GenAIE — Contenidos de cursos con IA generativa para reclusos y personas en libertad condicional en el Reino Unido

La reincidencia le cuesta al Reino Unido unos 18 000 millones de libras al año, y la educación es uno de los factores disuasorios con más evidencia respaldada — pero elaborar contenidos de curso para una población penitenciaria y en libertad condicional numerosa, lingüísticamente diversa y en constante cambio resulta lento y exige muchos recursos. Los reclusos de nacionalidad extranjera, en particular, suelen quedar excluidos de las cualificaciones profesionales que presuponen fluidez en inglés.

GenAIE, desarrollada por NEC Digital Studio/Meganexus para el HM Prison & Probation Service y el Ministerio de Justicia, tiene como objetivo utilizar IA generativa para redactar contenidos de curso alineados con cualificaciones reconocidas en varios idiomas, con cada elemento generado por IA revisado y aprobado por un educador humano antes de su publicación.

La plataforma se ofrece a través del seguro MegaNexus Community Campus, ya utilizado en todo el sistema penitenciario y de libertad condicional de Inglaterra y Gales. En un proyecto piloto con la organización benéfica The Clink Charity, se tradujo a inglés, rumano, polaco y albanés un curso NVQ de Nivel 1 de Hostelería y Restauración compuesto por nueve módulos.

A escala de toda la plataforma, GenAIE había alcanzado más de 53 400 usuarios y más de 596 600 horas de aprendizaje registradas para noviembre de 2024, tras su lanzamiento en diciembre de 2022. El proyecto piloto con The Clink logró una precisión de traducción de aproximadamente el 94 % y una reducción del 96 % en el tiempo de desarrollo en comparación con los métodos manuales; 5 de los 8 alumnos del piloto obtuvieron la cualificación City & Guilds NVQ Nivel 1.

El Ministerio de Justicia ha restringido la publicación de estadísticas más detalladas por razones de sensibilidad, por lo que todavía no se dispone públicamente de evidencia causal e independiente sobre la reincidencia o las ganancias de aprendizaje, más allá de los datos de uso y del pequeño piloto de 8 alumnos; los resultados deben interpretarse como prometedores, en una etapa temprana y en gran medida descriptivos.