Contenido Programático de la Asignatura

Aquí tienes un contenido estructurado de tópicos para dictar en la asignatura de Trabajo Social sobre el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en este ámbito, basado en la información recopilada:

Contenido para la Asignatura: Impacto de la Inteligencia Artificial en el Trabajo Social

1. Introducción a la Inteligencia Artificial (IA) en el Trabajo Social

Definición y conceptos clave de IA y aprendizaje automático (machine learning).
Breve historia y principales hitos de la IA.
Terminología básica aplicada al trabajo social.
La relación entre IA y trabajo social: ¿dos mundos que se encuentran?
Objetivos del curso y relevancia actual de la IA en la práctica profesional.

2. Aplicaciones Prácticas de la IA en el Trabajo Social

Optimización de procesos administrativos: automatización de tareas rutinarias (gestión de casos, entrada de datos, elaboración de informes).
Uso de chatbots y asistentes virtuales para mejorar la accesibilidad y ofrecer atención 24/7.
Personalización de intervenciones sociales mediante análisis de datos y aprendizaje automático.
Detección temprana y prevención: análisis predictivo para identificar riesgos sociales (violencia, desempleo, drogodependencia).
Análisis de redes sociales y dinámicas familiares para intervenciones integrales.
Ejemplos reales: proyectos como ‘Las mevs ajudes’ para informar sobre derechos y prestaciones sociales.
Aplicación del procesamiento de lenguaje natural para simplificar documentos administrativos y mejorar la comunicación con usuarios.

3. Beneficios y Potencial Transformador de la IA en el Trabajo Social

Reducción de la carga administrativa y aumento del tiempo para la atención directa.
Mejora en la precisión y rapidez de la toma de decisiones basadas en datos.
Capacidad para anticipar tendencias sociales y asignar recursos de forma eficiente.
Ampliación del acceso a servicios sociales en zonas rurales o con recursos limitados.
Mejora en la calidad y personalización de las intervenciones sociales.

4. Ética, Normativa y Desafíos en el Uso de IA en Trabajo Social

Principios éticos fundamentales en trabajo social: empatía, justicia, autonomía.
Riesgos de deshumanización y pérdida del contacto emocional con las personas atendidas.
Protección de datos personales y confidencialidad: cumplimiento de normativas vigentes.
Brecha digital y exclusión social: acceso desigual a tecnologías.
Necesidad de regulación y formación ética para el uso responsable de la IA.
Debate sobre el desplazamiento del rol del trabajador social y la automatización de tareas.
Riesgos de dependencia excesiva en algoritmos para la toma de decisiones.

5. Futuro y Perspectivas de la IA en el Trabajo Social

Integración creciente de la IA en las prácticas profesionales.
Formación continua y actualización en competencias digitales y éticas.
Potencial para innovar en modelos de intervención social.
La IA como herramienta complementaria, no sustituta, del trabajo humano.
Reflexión crítica sobre el equilibrio entre tecnología y dimensión humana en el trabajo social.

Este esquema puede complementarse con materiales audiovisuales, lecturas teóricas, casos prácticos y actividades para aplicar los conocimientos, así como con evaluaciones para medir el aprendizaje. Además, es recomendable incluir debates y análisis críticos sobre las implicaciones éticas y sociales de la IA en el trabajo social56.

Citations:

Respuesta de Perplexity: pplx.ai/share

Trabajo Social Informática 2025 I UNEXCA. -

martes, 8 de octubre de 2013