Draft:Inteligencia artificial

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Clarification activity	Tecnologías y gestión de la información y el conocimiento
Author(s)	Abigail Veloz Criollo, Alberto Tur Caselles, Alonso De la Cruz Príncipe, Camila Chauchi Silva, Iria [Iria Regueiro], Lizeth Moreno, Paula López Moreno, Rosario de las Nieves Rosales Baylon [Rosario Rosales], Víctor Campuzano Gallego
Creation date	26 may 2025
Status	🔴 En revisión
Reviews	Rev.1

Observaciones de revisión: Este artículo requiere las mejoras indicadas a continuación: Sería interesente abordar la cuestión de los efectos sobre el aprendizaje y el conocimiento humano. ¿Qué riesgos presenta, qué oportunidades ofrece? ¿Qué debería hacerse para evitar los riesgos y aprovechar las oportunidades? ¿En qué manera sería conveniente desarrollar la IA para evitar sus desventajas? Las referencias deberían introducirse usando la herramienta de citación.

Resumen: La inteligencia artificial (IA) desarrolla sistemas que imitan habilidades humanas como aprender y analizar datos. Usando tecnologías como machine learning y deep learning, automatiza tareas, predice tendencias y mejora decisiones en áreas como salud, negocios y tecnología, revolucionando cómo interactuamos con la información.

Concepto

La inteligencia artificial es una rama de la ciencia que se ocupa del desarrollo de sistemas y máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen razonar, tomar decisiones, aprender, reconocer patrones o interpretar datos a gran escala que resultan imposibles de analizar manualmente.

La IA abarca un campo amplio y multidisciplinar que integra conocimientos de informática, análisis, estadística de datos, ingeniería de hardware, lingüística, neurociencia, filosofía y psicología, entre otros.

En el ámbito empresarial, la inteligencia artificial se aplica a través de un conjunto de tecnologías, principalmente el aprendizaje automático “machine learning” y el aprendizaje profundo “deep learning”. Estas herramientas permiten automatizar procesos, analizar grandes volúmenes de datos, generar predicciones y proyecciones, clasificar información, procesar el lenguaje natural, ofrecer recomendaciones personalizadas y facilitar la recuperación de datos, entre muchas otras funciones.

Según la RAE la Inteligencia Artificial se define como “una disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico”. También “es la atribuida a las máquinas capaces de hacer operaciones propias de los seres inteligentes”.

Historia

La historia de la inteligencia artificial (IA) es fascinante y abarca décadas de avances científicos, matemáticos y tecnológicos.

1. Orígenes (1940–1956): Bases teóricas y primeros conceptos

1943: Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo matemático de neuronas artificiales, sentando las bases de las redes neuronales ("A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity").

1950: Alan Turing publicó "Computing Machinery and Intelligence", donde introdujo el Test de Turing para evaluar si una máquina puede exhibir comportamiento inteligente.

1956: El término "inteligencia artificial" fue acuñado en la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon y otros. Este evento marcó el inicio formal de la IA como disciplina.

2. Primeros éxitos y el "Invierno de la IA" (1956–1980)

1956–1974: Optimismo inicial con programas como:

Logic Theorist (Newell & Simon, 1956): Demostró teoremas matemáticos.

ELIZA (Joseph Weizenbaum, 1966): Primer chatbot que simulaba una conversación.

Década de 1970–1980: Los límites de la computación y la falta de datos llevaron al "invierno de la IA", con recortes de financiamiento.

3. Resurgimiento (1980–2000): Aprendizaje automático y sistemas expertos

Década de 1980: Surgieron sistemas expertos como XCON, que ayudaban en decisiones industriales.

1997: Deep Blue (IBM) venció al campeón mundial de ajedrez, Gary Kasparov.

Redes neuronales: Avances en algoritmos como backpropagation (Rumelhart & Hinton, 1986). Un algoritmo fundamental en el entrenamiento de redes neuronales artificiales. Su objetivo es ajustar los pesos de las conexiones entre neuronas para minimizar el error en las predicciones del modelo.

4. Era moderna (2000–presente): Big Data y deep learning

2010s: El acceso a grandes cantidades de datos (Big Data) y mejoras en hardware permitieron avances en deep learning.

2012: AlexNet (red neuronal convolucional) ganó el concurso ImageNet.

2016: AlphaGo (DeepMind) derrotó al campeón de Go.

2020s: Con GPT-3 llegan los modelos de lenguaje a gran escala de generación de texto coherente.

2022: Aparece la IA generativa accesible para todos. Nos permite la generación de textos, de imágenes, la generación de código. Destaca ChatGPT.

2023: Desarrollo de modelos multimodales, aumento de la regulación (UE vs el mundo); se integra la IA en herramientas profesionales (marketing, educación...etc.).

2024: Se aprueba y publica el Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024, de Inteligencia Artificial. Esta ley no intenta frenar la innovación, sino humanizarla. Europa ha decidido que no todo vale; ha clasificado la IA según el riesgo que supone para nuestros derechos fundamentales. Es un recordatorio de que, aunque las máquinas corran, la ética humana debe marcar el camino. No es solo una lista de normas, es nuestra declaración de principios frente a un futuro automatizado.

Ventajas y Desventajas

La inteligencia artificial tiene un profundo impacto en la sociedad y cuenta tanto con ventajas como desventajas.

Entre las ventajas se encuentran:

• La automatización de actividades repetitivas. La clasificación de datos, respuestas automáticas o el control de calidad son solo algunas de las tareas que pueden realizar la IA siguiendo un patrón de forma rutinaria.
• Procesamiento de grandes volúmenes de datos. Las velocidades que puede abarcar esta herramienta son inigualables para el humano.
• Mejoras en la toma de decisiones al contar con un historial y análisis predictivo las recomendaciones pueden llegar a ser muy precisas.
• La asistencia personalizada, cuenta con sistemas que se adaptan a las necesidades y deseos de los consumidores; su servicio, puede estar diseñado específicamente para asegurar su eficacia y conseguir el beneplácito del consumidor.
• Estamos entrando en una era donde nuestra inteligencia se multiplica al colaborar con estos sistemas. No se trata de delegar nuestra mente, sino de usar la IA para superar nuestros propios límites creativos y analíticos. Es, literalmente, una extensión de nuestra capacidad de pensar.

Entre las desventajas podemos observar:

• Pérdida de empleos, la automatización de tareas puede causar que el trabajo humano sea innecesario y por tanto muchos puestos de trabajo son reemplazables por la IA.
• Falta de empatía y juicio humano, aunque es una herramienta creada por los seres humanos carece de nuestra conciencia o ética. Tramita datos de forma objetiva sin detenerse por ejemplo en los aspectos emocionales.
• Dependencia tecnológica al depender excesivamente de sistemas inteligentes, los humanos vemos reducida nuestra capacidad para la toma de decisiones.
• Pérdida de privacidad y posibilidad de vigilancia, está herramienta registra todos los movimientos que realiza. En ocasiones sus funciones requieren del tratamiento de muchos datos personales y ante un fallo de seguridad podrían ser accesibles para personas que no harían buen uso de ellos.
• Gran consumo energético: La IA viene acompañada de un coste importante que a menudo pasa desapercibido: su enorme consumo de energía. Este consumo energético está creciendo a un ritmo acelerado y plantea importantes desafíos tanto para el sector energético como para las organizaciones que adoptan esta tecnología. La IA consume energía porque procesa grandes volúmenes de datos, utiliza hardware de alto consumo, requiere sistemas de refrigeración intensivos y está disponible 24/7. Entrenar un modelo de lenguaje natural como BERT puede generar más de 284 toneladas de emisiones de CO2, el equivalente a 5 coches durante toda su vida útil. Se estima que una sola consulta a un modelo de IA generativa puede consumir entre 2 y 10 veces más energía que una búsqueda tradicional en Google. El consumo energético asociado a la IA podría multiplicarse por tres antes del 2030, lo que obligará a empresas y a proveedores de energía a adaptarse rápidamente a este nuevo panorama. Actualmente, se estima que los centros de datos son responsables del 1% de las emisiones de gases contaminantes en todo el mundo. A medida que la IA sigue expandiéndose, este porcentaje podría aumentar considerablemente, lo que pone de manifiesto la necesidad urgente de encontrar fuentes de energía más limpias y eficientes. Conclusión: La IA es comparable a cambios tecnológicos anteriores como la llegada de Internet o la transición de las máquinas de escribir a la ofimática. Aunque la IA mejora la productividad y ahorra tiempo, también genera un nuevo conjunto de problemas. La cantidad de energía que se necesita para entrenar modelos de IA es considerable.

El desarrollo de la IA es una herramienta poderosa con el potencial de transformar la sociedad, pero su implementación debe ser ética, regulada y complementaria al ser humano, no sustitutiva. Las decisiones sobre su uso deben considerar tanto los beneficios como las consecuencias no deseadas.

Cómo personaliza la IA nuestra experiencia en Internet

Cada clic que hacemos, cada artículo que buscamos en nuestra navegación por internet y cada término que introducimos en el buscador son capturados por los algoritmos de la IA. Los datos son como oro para los sistemas de la IA, que analizan patrones en nuestro comportamiento online para personalizar nuestras experiencias digitales.

La IA utiliza algoritmos para predecir qué contenido nos mantendrá online, qué productos podríamos comprar o qué canciones queremos añadir a nuestra lista de reproducciones.

Es probable que el futuro de la IA en la personalización sea aún más sofisticado. Una IA que no se limite a reaccionar a nuestro comportamiento, sino que se anticipe a nuestras necesidades antes incluso de que las articulemos.

Influencia en las empresas modernas

La inteligencia Artificial está cambiando significativamente la manera en que las empresas funcionan y toman decisiones. Gracias a esto muchas tareas se pueden automatizar, mejorar la eficiencia en los procesos internos y las decisiones empresariales para poder actuar con mayor rapidez y precisión.

Influencia en la contratación y la gestión de personal

Recursos Humanos es el departamento donde más se nota el impacto de la IA. Actualmente, herramientas como el Sistemas de Seguimiento de Candidatos ( ATS) o los chatbots permiten automatizar la primera fase de reclutamiento, revisando miles de currículums con fluidez. Esto no solo ahorra tiempo, sino que puede reducir el proceso de contratación hasta un 50%.

Además, es capaz de analizar datos clave de los candidatos, como sus habilidades y competencias, para verificar si encajan con los requisitos del puesto. De este modo, los reclutadores se centran más en evaluar aspectos reales y conductuales, como la actitud o la capacidad de trabajar en equipo. A consecuencia de esto las empresas están adaptando sus políticas internas y buscan perfiles con mayor autonomía tecnológica y conocimientos en IA.

Influencia en la toma de decisiones inmediatas.

La IA ha revolucionado en la toma de decisiones empresariales por su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos, detectar patrones y prever resultados permite a las empresas a reaccionar de forma rápida ante cualquier inconveniente. Esto refleja un aumento de la eficiencia y la productividad, ya que los empleados pueden dedicar más tiempo a tareas estratégicas y creativas.

Por otro lado gracias al análisis predictivo los algoritmos de la IA pueden predecir el comportamiento del cliente, optimizar inventarios y gestionar riesgos, lo que conduce a decisiones empresariales perspicaces y dinámicas.

Influencia en los canales de distribución

En la logística y la cadena de suministro, la IA optimiza las redes de distribución:

• Optimización de rutas: Esta puede planificar rutas de transporte más eficientes, teniendo en cuenta factores como el trafico y el clima, lo que reduce el consumo de combustible y aumenta la velocidad de entrega.
• Gestión de inventario: El análisis predictivo de la IA permite a las empresas anticipar cambio en la demanda, minimizando la falta de existencias o el exceso de inventario y mejorando la resiliencia de la cadena de suministro.
• Experiencia del cliente: A mejorado la atención del cliente con chatbots permanentes y personalizando las experiencias, liberando a los comerciales para tareas más complejas.

Limitaciones y desafíos de la IA en el ámbito empresarial

A pesar del optimismo que rodea a la transformación digital, la integración de la IA en el tejido corporativo no esta exenta de fricciones. Para que una empresa sea realmente "inteligente", no basta con implementar tecnología, debe superar barreras estructurales, económicas y humanas que definen el éxito o el fracaso de esta transición.

La inteligencia artificial ofrece numerosas ventajas para las empresas, pero su implementación también implica afrontar diversos desafíos. Uno de los principales es la falta de comprensión sobre sus capacidades y limitaciones, debido a que muchas empresas no saben como aplicarla esta tecnología de forma eficaz, lo que dificulta su aprovechamiento. Por ello, resulta fundamental desarrollar una comprensión adecuada que permita utilizar la IA de manera estratégica. A esto se suma el elevado coste que puede suponer su adaptación, especialmente para las Pymes y medianas empresas, lo que hace necesario evaluar cuidadosamente los costes y el retorno de la inversión antes de su implementación.

Además, el uso de la IA plantea favorables restos en materia de protección de datos y privacidad, por lo que las empresas deben garantizar la seguridad de la información y el cumplimiento de la norma vigente, especialmente cuando se trabajan datos de clientes. La incorporación de esta tecnología puede generar un cambio cultural dentro de la organización, ya qué algunos empleados pueden percibirla como una amenaza para sus puestos de trabajo. Es esencial fomentar una cultura organizativa que entienda la IA como una herramienta de apoyo, capaz de mejorar el rendimiento y facilitar las tareas laborales.

Finalmente, si los algoritmos no se diseñan adecuadamente, existe el riesgo de recrear sesgos y practicas discriminatorias, lo que obliga a las empresas a desarrollar modeles de inteligencia artificial éticos, justos y responsables.

Impacto económico y laboral de la IA

La inteligencia artificial está produciendo una transformación profunda en la estructura económica y en el mercado laboral a escala global. Más allá de sus aplicaciones técnicas, su adopción generalizada afecta directamente a la productividad, los costes empresariales, la organización del trabajo y la configuración de nuevas profesiones. Este impacto genera oportunidades significativas, pero también plantea desafíos que requieren adaptación y regulación adecuadas.

Eficiencia y optimización de procesos

La inteligencia artificial permite ejecutar tareas de forma más rápida y con un menor margen de error, especialmente en procesos repetitivos o basados en el análisis de grandes volúmenes de datos. Gracias a la automatización y al uso de modelos predictivos, se agilizan los flujos de trabajo, se reducen los tiempos de espera y se optimiza el uso de recursos. Como resultado, empresas y administraciones públicas incrementan su productividad y capacidad de respuesta en entornos cada vez más competitivos.

Ahorro de costes y mejora de la competitividad

La automatización de procesos impulsada por la IA genera una disminución significativa de los costes operativos. En sectores como la logística, la manufactura o la atención al cliente, los sistemas inteligentes reducen gastos asociados a tareas manuales, formación, supervisión y mantenimiento. Además, la capacidad de anticipar fallos, prever la demanda o detectar ineficiencias contribuye a minimizar pérdidas económicas y a mejorar la planificación financiera, reforzando la competitividad empresarial.

Reducción y transformación del empleo

La incorporación de sistemas inteligentes permite asumir funciones rutinarias que anteriormente requerían una intervención humana constante. Esta sustitución parcial de tareas reduce la necesidad de personal dedicado a labores mecánicas o administrativas, lo que plantea importantes retos laborales y sociales. Sin embargo, este proceso no implica necesariamente la desaparición del empleo, sino una transformación del mismo, orientándolo hacia tareas de mayor valor añadido que requieren creatividad, supervisión, toma de decisiones y pensamiento crítico.

Aparición de nuevas profesiones y perfiles especializados

Paralelamente a la automatización, la expansión de la inteligencia artificial impulsa la creación de nuevos perfiles profesionales. Aumenta la demanda de especialistas en ciencia de datos, ingeniería de inteligencia artificial, ética algorítmica, auditoría de sistemas automatizados, análisis predictivo y supervisión de modelos de IA. Estas nuevas profesiones reflejan una reconfiguración del mercado laboral, en la que la colaboración entre humanos y sistemas inteligentes se convierte en un elemento central de la innovación y el desarrollo económico.

Problemas y debates de la IA

Regulación de la Inteligencia Artificial

El desarrollo acelerado de la inteligencia artificial ha generado la necesidad de establecer marcos regulatorios que garanticen un uso ético, seguro y responsable de estas tecnologías. Esta regulación busca proteger los derechos fundamentales, evitar abusos y reducir riesgos sociales, económicos y éticos derivados de su implementación.

Sin embargo, regular la IA supone todo un desafío ya que una regulación excesiva frena la innovación, aumentando así los costes de desarrollo y provoca una fuga de talento y de proyectos emergentes (startups) hacia regiones con normativas más flexibles. En este sentido, la Unión Europea destaca por adoptar uno de los marcos regulatorios más estrictos a nivel global, lo que puede situarla en una posición de desventaja competitiva y favorecer una dependencia tecnológica externa.

Por otro lado, una regulación demasiado laxa permite un desarrollo más rápido de la IA, pero trae problemas como la falta de transparencia, la explotación masiva de datos personales o el uso de automatizaciones en ámbitos sensibles sin supervisión ( financiero, ciberseguridad...etc.). Por lo tanto, el objetivo es acoger un marco regulatorio eficaz pero que no suprima la innovación, sino que la impulse, y consiga proteger a los usuarios.

La posible burbuja de la Inteligencia Artificial

En los últimos años, la inteligencia artificial ha experimentado un crecimiento exponencial causado por una gran expectación social y empresarial y una inversión generalizada de capital en esta tecnología. Estos y otros rasgos han llevado a los expertos a plantear la posibilidad de una burbuja tecnológica, caracterizada por la sobrevaloración de proyectos, empresas y aplicaciones que no suelen contar con un valor real proporcional a las expectativas generadas.

Uno de los factores que alimenta esta situación es el uso inflacionario del término “inteligencia artificial” como reclamo comercial, como pasaba en el año 2000 con el término ".com". Además, existen muchas empresas valoradas en miles de millones que tienen unos beneficios ridículos o nulos en comparación al capital que levantan en rondas de inversión; lo que recuerda a otras burbujas tecnológicas como la de principios de siglo.

Lo que advierten los expertos no es la desaparición de la IA como tecnología, pues esta sí que tiene un valor intrínseco muy alto, sino de la posibilidad de una corrección drástica del mercado que se lleve consigo a la mayoría de empresas sobrevaloradas, reconfigurando así el sector.

La superinteligencia artificial y la IA general: el debate actual

La superinteligencia artificial es la hipótesis que consiste en la existencia de sistemas capaces de superar ampliamente la inteligencia humana en la gran mayoría de campos y además mejorar de forma autónoma. Aunque no se considera un riesgo inmediato, este escenario ha generado un acalorado debate en el ámbito académico, tecnológico y filosófico.

Responsables de empresas líderes en el desarrollo de IA (OpenAI, Google DeepMind o Anthropic) han advertido públicamente sobre la necesidad de investigar la seguridad, la alineación de objetivos y la gobernanza de sistemas cada vez más avanzados. Estas advertencias no parten de la base de una superinteligencia inminente, sino de reconocer que el progreso tecnológico puede ser rápido y difícil de controlar. Por esto, la superinteligencia se aborda con cautela, evitando alarmismos y entendiéndose como algo sobre lo que reflexionar a largo plazo.

Transparencia, explicabilidad y confianza en la IA

Uno de los principales desafíos actuales de la inteligencia artificial es la falta de transparencia en el funcionamiento de muchos de sus modelos, especialmente aquellos basados en técnicas de deep learning. Aunque estos sistemas pueden alcanzar niveles muy altos de precisión, en numerosos casos no resulta posible comprender con claridad cómo se ha llegado a una determinada decisión. Este fenómeno es conocido como el problema de la caja negra.

El problema de la “caja negra”

Los modelos de inteligencia artificial más avanzados procesan la información a través de millones de parámetros internos, lo que dificulta la interpretación de sus resultados incluso para los propios desarrolladores. Esta opacidad plantea un problema relevante cuando las decisiones automatizadas tienen consecuencias directas sobre las personas, como en el ámbito sanitario, financiero, judicial o educativo. En estos contextos, no basta con que una decisión sea eficaz; debe ser comprensible, justificable y verificable.

La IA explicable (XAI) como respuesta

Ante esta problemática surge el concepto de inteligencia artificial explicable (Explainable Artificial Intelligence, XAI), cuyo objetivo es desarrollar sistemas capaces de ofrecer explicaciones claras y comprensibles sobre su funcionamiento y sus decisiones. La explicabilidad permite identificar errores, detectar sesgos en los datos, mejorar la supervisión humana y aumentar la confianza de los usuarios en los sistemas automatizados.

Además, la XAI facilita la rendición de cuentas, ya que permite analizar por qué un sistema ha tomado una determinada decisión y quién es responsable en caso de fallo. Este aspecto resulta esencial en sectores regulados, donde la trazabilidad y la responsabilidad legal son requisitos fundamentales.

Transparencia, ética y regulación

Desde una perspectiva ética y legal, la transparencia en la inteligencia artificial se ha convertido en un elemento clave para proteger derechos fundamentales como la igualdad, la no discriminación y la privacidad. La posibilidad de impugnar decisiones automatizadas o de exigir explicaciones claras refuerza la posición del ser humano frente a sistemas cada vez más complejos.

En este sentido, los marcos regulatorios actuales tienden a exigir mayores niveles de control humano y explicabilidad, especialmente en sistemas considerados de alto riesgo. No obstante, el reto consiste en encontrar un equilibrio entre garantizar la seguridad y la transparencia sin frenar la innovación tecnológica.

Confianza como base del futuro de la IA

El éxito y la aceptación social de la inteligencia artificial no dependen únicamente de su capacidad técnica, sino de la confianza que genere en usuarios, instituciones y ciudadanos. Esta confianza solo puede construirse mediante sistemas transparentes, explicables y alineados con valores éticos y sociales. Por ello, la integración responsable de la IA exige no solo avances tecnológicos, sino también un compromiso firme con la comprensión, el control y la supervisión humana.

La IA en el ámbito educativo

A mediados de la década de 1970, cuando comenzaron a introducirse las calculadoras en las aulas, la comunidad educativa se dividió en dos grandes corrientes de opinión. Por un lado, quienes defendían que la calculadora debía convertirse en una herramienta habitual —e incluso imprescindible— en la enseñanza. Por otro, quienes advertían del riesgo de que su uso perjudicara el aprendizaje matemático, al reducir la necesidad de realizar cálculos mentales o comprender los procedimientos en profundidad. Este debate se prolongó durante años, especialmente a lo largo de la década de 1980. Sin embargo, estudios posteriores mostraron que la calculadora no deterioró el aprendizaje matemático, sino que transformó la forma de enseñar y permitió dedicar más atención a la resolución de problemas y al razonamiento matemático.

La analogía con la preocupación actual sobre el impacto de la inteligencia artificial en el aprendizaje resulta evidente, aunque existen diferencias importantes. En primer lugar, la adopción de la calculadora fue progresiva —entre otros motivos, por su coste—, lo que permitió a docentes e instituciones ir adaptando sus métodos educativos. En cambio, el acceso a herramientas de inteligencia artificial está siendo mucho más rápido y generalizado. En segundo lugar, la calculadora afectaba de manera directa principalmente a la enseñanza de las matemáticas, mientras que la inteligencia artificial tiene el potencial de influir en prácticamente todas las áreas del conocimiento y en todos los niveles educativos.

Beneficios y riesgos potenciales

Si la inteligencia artificial es capaz de realizar con eficacia tareas como la redacción de borradores, la síntesis de información, la corrección de textos, la búsqueda de referencias o el acompañamiento durante el proceso de trabajo intelectual, entonces los estudiantes y profesionales pueden beneficiarse de ello centrándose en actividades de mayor valor cognitivo, como el análisis crítico o la evaluación de la información. En términos sencillos, el “entregable” que generamos —es decir, el valor que producimos— depende del conocimiento que poseemos, de la información disponible y del tiempo que dedicamos a convertirla en algo útil. Tanto el conocimiento como el tiempo son recursos limitados; sin embargo, la inteligencia artificial proporciona acceso rápido y ordenado a cantidades casi ilimitadas de información. De este modo, el aumento simultáneo de la eficiencia (al invertir menos tiempo en tareas mecánicas) y de los recursos informativos disponibles debería traducirse en una mejora significativa de la calidad de los resultados producidos. El potencial de la IA en este sentido es considerable y difícilmente puede ser ignorado únicamente por temor a sus posibles efectos negativos.

Sin embargo, todo este potencial solo puede aprovecharse plenamente si existe una dirección humana clara, basada en el pensamiento crítico. Este no surge de forma espontánea, sino que se desarrolla mediante la aplicación práctica de la información y el conocimiento a lo largo del tiempo, utilizando diferentes estrategias de aprendizaje activo. Si el uso de la inteligencia artificial reduce la necesidad de ejercitar estas competencias, podríamos encontrarnos ante una paradoja: una herramienta con enorme capacidad para potenciar el conocimiento, pero que, al mismo tiempo, debilita las habilidades necesarias para utilizarla de forma adecuada.

En la fase actual, el uso de la IA está generando beneficios significativos porque muchas de las personas que la emplean han desarrollado previamente una base sólida de pensamiento crítico sin depender de estas tecnologías. Sin embargo, si con el tiempo la IA sustituyera de forma sistemática los procesos de razonamiento y análisis durante la educación, podría aparecer una generación de usuarios que, aun teniendo acceso a herramientas muy avanzadas, careciera de las competencias necesarias para dirigirlas eficazmente. En ese escenario, la calidad global de los resultados podría estancarse —o incluso disminuir— al faltar la guía humana que convierte la información en conocimiento valioso.

El potencial de la inteligencia artificial para mejorar el aprendizaje es enorme, pero también lo son los riesgos asociados a un uso inadecuado. Por este motivo, es en el ámbito educativo donde deben diseñarse los mecanismos que permitan aprovechar sus ventajas mientras se minimizan sus efectos negativos. Resulta fundamental analizar cómo influye la IA en los procesos de aprendizaje y establecer estrategias que refuercen el desarrollo del pensamiento crítico y de las competencias básicas, en lugar de favorecer su debilitamiento por falta de uso.

Líneas de actuación para maximizar beneficios y minimizar los inconvenientes

Este trabajo debe comenzar de manera inmediata. Tal y como señala Ethan Mollick en su libro Co-Intelligence: Living and Working with AI, la situación es comparable a la introducción de la calculadora en la educación:

“De igual modo que las calculadoras no reemplazaron la necesidad de aprender matemáticas, la IA no reemplazará la necesidad de aprender a escribir y pensar de manera crítica. Puede que tardemos en resolverlo, pero lo haremos. De hecho, debemos hacerlo: es demasiado tarde para devolver al genio al interior de la botella”.

La cuestión, por tanto, no es si debemos integrar la inteligencia artificial en los procesos educativos, sino cómo hacerlo de manera que refuerce —y no debilite— las capacidades intelectuales fundamentales.

De este modo, surgen dos líneas de actuación prioritarias. En primer lugar, evitar que el uso de la inteligencia artificial en el ámbito educativo dificulte el desarrollo del pensamiento crítico y de las competencias intelectuales básicas. En segundo lugar, formar a los estudiantes para que utilicen la IA de manera consciente y estratégica, aprovechando su potencial para mejorar la eficiencia del aprendizaje y la calidad de los resultados.

Para proteger y reforzar el desarrollo del pensamiento crítico y de las competencias básicas, es necesario diseñar mecanismos que garanticen que estas habilidades se ejerciten principalmente en el aula y no únicamente en el trabajo individual realizado en casa. En el modelo tradicional, el profesor explica los contenidos durante la clase y el alumnado los aplica posteriormente mediante tareas o deberes. Sin embargo, en un contexto en el que la inteligencia artificial puede realizar gran parte de ese trabajo por el estudiante, existe el riesgo de que los deberes se conviertan en una simple delegación de tareas a la IA, lo que Mollick denomina “el apocalipsis de los deberes” .

Una alternativa es la denominada “clase invertida” o flipped classroom, popularizada por Bergmann y Sams (2012) . En este enfoque, los contenidos teóricos se estudian previamente en casa —incluso con apoyo de herramientas de inteligencia artificial—, mientras que el tiempo de aula se dedica a actividades prácticas, debates, resolución de problemas y trabajo guiado. De este modo, el espacio educativo presencial se convierte en el lugar principal para entrenar el razonamiento, la discusión y el pensamiento crítico, en lugar de delegar estas tareas en el ámbito doméstico, donde el uso pasivo de la IA resulta más probable.

Por otro lado, la inteligencia artificial puede emplearse como una herramienta de gran valor para potenciar el aprendizaje individual. Utilizada como una especie de “profesor particular”, la IA ofrece acceso a una fuente de información casi ilimitada, permite adaptar los contenidos al ritmo y nivel de cada estudiante, ayuda a diseñar planes de estudio personalizados, genera ejercicios específicos y proporciona retroalimentación inmediata. La IA no sustituye al docente, pero sí puede convertirse en un apoyo que permita al alumnado aprender de forma más eficiente y desarrollar experiencias educativas más ajustadas a sus necesidades.

El profesorado en "la enseñanza con IA"

En este sentido, el papel del profesorado resulta fundamental. Los docentes deben guiar al alumnado en el uso adecuado de la inteligencia artificial para crear experiencias de aprendizaje personalizadas, obtener el máximo beneficio académico, cuestionar y contrastar la información y aplicar el pensamiento crítico. De este modo, la IA se convierte en una herramienta para generar conocimiento real y significativo, al ritmo y nivel que cada estudiante necesita.

Lejos de sustituir al profesorado, la incorporación de la inteligencia artificial en las aulas refuerza y hace aún más valiosa su labor. Los docentes pasan a desempeñar un papel clave como mediadores y orientadores del proceso educativo, ayudando a los estudiantes a desarrollar las competencias necesarias para aprovechar el potencial de la IA sin caer en usos que empobrezcan el aprendizaje.

La tentación de recurrir a atajos siempre ha existido. Incluso antes de la expansión de la IA generativa, ya se documentaba la existencia de servicios de redacción académica realizados por terceros en diversos países, incluyendo miles de personas dedicadas profesionalmente a esta actividad . Sin embargo, una educación centrada en la curiosidad, la honestidad intelectual y la búsqueda de la verdad puede contribuir a que el alumnado utilice estas herramientas para mejorar su formación y crecimiento personal, en lugar de alejarse de los valores esenciales del conocimiento.

Como recordaba el personaje de Ted Lasso: “Be curious, not judgmental”. La curiosidad, guiada por el pensamiento crítico y la ética, puede ser el mejor punto de partida para integrar la inteligencia artificial en el aprendizaje.

Conclusión

La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una de las tecnologías más transformadoras de la actualidad, con un impacto profundo en la economía, el mercado laboral, la educación y la forma en que interactuamos con la información. Su capacidad para automatizar tareas, analizar grandes volúmenes de datos y apoyar la toma de decisiones ofrece importantes mejoras en eficiencia, productividad y personalización de servicios en múltiples sectores.

No obstante, este potencial va acompañado de desafíos significativos. La transformación del empleo, el elevado consumo energético, la pérdida de privacidad, la posible concentración de poder tecnológico y la falta de transparencia en algunos sistemas plantean riesgos económicos, sociales y éticos que no pueden ser ignorados. En este contexto, resulta fundamental avanzar hacia modelos de inteligencia artificial más transparentes y comprensibles, que permitan generar confianza, facilitar la supervisión humana y garantizar la rendición de cuentas.

Asimismo, el ámbito educativo desempeña un papel clave en la integración responsable de la inteligencia artificial. La IA puede convertirse en una herramienta de gran valor para mejorar el aprendizaje y optimizar el tiempo dedicado a tareas de bajo valor cognitivo, siempre que se utilice como complemento y no como sustituto del pensamiento crítico. La formación de estudiantes capaces de comprender, cuestionar y dirigir estas tecnologías será determinante para su uso ético y eficaz en el futuro.

En definitiva, la inteligencia artificial no debe entenderse únicamente como un avance técnico, sino como un fenómeno social que exige regulación, educación y responsabilidad. Solo a través de una colaboración equilibrada entre seres humanos y sistemas inteligentes será posible aprovechar sus beneficios y minimizar sus consecuencias no deseadas, asegurando que su desarrollo contribuya al bienestar colectivo y al progreso sostenible de la sociedad.

Referencias

Otras referencias

• Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4ª ed.). Pearson.
• LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep Learning. Nature.
• Silver, D., et al. (2016). Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks. Nature.
• Google. (5 de junio de 2025). Google Cloud. Obtenido de cloud.google.com: https://cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=es-419
• Jamali, L. (2025, 15 de octubre). Cuáles son las señales de que existe una burbuja financiera con la IA y los riesgos que conlleva. BBC News Mundo.https://www.bbc.com/mundo/articles/cd67ql0y03yo

• Euronews. (2025, 6 de diciembre). Informe advierte del peligro de la superinteligencia artificial y la necesidad de regulación de la IA. Euronews Next.https://es.euronews.com/next/2025/12/06/informe-peligro-superinteligencia-regulacion-ia
• Benett, A., (2025). “IA para principiantes”. Ed.: Global Ink Publishing.
• DOUE núm. 1689, de 12 de julio de 2024, páginas 1 a 144 (144 págs.)
• Melo, G., (2024). “Impacto ambiental de la Inteligencia Artificial: Consumo energético y sostenibilidad” en Perfecta Energía. https://perfectaenergia.com/impacto-ambiental-de-la-inteligencia-artificial/ consultado el 27 de diciembre de 2025.
• Novaluz Energía (2025). “¿Por qué consume tanta energía la IA?: Razones y consecuencias” https://novaluz.es/por-que-consume-tanta-energia-la-inteligencia-artificial/ consultado el 27 de diciembre de 2025.