¿Cómo asegurar la integridad académica en tiempos de IA?

 Por Melissa Guerra de EDUNEWS del Tec de Monterrey

La integridad académica es un tema clave en la educación, ya que fomenta el desarrollo de valores y conductas éticas, tanto en lo personal como en lo profesional. Como docente, una de las tantas tareas en el aula es fomentar la integridad, la ética y los valores. No obstante, existen muchos retos para garantizar la calidad de la educación, puesto que la deshonestidad académica está a un solo prompt de distancia.

Si bien la inteligencia artificial generativa (IAgen) se ha erigido como una herramienta para apoyar los procesos de enseñanza-aprendizaje, también se ha convertido en un obstáculo para la educación. En México, no solo no hay guías homologadas para la educación, sino que tampoco existe un marco normativo vigente que la regule como tal (solo existen iniciativas de ley que no se han concretado). Esto provoca que muchos modelos y sistemas de IA no cumplan con salvaguardar la privacidad de los datos ni la seguridad del usuario, o bien que simplemente apliquen un ethics washing, es decir, prácticas, en este caso éticas, que se realizan con afán de mejorar la percepción de una persona u organización, pero sin implementar cambios.

Aunque existen muchas consecuencias del mal uso de la IA en la educación (dependencia cognitiva, deuda cognitiva, academic laziness, etc.), este escrito se enfocará en la integridad de la educación en la era de la inteligencia artificial.

¿Qué es la integridad académica?

Según la RAE, la palabra íntegro significa «dicho de una persona: recta, proba, intachable», mientras que integridad es la «cualidad de íntegro». Ahora bien, no existe una definición consensuada de lo que abarca la integridad académica. Sin embargo, el término suele asociarse con la conducta académica, las virtudes (confianza, justicia, carácter, integridad) y los valores (honestidad, equidad, respeto, responsabilidad, etc.) (Mejía y Garcés, 2025).

Otros autores, como Șercan y Voicu (2022), la definen como la integridad, el respeto a la propiedad intelectual, los estándares morales y éticos, así como las normas de conducta (citados en Balalle y Pannilage, 2025). Por su parte, Sbaffi y Zhao (2022) la describen como el compromiso, la honestidad y el comportamiento moral en el trabajo académico de estudiantes y docentes (citados en Balalle y Pannilage, 2025).

Dentro de la práctica académica, la integridad académica busca evitar el plagio, el fraude, la trampa (ya sea de forma análoga o con tecnología), la obtención de material (como exámenes) para su venta o reproducción ilegal, el soborno para obtener mejores notas y, más recientemente, el ghostwriting y la escritura con IA (AI writing) (Balalle y Pannilage, 2025).

El impacto de la IA gen en la integridad académica

Un estudio realizado por Ruskulis et al. (2026), titulado An Academic Text: The Balance Between Academic Integrity and Artificial Intelligence, demostró que el 76 % de los encuestados (estudiantes de educación superior) utiliza IA constantemente para realizar tareas académicas, prefiriendo ChatGPT (65 %) por sobre otras herramientas. Asimismo, ese estudio reveló que los propios estudiantes perciben la dependencia excesiva de la IA como una violación de la integridad académica. Esto deja entrever que es necesario un enfoque más ético y responsable; se requiere un esfuerzo para fomentar la alfabetización en IA, así como para crear y aplicar políticas institucionales transparentes y bien definidas que preserven la calidad e integridad académicas.

Como ya se ha mencionado en otros artículos del Observatorio, los derechos de autor al usar herramientas de IA siguen siendo un tema de debate importante. En este caso, muchos estudiantes emplean LLM como ChatGPT, Claude, Gemini, etc., para producir texto al instante, gracias a la creación de prompts y agentes especializados (bots) para tareas de generación de texto.

En este sentido, el único esfuerzo «cognitivo» del estudiante consiste en redactar el comando, ya que la IA realiza todo el trabajo de buscar, analizar y sintetizar la respuesta. En este escenario, el estudiante comete errores de omisión y de comisión; es decir, cuando acepta la información como válida y la incorpora a su trabajo (omisión) y, en una segunda instancia, cuando no es capaz de identificar que existe un problema crítico con dicha información, ya sea porque no tuvo la iniciativa de revisar o porque la IA no se lo indicó (Watts, 2025). Esto también provoca el deterioro de los procesos cognitivos (deuda cognitiva), es decir, de los mecanismos del pensamiento crítico, la toma de decisiones y otras habilidades esenciales. Además, este tipo de procesos aumenta la dependencia cognitiva.

Muchos expertos sostienen que la IA carece de comprensión, pensamiento crítico e intuición para producir un trabajo auténtico, lo que genera preocupación por la integridad académica, ya que estas capacidades no reflejan las ideas ni la esencia del autor y, a su vez, disminuyen la originalidad y el comportamiento ético (Currie et al., 2023; Balalle y Pannilage, 2025; Bittle y El-Gayar, 2025). Asimismo, autores como Currie et al. (2023) señalan que el uso de la IA generativa para cometer fraude académico afecta directamente los indicadores de calidad de las instituciones.

En consecuencia, los riesgos de la IA para la integridad académica se reflejan en el aumento de la deshonestidad académica, como el fraude o la trampa (sobre todo en programas no escolarizados), por ejemplo, la creación de textos sofisticados de ghostwriting indetectable. Asimismo, es importante recordar que estos sistemas pueden arrojar resultados sesgados, vulnerar la privacidad y ser utilizados indebidamente, además de conducir a la pereza académica (academic laziness) y a la dependencia cognitiva cuando no se gestionan adecuadamente (Bittle y El-Gayar, 2025). Por otro lado, algunos autores señalan que no solo hay un problema de deshonestidad académica provocada por la IA, sino que estos sistemas también generan una ventaja injusta para aquellos estudiantes que no tienen acceso, lo que conduce a una evaluación inequitativa del conocimiento (Cotton et al., 2023; Sullivan et al., 2023, como se citan en Ruskulis et al., 2026)

Retos e implicaciones de la IA gen en la integridad académica

En este sentido, Gulumbe et al. (2025) presentan algunos desafíos y posibles implicaciones de la IA en la integridad académica:

Las implicaciones sociotécnicas se refieren a la posible disrupción de la IA en la interacción que los humanos tienen con la tecnología; el sesgo debido a la capacidad de predicción de estos sistemas; la autoría, puesto que el uso de contenido generado por LLM es un riesgo para la integridad y los derechos de autor; la regulación, ya que no existen regulaciones homologadas (como en México, que no existe una ley que regule a la IA) que eviten que la IA sea creada con fines que evadan la ética; la automatización, puesto que refuerza la cultura de la conveniencia y reduce la contribución intelectual.

Aspectos como la seguridad, la confiabilidad, la responsabilidad y la transparencia se refieren a los marcos éticos que estos sistemas deben cumplir para garantizar que su desarrollo e implementación sean éticos. En el caso de la integridad académica, la seguridad se refiere al posible uso de la IA para cometer fraudes académicos y filtraciones de datos; la confiabilidad hace referencia a la pérdida de confianza en estos sistemas, es decir, cuando hay una falta de transparencia (cuando no se puede confiar en la toma de decisiones de la IA por algoritmos que no son entendibles o visibles); mientras que la responsabilidad es garantizar la rendición de cuentas de la IA en un entorno académico, así como el buen uso de los sistemas.

Acciones para asegurar la integridad académica

Estas son algunas acciones para fortalecer la integridad académica dentro de los procesos académicos (Bittle y El-Gayar, 2025):

• Desarrollo y validación de aplicaciones o sistemas de detección de IA.
• Creación de guías y marcos regulatorios para el uso de la IA en la educación.
• Reevaluar y diseñar métodos de evaluación que promuevan el pensamiento crítico.
• Investigar el impacto de la IA generativa en diversos grupos demográficos estudiantiles para garantizar la inclusión.

Asegurar la integridad académica en tiempos de IA es una tarea complicada, puesto que no solo es cuestión de garantizar que la ética y los valores se cumplan, por ejemplo, en la entrega de tareas, sino también en todos los procesos de enseñanza-aprendizaje. Para impartir clases en esta nueva era, el profesorado requiere alfabetización en IA, acceso a herramientas de calidad, así como un marco o guía institucional (y a nivel docente) sobre lo que sí aplica o no al utilizar IA, por ejemplo, qué porcentaje de IA se puede emplear para entregar tareas, así como lo que no es aceptable.

Del mismo modo, al momento de realizar planeaciones, los docentes deben tomar en cuenta que los estudiantes muy probablemente utilicen IA para realizar tareas, por lo que es necesario modificar actividades para que, en lugar de copiar y pegar, puedan corroborar la información que reciben de estos sistemas y, por ejemplo, debatir las ideas en clase, para que exista algún tipo de proceso cognitivo más complejo (evaluar, analizar) y no solo recordar o comprender. Otras modificaciones pueden ser: realizar actividades análogas (desenchufadas), actividades orales, debates u otras tareas que fomenten el pensamiento crítico, la toma de decisiones, así como otras habilidades críticas.

Es un buen momento para repensar la educación y el papel que la IA debe desempeñar en el aula. Si bien es una herramienta útil, como todo, debe cumplir un propósito y no solo servir para rellenar un espacio o dar la impresión de «innovación». La educación no debe ajustarse a la IA; la IA debe ajustarse a la educación.

Tomado de EDUNEWS del Tec de Monterrey

IA y el mundo del trabajo (Parte II)

 Por Paola Dellepiane

Hace unas semanas atrás me encontré con esta imagen que me lleva a pensar nuevamente en el impacto de la #IA y la #robotización en la interacción hombre-máquina: 

Recordé lo que había leído en el último libro de Eduardo Levy Yeyati y Darío Judzikn: “La automatización reemplaza tareas que las personas realizan bastante bien con tecnologías”.

Es decir, la IA puede resolver situaciones propias de los humanos con instrucciones complejas, pero cuesta explicar lo que hacemos sin darnos cuenta: ¿cómo explicarle a un algoritmo, por ejemplo, el proceso de andar en bicicleta, atarse los cordones de las zapatillas, o subir una escalera?

La IAGenerativa marcó un punto de inflexión. Parecería que, a diferencia de la automatización tradicional, esta tecnología no viene a reemplazar la "fuerza física", sino las actividades que demandan del conocimiento y el desarrollo de capacidades muy propias de la inteligencia humana.  

Con la llegada de la IAGenerativa, Yuval Noah Harari, declaró que la IA ha venido a "hackear el sistema operativo de la humanidad", impactando directamente en las profesiones más sofisticadas.

Ante este panorama, surgen preguntas inevitables:

¿Existirá, en un futuro no muy lejano, algún/nos trabajos que sean realmente inmunes a la automatización?

En este contexto, los empleadores enfrentan desafíos como regulaciones desactualizadas y una cultura organizacional resistente al cambio, lo que suma complejidad a la situación. Según el informe del Observatorio de Innovación Educativa, "Retos de la transformación digital en universidades latinoamericanas", la adopción efectiva de estas tecnologías requiere una inversión significativa en la formación de talento y en la creación de políticas públicas que promuevan la inclusión digital​. Se valoran cada vez más las habilidades para liderar equipos híbridos -humanos y algoritmos- y la gestión de procesos automatizados.

En el post anterior, IA y el mundo del trabajo (Parte I) traíamos el libro Automatizados. Vida y trabajo en tiempos de inteligencia artificial y cuatro disparadores que los autores nos invitan a reflexionar en clave de interrogantes: 

• ¿Qué efecto tendrá la tecnología sobre la probabilidad de conseguir trabajos de calidad?

• ¿Qué herramienta de distribución de ingresos reemplazará el trabajo cuando este escasee?

• ¿Existe una trinchera del trabajo humano que sea inmune a la automatización?

• ¿Qué haremos con las horas de ocio a medida que se vayan acumulando?

Conforme la IA se integra en los procesos de toma de decisiones y ejecución de tareas, los futuros graduados se encontrarán con un mercado laboral en el que las habilidades cognitivas medias y básicas pueden estar cada vez más sustituidas por robots y algoritmos. Pero a su vez, los pronósticos apuntan a la apertura de espacios para la especialización en análisis crítico, creatividad, resolución de problemas complejos y gestión de equipos multidisciplinares.

Si la IA genera abundancia material, es decir, si las máquinas pueden producir casi todo lo que produce un ser humano a un bajo costo, lo que se vuelve escaso no es el producto, sino el componente humano detrás de él.

En esta entrevista, José María Lassalle aborda un tema que toma relevancia en tiempos de datos sintéticos y el mundo del trabajo: la Renta Básica Universal.

En un mundo donde se habla que la IA parece estar compitiendo con la creatividad, el conocimiento y hasta las decisiones, la automatización amenaza a empleos en diversos sectores hacia 2030. Esto plantea un dilema entre 2 escenarios:

👎 Escenario negativo: desempleo estructural, aumento de desigualdades.

👍 Escenario positivo: redistribución de tareas, reducción de jornada laboral, liberación de tiempo para la creatividad y el cuidado.

Si el trabajo deja de definirnos, ¿seremos capaces de reconfigurar nuestras vidas y encontrar un nuevo propósito en el ocio creativo?

¿Es entonces la Renta Básica Universal (RBU) una posible solución a un contexto de automatización? ¿Es una solución inevitable para garantizar seguridad material a todos los ciudadanos frente a la pérdida de empleos?

Coincido con Lassalle en que la clave está en construir un marco humanista que combine regulación, innovación y políticas redistributivas, y la RBU es una herramienta viable de implementar para sostener la dignidad humana, pero que debe insertarse dentro de un humanismo tecnológico cuyo objetivo sea garantizar que la tecnología siga estando al servicio de la humanidad y no al revés.

Para finalizar, sigue abierta la pregunta: ¿Cómo se logra entonces integrar un enfoque multidisciplinario en donde los educadores sean parte de los desarrollos de IA?  

Tomado de Aplicaciones educativas en entornos virtuales

Las habilidades cognitivas que podríamos estar perdiendo silenciosamente por culpa de la inteligencia artificial

 Tomado de Universo Abierto

Essel, Rocky. The Cognitive Skills We May Be Quietly Losing to AI. HackerNoon, 16 de julio de 2026. https://hackernoon.com/the-cognitive-skills-we-may-be-quietly-losing-to-ai?utm_source=flipboard&utm_content=other

Se plantea una reflexión sobre un efecto menos visible de la inteligencia artificial: su posible impacto en las capacidades cognitivas humanas. El autor sostiene que el verdadero desafío de la IA no reside únicamente en la automatización del trabajo o en la transformación de las profesiones, sino en el riesgo de que las personas dejen de ejercitar habilidades fundamentales como el razonamiento, la escritura, la memoria, la resolución de problemas o la creatividad. A medida que los asistentes inteligentes se convierten en herramientas habituales para estudiar, trabajar o tomar decisiones, existe el peligro de delegar progresivamente procesos mentales que hasta ahora contribuían al desarrollo de nuestras capacidades intelectuales.

Uno de los argumentos centrales es que la IA ofrece beneficios indiscutibles. Facilita la comunicación, democratiza el acceso al conocimiento, acelera el desarrollo de software, mejora la productividad profesional y permite que una sola persona pueda realizar tareas que antes requerían equipos completos. Además, ayuda a comprender documentos complejos, ofrece apoyo en ámbitos como la salud o el derecho y amplía las oportunidades de innovación y emprendimiento. Sin embargo, el autor advierte de que esta enorme utilidad puede ocultar un coste cognitivo: cuanto más dependemos de la IA para pensar, menor es el esfuerzo intelectual que realizamos por nosotros mismos.

El artículo establece una comparación entre la inteligencia artificial y las redes sociales. Mientras que los efectos psicológicos de estas últimas pudieron estudiarse porque millones de personas consumían contenidos similares, la IA genera conversaciones completamente personalizadas para cada usuario. Esa personalización convierte cada interacción en una experiencia única, lo que dificulta enormemente medir sus consecuencias cognitivas y emocionales. Según el autor, este carácter individualizado hace más complicado detectar patrones de dependencia o deterioro intelectual antes de que se conviertan en un problema generalizado.

Para ilustrar este fenómeno, el autor recurre a una experiencia personal relacionada con el uso constante de calculadoras. Explica cómo, tras años delegando operaciones sencillas en dispositivos electrónicos, descubrió que había perdido la agilidad para realizar cálculos mentales básicos. Utiliza este ejemplo como metáfora de lo que podría suceder con otras habilidades intelectuales si la inteligencia artificial comienza a asumir tareas de razonamiento, redacción, análisis o resolución de problemas. La preocupación no es que la tecnología realice esas funciones mejor que los humanos, sino que las personas dejen de practicarlas y, con ello, pierdan la destreza necesaria para ejecutarlas de forma autónoma.

Otro aspecto relevante es la preocupación por las nuevas generaciones. Los niños que crezcan rodeados de asistentes inteligentes podrían desarrollar formas de aprendizaje muy diferentes a las de generaciones anteriores. El autor se pregunta si seguirán experimentando el esfuerzo, el ensayo y error y la práctica continuada que tradicionalmente han permitido construir capacidades cognitivas sólidas. Aunque reconoce que es imposible predecir con exactitud qué competencias serán esenciales en el futuro, considera imprescindible reflexionar sobre cuáles no deberían dejarse completamente en manos de la inteligencia artificial.

Finalmente, el artículo evita ofrecer respuestas categóricas y concluye que la sociedad se encuentra ante una transformación de enorme magnitud cuyos efectos todavía desconocemos. Más que rechazar la inteligencia artificial, propone utilizarla con conciencia crítica, evitando que la búsqueda de eficiencia conduzca a una progresiva pérdida de autonomía intelectual. Diversos investigadores y expertos comparten preocupaciones similares, señalando que un uso excesivamente pasivo de la IA puede favorecer el denominado cognitive offloading (delegación cognitiva), reduciendo el pensamiento crítico y la capacidad de aprendizaje independiente si no se mantiene una participación activa del usuario.

Tomado de Universo Abierto

¿Vale la pena pagar por ChatGPT?

 Por Carlos Bravo Reyes y Mercedes Leticia Sánchez Ambriz

En los últimos días, ChatGPT presentó varias novedades: varios modelos de lenguaje, conversación en vivo y, en especial, la opción Work, solo para las cuentas de pago. Este cambio, tal vez uno de los más llamativos en el año, nos hizo pensar si es necesario pagar o seguir gratis.

Durante mucho tiempo, la diferencia entre utilizar la versión gratuita y la versión de pago de ChatGPT parecía reducirse a una cuestión de límites. Quien pagaba podía conversar durante más tiempo, cargar más archivos o generar un mayor número de imágenes. Pero estas novedades modifican esa percepción. La diferencia ya no reside solamente en cuánto se usa ChatGPT, sino en el tipo de trabajo que se realiza con esta herramienta.

La versión gratuita continúa siendo una opción capaz de responder preguntas, buscar información en Internet, analizar algunos archivos, crear imágenes y acceder a GPT personalizados. Para una persona que entra ocasionalmente, realiza una consulta y luego cierra la aplicación, estas funciones pueden ser suficientes. No existe una razón seria para recomendar una suscripción a quien todavía no ha integrado ChatGPT en sus actividades habituales.

La situación cambia cuando la inteligencia artificial deja de ser una herramienta de consulta y comienza a formar parte del trabajo cotidiano. Un profesor que planifica clases, revisa documentos, analiza respuestas de sus estudiantes, prepara presentaciones, genera imágenes y organiza una investigación necesita algo más que respuestas aisladas. Necesita continuidad, capacidad de análisis, acceso a modelos de razonamiento y menos interrupciones provocadas por los límites de uso.

ChatGPT forma parte de mi actividad diaria. Lo empleo para investigar, organizar ideas, diseñar clases, revisar textos, construir instrumentos de evaluación, generar materiales visuales y explorar nuevas formas de integrar la inteligencia artificial en la educación. Desde esta perspectiva, la pregunta ya no es si la versión de pago ofrece más funciones. La pregunta adecuada es cuánto valor produce dentro de mi trabajo.

No todos los usuarios necesitan la misma versión

Podemos reconocer varios niveles de utilización. El primero corresponde al usuario ocasional. Es la persona que entra una o dos veces por semana para buscar un dato, resolver una duda, resumir un texto corto o redactar un mensaje. Su relación con ChatGPT es semejante a la que mantiene con un buscador. Formula una pregunta, recibe una respuesta y termina la conversación. Para este usuario, la versión gratuita suele ser suficiente.

El segundo nivel corresponde al usuario frecuente. Aquí encontramos estudiantes, profesores y profesionales que utilizan ChatGPT varias veces durante la semana. Suben documentos, solicitan explicaciones, revisan textos, generan imágenes o consultan información reciente. Este usuario comienza a sentir las restricciones de la versión gratuita. Puede alcanzar el límite del modelo principal, quedar temporalmente sin acceso al análisis de archivos o tener que esperar para continuar una tarea. Es lo que sucede a diario con nuestros estudiantes.

La versión gratuita no deja de funcionar al alcanzar ciertos límites, pero puede cambiar hacia un modelo de respaldo o suspender temporalmente algunas herramientas. OpenAI explica que los límites del plan gratuito son dinámicos y que el análisis de datos, la carga de archivos y la creación de imágenes poseen restricciones propias. Esto significa que una tarea puede quedar interrumpida justo en el momento en que el usuario necesita continuarla.

El tercer nivel es el usuario intensivo. En este grupo se encuentran quienes utilizan ChatGPT todos los días y lo incorporan a procesos formativos, investigativos, creativos o profesionales. Para ellos, la conversación no termina con una respuesta. Cada resultado conduce a una revisión, una nueva pregunta, la comparación con otras fuentes o la elaboración de un producto.

Este es el punto donde la versión de pago adquiere sentido. ChatGPT Plus ofrece mayor acceso a los modelos, respuestas más rápidas, análisis avanzado, investigación profunda, carga ampliada de archivos, generación de imágenes, proyectos, tareas programadas, GPT personalizados y acceso ampliado a ChatGPT Work. Su precio oficial es de 20 dólares mensuales, aunque sus límites pueden variar según la demanda y las condiciones del sistema.

Existe un cuarto nivel: el usuario profesional de alta intensidad. Es quien desarrolla muchas tareas complejas durante varias horas, trabaja con grandes cantidades de información o requiere modelos de razonamiento superiores. Para este perfil existen las modalidades Pro. Sin embargo, una mayor capacidad técnica no significa que toda persona necesite este plan. La elección debe responder al volumen real de trabajo y no al deseo de disponer de la versión más avanzada.

La relación puede expresarse de una manera sencilla. Si ChatGPT es utilizado como buscador ocasional, la versión gratuita cumple su función. Si actúa como asistente académico diario, Plus comienza a justificarse. Si se convierte en una infraestructura permanente de producción profesional, puede tener sentido valorar una modalidad superior.

Pagar no garantiza un mejor uso

La suscripción ofrece acceso, pero no sustituye el criterio del usuario. Una persona puede pagar por ChatGPT y continuar formulando preguntas superficiales. También puede aceptar respuestas sin verificarlas, generar textos que no comprende o delegar decisiones que le corresponden. En ese caso, la versión de pago solo permite producir más contenido, pero no mejor conocimiento.

La diferencia aparece cuando el usuario transforma las funciones disponibles en procesos de aprendizaje y producción consciente. Un modelo de razonamiento avanzado resulta útil si se utiliza para examinar un problema desde varias perspectivas. La investigación profunda adquiere valor cuando sus fuentes son revisadas. La memoria es pertinente cuando ayuda a mantener la continuidad de un proyecto. La carga de archivos tiene sentido cuando permite comparar textos, identificar relaciones y construir nuevas interpretaciones.

Las novedades de este mes refuerzan esta idea. ChatGPT Work permite desarrollar tareas prolongadas, trabajar con archivos y aplicaciones conectadas, crear documentos, hojas de cálculo, presentaciones, informes y sitios. El usuario puede observar el proceso, responder preguntas y modificar la dirección del trabajo. Las tareas programadas permiten mantener búsquedas periódicas, seguir publicaciones o vigilar cambios en un tema. ChatGPT Sites transforma ideas y contenidos en recursos interactivos.

Para un profesor universitario, estas funciones abren posibilidades que van mucho más allá de redactar un texto. Se puede organizar una revisión teórica, analizar los resultados de una encuesta, preparar una presentación, generar un instrumento de evaluación y construir un recurso interactivo dentro de una misma línea de trabajo. La ventaja no se encuentra en realizar cada tarea de forma aislada, sino en conectarlas y mantener su continuidad.

En mi experiencia, el beneficio de la versión de pago tampoco se mide por la cantidad de mensajes enviados. Se mide por las horas de trabajo que ayuda a reorganizar, por las ideas que permite contrastar y por la continuidad que mantiene entre diferentes proyectos. ChatGPT no reemplaza mi experiencia pedagógica ni mi responsabilidad intelectual. Funciona como un mediador con el que dialogo, cuestiono resultados, detecto errores y elaboro nuevas propuestas.

Esta relación diaria también contiene un riesgo. Cuantas más funciones ofrece la herramienta, mayor puede ser la dependencia. El acceso permanente a modelos avanzados puede conducir a consultar antes de pensar, generar antes de planificar y aceptar antes de verificar. Estas ideas las presentamos en nuestro libro sobre Aitoxicación La suscripción debe ir acompañada de una disciplina de uso: definir el propósito, formular buenas preguntas, revisar las respuestas, contrastar las fuentes y conservar la autoría de las decisiones.

Por esta razón, no afirmaría que la versión de pago es mejor para todos. Es mejor para determinados usuarios y bajo ciertas condiciones. Resulta conveniente para quien trabaja con ChatGPT de manera frecuente, desarrolla tareas complejas, necesita continuidad y utiliza sus resultados con criterio. La versión gratuita sigue siendo una puerta de entrada válida para explorar la herramienta, aprender a formular instrucciones y decidir si realmente puede integrarse a una actividad académica o profesional.

La decisión final puede resolverse mediante una pregunta: ¿ChatGPT ocupa un lugar ocasional o permanente dentro de mi trabajo? Si la respuesta es ocasional, la versión gratuita cubre las necesidades. Si la respuesta es permanente, como sucede en mi caso, la versión de pago deja de ser un lujo tecnológico y se convierte en una inversión de trabajo. Su verdadero valor no está en tener más inteligencia artificial disponible, sino en saber para qué usarla, cómo integrarla y cuándo detenerse para pensar con criterio propio.

Tomado de 366-días

Habitar la tecnología: de la aceptación pasiva a la intervención crítica

 Por Paola Dellepiane

Y un día el modem dejó de tener señal. Y el problema no fue eléctrico: #PersonalFlow decidió cortar el servicio de Internet.

La interacción humano-máquina comenzó a través de “PiA”, el asistente virtual de Personal.

¿Solución?

“Para la solución definitiva, es necesario que coordinemos la cita, donde los técnicos te cambiarían el equipo por el servicio actual de Personal Flow en tu zona”

“...para mejorar la calidad de nuestros servicios y darte una solución definitiva, vamos a coordinar una visita técnica para migrar a fibra óptica (FTTH), que es la tecnología actual del servicio en la zona”.

Acordada la visita, el técnico llegó a mi domicilio con la misión de cambiar el modem y establecer la conexión del nuevo cableado. 

Ya en la terraza del edificio, encargado mediante, quedó confirmado: días antes habían pasado "otros técnicos" de #PersonalFlow a realizar una “limpieza de cableado”. Los cables estaban cortados, entre ellos, por supuesto el mío. 

No basta con aceptar pasivamente los relatos que prometen innovación y progreso, es fundamental cuestionarnos, analizar sus efectos y considerar a quién/quiénes beneficia realmente. 

Una afirmación que se escucha frecuentemente es que “las tecnologías no son ni buenas ni malas, depende del uso que le demos”. Y resulta una afirmación débil, pues las tecnologías son mucho más: son maneras de mirar, representar, entender y estar en el mundo. En particular, si nos detenemos en las tecnologías digitales, definen lo que somos y cómo nos relacionamos con los otros. 

En este sentido, las tecnologías resultan extensiones de los valores humanos, que responden a lógicas de eficiencia y progreso, pero que también reproducen y amplifican desigualdades sociales. Es necesario reconocer que las tecnologías que el mercado pone a disposición de la sociedad no nacen de forma espontánea o ingenua. Son producto de decisiones y estrategias que han conducido a un desarrollo -y fundamentalmente a una inversión- en una dirección en lugar de otras muchas posibles. Y aquí, un llamado punto de atención: como argumenta Langdon Winner, la tecnología no es neutral, sino que está inherentemente ligada a valores e intereses particulares. 

Con frecuencia, la tecnología se presenta como si llegara por sorpresa: el ejemplo más actual es la Inteligencia Artificial Generativa. Y una vez que su presencia está consumada, se nos exige buscar la forma de “aprovecharla”, aunque en su diseño nunca haya estado presente este objetivo. Nos encontramos ante una pérdida de nuestra agencia frente a dicha tecnología.

La agencia no consiste simplemente en usar tecnologías, sino en comprenderlas suficientemente como para poder decidir sobre ellas, transformarlas y evitar que “determinen” nuestras prácticas (Martin Parselis).

La conceptualización de lo digital como una doble fuerza motriz, entre lo físico y digital- en palabras de Alessandro Baricco-  define nuestra capacidad de intervención en relación con las tecnologías. 

Vuelvo al ejemplo del modem de fibra óptica de #PersonalFlow: la cuestión no es tecnología sí o tecnologías no, sino qué tecnologías diseñadas y producidas por quién, para qué, cómo y cuándo.

No necesitamos promesas tecnológicas, necesitamos poder intervenir en la construcción de espacios digitales que habitaremos, y no solo usarlos pasivamente.

Una tecnología crítica es aquella que hace visible su propia construcción social, política y técnica, permitiendo que las personas comprendan cómo funciona, cuestionen los valores que incorpora y participen en su transformación. Partiendo que el carácter crítico no reside exclusivamente en el “artefacto”, sino en la relación entre la tecnología con los usuarios, ampliando su capacidad de acción.

Es urgente entonces poner el foco en nuestra agencia, en el desarrollo de una cultura técnica que amplíe nuestra capacidad de agencia y que abra posibilidades de intervención sobre los sistemas tecnológicos. 

Finalmente, ser críticos, no es estar en contra de la tecnología. 

En lo personal, mi mayor preocupación (y ocupación)  es poder contribuir a formar ciudadanos capaces de comprender críticamente la tecnología.

Tomado de Aplicaciones educativas en entornos virtuales