Ética y Fundamentos de IA
IA responsable: uso ético
En el Tec de Monterrey, vemos a la tecnología como una gran aliada para alcanzar nuestras metas educativas. Cuando se usa bien, facilita el acceso a la información, crea conocimiento y abre oportunidades de aprendizaje y bienestar social. La IA tiene un enorme potencial para beneficiar a nuestra comunidad, siempre que se use de manera ética y responsable en los procesos educativos, proyectos y actividades de nuestra institución.
A medida que la tecnología avanza, enfrentamos retos importantes, como garantizar la calidad de los datos y entender su impacto en la toma de decisiones. Aunque la IA complementa el trabajo humano y mejora la eficiencia, es esencial usarla de manera responsable para evitar sesgos y sacar el máximo provecho. Por ello, hemos creado recursos y lineamientos que orientan el uso ético de las herramientas de IA en los procesos de enseñanza y aprendizaje.
El futuro de la IA
En los últimos años, la IA ha avanzado mucho gracias a las redes neuronales y grandes volúmenes de datos. Sin embargo, algunos expertos creen que aumentar el tamaño de los modelos ya no traerá tantos beneficios, por lo que se necesitan formas más creativas de mejorar.
El acceso a datos de calidad es esencial para que la IA avance. Áreas como la biología y la salud tienen mucho potencial. Los datos visuales y de video abrirán nuevas oportunidades en campos como la medicina, la robótica y la automatización.
Otra tendencia es el desarrollo de agentes autónomos, sistemas que toman decisiones y se adaptan en tiempo real, revolucionando sectores como la logística y la educación, con soluciones más inteligentes.
Aunque veremos avances en modelos visuales con aplicaciones en medicina y seguridad, los retos incluyen mejorar la interacción con el mundo físico y el razonamiento con sentido común. El Tec de Monterrey se compromete a preparar a nuevas generaciones para liderar este campo, asegurando un desarrollo ético y justo de la IA.
Fuente: World Economic Forum (2024). The Expanding Universe of Generative Models [Video]. URL: https://www.weforum.org/events/world-economic-forum-annual-meeting-2024/sessions/the-expanding-universe-of-generative-models
Mitos y realidades sobre la IA
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las tecnologías más transformadoras de los últimos años, impulsando grandes avances en diferentes áreas y generando mucho de qué hablar. Sin embargo, su rápido desarrollo también ha dado pie a ideas erróneas y mitos. Por eso, es importante separar la realidad de las creencias equivocadas para entender mejor lo que la IA realmente puede y no puede hacer.
Mitos
"La IA va a reemplazar todos los trabajos humanos"
Aunque la automatización sí impactará algunos empleos, la IA no va a eliminar la mayoría de las ocupaciones, sino que las cambiará. Muchas profesiones que requieren habilidades complejas, creatividad o empatía seguirán necesitando de personas.
"La IA toma decisiones completamente sola y sin intervención humana"
Esto no es cierto. La IA funciona bajo la supervisión de personas y opera dentro de los límites que los programadores definen.
"La IA tiene emociones y conciencia de sí misma"
La IA no tiene conciencia ni sentimientos. Básicamente, procesa datos y responde a patrones, pero no "siente" ni "piensa" como los humanos.
"La IA siempre es objetiva e imparcial"
No del todo. La IA puede reflejar los sesgos que tienen los datos con los que fue entrenada, lo cual puede traer problemas éticos importantes.
"Solo los expertos en tecnología pueden entender la IA"
Aunque crear IA requiere conocimientos técnicos avanzados, no necesitas ser un científico de datos para aprender a usarla. Personas de distintas áreas pueden aprender cómo aplicarla en su trabajo.
Realidades
La IA está revolucionando muchas industrias
Desde la medicina hasta la educación, la IA está cambiando la manera en que se hacen las cosas. En medicina, por ejemplo, ayuda a detectar enfermedades con mayor precisión, y en educación permite personalizar los métodos de aprendizaje.
La IA necesita buenos datos para funcionar bien
La calidad de los resultados de la IA depende directamente de los datos con los que se entrena. Si los datos están incompletos o tienen errores, los resultados también lo estarán.
La IA actual no sirve para todo
Hoy en día, la mayoría de las aplicaciones de IA están diseñadas para tareas específicas. No pueden hacer cosas fuera de lo que se les programó.
El uso de la IA plantea retos éticos
Hay preocupaciones sobre temas como privacidad, equidad y responsabilidad que deben abordarse desde un enfoque ético.
La IA complementa el trabajo humano
Más que reemplazar a las personas, la IA ayuda a que el trabajo sea más eficiente. Esto permite que los trabajadores se enfoquen en tareas más creativas o complejas, convirtiendo a la IA en una herramienta que suma, no que resta.
Fuentes
Benhamou, S. (2022). La transformación del trabajo y el empleo en la era de la inteligencia artificial: análisis, ejemplos e interrogantes. CEPAL.
Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
