{"id":1145356,"date":"2026-08-31T12:10:20","date_gmt":"2026-08-31T10:10:20","guid":{"rendered":"https:\/\/eurecat.org\/?p=1145356"},"modified":"2026-08-31T16:25:56","modified_gmt":"2026-08-31T14:25:56","slug":"ciclo-opinion-una-vision-la-ia-eurecat-cuando-reto-es-relacion-maquina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eurecat.org\/es\/ciclo-opinion-una-vision-la-ia-eurecat-cuando-reto-es-relacion-maquina\/","title":{"rendered":"Ciclo de opini\u00f3n: Una visi\u00f3n de la IA, Eurecat – Cuando el reto es la relaci\u00f3n con la m\u00e1quina"},"content":{"rendered":"

La gran pregunta sobre la inteligencia artificial (IA) ha sido durante d\u00e9cadas hasta d\u00f3nde pod\u00edan llegar a hacer las m\u00e1quinas. La cuesti\u00f3n de la pr\u00f3xima d\u00e9cada es diferente. \u00bfQu\u00e9 est\u00e1 haciendo la IA con nosotros?<\/p>\n

Hasta hace poco, la relaci\u00f3n con los sistemas digitales era principalmente instrumental. Se introduc\u00eda una instrucci\u00f3n, se ejecutaba una tarea y se obten\u00eda un resultado. Actualmente, la irrupci\u00f3n de la IA, y en especial la generativa, est\u00e1 modificando esa l\u00f3gica. Ya no nos limitamos a utilizar herramientas, sino que conversamos con ellas, les pedimos consejo, delegamos procesos, exploramos ideas y recurrimos a ellas para aprender, crear o tomar decisiones.<\/p>\n

La IA empieza as\u00ed a actuar como interlocutor y asistente cognitivo. No significa que piense o decida como una persona, sino que interviene de manera cada vez m\u00e1s directa en actividades que forman parte del razonamiento humano. El reto deja de estar \u00fanicamente en lo que la m\u00e1quina es capaz de hacer y est\u00e1 virando hacia la relaci\u00f3n que construimos con ella.<\/p>\n

El cambio puede parecer gradual, pero transforma profundamente la naturaleza de la relaci\u00f3n entre personas y tecnolog\u00eda. Por ello, el concepto de IA de confianza necesita evolucionar. La investigaci\u00f3n en IA responsable se ha centrado, con raz\u00f3n, en cuestiones como la robustez, la explicabilidad, la privacidad, la transparencia o la mitigaci\u00f3n de sesgos. Todas ellas contin\u00faan siendo indispensables. Un sistema que no funciona de forma fiable, que no permite comprender m\u00ednimamente sus resultados o que produce efectos discriminatorios dif\u00edcilmente puede considerarse digno de confianza.<\/p>\n

Pero estas propiedades t\u00e9cnicas ya no son suficientes para describir el problema completo. La confianza tambi\u00e9n afecta a la informaci\u00f3n que recibimos y a nuestra capacidad para valorar su autenticidad. La generaci\u00f3n de contenidos sint\u00e9ticos cada vez m\u00e1s realistas cuestiona las nociones tradicionales de autor\u00eda, evidencia y legitimidad. Verificar la procedencia de la informaci\u00f3n, contextualizarla y preservar la credibilidad del conocimiento se ha convertido en una necesidad estrat\u00e9gica para la ciencia, las empresas, las instituciones y la sociedad en su conjunto.<\/p>\n

Sin embargo, existe una dimensi\u00f3n todav\u00eda menos explorada. La confianza no depende \u00fanicamente de las caracter\u00edsticas del sistema, sino tambi\u00e9n de la calidad de la interacci\u00f3n que la IA establece con las personas. Sabemos medir la precisi\u00f3n de un modelo. Podemos evaluar su rendimiento, su velocidad, su capacidad de generalizaci\u00f3n o su eficiencia computacional. Disponemos, adem\u00e1s, de metodolog\u00edas cada vez m\u00e1s maduras para analizar su robustez o detectar determinados sesgos. En cambio, apenas empezamos a formular preguntas sistem\u00e1ticas sobre c\u00f3mo la interacci\u00f3n continuada con estos sistemas puede influir en nuestras propias capacidades de razonamiento y decisi\u00f3n.<\/p>\n

La personalizaci\u00f3n constituye un buen ejemplo. Gran parte de la econom\u00eda digital se ha construido sobre la posibilidad de anticipar los intereses de cada usuario. Plataformas de contenidos, redes sociales, buscadores y comercios electr\u00f3nicos seleccionan qu\u00e9 informaci\u00f3n, productos o propuestas muestran a cada persona. Esta selecci\u00f3n resulta \u00fatil, puesto que reduce la sobrecarga informativa, facilita el descubrimiento y permite adaptar los servicios a necesidades concretas.\u00a0 La actual IA generativa lleva esta l\u00f3gica un paso m\u00e1s all\u00e1. Ya no se limita a clasificar o recomendar contenidos, sino que puede interpretar el contexto, conversar, reformular alternativas y producir respuestas espec\u00edficas para cada usuario. Su capacidad para personalizar la interacci\u00f3n es mucho mayor.<\/p>\n

La cuesti\u00f3n no es, por tanto, si la personalizaci\u00f3n es positiva o negativa. Planteada as\u00ed, la pregunta ser\u00eda demasiado simple. El verdadero reto consiste en determinar qu\u00e9 tipo de personalizaci\u00f3n interesa dise\u00f1ar. Y en este inter\u00e9s intervienen no pocos factores, ya que la interacci\u00f3n nunca es neutral. La interacci\u00f3n orientada por los objetivos que el sistema ha sido dise\u00f1ado para optimizar y esos objetivos influyen en la informaci\u00f3n que recibimos, las alternativas que consideramos y los comportamientos que reforzamos.<\/p>\n

\u00bfDebe un algoritmo intentar acertar siempre con aquello que ya sabemos que nos gusta? \u00bfO deber\u00eda introducir tambi\u00e9n perspectivas inesperadas, alternativas menos evidentes y espacios para la exploraci\u00f3n? \u00bfInteresa maximizar \u00fanicamente la satisfacci\u00f3n inmediata o preservar tambi\u00e9n la posibilidad de descubrir aquello que todav\u00eda no forma parte de nuestras preferencias? \u00bfDeben las recomendaciones maximizar el bien individual o el bien social colectivo? Estas preguntas no pertenecen exclusivamente a la filosof\u00eda o a la \u00e9tica. Tambi\u00e9n deben abordarse desde el \u00e1mbito cient\u00edfico-tecnol\u00f3gico.<\/p>\n

Es necesario estudiar, por ejemplo, si existe un equilibrio \u00f3ptimo entre relevancia y diversidad; analizar c\u00f3mo cambia la conducta de exploraci\u00f3n de los usuarios ante distintos sistemas de recomendaci\u00f3n, o evaluar si determinadas formas de interacci\u00f3n ampl\u00edan o reducen la variedad de informaci\u00f3n considerada antes de tomar una decisi\u00f3n. Tambi\u00e9n es necesario investigar c\u00f3mo influyen los sistemas personalizados en la evoluci\u00f3n de las preferencias a lo largo del tiempo. No se trata de afirmar que la hiperpersonalizaci\u00f3n est\u00e9 reduciendo necesariamente la autonom\u00eda, la creatividad o la diversidad cultural. Hoy no existe una respuesta general que permita sostenerlo. Se trata de reconocer que, dada la escala y la intensidad de estas interacciones, su impacto merece ser investigado con el mismo rigor con el que se estudian otras propiedades de la IA.<\/p>\n

La creatividad plantea interrogantes similares, pues los sistemas generativos pueden producir textos, im\u00e1genes, m\u00fasica o dise\u00f1os t\u00e9cnicamente sofisticados. Tambi\u00e9n pueden ampliar el acceso a herramientas creativas y facilitar que m\u00e1s personas materialicen sus ideas. Pero los modelos aprenden, por definici\u00f3n, a partir de grandes cantidades de contenido existente y generan resultados apoy\u00e1ndose en regularidades estad\u00edsticas.<\/p>\n

Conviene preguntarse qu\u00e9 ocurre cuando una parte creciente de la producci\u00f3n cultural se basa en sistemas entrenados sobre patrones previos y optimizados para satisfacer preferencias conocidas. \u00bfFavorecer\u00e1n una mayor diversidad creativa al reducir las barreras de entrada? \u00bfO tender\u00e1n a reforzar estilos, estructuras y soluciones que ya han demostrado ser aceptadas? \u00bfAparecer\u00e1 una forma de perfecci\u00f3n promedio, producciones t\u00e9cnicamente impecables, inmediatamente reconocibles, pero progresivamente menos singulares? En resumen \u00bfC\u00f3mo afectar\u00e1 al proceso creativo y cual ser\u00e1 nuestra apreciaci\u00f3n de esta nueva forma de creaci\u00f3n?<\/p>\n

No hay una respuesta \u00fanica ni predeterminada. Precisamente por eso resulta necesario abordar la cuesti\u00f3n evitando tanto el alarmismo como el entusiasmo acr\u00edtico.<\/p>\n

La historia de la innovaci\u00f3n muestra que la creatividad no depende \u00fanicamente de la capacidad de producir resultados correctos. Tambi\u00e9n necesita fricci\u00f3n, sorpresa, contradicci\u00f3n, error y encuentros inesperados. Si los sistemas inteligentes intervienen cada vez m\u00e1s en los procesos de b\u00fasqueda, selecci\u00f3n y creaci\u00f3n, el dise\u00f1o de esas interacciones deber\u00eda considerar no solo la eficiencia, sino tambi\u00e9n su capacidad para mantener abiertos esos espacios. Esta perspectiva ampl\u00eda el significado de una inteligencia artificial centrada en las personas. No basta con minimizar da\u00f1os o cumplir requisitos normativos. Tambi\u00e9n es necesario orientar el desarrollo tecnol\u00f3gico hacia el progreso humano y preguntarse qu\u00e9 capacidades se pretende preservar, o incluso reforzar, mediante su adopci\u00f3n.<\/p>\n

La autonom\u00eda, en este sentido, no significa rechazar la asistencia algor\u00edtmica ni reservar todas las decisiones a las personas. Significa conservar la capacidad de comprender las alternativas relevantes, contrastar perspectivas, modificar las propias preferencias y decidir con un criterio que no haya sido delimitado de manera invisible por una IA.<\/p>\n

Por eso, la siguiente frontera de la IA de confianza puede consistir en evaluar no solo el rendimiento de los modelos, sino tambi\u00e9n el rendimiento de la relaci\u00f3n entre modelos y personas. Junto a m\u00e9tricas de precisi\u00f3n, robustez o eficiencia, ser\u00e1 necesario explorar indicadores que permitan estudiar la diversidad de informaci\u00f3n considerada, la capacidad de descubrimiento del usuario, la evoluci\u00f3n de las preferencias o el mantenimiento del juicio cr\u00edtico. No para reducir la complejidad humana a una cifra, sino para disponer de evidencias que permitan dise\u00f1ar mejores sistemas.<\/strong><\/p>\n

\u00c9sta nueva frontera plantea una agenda cient\u00edfica exigente. Comprender c\u00f3mo la IA influye en nuestra autonom\u00eda, creatividad y capacidad\u00a0de decisi\u00f3n obliga a incorporar tambi\u00e9n ciencias sociales, psicolog\u00eda cognitiva, \u00e9tica en cada punto del dise\u00f1o. Tambi\u00e9n exige trabajar fuera del laboratorio. Sus efectos solo pueden evaluarse plenamente all\u00ed donde la tecnolog\u00eda se incorpora a procesos reales, interact\u00faa de forma continuada con las personas y transforma pr\u00e1cticas profesionales, organizativas y sociales.<\/p>\n

Convertir esta agenda en conocimiento aplicable requiere, por tanto, de espacios capaces de conectar investigaci\u00f3n avanzada, desarrollo tecnol\u00f3gico y experimentaci\u00f3n en entornos reales. Durante d\u00e9cadas hemos medido el progreso de la IA observando lo que las m\u00e1quinas eran capaces de hacer. Ha llegado el momento de repensar tambi\u00e9n c\u00f3mo su presencia transforma la manera en que las personas aprenden, descubren, crean y deciden. La confianza ya no puede entenderse \u00fanicamente como una propiedad del algoritmo. Debe ser tambi\u00e9n una propiedad de la relaci\u00f3n que construimos con \u00e9l.<\/p>\n

Gabriel Anzaldi, director de Ecosistemas; Rafael Redondo, director de la Unidad de Tecnolog\u00edas Multimedia, y Lali Soler, directora del \u00c1rea Digital del centro tecnol\u00f3gico Eurecat<\/strong><\/p>\n<\/div>

LEE AQU\u00cd EL 3.er ART\u00cdCULO DE OPINI\u00d3N DEL CICLO PUBLICADO POR ON IA<\/span><\/a><\/div>
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Accede a todos los art\u00edculos de opini\u00f3n de este ciclo publicado por ON IA AQU\u00cd<\/a><\/strong><\/p>\n

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