Antecedentes sobre Trabajo Académico e Inteligencia Artificial

Problematizar históricamente las inteligencias artificiales no es una tarea sencilla. Su multiplicidad y aspectos distintos, además de su amplio campo de aplicación y su proliferación, nos dan un amplio abanico de definiciones diversas (Ponce et al., 2014).

Las IAs se fueron construyendo a base de otras diversas áreas del conocimiento, tales como filosofía (ideas mecanicistas de la mente humana funcionando en base a conocimiento codificado), matemáticas (certeza lógica, cálculos, razonamiento a través de algoritmos), psicología (ideas cognitivistas y conductistas sobre el procesamiento de información), computación (modelado cognitivo a través de analogías computacionales), lingüística (representación del conocimiento), economía (toma de decisiones en base a pérdida o ganancia de rendimiento) y teniendo una gran relación con el concepto de las ciencias y tecnologías de la comunicación, como polo tecnológico de estas (Varela, 1988). 

Históricamente, las IA han surgido conceptualmente desde la ciencia ficción hasta las ciencias, con sus orígenes situados durante mediados del siglo XX con el Perceptrón de Rossenblatt (un sistema visual de reconocimiento de patrones) y con los trabajos de Alan Turing sobre las “máquinas inteligentes” a partir del test de Turing. Posterior a esto, los avances de Alan Newell y Herbert Simon en la creación del programa “General Problem Solver”, el desarrollo del lenguaje de programación simbólica LISP de McCarthy, y los avances de Arthur Samuel, al desarrollar un juego de damas con un sistema de retroalimentación basado en el aprendizaje de experiencias previas, fueron todos hitos importantes en el avance y perfeccionamiento de las inteligencia artificial artificiales primitiva.

Los usos de la IA que conocemos hoy están anclados al concepto de las inteligencias artificiales generativas, las cuales pueden ser definidas como “una rama de la inteligencia artificial (IA) que se refiere a la generación de contenido original (texto, imágenes, video,sonido) a partir de datos que ya existen y en respuesta a comandos o indicaciones” (Lim et al., 2023).

Es necesario situar las IAs hoy desde el ámbito político, ya que bajo el presente modo de producción es necesario problematizar las formas en que la eficiencia y eficacia de la producción en masa afectan también a los usos que le damos hoy (y daremos en el futuro) a las herramientas que nos entrega la IA. Como herramienta situada bajo un sistema de producción particular, la IA “está preparada para transformar las industrias, remodelando la fuerza laboral y las estructuras sociales” (Miah, 2024), considerando esto, es necesario dimensionar las implicancias económicas y políticas que trae la implementación de las IA en distintos ámbitos de nuestra vida, inaugurando “una revolución en nuestra cotidianidad que todavía no está muy claro hacia qué direcciones apuntará” (Tirado, FJ. comunicación personal, 06 de mayo 2025).

Se debe destacar también la influencia de distintos gobiernos en el crecimiento y el estudio de las inteligencias artificiales durante la década de 1980 en adelante, con gobiernos tales como los de Japón y Estados Unidos fomentaron la creación de proyectos para potenciar la construcción de modelos y computadoras inteligentes que impulsaran las aplicaciones de las inteligencias artificiales, se destacan proyectos como “Quinta generación” y  “Microelectronics and Computer Technology Corporation”, en Japón y Estados Unidos respectivamente (Bailón delgado, 2014). Entre periodos fructíferos y crisis (tales como el invierno de la IA, periodo de crisis en empresas relacionadas al desarrollo de las inteligencias artificiales que tuvo efectos económicos graves en gran parte de las empresas involucradas), poco a poco la inteligencia artificial fue asentándose como ciencia, al mismo tiempo que como industria.

Es posible hallar una masificación de las IA en el ámbito de seguridad gubernamental desde el año 2012 en adelante, formalizada en estrategias nacionales de paises tales como Estados Unidos, Alemania, Sudáfrica y Rusia, como un incentivo al desarrollo de la economía digital e industrial de estas naciones (Popkova & Sergi, 2020).

Al llevar esta problemática al territorio académico (como busca hacer el presente proyecto de investigación) es importante tener en cuenta cómo la educación ha sido afectada por avances tecnológicos previos, además de saber reconocer que la gran mayoría de implementaciones de estas tecnologías tales como proyectores digitales, pizarras interactivas, sistemas de aprendizaje en línea, material digital interactivo, entre otros recursos han funcionado como mejoras en la eficiencia y eficacia de los procesos de aprendizaje, por lo que el principal enfoque a adoptar es hacia el desarrollo de habilidades relacionadas a estos recursos como herramientas de apoyo en el aprendizaje (Baldrich, 2024).

Es posible concluir que la discusión relativa a las Inteligencias Artificiales y su implementación en diferentes aspectos de la vida es una problemática cuyas raíces podemos rastrear desde hace varias décadas, y que con el desarrollo tecnológico exponencial que se vive en el presente, está más vigente que nunca.

Referencias

Bailón Delgado, D. H. (2014). Resumen#3: Historia de la Inteligencia Artificial. [Tesis] https://dayuia6toinfor.wordpress.com/wp-content/uploads/2014/10/resumen-tema-3-historia-de-la-ia1.pdf

Baldrich, K. et al. (2024). La Inteligencia Artificial y su impacto en la alfabetización académica: una revisión sistemática. Revista Educatio Siglo XXI, 42(3), 53-74. https://revistas.um.es/educatio/article/view/609591/369481

MIAH, M. (2024). Unveiling the Evolutionary Impact of Artificial Intelligence on the Workforce. Informatica Economică, 28(1), 39-56. https://www.revistaie.ase.ro/content/109/04%20-%20miah.pdf

Lim, W.M., Gunasekara, A., Pallant, J.L., Pallant, J.I., & Pechenkina, E. (2023), “Generative AI and the Future of Education: Ragnarök or reformation? A paradoxical perspective from management educators”. The International Journal of Management Education, vol. 21, núm. 2.

Ponce Gallegos, J. C. et al. (2014). Inteligencia Artificial (1a ed.). LATIn. https://rephip.unr.edu.ar/server/api/core/bitstreams/bb5e5b0c-01b6-482c-a3a4-a469f994c92b/content

Popkova, E. G., & Sergi, B. S. (2020). Artificial Intelligence: Anthropogenic Nature vs. Social Origin (Vol. 1100). Springer. https://content.e-bookshelf.de/media/reading/L-13480356-3e922447d1.pdf

Varela, F. (1988) Conocer. Las ciencias cognitivas. Tendencias y perspectivas. Cartografía de las ideas actuales. Gedisa.