Incorporación acelerada de inteligencia artificial generativa plantea desafíos para investigación y docencia
Especialistas coinciden en la necesidad de comprender críticamente los alcances y límites de las tecnologías de IA desde una perspectiva interdisciplinaria.
La incorporación acelerada de la inteligencia artificial generativa en los espacios universitarios y científicos está planteando nuevos desafíos para la investigación, la docencia y la difusión del conocimiento.
Es fundamental comprender los alcances y límites de estas tecnologías desde una perspectiva crítica, ética e interdisciplinaria, según coincidieron especialistas en el tema. Esta comprensión es crucial para abordar los desafíos que plantea la IA en diferentes ámbitos.
El uso de la inteligencia artificial en las aulas no es el problema principal, sino más bien la forma en que se integran estas herramientas en la educación y su impacto en la sociedad. Según Luis Josué Lugo Sánchez, investigador del Centro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades, el verdadero riesgo no es el uso per se, sino quedarse en la quietud ante las transformaciones que están ocurriendo.
La percepción generalizada de que el desarrollo tecnológico es inevitable para beneficiar a grandes empresas del norte global es solo una parte del problema. Las desigualdades, los modelos económicos y las prácticas socioculturales también juegan un papel importante en la inclusión de estas tecnologías y deben formar parte de la conversación que se debe tener sobre el tema.
La llegada de la inteligencia artificial (IA) en México no ha logrado reducir las desigualdades en el acceso y uso de estas tecnologías, sino que pueden adquirir nuevas dimensiones.
De hecho, en regiones como América Latina, donde se adoptan las tecnologías de manera informal, las desigualdades aumentan. Esto se debe a la falta de formación de capacidades adecuadas para utilizar críticamente estas herramientas.
Según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2025, el talento humano avanzado en México es apenas del 10.7%. Por otro lado, las iniciativas ciudadanas con impacto gubernamental que se apropian de la IA alcanzan únicamente el 58%.
La falta de competencias cognitivas y no instrumentales para comprender y utilizar críticamente la IA es un problema importante en México. Es necesario desarrollar nuevas habilidades que permitan aprovechar al máximo las posibilidades de estas tecnologías.
El debate sobre los efectos de la IA en actividades como la docencia y la investigación es complejo y requiere un análisis caso por caso para evitar discursos excesivamente optimistas o pesimistas.
El uso de la inteligencia artificial (IA) en la universidad tiene implicaciones que van más allá de su prohibición, según el coordinador del Laboratorio de Análisis de Organizaciones y Movimientos Sociales del CEIICH.
Es fundamental promover un uso ético y consciente de las tecnologías de IA, no rechazarlas en su totalidad. El libro propone una alfabetización metodológica que permita a los académicos comprender cómo utilizar estas herramientas de manera efectiva.
El impacto de la IA alcanza diferentes funciones dentro de la universidad, como la docencia, la investigación y la difusión de la cultura. Por lo tanto, es necesario actualizar los planes de estudio para incluir el uso responsable de las tecnologías de IA.
La capacidad de las personas para formular preguntas, interpretar información y tomar decisiones frente a los sistemas de IA es un reto central que debe ser abordado, ya que la automatización puede llevar a una pérdida de habilidades fundamentales en el proceso académico.
La propuesta del libro consiste en pasar del uso indiscriminado de las tecnologías de inteligencia artificial hacia una apropiación crítica, que implica considerar la pregunta que se formula, cómo se plantea y desde qué posición se hace.
El investigador sugiere implementar el concepto de prompting crítico, que es una práctica consciente en la que quien utiliza herramientas de inteligencia artificial piensa cuidadosamente en su uso. Esto no significa reemplazar la lectura, el análisis crítico ni el trabajo de campo con la automatización.
La discusión sobre la inteligencia artificial en las universidades debe ir más allá de determinar si se utiliza o no; es necesario construir condiciones para una apropiación crítica y ética. Para lograr esto, es fundamental recuperar el aula como un espacio de encuentro, diálogo y aprendizaje colectivo.
Datos basados en información reportada originalmente por Gaceta UNAM.
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