La inteligencia artificial representa un área de investigación y desarrollo cuyos primeros
antecedentes se encuentran en la década de 1950. Estos sistemas han sido diseñados para
apoyar la investigación sobre el ser humano y su entorno, y para atender necesidades
concretas según apuntó Margaret Boden (2016), recientemente fallecida, en un libro que
hoy conforma una de las aproximaciones más asequibles al tema: Inteligencia artificial. En el
siglo XXI, los desarrolladores de inteligencias artificiales de tipo generativo han
posibilitado un mayor acceso al público debido a la programación de muy diversas
aplicaciones para dispositivos de uso profesional o doméstico. Tal fue el caso del lanzamiento
del ChatGPT el 30 de noviembre de 2022. El siguiente año fue especialmente relevante
porque reportó un incremento de cerca de 800% en la inversión en desarrollos con 25.2
miles de millones de dólares según el Artificial Intelligence Index Report 2024 (Universidad
de Stanford, 2024).
En este contexto, distintos medios de comunicación pusieron una notable atención a las
inteligencias artificiales; quizás sin haber dedicado un tiempo suficiente a documentar en
profundidad las investigaciones y los desarrollos en proceso. Este énfasis generalista en el
tema podría identificarse dentro de lo que Bender y Hanna (2025) han descrito como un
extenso dispositivo de promoción a través de entrevistas, podcasts y artículos periodísticos.
Más aún, advierten que el fenómeno que denominan como “IA hype” enlaza su función
comercial primordial con un rol cultural a través de la creación de una fantasía popular
acerca de máquinas sensibles. Estos antecedentes nos conducen a preguntarnos: ¿cómo son
representadas las inteligencias artificiales generativas en los discursos de la industria, los
medios de comunicación, los gobiernos, las legislaciones y la investigación académica?
La cobertura periodística de las inteligencias artificiales generativas también ha suscitado
desinformación con titulares y tratamientos informativos que plantean escenarios opuestos
ya que enfatizan, respectivamente, las implicaciones más favorables o las menos favorables
de estas herramientas. Los titulares se refieren a “revoluciones” en ciertos campos
profesionales o a procesos de automatización que supondrán la “sustitución” de perfiles
profesionales o la pérdida masiva de empleos. Hay evidencias de cambios en la manera en
que se produce y consume información, así como en el repertorio de herramientas
informáticas a las que acuden las personas en sectores educativos o laborales, pero los datos
específicos no dan cuenta de cambios drásticos. Por ejemplo, en un estudio empírico con
apoyo del Banco Mundial y la Organización Internacional del Trabajo, Gmnyrek, Winkler
y Garganta (2024) encontraron que, en Latinoamérica, 3 de cada 1o empleos podrían
convivir con la llamada GeAI y que sólo entre 2 y 5 por ciento de los trabajos podrían ser
automatizados completamente. No obstante, también destacaron la presencia de brechas de
infraestructura y acceso que podrían afectar el aprovechamiento de inteligencias artificiales
generativas en la productividad.
Las inteligencias artificiales generativas plantean una serie de temáticas de interés para la
Revista Mexicana de Comunicación. Pérez Pérez y Perdomo (2024) muestran que, en la
investigación global sobre inteligencia artificial y comunicación, destacan áreas como el
periodismo computacional, la publicidad digital, el análisis de audiencias, la producción
automatizada de contenidos y, de forma creciente, la ética. Otro inventario fue recopilado
por Azuaje y Finol (2025) al referirse a las aplicaciones que pueden reconocer imágenes y
texto manuscrito, así como comprender lenguajes o traducir. Los autores también enlistan
a la robótica, los juegos, los sistemas para filtrar sonido, los asistentes personales, el
reconocimiento de voz o de rostros, la corrección automatizada de imagen, audio o texto,
los gestores de inventarios, los buscadores de contenido, los correctores de estilo y los muy
comunes sistemas de recomendación.
En contraste, otras investigaciones focalizadas en los entornos educativos subrayan que, si
bien herramientas como los Modelos de Lenguaje pueden agilizar tareas como la redacción
de borradores o la traducción de contenidos, su uso acrítico puede comprometer el rigor
informativo al eliminar filtros de verificación editorial (Gutiérrez-Caneda, Vázquez-Herrero
y López García, 2024). Este riesgo se vincula con la advertencia de la UNESCO (2023) sobre
mantener una supervisión ética constante para evitar que los usos de las inteligencias
artificiales amplifiquen la desinformación o las desigualdades. También ha conducido a
posiciones severas como la prohibición, impuesta por reconocidas universidades como
Oxford, Cambridge o Sciences Po, de usar el chatbots con los argumentos de que no fueron
programados para promover la resolución de problemas o el pensamiento crítico, o porque
vulneran la propiedad intelectual y los marcos éticos. Estos ejemplos permiten comprender
que, además de su dimensión técnica, las inteligencias artificiales generativas demandan
reflexiones sobre su uso adecuado.
La fase actual de desarrollo de las inteligencias artificiales generativas no puede escapar a
la estructura del mercado. Si acudimos a la perspectiva propuesta por Nick Srnicek en
Capitalismo de plataformas (2018), la economía digital planteó la continuidad de un modelo
que explota tanto la materia prima como el trabajo de las personas con ésta. En tal proceso,
los datos son la materia prima esencial y su obtención, filtración y almacenamiento son
fundamentales no sólo para potenciar el funcionamiento de las inteligencias artificiales, sino
estas herramientas son diseñadas y probadas en el ámbito público tanto por corporaciones
tecnológicas establecidas, las cuales tienden a las prácticas propias de los monopolios, como
por startups que se concentran en proyectos concretos. Debido al empuje de ambas, y quizás
con más intensidad de las startups, por imponerse en el mercado quedan también de lado
desarrollos emprendidos por universidades para la investigación, la educación o la difusión
como lo ejemplifica Mexica que, desde la Universidad Autónoma Metropolitana, se propuso
comprender cómo funcionan y cómo pueden clasificarse los procesos de creatividad
computacional para procurar que la sociedad pueda beneficiarse de la enorme cantidad de
textos que circulan en Internet o para desarrollar formas en que estos modelos conceptuales
puedan enriquecer los procesos de escritura humana, entre otras posibilidades (Sharples y
Pérez y Perez, 2022).
Las humanidades y las ciencias sociales han mostrado, erróneamente, resistencias a
emprender un mejor entendimiento de cómo funciona la inteligencia artificial. Para emplear
y criticar de manera efectiva estos sistemas es necesario comprender las principales
características de sus modelos de manera que se supere el desconocimiento sobre sus límites
y ventajas. Existen numerosos riesgos en aquellos casos en que se delega a estos sistemas
aspectos importantes de trabajos de investigación o de proyectos artísticos. Ante ello, por
ejemplo, las grandes empresas tecnológicas dictarán lo que se puede o no estudiar y
desarrollar. Es de suma relevancia promover una comprensión profunda de las inteligencias
artificiales entre estudiantes, investigadores y profesionistas que permita un uso consciente
frente a los esquemas de estandarización que procurarán los desarrolladores.
En 2021, Emily Blender, Angelina McMillan-Major, Timit Gebru y Shmargaret Shmitchell
(2011) se preguntaron en un artículo de investigación si los Modelos Grandes de Lenguaje
(LLM) eran realmente necesarios o inevitables si sopesamos los costos derivados de su
desarrollo. Sus respuestas tuvieron un enfoque deontológico pues propusieron una serie de
sugerencias en torno a los llamados LLM (Large Language Models): evaluar los impactos
ambientales y financieros puesto que éstos suelen afectar a comunidades que no son las
beneficiarias del desarrollo; orientar los recursos a desarrollar métodos para filtrar con más
rigor los datos procesados por los modelos en vez de que recopilen todo lo que hay en la
red; focalizar la investigación y el desarrollo en los valores comunes de las partes implicadas;
indagar los eventuales beneficios y afectaciones de los desarrollos que imitan al ser humano;
finalmente, procurar nuevos proyectos que gocen de un diseño en colaboración con
comunidades afectadas por los cambios.
La construcción y la difusión de ideas sobre las inteligencias artificiales generativas son
relevantes en el ámbito público pues no sólo establecen connotaciones atribuidas a las
máquinas, sino que también inciden en las prácticas y las interacciones cotidianas, y plantean
abordajes técnicos, éticos, semánticos, discursivos, políticos, culturales y comunicativos que
proponemos desarrollar en los siguientes ejes temáticos:
- ¿Cómo se habla y de qué se habla al referirse a las inteligencias artificiales
generativas? - ¿Qué representaciones de las inteligencias artificiales ha aportado el ámbito
mediático desde el periodismo, la publicidad, la propaganda, el diseño, las
plataformas digitales y la divulgación de la ciencia? - ¿Qué importancia tiene fomentar la comprensión crítica del funcionamiento de la
inteligencia artificial en general y, en particular, de las inteligencias artificiales
ISSN 2683-2631
CONVOCATORIA NO. 156
generativas entre estudiantes, docentes, investigadores y profesionistas sobre en
todo en campos como la ciencia social, las humanidades y la creación artística?
- ¿Cuáles son las posibilidades creativas y las derivas críticas que encuentran las
sociedades actuales ante el desarrollo y uso más recurrente de programas,
aplicaciones y dispositivos con inteligencias artificiales generativas? - ¿Qué cuestiones políticas, socioeconómicas y antropológicas en torno de las
inteligencias artificiales generativas es necesario plantear? - ¿Qué parámetros éticos, normativos y legislativos demanda la implementación de
inteligencia artificial generativa? - ¿Cuáles son los imaginarios y escenarios que las expresiones culturales (cine,
literatura, pintura, música, entre otras) han ideado sobre y con las inteligencias
artificiales generativas o sobre los modelos de lenguaje de gran magnitud?
