Enseñar inteligencia artificial a niños curiosos.

Una persona es la "programadora" y da órdenes exactas. La otra es el "robot" y obedece al pie de la letra — aunque salga mal. Así funcionan las computadoras.

1. Dibuja una cuadrícula en papel o usa las baldosas del piso.
2. Pon un juguete en la salida y un "tesoro" en la llegada.
3. Da órdenes: "adelante 2, gira a la izquierda, adelante 1".
4. El robot obedece exactamente. ¿Salió mal? Hablen de qué faltó.

Simula cómo la IA aprende a clasificar: tú muestras la regla y el niño la aplica. Luego la regla cambia — y la "IA" tiene que aprender de nuevo.

1. Junta unos 20 objetos mezclados: botones, bloques, tapitas.
2. Tú eres la "entrenadora": clasifica por color explicando la regla.
3. El niño es la "IA": clasifica objetos nuevos con la misma regla.
4. Cambia la regla (por tamaño) y hablen: ¡la IA necesitó un nuevo entrenamiento!

Escriban cada paso en tarjetas y luego sigan solo lo escrito, al pie de la letra. ¿Dónde falló? Encontrar y corregir el error se llama depurar.

1. El niño dicta cada paso y tú lo escribes en una tarjeta.
2. Sigan solo lo que dicen las tarjetas, literalmente.
3. Encuentren los huecos: "agarra el pan" — ¿con qué mano? ¿De dónde?
4. Reescriban hasta que el algoritmo funcione sin errores.

Muestra cartas de una categoría como "ejemplos de entrenamiento". El niño, en el papel de IA, clasifica cartas nuevas. Después llegan los casos difíciles.

1. Muestra 6 cartas de entrenamiento de una categoría (ej.: animales).
2. El niño clasifica 10 cartas nuevas en "sí" o "no".
3. Agrega casos ambiguos y hablen de los desacuerdos.
4. Pregunta: ¿quién decidió qué cuenta? ¿Por qué importa?

En 30 minutos, el niño entrena un modelo para distinguir peces de basura en el mar, lo ve acertar — y descubre sus límites. Tiene versión en español.

1. Entra a code.org/oceans (no hace falta cuenta).
2. Marca los ejemplos como "pez" o "no es pez".
3. Prueba el modelo entrenado con imágenes nuevas.
4. Hablen: ¿dónde se equivocó? ¿Por qué? ¿Cómo arreglarlo?

Pasen un día anotando cada lugar donde aparece IA: en casa, en la escuela, en el súper, en los aparatos. Darse cuenta de que está en todo cambia la mirada del niño.

1. Hagan una tabla: "¿Dónde encontramos IA hoy?"
2. Busquen todo el día: asistentes, feeds, autocorrector, desbloqueo facial.
3. En la cena, cuenten y clasifiquen lo que encontraron.
4. Hablen: ¿qué sorprendió? ¿Qué ayuda? ¿Qué preocupa?

Un experimento que compara cómo distintos pedidos cambian la respuesta — registrado como lo haría un científico.

1. Elijan una tarea: "explica la fotosíntesis" o "escribe un poema".
2. Escriban 3 versiones del pedido: vaga, concreta y creativa.
3. Anoten las 3 respuestas y comparen la calidad.
4. Creen juntos una "guía del buen pedido" para ese tipo de tarea.

Una colección de imágenes y textos reales y generados por IA. El niño es el detective: ¿qué pistas delatan a la IA?

1. Reúne 10 ejemplos: 5 reales y 5 generados por IA.
2. El niño analiza cada uno y da su veredicto con argumentos.
3. Revela las respuestas y hablen de las pistas que ayudaron o engañaron.
4. Armen juntos una lista "cómo sospechar de la IA".

Construyan un reconocedor de gestos o sonidos. Entrénenlo, pruébenlo e intenten engañarlo a propósito — así se descubren sus límites.

1. Abre teachablemachine.withgoogle.com y elige "Proyecto de imagen".
2. Graba 30 o más ejemplos de 3 gestos con la cámara web.
3. Entrena el modelo (unos 2 minutos) y pruébalo en vivo.
4. Intenten engañarlo: luz, fondo, otra mano. ¿Dónde falla?
5. Usa "Exportar modelo" para generar un enlace y mostrarlo a la familia.

Un debate estructurado sobre un caso real: reconocimiento facial en la escuela, redacciones hechas con IA, quién responde por un accidente de un coche autónomo.

1. Elijan un caso (AI4K12.org tiene sugerencias, en inglés).
2. Investiguen los dos lados durante 20 minutos.
3. Debate: 3 minutos por lado, 2 de réplica — y luego cambian de lado.
4. Decidan juntos: ¿qué regla recomendarían?