Más allá del código: ¿Qué reglas necesita la Inteligencia Artificial?

 Por Paola Dellepiane

En su sitio web, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE) define el término Inteligencia Artificial como un sistema, de la siguiente manera: 

Un sistema de IA es un sistema basado en máquinas que, para objetivos explícitos o implícitos, infiere, a partir de la información que recibe, cómo generar resultados como predicciones, contenido, recomendaciones o decisiones que pueden influir en entornos físicos o virtuales. Los diferentes sistemas de IA varían en sus niveles de autonomía y adaptabilidad después de su implementación.

Partir de esta definición es clave para poder tener comprender que cuando nos referimos a la Inteligencia Artificial (IA) estamos considerando un campo en múltiples dimensiones de impacto social, mucho más amplio que el chatGPT.

La inteligencia artificial avanza rápidamente, y con ella surgen oportunidades transformadoras, pero también retos críticos para las sociedades globales. El informe publicado por la OECD.AI traza un camino hacia un futuro más equilibrado y seguro para la IA.

El informe analiza los posibles beneficios y riesgos futuros de la (IA), y propone acciones prioritarias para maximizar su impacto positivo mientras se mitigan los peligros. Además, lo sintetiza en diez puntos claves, de mayor relevancia a atender: 

• 

  10 beneficios prioritarios: desde avances científicos acelerados hasta servicios personalizados en salud y educación, pasando por una mayor transparencia institucional.

• 

  10 riesgos clave: contempla temas que refieren a manipulación de la información, concentración de poder y la necesidad de alinear los sistemas de IA con valores humanos, entre otros.

• 

  10 acciones prioritarias para políticas públicas: se proponen una serie de definiciones de reglas claras, inversión en investigación de seguridad en IA y promoción de habilidades laborales para un futuro impulsado por la IA.

El informe evalúa escenarios, tendencias y medidas de gobernanza para asegurar un desarrollo responsable de la IA.

1. Beneficios de la IA

La IA tiene el potencial de transformar la sociedad y la economía, generando impactos positivos en diversas áreas:

• Avances científicos: Aceleración del descubrimiento de nuevos tratamientos médicos y soluciones tecnológicas.

• Crecimiento económico y productividad: Optimización de procesos en la industria y los servicios, aumentando la eficiencia.

• Reducción de la desigualdad: Posibilidades de mejorar el acceso a la educación, la salud y el empleo.

• Mejor toma de decisiones: Mayor capacidad para analizar datos y hacer predicciones precisas en múltiples sectores.

• Educación y salud personalizadas: Herramientas de IA que adaptan el aprendizaje y los tratamientos médicos a las necesidades individuales.

• Mayor transparencia y participación ciudadana: Uso de IA para mejorar la supervisión de gobiernos e instituciones.

• Automatización de tareas peligrosas: Reducción del riesgo laboral al delegar tareas peligrosas en sistemas autónomos.

2. Riesgos de la IA

El informe también señala desafíos significativos que deben abordarse:

• Ciberataques avanzados: La IA puede facilitar ataques más sofisticados a infraestructuras críticas.

• Desinformación y manipulación: Uso de IA para generar noticias falsas y engañosas, afectando la democracia.

• Carrera tecnológica sin regulación: Competencia acelerada entre empresas y países sin suficiente inversión en seguridad.

• Concentración de poder: Dominio de la IA por un pequeño grupo de empresas o naciones, afectando la equidad global.

• Impacto en el empleo: Automatización que puede reemplazar ciertos trabajos sin generar suficientes alternativas.

• Vigilancia masiva y privacidad: Expansión del uso de IA para monitorear a las personas sin controles adecuados.

• Falta de explicabilidad: Decisiones tomadas por IA sin que los humanos puedan entender o cuestionar su lógica.

3. Acciones Prioritarias

Para garantizar un desarrollo seguro y equitativo de la IA, el informe sugiere diez acciones clave:

• Establecer regulaciones claras sobre responsabilidad y daños causados por IA.

• Definir usos prohibidos de la IA para evitar aplicaciones peligrosas.

• Asegurar la transparencia de los sistemas de IA y la divulgación de información clave.

• Implementar procedimientos de gestión de riesgos en toda la vida útil de los sistemas de IA.

• Evitar dinámicas de competencia que prioricen la velocidad sobre la seguridad.

• Invertir en investigación para mejorar la seguridad y confiabilidad de la IA.

• Capacitar a la población en habilidades digitales y de IA para afrontar cambios en el empleo.

• Fomentar la participación social en la regulación y supervisión de la IA.

• Prevenir la concentración de poder en pocas empresas o países.

• Promover el desarrollo de IA en áreas estratégicas como salud, educación y sostenibilidad.

Con ayuda de chatGPT,  comparto un cuadro “comparativo” para destacar puntualmente el alcance de los beneficios, riesgos y acciones propuestos en el informe, a las familias. De lo propuesto por el chatGPT, puede observarse que la mayoría de los puntos destacados, tienen un alcance significativo a las familias. 

Comparación: Beneficios Generales vs. Beneficios para las Familias

Beneficios Generales	Beneficios para las Familias
Avances científicos: IA impulsa descubrimientos médicos y nuevas tecnologías.	Salud personalizada: Diagnósticos más precisos y tratamientos adaptados a cada miembro de la familia.
Crecimiento económico: Mejora la productividad y eficiencia en el trabajo.	Seguridad laboral y oportunidades: Puede generar nuevos empleos, pero es clave preparar a los jóvenes con habilidades digitales.
Reducción de la desigualdad: Facilita el acceso a educación y salud en comunidades vulnerables.	Acceso a educación de calidad: Plataformas de aprendizaje personalizadas para niños y adultos.
Mejor toma de decisiones: Análisis de datos para predecir tendencias y optimizar procesos.	Apoyo en la vida cotidiana: IA ayuda en planificación financiera, administración del hogar y educación de los hijos.
Educación y salud personalizadas: Adaptación de contenido educativo y tratamientos médicos según necesidades.	Tutoría personalizada: Herramientas de IA para reforzar el aprendizaje en casa.
Mayor transparencia y participación: Mejora la supervisión de gobiernos y empresas.	Protección contra desinformación: Enseñar a las familias a identificar noticias falsas generadas por IA.
Automatización de tareas peligrosas: Reduce riesgos en entornos laborales.	Mayor seguridad en el hogar: Dispositivos de IA para monitoreo y prevención de accidentes.

Comparación: Riesgos Generales vs. Riesgos para las Familias

Riesgos Generales	Riesgos para las Familias
Ciberataques avanzados: La IA facilita ataques más sofisticados a sistemas críticos.	Seguridad digital en el hogar: Protecciones contra robos de identidad y ciberataques a dispositivos familiares.
Desinformación y manipulación: IA puede generar noticias falsas y engañar a las personas.	Exposición infantil a contenido falso: Los niños pueden ser vulnerables a información errónea o manipulaciones en redes sociales.
Carrera tecnológica sin regulación: Desarrollo apresurado sin suficiente control.	Uso de IA sin supervisión: Riesgo de depender de IA sin entender sus limitaciones o sesgos.
Concentración de poder: Dominio de la IA por pocas empresas o países.	Acceso desigual a la tecnología: No todas las familias tienen los mismos recursos para aprovechar la IA.
Impacto en el empleo: Automatización reemplaza trabajos sin generar suficientes alternativas.	Desempleo en sectores tradicionales: Familias deben prepararse para nuevas oportunidades de empleo en la era digital.
Vigilancia y pérdida de privacidad: IA puede usarse para recopilar datos sin consentimiento.	Protección de datos familiares: Evitar que información personal de niños y adultos sea usada sin autorización.
Falta de explicabilidad: Las decisiones de la IA pueden ser difíciles de entender.	Decisiones sin control parental: Aplicaciones y juegos con IA pueden influir en los niños sin que los padres lo noten.

Comparación: Acciones Prioritarias Generales vs. Acciones para las Familias

Acciones Prioritarias Generales	Acciones para las Familias
Regulación y responsabilidad legal: Normas claras sobre el uso de IA.	Control del uso de IA en casa: Supervisar qué aplicaciones usan los niños y qué datos comparten.
Transparencia y divulgación de información sobre IA.	Educación digital: Enseñar a toda la familia cómo funciona la IA y sus riesgos.
Gestión de riesgos en el desarrollo y uso de IA.	Seguridad en el hogar: Implementar contraseñas seguras y revisar configuraciones de privacidad en dispositivos.
Evitar la competencia desenfrenada sin ética.	Uso responsable de la tecnología: Establecer límites en el uso de IA para no reemplazar la interacción humana.
Inversión en IA segura y confiable.	Promoción de habilidades digitales: Preparar a los niños para el futuro laboral con conocimientos en tecnología.
Capacitación laboral para la era de la IA.	Preparación para cambios laborales: Buscar oportunidades de formación y adaptación a nuevos empleos.
Protección contra la concentración de poder en IA.	Acceso equitativo a tecnología: Buscar opciones asequibles para que toda la familia se beneficie de la IA.

Conclusión

El informe destaca que la IA puede ser una fuerza para el bien, pero solo si se gestiona de manera adecuada. Para ello, es fundamental que gobiernos, empresas y la sociedad trabajen juntos en la regulación, la educación y el desarrollo responsable de esta tecnología.

En resumen, la IA ofrece grandes oportunidades, pero también desafíos significativos. Para las familias, la clave está en la educación, la protección de la privacidad y la preparación para un mundo cada vez más digitalizado.

El camino adecuado no es ignorar ni prohibir estas tecnologías, sino comprender sus capacidades y limitaciones para integrarlas eficazmente.

Tomado de Aplicaciones educativas en entornos virtuales

El 49% de los libros editados registran venta cero

 Toamdo de Universo Abierto

Álex Sàlmon. (2026, 14 de febrero). Cuando un libro vende cero ejemplares [Artículo]. El Periódico. https://www.elperiodico.com/es/ocio-y-cultura/libros/20260214/libro-vende-cero-ejemplares-126714609

El sector editorial vive una paradoja inquietante: mientras las ventas globales de libros siguen creciendo, casi la mitad de los títulos publicados no venden ni un solo ejemplar. Según datos compartidos por libreros en un congreso reciente en Valencia, el 49% de los libros editados registran venta cero, lo que significa que no encuentran lectores más allá, en muchos casos, del entorno cercano del autor. Esta cifra resulta especialmente dolorosa para quienes han invertido tiempo y esfuerzo en escribir y publicar su obra, y plantea interrogantes sobre el funcionamiento del mercado.

El contraste es aún más llamativo si se tiene en cuenta que la industria del libro mantiene una tendencia ascendente, aunque en 2025 se haya ralentizado ligeramente. Sin embargo, solo un 4,5% de los títulos supera los 100 ejemplares vendidos, lo que evidencia una enorme desigualdad en la distribución de las ventas. Mientras unos pocos libros concentran la atención y el éxito comercial, una gran mayoría pasa completamente desapercibida.

Una de las causas señaladas es la superproducción editorial. Ante el temor de perder espacio en las librerías, los grandes grupos publican constantemente nuevos títulos para mantener presencia física en los puntos de venta. Esta estrategia prioriza la cantidad sobre la calidad y genera una saturación que dificulta que cada obra tenga visibilidad suficiente. No es la primera vez que ocurre un fenómeno similar en el sector.

Además, muchos libros llegan al mercado sin campañas de promoción ni acompañamiento real por parte de las editoriales. En algunos casos, son los propios autores —incluso los ya conocidos— quienes deben organizar su difusión con libreros de confianza. La consecuencia es que numerosas novedades ni siquiera se exhiben adecuadamente, y en campañas clave como Navidad, Sant Jordi o ferias del libro, muchas cajas permanecen cerradas, reflejando un sistema que publica más de lo que puede sostener comercialmente.

Tomado de Universo Abierto

HTML y microaprendizaje como base estructural de las microcredenciales en la educación 4.0

 Por Mercedes Leticia Sánchez Ambriz

No te pierdas el podcast de este artículo, escúchalo aquí. 

El avance del modelo de microcredenciales, impulsado por las discusiones internacionales sobre aprendizaje permanente y empleabilidad, como las sostenidas en el Foro Económico Mundial de Davos 2026, están reconfigurando la arquitectura formativa en la educación superior. El HTML como infraestructura pedagógica del microaprendizaje y como soporte técnico para la certificación modular basada en competencias. Se argumenta que el diseño de simuladores y recursos interactivos en HTML permite articular evidencias de desempeño con procesos de certificación flexible, en coherencia con los planteamientos del proyecto “Sistema de Microcredenciales para la Industria 4.0: Formación docente en competencias digitales para el nearshoring manufacturero”, desarrollado en el marco de la Beca Santander–FIMPES 2025, México.

Microcredenciales y el giro modular post-Davos 2026

En el Foro Económico Mundial de Davos 2026 se reafirmó que el aprendizaje permanente y la actualización continua de competencias constituyen condiciones estructurales del mercado laboral contemporáneo (World Economic Forum [WEF], 2026). El informe enfatizó la necesidad de sistemas de acreditación flexibles, verificables e interoperables que respondan a la rápida transformación tecnológica.

En este contexto, las microcredenciales emergen como respuesta a tres exigencias centrales:

1. Modularidad.
2. Certificación por competencia.
3. Reconocimiento acumulativo.

Sin embargo, el debate no puede limitarse a la dimensión política o económica. La pregunta pedagógica es decisiva: ¿qué arquitectura didáctica sostiene el modelo modular?

Microaprendizaje como unidad estructural

El microaprendizaje (microlearning) se define como una estrategia formativa centrada en objetivos específicos, de corta duración, con alta focalización competencial y retroalimentación inmediata (Hug, 2017). Su pertinencia radica en que:

·         Reduce la carga cognitiva.

·         Favorece la autonomía.

·         Permite integración en contextos laborales.

·         Produce evidencias observables de logro.

Diferente del simple “contenido breve”, el microaprendizaje implica diseño instruccional riguroso. Cada unidad debe integrar:

·         Objetivo competencial claro.

·         Actividad interactiva.

·         Evaluación formativa.

·         Evidencia verificable.

Este enfoque es coherente con la transición hacia certificaciones basadas en desempeño, no en tiempo de permanencia (WEF, 2026).

El proyecto “Sistema de Microcredenciales para la Industria 4.0: Formación docente en competencias digitales para el nearshoring manufacturero”, desarrollado en el marco de la Beca Santander–FIMPES 2025 (México), plantea que el HTML no debe entenderse únicamente como un formato técnico, sino como una arquitectura didáctica estratégica para el diseño de microexperiencias certificables. En investigaciones previas sobre simuladores educativos y certificación modular (Bravo Reyes & Sánchez Ambriz, 2025)

En este artículo sobre simuladores HTML como estrategia, se argumenta que el HTML constituye un entorno estructural idóneo para articular microaprendizaje, interactividad y evidencia de desempeño.

Este lenguaje ofrece ventajas estructurales que lo posicionan como base tecnológica de las microcredenciales:

• Universalidad: Funciona en cualquier navegador sin requerir software propietario.
• Portabilidad: Puede utilizarse en línea o desconectado.
• Ligereza: Bajo consumo de datos, lo que favorece la equidad en contextos de conectividad limitada.
• Integración multimodal: Permite articular texto, audio, video, animaciones y simulaciones en un mismo entorno.
• Programabilidad interactiva: Mediante JavaScript, posibilita retroalimentación automática y escenarios dinámicos.
• Compatibilidad con LMS y estándares abiertos: Facilita su integración en sistemas de gestión del aprendizaje y su vinculación con insignias digitales (Open Badges).

Desde esta perspectiva, el HTML deja de ser un simple contenedor de contenido y se convierte en un microespacio de aprendizaje demostrativo, capaz de sostener procesos de certificación basados en competencias observables y verificables.

Estas características no solo posicionan al HTML como un soporte técnico versátil, sino que lo convierten en una infraestructura pedagógica coherente con el modelo de microaprendizaje certificable. Si las microcredenciales exigen evidencias verificables de desempeño- como lo plantean los marcos internacionales recientes (WEF, 2026)- entonces el entorno formativo debe permitir interacción, registro y evaluación integrada dentro de cada unidad modular. Es precisamente en este punto donde el HTML trasciende su dimensión instrumental y se configura como arquitectura de diseño instruccional.

En este marco, uno de los aportes centrales del enfoque desarrollado en el proyecto es la transición pedagógica:

De la presentación estática → al simulador interactivo.

Este desplazamiento no es meramente tecnológico; implica una transformación epistemológica del aprendizaje. Mientras la presentación lineal organiza información para ser consumida, el simulador organiza escenarios para ser experimentados.

El simulador HTML permite las siguientes acciones como se muestra en la imagen:

De esta manera, la microunidad deja de ser expositiva y se convierte en evidencia activa de competencia. La arquitectura técnica sostiene la lógica pedagógica, y esta, a su vez, fundamenta la validez de la microcredencial.

Esta estructura transforma la microlección en una evidencia tangible de competencia. Como señalan Bravo y Sánchez (2025), el HTML funciona como “microespacio de aprendizaje personalizado”, donde el estudiante no solo consume información, sino que interactúa y produce evidencia.

HTML y certificación por evidencia

Las microcredenciales requieren mecanismos verificables. El HTML facilita esta dimensión porque:

• Puede integrar criterios explícitos de logro.
• Permite automatización mediante estándares abiertos (Open Badges).
• Es interoperable con plataformas educativas.
• Puede incorporar metadatos competenciales.

Así, el recurso didáctico deja de ser material auxiliar y se convierte en entorno demostrativo de competencia.

Este principio responde directamente al planteamiento del WEF (2026), que insiste en la necesidad de credenciales basadas en resultados observables y verificables.

Equidad, conectividad y multicanalidad

En América Latina, la implementación de microcredenciales enfrenta desafíos de conectividad y acceso. En este sentido, la naturaleza ligera del HTML resulta estratégica.

Un archivo HTML puede:

• Distribuirse por correo, USB o nube.
• Funcionar sin conexión continua.
• Integrarse en ecosistemas multicanal.

Esta característica fortalece la equidad y evita la dependencia de plataformas cerradas o costosas.

Implicaciones para la formación docente

El modelo implica una redefinición del rol docente, como se muestra en la siguiente tabla:

La producción de micro-recursos HTML constituye evidencia concreta de competencia digital avanzada, alineada con marcos como DigCompEdu (Redecker, 2017).

Conclusiones

El debate internacional posterior a Davos 2026 confirma que el aprendizaje modular y certificable no es una tendencia pasajera, sino una reconfiguración estructural de la educación superior.

El microaprendizaje ofrece la lógica pedagógica. Las microcredenciales aportan el reconocimiento formal. El HTML proporciona la arquitectura técnica y didáctica.

En el marco del proyecto financiado por la Beca Santander–FIMPES 2025, México, se demuestra que el diseño de simuladores y recursos interactivos en HTML constituye una vía viable, escalable y equitativa para articular formación modular con certificación por competencias en la educación 4.0.

La innovación no radica en incorporar tecnología por sí misma, sino en estructurar el aprendizaje de manera que cada competencia pueda diseñarse, demostrarse y certificarse con claridad.

 

Referencias

Bravo Reyes, C., & Sánchez Ambriz, M. L. (2025). Simuladores HTML como estrategia docente para el microaprendizaje y la certificación por microcredenciales en la Industria 4.0

Hug, T. (2017). Didactics of microlearning. Waxmann.

Redecker, C. (2017). European framework for the digital competence of educators (DigCompEdu). European Commission.

World Economic Forum. (2026). Future of Jobs Report 2026. WEF.

Tomado de 366 días