Enseñanza con IA: una propuesta de integración en el marco de las competencias en materia de IA (Parte II)

En el posteo anterior, nos referimos a la necesidad de una integración de la IA en la formación docente, y en la educación en general, superando las habilidades técnicas e incluyendo acciones centradas en el ser humano, una ética internalizada de la IA, conocimientos y habilidades conceptuales transferibles sobre la IA, así como un pensamiento a prueba de futuro en lo que respecta al diseño de sistemas de IA (UNESCO, 2025).

Una dimensión muy significativa que nos trae la IA es la vinculada con la personalización en el aprendizaje para cada estudiante, teniendo en cuenta las habilidades, capacidades y necesidades individuales. Los algoritmos de los sistemas IA pueden contribuir a analizar y adaptar el contenido ofrecido para cada trayectoria formativa. Esta dimensión, podemos considerarla transversal a la propuesta de formación espiralada, presentada en Enseñanza con IA: una propuesta de integración en el marco de las competencias en materia de IA (Parte I).

UNESCO también publicó un marco de competencias para estudiantes en materia de IA, con el propósito de apoyar el desarrollo de competencias básicas para estudiantes. Este marco se basa en la visión de que los estudiantes deben ser usuarios responsables y cocreadores de la IA, con un enfoque fundamentado en los principios de los derechos humanos, la inclusión y la equidad.

Aquí, la dimensión inclusión propone ofrecer a los estudiantes el acceso a trayectos de aprendizaje individualizado, en muchos casos, intentando acortar brechas existentes, en especial las relacionadas con dificultades de aprendizaje. Los ejemplos más extendidos para este tipo de tecnología son sistemas de tutoría inteligentes para el aprendizaje adaptativo o personalizado, a través de procesos de recomendación de trayectos, curación de materiales y contenidos, asistencia en la toma de decisiones, diagnóstico de fortalezas y debilidades, detección del error y de los aciertos, asistencia tutorial a través de agentes conversacionales, ofrecimiento de pistas y feedback adaptativo, robots humanoides con capacidad de habla para el desarrollo de habilidades comunicativas y telepresencia en el aula física.

El marco describe cuatro ámbitos interrelacionados que definen las dimensiones esenciales de la competencia en IA de los estudiantes:

• Una forma de pensar centrada en el ser humano: se enfoca en los valores, creencias y habilidades de pensamiento crítico que los estudiantes aplican para analizar si la IA es adecuada para un propósito, cómo interactuar con ella, y qué responsabilidades deben asumir las personas en la construcción de sociedades impulsadas por la IA. 

• La ética de la IA:  constituye los juicios de valor ético, las reflexiones encarnadas y las habilidades sociales y emocionales necesarias para navegar, comprender y contribuir a la adaptación de principios y normas regulatorias a lo largo del ciclo de vida de los sistemas de IA. Se espera que los estudiantes internalicen principios clave como el de "no hacer daño", la proporcionalidad, la no discriminación, la sostenibilidad y la transparencia.

• Técnicas y aplicaciones de la IA: representa el conocimiento conceptual relacionado con la IA y las habilidades operacionales asociadas con el uso de herramientas de IA. Este ámbito se centra en los fundamentos de la IA, las habilidades de aplicación y la creación de herramientas de IA.

• Diseño de sistemas de IA: se enfoca en el pensamiento de diseño sistémico y las habilidades de ingeniería integrales necesarias para delimitar el alcance del problema, diseñar, construir la arquitectura, entrenar, probar y optimizar los sistemas de IA. 

Estas dimensiones están atravesadas por tres niveles de progresión que reflejan una creciente complejidad en el uso, la conciencia ética y la cocreación de la tecnología de IA. Estos niveles quedan establecidos por los verbos comprender, aplicar y crear. 

El marco de competencias de la UNESCO establece que el desarrollo de competencias en IA debe ir más allá de las habilidades técnicas. En este sentido, la integración de la IA en el estudio debe basarse en un enfoque crítico hacia la IA y priorizar la interacción centrada en el ser humano a través del uso de chatbots o sistemas de tutorías inteligentes.

En la práctica, la IA puede contribuir a la personalización del aprendizaje, ofreciendo una experiencia más efectiva que atienda a las necesidades individuales de cada estudiante. El desafío docente es asegurar que los estudiantes no sólo dominen la herramienta, sino que desarrollen una competencia crítica para usarla de manera efectiva y ética.

En esta interacción humano-máquina hay posturas que reconocen un empoderamiento de la tarea docente y otras más críticas que alertan sobre el borramiento de las dimensiones inherentes a la sociabilidad. Sadin (2020) sostiene que hay operaciones automatizadas que sustituyen al contacto, la acción llevada adelante en común, y todo esto implica la abolición progresiva del intercambio, de la relación entre los seres humanos y, consecuentemente, la abolición del acuerdo, del desacuerdo, del conflicto, de la negociación y, sí, de la amistad.

En este sentido, delegar decisiones en sistemas automatizados instala desafíos complejos e implica el desarrollo de políticas transparentes, equitativas y auditables del uso de datos, como el diseño e implementación de procesos de evaluación de los sistemas adoptados para supervisar el impacto de la IA en las personas y la sociedad (Sadin, 2017).

La propuesta de la personalización en el aprendizaje mediante IA, se convierte entonces en una dimensión pedagógica esencial para el docente. Un gran desafío entonces en la formación docente, es ¿cómo integrar un enfoque multidisciplinario que sea parte de los desarrollos de una IA personalizada? 

El diseño en conjunto de estos sistemas con docentes y perfiles especializados podría ser una vía para avanzar en esta línea de trabajo. Por tal motivo resulta necesario fortalecer algunas dimensiones como: la formación docente para poder hacer frente a la complejidad que representa la inclusión de la IA en la educación, el diseño y desarrollo de innovaciones basadas en IA para potenciar las propuestas educativas, la articulación de redes de conocimiento y la investigación en temáticas vinculadas con la incorporación de la IA en la enseñanza y el aprendizaje.

La formación debe preparar al profesorado para utilizar sistemas de tutoría inteligentes no solo para gestionar el aprendizaje, sino para curar materiales y ofrecer feedback adaptativo, optimizando la trayectoria formativa de cada estudiante (lo que se alinea con la dimensión de inclusión del marco).

En resumen, la formación docente debe evolucionar de un enfoque en "enseñar con tecnología" a un enfoque en "enseñar sobre la IA y para las competencias críticas de la IA", garantizando que la tecnología sirva a una educación inclusiva y profundamente humanista.

Referencias:

UNESCO (2025). Marco de competencias en inteligencia artificial para estudiantes. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000393812

Sadin, E. (2017). La humanidad aumentada. La administración digital del mundo. Caja Negra.

Sadin, E. (2020). La inteligencia artificial o el desafío del siglo. Anatomía de un antihumanismo radical. Caja Negra.

La nueva realidad de la educación ante los avances de la #IAGen

Las universidades llevan tiempo preocupadas (y ocupadas) por las tecnologías emergente y su aplicación directa en educación superior. Recupero en este post un artículo que examina el impacto de herramientas de inteligencia artificial generativa, como ChatGPT, en los procesos educativos. Aborda las implicaciones, beneficios, riesgos y desafíos de estas tecnologías, situando la discusión en un contexto educativo global y multidimensional.

Se utilizó un enfoque metodológico riguroso para analizar las publicaciones científicas recientes sobre la IAGenerativa en educación. Los resultados muestran:

• Una amplia dispersión geográfica de los estudios, con predominancia en Estados Unidos y Australia.

• Principales áreas de impacto: educación, medicina, ciencias de la computación y escritura.

• Un enfoque equilibrado entre entusiasmo y cautela hacia la IAG, reflejando tanto su potencial como sus limitaciones.

Se destaca el crecimiento acelerado de la inteligencia artificial (IA), especialmente desde la aparición de herramientas como ChatGPT en 2022. Estas tecnologías, basadas en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), ofrecen aplicaciones casi ilimitadas pero también presentan riesgos éticos y operativos. En este sentido, el propósito del artículo es proporcionar una visión equilibrada sobre cómo integrar estas herramientas en la educación, evitando posiciones extremas, haciendo énfasis en la velocidad de adopción y las implicaciones éticas y metodológicas de estas tecnologías. 

Aunque los problemas asociados a la tecnología no son nuevos, el artículo argumenta que su potencia y ubicuidad obligan a una respuesta proactiva del sistema educativo. El análisis se centra en dos dimensiones:

• IA en procesos de enseñanza-aprendizaje: Incluye aplicaciones como tutores inteligentes, asistentes virtuales y herramientas de personalización educativa.

• Educación en tiempos de IA: Reflexiona sobre la necesidad de preparar a los estudiantes para un mundo dominado por esta tecnología, desarrollando competencias digitales, pensamiento crítico y valores éticos.

Respecto a la integración de la inteligencia artificial generativa en la educación, se desarrollan las ideas:

1. Personalización y adaptación del aprendizaje: la IA permite crear experiencias de aprendizaje ajustadas a las necesidades y ritmos individuales, mejorando la participación y motivación de los estudiantes.

1. Desarrollo de habilidades creativas y colaborativas: las herramientas generativas fomentan el pensamiento crítico y la creatividad, impulsando nuevas formas de aprender y colaborar.

2. Riesgos éticos y privacidad: se destaca la necesidad de abordar cuestiones éticas, como la protección de datos, para evitar desigualdades y mal uso.

3. Capacitación docente: se enfatiza en la importancia de formar a los docentes en IA, promoviendo un uso equilibrado y crítico para maximizar los beneficios educativos sin depender excesivamente de la tecnología.

El desarrollo de estas ideas incluyen  tanto los beneficios como las precauciones para una integración efectiva de la IA en el ámbito educativo.

Entre los beneficios o ventajas significativas que los autores enumeran, se presentan:

• la personalización del aprendizaje,

• la mejora en la productividad docente mediante automatización de tareas repetitivas,

• la creación de contenidos educativos adaptativos y accesibles,

• el fomento de la creatividad y el pensamiento crítico al interactuar con sistemas generativos.

Entre los riesgos, se destacan:

• la superficialidad en el aprendizaje y dependencia excesiva de las herramientas,

• la posibilidad de generar información errónea (alucinaciones),

• las vulneraciones de privacidad y sesgos inherentes a los datos de entrenamiento,

• las inequidades en el acceso a estas tecnologías.

En este contexto, es fundamental que los docentes adquieran competencias digitales para integrar estas tecnologías de manera eficaz y ética, y para ello los desafíos se centran en la formación de docentes y estudiantes, la revisión de planes de estudio, y el desarrollo de directrices éticas y metodologías de evaluación adaptadas a este nuevo contexto.  La capacitación debe incluir:

• Comprensión técnica básica de la IAG.

• Estrategias para fomentar el pensamiento crítico en los estudiantes.

• Métodos para evaluar y verificar los resultados generados por IA.

La automatización de la evaluación permite analizar tendencias y personalizar el feedback. Sin embargo, el artículo enfatiza la importancia de combinar la evaluación automatizada con enfoques que fomenten la originalidad, como esquemas gráficos o evaluaciones abiertas.

Herramientas y casos de uso basados en IA generativa

En el artículo se realiza una clasificación de herramientas generativas con potencial educativo en categorías como generación de texto, imágenes, audio y código. Los autores también mencionan casos de aplicación práctica en aulas y entornos de formación profesional, subrayando la necesidad de un uso ético y crítico de estas tecnologías.

Se destacan las siguientes categorías:

• Generación de texto: herramientas como ChatGPT, Jasper y Notion ayudan en la creación de contenidos educativos, tutorías y resúmenes.

• Generación de imágenes y vídeos: herramientas como MidJourney y DALL-E 2 ofrecen aplicaciones para visualizar conceptos complejos.

• Detección de textos generados por IA: aunque todavía en etapas iniciales, herramientas como GPTZero buscan identificar contenido generado por IA, pero presentan limitaciones significativas en escenarios prácticos.

Los autores concluyen que la inteligencia artificial generativa representa tanto una oportunidad como un desafío para la educación. Si bien la IA generativa no es una solución mágica para los problemas educativos, sí resulta una herramienta poderosa que, con un uso crítico, puede transformar profundamente la educación. En este sentido, integrar estas tecnologías requiere compromiso institucional, capacitación continua y un enfoque ético centrado en las personas.

Entonces, el camino adecuado no es ignorar ni prohibir estas tecnologías, sino comprender sus capacidades y limitaciones para integrarlas eficazmente en los procesos educativos.

La pregunta que recupero, porque creo necesaria seguir pensando y debatiendo en el ámbito educativo, sigue siendo: “si una máquina ya puede hacer una tarea, ¿qué otras cosas podrían empezar a hacer los seres humanos asistidos por estas máquinas?”

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Referencia: La nueva realidad de la educación ante los avances de la inteligencia artificial generativa. Francisco José García-Peñalvo, Faraón Llorens-Largo y Javier Vidal. Disponible en: https://revistas.uned.es/index.php/ried/article/view/37716/27872

Enseñanza con IA: una propuesta de integración en el marco de las competencias en materia de IA (Parte I)

La incorporación acelerada de la inteligencia artificial (IA) en los sistemas educativos resulta uno de los desafíos más significativos para la formación docente, tanto en la formación inicial como en la formación permanente. Lejos de concebirse como un recurso tecnológico, la IA interpela los fundamentos de la tarea educativa, exigiendo una reflexión profunda sobre el modo en que se enseña, se aprende y se construye conocimiento en una sociedad mediada por algoritmos. 

Este artículo surge de la necesidad de articular las capacidades profesionales con el marco de las competencias para la IA formuladas por la UNESCO, a fin de generar una experiencia formativa que supere la lógica de la “novedad tecnológica” y avance hacia un enfoque crítico, ético y transformador. Así, “en su forma más básica, lo que diferencia a la IA de otras formas de tecnología digital es su capacidad de emular el comportamiento humano” (UNESCO, 2025, p.14).

Desafío a abordar + propuesta preliminar

En la actualidad, herramientas de IA generativa, capaces de procesar lenguaje natural y datos, están realizando tareas rutinarias en sectores laborales diversos. Estudios recientes de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL, 2024) señalan que la digitalización y la IA ya no son un fenómeno aislado de las ciencias informáticas, afectan en distinta medida a prácticamente todas las disciplinas. El principal desafío radica en preparar a los docentes, para desempeñarse en un contexto social con estas características.

La carencia de formación específica en IA en los planes de estudio y en los programas de desarrollo profesional continuo genera una brecha entre las demandas actuales del sistema educativo, a través de las necesidades del mercado laboral, y las competencias reales de los educadores. Esta distancia se traduce en un uso básicamente instrumental o acrítico de las tecnologías emergentes, dificultando la formación de estudiantes que comprendan los alcances, riesgos y oportunidades de la IA.

La propuesta se basa en la integración del marco de las competencias docentes en IA definidas por la UNESCO (2025). Estas competencias abarcan 5 ámbitos o dimensiones: una formación centrada en el ser humano, una comprensión de los fundamentos y aplicaciones de IA, una integración pedagógica, una reflexión crítica y una IA para el desarrollo profesional. 

Estos ámbitos se desarrollan a través de tres niveles de progresión: 

Adquirir, se vincula con la alfabetización básica, es decir, con la aplicación de técnicas básicas y reflexión crítica sobre herramientas específicas de IA, como así también con el reconocimiento de beneficios y riesgos éticos fundamentales.

Profundizar, asociado a la integración responsable y a la utilización de herramientas con destreza, énfasis en la responsabilidad humana y el uso seguro y responsable.

Crear, asociado con la acción agéntica de la IA, es decir, a la personalización de herramientas de IA para desafíos educativos y exploración de innovación pedagógica, como también para la cocreación de estándares y políticas de IA.

Para alcanzar estos niveles de progresión propuestos en el marco de la UNESCO, es necesario priorizar pedagogías activas y contextualizadas. 

La propuesta se basa en un diseño de formación espiralada, que introduzca conceptos vinculados a la IA en diferentes niveles de dificultad para profundizar la comprensión y las habilidades, articulando con los contenidos disciplinares específicos.

Una formación en espiral que incluye:

• Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) como metodología principal para abordar problemas reales, que fomenta el pensamiento de diseño y la creación de prototipos o rediseño de productos, incorporando la IA de forma crítica.

• Aprendizaje Experiencial y por Indagación, permite la interacción directa y la reflexión crítica sobre los resultados y limitaciones de las herramientas de IA en contextos disciplinares.

• Estudios de Caso y Simulaciones para el análisis de dilemas éticos y el impacto de la IA en contextos realistas, tanto generales como específicos de la disciplina.

Esta propuesta podría facilitar a los docentes el desarrollo de una comprensión crítica de la IA, identificando sus alcances y limitaciones en el análisis de datos, la generación de contenido y la resolución de problemas. Asimismo, la integración de herramientas específicas según el área disciplinar, favorecería la diversificación de las prácticas de enseñanza, permitiendo, por ejemplo, la creación de secuencias didácticas más personalizadas.

La enseñanza con IA en la formación docente requiere superar la visión de la tecnología como simple recurso instrumental para consolidarse como una estrategia integral de desarrollo profesional. 

Una integración efectiva de la IA va más allá de las habilidades técnicas, debe incluir acciones centradas en el ser humano, una ética internalizada de la IA, conocimientos y habilidades conceptuales transferibles sobre la IA, así como un pensamiento más flexible en lo que respecta al diseño de sistemas de IA (UNESCO, 2025).

Considerar una enseñanza tomando como marco el desarrollo de las competencias de IA resulta relevante para instituciones de nivel superior que buscan responder a los retos de la era digital. Su implementación implica repensar los planes de estudio para integrar la IA como una dimensión transversal.  Pero también, exige promover programas de actualización permanente que acompañen a los docentes en el aprendizaje a lo largo de toda su carrera profesional. 

Referencias:

CEPAL (2024). Nuevos horizontes laborales en América Latina: IA y formación superior. Comisión Económica para América Latina y el Caribe.

UNESCO (2025). Marco de competencias en inteligencia artificial para docentes. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000393813

UNESCO (2021). Recomendación sobre la Ética de la Inteligencia Artificial. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137_spa

IA, Humanismo y Renta básica Universal ¿cuáles son las perspectivas?

En un nuevo episodio del Podcast IA de Jon Hernandez, una entrevista a José María Lassalle, en la que se abordan ideas centrales respecto a la Inteligencia Artificial (IA), entendiéndola no como una mera innovación económica, sino como una disrupción civilizatoria. Aquí una síntesis realizada por la #IAgenerativa:

📌 Síntesis del video

• IA como disrupción civilizatoria: no es solo una nueva Revolución Industrial, sino un cambio profundo que afecta economía, política, cultura y la propia concepción del ser humano
• Humanismo tecnológico: la tecnología debe estar al servicio del ser humano; urge una ética y regulación democrática que limiten el poder concentrado de las grandes corporaciones digitales.
• Trabajo y automatización: la IA amenaza con destruir millones de empleos hacia 2030; se abren escenarios de precarización o, si se gestiona bien, de liberación de tiempo y reducción de jornada laboral.
• Renta Básica Universal (RBU): presentada como una solución casi inevitable para sostener dignidad y cohesión social en un futuro con menos empleo estable.

• Democracia y riesgos políticos: la IA incrementa el riesgo de desinformación, manipulación y concentración de poder. El debate debe ser liderado por la política, no por las corporaciones.

• Democracia y riesgos políticos: la IA incrementa el riesgo de desinformación, manipulación y concentración de poder. El debate debe ser liderado por la política, no por las corporaciones.

Reflexión final: la IA puede ser tanto una oportunidad como una amenaza. El desafío es construir un marco humanista y democrático que garantice que el futuro tecnológico amplíe libertades en lugar de restringirlas.

Un concepto clave que plantea Lasalle es el de la Renta Básica Universal, como herramienta práctica y casi inevitable para sostener la dignidad humana ante la disrupción laboral de la IA. Su propuesta de un Humanismo Tecnológico como marco ético-político necesario para gestionar la IA, emerge como una herramienta pragmática e inevitable para sostener la dignidad y la cohesión social ante la automatización masiva del trabajo. 

Lasalle enfatiza que "lo único inevitable será la convivencia con las máquinas". En este sentido, el objetivo de un humanismo tecnológico es garantizar que la tecnología siga estando al servicio de la humanidad y no al revés.

La IA trasciende el concepto de una "Revolución Industrial 4.0". Se trata de un cambio de paradigma civilizatorio que afecta simultáneamente las estructuras laborales, la economía política, los sistemas democráticos y, fundamentalmente, la ontología del ser humano.

Adicionalmente, el impacto en el trabajo y la automatización de empleos hacia 2030 sitúa a la sociedad ante un dilema estructural: ¿Realmente el incremento de la productividad aumenta la competitividad? La mejora en los resultados, ¿es capaz de producir un salto en las remuneraciones? 

La Renta Universal no es concebida meramente como una política económica, sino como una herramienta necesaria e inevitable de la tradición humanista para salvaguardar la dignidad en la era digital, en determinados sectores y en un plazo de 5 años. 

Pensar en un Humanismo Tecnológico, exige entonces un modelo ético de IA que refuerce la soberanía popular en lugar de sustituirla. El desafío no es solo técnico, sino profundamente político y filosófico. 

El ser humano está diseñado para encontrar soluciones donde no hay, piensa cosas que no se han creado, a diferencia de una máquina que aumenta la capacidad de trabajo sobre un información precargada. En este sentido, educar para la IA es agregar valor a la tarea humana. 

El alma de la máquina: ¿Puede la IA realmente "pensar"?

La inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una promesa futurista a una realidad presente en nuestros días, impactando en áreas sustanciales como la economía, la educación y hasta nuestra forma de entender la creatividad. Pero a medida que sus capacidades avanzan, surgen preguntas fundamentales: ¿Puede la IA realmente "pensar" como un humano? ¿Es capaz de comprender, o incluso de sentir? Y, ¿cuáles son los riesgos de delegar cada vez más nuestras facultades cognitivas a las máquinas?

Con la llegada de los "agentes inteligentes" con capacidad de decisión autónoma promete un cambio aún más profundo. Estos agentes, potenciados por la robótica, la computación cuántica y el blockchain, asumirán un volumen creciente de actividades económicas. El artículo de El Confidencial   señala tres niveles de impacto de la IA en las actividades de los humanos:

• Aumento: la IA como herramienta para mejorar la productividad.

• Multiplicación: agentes de IA realizando el trabajo de varias personas.

• Sustitución: la IA asumiendo por completo ciertas actividades, incluso profesiones.

Sin dudas, este escenario nos plantea desafíos significativos para el mercado laboral en un futuro bastante inmediato, un futuro que nos interpela y  “obliga” a redefinir lo que nos distingue sustancialmente como humanos.

¿Qué pasa en el ámbito de la educación?

La educación no es ajena a esta transformación. Iniciativas como el "Pledge to America's Youth: Investing in AI Education" impulsada por Estados Unidos, con el apoyo de gigantes tecnológicos como Google y Microsoft, buscan fomentar el interés temprano en la IA y promover la alfabetización digital. La IA generativa, capaz de crear contenidos, evaluaciones personalizadas y asistencia en tiempo real, abre nuevas posibilidades pedagógicas. 

Pero también es importante tener en cuenta que la dependencia excesiva de estas herramientas puede llevar a una disminución del pensamiento crítico y la capacidad de resolución de problemas, especialmente en las nuevas generaciones que se están formando. Así, uno de los riesgos más críticos es el llamado sedentarismo cognitivo. 

La mente humana, a diferencia de la inteligencia artificial, no se basa en fórmulas optimizadas, sino en experiencias, asociaciones flexibles, contexto e incluso contradicciones.  

Entonces, ¿piensan las máquinas? 

Un estudio reciente, "From Tokens to Thoughts: How LLMs and Humans Trade Compression for Meaning", arroja luz sobre esta cuestión. 

La investigación concluye que los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) como ChatGPT operan mediante “comprensión estadística y matemática”. Es decir, son muy eficientes en la elaboración de patrones lingüísticos, pero carecen de la intuición, el sentido común y la capacidad de captar situaciones del contexto, propias del pensamiento humano. Las máquinas calculan y manipulan símbolos; pero no es equivalente al pensamiento humano.

La IA y la creatividad: ¿Prótesis o reemplazo del alma?

Esta distinción entre cálculo y comprensión nos lleva al terreno de la creatividad y la emoción. ¿Puede la IA escribir poesía que conmueva como Walt Whitman? 

María Popova, en una interesante reflexión sobre por qué una IA no puede escribir un poema  argumenta que NO es posible, porque la IA carece de la experiencia humana y, por ejemplo, la “capacidad de sufrir”, elemento que, para ella, es inherente a la creación artística.

Otros opiniones contraargumentan esta reflexión, considerando que la IA puede ser una "prótesis" o "apéndice creativo" para los artistas.  Aunque carece de intenciones o emociones, el haber sido estos sistemas entrados con obras humanas, ofrecen nuevas combinaciones y posibilidades. 

La cuestión no es si la IA puede reemplazar al artista, sino cómo puede amplificar sus capacidades:  "en manos brillantes, la IA eleva, mientras que en manos mediocres, degrada".

La IA está aquí para quedarse. El desafío no radica en rechazarla, sino en lograr integrarla de manera ética y responsable. Es clave adoptar un equilibrio entre la adopción tecnológica y la preservación de habilidades humanas esenciales, como la empatía, el pensamiento crítico, la creatividad y la capacidad de comprender el mundo en toda su complejidad.

Debemos recordar que, si bien la IA es una herramienta poderosa para procesos de automatización, nuestra mente se nutre de experiencias, contexto y contradicciones. La clave es usar la IA para “examinar y potenciar” nuestras propias intuiciones, no como un sustituto de ellas.

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Articulo elaborado con la asistencia de la IAGenerativa Gemini.