{"id":49558,"date":"2026-03-02T12:03:01","date_gmt":"2026-03-02T17:03:01","guid":{"rendered":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/?p=49558"},"modified":"2026-03-05T13:21:49","modified_gmt":"2026-03-05T18:21:49","slug":"inteligencia-artificial-y-etica","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/inteligencia-artificial-y-etica\/","title":{"rendered":"El acelerado uso de la IA en la ciencia y la deliberaci\u00f3n \u00e9tica"},"content":{"rendered":"\n

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un campo especializado y ha pasado a convertirse en una herramienta transversal para la ciencia. Hoy apoya distintas labores<\/a>: analizar grandes vol\u00famenes de datos, hacer revisiones de literatura, modelar fen\u00f3menos complejos y generar nuevas hip\u00f3tesis de trabajo. Tambi\u00e9n se implementa para acompa\u00f1ar tareas como la redacci\u00f3n y edici\u00f3n de manuscritos, la preparaci\u00f3n de propuestas de financiaci\u00f3n y la divulgaci\u00f3n cient\u00edfica. Incluso, en la evaluaci\u00f3n preliminar de proyectos o art\u00edculos.<\/p>\n\n\n\n

(Puedes leer la edici\u00f3n completa de Pesquisa Javeriana aqu\u00ed<\/a>)<\/p>\n\n\n\n

La IA y, en particular, la IA generativa<\/a> han llegado con una promesa tan potente como inquietante: hacer ciencia m\u00e1s r\u00e1pido y con un alcance sin precedentes. Algunos medios han reportado que su utilizaci\u00f3n puede aumentar la productividad cient\u00edfica entre un 30 % y un 50 %, o reducir el tiempo necesario para completar tesis doctorales. Pero exige algo igual de urgente: deliberaci\u00f3n \u00e9tica, \u00bfqu\u00e9 tipo de ciencia \u2014y qu\u00e9 tipo de futuro\u2014 estamos construyendo al incorporar estas tecnolog\u00edas? Esta no es solo una discusi\u00f3n t\u00e9cnica, sino \u00e9tica, pol\u00edtica y con una dimensi\u00f3n humana fundamental.<\/p>\n\n\n\n

La urgencia de esta interpelaci\u00f3n se hace evidente en la pr\u00e1ctica cotidiana de la investigaci\u00f3n. En un proceso reciente de revisi\u00f3n \u00e9tica, un comit\u00e9 solicit\u00f3 a un equipo de investigadores que explicitara el empleo de la IA anunciado en su proyecto. La respuesta describ\u00eda la herramienta, pero no daba cuenta de los dilemas \u00e9ticos ni de las acciones para abordarlos. Este caso, que no es aislado, refleja una brecha creciente entre la adopci\u00f3n cotidiana de la IA y la capacidad de dimensionar sus implicaciones axiol\u00f3gicas, lo que revela un desaf\u00edo colectivo: estamos aprendiendo a incorporar estas tecnolog\u00edas m\u00e1s r\u00e1pido de lo que estamos aprendiendo a deliberar sobre sus consecuencias e implicaciones.<\/p>\n\n\n\n

El uso de IA en la investigaci\u00f3n<\/a> plantea cuestiones \u00e9ticas novedosas y complejas. Por ejemplo, sus sistemas se basan en conjuntos de datos que pueden reproducir sesgos. A ello se suman riesgos relacionados con la confidencialidad, la intimidad y la protecci\u00f3n de datos. Revistas cient\u00edficas y universidades han advertido que algunos investigadores han cargado herramientas de IA con los datos preliminares, borradores de art\u00edculos, documentos en revisi\u00f3n o datos sensibles de los participantes en sus estudios, sin preguntarse por las condiciones tecnol\u00f3gicas o estrategias que garanticen la protecci\u00f3n de la informaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Frente a escenarios como estos, crece la necesidad de contar con orientaciones \u00e9ticas y marcos regulatorios. A nivel internacional se cuenta con los \u201cPrincipios de la IA\u201d formulados por la Organizaci\u00f3n para la Cooperaci\u00f3n y el Desarrollo Econ\u00f3micos (OCDE<\/a>) \u2014adoptados por Colombia\u2014. En la regi\u00f3n, pa\u00edses como Chile y M\u00e9xico han avanzado en sus propias normativas sobre la materia. Aunque muchas de estas regulaciones no son espec\u00edficas para la investigaci\u00f3n, incorporan principios fundamentales: el respeto por los valores democr\u00e1ticos y los derechos humanos (incluidos la equidad, la no discriminaci\u00f3n y la privacidad); la transparencia y la explicabilidad; la rendici\u00f3n de cuentas y la responsabilidad; la supervisi\u00f3n humana efectiva; la seguridad y la sostenibilidad.<\/p>\n\n\n\n

Editoriales acad\u00e9micas y asociaciones cient\u00edficas han emitido lineamientos que coinciden en un punto central: la responsabilidad por la originalidad, la veracidad y la integridad del trabajo cient\u00edfico sigue siendo humana. La utilizaci\u00f3n de la IA debe declararse y revisarse cr\u00edticamente para evitar el plagio, las imprecisiones y los errores. Los expertos han se\u00f1alado la necesidad de integrar la IA de manera coherente con buenas pr\u00e1cticas de investigaci\u00f3n; adoptar medidas para identificar y controlar sesgos; y evaluar \u00e9ticamente su implementaci\u00f3n cuando pueda afectar a los participantes de un proyecto investigativo.<\/p>\n\n\n\n

Muchos de estos avances se han concentrado en la escritura acad\u00e9mica, abriendo el camino para una reflexi\u00f3n m\u00e1s profunda sobre la incorporaci\u00f3n \u00e9tica de la IA a lo largo de todo el ciclo de la investigaci\u00f3n. Las universidades tienen la responsabilidad de liderar un debate informado, cr\u00edtico y plural, y de fortalecer la alfabetizaci\u00f3n digital para integrar la IA de manera reflexiva y responsable. El fin debe ser construir una cultura de uso \u00e9tico y responsable de la IA, que sirva de br\u00fajula para orientar decisiones en contextos de incertidumbre, proteger la calidad del conocimiento y mantener la confianza social en la ciencia.<\/p>\n\n\n\n

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La inteligencia artificial avanza a un ritmo vertiginoso en la ciencia. Promete acelerar descubrimientos y transformar la investigaci\u00f3n, pero exige algo igual de urgente: deliberaci\u00f3n \u00e9tica. \u00bfEstamos reflexionando con suficiente profundidad sobre las implicaciones humanas, sociales y pol\u00edticas de integrar estas tecnolog\u00edas en la producci\u00f3n de conocimiento?<\/p>\n","protected":false},"author":134,"featured_media":49559,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3697,1157,4594,372],"tags":[460,2960,499],"class_list":{"0":"post-49558","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-editorial","8":"category-destacadas","9":"category-inteligencia-artificial","10":"category-opinion","11":"tag-ciencia","12":"tag-inteligencia-artificial","13":"tag-javeriana"},"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/49558","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/users\/134"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=49558"}],"version-history":[{"count":3,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/49558\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":49945,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/49558\/revisions\/49945"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/media\/49559"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=49558"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=49558"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"http:\/\/www.javeriana.edu.co\/pesquisa\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=49558"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}