# Alfabetización en inteligencia artificial para estudiantes universitarios: qué deben aprender

> Conoce qué deben aprender los estudiantes universitarios sobre inteligencia artificial: fundamentos, verificación, privacidad, integridad académica, ética y uso profesional.

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La alfabetización en inteligencia artificial se está convirtiendo en una competencia transversal para los estudiantes universitarios.

No significa que todas las personas deban aprender a programar modelos, estudiar ingeniería de datos o convertirse en especialistas técnicos. Significa que deben comprender cómo funciona la inteligencia artificial, para qué puede utilizarse, cuáles son sus límites y qué responsabilidades conserva quien la emplea.

Un estudiante alfabetizado en IA debería ser capaz de:

- Utilizar una herramienta con un propósito claro.
- Formular instrucciones adecuadas.
- Evaluar críticamente las respuestas.
- Verificar datos, citas y referencias.
- Reconocer errores y sesgos.
- Proteger información personal e institucional.
- Declarar el uso de IA en sus trabajos.
- Distinguir asistencia de sustitución.
- Aplicar la tecnología dentro de su disciplina.
- Explicar y defender sus propias decisiones.
- Reconocer cuándo debe acudir a un profesor o especialista.

La universidad no debería limitarse a permitir o prohibir herramientas. Necesita preparar a los estudiantes para utilizarlas con criterio académico, profesional y ético.

## ¿Qué es la alfabetización en inteligencia artificial?

La alfabetización en IA es el conjunto de conocimientos, habilidades y actitudes que permiten comprender, utilizar, evaluar y cuestionar sistemas de inteligencia artificial. Incluye cuatro dimensiones principales.

| Dimensión | Contenido |
| --- | --- |
| Comprender | Qué es la IA y la IA generativa, cómo produce respuestas, por qué puede equivocarse, papel de los datos, diferencia entre buscador y generador, respuestas probabilísticas. |
| Utilizar | Definir objetivo, dar contexto, formular instrucciones, solicitar formatos, iterar, comparar resultados, incorporar IA a un proceso. |
| Evaluar | Detectar afirmaciones dudosas, verificar fuentes, revisar cálculos, identificar sesgos, reconocer limitaciones, cuestionar recomendaciones. |
| Actuar responsablemente | Privacidad, integridad académica, propiedad intelectual, autoría, transparencia, responsabilidad humana, consecuencias sociales y profesionales. |

## ¿Por qué deben aprenderlo todos los estudiantes?

La inteligencia artificial ya se utiliza en múltiples actividades académicas y profesionales. Un estudiante puede encontrarla en buscadores, procesadores de texto, sistemas de traducción, plataformas de diseño, herramientas de programación, análisis de datos, software de productividad, atención al cliente, reclutamiento, plataformas educativas, investigación y herramientas especializadas de su profesión.

Por ello, la alfabetización en IA no debería limitarse a estudiantes de ingeniería o informática. También es relevante para administración, derecho, medicina, psicología, educación, comunicación, arquitectura, diseño, ciencias sociales, humanidades, finanzas y mercadotecnia. Cada disciplina necesita aplicaciones, límites y criterios propios.

## Qué ocurre cuando no existe alfabetización en IA

- Confianza excesiva en respuestas incorrectas.
- Referencias inventadas.
- Copia de contenido sin comprensión.
- Uso de información sensible.
- Incumplimiento de reglas académicas.
- Dependencia de la herramienta.
- Pérdida de habilidades fundamentales.
- Decisiones profesionales deficientes.
- Dificultad para reconocer sesgos.
- Incapacidad para explicar el trabajo entregado.
- Uso de herramientas no autorizadas.
- Desigualdad entre estudiantes con distintos niveles de experiencia.

La alfabetización no elimina todos estos riesgos, pero proporciona criterios para gestionarlos.

## Las 12 competencias que deben desarrollar los estudiantes

### 1. Comprender los fundamentos de la IA generativa

Los estudiantes necesitan una explicación accesible sobre cómo se producen las respuestas. No necesitan dominar todas las matemáticas de los modelos, pero sí comprender que la herramienta identifica patrones, genera resultados a partir del contexto recibido, no razona exactamente como una persona, no conoce automáticamente la verdad, puede producir información falsa con seguridad aparente, su respuesta cambia según la instrucción, puede reproducir patrones presentes en sus datos y no sustituye fuentes académicas ni profesionales.

> **Actividad recomendada**
> 
> Pedir a los estudiantes que formulen la misma pregunta de tres maneras diferentes y comparen exactitud, profundidad, tono, supuestos e información ausente. El objetivo es mostrar que la forma de preguntar influye en el resultado, pero no garantiza que sea correcto.

### 2. Formular instrucciones con propósito

El estudiante debe aprender a incluir objetivo, contexto, audiencia, restricciones, formato, criterios, fuentes permitidas y nivel de profundidad.

**Ejemplo de instrucción**

| Versión | Instrucción |
| --- | --- |
| Básica | Explícame la inflación. |
| Contextualizada | Explica la inflación a un estudiante de primer semestre de administración. Distingue sus causas principales, utiliza un ejemplo relacionado con una empresa mexicana y señala dos errores frecuentes al interpretarla. Presenta la respuesta en menos de 500 palabras. |

Deben aprender a definir la tarea, delimitar el alcance, proporcionar información relevante, evitar compartir datos innecesarios, solicitar alternativas, pedir que la herramienta reconozca límites y revisar el resultado antes de continuar.

### 3. Evaluar la calidad de una respuesta

**Lista de verificación**

| Criterio | Preguntas |
| --- | --- |
| Exactitud | ¿Los conceptos son correctos? ¿Hay afirmaciones dudosas? ¿Existen errores de cálculo? |
| Relevancia | ¿Responde a la pregunta? ¿Incluye información innecesaria? ¿Omite elementos importantes? |
| Profundidad | ¿Es demasiado superficial? ¿Explica supuestos? ¿Reconoce excepciones? |
| Evidencia | ¿Presenta fuentes verificables? ¿Las referencias existen? ¿Respaldan realmente las afirmaciones? |
| Contexto | ¿La respuesta corresponde al país, disciplina y nivel? ¿Utiliza normativa o datos aplicables? |
| Responsabilidad | ¿Comunica incertidumbre? ¿Reconoce cuándo se requiere intervención profesional? |

Actividad recomendada: entregar una respuesta que mezcle información correcta, un dato inventado, una fuente inexistente, una conclusión no sustentada y un ejemplo útil. El estudiante debe clasificar cada elemento y explicar cómo lo comprobaría.

### 4. Verificar datos, citas y referencias

Las herramientas pueden generar artículos inexistentes, autores incorrectos, fechas equivocadas, citas inventadas, datos desactualizados, enlaces irrelevantes, normas que no corresponden y cálculos defectuosos.

- Identificar las afirmaciones importantes.
- Localizar fuentes primarias o confiables.
- Revisar la fecha.
- Comparar el contenido original.
- Confirmar autores, datos y contexto.
- Eliminar lo que no puede comprobarse.
- Registrar las fuentes utilizadas.

**Tabla de verificación**

| Afirmación | Fuente consultada | Resultado | Decisión |
| --- | --- | --- | --- |
| Afirmación 1 | Documento oficial | Confirmada | Conservar |
| Afirmación 2 | Artículo académico | Parcial | Corregir |
| Afirmación 3 | No se encontró evidencia | No verificable | Eliminar |

El estudiante debe citar la fuente original, no presentar una respuesta de IA como sustituto de la evidencia.

### 5. Distinguir entre fuente y herramienta de apoyo

| Rol | Función |
| --- | --- |
| Herramienta para pensar | Ayuda a explorar un tema. |
| Herramienta para producir | Genera un borrador o recurso. |
| Fuente de evidencia | Documento, dato o investigación que respalda una afirmación. |

La universidad debe enseñar que una respuesta generada no reemplaza artículos académicos, libros, bases de datos, normativa, informes oficiales, fuentes primarias ni datos comprobables.

### 6. Proteger los datos personales e institucionales

Los estudiantes deben aprender que no toda información puede introducirse en una plataforma.

> **No deberían compartir**
> 
> - Nombre completo de otras personas, matrículas, expedientes, calificaciones.
> - Información médica o financiera.
> - Datos familiares, contraseñas, fotografías identificables sin autorización.
> - Datos de clientes, información de pacientes, documentos empresariales confidenciales.
> - Evaluaciones no publicadas, investigaciones reservadas y materiales institucionales no autorizados.

Preguntas antes de compartir información: ¿esta información es necesaria?, ¿puedo anonimizarla?, ¿tengo autorización?, ¿la plataforma está aprobada?, ¿quién podría acceder?, ¿cuánto tiempo se conservará?, ¿qué ocurriría si se divulgara?

Actividad recomendada: presentar distintos escenarios y pedir que el estudiante clasifique cada uno como seguro, necesita anonimización, requiere autorización o no debe compartirse.

### 7. Comprender la integridad académica

| Categoría | Significado |
| --- | --- |
| IA no permitida | La actividad debe realizarse sin asistencia generativa. |
| IA limitada | Puede utilizarse en fases específicas. |
| IA permitida con declaración | El estudiante puede emplearla, pero debe informar cómo. |
| IA requerida | El uso crítico de la herramienta forma parte del aprendizaje. |

Los estudiantes deben entender que la misma conducta puede ser aceptable en una actividad e inapropiada en otra. Por ejemplo, generar un esquema puede estar permitido en un proyecto, pero prohibido en una evaluación individual.

Al entregar un trabajo, el estudiante debe poder explicarlo, defenderlo, identificar las fuentes, justificar sus decisiones, reconocer qué partes fueron apoyadas por IA, corregir errores y aplicar el conocimiento a otra situación. La frase «lo generó la IA» no elimina su responsabilidad.

### 8. Declarar el uso de inteligencia artificial

> **Plantilla breve**
> 
> Utilicé [herramienta] para [propósito] durante [etapa]. Incorporé [elementos]. Modifiqué o rechacé [explicación]. Verifiqué la información mediante [fuentes o procedimiento]. Asumo la responsabilidad por el contenido final.

El estudiante debe poder explicar qué herramienta utilizó, para qué, cuándo, qué instrucciones dio, qué recibió, qué incorporó, qué corrigió, cómo verificó y qué limitaciones encontró. La declaración debe ser proporcional.

### 9. Reconocer sesgos y perspectivas ausentes

Las respuestas pueden reproducir estereotipos, generalizaciones, perspectivas dominantes, ausencia de contextos locales, representaciones desiguales, supuestos culturales, lenguaje discriminatorio y recomendaciones no aplicables.

- ¿Quién está representado?
- ¿Quién falta?
- ¿Qué supuestos contiene?
- ¿El ejemplo corresponde a nuestro contexto?
- ¿La respuesta trata a todos los grupos de manera justa?
- ¿Qué otras perspectivas deberían consultarse?
- ¿Qué daño podría causar una aplicación incorrecta?

Actividad recomendada: solicitar respuestas sobre un mismo caso modificando determinadas variables ficticias y comparar si cambian recomendaciones, lenguaje, nivel de confianza, supuestos y evaluación de riesgo. No deben utilizarse datos reales ni reforzarse estereotipos durante la actividad.

### 10. Mantener el pensamiento y la producción propia

Una herramienta puede acelerar la generación de contenido, pero la universidad debe proteger el desarrollo de habilidades fundamentales.

**Estrategia de apoyo gradual**

| Paso | Acción |
| --- | --- |
| 1 | Intentar resolver. |
| 2 | Identificar la dificultad. |
| 3 | Pedir una pista. |
| 4 | Realizar un nuevo intento. |
| 5 | Solicitar una explicación parcial. |
| 6 | Verificar. |
| 7 | Explicar el procedimiento con palabras propias. |

El objetivo no es que la IA complete la tarea, sino que ayude al estudiante a avanzar.

### 11. Aplicar la IA dentro de una disciplina

| Disciplina | Aplicaciones típicas |
| --- | --- |
| Administración y negocios | Análisis de escenarios, propuestas, investigación de mercados, evaluación de riesgos, comunicación, verificación de datos financieros. |
| Ingeniería | Explicación de procedimientos, revisión de código, simulación, identificación de errores, análisis de supuestos, documentación. |
| Derecho | Organización de argumentos, comparación de conceptos, revisión de textos, verificación de normativa y jurisprudencia, análisis de riesgos. La IA nunca debería sustituir la consulta de las fuentes jurídicas vigentes. |
| Ciencias de la salud | Casos simulados, comunicación, preparación de preguntas, revisión de conceptos, análisis de información. No sustituye el diagnóstico, la supervisión clínica ni la atención profesional. |
| Educación | Diseño de actividades, adaptación de explicaciones, rúbricas, retroalimentación, análisis de casos, alfabetización digital. |
| Comunicación y humanidades | Comparación de narrativas, análisis de estilo, revisión de estructura, identificación de perspectivas, preparación de preguntas, creación y crítica de contenidos. |

Cada programa debe definir qué competencias son importantes para su profesión.

### 12. Comprender el impacto profesional y social

Los estudiantes deben analizar cómo la IA puede cambiar tareas, procesos, empleos, responsabilidades, servicios, evaluación de personas, comunicación, toma de decisiones, privacidad y distribución de oportunidades.

Utilizar IA profesionalmente implica revisar los resultados, documentar decisiones, respetar reglas, proteger información, reconocer límites, evitar delegar decisiones críticas y responder por las consecuencias.

> **Preguntas para la reflexión profesional**
> 
> - ¿Qué tareas de mi profesión pueden apoyarse con IA?
> - ¿Cuáles necesitan permanecer bajo responsabilidad humana?
> - ¿Qué errores tendrían consecuencias graves?
> - ¿Qué datos no deberían procesarse?
> - ¿Cómo se explicaría una decisión?
> - ¿Quién sería responsable ante un daño?
> - ¿Qué capacidades humanas serán más importantes?

## Propuesta curricular por niveles

| Nivel | Objetivo | Contenidos | Producto |
| --- | --- | --- | --- |
| 1. Fundamentos | Comprender qué es la IA generativa y utilizarla de forma inicial y segura. | Conceptos, capacidades, límites, primeras instrucciones, verificación, privacidad, reglas institucionales. | Análisis crítico de una respuesta generada. |
| 2. Uso académico | Aplicar IA en actividades de estudio, investigación y producción con transparencia. | Búsqueda, organización de ideas, fuentes, declaración de uso, integridad, pensamiento propio, gestión de datos. | Actividad académica con bitácora y verificación. |
| 3. Aplicación disciplinar | Utilizar IA dentro de la carrera con criterios profesionales. | Casos de la disciplina, herramientas especializadas, riesgos, validación, normativa, ética, comunicación. | Proyecto aplicado a un caso de la carrera. |
| 4. Liderazgo y creación | Diseñar soluciones, evaluar herramientas y orientar a otras personas. | Diseño de flujos, evaluación de plataformas, gobernanza, creación de tutores, análisis de impacto, gestión de riesgos, innovación responsable. | Propuesta de solución o proyecto institucional. |

## Curso básico de ocho semanas

| Semana | Tema | Enfoque |
| --- | --- | --- |
| 1 | Qué es la inteligencia artificial | Conceptos, tipos, funcionamiento general, posibilidades y límites. |
| 2 | Instrucciones y contexto | Objetivos, estructura, iteración, comparación de resultados, criterios. |
| 3 | Verificación | Datos, referencias, citas, fuentes, cálculos y evidencia. |
| 4 | Privacidad | Datos personales, anonimización, información sensible, plataformas autorizadas, riesgos. |
| 5 | Integridad académica | Categorías de uso, declaraciones, autoría, evidencia del proceso, consecuencias. |
| 6 | Sesgos y ética | Perspectivas, representación, responsabilidad, impacto social, decisiones automatizadas. |
| 7 | Aplicación profesional | Casos por carrera, riesgos disciplinares, trabajo futuro, supervisión humana. |
| 8 | Proyecto final | Aplicación, verificación, declaración, presentación y defensa. |

## Plan intensivo de 30 días

| Días | Enfoque |
| --- | --- |
| 1–5 | Fundamentos: qué es la IA, cómo genera respuestas, posibilidades, errores, primeras prácticas. |
| 6–10 | Uso crítico: instrucciones, comparación, verificación, fuentes, calidad. |
| 11–15 | Responsabilidad: privacidad, integridad, declaración, autoría, sesgos. |
| 16–20 | Aplicación académica: estudio, investigación, escritura, programación, actividades. |
| 21–25 | Aplicación disciplinar: casos por carrera, riesgos, criterios profesionales, herramientas autorizadas. |
| 26–30 | Evaluación: proyecto, bitácora, verificación, presentación, defensa. |

## Diez actividades para desarrollar alfabetización en IA

- Detectar errores: analizar una respuesta incorrecta y corregirla.
- Verificar referencias: comprobar qué fuentes existen y cuáles fueron inventadas.
- Comparar instrucciones: observar cómo cambia una respuesta según el contexto.
- Analizar sesgos: identificar supuestos y perspectivas ausentes.
- Crear una declaración: documentar cómo se utilizó la herramienta.
- Mejorar una respuesta: convertir un resultado superficial en una explicación verificada.
- Resolver con pistas: utilizar la IA como tutor sin solicitar la respuesta final.
- Comparar herramienta genérica e institucional: analizar diferencias en contexto, metodología y utilidad.
- Evaluar un caso profesional: determinar cuándo la IA puede apoyar y cuándo se requiere supervisión humana.
- Construir un portafolio: reunir instrucciones, resultados, errores, verificaciones y reflexiones.

## Cómo evaluar las competencias

La evaluación no debe concentrarse en memorizar definiciones. Puede considerar comprensión, formulación de instrucciones, verificación, calidad de fuentes, protección de datos, identificación de sesgos, transparencia, producción propia, aplicación disciplinar y capacidad de explicación.

**Rúbrica de alfabetización en IA**

| Criterio | Inicial | En desarrollo | Competente | Avanzado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Comprensión | Usa la herramienta sin reconocer límites | Reconoce algunos riesgos | Explica capacidades y límites | Analiza implicaciones y orienta a otros |
| Instrucciones | Formula solicitudes generales | Añade contexto básico | Define objetivo, formato y criterios | Diseña procesos iterativos |
| Verificación | Acepta resultados | Comprueba algunos datos | Verifica afirmaciones y fuentes | Diseña un procedimiento riguroso |
| Privacidad | Comparte información sin evaluar | Reconoce datos sensibles | Minimiza y anonimiza | Evalúa riesgos complejos |
| Integridad | Desconoce las reglas | Declara parcialmente | Aplica las reglas con transparencia | Ayuda a diseñar prácticas responsables |
| Pensamiento crítico | Acepta la recomendación | Identifica problemas básicos | Compara, cuestiona y justifica | Evalúa consecuencias profesionales |
| Aplicación | Utiliza casos generales | Adapta ejemplos | Aplica criterios disciplinares | Diseña soluciones responsables |

## Portafolio de alfabetización

- Primera respuesta generada.
- Correcciones.
- Fuentes consultadas.
- Tabla de verificación.
- Declaraciones de uso.
- Casos disciplinares.
- Análisis de sesgos.
- Reflexiones.
- Proyecto final.
- Evidencia de defensa.

El portafolio permite observar el desarrollo del criterio a lo largo del tiempo.

## Cómo implementar la alfabetización institucionalmente

| Paso | Acción |
| --- | --- |
| 1 | Definir competencias comunes en un marco transversal. |
| 2 | Adaptarlo por carrera: aplicaciones, riesgos y evidencias. |
| 3 | Capacitar a profesores para enseñar y evaluar estas competencias. |
| 4 | Establecer herramientas autorizadas. |
| 5 | Actualizar las reglas: cada actividad indica el nivel de uso permitido. |
| 6 | Crear materiales: guías, ejemplos, casos, declaraciones, rúbricas y preguntas frecuentes. |
| 7 | Comenzar con dos programas para comparar disciplinas y ajustar. |
| 8 | Medir resultados: estudiantes capacitados, verificación, declaraciones, incidentes, actividades, percepción. |
| 9 | Actualizar periódicamente: herramientas, prácticas y riesgos cambian. |

## El papel de una plataforma institucional

Una plataforma institucional puede ayudar a que la alfabetización no dependa de herramientas aisladas. Puede incorporar identidad de la universidad, valores, metodología, programas, tutores por carrera o grado, lineamientos comunes, casos de uso, apoyo para profesores, reportes, analítica, capacitación y soporte.

Genialoh se configura con la identidad, visión y metodología de cada escuela o universidad, y contempla tutores relacionados con la oferta educativa, apoyo docente y aprendizaje personalizado. La propuesta organiza tutores por grado para bachillerato y por carrera para universidades, utilizando el currículo, los programas, los valores y la metodología proporcionados por la institución.

Esto puede ayudar a que los estudiantes practiquen dentro de un contexto académico común, aunque todas las respuestas sigan necesitando revisión y verificación.

## Indicadores para medir el programa

| Categoría | Indicadores |
| --- | --- |
| Participación | Estudiantes inscritos, finalización, participación por carrera, actividades entregadas. |
| Competencias | Calidad de la verificación, fuentes correctas, protección de datos, declaraciones completas, identificación de errores, aplicación disciplinar. |
| Comportamiento | Uso de herramientas autorizadas, consultas sobre reglas, incidentes, necesidad de acompañamiento, capacidad de explicar los trabajos. |
| Percepción | Confianza crítica, utilidad, claridad de las reglas, preparación profesional, intención de continuar aprendiendo. |
| Institución | Profesores capacitados, programas participantes, actividades creadas, tutores configurados, casos documentados, reglas actualizadas. |

El objetivo no debe ser conseguir el mayor número de conversaciones con IA. Debe ser desarrollar estudiantes capaces de utilizarla con criterio.

## Errores frecuentes al enseñar alfabetización en IA

- Enseñar solamente a escribir prompts.
- Presentar la herramienta como infalible.
- Concentrarse únicamente en prohibiciones.
- Permitir todo sin condiciones.
- Usar los mismos ejemplos en todas las carreras.
- No enseñar a verificar fuentes.
- No trabajar con casos reales.
- Evaluar únicamente mediante un examen.
- No capacitar a los profesores.
- Ignorar la privacidad.
- Confundir uso frecuente con competencia.

## Preguntas frecuentes

### ¿Todos los estudiantes universitarios deben aprender inteligencia artificial?

Todos deberían desarrollar una alfabetización básica. La profundidad y las aplicaciones deben adaptarse a cada carrera.

### ¿Necesitan aprender programación?

No necesariamente. La alfabetización básica se centra en comprensión, uso, evaluación y responsabilidad. Algunas carreras necesitarán formación técnica adicional.

### ¿Qué es lo primero que deben aprender?

Que una respuesta generada puede ser útil y convincente, pero no necesariamente correcta. Deben aprender a verificarla.

### ¿Cómo se enseña la integridad académica?

Mediante reglas visibles, categorías de uso, declaraciones, ejemplos y actividades que conserven evidencia del proceso.

### ¿Los estudiantes deben entregar todas sus conversaciones?

No siempre. La evidencia debe ser proporcional. Puede solicitarse la instrucción principal, el resultado incorporado y una explicación del proceso.

### ¿Cómo evitar la dependencia?

Mediante actividades sin IA, apoyo gradual, intentos previos, defensa oral y evaluación del razonamiento.

### ¿Cómo se evalúa la alfabetización?

Con actividades prácticas, verificación de fuentes, análisis de errores, declaraciones, proyectos disciplinares y capacidad de explicar decisiones.

### ¿Puede impartirse como una asignatura?

Sí. También puede integrarse transversalmente en varias materias. Una combinación de formación general y aplicación por carrera suele ser más efectiva.

### ¿Qué información no deben compartir?

Datos personales, expedientes, calificaciones, información médica o financiera, contraseñas, investigaciones reservadas y documentos no autorizados.

### ¿Una plataforma institucional sustituye la formación?

No. Proporciona un entorno común, pero los estudiantes siguen necesitando enseñanza, práctica, reglas y supervisión.

### ¿Cómo puede comenzar una universidad?

Puede definir competencias básicas, capacitar profesores, seleccionar dos carreras y evaluar una primera experiencia institucional.

## Formar usuarios críticos, no solamente usuarios frecuentes

La alfabetización en inteligencia artificial no busca que los estudiantes produzcan más contenido en menos tiempo. Busca que sean capaces de comprender, preguntar, verificar, comparar, proteger, declarar, decidir, aplicar, explicar y asumir responsabilidad.

Genialoh permite crear una plataforma institucional con nombre, logotipo y colores; valores y metodología; contexto basado en planes y programas; tutores por carrera, grado o programa; apoyo de IA para profesores; aprendizaje personalizado; reportes por estudiante y grupo; analítica institucional; capacitación; implementación; soporte; y seguimiento de adopción.

La universidad puede comenzar con dos carreras o programas para diseñar experiencias de alfabetización adaptadas a su contexto.

> **Agenda la primera reunión**
> 
> Genialoh puede preparar una demo funcional con la identidad institucional y los dos programas seleccionados en menos de 14 días desde la recepción de la documentación completa. El plazo depende del alcance acordado. Después de la presentación, hasta cinco personas autorizadas pueden explorar la demo durante 30 días naturales.