This paper presents the implementation of Generative Artificial Intelligence (GAI) for providing descriptive feedback on 578 responses to pedagogical cases written by a cohort of students (n = 347) from seven initial teacher education programs at a Faculty of Education in Chile. To deliver feedback on these responses, a process called RECaP-GPT was developed, which incorporates human action and utilizes ChatGPT-4 as a teaching support tool. The feedback provided is based on pre-established criteria known to the students. The feedback generated by the GAI was validated and delivered to the students to enhance their evidence of learning throughout a semester of classes. The paper discusses the capacity of this tool to offer formative and extensive feedback on students' written work in a short period of time. Furthermore, it raises limitations observed in the implementation process that necessitate further research.Este artículo presenta el trabajo de implementación de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) para proporcionar retroalimentación descriptiva a 578 respuestas a casos pedagógicos elaboradas por una cohorte de estudiantes (n = 347) de 7 programas de formación inicial docente en una Facultad de Educación en Chile. Para retroalimentar dichas respuestas, se diseñó un proceso denominado RECaP-GPT, que considera la acción humana y utiliza ChatGPT-4 como herramienta de apoyo docente. La retroalimentación entregada se basa en criterios preestablecidos y conocidos por los estudiantes. La retroalimentación producida por la IAG fue validada y proporcionada a los estudiantes para mejorar sus evidencias de aprendizaje a lo largo de un semestre de clases. Se discute la capacidad de apoyo que esta herramienta posee para retroalimentar de manera formativa y a gran escala el trabajo escrito de los estudiantes en un corto período de tiempo. Además, se plantean limitaciones observadas en el proceso de implementación que requieren una mayor investigación.