Inteligencia Artificial Generativa y Transformación Educativa: Nuevos Paradigmas para la Educación Superior en el Siglo XXI”

La IA también refleja quién produce el conocimiento

La Inteligencia Artificial suele presentarse como una tecnología capaz de transformar empleos, educación, negocios y servicios. Sin embargo, detrás de cada algoritmo existen datos, decisiones y conocimientos producidos por personas. Desde esa perspectiva, Jorge Gonzales propone una visión de inteligencia artificial humanista que cuestiona tanto el temor al reemplazo laboral como las desigualdades existentes en la producción tecnológica. Su planteamiento introduce además el concepto de “colonialidad algorística”, con el que describe la concentración del desarrollo de IA y de sus fuentes de información en el norte global. El desafío, entonces, no es únicamente adoptar tecnología, sino participar activamente en la construcción del conocimiento que la alimenta.

Una inteligencia artificial construida desde la experiencia humana

Para Gonzales, uno de los principales errores alrededor de la Inteligencia Artificial consiste en interpretarla como una fuerza autónoma destinada a sustituir a las personas. Su planteamiento parte de una idea diferente: la IA se alimenta de información producida por seres humanos y, por tanto, mantiene una raíz esencialmente humana.

Desde esta visión, la tecnología debe funcionar como una herramienta para potenciar actividades como los negocios, la investigación y la educación, y no como sustituta del conocimiento, el criterio o la participación de las personas.

Sin embargo, el expositor advierte que existe una segunda dimensión del problema. La mayor parte de los sistemas tecnológicos y de Inteligencia Artificial se desarrolla desde países del norte global, mientras conocimientos, lenguas y experiencias del sur global tienen una presencia limitada dentro de esos sistemas.

Esta asimetría es lo que Gonzales denomina “colonialidad algorística”: una brecha en la que no todas las culturas participan con el mismo peso en la construcción de los datos, algoritmos y conocimientos que posteriormente utiliza la IA.

Inteligencia Artificial más humanista

1. La IA debe entenderse como herramienta y no como reemplazo humano

La Inteligencia Artificial eliminará inevitablemente el trabajo humano. Desde su perspectiva, la tecnología no produce inteligencia de manera completamente independiente, sino que depende de datos, textos, comportamientos e información generada por las propias personas.

Esto permite replantear la discusión. Más que preguntar qué actividades eliminará la IA, el desafío consiste en analizar cómo puede utilizarse para fortalecer capacidades humanas.

En áreas como investigación, educación o negocios, la Inteligencia Artificial puede acelerar procesos, facilitar análisis y proporcionar soporte operativo. Sin embargo, el resultado debe seguir contando con participación, interpretación y criterio humano.

2. La “colonialidad algorística” revela una nueva brecha de conocimiento

Uno de los conceptos centrales de la ponencia es la colonialidad algorística, teoría que Gonzales señala haber desarrollado durante tres años en espacios académicos de México y otros países latinoamericanos.

El planteamiento identifica una asimetría: mientras buena parte de las tecnologías de Inteligencia Artificial se desarrolla en países del norte global —entre ellos Estados Unidos, Alemania, Inglaterra y Japón—, los países del sur participan en menor medida en esa producción tecnológica.

El problema no es solamente económico o técnico. También es cultural.

Cuando conocimientos locales no están suficientemente representados en los datos, los sistemas de IA ofrecen información limitada sobre realidades específicas del sur global.

3. Las lenguas nativas muestran los límites de la representación cultural

Las lenguas originarias latinoamericanas son uno de los ejemplos utilizados para explicar esta brecha.

De acuerdo con la ponencia, al investigar determinadas lenguas nativas mediante sistemas de IA pueden encontrarse conceptos generales o superficiales, pero no necesariamente un desarrollo profundo de sus estructuras lingüísticas y culturales.

El problema, desde esta perspectiva, no radica únicamente en la capacidad técnica del algoritmo, sino en qué información fue incorporada previamente a sus fuentes de conocimiento.

Una IA verdaderamente humanista requeriría, por tanto, ampliar la participación de comunidades, investigadores e instituciones latinoamericanas en la producción y digitalización del conocimiento.

4. La educación necesita integrar la IA sin convertirla en autora

El ámbito educativo representa otro de los grandes desafíos planteados por Gonzales.

Según las cifras presentadas durante su intervención, 76% de los docentes en Estados Unidos y otras partes del mundo no utiliza Inteligencia Artificial, mientras los estudiantes muestran una adopción mucho más activa.

Esta diferencia puede generar una brecha entre quienes enseñan y quienes utilizan diariamente las nuevas herramientas.

La respuesta propuesta no es prohibir la IA, sino incorporarla como instrumento de apoyo. El estudiante puede recurrir a ella para investigar, estructurar información o desarrollar determinadas tareas, pero el contenido final debe reflejar análisis, criterio y elaboración propia.

5. La Inteligencia Artificial ya forma parte de la vida cotidiana

La incorporación de IA no ocurre únicamente a través de plataformas generativas. Gonzales señala que diferentes formas de automatización ya están integradas en actividades cotidianas.

En el sector financiero, por ejemplo, determinados procesos de atención inicial han sido trasladados a sistemas automatizados. En supermercados, las cajas de autoservicio representan otra manifestación visible de esta transición.

La tecnología también está modificando la comunicación. Herramientas digitales, GPS y redes sociales permiten mantener vínculos constantes entre personas que viven en diferentes países.

Gonzales relaciona este fenómeno con la consolidación de “ciudadanos transnacionales”: migrantes que permanecen conectados diariamente con sus comunidades y países de origen gracias a las tecnologías digitales.

6. El futuro exige participar en la creación de conocimiento tecnológico

El mensaje de fondo de la ponencia no se limita a utilizar mejor las herramientas disponibles. También plantea la necesidad de producir conocimiento desde América Latina.

Si los sistemas de Inteligencia Artificial aprenden a partir de los datos disponibles, aumentar la representación de las culturas, lenguas y experiencias del sur global se convierte en un desafío estratégico.

Esta visión implica fortalecer la investigación, la formación tecnológica y la producción académica local para evitar que las futuras herramientas reproduzcan únicamente las perspectivas dominantes de los países donde fueron desarrolladas.

Conclusión

La Inteligencia Artificial puede ampliar las capacidades humanas, pero su verdadero alcance dependerá del conocimiento con el que sea construida. Una perspectiva humanista exige utilizarla como apoyo y, al mismo tiempo, ampliar la representación de culturas, lenguas y experiencias del sur global. El reto para América Latina es si seremos solamente usuarios de la Inteligencia Artificial o también productores del conocimiento que define cómo funciona.