{"id":36,"date":"2026-02-25T18:04:07","date_gmt":"2026-02-25T18:04:07","guid":{"rendered":"https:\/\/juanpenafiel.ciape.org\/?p=36"},"modified":"2026-02-25T18:04:07","modified_gmt":"2026-02-25T18:04:07","slug":"una-vision-critica-de-la-ia-que-nacio-no-neutral","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/juanpenafiel.ciape.org\/index.php\/2026\/02\/25\/una-vision-critica-de-la-ia-que-nacio-no-neutral\/","title":{"rendered":"Una visi\u00f3n cr\u00edtica de la IA que naci\u00f3 no neutral"},"content":{"rendered":"\n

Me surgen temas y preguntas:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Cu\u00e1l fue el prop\u00f3sito de los creadores de las Ias. Su desarrollo y crecimiento se juega entre los beneficios, las oportunidades versus los sesgos t\u00e9cnicos algor\u00edtmicos, sociales y pol\u00edticos, entre las oportunidades y el poder<\/li>\n\n\n\n
  2. Entre la libertad y el control de las personas<\/li>\n\n\n\n
  3. Entre la pedagog\u00eda cr\u00edtica, la \u00e9tica, la responsabilidad y la regulaci\u00f3n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    En una visi\u00f3n cr\u00edtica: El problema de hoy de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG)<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    A continuaci\u00f3n presento un an\u00e1lisis cr\u00edtico estructurado en los cinco ejes que usted plantea, integrando perspectivas acad\u00e9micas y sociopol\u00edticas actuales:<\/p>\n\n\n\n

    \n\n\n\n

    1. La IA y el prop\u00f3sito de su creaci\u00f3n por corporaciones privadas y estatales<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    La inteligencia artificial generativa no surge en un vac\u00edo neutral: est\u00e1 profundamente condicionada por los intereses de las corporaciones tecnol\u00f3gicas y los Estados que la financian. Como se\u00f1ala el an\u00e1lisis cr\u00edtico desde el pensamiento marxista, \u00abla inteligencia artificial, tal como se desarrolla hoy, no es una entidad independiente o neutral, est\u00e1 directamente sujeta al dominio de los poderes capitalistas, que la dirigen de manera que sirve a sus intereses econ\u00f3micos, pol\u00edticos, sociales e ideol\u00f3gicos\u00bb<\/em> [[espai-marx.net]].<\/p>\n\n\n\n

    El prop\u00f3sito corporativo prioriza la maximizaci\u00f3n de ganancias mediante:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • La automatizaci\u00f3n de procesos para reducir costos laborales.<\/li>\n\n\n\n
    • La extracci\u00f3n de \u00abplusval\u00eda digital\u00bb a partir de los datos que generan los usuarios sin compensaci\u00f3n directa.<\/li>\n\n\n\n
    • La consolidaci\u00f3n de mercados cautivos mediante ecosistemas tecnol\u00f3gicos cerrados (Google, Microsoft, Meta, OpenAI).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Esto genera una paradoja: mientras se promociona la IAG como herramienta de democratizaci\u00f3n, en la pr\u00e1ctica \u00ablos beneficios sociales y de sostenibilidad que se han presentado por las empresas desarrolladoras de la IA resultan inciertos y posiblemente tenga consecuencias negativas para las personas, generando una mayor brecha tecnol\u00f3gica e intensificando las desigualdades ya existentes\u00bb<\/em> [[revistas.ucm.es]].<\/p>\n\n\n\n

      \n\n\n\n

      2. La IA: oportunidades relevantes y sesgos t\u00e9cnicos y sociales<\/strong><\/p>\n\n\n\n

      Oportunidades<\/strong><\/p>\n\n\n\n

      La IAG ofrece posibilidades transformadoras en educaci\u00f3n, salud, investigaci\u00f3n y creatividad, permitiendo acceso a herramientas de generaci\u00f3n de conocimiento antes reservadas a \u00e9lites t\u00e9cnicas.<\/p>\n\n\n\n

      Sesgos estructurales<\/strong><\/p>\n\n\n\n

      Sin embargo, los modelos reflejan y amplifican prejuicios presentes en sus datos de entrenamiento:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • \u00abLos modelos de lenguaje (LLM) han demostrado grandes capacidades generativas, pero tambi\u00e9n reflejan sesgos sociales presentes en los datos utilizados para entrenarlos. Algunos ejemplos incluyen prejuicios raciales, religiosos, sexistas o culturales que se manifiestan en respuestas autom\u00e1ticas generadas por estos sistemas\u00bb<\/em> [[quanam.com]].<\/li>\n\n\n\n
      • \u00abDesde el lanzamiento de los modelos de IA generativa por compa\u00f1\u00edas como OpenAI, Microsoft, Google y Meta se han encontrado deficiencias debido a que estas plataformas carecen de pluralidad en las fuentes de informaci\u00f3n y varios de los resultados que se presentan tienen una tendencia hegem\u00f3nica y reproducen estereotipos\u00bb<\/em> [[revistas.ucm.es]].<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        El desaf\u00edo t\u00e9cnico del unlearning<\/em> (desaprendizaje) para mitigar sesgos enfrenta limitaciones: difusi\u00f3n del sesgo en patrones distribuidos, efectos colaterales en conocimientos leg\u00edtimos y dificultad de evaluaci\u00f3n [[quanam.com]].<\/p>\n\n\n\n

        \n\n\n\n

        3. La IA y la pedagog\u00eda cr\u00edtica<\/strong><\/p>\n\n\n\n

        La pedagog\u00eda cr\u00edtica, inspirada en Paulo Freire, invita a cuestionar las relaciones de poder en los procesos educativos. Frente a la IAG, esto implica:<\/p>\n\n\n\n

          \n
        • Cuestionar la neutralidad tecnol\u00f3gica<\/strong>: Reconocer que los algoritmos no son objetivos, sino que portan visiones del mundo hegem\u00f3nicas.<\/li>\n\n\n\n
        • Fomentar la alfabetizaci\u00f3n cr\u00edtica en IA<\/strong>: Ense\u00f1ar a estudiantes y docentes a identificar sesgos, verificar fuentes y comprender los l\u00edmites \u00e9ticos de estas herramientas.<\/li>\n\n\n\n
        • Evitar la reificaci\u00f3n del conocimiento<\/strong>: \u00abEn pedagog\u00eda cr\u00edtica, la reificaci\u00f3n implica la p\u00e9rdida de humanidad\u00bb<\/em> [[rutamaestra.santillana.com.co]]. La IAG no debe sustituir el pensamiento cr\u00edtico, sino potenciarlo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          Un estudio en educaci\u00f3n superior evidenci\u00f3 \u00abun uso intensivo y creciente de la IAG por parte de los estudiantes para la realizaci\u00f3n de actividades acad\u00e9micas, contrastando con un bajo nivel de conocimiento y preparaci\u00f3n de los docentes para supervisar y orientar el empleo \u00e9tico de estas tecnolog\u00edas\u00bb<\/em>, junto con \u00abla carencia de pol\u00edticas institucionales espec\u00edficas que regulen el uso responsable de la IAG\u00bb<\/em> [[reicomunicar.org]].<\/p>\n\n\n\n

          \n\n\n\n

          4. La IA, el poder y la hegemon\u00eda pol\u00edtica y econ\u00f3mica<\/strong><\/p>\n\n\n\n

          La IAG se ha convertido en un campo de disputa geopol\u00edtica y de consolidaci\u00f3n de poder:<\/p>\n\n\n\n

            \n
          • Concentraci\u00f3n tecnol\u00f3gica<\/strong>: Un pu\u00f1ado de corporaciones y Estados (EE.UU., China, UE) controlan el desarrollo de modelos avanzados, definiendo est\u00e1ndares globales.<\/li>\n\n\n\n
          • Control de la narrativa<\/strong>: \u00abLos algoritmos se emplean precisamente para restringir el alcance del contenido pol\u00edtico izquierdista y progresista, no elimin\u00e1ndolo por completo, sino reduciendo su visibilidad\u00bb<\/em> [[espai-marx.net]].<\/li>\n\n\n\n
          • Hegemon\u00eda epist\u00e9mica<\/strong>: Las plataformas de IAG tienden a invisibilizar corrientes de pensamiento contrahegem\u00f3nicas y conocimientos no occidentales, consolidando \u00abun discurso homog\u00e9neo\u00bb<\/em> que amenaza la diversidad cognitiva [[revistas.ucm.es]].<\/li>\n\n\n\n
          • Vigilancia y control laboral<\/strong>: La IA se utiliza para monitorear productividad, intensificar ritmos de trabajo y precarizar empleos, reforzando mecanismos de dominaci\u00f3n de clase [[espai-marx.net]].<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
            \n\n\n\n

            5. La IA, la \u00e9tica, la responsabilidad y la regulaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n

            Desaf\u00edos \u00e9ticos prioritarios<\/strong><\/p>\n\n\n\n

              \n
            • Responsabilidad difusa<\/strong>: \u00bfQui\u00e9n responde cuando un sistema de IAG genera da\u00f1o? \u00bfEl desarrollador, el usuario, la plataforma?<\/li>\n\n\n\n
            • Transparencia algor\u00edtmica<\/strong>: La opacidad de los modelos (\u00abcaja negra\u00bb) dificulta la auditor\u00eda \u00e9tica y la rendici\u00f3n de cuentas.<\/li>\n\n\n\n
            • Derechos y desinformaci\u00f3n<\/strong>: \u00abAlgunas de las respuestas y creaciones de la IA podr\u00edan estar vulnerando leyes y derechos, adem\u00e1s existe el riesgo de que estas plataformas sean herramientas de desinformaci\u00f3n\u00bb<\/em> [[revistas.ucm.es]].<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

              Hacia una regulaci\u00f3n cr\u00edtica<\/strong><\/p>\n\n\n\n

              Se requiere un marco regulatorio que:<\/p>\n\n\n\n

                \n
              1. Exija diversidad en las fuentes de entrenamiento y evaluaci\u00f3n de sesgos.<\/li>\n\n\n\n
              2. Garantice la participaci\u00f3n ciudadana y de organismos independientes en la gobernanza de la IA.<\/li>\n\n\n\n
              3. Proteja los derechos laborales, la privacidad y la libertad de expresi\u00f3n frente a usos extractivos o represivos.<\/li>\n\n\n\n
              4. Promueva la \u00abalfabetizaci\u00f3n algor\u00edtmica\u00bb como derecho educativo fundamental.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

                Como concluye la investigaci\u00f3n en educaci\u00f3n superior: \u00abse hace indispensable fomentar un debate cr\u00edtico y regulaciones adecuadas para asegurar una inteligencia artificial justa, transparente y confiable\u00bb<\/em> [[quanam.com]].<\/p>\n\n\n\n

                \n\n\n\n

                Reflexi\u00f3n final<\/strong>: La IAG no es ni buena ni mala en s\u00ed misma; su impacto depende de las estructuras de poder que la orientan. Una visi\u00f3n cr\u00edtica exige no solo preguntar qu\u00e9 puede hacer<\/em> la IA, sino para qui\u00e9n<\/em>, con qu\u00e9 fines<\/em> y bajo qu\u00e9 condiciones de justicia<\/em>. La pedagog\u00eda cr\u00edtica, la regulaci\u00f3n democr\u00e1tica y la participaci\u00f3n social son claves para que la inteligencia artificial sirva a la emancipaci\u00f3n humana y no a la consolidaci\u00f3n de nuevas formas de dominaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                Entre la libertad y el control de las personas<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":37,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_uag_custom_page_level_css":"","site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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