¿El uso de IAs ha cambiado la producción del conocimiento? Discusión & Análisis

Habiendo ya concluido con la revisión bibliográfica, es posible afirmar que la revolución tecnológica de las inteligencias artificiales generativas ya está produciendo grandes cambios en múltiples aspectos de nuestra vida social, muy evidenciables en el campo educativo y académico, por las múltiples instituciones que han aportado a la regulación de estas herramientas en estos ámbitos. 

Las herramientas de IA generativas representan un cambio significativo a la forma en que nos aproximamos al conocimiento en plena segunda década del siglo XXI, y en base a las fuentes teóricas revisadas ya se evidencia que están demandando de las instituciones de educación superior, que asuman un rol protagónico en la adaptación constante y el compromiso con la formación integral de los estudiantes, imperando en una alfabetización digital crítica que permita a los futuros profesionales aprovechar las oportunidades que brinda la IA. Para esto, es fundamental que las instituciones logren estas adaptaciones con acciones concretas, como por ejemplo: la revisión y actualización de sus planes de estudio, la capacitación del profesor en el uso pedagógico de la IA,  la creación de espacios de investigación y desarrollo en torno a esta temática, entre muchas otras posibilidades. 

Sin embargo, es crucial recordar que la IA debe complementar más no reemplazar la labor docente, funcionando como una herramienta que puede potenciar las capacidades humanas. Los profesores continúan siendo los principales agentes de transformación educativa, y su papel es fundamental para acompañar a los estudiantes en el desarrollo de habilidades como el pensamiento crítico, la creatividad y la colaboración, competencias cada vez más demandadas en un mundo cada vez más digitalizado. (Úsuga Pérez, 2024). Lo que invita a potenciar la formación docente en términos éticos y digitales, ya que será a través de esta preparación, que los profesionales podrán desarrollar marcos éticos consistentes y competencias tecnológicas para integrar el uso de la Inteligencia Artificial de forma crítica y reflexiva. 

Del mismo modo, se enfatiza en la urgencia de seguir desarrollando marcos reguladores que velen por la ética del contenido académico elaborado, considerando la importancia de los derechos de autor y la veracidad del material producido. Destacando e incentivando la discusión acerca de la autoría o coautoría de estas herramientas al ser utilizadas en la producción de papers o artículos en revistas científicas. Considerando además, que se corre el riesgo de atentar contra la integridad académica, al utilizar la IA generativa sin considerar la posibilidad de plagio y/o falsificación de resultados. Precisamente porque, en cuanto a esta problemática (del plagio intelectual) en un panorama académico post-IA generativas, no es seguro proponer una postura concreta o una predicción certera, ya que es una discusión en la que no se presenta suficiente avance teórico como para realizar afirmaciones responsables.

De manera preliminar, la UNESCO ha señalado el camino a seguir al proponer un marco normativo que garantice un uso ético y significativo de la tecnología en la educación. Por su parte Chile, como ya se ha mencionado en entregas anteriores, desde 2021 se ha encargado de profundizar en la creación e implementación de mecanismos regulatorios respecto a la IA, precisamente porque no es una herramienta neutral u objetiva, refleja las intenciones, sesgos y valores de quienes la diseñan y programan. Esto refleja un activo y necesario compromiso de regular y supervisar continuamente los modelos de IA generativa en aspectos educativos

Otro elemento a problematizar tiene que ver con las bases de datos desde las cuales distintos modelos de IA generativas tales como ChatGPT o DeepSeek recopilan información. El sesgo algorítmico, entendido como la predisposición sistemática surgida de modelos de IA a partir de datos de entrenamiento sesgados (Lopez & García, 2024) puede afectar en gran manera el contenido teórico en revisiones bibliográficas y conllevar a conclusiones incompletas o discriminatorias. 

Estos sesgos tienen una implicación crucial, y potenciales efectos a gran escala, en la producción de material académico en ciencias sociales, área del conocimiento donde es indispensable un aspecto crítico en el pensamiento (Madrid-Hincapié, 2018) y una conciencia plena de los sesgos para evitar conclusiones incompletas y generalizaciones. La automatización del conocimiento difícilmente resulta útil en materias comprensivas o críticas de las disciplinas en las ciencias sociales por lo que su uso debe ser crítico y prudente. 

Es importante que el fomento de las herramientas de IA sea acompañado por un uso responsable y un conocimiento pleno de las limitaciones que estas pueden presentar a la hora de escribir conclusiones en áreas del conocimiento concernientes a las ciencias sociales. Asimismo, es primordial incentivar el desarrollo contínuo, regulado y supervisado de los distintos modelos de IA generativa en materias éticas, con el fin de ofrecer una herramienta útil.

El futuro de la producción de conocimientos académicos deviene junto a un uso consciente, crítico y responsable de las herramientas que sean usadas para apoyar estos conocimientos, independiente del tipo de herramienta utilizada. En definitiva, la integración de la IA en la educación superior representa un desafío y una oportunidad sin precedentes, por lo que las instituciones que logren adaptarse a este nuevo escenario y puedan ofrecer una formación de calidad, basada en valores y principios éticos, estarán mejor preparadas para formar profesionales capaces de enfrentar los retos del futuro (Úsuga Pérez, 2024).

De La Cruz Leiva, J. L., Surárez Menéndez, E., García García, J. A., Ayerra Duesca, N., Herrero Tomás, N., Olmos Llorente, M., & Arteagabeitia Gonzalez, J. (2024). Nuevos Riesgos Laborales y Riesgos Emergentes en la Comunidad de Madrid. UGT Madrid. https://saludlaboralmadridugt.org/wp-content/uploads/2024/12/Estudio-de-nuevos-rie

López Martínez, F., & García Peña, J. H. (2024). IA y Sesgos: una visión alternativa expresada desde la ética y el derecho. Revista Iberoamericana de Derecho Informático, 1(15), 109-121. https://dialnet.unirioja.es/servlet

Madrid-Hincapié, J. M. (2018). Prácticas pedagógicas del docente de ciencias sociales para el desarrollo del pensamiento crítico y competencias ciudadanas en contextos de vulnerabilidad social. Revista Latinoamericana de Estudios Educativos, 14(1), 150-165. https://www.redalyc.org/journal/1341/134156702009/134156702009.pdf

Úsuga Pérez, D. (2024). Integración de la Inteligencia Artificial (IA) en el currículo: hacia un aprendizaje adaptativo y personalizado. Universidad de La Sabana. https://intellectum.unisabana.edu.co/handle/10818/63575