Distritos y edtech desplegaron tutores LLM; estudios mostraron ganancias cuando hay diseño pedagógico, no solo chat genérico.
Productos de tutoría personalizada usaron LLM con curricula alineados y detección de confusión. Pilotos reportaron mejoras en práctica deliberada.
Riesgos: alucinaciones en STEM, inequidad de acceso, privacidad de menores. Reguladores escolares endurecieron políticas.
El hilo histórico —máquinas de enseñar desde Pressey hasta ITS clásicos— reaparece con interfaces de lenguaje natural.
Pilotos en automoción y logística probaron robots bípedos/humanoides para tareas repetitivas, con ROI aún en evaluación.
Asistentes de prueba basados en LLM aceleraron bibliotecas Lean; matemáticos adoptaron flujos híbridos humano–máquina.
Emuladores aprendidos aceleraron simulaciones climáticas y de materiales, complementando HPC clásico.