La Inteligencia Artificial en la enseñanza de idiomas

Resumen:  La aplicación de la inteligencia artificial (IA) en terreno educativo no es ninguna novedad, aunque en ciertos campos, como en la enseñanza de idiomas, esta nueva herramienta promete afectar más profundamente en la forma en que se enseña y se aprende. En este artículo exploramos e introducimos los conocimientos básicos sobre qué es la IA y qué puede ofrecer en la enseñanza de idiomas, examinando a su vez los retos y oportunidades de su integración. Aunque la IA ofrece un abanico de aplicaciones tanto para el profesorado como para el alumnado, y un aprendizaje personalizado que facilita la atención a la diversidad, el contacto humano sigue siendo fundamental para desarrollar habilidades de pensamiento de orden superior y competencias afectivo-culturales.

 

Palabras clave: Inteligencia artificial; Enseñanza de idiomas; Competencia comunicativa; Competencia en comunicación lingüística; Competencia plurilingüe; Chatbots.

 

Abstract: The application of artificial intelligence (AI) in education is nothing new. However, in certain fields, such as language teaching, this new tool promises to have a more profound impact on the way we teach and learn. In this article, we will explore and present the basics of what AI is and what it can offer to language teaching. We will also examine the challenges and opportunities of its integration. Although AI offers a range of applications for teachers and students and personalised learning that facilitates diversity, human contact remains essential for developing higher-order thinking and affective-cultural skills. 

 

Keywords: Artificial intelligence; Language teaching; Communicative competence; Linguistic communication competence; Multilingual competence; Chatbots.

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA ENSEÑANZA DE IDIOMAS

Ya en la década de los ochenta del siglo pasado comenzó a hablarse del aprendizaje de Idiomas CALL (Computer-assisted Language Learning) como el campo donde desarrollar el aprendizaje de idiomas asistido por ordenador. Desde entonces, la expansión y democratización de Internet supuso un salto significativo posibilitando el aprendizaje CALL en línea y desde cualquier ubicación. En las dos últimas décadas el vertiginoso avance tecnológico en los dispositivos móviles y su uso extensivo también ha hecho realidad el aprendizaje de idiomas asistido por dispositivos móviles (Mobile-assisted Language Learning, MALL) que ha facilitado el camino al aprendizaje “en la palma de la mano.”

Todo esto se ha unido al aprendizaje en red (Network Learning), a las plataformas de aprendizaje de aprendizaje en línea o LMS (Learning Management System) que se han integrado en los sistemas educativos especialmente tras la pandemia y a la expansión de las redes sociales añadiendo una dimensión social a los modos de interacción desde principios del siglo XXI.

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El aprendizaje en red ha permitido al alumnado de idiomas de hoy conectarse globalmente, acceder a recursos educativos abiertos y autorregular sus procesos de aprendizaje más allá del alcance de los programas de estudio tradicionales. Paralelamente, la creciente omnipresencia de las aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) y su relevancia para el aprendizaje de idiomas ha llevado a CALL a diversificarse hacia Intelligent CALL (ICALL) y derivar en muchas de las aplicaciones que veremos más adelante.

Nuestro punto de partida no puede ser otro que reconocer su presencia cada vez más evidente en la vida diaria y en casi todo lo que hacemos o haremos en los próximos años. Ciertamente, la IA es un avance espectacular que no sólo tiene ventajas pues también despierta preocupaciones como la pérdida de empleos tradicionales.

Pero, comencemos por comprender qué es la IA, en qué consiste y sus ámbitos de actuación. Zhong (2006) definió la IA como una parte de la ciencia y la tecnología modernas que tiene como objetivo, por un lado, la exploración de los secretos de la inteligencia humana y, por otro, la transferencia de la inteligencia humana a las máquinas, en la medida de lo posible, de modo tal que las máquinas sean capaces de realizar funciones tan inteligentemente como los humanos. Asimismo, se distingue entre IA «fuertes» que tienen la capacidad de resolver problemas en muy diferentes contextos, e IA «débiles» que se “especializan” en un ámbito concreto.

Para ver ejemplos de ello solo tenemos que observar a nuestro alrededor pues la Inteligencia Artificial ya es parte de nuestras vidas. Muchas aplicaciones y servicios de Internet que utilizamos a diario funcionan con IA. De hecho, la IA se está convirtiendo gradualmente en una interfaz habitual en los anuncios que se nos muestran, cuando desbloqueamos nuestro móvil con biometría, cuando nos atiende un chatbot comercial telefónicamente o en un chat comercial online, detrás de los navegadores que usamos para desplazarnos, cuando se nos sugieren productos en comercios electrónicos o en las aplicaciones de domótica del hogar.

Inteligencia Artificial en la educación

Por supuesto, el ámbito educativo no es ajeno a la IA como se demuestra en la gran cantidad de estudios que exploran las posibilidades de la IA para facilitar tanto la enseñanza como el aprendizaje de cualquier contenido y para el desarrollo de las competencias necesarias en el alumnado.

Sabemos que el ámbito educativo sigue unos patrones de asimilación de los avances tecnológicos más lentos que otros ámbitos. El desarrollo de está asimilación ha recorrido un camino desde las TIC (Tecnologías de la Información y la Comunicación), a las TAC (Tecnologías del Aprendizaje y el Conocimiento), a las TEP (Tecnologías del Empoderamiento y la Participación) y a las TRIC (Tecnologías de la relación, Información y Comunicación). Por tanto, la incorporación de la IA al ámbito educativo es un hecho inevitable y natural, aunque lento y no exento de riesgos.

La integración de la IA en la educación incluye posibilidades y también desafíos pues requiere de una buena planificación por parte de las administraciones educativas y una gestión de sus aplicaciones con suficientes medidas de seguridad, promoviendo un uso inclusivo, ético, que abra el abanico de oportunidades de aprendizaje para una diversidad de alumnado y que de este modo sirva para empoderar tanto al alumnado como al profesorado. Todo ello siempre bajo la supervisión y seguimiento adecuados.

El aumento de la presencia de la IA en la educación se integra también en un proceso de transformación digital que están ya viviendo los sistemas educativos y las escuelas, especialmente evidentes tras la pandemia de COVID-19. El ritmo de integración está siendo desigual en diferentes contextos, pero todo hace presagiar que los cambios que se irán introduciendo se extenderán en todos los ámbitos educativos formales e informales.

Para empezar, se han identificado una serie de aspectos en los que la IA puede tener un rol importante (Zhang y Aslan, 2021):

• Realizar tareas repetitivas que suponen mucho tiempo para el profesorado como corregir pruebas o elaborarlas.
• Identificar los estilos de aprendizaje, dificultades y necesidades especiales del alumnado.
• Ajustar determinadas tareas a cada alumno/a o diferentes perfiles de alumnado basándose en sus características o trabajo previo.
• Aportar retroalimentación y resolver dudas frecuentes del alumnado.
• Facilitar la labor creativa del profesorado a la hora de crear nuevas y motivantes situaciones de aprendizaje
• Facilitar la toma de decisiones del profesorado a partir del análisis de datos académicos del alumnado.
• Anticipar posibles obstáculos o dificultades en tareas y proyectos para el alumnado

La inteligencia artificial en el ámbito del aprendizaje y enseñanza de idiomas

Una de las áreas en educación donde se espera que la IA tenga un impacto superior es precisamente en el aprendizaje de idiomas y la evaluación (HolonIQ, 2023). La tecnología y la IA están por todas partes y es difícil imaginar un entorno de aprendizaje de idiomas no digital ya sea en la forma de libros digitales, diccionarios online, aplicaciones lingüísticas de comunicación virtual, plataformas educativas LMS, todo ello disponible gracias a la variedad de dispositivos digitales que tenemos o tendremos pronto a nuestra disposición (smartphones, portátiles, tablets, ordenadores y, próximamente, gafas virtuales y dispositivos IoT (Internet de las cosas). Existe una gran diversidad de recursos y contextos donde poder aprender idiomas.

La IA ha venido para convertirse en un instrumento que multiplica exponencialmente las oportunidades que hasta ahora nos daban las herramientas digitales para el aprendizaje de idiomas. Por ejemplo, Jiang (2022) menciona al menos seis formas dominantes de aplicación de IA en el contexto de inglés como lengua extranjera: sistemas de evaluación automática, herramientas de traducción neuronal, sistemas inteligentes de tutoría (SIT), chatbots, entornos virtuales inteligentes y computación afectiva en SITs.

Gkountara y Prasad (2022), por su parte, describen doce formas diferentes en que la IA puede contribuir al aprendizaje de idiomas: Realidad virtual/aumentada y gamificación en el aprendizaje; aplicaciones para optimizar el aprendizaje en base a los estilos de aprendizaje y capacidades;  herramientas de traducción con IA; mitigar la ansiedad en el aprendizaje; aprendizaje asistido por robots (RALL, Robot-assisted language learning); evaluación formativa mediante IA y el aprendizaje automático (machine learning); evaluación automática de escritura.

Ciertamente, estas listas son muy provisionales pues continuamente surgen mejoras, actualizaciones, nuevas aplicaciones que amplían cualquier posible listado de posibilidades. Lo que subyace es sin duda una potencialidad evidente hacia la explotación y el análisis de datos que nos dirigen a una personalización mayor del aprendizaje y por tanto de mayor eficacia en la enseñanza. Pasemos a ver algunas de estas posibilidades y los retos que conllevan respectivamente.

Sistemas de evaluación automática

La evaluación automatizada de la escritura (AWE) es uno de los temas que más interés ha despertado en los investigadores detrás de los sistemas inteligentes de tutoría tanto para la lectura como la escritura, la corrección automatizada de errores y la comunicación mediada por computadora (por ejemplo, chatbots). No es de extrañar que las pruebas y la retroalimentación en estas pruebas tengan un amplio respaldo científico pues se basan en el análisis de datos concretos para la evaluación que se aplican fácilmente en términos de software y que reducen significativamente el tiempo de trabajo del profesorado.

Ya desde los tiempos de los lenguajes de programación como Javascript, el profesorado de idiomas ha intentado rentabilizar los avances informáticos en el diseño y corrección de pruebas concretas por ejemplo de contenidos gramaticales o de léxico.

Con el advenimiento de la IA las posibilidades se han multiplicado hasta llegar a la evaluación automatizada de la escritura haciendo uso de asistentes de escritura generados por IA, como por ejemplo Grammarly y Criterion, que han demostrado unos resultados muy positivos en la escritura de los estudiantes (Nazari, Shabbir y Setiawan, 2021).

Traducción automática neuronal

La traducción automática neuronal (NMT por sus siglas en inglés, Neural Machine Translation), es una de las herramientas más potentes basadas en la IA para el aprendizaje y la enseñanza de idiomas. Uno de los ejemplos de NMT que la industria ha desarrollado es la función de traducción en vivo de Google Pixel Buds, donde la persona puede comunicarse fácilmente con personas que hablan otros idiomas simplemente oyendo por los auriculares la traducción de lo que le digan. Para hablar con alguien, puede usar el modo de conversación o seguir una conversación y entender lo que se dice con el modo de transcripción.

Polakova y Klimova (2023) apuntan a los beneficios que tienen estas herramientas a la hora de mejorar el desempeño en la traducción de L2 del alumnado, especialmente en lo referente a la comprensión escrita, vocabulario en contexto y como una forma rápida de verificación de la corrección en el idioma para expresiones breves.

Estos autores apuntan también que las herramientas NMT son especialmente adecuadas para estudiantes avanzados que tienen un mayor nivel de competencia en L2 y son capaces de reflexionar críticamente sobre el producto lingüístico que reciben en contraposición a alumnado de nivel intermedio bajo, para los que las herramientas NMT realmente pueden tener un efecto perjudicial, pues les retrae de esforzarse y practicar. Hay evidencias científicas de que herramientas basadas en la traducción automática neuronal, como DeepL, ayudan en el desarrollo de habilidades de escritura.

Chatbots o inteligencia artificial conversacional

La comunicación escrita y oral mediante chatbots es una de las aportaciones más potentes de la inteligencia artificial al aprendizaje de idiomas. Los chatbots reciben el nombre de IA conversacional o programas de software inteligentes que aprenden a través de la comunicación como los humanos y están presentes en casi todos los entornos interactivos digitales como bancos, o en cualquier atención al cliente que simula la comunicación con un ser humano. Efectivamente, este tipo de software se basa en la comprensión del lenguaje natural (NLU, Natural Language Understanding), redes neuronales y tecnologías de aprendizaje profundo para convertirse en un sistema de diálogo avanzado que simula una conversación escrita y/o hablada con usuarios humanos, normalmente a través de Internet (Belda-Medina y Calvo-Ferrer, 2022). Obviamente, existen diferentes niveles de complejidad en la IA conversacional y ésta se puede especializar en determinadas tareas con un gran componente predictivo a partir del contexto en que se utiliza. Un ejemplo de ello serían los Asistentes Personales Inteligentes como IBM Watson, Apple Siri, Samsung Bixby o Amazon Alexa.

Sin duda la IA conversacional es probablemente la herramienta con un potencial más grande para convertirse en tutores incansables disponibles en cualquier momento y lugar, particularmente en contextos y entornos donde el acceso a input real de personas nativas de la lengua que se estudia no está disponible. Existen diversas aplicaciones de chatbot potenciadas por IA para aprender idiomas, normalmente con opciones gratuitas y versiones premium: Duolingo, TalkPal, Praktika.AI, Memrise, etc.

Pero, quizás, el ejemplo más conocido de un chatbot o aplicación que simula conversaciones naturales y similares a las humanas es ChatGPT de OpenAI. Esta es una herramienta sobre la que ya existen infinidad de estudios que exploran sus múltiples posibilidades en educación y por supuesto, muchas de ellas lo son también para el aprendizaje y enseñanza de idiomas.

No solo sirve al alumnado para aprender sino también al profesorado para facilitar las labores docentes. Por ejemplo, aquí sugerimos algunas posibilidades para docentes usando chatGPT:

• Fuente de documentación previa al diseño de material para el aula (Prompt: “Soy profesor de inglés y necesito información detallada sobre este tema …”)
• Para elaborar material didáctico (Prompt: “Por favor, genera preguntas… ejercicios desafiantes sobre…”)
• Crear textos para introducir temas (Prompt: Eres un profesor de inglés en el nivel de 4º ESO de educación secundaria en España y vas a buscar un texto en inglés de menos de 1000 caracteres sobre un tema de interés para adolescentes, adaptado a un nivel A2 de competencia lingüística en inglés).
• Generar preguntas interesantes sobre un tema y preguntarle a Chatgpt sobre aspectos específicos del mismo o generar preguntas/ejercicios sobre texto/un vídeo de youtube/un audio, etc. (Prompt: A partir de este texto (..) genera preguntas de comprensión y de respuesta múltiples sobre el texto para un nivel de inglés A2 de 4º de ESO).
• Para corrección de textos, identificar errores, sugerencias de vocabulario.
• Crear materiales didácticos personalizados según el nivel y capacidades: lecturas por nivel (simplificadas o ampliadas) o para alumnado NEAE, Adaptación de tareas para alumnado NEAE específicas o de Altas capacidades (Prompt: Adapta el siguiente texto para alumnado de 4º de ESO con dislexia).
• Diseñar proyectos en grupo basados en ABP, para grupos cooperativos, de aprendizaje servicio sobre determinadas situaciones de aprendizaje. Chagpt te proporciona ideas y sugerencias que, si vamos afinando en lo que le pedimos, puede llegar a ser una herramienta que nos ahorre mucho tiempo (Prompt: diseña una situación de aprendizaje para 4º de ESO en la asignatura de inglés en Andalucía siguiendo las instrucciones de contenido curricular expuestas en el decreto Orden EFP/754/2022, de 28 de julio. Especifica las competencias que se trabajan en cada actividad. Utiliza la metodología de aprendizaje cooperativo.)

En medio de la polémica existente en el ámbito de la educación escolar sobre el uso de ChatGPT u OpenAi, o Google Bard, es preciso ser conscientes de que estamos en un punto de desarrollo en el que no tiene sentido cuestionar la validez o no de usar un chatbot para practicar y aprender idiomas, pues el alumnado ya los utiliza y está familiarizado con ellos. Lo relevante es que el profesorado aprenda a sacarle partido a estas aplicaciones en su rol de organizador y generador de situaciones de aprendizaje, planificando cuándo, cómo y con qué fin se utilizan.

Realidad virtual/ aumentada y el metaverso

En el abanico de posibilidades que nos ofrecen las nuevas aplicaciones y tecnologías combinadas con IA, unas de las más atractivas es sin duda la conjunción de la IA y la realidad virtual o aumentada, es decir, el metaverso. Podríamos definir el metaverso como un espacio digital donde pueden combinarse la realidad virtual, la realidad aumentada y el Internet de las cosas y donde los usuarios se relacionan a través de avatares participando en actividades diversas.

La realidad virtual (RV) es una tecnología que posibilita la inmersión en un mundo simulado digitalmente, que puede tener su correlación real o imaginario (Realidad aumentada RA) o ser una mezcla de los dos (Realidad mixta). La principal ventaja de la realidad aumentada es que no requiere equipos y periféricos especiales (aparte de un teléfono inteligente o un ordenador), por lo que puede ser utilizado en cualquier momento y promueve el aprendizaje colaborativo.

Atrás quedaron los roleplays donde el alumnado era asignado roles en una situación comunicativa como podía ser la de hacer el check-in en un hotel y donde tenían que teatralizar la situación para practicar la lengua y sus funciones comunicativas. Hoy podríamos generar esa situación en realidad virtual o aumentada donde cada alumno, a través de su avatar, participe en la situación. Podemos generar cualquier situación comunicativa e incluso usarla como evaluación. De hecho, estas ya se han empezado a integrar en ámbitos escolares para simular el desarrollo de habilidades profesionales específicas usando gafas de realidad virtual.

Immerse Language Classes, de Meta Quest, es otro buen ejemplo de cómo las empresas están explotando la RV y el metaverso para el aprendizaje de idiomas. Sobre la realidad aumentada, Mondly AR by Person es un ejemplo de las posibilidades de los escenarios híbridos, aunque también tienen Mondly VR para usar gafas de realidad virtual. Otros recursos de RV para el aprendizaje de idiomas serían Virtual speech, Engage VR, ClassVR y Mondly VR. El metaverso en la educación promete transformar nuestra forma de enseñar pues ofrece experiencias inmersivas y personalizadas.

No obstante, hay que tener presente que, como con cualquier tecnología emergente, su adopción masiva y efectiva llevará tiempo y costes, en el caso de la Educación escolar aún más pues las administraciones educativas toman decisiones que tardan en tomar forma. Aunque el metaverso ofrezca un gran potencial, también presenta importantes retos al sector educativo en términos de privacidad, seguridad, inclusión y la calidad de la interacción. Además, la tecnología necesaria para crear metaversos totalmente funcionales y realistas todavía está en desarrollo y evolución y la formación del profesorado será fundamental e indispensable antes de su integración en las aulas.

Sistemas de tutoría inteligentes y robots

Los sistemas de tutoría inteligentes (STI) son probablemente el resultado más potente de la IA aplicado a la educación y el aprendizaje y son, de todas las aplicaciones educativas de la IA, las que llevan más tiempo siendo investigadas. Podríamos decir que los STI funcionan como tutores que ofrecen soporte individualizado a cada alumno a través de temas en materias estructuradas.

El ‘aprendizaje personalizado’ que brindan los STI suele basarse únicamente en las vías de acceso a los contenidos prescritos y aprovechan técnicas de inteligencia artificial para definir las estrategias de tutoría a emplear con cada estudiante; es decir, el “qué” y el “cómo” enseñar.

Sin embargo, el uso extensivo de los STI plantea también otros retos y problemas como, por ejemplo, provocan una reducción del contacto humano entre docentes y alumnado y plantean serias dudas acerca del derecho a la privacidad cuando monitorizan el comportamiento del alumnado en clase.

Una de las cuestiones clave en este nuevo contexto es la importancia de la retroalimentación y el manejo de errores. Varios autores (Lee, 2016) reconocen la importancia del apoyo afectivo y la retroalimentación adecuada en relación con la tarea y la situación para el aprendizaje en línea e híbrido, lo que abre posibilidades muy interesantes para la Inteligencia Artificial, que ya es capaz de proporcionar una retroalimentación adecuada al tipo de tarea y problema encontrado por el alumno. Aunque los sistemas de tutoría inteligentes son importantes, en realidad su tasa de penetración sigue siendo relativamente baja.

Retos e impacto de la IA en la enseñanza de idiomas

Después de este rápido repaso por las aplicaciones basadas en IA es lógico que imaginemos cierta presión o preocupación en los profesionales de la enseñanza de idiomas. ¿Implicará la IA la desaparición del aula como espacio predominante para el aprendizaje de idiomas? Realmente no será una desaparición, pero sí una transformación de la enseñanza más formal y la suma de posibilidades de aprendizaje más informales y autónomas. En este escenario, la formación permanente del profesorado y el desarrollo de su competencia digital es por un lado imprescindible para incorporar la tecnología a la práctica docente. Por otro lado, la tecnología ha propiciado el uso de metodologías activas emergentes como flipped learning, gamificación y uso de chatbots entre otros, que asimismo requieren unos niveles suficientes de competencia digital.

Como ocurre en otros contextos profesionales, el uso de la IA conlleva una redistribución de roles para los docentes (acompañamiento, orientación, mediación, feedback) y la posibilidad de una nueva organización. En cualquier caso, la presencia de la IA en las aulas de idiomas, especialmente después de la pandemia, ya es inevitable y la cuestión, por tanto, ya no es si utilizamos o no la IA, sino qué resultados queremos conseguir con ella y cómo queremos conseguirlos. La tecnología o la IA no son enemigos de ningún tipo, pero sí albergan riesgos en materia de privacidad y seguridad.

Aunque haya preocupación sobre el alcance de la IA en el futuro de la enseñanza de lenguas y la sustitución de profesorado humano por aplicaciones, hay que ser conscientes de que aprender una lengua y usarla siempre va a implicar la interacción con un ser humano que tiene emociones y un lenguaje gestual y corporal que acompaña al mensaje y no puede ser jamás completamente sustituido por una inteligencia artificial. Reivindiquemos el lugar que corresponde al carácter humanista de la enseñanza y a la tecnología. No son auto excluyentes sino complementarios.

La tecnología hoy promete comunicación simple, permanente y de calidad a todos los usuarios, pero, en el ámbito de la enseñanza promete además una mayor personalización del aprendizaje, algo que casa perfectamente con la recomendaciones generales de las administraciones educativas nacionales y europeas de aplicar, por ejemplo el Diseño Universal para el Aprendizaje (DUA) en el ámbito escolar y así atender a las necesidades y capacidades individuales del alumnado. De esta forma, la IA y las aplicaciones basadas en ella ofrecerían a cada alumno la información y recomendaciones adecuadas, aunque por ahora estas recomendaciones se limitan fundamentalmente al ámbito de la lectura, vocabulario, y aporte de retroalimentación en contextos de evaluación.

Como apunta Pikhart (2020), esto plantea un desafío que afrontar: si el aprendizaje personalizado se basa en el procesamiento inteligente de la información personal del alumno, mediante el cual un algoritmo de análisis de datos crea un perfil individual específico para sus necesidades y demandas, surge la duda sobre cómo se gestiona la privacidad y seguridad de los datos del alumnado. Es preciso comprender que existen muchos contextos de aprendizaje y tipos de alumnos diferentes y por tanto no todas las soluciones son válidas o necesarias para todos y en todas partes. Esta diversidad plantea nuevas exigencias a los profesionales de la enseñanza que deben discernir, elegir y recomendar las más adecuadas.

Así pues, lo recomendable es mantener un optimismo razonable combinado con un enfoque escéptico y basado en la evidencia de los beneficios, la existencia de recursos para no caer en el solucionismo tecnológico del que hablaba Morozov (2013). Lo más factible es que en el futuro coexistan en coordinación modelos que integren las fortalezas humanas y las de la IA a través de asociaciones colaborativas que maximicen los resultados del aprendizaje. El profesorado de idiomas no debería sentirse amenazado por la IA por el simple hecho de que no podemos ponerle puertas al progreso tecnológico. Prohibir el uso de Google translator es absurdo y contraproducente hoy en día.

Muy al contrario, deberíamos sentirnos especialmente motivados y retados por las oportunidades que trae esta nueva tecnología al aprendizaje y ver cómo puede facilitar nuestras labores docentes y el aprendizaje de la lengua por parte de nuestro alumnado. Así, podemos mostrar a nuestro alumnado cómo usar Google translator y sacarle el máximo partido como apoyo en su proceso de aprendizaje. No debemos olvidar que somos los docentes humanos los que tenemos la responsabilidad de enseñar a nuestro alumnado a hacer un uso crítico, correcto, ético y seguro de estas tecnologías que ofrecen muchas posibilidades, pero que aún tienen, también,  limitaciones y riesgos.

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