Entre Código e Pedagogia: lo que aprendí al enseñar IA a escribir tutoriales de Programación Funcional

Este semestre decidí experimentar con otra forma de enseñar Introducción a la Programación Funcional. En lugar de centrar el curso exclusivamente en Haskell, utilicé Haskell como base conceptual durante el primer tercio y luego propuse a los estudiantes trabajar con dos stacks funcionales muy usados en la web: Clojure/ClojureScript y Elixir con Phoenix LiveView.

El objetivo fue doble: comprobar la aplicabilidad práctica de la programación funcional moderna y analizar el papel de la inteligencia artificial en la generación de material didáctico y en el diseño de arquitecturas de software. Los dos tutoriales desarrollados abordan el mismo reto práctico, crear una aplicación Todo List persistente, pero cada stack aplica una filosofía distinta.

En la versión con Clojure/ClojureScript se empleó Reagent 2.0 sobre React 18, Ring, Reitit y next.jdbc. Esa aproximación enfatiza la reactividad explícita en el frontend y una API REST modular para la comunicación con el servidor. En la versión con Elixir y Phoenix LiveView se trabajó con LiveView, Ecto y Tailwind, mostrando una reactividad integrada en el backend sin necesidad de una API intermedia.

Los tutoriales fueron generados en colaboración con distintos modelos de IA como ChatGPT, Gemini y Perplexity a partir de prompts detallados. Las IAs fueron capaces de producir código funcional y explicaciones coherentes, pero en muchos casos faltó la estructura pedagógica: la justificación de las decisiones, la secuencia de aprendizaje y la anticipación de errores comunes.

En términos prácticos, las IAs entregaron alrededor del 80% del trabajo técnico. El 20% restante, y tal vez el más crucial, dependió de la ingeniería humana: probar, corregir, modularizar y convertir el material en una narrativa de aprendizaje. Fueron necesarias aproximadamente seis horas de curaduría, revisión y depuración para que el contenido alcanzara un nivel homogéneo y realmente instructivo.

Esta experiencia confirmó una lección clave: la inteligencia artificial acelera el desarrollo y sirve de inspiración, pero la mediación humana sigue siendo insustituible. Es el profesor, el investigador y el ingeniero quien da sentido, diseña el contexto y transforma el código en conocimiento aprovechable por estudiantes y profesionales.

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Más allá del código, estos tutoriales son un experimento pedagógico: enseñan programación funcional del siglo XXI integrando tecnología, metodología y reflexión crítica sobre el rol de la IA en el aprendizaje. Si su organización necesita acompañamiento para incorporar IA en productos, procesos o estrategias de negocio, en Q2BSTUDIO ofrecemos consultoría y desarrollo especializado en inteligencia artificial y automatización, así como integración con plataformas cloud y herramientas de inteligencia de negocio que facilitan la toma de decisiones.

La conclusión es clara: producir código con IA es relativamente sencillo; convertir ese código en conocimiento y productos confiables exige experiencia, método y propósito. Esa es la propuesta de valor que ofrecemos en Q2BSTUDIO, combinando desarrollo de software a medida, seguridad, servicios en la nube y soluciones de Business Intelligence para transformar ideas en resultados tangibles.