto, más tres abiertas al final. "¿Qué cree que la gente de afuera no sabe de Los Muermos?", "¿qué se está perdiendo de la comuna?", "¿cómo describiría Los Muermos en una frase?". Esas tres abiertas son el material del componente artístico.
• Se anota, para cada respuesta, qué dijo y qué tan seguro estaba (seguro, más o menos, no sabe). Cuando una persona no sabe, se anota igual, no se salta.
• Se registra de cada persona solo lo necesario, nombre o iniciales, edad, años viviendo en la comuna, sector, oficio. En el póster y el stand aparecen con nombre de pila o iniciales, edad y años en la comuna, nada más.
• Al terminar, los dos estudiantes pasan las respuestas a la planilla el mismo día, mientras se acuerdan.

Consentimiento y cuidado, obligatorio con menores entrevistando

• Una hoja de consentimiento de media página, firmada por la persona entrevistada, que diga para qué es, que se graba audio, que puede no responder lo que no quiera y que puede pedir que se borre. La profesora la redacta o se la preparo yo.
• Las entrevistas se hacen en el liceo, en la casa de la familia del estudiante o en un lugar público, siempre con conocimiento del apoderado. Nunca un estudiante solo en la casa de un desconocido.
• Las grabaciones quedan en un solo lugar que administra la profesora y se borran al terminar el proyecto, salvo que la persona autorice guardarlas para la base local.
• Si alguien cuenta algo delicado sobre terceros, no va al proyecto.

Qué pasa si dos personas no coinciden

Se anota como "sin verdad única" y la pregunta sale del puntaje de la IA, pero se guarda aparte. Que los vecinos no se pongan de acuerdo sobre cómo se llama un sector o de qué año es una fiesta es información, y en el stand se puede mostrar como "las cosas en que ni nosotros nos ponemos de acuerdo", que suele ser lo que más conversación genera.

Planilla de entrevistas, columnas

Persona (código), edad, años en la comuna, nacido en la comuna (sí o no), sector, oficio, informante clave (sí o no), fecha, estudiantes que entrevistaron, y luego una columna por pregunta con la respuesta y otra con la seguridad. Con eso el cálculo de coincidencias se hace con un filtro.

Cómo entrar a cada IA y manejar la búsqueda, paso a paso

Para el proyecto interesa probar cada modelo en dos condiciones y anotar cuál se usó. Sin búsqueda, para ver qué sabe de memoria, y con búsqueda, para ver qué encuentra en internet. En algunos modelos la búsqueda se apaga con un botón, en otros cuesta y hay que darse cuenta mirando la respuesta. Regla simple, si la respuesta trae enlaces, dice "según tal página" o muestra un botón de verificar, es porque buscó. Eso se anota.

ChatGPT · chatgpt.com

1. Entrar a chatgpt.com. Se puede usar sin cuenta para lo básico, pero conviene crear una cuenta gratis con correo para guardar el historial.
2. En la barra donde se escribe hay un botón de Buscar, con un ícono de globo o mundo. Si está apagado, responde de memoria. Para la prueba sin búsqueda, dejarlo apagado. Para la prueba con búsqueda, encenderlo.

Gemini · gemini.google.com

1. Entrar a gemini.google.com. Requiere iniciar sesión con una cuenta de Google, que casi todos tienen.
2. Gemini usa Google por dentro y no siempre deja apagar la búsqueda con un botón claro. Para la prueba sin búsqueda, escribirle en la instrucción "responde solo con lo que sabes, sin buscar en internet", y fijarse igual si la respuesta trae enlaces o un botón de verificar. Si los trae, buscó, y se anota como con búsqueda.

Claude · claude.ai

1. Entrar a claude.ai. Requiere una cuenta gratis con correo.
2. En el chat hay un ícono de controles o ajustes, con forma de perillas o slider. Se abre y se apaga la opción Búsqueda web. Apagada, responde de memoria. Encendida, busca.

Meta AI · por WhatsApp o meta.ai

1. La forma más fácil en Chile es por WhatsApp. Se le escribe a Meta AI como a un contacto, o desde el buscador de WhatsApp. También está en meta.ai en el navegador. Usa la cuenta de WhatsApp, Instagram o Facebook, que la familia ya tiene.
2. Meta AI a veces busca en internet y no expone un botón claro para apagarlo. Igual que con Gemini, pedirle "responde sin buscar en internet" y fijarse si cita enlaces. Anotar la condición.
3. Alternativa a Meta AI, si prefieren, Grok en grok.com, que se crea con un correo. Se maneja igual, buscando el botón o modo de búsqueda para encenderlo o apagarlo.

Consejo, para que la comparación sea justa, entrar a cada modelo con la misma condición a la vez. Primero la ronda de todos sin búsqueda, después la ronda de todos con búsqueda.

Protocolo para preguntar, para que los datos sirvan

1. Mismo texto de pregunta para todos los modelos, copiado tal cual, en un chat nuevo cada vez (sin historial que contamine).
2. Anotar modelo, versión visible, fecha y hora, y si tenía búsqueda web activada o no. Esto es importante, con búsqueda activada el modelo no sabe, busca. Se prueban las dos condiciones y se comparan, y esa comparación es en sí un resultado ("sin internet inventa, con internet acierta pero cita mal").
3. Registrar la respuesta completa en la planilla y calificar con cuatro etiquetas. Acierta, coincide con la referencia. Parcial, algo bien y algo mal. Inventa, afirma con seguridad algo falso. Reconoce que no sabe. Dos estudiantes califican por separado y si no coinciden lo resuelve el grupo.
4. Al menos cuatro modelos (ChatGPT, Gemini, Claude, Meta AI) y las mismas 30 a 40 preguntas para cada uno.
5. Guardar capturas de pantalla de las respuestas más llamativas para el póster y el stand.

¿Y si los modelos conocen todo sobre la comuna?

Primero, es poco probable en los niveles 3 y 4. Los Muermos tiene unos 17 mil habitantes y poca presencia escrita en internet, y los modelos aciertan lo que leyeron muchas veces. Los sobrenombres de lugares, la comida, las palabras y las historias orales casi nunca están escritas, y las preguntas trampa las fallan incluso en ciudades grandes. Conviene igual hacer una prueba piloto esta semana con 10 preguntas para calibrar, y si el nivel 2 sale demasiado fácil, se sube el listón.

Segundo, y esto es lo importante para el diseño, el proyecto no depende de que la IA falle. La pregunta de investigación es "dónde se acaba el conocimiento de la IA sobre nuestro territorio", y cualquier respuesta es un resultado. Hay tres escenarios y los tres dan proyecto.

• La IA falla desde el nivel 2. Hallazgo, la IA no conoce el territorio y lo inventa con seguridad. El aporte de los estudiantes es la base local que la corrige. Es el escenario esperado.
• La IA acierta hasta el nivel 3. Hallazgo, la IA sabe más de nosotros de lo que creíamos, y hay que preguntarse de dónde lo sacó (se le pide la fuente y se verifica). El aporte de los estudiantes pasa a ser lo que la IA no puede saber por definición, lo que pasó después de su fecha de corte, lo que no está escrito, lo que se siente y no se describe. Ahí entra fuerte el sello artístico, la galería de "cómo nos ve la IA" contra "cómo nos vemos nosotros".
• La IA acierta todo, incluso las trampas. Muy improbable, pero si pasa, el hallazgo es que con búsqueda web la IA es una buena enciclopedia local, y la pregunta se vuelve "¿y entonces para qué nos sirve saberlo nosotros?". La respuesta es la base local con las voces reales, que es lo único que la IA puede repetir pero no producir. Y el clasificador de imágenes sigue siendo demostrable igual, porque eso la IA general no lo trae de fábrica.

En resumen, la variable que se mide no es "si acierta" sino "hasta dónde llega y cuándo inventa", y esa curva existe siempre. Lo que cambia según el escenario es el énfasis de la segunda mitad del proyecto, corregir a la IA o completarla.

El valor del proyecto y la conclusión

La conclusión no es el sí o el no, no es "la IA conoce Los Muermos" o "no lo conoce". El valor está en lo que se aprende al averiguarlo, y eso sirve pase lo que pase.

1. Aprender a usar la IA con criterio, la conclusión más importante. Los estudiantes descubren en carne propia que la IA responde con total seguridad cosas que son falsas, que tiene puntos ciegos y que hay que verificar. Y lo descubren con su propio territorio, algo que ellos sí conocen, así que el aprendizaje es evidente y no se olvida. No es lo mismo que te digan "la IA a veces se equivoca" a comprobarlo tú mismo preguntándole por tu pueblo y pillándola inventando. Eso es alfabetización digital de verdad, saber cuándo confiar y cuándo dudar, que es una habilidad clave para toda su vida.

2. El conocimiento de la comunidad tiene valor y es de ellos. Si la IA no conoce lo local, la conclusión es que el saber de los vecinos y los abuelos, la memoria oral, las palabras, la comida, las historias, es valioso, único y no está en internet. Los estudiantes descubren que sus abuelos saben cosas que la IA más avanzada del mundo no sabe. Eso reivindica a la comunidad y a los mayores, y le da sentido a registrarlo antes de que se pierda.

3. Cualquier resultado es una conclusión válida. - Si la IA no conoce, la conclusión es que lo local hay que preservarlo y que la IA necesita que la comunidad la alimente. Los estudiantes producen la base local, un aporte concreto. - Si la IA sí conoce, la conclusión es preguntarse de dónde lo sacó y si es confiable, y distinguir lo que la IA puede repetir de lo que solo se sabe viviendo ahí, lo que se siente, lo que pasó después de su fecha de corte. Ahí la conclusión es la diferencia entre información y vivencia.

4. Deja algo útil. El proyecto no termina en la feria. Queda una base de conocimiento local verificada de Los Muermos que le sirve al colegio y a la comuna después.

En una frase para el póster. La inteligencia artificial es una herramienta poderosa pero con puntos ciegos, sobre todo en lo local y lo no escrito, y el conocimiento de nuestra comunidad es justo lo que le falta. Aprender a usarla con criterio, sabiendo cuándo acierta y cuándo inventa, es lo que de verdad nos llevamos.

Preparación de los estudiantes para el stand

Parten con poco conocimiento de IA, y eso no es un problema si se prepara bien. En una feria escolar nadie espera que expliquen redes neuronales. Esperan que entiendan lo que hicieron, que lo cuenten con sus palabras y que no inventen cuando no sepan. Esta sección es el material para llegar así.

1. Las doce palabras que tienen que dominar

Cada una con la explicación que usarían con su abuela. La idea es que las digan sin leer.

2. El discurso de 90 segundos

Lo dice cualquiera del equipo, de memoria, con esta estructura. Se practica hasta que salga natural.

1. Quiénes somos y de dónde. "Somos estudiantes del electivo de programación del liceo X de Los Muermos."
2. La pregunta. "Queríamos saber qué tan bien conoce la inteligencia artificial nuestra comuna, y qué podíamos enseñarle nosotros."
3. Qué hicimos. "Le hicimos 40 preguntas a 4 modelos de IA, desde cosas que están en internet hasta cosas que solo saben los vecinos, y comparamos con lo que nos dijeron nuestros abuelos y la biblioteca."
4. Qué encontramos, con un número. "Acertó el X por ciento de lo público y solo el Y por ciento de lo local, y en Z casos inventó con total seguridad."
5. Qué construimos. "Entonces le enseñamos. Entrenamos un clasificador que reconoce lugares de la comuna y armamos una base con lo que la IA no sabía."
6. Invitación. "Pruébelo, muéstrele una foto y le dice qué es, o juegue a adivinar si la IA sabía o inventó."

3. Las preguntas que les van a hacer, y cómo responderlas

Se practican en voz alta. La regla es responder corto, con un ejemplo propio, y si no saben, decirlo.

Sobre la IA - ¿Qué es la inteligencia artificial? Un programa que aprende de ejemplos. La que usamos leyó casi todo internet y por eso conversa, pero solo sabe lo que leyó. - ¿Cómo sabe la IA las cosas? No las sabe como nosotros. Aprendió qué palabras suelen ir juntas. Por eso cuando le falta información igual responde, y ahí inventa. - ¿Por qué inventa? Porque está hecha para dar una respuesta que suene bien, no para decir "no sé". Nosotros lo vimos, le preguntamos por un lugar que no existe y lo describió igual. - ¿La IA es mala entonces? No, es una herramienta. Es muy buena para lo que está escrito muchas veces y mala para lo que no. Lo importante es saber cuándo confiar. - ¿Ustedes usaron IA para hacer el proyecto? Sí, y lo decimos. La usamos para ordenar ideas y para corregir textos, pero las preguntas, las entrevistas y las fotos las hicimos nosotros, y cada respuesta de la IA la verificamos con una fuente real. (Esta respuesta hay que tenerla clara, la van a hacer seguro.)

Sobre el método - ¿Cómo saben que lo que dicen los abuelos es verdad? No lo damos por cierto con una sola persona. Pedimos que al menos dos vecinos coincidan, y si no coinciden lo anotamos como "sin respuesta única" y no lo contamos como acierto ni error. - ¿Por qué esas preguntas? Las ordenamos en niveles, de lo que está en cualquier parte a lo que solo se sabe viviendo aquí, para ver en qué nivel la IA deja de saber. - ¿Qué modelo fue mejor? Responder con los números de la planilla, y agregar que con búsqueda web todos mejoran pero citan mal. - ¿Cuántas preguntas y cuántos modelos? Los números exactos, de memoria. - ¿Qué pasó cuando le preguntaron con trampa? Contar el mejor ejemplo, con la captura de pantalla en el stand.

Sobre el clasificador - ¿Cómo funciona? Le mostramos muchas fotos de cada lugar, y aprendió a distinguirlos. Cuando ve una foto nueva, dice a cuál se parece más y con cuánta seguridad. - ¿Cuántas fotos usaron? El número real, y cuántas por categoría. - ¿Cuánto acierta? El porcentaje medido con fotos que no usamos para entrenar. Si no lo midieron, no hay que decir un número. - ¿Y si le muestro una foto de otra comuna? Va a decir el lugar de Los Muermos que más se le parezca, porque solo conoce lo que le enseñamos. Ese es justo el punto del proyecto. (Y mostrarlo en vivo, es la mejor demostración.)

Sobre el sentido - ¿Para qué sirve esto? Para que la comuna tenga su propia información verificada, y para que nosotros sepamos cuándo la IA nos está inventando cosas sobre nuestro propio lugar. - ¿Qué aprendieron? Cada estudiante tiene una respuesta propia, corta y verdadera. Se prepara antes. - ¿Qué harían distinto? Tener una respuesta honesta lista (más preguntas, más vecinos, más fotos). - ¿Qué sigue? Dejar la base local en el liceo y seguir agregando.

4. Reglas para responder

• Nunca inventar. La frase salvavidas es "eso no lo medimos, pero lo que sí vimos fue...". Que la respuesta muestre exactamente lo que la IA no hace.
• Responder corto y con un ejemplo del proyecto. Un número o una captura valen más que una definición.
• Cada estudiante es dueño de una parte (auditoría, entrevistas, clasificador, base local, arte) y responde primero sobre la suya. Si la pregunta es de otra parte, se la pasa a quien corresponde, en voz alta y sin vergüenza.
• Mostrar antes que explicar. Si preguntan por el clasificador, se enciende la cámara.
• Si alguien del jurado dice algo incorrecto, no discutir, decir "nosotros medimos esto" y mostrar el dato.

5. Plan de ensayos

• Ensayo 1, semana 4. Cada uno dice el discurso de 90 segundos frente al curso. Se corrige lo que no se entiende.
• Ensayo 2, semana 5. Stand montado en la sala, con póster y notebook. Compañeros de otro curso hacen de público y preguntan lo que quieran.
• Ensayo 3, semana 5. Público difícil. La profesora y otro docente hacen las preguntas de la lista, incluidas las incómodas ("¿esto lo hizo la IA por ustedes?"). Se cronometra.
• Antes de la feria, prueba completa del equipo (notebook, cámara, cargadores, alargador, versión sin internet del clasificador por si la red de la USS falla, capturas impresas por si falla todo).

6. Tarjeta de bolsillo

Cada estudiante lleva una tarjeta con su parte, tres números clave del proyecto, las doce palabras y la frase salvavidas. No es para leerla frente al público, es para mirarla antes.

Cronograma, cinco semanas

Roles sugeridos para el equipo

Dos investigadores (auditoría y entrevistas), dos técnicos (clasificador y asistente), uno o dos de arte y comunicación (mapa, galería, póster, guion del stand). Todos presentan.

Las dos patas del proyecto, y cómo se hace la de las fotos

Es UN solo proyecto con dos formas de demostrar lo mismo, no dos proyectos.

• Pata de texto, la principal. Las preguntas a los modelos, las entrevistas y la base local. Es la investigación fuerte y está toda detallada arriba.
• Pata de imágenes, complementaria. El clasificador que entrenan los estudiantes. Demuestra lo mismo pero de forma visual, la IA general no reconoce lo local y ellos la entrenan para que sí.

No es obligatoria. Si el tiempo aprieta, cinco semanas con fiestas patrias en medio, el proyecto se sostiene solo con la pata de texto. La de imágenes se hace si alcanzan, es rápida, de una tarde, y luce mucho en el stand.

Cómo se hace la pata de imágenes, paso a paso

1. Elegir 4 a 6 categorías de cosas de la comuna que una IA general no distinguiría, por ejemplo lugares (la plaza, la iglesia, el liceo, un puente conocido) o elementos (el muermo, especies o artesanías locales).
2. Sacar muchas fotos de cada categoría, idealmente 30 a 50 por categoría, desde distintos ángulos, distancias y con distinta luz. Mientras más variadas, mejor aprende.
3. Entrar a teachablemachine.withgoogle.com, es gratis y corre en el navegador, y elegir "Proyecto de imágenes".
4. Crear una clase por cada categoría y subirle sus fotos. También se puede usar la cámara para capturarlas ahí mismo.
5. Apretar "Entrenar modelo". Tarda unos minutos, todo en el navegador.
6. Probar con fotos NUEVAS, que no se usaron para entrenar, y anotar cuántas acierta. Ese porcentaje es un resultado medible del proyecto.
7. Para el stand, se deja el modelo corriendo en el navegador, el público muestra una foto o usa la cámara, y la IA dice qué es y con cuánta seguridad.

Consejo, apartar desde el principio unas fotos de prueba de cada categoría, para poder medir el acierto de forma honesta.

Ojo, la parte de imágenes no responde las preguntas de texto. Son dos demostraciones separadas del mismo mensaje. Las preguntas se corrigen con la base local en texto que se le pasa a un chatbot. Las imágenes se entrenan en Teachable Machine. No se mezclan.

Cómo puedo ayudar yo

• Redactar la ficha de postulación cuando aparezca el formulario.
• Preparar la planilla de auditoría y el protocolo de preguntas a los modelos.
• Armar el asistente con la base local (Daniel puede levantarlo en su servidor o en una página estática).
• Diseñar el póster de 120 x 90 con la plantilla del anexo.