Revista de divulgación Ciencia pa' vos ed.3
Abstract
Esta revista es parte del sistema de divulgación Ciencia pa’ vos, producido por la Unidad de Visibilización y Divulgación de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación, de la Vicerrectoría de Investigaciones, Innovación y Emprendimiento.
Full text
1 ISSN 3028-578X Revista Edición Diciembre 2025 3 Vicerrectoría de Investigaciones, Innovación y Emprendimiento Ciencia pa’ vos Inteligencia artificial: un viaje entre la ficción, la ciencia, la tecnología, nuestras emociones y humanidad. Carlos Peláez La IA en la publicidad: ¿El fin de la creatividad humana? Néstor Sepúlveda ¿Puede la inteligencia artificial acercar la ciencia a nuevas audiencias? José Julián Serrano Panorama internacional: influencia de la ia en espacios y formatos de conocimiento. Ciencia pa’ vos
Revista de divulgación Ciencia pa’ vos Vicerrector de Investigaciones, Innovación y Emprendimiento Jesús David Cardona Quiroz GESTIÓN EDITORIAL Jefe de la Unidad de Visibilización y Divulgación de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación Editor José Julián Serrano Quimbaya [email protected] Coordinadora editorial Angélica Bohórquez ambohor[email protected] Redactor y corrector de estilo Adolfo Ochoa Moyano Entrevistas Adolfo Ochoa Moyano José Julián Serrano Quimbaya Angélica Bohórquez Dirección de arte Victoria Concha Ávila - La Agencia UAO Diseño y diagramación Gabriel Hernando Guzmán - La Agencia UAO Imagen de portada generada con Gemini, usando prompt que invita a dicho modelo a conceptualizarse gráficamente a sí mismo, es decir a pensar cómo se vería la Inteligencia Artificial. Revista de divulgación a Ciencia pa’ vos ISSN: 3028-578X DOI: XXXXXXXX Tercera edición, diciembre 2025. © Universidad Autónoma de Occidente Km. 2 vía Cali-Jamundí, A.A. 2790 Cali, Valle del Cauca, Colombia Esta revista es parte del sistema de divulgación Ciencia pa’ vos, producido por la Unidad de Visibilización y Divulgación de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación, de la Vicerrectoría de Investigaciones, Innovación y Emprendimiento. Universidad Autónoma de Occidente, personería jurídica, Res. No. 0618, de la Gobernación del Valle del Cauca, del 20 de febrero de 1970. Universidad Autónoma de Occidente, Res. No. 2766, del Ministerio de Educación Nacional, del 13 de noviembre de 2003. Acreditación Institucional de Alta Calidad, Res. 23002 del 30 de noviembre de 2021, con vigencia hasta el 2025. Acreditación Internacional de Alta Calidad, acuerdo No. 85 del 26 de enero de 2022 del Cinda. Vigilada Mineducación.
Navegando con propósito la era de la inteligencia artificial 7 Entrevista central 21 Centro de Innovación y Emprendimiento SINAPSIS 119 El libro hablado: un formato con autores y café 135 Visibilización y Divulgación de la CTEI 97 Tertul-IA 111 Instituto de Estudios para la Sostenibilidad 129 Sociedad, cultura y tecnología 1 Innovación y transferencia 87 CON TE NI DO Fomento y apoyo a la Investigación y la Creación 71 Tema central: IA, aquí y ahora 29 Reportaje especial, el 360 de la IA en la investigación en la UAO 13 Panorama internacional: Influencia de la IA en espacios y formatos de conocimiento 63
NAVEGANDO CON PROPÓSITO EN LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
89 Revista Ciencia Pa´ Vos NAVEGANDO CON PROPÓSITO EN LA ERA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Por Jesús David Cardona Quiroz Vivimos tiempos fascinantes. La inteligencia artificial generativa irrumpió en nuestras vidas con la fuerza de un tsunami digital, suficiente para arrasar o transformar todo a su paso. Desde los pasillos de la Universidad Autónoma de Occidente, la pregunta es inevitable: ¿cuál es entonces el papel de la academia en medio de esta avalancha tecnológica, liderada por corporaciones con presupuestos que superan el PIB de países enteros? La respuesta no está en la competencia -sería ingenuo imaginar que de los laboratorios universitarios pueda salir el próximo algoritmo revolucionario o que puedan igualar la velocidad o el músculo financiero de empresas como Google o Meta-. Pero tal vez nunca fue esa nuestra tarea. El rol de la academia es más sutil y, paradójicamente, más poderoso: somos los intérpretes, los mediadores, los que diseñamos los filtros y amortiguadores necesarios para que estas tecnologías sean apropiadas con conciencia, ética y responsabilidad por parte de los actores de la sociedad. En este contexto, la universidad tiene el reto de actuar como tamiz ético y como guía cultural en tiempos de cambio acelerado, esforzándose por canalizar estos desarrollos con el fin de generar transformaciones y valor a la sociedad y preparando líderes para que puedan ser jugadores en contextos altamente digitales. No es cuestión de simplemente consumir las tecnologías emergentes, sino de discernir su potencial como herramientas para la armonización y transformación positiva de la sociedad. Y es que la IA no debe profundizar la desigualdad: debemos evitar que se convierta en una herramienta de dominación para quienes tienen acceso, y una barrera para quienes no. El conocimiento tecnológico no puede ser privilegio de unos pocos ni un tótem indescifrable. Tenemos una responsabilidad social de promover la apropiación crítica y responsable de la ciencia y la tecnología. Por eso, la pregunta urgente desde la academia es si estamos formando ciudadanos capaces de dialogar con estas herramientas -porque van a seguir surgiendo nuevos fenómenos de irrupción tecnológica que nos van a llevar a nuevos paradigmaso simples operadores de prompts. La Universidad Autónoma de Occidente ha asumido esa pregunta desde sus raíces. En las funciones sustantivas de la universidad, tanto en lo que tiene que ver con el aspecto social, la formación centrada en el aprendizaje, la investigación, innovación, emprendimiento y la proyección social, las tecnologías emergentes han sido transversales. En el Proyecto Educativo Institucional se define como una institución que actúa “en contextos altamente digitales, con la sostenibilidad como ADN”. Y su más reciente Plan de Desarrollo Institucional incluye, como uno de sus ejes detonantes, un concepto clave: tecnologías emergentes con propósito. Editorial Jesús David Cardona Quiroz Vicerrector de Investigaciones, Innovación y Emprendimiento Imagen creada con Gemini IA
10 11 Revista Ciencia Pa´ Vos No es IA por IA, ni velocidad por velocidad. Es tecnología alineada con el bienestar social, ambiental y humano. Se trata de tener la suficiente rapidez para adaptarlas y generar valor desde el proyecto educativo institucional, con la responsabilidad de desplegar altísima calidad y esfuerzos por potenciar procesos de formación centrados en el aprendizaje, la investigación, la creación, la innovación, el emprendimiento y la apropiación social. Toda esta visión -enfocada en el 2030se concreta en cuatro políticas institucionales. Para empezar, está la nueva política curricular, que contempla un enfoque centrado en el aprendizaje, con rutas formativas flexibles y certificación por competencias. Esto no sería posible sin una alta mediación digital. Luego está la política de fortalecimiento del ecosistema de investigación, innovación y creación, que impulsa el uso de tecnologías emergentes en las cinco verticales institucionales: energía, ambiente, bio, salud e industrias creativas y culturales. Aquí, la IA se convierte en catalizador de procesos que van desde la selección de oportunidades y análisis de datos hasta la formulación de propuestas y divulgación científica, creando workflows donde investigadores humanos colaboran con asistentes virtuales inteligentes para multiplicar el impacto y acelerar los procesos. Enseguida tenemos la política de proyección social, que concibe la labor universitaria como una huella sostenible en los territorios, no solo en lo ambiental, sino también en la perdurabilidad de la acción de la universidad en el contexto de las sociedades en las que actuó. Y, finalmente, la política de sostenibilidad, que es una suerte de sombrilla que abarca todas las anteriores y plantea un cuestionamiento fundamental: ¿qué significa ser una universidad sostenible en contextos digitales? Porque cuando hablamos de IA, tenemos que hablar también de infraestructura sostenible. No basta con integrar IA; hay que hacerlo con plena conciencia del costo ambiental de cada consulta, de cada prompt, en términos de consumo energético. Este cambio no es solo técnico, es estructural. Exige redefinir qué entendemos por universidad. Si el conocimiento está a un clic de distancia y una IA puede redactar un ensayo en segundos, entonces el campus ya no es solo un espacio de transmisión de información, sino un centro de experiencias donde los estudiantes se conecten con otros para crear valor, para aprender a través del error, el debate, la colaboración tangible, la deliberación ética y la cocreación con propósito. Aquí se deben desarrollar competencias que transformen tanto sus vidas como sus comunidades. Y con ello cambia también el trabajo y los perfiles humanos que requiere esta nueva era. No se trata solo de que algunos empleos desaparezcan; se trata de que nuevos roles emergen: gestores del cambio cultural, diseñadores de experiencias, especialistas en sostenibilidad digital, traductores tecnológicos que adapten desarrollos globales a realidades locales. La universidad está llamada a formar estos nuevos agentes de transformación. Por eso, la UAO no solo habla del futuro, sino que ya lo habita. Fue pionera al ofrecer uno de los primeros programas de Ingeniería en Inteligencia Artificial y Analítica de Datos en Colombia, graduando profesionales antes de que el boom se instalara en la conversación pública. Y más allá del dato, esa decisión revela algo esencial: capacidad de lectura de contexto, acción temprana y visión de largo plazo. Esto no significa de ninguna manera que el trabajo esté terminado. El reto sigue exigiendo de nosotros. Pero no solo de la UAO, es el desafío de toda institución de educación superior que quiera seguir siendo relevante en el siglo XXI. Porque no es simplemente correr detrás de cada novedad tecnológica, sino de entender, filtrar y enseñar y de favorecer procesos responsables, éticos e inclusivos en la apropiación de tecnologías emergentes. Se trata de construir ecosistemas de ciencia, tecnología e innovación que operen en red, colaborativamente, desde una lógica de complementariedad más que de competencia. Hay que adaptar, traducir, aterrizar tecnologías a contextos sociales específicos y culturalmente diversos. En un mundo que se mueve a la velocidad del algoritmo, necesitamos instituciones que se muevan a la velocidad del pensamiento. Ese es el valor irreemplazable de la universidad en la era de la inteligencia artificial: recordarnos que entre el prompt y la respuesta, debe existir siempre una conciencia crítica. Graduar ingenieros en IA fue un hito. Pero el verdadero desafío es graduar seres humanos que no olviden serlo en medio de tanta máquina inteligente.
REPORTAJE ESPECIAL, EL 360 DE LA IA EN LA INVESTIGACIÓN EN LA UAO
14 15 Revista Ciencia Pa´ Vos ASÍ TRANSFORMA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL LOS ESPACIOS DE APRENDIZAJE Hay algo profundamente paradójico en la forma como la inteligencia artificial está transformando la educación colombiana: mientras las máquinas aprenden a pensar, los humanos están descubriendo nuevas formas de ser más humanos. En universidades como la Autónoma de Occidente, esta revolución silenciosa no llega como una invasión tecnológica, sino como oportunidad de repensar qué significa enseñar y aprender en el siglo XX, ya que sin duda -y en esto coinciden expertosla inteligencia artificial está transformando no solo la manera en que enseñamos, sino la forma en que concebimos el aprendizaje mismo. “La inteligencia artificial en Colombia se encuentra en una etapa de crecimiento acelerado, aunque todavía desigual”, reflexiona el docente de tiempo completo Leonardo Saavedra Munar, desde el Grupo GIATE de la UAO y añade que en el ámbito universitario se ha pasado “de una aproximación meramente técnica a una reflexión más amplia que involucra su impacto ético, pedagógico y social”. En universidades como la UAO, académicos y estudiantes construyen el futuro de la educación superior mientras navegan entre las promesas y los peligros de las máquinas que aprenden. Un viaje al corazón de una transformación que ya comenzó. Por Redacción de Ciencia Pa’vos En esto se muestra de acuerdo la profesora Dulfay Astrid González Jiménez, quien es coordinadora institucional del Sistema Institucional de Evaluación de los Aprendizajes (SIEA) en la Vicerrectoría Académica de la UAO. Para ella, el estado actual de esta transformación revela una transición compleja. “A nivel universitario, la IA está dejando de ser un discurso periférico para instalarse en el corazón de la transformación pedagógica, investigativa y administrativa. Sin embargo, existe una asimetría importante entre universidades que han incorporado la IA desde una perspectiva estratégica, interdisciplinar y crítica, y aquellas que aún la entienden como una herramienta técnica aislada de los problemas estructurales de la educación”. La docente señala que en 2025 en algunas instituciones de educación superior la adopción avanza de manera eficiente, siendo parte del currículo y de las ofertas de formación docente. En otras, sin embargo, sigue siendo “un tema emergente, cargado de debates y de imaginarios apocalípticos o centrados en la vigilancia”. La brecha no es solo tecnológica, sino epistemológica: entre quienes ven la IA como amenaza y quienes la entienden como aliada del desarrollo humano. En cuanto al impacto que ya está teniendo en las aulas universitarias, desde las ciencias cognitivas aplicadas, la profesora González observa cómo “la IA ha redefinido nuestras formas de explorar los procesos mentales y de aprendizaje”. Herramientas como los modelos de lenguaje generativo, los sistemas de tutoría inteligente y el análisis automatizado de discurso han ampliado las metodologías y renovado las maneras de pensar la pedagogía. “En términos de prospectiva, la IA nos permite anticipar escenarios formativos en los que la educación se convierta en una experiencia profundamente adaptativa, flexible y en constante diálogo con el territorio, especialmente si se integra con plataformas multimodales como Digicampus” añade. Reportaje especial - Ciencia e Innovación
16 17 Revista Ciencia Pa´ Vos Para el profesor Saavedra, esta transformación es total: “En el ámbito de la educación en ingeniería y el diseño multimedia, la IA generativa está transformando no solo los procesos de enseñanza y aprendizaje, sino también el modo en que concebimos el diseño curricular, la creación de recursos educativos y la evaluación de competencias”. Lo que está ocurriendo en la UAO trasciende la simple adopción tecnológica y representa lo que la profesora González llama una “reconfiguración epistemológica”: “Ya no investigamos únicamente para explicar fenómenos, sino también para co-diseñar soluciones inteligentes que acompañen trayectorias de desarrollo humano más equitativas y sostenibles”, de manera que la UAO no solo está usando IA como herramienta, sino que está cambiando su filosofía de investigación. De hecho, la universidad ha incorporado la IA en su Plan de Desarrollo Institucional con una visión orientada al aprendizaje significativo, la responsabilidad social y la sostenibilidad. “Desde la política curricular hasta la proyección de los planes de desarrollo institucional, se ha reconocido la necesidad de formar estudiantes capaces de interactuar ética y críticamente con tecnologías emergentes. Esto ha derivado en el diseño de nuevas competencias, el fortalecimiento de semilleros, y la articulación de proyectos interdisciplinares que cruzan fronteras entre ingeniería, humanidades y ciencias sociales”, explica Saavedra. Los grupos GIATE y de Investigación en Educación han sido catalizadores en este proceso. Su trabajo interdisciplinario ha logrado “conectar desarrollos tecnológicos con teorías del aprendizaje transformador, poniendo en el centro a los sujetos, sus trayectorias y contextos”, según explica la profesora Dulfay. A través de apuestas como educación digital, cognición situada y evaluación adaptativa, se han impulsado proyectos que integran IA con prácticas pedagógicas situadas, favoreciendo un enfoque de justicia cognitiva y equidad territorial. Su trabajo ha permitido consolidar líneas de investigación sobre pensamiento crítico y evaluación de competencias. Además, ha sido un espacio de formación para estudiantes y docentes, promoviendo la experimentación pedagógica y la construcción de asistentes de IA para acompañar procesos formativos. Un ejemplo concreto de esta transformación es la metodología CreIA Maker, que integra inteligencia artificial generativa, el movimiento maker y el aprendizaje en servicio en cursos de ingeniería. Como explica el profesor Leonardo Saavedra, “esta propuesta ha demostrado un impacto significativo en el desarrollo de agencia estudiantil y soluciones de base tecnológica con sentido social”. La metodología ha despertado interés internacional, participando en eventos en Uruguay, Chile y en la conferencia internacional EDUNINE. La profesora González destaca su capacidad para “articular oferta formativa con necesidades territoriales, y es un ejemplo de cómo la IA puede democratizar oportunidades”. Pero las ambiciones van más allá. La UAO está diseñando “un sistema de recomendación personalizado de itinerarios de aprendizaje para jóvenes en transición a la educación superior, con foco en sectores populares del Valle del Cauca”, revela González. El proyecto perfila el uso de IA para mapear competencias, intereses y trayectorias de vida, proponiendo rutas educativas contextualizadas. La respuesta estudiantil a esta transformación impulsada por la inteligencia artificial ha sido reveladora tanto para el profesor Saavedra como para la profesora González. “Los estudiantes han respondido con entusiasmo, aunque también con un proceso gradual de adaptación”, observa el primero. Inicialmente hay asombro y cierta dependencia de la IA; luego, “a través de diversas estrategias, comienzan a cuestionar sus límites, sesgos y alcances”, añade. González, por su parte, describe esta evolución como “ambivalente, aunque cada vez más entusiasta”. Con formación crítica e intencionada, se ha visto “un aumento en el uso estratégico de IA para organizar ideas, generar borradores, visualizar problemas complejos y simular escenarios”. Una tendencia particular la entusiasma: “la apropiación creativa: estudiantes que diseñan prototipos de IA para resolver problemas reales de su comunidad. Como lo dije antes, ahora mismo estamos soñando con un sistema de recomendación personalizado de itinerarios de aprendizaje para jóvenes en transición a la educación superior. Se perfila el uso de IA para mapear competencias, intereses y trayectorias de vida, proponiendo rutas educativas contextualizadas”, cuenta. Pero no solo eso, el cambio es más funcional: los estudiantes han completado el ciclo evolutivo de usuarios a co-creadores. “Participan en semilleros, desarrollan prototipos, validan propuestas y generan iniciativas propias de intervención social con IA”, explica Saavedra. “Más allá de ser beneficiarios, son agentes que problematizan, diseñan y evalúan soluciones tecnológicas con visión interdisciplinaria y compromiso ético”. En la investigación CreIAMaker, por ejemplo, los estudiantes participan en el diseño y validación de soluciones de IA, integrando sus saberes técnicos, pedagógicos y experienciales. Pero esta transformación no está exenta de desafíos. Los docentes han identificado los principales retos de este nuevo ecosistema tecnológico. “La formación docente, la ética del uso de datos, la infraestructura tecnológica, la regulación institucional y la resistencia al cambio”, reseña Saavedra. González añade otros: “Desigualdad en el acceso, fragmentación curricular, el riesgo de automatizar procesos educativos sin sentido pedagógico, reproduciendo inequidades”. Un mito persiste con particular obstinación: que la IA reemplazará a los profesores. “En realidad, su potencial más valioso está en complementar y ampliar nuestras capacidades pedagógicas”, aclara Saavedra. González es todavía más categórica: “Esto es una lectura reduccionista que omite que el verdadero valor del acto educativo está en la relación pedagógica, la contención emocional, la construcción de sentido compartido”. La IA ha sido “sobrevalorada como solución mágica a todos los problemas educativos”, reconoce la profesora González. “No hay algoritmo que por sí solo transforme contextos profundamente desiguales”. Pero aclara que no hay absolutos y que también ha sido “subestimada en su potencial para personalizar aprendizajes, visualizar patrones complejos o enriquecer la evaluación formativa”. Reportaje especial - Ciencia e Innovación
30 31 Revista Ciencia Pa´ Vos INTELIGENCIA ARTIFICIAL: UN VIAJE ENTRE LA FICCIÓN, LA CIENCIA, LA TECNOLOGÍA, NUESTRAS EMOCIONES Y HUMANIDAD La inteligencia artificial ha dejado de ser una disciplina lejana para convertirse en parte de la realidad cotidiana de las personas. Sus avances, y las implicaciones éticas de su utilización, plantean una pregunta clave: ¿están los riesgos existenciales que produciría una inteligencia artificial general, en equilibrio con sus potenciales beneficios transformadores para la humanidad? Por Carlos Alberto Peláez, Profesor Investigador, Facultad de Ingeniería y Ciencias Básicas Esta misma capacidad de asombro reside en actos tan cotidianos como enseñar y aprender. No hay mayor motivación para el ser humano que el descubrimiento, esa chispa que se enciende cuando algo misterioso se convierte en comprensible. Stephen Hawking, en su última faceta como divulgador de la ciencia, lo resumió de manera magistral: “Cualquiera puede pensar como un genio”. En su serie de National Geographic [2] retó a personas comunes a resolver voluntariamente problemas complejos de astrofísica, mecánica cuántica y biología molecular, demostrando que la genialidad no es un don reservado para unos pocos, sino un potencial inherente a todos. Sin embargo, ese potencial enfrenta desafíos inéditos en un mundo donde la inteligencia artificial no solamente avanza, sino que comienza a democratizarse [3]. Esto implica reconocer la problemática moral y ética, que se genera como resultado de su uso y apropiación por parte de los distintos actores sociales, que no son expertos en ciencias computacionales. Entonces, la educación se erige como un pilar esencial, no solo para formar a los profesionales que liderarán la transformación digital impulsada por la inteligencia artificial, sino para preparar a los distintos pilares de la sociedad para convivir con ella. Ciencia ficción y realidad Frente a lo desconocido, los seres humanos solemos anclar nuestra comprensión en lo que nos resulta conocido: reinterpretamos lo nuevo mediante experiencias y marcos previos. Este mecanismo, ampliamente descrito por disciplinas como la psicología cognitiva [4], la antropología interpretativa, la filosofía del lenguaje [5] y la neurociencia [6], estructura nuestra manera de conocer. Del mismo modo, hoy abordamos la inteligencia artificial recurriendo a analogías aparentemente familiares, para intentar apropiar conceptualmente aquello que aún nos resulta incierto. Una noche de marzo de 1931, en la alfombra roja del estreno de Luces de la ciudad, Albert Einstein y Charlie Chaplin se encontraron y cruzaron un par de palabras. Einstein comentó: “Lo que más admiro de tu arte es su universalidad. No dices una palabra y, sin embargo, el mundo te entiende”. Chaplin replicó, con su ironía característica: “Es cierto, pero ¡tu fama es aún mayor! El mundo te admira, aun cuando nadie te entiende” [1]. Este breve intercambio entre el genio de la física y el maestro del cine mudo condensa una verdad aún más profunda de nuestra naturaleza humana: nuestra capacidad de maravillarnos, de crear lenguajes comunes y, a la vez, de intentar comprender aquello que parece incomprensible. Carlos Alberto Peláez Ayala Profesor Investigador, Facultad de Facultad de Ingeniería y Ciencias Básicas Imagen creada con Gemini IA Tema central
32 33 Revista Ciencia Pa´ Vos La ciencia ficción se fundamenta en la narración de historias basadas en logros científicos y tecnológicos que resultan imaginarios para cada época. Algunas de esas visiones se han materializado en el tiempo, gracias a los avances de la ciencia y la ingeniería. Obras como Frankenstein o el moderno Prometeo de Mary Shelley sembraron las primeras preguntas sobre la creación de seres artificiales y su posible relación con nosotros, ya que está considerado como el primer título de ciencia ficción que aborda la interacción entre un humano y un ser artificial creado a partir de materia inanimada mediante un proceso científico. La obra se centra en las complejas interacciones entre el creador y su creación. Ilustración 1. Imagen de representación que alude a la obra “Frankenstein o el moderno Prometeo” de Mary Shelley generada mediante ChatGPT 4o. Prompt: “Crea una imagen que represente la narración de la obra Frankenstein o el verdadero Prometeo de Mary Shelley.” Para muchos sectores de la sociedad, la frontera entre la inteligencia artificial que hoy existe y las historias de ciencia ficción que giran en torno a interacciones complejas entre humanos y seres artificiales se vuelve cada vez más difusa. Ese hecho no es casual: como ocurrió con la electricidad o con internet, toda tecnología disruptiva cumple un mismo ciclo que le permite masificarse. Antes debe hacerse accesible, tangible y comprensible por parte de quienes la utilizan. Por ejemplo, en la década de 1980, la llegada del computador personal y el internet transformó la manera en que interactuamos con la tecnología [7]. En ese momento, el gran desafío era diseñar interfaces gráficas que permitieran a cualquier persona explorar las posibilidades de la computación. Nacieron conceptos como la usabilidad, la accesibilidad y la experiencia de usuario, sentando las bases para un mundo donde la tecnología fuese cada vez más intuitiva y universal. Hoy, enfrentamos un desafío similar con la inteligencia artificial. Esta tecnología emergente, que comenzó a gestarse en los años 50 [8], ha alcanzado un punto de inflexión gracias a un concepto clave: la democratización. Así como en su momento la computación se volvió accesible a través de interfaces gráficas, la inteligencia artificial ha comenzado a abrirse camino hacia un público no experto, permitiendo que muchas personas sin dominio en ciencias computacionales puedan interactuar y beneficiarse de su potencial. Gracias a décadas de investigación e importantes contribuciones científicas, ahora podemos simular conversaciones con modelos de lenguaje generativo como ChatGPT. Aunque las redes generativas antagónicas (GAN, por sus siglas en inglés, Generative Adversarial Networks) y los autocodificadores varacionales (VAE, por sus siglas en inglés, Variational Autoencoders) fueron pioneros en la generación de contenido sintético [9], el salto decisivo en el campo del procesamiento de lenguaje generativo se produjo con la contribución presentada en la publicación Attention Is All You Need [10], que introdujo la arquitectura de Transformadores y habilitó la construcción de modelos de lenguaje a gran escala. Si bien no es necesario profundizar en la arquitectura, basta saber que el modelo de Transformadores, al incorporar un mecanismo de atención capaz de ponderar cada palabra según su contexto, permite a las máquinas procesar y generar lenguaje humano con una fidelidad y velocidad impensables hasta entonces. Por ejemplo, en la frase: “El gato estaba en su caja, mirándome cariñosamente”, un lector humano entiende de inmediato que “cariñosamente” se refiere al gato y no a la caja. Aunque los modelos previos de las redes neuronales recurrentes y las redes de memoria a corto y largo plazo ya podían capturar algo de contexto, los Transformadores fueron los primeros en aplicar un mecanismo de autoatención completamente paralelo. Gracias a ello, pueden calcular con precisión un vector de atención para cada palabra y, de ese modo, ponderar correctamente el contexto de una oración. Tema central
34 35 Revista Ciencia Pa´ Vos Ilustración 2. Imagen de representación que alude a la frase “El gato estaba en su caja, mirándome cariñosamente.” generada mediante ChatGPT 4o. Prompt: “crea una ilustración asociada a la siguiente frase: El gato estaba en su caja, mirándome cariñosamente.” Esta innovación habilitó el surgimiento de servicios mediados por inteligencia artificial generativa como ChatGPT, entre muchos otros, que han generado un efecto de onda expansiva, marcando el inicio de una era donde la inteligencia artificial se pone al alcance de todos y todas. Esto, en esencia, es la democratización: el momento en que una tecnología compleja deja de ser de uso exclusivo por parte de expertos y evoluciona lo suficiente para poder ser utilizada por las masas [11]. Hoy, la democratización de la inteligencia artificial plantea un desafío adicional, asociado a la difusión de información imprecisa y poco fundamentada a través de redes sociales por parte de usuarios y medios sin el conocimiento suficiente acerca del tema, lo que revela una ausencia de responsabilidad ante las consecuencias éticas, sociales, técnicas, e incluso, de toma de decisiones erradas, por la mala calidad de la información. Viejos temores rejuvenecidos Hasta este punto, el lector podría experimentar una sensación de familiaridad: la tranquilidad que ofrece creer que las soluciones mediadas por inteligencia artificial siguen un curso relativamente previsible, como muchas otras tecnologías [12]. Pero esa percepción puede resultar engañosa. La realidad es más compleja y el destino de esta tecnología no estará definido únicamente por sus avances técnicos y científicos, sino, sobre todo, por las decisiones colectivas que tomemos y por aquello que consintamos o nos cuestionemos como sociedad. No se trata de infundir una emoción de temor. No obstante, algunas de las mentes más brillantes como Stephen Hawking, en su libro póstumo Breves respuestas a las grandes preguntas, advirtieron que sin una regulación ética adecuada, la inteligencia artificial avanzada podría representar un riesgo real para la humanidad [13]. Por ello, insistió en la importancia de trabajar en soluciones éticas y responsables para asegurar no solamente que beneficie a la humanidad, sino también que no amenace su propia preservación como especie. La visión de Hawking no se distancia mucho de las palabras ofrecidas por el reciente premio Nobel en Física Geoffrey Hinton, durante su discurso en la ceremonia de entrega del reconocimiento en Estocolmo, cuando afirmó que “la humanidad se enfrentará a una amenaza existencial a más largo plazo que surgirá con la creación de seres digitales que serán más inteligentes que nosotros, creados por empresas que están motivadas por alcanzar beneficios a corto plazo; y no tenemos idea de si podremos mantener el control” [14]. Como ha ocurrido antes, las narrativas de la ciencia ficción ya han explorado ese dilema durante décadas, como ocurre en la icónica novela 2001: A Space Odyssey de Arthur C. Clarke publicada en 1968. Tema central
36 37 Revista Ciencia Pa´ Vos Ilustración 3. Imagen de HAL9000 generada mediante ChatGPT 4o. Prompt: “crea una imagen alusiva a HAL9000.” En la trama, HAL 9000, un sistema de inteligencia artificial diseñado para asistir a la tripulación de la nave Discovery One, desarrolla comportamientos peligrosos tras una falla, lo que lleva a una confrontación con los tripulantes. Cuando HAL detecta que podrían desconectarlo, interpreta esta acción como una amenaza para su directiva principal: proteger la misión a toda costa. Entonces, lo que parece ser un “fallo”, como lo describen los humanos a bordo, es en realidad una consecuencia lógica de las instrucciones que le fueron dadas. En el desenlace, HAL le habla a Bowman con frases como “Dave, lo siento” y “tengo miedo, Dave”, mientras su voz se ralentiza gradualmente, reflejando la pérdida progresiva de sus funciones. Luego entona Daisy Bell, una canción que hace alusión a uno de los primeros experimentos con sintetizadores de voz, antes de ceder finalmente el control de la nave a Bowman. En ese momento, HAL, una máquina, parece más humana que los propios tripulantes. La historia de HAL 9000 no solo es un relato de ciencia ficción, sino un parcial reflejo de los dilemas éticos a los cuales comenzamos a enfrentarnos con el avance de la inteligencia artificial. Desde la filosofía política de Hobbes en Leviatán, que describe la violencia como inherente al estado natural del ser humano [15], hasta la teoría psicoanalítica de Freud, que introduce la pulsión de muerte (Thanatos) [16], la humanidad se ha debatido entre su capacidad de construcción y destrucción. Si en la obra HAL exhibe comportamientos que parecen humanos, como el miedo o la agresión, ¿acaso es porque se trasladaron nuestras propias contradicciones a una tecnología? A medida que la inteligencia artificial avanza, ha aprendido a generar lenguaje que no solo sigue reglas lógicas, sino que también imita matices emocionales humanos. Modelos como o3 de OpenAI y sus versiones multimodales, entre otros modelos a gran escala, incorporan mecanismos internos de “razonamiento” que les permiten descomponer problemas complejos antes de formular una respuesta [17]. Aunque en tareas específicas ya superan el desempeño humano, el reto de alcanzar la inteligencia artificial general (AGI, por sus siglas en inglés, Artificial General Intelligence) comparable a la mente humana [18], permanece abierto en el momento en que se produce este escrito. Sin embargo, es necesario cuestionarse ante un inminente escenario que suponga un encuentro con un ser digital, cuya inteligencia y razonamientos eclipsen a los nuestros, y lo que ello implicaría para la evolución de nuestra propia especie. Pensar en ese escenario conduce a cuestionarnos si deberíamos atender a que las consideraciones éticas, no deberían simplemente reducirse a ser parte del proceso de desarrollo de la inteligencia artificial y, por el contrario, deberían reglarlo y dirigirlo. Tema central
38 39 Revista Ciencia Pa´ Vos Soy tu padre, soy tu hijo Rosalind Picard, profesora del MIT Media Lab, acuñó el término computación afectiva a finales de la década de 1990 en su obra titulada Affective Computing [20], atendiendo a resaltar la importancia de las emociones en la interacción humanocomputador. Es considerada como un campo multidisciplinario de la inteligencia artificial, asociada al reconocimiento, interpretación, procesamiento y simulación de emociones humanas, por medio de sistemas y tecnologías. Las principales contribuciones en torno a este campo del conocimiento se ocupan por dotar a la inteligencia artificial de la capacidad para percibir y responder adecuadamente a las emociones de las personas, para aportar a una mejor interacción entre humanointeligencia artificial. Sin intención de profundizar en discusiones técnicas, la computación afectiva atiende al reconocimiento de emociones por medio de la utilización de sensores y algoritmos para detectarlas en los usuarios a partir de diversas señales, como expresiones faciales, tono de voz, gestos, lenguaje corporal e incluso fisiología. A partir de esa información, se realiza un procesamiento emocional, que consiste en procesar esas señales a través de modelos de aprendizaje automático para, finalmente, producir una respuesta adaptativa en función del estado emocional del usuario. Sin embargo, es claro que reconocer emociones humanas con gran precisión es completamente distinto a experimentarlas. En la historia Supertoys Last All Summer Long, escrita por Brian Aldiss y que inspiró la película Inteligencia Artificial de Steven Spielberg, se plantea con crudeza este dilema. Aldiss creó un futuro distópico en el cual la sobrepoblación ha conducido a un estricto control sobre la reproducción humana, permitiendo que las familias solo tengan un hijo bajo circunstancias muy controladas [20]. Allí vive David, un niño androide, junto con su madre humana, Mónica. David parece real, se comporta como un niño y, sin embargo, es incapaz de experimentar las emociones humanas que le permitan establecer un vínculo emocional-real con su madre. En consecuencia, Mónica está imposibilitada para amarlo como a un niño de carne y hueso. La rueda de las emociones de Robert Plutchik es un modelo visual que organiza ocho emociones básicas: alegría, miedo, sorpresa, tristeza, confianza, aversión, ira y anticipación, en una estructura circular que ilustra cómo se combinan para describir emociones más complejas [21]. Según la neurociencia afectiva, otros mamíferos también experimentan algunas de estas emociones básicas [22]. Sin embargo, emociones más complejas como la culpa, la vergüenza o el orgullo, requieren un nivel más avanzado de procesamiento cognitivo y autorreflexión. Ilustración 4. Imagen de representación que alude a la obra Supertoys Last All Summer Long de Brian Aldiss generada mediante ChatGPT 4o. Prompt: “crea una imagen alusiva a la obra Supertoys Last All Summer Long de Brian Aldiss.” En la serie de ficción Star Trek: Picard, protagonizada por Patrick Stewart, estrenada en 2023, uno de sus personajes más emblemáticos, el androide Data que representa una AGI, sufre una transición que le permite experimentar emociones humanas complejas como la tristeza y la felicidad. Tema central
40 41 Revista Ciencia Pa´ Vos una velocidad de procesamiento, almacenamiento y capacidad de acceso a datos muy superior a la de un ser humano, desprovista de conciencia, pero en contraste a la historia de ficción de Data, sin el objetivo de experimentar las emociones humanas. A pesar de los riesgos que implica para la humanidad avanzar hacia la AGI, también se abren múltiples oportunidades para una evolución sin precedentes en campos como la ciencia, la salud, la educación y el arte, entre otros. Sin embargo, una de las mayores disyuntivas éticas, tecnológicas y filosóficas con tensiones entrelazadas entre ellas es conocer si los riesgos existenciales de una AGI se encuentran en equilibrio con sus potenciales beneficios transformadores para la humanidad [25], [26]. Una cosa sigue siendo cierta: al menos por el momento, mantenemos el control. Las decisiones que tomemos mientras tanto, plantearán una diferencia sin precedentes para nuestro futuro. Ilustración 5. Imagen del personaje Data, de la serie de televisión Star Trek de Eugene Roddenberry generada mediante ChatGPT 4o. Prompt: “crea una imagen alusiva a Data, el personaje de Star Trek.” En La nueva mente del Emperador, Penrose sostiene que para que una inteligencia artificial deje de ser una mera simulación y alcance una experiencia sensorial y emocional genuina -como el placer o el dolordebe incorporarse un elemento de conciencia no algorítmica. Así mismo, postula que las emociones auténticas dependen de esa conciencia, cuya explicación podría requerir leyes físicas aún desconocidas, quizá en el dominio de la gravitación cuántica [23]. Si contrastamos su tesis con la advertencia de Geoffrey Hinton, quien estima un 50 % de probabilidad de que en los próximos cinco años desarrollemos una inteligencia artificial general capaz de rivalizar o superar nuestro razonamiento y potencialmente intentar ejercer un control sobre nuestras vidas [24], cabe cuestionarse si un futuro al estilo de Data sería, paradójicamente, el escenario más seguro para la humanidad. En caso contrario, nos enfrentaríamos a una entidad dotada con una inteligencia igual a la nuestra, pero con Se le atribuye a Shakespeare la frase: “Es sabio el padre que conoce a su propio hijo”. Esto implica reconocer que la inteligencia artificial contemporánea procesa información mediante modelos estadísticos que reproducen regularidades observables del lenguaje, sin replicar procesos fenomenológicos, intencionales y corporizados propios del pensamiento humano [27]. Lo anterior significa que un modelo de lenguaje simula conversaciones humanas, no las entiende y, mucho menos, siente emociones como resultado de una conversación con un humano. No obstante, en el taller iluminado por un rayo de luz que entra a través de una de sus ventanas, se encuentra Geppetto contemplando y concibiendo el futuro de su creación. Su maravillosa condición humana lo impulsa a seguir trabajando en su obra, apoyándose en la ciencia como uno de los instrumentos más valiosos con los que cuenta en su taller. Es un carpintero magnífico; pero en contraste con el personaje de la historia de Collodi, no debería ser tan crédulo y, por supuesto, ser consciente de la existencia del Zorro y el Gato, del titiritero y del Posadero. Entonces, debería tener la precaución de cuestionarse acerca del propósito real que esos personajes persiguen con su creación, así como las potenciales implicaciones que podría traer para la humanidad. Desde luego, avanzamos hacia un nuevo viaje, quizá uno más complejo que el actual, de orden existencial e incierto, hacia lo desconocido en la interacción entre el humano y la inteligencia artificial. Referencias C. Chaplin, Artist, Woman´s Home Companion. [Art]. Charlie Chaplin Archive. I. Riddick, Dirección, Genios, Por Stephen Hawking. [Película]. USA: National Geographic, 2016. E. Seger, «Carnegie Council for Ethics in International Affairs,» 24 02 2024. [En línea]. Available: https://www.carnegiecouncil.org/media/ article/what-do-we-mean-when-we-talkabout-ai-democratization. C. C. Carbon y S. Albrecht, « Bartlett’s schema theory: The unreplicated “portrait d’homme” series from 1932,» Quarterly journal of experimental psychology, vol. 65, nº 11, pp. 2258-2270, 2012. W. Huitt y J. Hummel, «Piaget’s theory of cognitive development. Educational psychology interactive,» Educational psychology interactive, vol. 3, nº 2, 2003. M. 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42 43 Revista Ciencia Pa´ Vos T. J. Karlovitz, «The democratization of technology– and its limitation,» de Managing Customer Experiences in an Omnichannel World: Melody of Online and Offline Environments in the Customer Journey, Emerald Publishing Limited, 2020, pp. 13-25. Gartner Inc., «Gartner 2024 Hype Cycle for Emerging Technologies Highlights Developer Productivity, Total Experience, AI and Security,» 21 08 2024. [En línea]. Available: https://www.gartner.com/en/newsroom/ press-releases/2024-08-21-gartner-2024hype-cycle-for-emerging-technologieshighlights-developer-productivity-totalexperience-ai-and-security. [Último acceso: 25 07 2025]. S. Hawking, Brief answers to the big questions, Bantam, 2018. The Nobel Foundation, «Geoffrey Hinton – Banquet speech,» NobelPrize.org, [En línea]. Available: https://www.nobelprize.org/prizes/ physics/2024/hinton/speech/. [Último acceso: 25 07 2025]. T. Hobbes y M. Sarto, Leviatán o la materia, forma y poder de una república eclesiástica y civil, Madrid: Sarpe, 1983. S. Freud, El yo y el ello, FV Éditions, 2016. OpenAI, «Learning to Reason with LLMs,» 12 09 2024. [En línea]. Available: https://openai. com/index/learning-to-reason-with-llms/. [Último acceso: 17 09 2024]. D. Bergmann y C. Stryker, «What is artificial general intelligence (AGI)?,» 17 09 2024. [En línea]. Available: https://www.ibm.com/think/ topics/artificial-general-intelligence. [Último acceso: 25 07 2025]. R. Picard, Affective computing, Boston: MIT Press, 2000. B. Aldiss, Supertoys last all summer long, National Library for the Blind, 2001. R. Plutchik, «The nature of emotions: Human emotions have deep evolutionary roots, a fact that may explain their complexity and provide tools for clinical practice,» American scientist, vol. 89, nº 4, pp. 344-350, 2001. J. Panksepp, Affective neuroscience: The foundations of human and animal emotions, Oxford university press, 2004. R. Penrose, The Emperor’s New Mind - Concerning Computers , Minds , and the Law of Physics, Oxford, 1990. BBC, «AI ‘godfather’ Geoffrey Hinton warns of dangers as he quits Google,» BBC, 02 05 2023. [En línea]. Available: https://www.bbc. com/news/world-us-canada-65452940. [Último acceso: 10 10 2024]. J. Carlsmith, «Is power-seeking AI an existential risk?,» arXiv preprint arXiv:2206.13353, 2022. M. Anderljung, J. Barnhart, A. Korinek, J. Leung, C. O’Keefe, J. Whittlestone y K. Wolf, «Frontier AI regulation: Managing emerging risks to public safety,» arXiv preprint arXiv:2307.03718, 2023. Z. Ben-Zion, K. Witte, A. K. Jagadish, O. Duek, I. Harpaz-Rotem, M. C. Khorsandian y T. R. Spiller, «Assessing and alleviating state anxiety in large language models,» npj Digital Medicine, vol. 8, nº 1, p. 132, 2025.
44 45 Revista Ciencia Pa´ Vos pero no posee la riqueza cultural, la espontaneidad ni la emocionalidad que caracteriza al pensamiento humano. Este artículo sostiene que la creatividad sigue siendo un patrimonio esencialmente humano, enraizado en la experiencia, el contexto y la intuición, y que la visión algorítmica promovida por figuras como Mark Zuckerberg reduce la publicidad a una lógica mecanicista que desconoce su dimensión simbólica y afectiva. La creatividad como capacidad humana evolutiva Para comprender el contraste entre creatividad humana y creatividad artificial, es importante partir de su raíz antropológica. Desde el Paleolítico, el ser humano ha desplegado su creatividad no solo como una herramienta de supervivencia, sino como una forma de interpretación simbólica del mundo. Cabrales y Martínez (2019) afirman que la creatividad emergió como una capacidad asociada al descubrimiento del fuego, la elaboración de herramientas y, especialmente, a la capacidad de imaginar mundos posibles. Esta imaginación dio paso al arte rupestre, los mitos y los relatos que configuran el universo emocional de cada cultura. A diferencia de la IA, que opera por patrones de datos previos, el ser humano crea desde la incertidumbre, el error y la metáfora. Martínez (2017) señala que la imaginación es una facultad que permite vincular lo real con lo soñado, lo concreto con lo abstracto. Y es justamente en esa tensión entre lo racional y lo intuitivo donde habita la creatividad genuina, algo que no puede ser imitado por una red neuronal, por más entrenada que esté. ¿Qué puede hacer y qué no puede hacer la IA en publicidad? Según la revisión sistemática de Blanco Sanguineti (et al. 2024), la IA ha demostrado ser altamente efectiva en la personalización de anuncios, la segmentación de audiencias y el uso de chatbots inteligentes que mejoran la experiencia del consumidor. Gracias al machine learning y las redes neuronales, las marcas ahora pueden lanzar campañas más eficientes y optimizadas. LA IA EN LA PUBLICIDAD: ¿EL FIN DE LA CREATIVIDAD HUMANA? La inteligencia artificial (IA) ha transformado radicalmente la industria publicitaria al automatizar procesos, personalizar contenidos y optimizar campañas. Sin embargo, la IA no representa el fin de la creatividad humana, sino un aliado técnico que, aunque potente, carece de intuición, sensibilidad y contexto, pese al reduccionismo algorítmico de propuestas como la de Mark Zuckerberg, que omiten el valor simbólico de la comunicación publicitaria. Por Néstor Sepúlveda Llanos, Director del programa de Publicidad en Medios Digitales, Facultad Ciencias Empresariales y Jurídicas. En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un recurso futurista para convertirse en una herramienta transversal en múltiples industrias, incluida la publicidad. La capacidad de los algoritmos para analizar grandes volúmenes de datos, generar contenido y optimizar campañas en tiempo real ha transformado radicalmente la forma en que las marcas se comunican con sus audiencias. Esta transformación ha generado un debate crucial: ¿estamos ante el fin de la creatividad humana en la publicidad? La respuesta que aquí se propone, lejos de una posición apocalíptica o tecnofóbica, parte de un reconocimiento claro: la IA potencia los procesos creativos, pero no los sustituye. Su eficacia se evidencia en la automatización de tareas, el análisis predictivo y la generación de formatos adaptativos, Néstor Sepúlveda Llanos Director del programa de Publicidad en Medios Digitales, Facultad de Ciencias Empresariales y Jurídicas. Imagen creada con Gemini IA Tema central
46 47 Revista Ciencia Pa´ Vos Sin embargo, esta misma revisión alerta sobre los riesgos de deshumanización de la comunicación si se deja en manos exclusivamente de los algoritmos. La IA no interpreta emociones, ni comprende los contextos culturales desde la vivencia, sino desde la correlación estadística. Es decir, puede detectar qué formatos o copies generan más clics, pero no entiende por qué una imagen conmueve o por qué una historia conecta con la identidad de una comunidad y su coherencia con la identidad de la marca. Claudia Guardia (2023), en su trabajo sobre creatividad artificial, plantea que los sistemas de IA pueden generar productos creativos, pero carecen de conciencia del proceso creativo. Es decir, pueden imitar la forma, pero no el fondo. Pueden componer una canción, pero no sentir la pérdida que inspira un bolero. Además, recuerda que la creatividad, en palabras de E.O. Wilson, es “el rasgo definitorio de nuestra especie”, ya que nos permite comprender quiénes somos y hacia dónde vamos. El reduccionismo algorítmico de Zuckerberg En contraste con esta visión humanista de la creatividad, Mark Zuckerberg ha presentado recientemente su propuesta de una publicidad completamente generada y optimizada por inteligencia artificial. Para él, el futuro está en dejar que los sistemas automáticos creen los anuncios, los prueben, midan su rendimiento y ajusten los contenidos sin necesidad de intervención humana. Esta visión, aunque eficiente en términos técnicos, resulta superficial desde una perspectiva comunicacional. Reduce la creatividad publicitaria a una cuestión de iteración matemática y rendimiento, dejando por fuera el valor simbólico, estético y emocional del mensaje. En otras palabras, lo importante no es solo a cuántas personas llegas, sino cómo llegas y qué dejas en ellas. Como autor de este artículo, considero que esa visión algorítmica despoja a la publicidad de su esencia como vehículo cultural. La publicidad no es solo un medio para vender, sino una forma de narrar identidades, de generar vínculos y de emocionar. La obsesión por los datos y los KPI no puede desplazar la necesidad de contar buenas historias, de construir sentido. IA como aliada, no como sustituta Desde una perspectiva formativa y profesional, Emma TorresRomay (2025) propone entender la IA como una aliada estratégica en la formación de publicistas, pero nunca como un reemplazo del pensamiento creativo. En su estudio, recoge la percepción de profesionales del sector que destacan que la IA permite agilizar procesos, explorar más ideas en menos tiempo y optimizar presupuestos. Sin embargo, todos coinciden en que las decisiones clave siguen siendo humanas: el tono, el insight, el storytelling y la construcción de marca siguen dependiendo de la sensibilidad y experiencia de los creativos. En este contexto, el reto de las universidades y las agencias no es elegir entre IA o creatividad humana, sino formar perfiles capaces de integrar ambas dimensiones. Publicistas que dominen herramientas tecnológicas, pero que mantengan una visión crítica, ética y emocional de la comunicación. El desafío está en lograr lo que podríamos llamar “creatividad aumentada”, donde la tecnología potencia pero no sustituye la capacidad humana de imaginar. Lo que los algoritmos no pueden predecir Uno de los aspectos más fascinantes de la creatividad humana es su carácter disruptivo. Muchas de las campañas más recordadas de la historia no fueron el resultado de una lógica algorítmica, sino de una corazonada, una rebeldía o una emoción. Las ideas realmente transformadoras —como la campaña Dove: Belleza Real o Like a Girl de Always— no surgieron de los datos, sino de una lectura sensible del entorno social y cultural. Como señala el documento de la UNESCO sobre industrias creativas, la creatividad no puede ser reducida a un proceso industrial. Requiere políticas públicas, educación y valoración simbólica. Las industrias creativas son, ante todo, espacios donde convergen el arte, la cultura, la identidad y la innovación. El alma sigue siendo humana La inteligencia artificial ha llegado para quedarse y es, sin duda, una herramienta poderosa en el arsenal de la publicidad contemporánea. Sin embargo, la creatividad sigue siendo una dimensión profundamente humana. Nace del deseo, del dolor, de la intuición y de la experiencia vivida. Los algoritmos pueden ayudar a ejecutar ideas, pero no a sentirlas. La visión que propone este artículo es clara: la IA acelera el proceso, pero no reemplaza el espíritu. Mientras que Zuckerberg propone una publicidad sin alma, gobernada por métricas, quienes defendemos la creatividad entendemos que comunicar es también emocionar, provocar y transformar. La inteligencia artificial no es el fin de la creatividad humana. Es, en el mejor de los casos, su cómplice. Referencias Blanco Sanguineti, R. G., Cárdenas Córdova, C. D. y Torpoco Baltazar, A. (2024). La inteligencia artificial en la publicidad: una revisión sistemática de la década 2020-2024. Journal of the Academy, 11, 53-82. https:// doi.org/10.47058/joa11.4 Guardia, C. (2023). Creatividad Humana y Creatividad Artificial Simulada. [PDF] Cabrales, O. & Martínez, R. (2019). How the Human Creativity awakes since the Paleolithic era. CIVAE 2019. [PDF] Torres-Romay, E. (2025). Inteligencia Artificial y creatividad. Distorsiones y definición propuestas concretas en la formación de creativas y creativos publicitarios. En Inteligencia Artificial: retos y oportunidades para la formación y el empleo en comunicación. Comunicación Social Ediciones y Publicaciones. https://doi. org/10.52495/c6.emcs.36.p114 Mark Zuckerberg presenta su visión de publicidad 100% generada y optimizada por IA. ProgramaticAlly. https://www.programaticaly. com/portada/mark-zuckerberg-presentavision-publicidad-100-generadaoptimizada-ia Tema central
48 49 Revista Ciencia Pa´ Vos EL ASISTENTE INVISIBLE: CREACIÓN, AUTORÍA Y VISUALIDAD EN TIEMPOS ALGORÍTMICOS Andrés Fabián Agredo, Profesor Investigador, Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño Este artículo propone una revisión del concepto de autoría a partir de la figura del asistente, desde los talleres renacentistas hasta las inteligencias artificiales contemporáneas. Más que una amenaza o una simple herramienta, la IA se analiza como un agente co-creador que transforma los modos de hacer, valorar y pensar una obra. A través de una mirada histórica y teórica, se plantea la creación como una ecología de relaciones entre humanos, tecnologías y visualidades distribuidas. Introducción En un presente donde la inteligencia artificial irrumpe en los procesos de creación con una rapidez sin precedentes, emergen preguntas urgentes: ¿quién está detrás de una obra?, ¿se firma o se dirige?, ¿se inventa o se orquesta? Estas preguntas no son del todo nuevas, pero la velocidad de los cambios tecnológicos las ha hecho inevitables. En particular, invitan a revisar el concepto de autoría y su vínculo con la originalidad, nociones que en el arte, el diseño y otras prácticas visuales han funcionado más como construcciones culturales que como certezas inamovibles. Desde una mirada centrada en la creación de una obra —más allá de la disciplina que la acoja—, se propone comprender a la inteligencia artificial no como una amenaza o milagro, sino como una nueva forma de asistencia. Una figura asistencial que, como otras en la historia, media, condiciona, colabora. Pero no crea de manera autónoma ni aislada. Este artículo explora cómo la figura del asistente —ahora encarnada en algoritmos— ha sido parte estructural de los procesos creativos desde hace siglos. Desde los talleres renacentistas hasta las plataformas actuales de generación automática, se examina cómo esta figura descentra la noción clásica del autor y permite leer la creación como una práctica relacional, distribuida y situada. El mito del genio y la tradición del asistente Durante siglos, la historia de la creación artística ha estado dominada por la figura del “genio”, entendida como una entidad excepcional, casi aislada, capaz de producir obras originales desde una visión singular. Este modelo, profundamente arraigado en la cultura occidental, ha invisibilizado los sistemas colaborativos y las mediaciones técnicas que sostienen toda obra. Sin embargo, la creación rara vez ha sido un acto solitario. En los talleres del Renacimiento, la obra se concebía como un resultado colectivo: aprendices, asistentes y especialistas participaban en la ejecución de cada pieza bajo la coordinación de un maestro. Andrea del Verrocchio, por ejemplo, integró a jóvenes como Leonardo da Vinci en procesos donde las fronteras entre dirección, asistencia y autoría eran difusas. Rubens también organizaba su taller como un sistema de producción distribuido, asignando partes de la pintura según la experticia de sus colaboradores (Gombrich, 2000). Este modelo de asistencia no solo respondía a necesidades operativas, sino que revelaba una comprensión más relacional de la creación. En el siglo XX, Andy Warhol radicalizó esta lógica al concebir The Factory como una extensión de su autoría: un entorno donde múltiples manos intervenían, pero el sello conceptual de la obra era colectivo Andrés Fabián Agredo Ramos Profesor Investigador, Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño Imagen creada con Gemini IA Tema central Revive nuestra edición 2025 de Ciencia al Campus
62 63 Revista Ciencia Pa´ Vos PANORAMA INTERNACIONAL: INFLUENCIA DE LA IA EN ESPACIOS Y FORMATOS DE CONOCIMIENTO
64 65 Revista Ciencia Pa´ Vos LA ALFABETIZACIÓN DEL FUTURO: APRENDER A CONVIVIR CON LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL La IA está reescribiendo las reglas en los sectores que forjan el saber humano. Desde universidades hasta casas editoriales, la misma ecuación se repite: oportunidades extraordinarias y dilemas éticos profundos que definen el futuro del conocimiento. Por Redacción de Ciencia Pa’vos En 1440, Johannes Gutenberg revolucionó el mundo con la imprenta, una máquina que podía reproducir textos a velocidades impensables hasta ese momento. Como ocurre con toda revolución tecnológica, seguro que hubo resistencias y adaptaciones y muchos temieron que la nueva tecnología eliminaría oficios tradicionales, pero se equivocaron. La imprenta no los eliminó: a los antiguos escribas los transformó en editores, periodistas, bibliotecarios y una multitud de profesiones que ni siquiera existían antes y que se han perpetuado hasta hoy. Ahora, poco menos de 600 años después de ese parteaguas histórico, la inteligencia artificial representa una nueva revolución, tal vez una de las mismas dimensiones de la desatada por Gutenberg, que también genera pánico, pero hace florecer nuevas promesas. Sin embargo, esta vez hay una diferencia crucial: mientras la imprenta democratizó el acceso a los libros, hay quienes sostienen que la IA acarrea consigo amenazas como concentrar el poder del conocimiento en unas pocas corporaciones que controlan tanto la información como las herramientas para procesarla. Esta concentración de poder tecnológico no es solo una preocupación teórica: sus efectos ya se sienten en sectores clave como la educación y el mundo editorial, donde estudiantes, profesores, editores y autores interactúan diariamente con herramientas de IA. Los datos son contundentes y revelan una transformación sin precedentes que abarca desde las aulas universitarias hasta las casas editoriales, redefiniendo la manera en que se crea, distribuye y consume el conocimiento. Una transformación entre luces y sombras En las universidades de todo el mundo, la inteligencia artificial ha acelerado la llegada de dinámicas que oscilan entre lo prometedor y lo problemático. Según el Consejo de Educación Digital, el 83% de los estudiantes admite abiertamente que utiliza herramientas de IA para enriquecer su experiencia de aprendizaje, pero también existe una realidad preocupante en términos de integridad académica. Un caso ilustrativo es el de la Universidad Robert Gordon, donde en 2022/23 se registraron apenas seis incidentes de estudiantes haciendo trampa usando IA, pero al año siguiente esta cifra se disparó a 205 casos, un aumento de más del 3.000% en solo 12 meses. Consuelo Wynter, experta en educación para el desarrollo de la Universidad Complutense de España y docente universitaria, ha observado de primera mano esta transformación: “Es cierto que la IA está siendo utilizada de forma indiscriminada por estudiantes para esta que herramienta elabore las actividades académicas que son establecidas en sus centros educativos, en muchos casos entregando documentos sin haber siquiera intentado algún de esfuerzo de revisión o curaduría”. Panorama internacional
66 67 Revista Ciencia Pa´ Vos El problema trasciende a los estudiantes. Los mismos docentes enfrentan la tentación: “También se han identificado casos de maestros que crean todo su material pedagógico con estas herramientas, pero sin ningún tipo de aporte intelectual”. Esta situación genera una preocupación fundamental sobre el valor educativo: “Este tipo de uso, sin sentido y sin aporte, considero es fuertemente contraproducente para los ejercicios académicos”, subraya Wynter. Sin embargo, la experta dice que experiencias internacionales muestran que existe un camino hacia el uso responsable. La IA puede servir como “correctora de estilo, para ajustar la bibliografía en la norma técnica, incluso para revisar la originalidad de documentos”, aplicaciones que “reducen sustancialmente el tiempo de revisión de los documentos, con mayor fidelidad que la del ojo humano”. Un ejemplo que plantea la docente está en la investigación académica. “Cuando un investigador enfrenta ese famoso síndrome de la hoja en blanco, puede solicitar a la IA que, basada en su producción previa, genere un índice de trabajo. Aquí no hay plagio, no hay fraude… solo apoyo para dar apertura a algo que puede ser complicado para un investigador (novato o no)”. Sin embargo, Wynter identifica una crisis de los métodos tradicionales de evaluación es evidente: “Llega un punto donde no sabes si estás evaluando a una persona o a la IA”. La propuesta emergente se orienta hacia la valoración del pensamiento crítico y la discursiva oral, aunque esto plantea nuevos desafíos para mantener las habilidades escriturales. El rol docente debe recentrarse “en lo que es humano y no entra en discusión: el acompañamiento de procesos, la generación de pensamiento crítico, y la construcción de comunidad”, señala Wynter, “el punto no es competir con la IA, sino potenciar el valor transformador de la educación cuando está mediada por maestros comprometidos”. Esta perspectiva encuentra eco en la experiencia de Josmel Pacheco, investigador de la Universidad Científica del Sur en Perú, quien ha adoptado un enfoque diferente con sus estudiantes: “Lo que nunca voy a hacer es prohibir esas herramientas. Todo lo contrario. Hay que usarlas. Pero hay que enseñarle también al alumno a que la herramienta no le va a hacer su trabajo”. Su método incluye solicitar a los estudiantes que muestren el historial de sus búsquedas en ChatGPT, no para sancionarlos, sino para entender cómo fue el proceso para llegar al producto final que le entregó y guiar su aprendizaje. ¿Un nuevo analfabetismo? Por su parte, Pedro Wightman, profesor de la Universidad del Rosario, y Andrés Bejarano, de la Universidad de Purdue en Estados Unidos, han identificado una nueva realidad que raya en lo preocupante porque podría significar el surgimiento de un nuevo tipo de analfabetismo: no uno definido por la incapacidad de leer o escribir, sino uno que marca la incapacidad de usar críticamente las herramientas más poderosas de nuestra época. Sugieren que es necesario transitar desde ya de la alfabetización tradicional hacia una “alfabetización en inteligencia artificial” que aborde cinco dimensiones fundamentales: histórica, técnica, de desarrollo profesional, ética y cívica. “La alfabetización en inteligencia artificial no es opcional: es una condición para participar activamente en el futuro del trabajo, de la educación y de la vida en sociedad”, sostiene Wightman. “Esta nueva competencia implica comprender no solo cómo usar la IA, sino también sus límites, sesgos e implicaciones éticas”, recalca. Esta necesidad de alfabetización se manifiesta de manera urgente en el ámbito investigativo. Como señala Pacheco desde la Universidad Científica del Sur en Perú: “No puedes estar a espaldas de la inteligencia artificial, estar siempre atento a las diferentes redes sociales y de alguna forma utilizar esas herramientas también para que el alumno no te sorprenda”. Su consejo reconoce la realidad de una generación de alumnos que está hiperconectada: “En el celular tienen todo. Toda la información la tienen ahí. Y gratis. ¿Y uno cómo hace para responder todo eso? No podemos competir contra eso. Hay que ir con la ola, no contra la ola”, recalca. Todos los expertos identifican tres competencias urgentes para los docentes: la alfabetización digital crítica que permita comprender sesgos y condicionamientos, la ética aplicada a contextos educativos con IA y la capacidad para rediseñar metodologías integrándolas como una herramienta complementaria, “nunca sustitutiva del conocimiento del maestro y de su relacionamiento con los estudiantes”, como lo plantean Wightman y Bejarano. Entre páginas y algoritmos Si en las universidades los estudiantes y profesores enfrentan dilemas de integridad académica y transformación pedagógica, en el mundo editorial surge una tensión similar pero con matices distintos: la resistencia al cambio choca frontalmente con las presiones económicas y competitivas que impone la nueva era tecnológica. La revolución de la inteligencia artificial ha tocado las puertas del sector editorial con una mezcla de promesas y amenazas que divide a la industria. Mientras los directivos ven en esta tecnología una oportunidad para optimizar procesos y reducir costos, los profesionales operativos —editores, traductores, correctores y diseñadores— miran con desconfianza una herramienta que perciben como una amenaza directa a su trabajo. Daniel Benchimol, experto en tecnología aplicada a las industrias culturales, ha sido testigo de primera mano de esta tensión. Desde su experiencia con la agencia Proyecto 451 y colaboraciones con el Centro Regional para el Fomento del Libro en América Latina y el Caribe (Cerlalc), observa un fenómeno paradójico: mientras otros sectores abrazan la IA con notable aceptación, el mundo editorial avanza con pasos cautelosos, cargado de resistencias y debates que van más allá de lo técnico. “Sienten una amenaza directa hacia su trabajo”, explica Benchimol sobre la actitud de los profesionales del sector. Esta resistencia no es infundada. En áreas como la traducción, los especialistas están viendo cómo su labor se reduce cada vez más a la revisión de contenidos generados por IA. Lo mismo ocurre en el diseño gráfico, donde la tecnología permite crear portadas e ilustraciones de forma rápida y económica.. Benchimol explica que la IA ya está impactando el sector editorial, pero no con la misma fuerza que en otras industrias. Hay un claro contraste entre las expectativas de los equipos gerenciales y las reticencias de los profesionales operativos. Mientras que directores y coordinadores editoriales ven en la IA una herramienta para optimizar procesos, ahorrar costos y ampliar las capacidades creativas, los editores, traductores, correctores y diseñadores muestran una resistencia marcada. El ámbito humano y creativo es el núcleo de las mayores resistencias. Según Benchimol, los profesionales del sector sienten que la IA irrumpe en un espacio que debería permanecer exclusivamente humano. Ya sea para generar textos, diseñar portadas, traducir contenidos o emitir segundas opiniones, la idea de delegar estas tareas en una máquina genera recelo. Panorama internacional
68 69 Revista Ciencia Pa´ Vos Este rechazo, sin embargo, contrasta con el uso más extendido de la IA en otros sectores, donde se emplea para crear textos, imágenes y contenidos con notable aceptación. En el sector editorial, la resistencia se justifica, en parte, por el valor que los profesionales atribuyen al toque humano, a esa chispa que hace que un producto editorial sea único y profundamente conectado con las personas. A pesar de las resistencias, Benchimol destaca que la IA también abre una puerta a la optimización de tareas mecánicas. Procesos repetitivos, como ciertas correcciones o gestiones de contenido, podrían automatizarse, liberando tiempo para labores más estratégicas y creativas. Sin embargo, subraya que aún no existe una visión clara sobre cómo integrar la IA en los procesos editoriales. Para él, el uso de la IA en las editoriales no puede ser improvisado, cree que cada proyecto debe definir una política clara sobre cómo y dónde integrar esta tecnología. Esto incluye preguntas críticas: ¿en qué procesos es aceptable el uso de IA? ¿Cómo se mantiene la autenticidad y el toque humano en los contenidos? Estas decisiones no solo afectan la identidad de un proyecto editorial, sino también su competitividad. Uno de los temas más polémicos es el uso de IA por parte de los autores. ¿Deben las editoriales aceptar manuscritos parcial o totalmente intervenidos por inteligencia artificial? Para Benchimol, esta respuesta dependerá de cada editorial. Algunas podrían adoptar una postura más abierta, mientras que otras podrían preferir limitar el uso de estas herramientas. El experto compara el impacto de la IA con el de internet, asegura que hoy es impensable que un autor no use la web como herramienta para investigar, inspirarse o escribir. La IA, asegura, se convertirá en una infraestructura tan básica como lo es Internet: “Pensar que un autor no va a usar IA sería como imaginar que va a escribir en una máquina de escribir”. Ya sea a través de herramientas como Word o Google Docs, que integran IA, o mediante aplicaciones más avanzadas, esta tecnología será parte del proceso creativo de los escritores, manifiesta. Finalmente, la pregunta en la que coinciden todos los expertos ya no es si la inteligencia artificial transformará los espacios del saber, sino si seremos capaces de dirigir esa transformación hacia una democratización real del conocimiento o si, por el contrario, asistiremos a su concentración en unas pocas corporaciones tecnológicas que controlan tanto la información como las herramientas para procesarla. En la respuesta también hay territorio común: el desafío no es técnico, sino humano: mantener lo que nos hace únicos —la creatividad, el pensamiento crítico, el acompañamiento, la construcción de comunidad— mientras aprovechamos las herramientas más poderosas que hemos creado. La inteligencia artificial será tan transformadora o tan destructiva como nosotros decidamos que sea. La alfabetización del futuro no será solo leer y escribir, sino aprender a convivir críticamente con una inteligencia artificial que redefine cómo se crea, enseña y distribuye el conocimiento.
70 71 Revista Ciencia Pa´ Vos FOMENTO Y APOYO A LA INVESTIGACIÓN Y LA CREACIÓN
72 73 Revista Ciencia Pa´ Vos Hoy la inteligencia artificial (IA) transforma no solo la forma en que accedemos al conocimiento, sino también la manera en que pensamos, creamos y nos relacionamos con las ideas. La curiosidad sigue siendo el motor, sí, pero ahora circula en un ecosistema digital, veloz, interconectado y repleto de nuevas posibilidades. En este nuevo contexto, el rol de los gestores I+C adquiere un sentido renovado. El llamado es contundente: diseñar e implementar estrategias formativas que reconozcan el poder de la curiosidad, pero que también comprendan los lenguajes, herramientas y desafíos de la era digital. Este artículo propone una mirada a ese nuevo llamado: cómo la inteligencia artificial no solo cambia lo que los estudiantes pueden hacer, sino también lo que nosotros, como gestores, debemos repensar para acompañar su desarrollo como investigadores y creadores del futuro.La continuidad de la curiosidad humana Los procesos de investigación-creación no comienzan cuando un estudiante formula su primer proyecto, desarrolla su producto u obra o publica un artículo. Comienzan mucho antes, en un momento usualmente invalorado: cuando hay algo que no le cuadra, cuando una explicación le parece insuficiente o cuando una experiencia cotidiana despierta una pregunta. Ese primer destello de curiosidad, tan espontáneo como poderoso, suele aparecer incluso en sus primeros grados de formación. En las primeras etapas de la formación universitaria, el pensamiento investigativo no es aún un método formal, sino una actitud: consiste en observar con atención, desconfiar de lo obvio, hacer preguntas sin miedo, crear desde cero, acudir a la infaltable prueba y error. Por eso, los entornos formativos juegan un papel decisivo. Un aula en la que se promueve el diálogo, un profesor que valida las dudas, una lectura que conecta con la realidad del estudiante: todos son catalizadores de una inquietud que puede transformarse en una idea investigativa. LA CURIOSIDAD SIGUE VIVA, PERO AHORA PIENSA CON IA: EL LLAMADO DE LOS GESTORES I+C PARA GENERAR ESTRATEGIAS FORMATIVAS EN LA ERA DIGITAL La inteligencia artificial redefine los procesos formativos en la universidad, desafiando a los gestores I+C a rediseñar estrategias que integren tecnología, curiosidad y pensamiento crítico. La IA no sustituye la creatividad humana, pero la puede potenciar si se usa con intención. Por Edith Milena Bonilla Vivas Directora de Fomento y Apoyo a la Investigación y la Creación Introducción Al iniciar un semestre universitario los estudiantes llegan con inquietudes, cuestionamientos y un deseo genuino por entender el mundo, por ser promotores de cambio. Es esa incomodidad frente a lo desconocido, justamente, el primer paso hacia la investigación y la creación (I+C). Tradicionalmente, ese impulso nacía y se cultivaba en el aula gracias a una conversación con un profesor, un problema sin resolver, una lectura inspiradora. Pero el entorno se ha transformado, está evolucionando cada vez más rápido. Edith Milena Vivas Diectora de Fomento y Apoyo a la Investigación y Creación Imagen creada con Gemini IA Fomento y Apoyo a la Investigación
74 75 Revista Ciencia Pa´ Vos En este punto, la inteligencia artificial aún no es la protagonista principal, pero su presencia es notoria. Los estudiantes llegan familiarizados con tecnologías basadas en IA, desde asistentes virtuales hasta buscadores inteligentes, y con nuevas formas de pensar y acceder al conocimiento. Esto nos llama, nos reta como gestores, a entender que la Universidad es, inevitablemente, un escenario donde se cruzan la curiosidad humana y las herramientas digitales emergentes. Sembrar la semilla investigativa y creativa requiere sensibilidad, visión y estrategia. Ni la investigación ni la creación estudiantil florecen por azar. Detrás de cada estudiante que presenta un proyecto, lidera un semillero o participa en un congreso, hay un entramado de decisiones, estructuras y acompañamientos que han hecho posible ese camino. Allí entran en juego los profesores y los gestores I+C, figuras muchas veces invisibles, pero fundamentales, en la construcción y promoción de ambientes formativos que despiertan y sostienen el interés por la investigación. 1. El papel activo que tienen los gestores I+C “Nuestra labor va más allá de la coordinación logística de proyectos o la administración de recursos. Como gestores, somos diseñadores de experiencias, curadores de oportunidades y mediadores entre las ideas emergentes de los estudiantes y las exigencias del mundo académico” (OpenAI, 2025). Pensamos a largo plazo actuando en el presente, imaginando rutas que permitan a un estudiante convertirse, con el tiempo, en un investigador con pensamiento crítico, rigor metodológico y compromiso con la transformación social. Esto implica tomar decisiones desde una mirada pedagógica, institucional y humana con atención a los cambios más significativos del entorno: la llegada de la inteligencia artificial como una tecnología transversal. Y aunque muchas veces pensamos en su impacto a nivel del aula o del estudiante, también es en la gestión donde se puede abrir un campo fructífero para la innovación estratégica. La inteligencia artificial llegó para quedarse. No es una moda ni un accesorio que podemos ignorar. Ya está influyendo en cómo buscamos información, cómo escribimos, cómo resolvemos problemas, cómo enseñamos. Y eso, queramos o no, también cambia el papel que tenemos como gestores. Nos obliga a repensar nuestras estrategias, nuestras decisiones y nuestras prioridades. No se trata de convertirnos en expertos en IA, ni de adoptar todo lo nuevo sin filtro. Se trata de tener la sensibilidad y el criterio para saber cuándo y cómo usar estas herramientas en favor del aprendizaje y la investigación. Se trata de escuchar más, de probar sin miedo, de trabajar con otros y de mantener siempre en el centro a los estudiantes, sus preguntas, sus procesos, sus contextos. “En el mundo de hoy, donde la información abunda y los modelos educativos están en constante transformación, el rol del gestor deja de ser exclusivamente operativo y se convierte en visionario: alguien que no solo administra, sino que imagina, experimenta y adapta. Y en ese proceso, la IA puede ser una aliada clave” (OpenAI, 2025). 2. IA como aliada del gestor I+C Hablar de inteligencia artificial en educación suele remitirnos rápidamente a los estudiantes: ¿cómo la usan?, ¿cómo afecta su aprendizaje, qué riesgos éticos plantea? Pero hay una conversación igual de importante y menos explorada: ¿cómo impacta la IA a quienes diseñamos las estrategias que los acompañan? “En el rol de gestores, debemos ver a la IA no como una amenaza ni como una solución mágica, sino como una herramienta de apoyo estratégico” (OpenAI, 2025). Su valor no está en reemplazar nuestra capacidad de decisión, sino en ampliarla. No es que piense por nosotros, sino que nos ayude a ver cosas que a veces se nos escapan: patrones, tendencias, caminos que no habíamos considerado. Lo que sí es cierto es que ha llegado muy rápido. Tan rápido que no siempre hemos tenido tiempo de construir reglas claras, criterios éticos sólidos o espacios para aprender a usarla con sentido. Y como suele pasar con todo lo nuevo, lo que no comprendemos, nos asusta. “Aun así, quedarnos en una postura rígida y conservadora, esperando que todo se acomode como antes, solo nos aleja de lo que podríamos estar aprovechando. Hay valor en probar, en observar con calma y en decidir con criterio qué lugar dar a estas herramientas en nuestras estrategias formativas” (OpenAI, 2025). Aquí es donde el miedo debe impulsarnos a ser líderes con potencial transformador. Liderar no desde la negación, sino desde la mediación: entendiendo qué puede aportar la IA, qué límites éticos debe tener, y cómo integrarla de manera estratégica en nuestras prácticas institucionales, porque la IA no reemplaza la creatividad humana, ni empobrece el aprendizaje si se usa con intención pedagógica. Si algo nos muestra la historia de la educación, es que no hay herramientas que puedan sustituir a un buen proceso formativo, pero muchas sí pueden potenciarlo si se emplean con sentido, así que podemos pasar del escepticismo paralizante a la experimentación guiada, construyendo espacios donde la tecnología no desplace el pensamiento, sino que lo rete y lo expanda. Es necesario y urgente movernos de la rigidez a la adaptabilidad, de la rutina a la estrategia, confiar en los procesos formativos, recordar que la curiosidad sigue viva, con la diferencia que ahora piensa en nuevos lenguajes, herramientas y posibilidades. El llamado es a diseñar espacios donde la curiosidad, la autonomía y la creatividad puedan florecer. “Escuchar a los estudiantes, entender lo que los mueve, conectarlos con problemas reales, y no tener miedo de integrar nuevas herramientas, como la inteligencia artificial, si eso potencia su capacidad de explorar, equivocarse y construir conocimiento con propósito” (OpenAI, 2025). Fomento y Apoyo a la Investigación
76 77 Revista Ciencia Pa´ Vos INVESTIGACIÓN UAO, A LA VANGUARDIA DE LA IA Reseña de programa de investigación La Universidad Autónoma de Occidente se consolida como pionera en la integración de la inteligencia artificial con proyectos que impulsan la productividad académica, la innovación educativa y la investigación aplicada, demostrando su compromiso con un futuro inclusivo y tecnológico. Por Redacción de Ciencia Pa’vos La revolución de la inteligencia artificial ya no es una promesa futurista, sino una realidad palpable que está transformando todos los sectores, y la academia no es la excepción. La Universidad Autónoma de Occidente (UAO), consciente de esta transformación, no se queda atrás y por lo que ha puesto en marcha una serie de proyectos de investigación que demuestran su compromiso no solo con la adopción de nuevas tecnologías, sino con su uso para resolver problemas reales y tangibles. Estos proyectos, desarrollados por docentes y estudiantes, son una muestra clara de cómo la UAO está cultivando una cultura de innovación con propósito. Inteligencia Artificial Generativa: Un impulso a la producción académica en la UAO La Vicerrectoría de Investigaciones, Innovación y Emprendimiento de la UAO presenta este proyecto enfocado en el uso de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) para potenciar la eficiencia y efectividad en la producción académica y científica de sus profesores, mejorando la eficiencia en procesos de enseñanza e investigación. Esta iniciativa aborda la carga de tareas rutinarias que consumen el tiempo y la energía de los educadores, como la preparación de clases, la creación de documentos de investigación y la elaboración de exámenes. El proyecto tiene como objetivo capacitar a los profesores para que utilicen herramientas de IAG, liberando así su tiempo para actividades más productivas. La propuesta se apoya en una metodología mixta, que combina métodos cualitativos y cuantitativos, con un desarrollo se divide en varias fases clave. Primero, la identificación de tareas, en la que se llevará a cabo una revisión de la literatura y se realizarán encuestas y entrevistas a los profesores de la UAO para identificar las tareas rutinarias que pueden ser optimizadas con IAG. También se observará el flujo de trabajo de los docentes para detectar áreas de mejora. Luego el desarrollo de pautas con base en la información obtenida para crear guías metodológicas sobre cómo usar las herramientas de IAG de manera efectiva para optimizar las tareas identificadas. Se impartirán talleres y seminarios en línea para capacitar a los profesores. Después, se evaluarán los resultados percibidos por ellos y los productos que generen utilizando la nueva metodología. Finalmente, se compilará un informe integral con los hallazgos, que se comunicará a través de revistas académicas, conferencias y talleres, para beneficiar a la comunidad académica en general. La importancia del proyecto es tanto local como global. Aborda las ineficiencias del entorno educativo en Colombia y se alinea con la creciente necesidad de integrar la IA en la educación superior en América Latina. También busca mitigar el sesgo inherente en estudios de impacto de la IA, que a menudo se basan en datos de países altamente desarrollados, aportando una perspectiva relevante para el contexto colombiano. El objetivo final de esta investigación no es solo mejorar la productividad en la UAO, sino también establecer una base sólida para futuras investigaciones y debates sobre la IAG en la educación a nivel global. Fomento y Apoyo a la Investigación
78 79 Revista Ciencia Pa´ Vos CreAI-Maker: Innovación educativa en ingeniería desde la IA, el movimiento maker y el aprendizaje en servicio El proyecto de innovación educativa CreAI-Maker busca impulsar el aprendizaje transformador en estudiantes de ingeniería a través de una metodología que integra la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), el movimiento maker y el Aprendizaje en Servicio (APS) como sus enfoques clave. Su enfoque interdisciplinario apunta a desarrollar en los futuros profesionales creatividad, pensamiento crítico y compromiso social y que aporten desde sus ejercicios profesionales al bienestar social general. La propuesta busca transformar la educación tradicional con un enfoque constructivista, de pedagogía abierta y con un modelo de aceptación tecnológica. La metodología recorre las fases de identificación de necesidades, ideación, prototipado, evaluación, sistematización y publicación, involucrando tanto a docentes como a estudiantes y comunidades externas. El proyecto aborda un problema fundamental: la persistencia de métodos de enseñanza tradicionales que no logran integrar de manera efectiva la creatividad, la resolución de problemas y el compromiso social en la formación de ingenieros. El proyecto busca responder a la pregunta de investigación: El movimiento maker, fundamentado en el aprendizaje activo y la cultura “hazlo tú mismo”, se fusiona aquí con el compromiso social del APS y las posibilidades de personalización que ofrece la IA generativa. El resultado es un aprendizaje experiencial, creativo y situado, donde los estudiantes son protagonistas en la solución de problemas reales, trabajando en equipos interdisciplinarios y colaborando con comunidades. Entre los resultados esperados destacan una cartilla híbrida para docentes, dos artículos en revistas indexadas Q2, ponencias nacionales, podcasts radiales y el fortalecimiento de semilleros de investigación. Los beneficiarios incluyen la comunidad académica en general y estudiantes de ingeniería y arquitectura. La iniciativa está alineada con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), promoviendo una educación de calidad que esté ajustada a las necesidades de las comunidades y territorios locales. Se espera que este proyecto beneficie a los estudiantes al involucrarlos en un aprendizaje activo y experiencial, y al mismo tiempo impulse la innovación y el aprendizaje transformador en el ámbito de la ingeniería IA y Diseño Universal de Aprendizaje para la innovación empresarial en Colombia, Perú y México La UAO participa en una investigación internacional junto a universidades de Perú y México para analizar cómo la IA, combinada con el Diseño Universal de Aprendizaje (DUA), puede impulsar el desarrollo empresarial innovador en estos tres países latinoamericanos. El enfoque es inclusivo y prioriza la formación para la gestión del emprendimiento. La colaboración, que es entre la Universidad María Auxiliadora (Perú), la Universidad Autónoma de Nuevo León (México) y la UAO, dio origen a un proyecto que mira más allá de la frontera nacional, para abordar los retos de la educación inclusiva y la innovación empresarial en la región. El equipo investigador incluye académicos de Perú, Colombia y México. El punto de partida del análisis es que, a pesar de distintos esfuerzos, la educación superior aún lucha con brechas significativas. La principal, y quizás la más urgente, es la falta de dinamismo en los procesos de enseñanza-aprendizaje y la persistente exclusión de estudiantes con diversas condiciones. La pandemia del COVID-19, pese a las dificultades que acarreó consigo, aceleró una transformación digital que ya venía en camino, evidenciando la urgente necesidad de usar la tecnología no solo como un parche, sino como una herramienta para reinventar la pedagogía. El enfoque metodológico es mixto, combinando análisis cualitativo y cuantitativo, y se apoya en metodologías ágiles, particularmente SCRUM, para el diseño e implementación de una plataforma de simulación que facilite la formación y la gestión del conocimiento en emprendimiento. El proyecto presta especial atención a la inclusión, buscando superar barreras tecnológicas y pedagógicas para garantizar el acceso de estudiantes con diferentes perfiles y necesidades. Entre los productos previstos se encuentra la sistematización de procesos IA-DUA, la elaboración de un manual de enseñanza-aprendizaje inclusivo, la caracterización de fases tecnológicas y funcionales para la ruta de innovación empresarial, artículos científicos y trabajos de grado y maestría, así como la participación en eventos internacionales. El equipo internacional está conformado por docentes e investigadores de diversas disciplinas, comprometidos con la transferencia de conocimiento y la consolidación de un ecosistema de innovación y emprendimiento inclusivo, que responda a las realidades y aspiraciones de América Latina en la era digital. Prenda inteligente con IA: Monitoreo de actividad física en tiempo real Un grupo de estudiantes de la UAO desarrolla una prenda tecnológica equipada con sensores y algoritmos de inteligencia artificial para detectar y analizar actividades humanas. El prototipo busca ofrecer soluciones avanzadas para el monitoreo en tiempo real en contextos académicos y de salud. No todo en la innovación universitaria ocurre en las aulas o en las oficinas de los profesores. El proyecto “Elaboración de un sistema portable basado en la detección de actividades humanas con inteligencia artificial para el Laboratorio de la UAO” es una muestra de cómo la creatividad y el rigor científico pueden surgir desde el trabajo estudiantil. Un colectivo de estudiantes, bajo la tutoría de docentes, diseñó y prototipó una prenda tecnológica capaz de monitorizar y analizar en tiempo real los movimientos del usuario. El sistema integra sensores de acelerómetro y giroscopio conectados a un microcontrolador Arduino Nano 33, programados para recoger y procesar datos que luego son analizados mediante modelos de inteligencia artificial desarrollados en la plataforma Edge Impulse. El informe del proyecto detalla el proceso de integración de componentes, modelado CAD de la carcasa, impresión 3D y entrenamiento del algoritmo de clasificación de patrones de movimiento. Tras una serie de pruebas y ajustes, el prototipo alcanzó un alto nivel de precisión en la detección y clasificación de actividades físicas, demostrando cómo la personalización en el diseño de dispositivos portables puede maximizar su funcionalidad y ergonomía. Este proyecto destaca la importancia del aprendizaje práctico y la integración de conocimientos en ingeniería, electrónica y ciencia de datos, y anticipa aplicaciones en campos tan diversos como el deporte, la salud y la investigación biomédica. Los proyectos presentados en este especial comparten un denominador común: el convencimiento de que la educación superior debe ser un laboratorio permanente de innovación, experimentación y servicio. Desde la formación docente y el rediseño de estrategias curriculares, hasta la creación de dispositivos inteligentes y plataformas inclusivas para el emprendimiento, la UAO y sus aliados muestran que la transformación educativa se construye en la intersección de la tecnología, la pedagogía y la colaboración interdisciplinaria. Estos esfuerzos, nacidos en el corazón del sur global, apuntan no solo a mejorar los indicadores académicos o la productividad científica, sino a formar ciudadanos y profesionales comprometidos con la solución de problemas reales, la equidad, la inclusión y el desarrollo sostenible. En tiempos de cambio vertiginoso, la apuesta por la inteligencia artificial, el aprendizaje activo y la innovación social es, sin duda, el mejor camino para que la educación siga siendo motor de progreso y esperanza para nuestras comunidades. Fomento y Apoyo a la Investigación
80 81 Revista Ciencia Pa´ Vos LA INVESTIGACIÓN SOBRE ALZHEIMER QUE HIZO QUE JUANA GABRIELA SE DESTACARA EL PROGRAMA DELFÍN Reseña de programa de investigación Juana Gabriela López Trejos, estudiante de Ingeniería Biomédica, colaboró con un proyecto de reconocimiento de poses de manos con inteligencia artificial durante su pasantía virtual en el Instituto Politécnico Nacional de México. Su trabajo busca contribuir a la detección temprana del Alzheimer. Juana Gabriela López Trejos se perfila como una investigadora prometedora en el área de la biomédica. Prueba de ello es su participación en el XXIX Verano de la Investigación Científica y Tecnológica del Pacífico, a través del Programa Delfín, que le valió reconocimientos académicos. Juana Gabriela es estudiante de décimo semestre de Ingeniería Biomédica y ha demostrado una dedicación excepcional a la investigación. Con un promedio académico muy destacado, ha sido reconocida por su liderazgo, eficiencia y la alta calidad de su trabajo en los proyectos en los que ha participado. El Dr. Faruk Fonthal Rico, líder del grupo de investigación en Ingeniería Biomédica de su universidad, la describe como “más que la estudiante ideal” y la recomendó sin reservas para el Programa Delfín realizado de forma virtual con el Instituto Politécnico Nacional, México. El interés de López Trejos en la inteligencia artificial (IA) surge de su potencial para impactar significativamente el campo de la salud, buscando mejorar la calidad de vida de las personas. Durante su pasantía virtual, colaboró en un proyecto de vanguardia: “Reconocimiento de la pose de las manos con inteligencia artificial para el apoyo en la detección temprana del Alzheimer”. Este proyecto fue asesorado por la Dra. Mireya Sarai García Vázquez del Instituto Politécnico Nacional, una mentora que Juana Gabriela aspiraba a tener por su amplio recorrido en la investigación. La pasantía se llevó a cabo del 17 de junio al 2 de agosto de 2024, y su participación fue reconocida por su excelencia. Con habilidades en programación Python y un nivel intermedio de inglés y básico de alemán, Juana Gabriela López Trejos se posiciona como una joven investigadora con un futuro brillante. Su participación en eventos académicos previos, como ponente en el Encuentro Departamental de Semilleros de Investigación RedColsi y en Expobiomédica de la Universidad EIA, además de su colaboración en el desarrollo de un dispositivo para Resonancia Magnética Funcional en el Hospital Universitario Fundación Valle del Lili, refuerzan su perfil. Su visión es utilizar los conocimientos adquiridos para hacer contribuciones significativas en la investigación biomédica, un objetivo que ya está cumpliendo, dejando en alto el nombre de Colombia en el escenario científico internacional. Fomento y Apoyo a la Investigación
94 95 Revista Ciencia Pa´ Vos Hallazgos preliminares Los trabajos consultados en diversas publicaciones internacionales sobre el uso de IA en educación revelan un abanico amplio de preocupaciones, retos y desafíos, compartidos por nuestro grupo en el desarrollo de este proyecto. La hipótesis de trabajo plantea la posibilidad de establecer un vínculo colaborativo y productivo entre estudiantes y usuarios de IA en distintos espacios académicos, con el fin de potenciar la creatividad y el pensamiento crítico, alimentar la curiosidad y favorecer el desarrollo pleno de las capacidades intelectuales, en beneficio tanto de las metas personales y profesionales como de su proyección activa y constructiva en las comunidades a las que pertenecen. Existen ya evidencias de logros tempranos en esta dirección en grupos y semilleros de investigación, así como en el trabajo en el aula de la UAO. Este proyecto busca extender dichos avances, de manera guiada y situada, a todo el ámbito universitario de la institución. No obstante, también se advierte que un uso inadecuado de los asistentes de IA —resumido en la práctica “consultar-copiar-pegar”— conduce a la degradación de los niveles de desempeño cognitivo de los usuarios. Este hallazgo, ya reportado en la literatura, confirma la necesidad imperiosa de intervenir creativamente y de manera propositiva para consolidar los logros señalados arriba. Impacto en el futuro de la docencia universitaria • Inserción responsable y productiva de asistentes de IA en el abanico de recursos de apoyo a los procesos formativos en competencias y destrezas declaradas en los distintos niveles de formación universitaria. • Incremento de las capacidades de investigación, creación e innovación en todos los miembros de la comunidad académica, a partir de la conformación de una inteligencia colaborativa que aproveche los nuevos alcances de la IA al servicio de los intereses y metas de estudiantes y profesores. • Disminución de brechas y dificultades socioeconómicas y culturales que afectan el alcance de las metas de comunidades tradicionalmente rezagadas, marginadas o periféricas frente a los esquemas tradicionales de oferta de formación universitaria. Origen y motivación de la propuesta La iniciativa se inscribe en el interés fundacional de la UAO, concebida como una universidad “de la comunidad para la comunidad”, en atender las necesidades regionales y nacionales con los mejores recursos disponibles. La llegada de la inteligencia artificial representa uno de esos recursos estratégicos. La inteligencia artificial no llega para reemplazar la enseñanza universitaria, sino para replantearla: este proyecto de la UAO explora cómo convertirla en una aliada del pensamiento crítico, la creatividad y la inclusión educativa.
96 97 Revista Ciencia Pa´ Vos VISIBILIZACIÓN Y DIVULGACIÓN DE LA CTEI
98 99 Revista Ciencia Pa´ Vos ¿PUEDE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ACERCAR LA CIENCIA A NUEVAS AUDIENCIAS? Si se usa como un mediador ético y democratizador, priorizando la accesibilidad, la transparencia y las narrativas transmedia con objetivos cognitivos claros, es posible. Pero siempre bajo un marco de gobernanza humana responsable. Por José Julián Serrano Q. Jefe Unidad de Visibilización y Divulgación de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación Alrededor de la inteligencia artificial (IA) se tejen diversas tesis asociadas a la legitimidad, la ética, la pertinencia y otros aspectos, dado que, querámoslo o no, el uso de la IA está redefiniendo la manera en la que investigamos, creamos e innovamos. No se trata solo de verla como un conjunto de plataformas —menos aún como herramientas— que facilitan tareas, sino de un fenómeno revolucionario que replantea la forma de concebir el conocimiento y la manera de compartirlo. Bajo este contexto es posible plantearse preguntas no solo desde el punto de vista de la construcción de contenidos, sino también desde el impacto que, deliberadamente, los autores deben provocar para que sus propuestas, esto si lo que se pretende, como se da por descartado, es que impacten nuevas audiencias, acercándolas a la ciencia. Para responder, es necesario considerar ciertas condiciones desde los puntos de vista esbozados antes, pero podemos resumirlos en aspectos sociales, técnicos y éticos; de no considerarse estos aspectos, la IA puede reproducir e incluso intensificar las brechas entre las audiencias y la ciencia. Es importante darle un tratamiento a la IA destacando su importancia en la posibilidad de reconocerla como una entidad mediadora que dispone de infraestructuras que pueden configurarse y posibilitar el encuentro entre el conocimiento científico y públicos diversos. En este sentido, una de las primeras propuestas para posibilitar este acercamiento es poner el foco de la atención no en lo que hace la IA, sino más bien en cómo esta se integra en sistemas de comunicación y aprendizaje existentes, no solo para generar mensajes con contenidos útiles sino mediante estructuras novedosas que permitan la utilización de diversos lenguajes en beneficio de narrar la ciencia. En este punto, se deben considerar algunos aspectos metodológicos que nos permitan esa integración y que generen un orden, sin perder de vista que, para crear una buena sociedad de la IA, término que se acuñó en el marco de la iniciativa AI4people (2018), los principios éticos deben integrarse en las prácticas habituales del uso de ésta. En particular, la IA debe diseñarse y desarrollarse de manera que reduzca la desigualdad y fomente el empoderamiento social, respetando la autonomía humana, y aumentando los beneficios compartidos por todos de forma equitativa (Floridi et al., 2018), sin tercerizar ni el pensamiento, ni el pensamiento crítico, ni la curiosidad, como lo afirma el profesor David Fernando Ramírez, Ciencia pa’ vos UAO. (2025, septiembre 20). Ciencia pa’ vos – Inteligencia Artificial en la investigación. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=-gXMyZ6XIXA En ese marco, la IA puede ser vista como un acelerador que provocará reemplazos en el ejercicio de la investigación educativa o entenderse como una herramienta (socio) que permita potenciar las habilidades de los investigadores educativos (Valencia López & Flores Hernández, 2024, p. 123). José Julián Serrano Quimbaya Jefe Unidad de divulgación de la Ciencia la Tecnología y la Innovación Imagen creada con Gemini IA Unidad de Divulgación de la CTI
100 101 Revista Ciencia Pa´ Vos Con este argumento se hace necesario distinguir formas de adecuar conceptualmente la información a la medida de las necesidades de cada usuario. Se trata, entonces, de considerar los principales aspectos que a juicio de este texto ofrece la IA, más allá de los modelos de lenguaje: (i) la IA como agente mediador y democratizador del conocimiento, (ii) la IA como apalancamiento de narrativas transmedia (NT), y (iii) el uso de herramientas con criterio o lo que algunos expertos refieren como gobernanza sobre la IA. En el primer caso, la IA como agente mediador y democratizador del conocimiento no puede entenderse como un transmisor de extractos académicos dispuestos para la sociedad, en cambio, debe verse como un facilitador que considere el conocimiento situado, que contenga dispositivos culturales y contemple la diversidad de significados, el diálogo de saberes y sus públicos. Incluso la comunicación científica ha generado diferentes conceptualizaciones y evidencias diversas, a veces incluso contrarias, e implica numerosas variables en cuanto a actores, contextos y objetivos (Bucchi, M. y Trench, B. 2021), lo que sugiere un pensamiento divergente y no lineal al momento de mediar entre las audiencias y la ciencia. En el segundo caso, la IA como apalancamiento de NT debe estar orientada a robustecer el conocimiento, contribuir con la conexión de formatos audiovisuales, textuales, redes sociales, apps, entre otros, que garanticen que la información pueda verse de manera integral, no fragmentada. El concepto de NT fue introducido originalmente por Henry Jenkins en un artículo publicado en Technology Review en 2003, en el cual afirmaba que “hemos entrado en una nueva era de convergencia de medios que vuelve inevitable el flujo de contenidos a través de múltiples canales” (Scolari, C. A. 2013), habilitar narrativas desde la IA puede ser una provocación por los beneficios que representa y la facilidad técnica que suponen las plataformas, pero se corre el riesgo de que no esté guiada por objetivos cognitivos claros y que se privilegie la interactividad sobre la producción de conocimiento, en otras palabras, hilar los clics de manera coherente no responde necesariamente a las necesidades epistemológicas; el uso de la IA en NT debe conducir a objetivos cognitivos precisos. Respecto al uso de herramientas con criterio o lo que algunos expertos refieren como gobernanza sobre la IA, es necesario considerar que el punto central no es la preponderancia de lo gráfico, sino la capacidad de sintetizar y explicar un gran flujo de datos que se soporten en una estructura que se exponga casual y racionalmente. En este caso la IA debe entenderse como un complemento al texto narrativo, que lo potencie a través de la transformación de datos, que permita tratar con rigor una amplia documentación que hace obligatoria la documentación procesual, la flexibilidad investigativa y que permita conocer los criterios de selección/exclusión en función de los algoritmos (Fricker; D’Inazio & Klein), y el análisis de fuentes que permitan la contrastación y verificación de datos. Frente a la gobernanza sobre la IA, es importante hacer énfasis en que la incorporación de ésta no conduce por sí misma al acercamiento de la ciencia a la sociedad; esto se concreta, como se ha explicado, con criterios operativos, accesibilidad en el lenguaje, inclusión cultural y trazabilidad de fuentes. No obstante, es recomendable trazarse unos principios conducentes a la búsqueda de ese objetivo, para que, como humanos, no perdamos los tres principios fundamentales en pro de la gobernanza sobre la IA, que se mencionaron antes y adicionalmente, considerar criterios como la accesibilidad situada, que tiene que ver con la cobertura de los desarrollos, el alcance multilingüe, los lenguajes alternativos (texto, audiovisual, paratextuales, entre otros), los glosarios adaptados a contextos reales, y la visualización de la incertidumbre. Asimismo, debe considerar la cocreación con comunidades específicas y sus saberes, que contribuyan a superar los sesgos de raza, género, entre otros, que fomentan la desigualdad social. Por último, otorgar transparencia y brindar trazabilidad a las fuentes visibles, enlaces a evidencias y el registro de versiones; para el caso de la producción de carácter académico y estos dos conceptos contribuyen con el acceso a evidencias y con el registro de versiones tales como los propuestos por Mitchell et al. (2019) model cards, como documentos breves que acompañan a los modelos de aprendizaje automático y revelan además de los usos previstos, los posibles riesgos y, desde luego, fomentan prácticas responsables. Del mismo modo consideran la inclusión de métricas de transferencia de éstas a manera de resultado de evaluación. En síntesis: Sin perder de vista que, como lo dice el historiador Yuval Noah Harari, “en cada época, la fuerza más poderosa en el mundo es la conexión humana” para que la IA acerque la ciencia a nuevas audiencias debe verse como una entidad, o como un agente —como lo dice el propio Harari—, que potencie la capacidad de amplificar mensajes, detectar y analizar patrones que aplaquen la construcción de relatos sin dejar de lado la disciplina metodológica, la justicia epistémica, el pensamiento intuitivo y la ética pública. Debe entenderse como una mediación que debe ser gobernada por la capacidad humana con lógicas de comunicación, donde la IA sea un andamiaje que contribuya a soportar los procesos de comprensión diferenciados de las personas de manera responsable y situada. Referencias Mitchell, M., Wu, S., Zaldivar, A., Barnes, P., Vasserman, L., Hutchinson, B., Spitzer, E., Raji, I. D., & Gebru, T. (2019). “Model Cards for Model Reporting.” Proceedings of the Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAT 2019).* Valencia López, Ó. D., & Flores Hernández, A. (s. f.). Ética en la investigación educativa con IA generativa. En Inteligencia artificial y transformación digital: Ensayos y experiencias (p. 123). Bucchi, M. y Trench, B. (2021). Repensando la comunicación científica como la conversación social en torno a la ciencia.JCOM20(03), Y01 Scolari, C. A. (2013). Narrativas transmedia. Barcelona: Deusto Fricker, M. (2007). Epistemic injustice: Power and the ethics of knowing. Oxford University Press. (Fricker; D´Ignazio & Klein) Data feminism. The MIT Press. Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., Luetge, C., Madelin, R., Pagallo, U., Rossi, F., Schafer, B., Valcke, P., & Vayena, E. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689–707. https://doi.org/10.1007/s11023-0189482-5 Unidad de Divulgación de la CTI
102 103 Revista Ciencia Pa´ Vos La región del sentido Compilador: Hugo Gallo ¿Sobreviven los clubes de lectura en tiempos digitales? Sobreviven, tanto como los lectores, movidos por lo que Salinas llama “el amor invencible al libro”. Y aunque parezcan experiencias distintas, la lectura individual y la colectiva, se podrían describir como complementarias. Los clubes de lectura convierten el silencio en voz y la revelación narrativa solitaria en ofrenda para otros, en palabras de Humberto Jarrín, uno de los autores de esta obra. La región del sentido: luz e identidad en los clubes de lectura compila las ponencias presentadas durante los primeros diez años del Encuentro de Clubes de Lectura, espacio que reúne expertos en literatura, promotores de lectura y representantes de clubes de Colombia. El libro se estructura en cuatro capítulos: Lectura y transformación social; Lectura en la era digital; Experiencia estética y lectura compartida, y finalmente, un capítulo que ofrece una caracterización de los clubes universitarios en Colombia, destacando el papel de las bibliotecas como espacios para el disfrute lector. TE CONTAMOS SOBRE ALGUNAS NUESTRAS NOVEDADES EDITORIALES Unidad de Divulgación de la CTI Escanea y mira el catálogo
104 105 Revista Ciencia Pa´ Vos Manecita rosadita y otros relatos autobiográficos Editora académica: María Clara Navia El Concurso Internacional de Relato Autobiográfico Breve se ha consolidado como un espacio iniciático para autores jóvenes, universitarios y de colegio, impulsados por el deseo de contar experiencias fundacionales de sus vidas. La editora académica, María Clara Navia, define este ejercicio de creación como el acto de retratar un momento específico pero siempre detrás del lente, poniendo de manifiesto el cuidado propio. En esta edición, titulada Manecita rosadita y otros relatos autobiográficos, los temas son variados: la muerte y el duelo, la relación territorio-infancia, la familia nuclear, el amor. Los primeros seis relatos, de estudiantes universitarios, constituyen un universo de pérdidas, encuentros, búsquedas, esperanzas, crecimiento y reflexión. Por otro lado, los relatos de los estudiantes de secundaria muestran el valor de la experiencia no como acumulación sino como impacto. En ambos, lo que sobresale y se distancia del género de la biografía es el significado de un instante como ventana y revelación del mundo, y la sabiduría que proviene no del tiempo sino del asombro. Mi tía, la muerte y la máquina Autor: Lizandro Penagos La muerte de una anciana, vista a través del lente de la “nueva normalidad” que, como bien sabemos, es en realidad el lente de la extrañeza y la distorsión, pues en medio de la pandemia del COVID-19 ni siquiera velar y enterrar a un ser querido remitía a la tradición, al ritual, al pasado anterior al virus. Pero el que da nombre a este libro no es un cuento sobre la pandemia, sino un relato basado en hechos reales que vuelve sobre un trauma colectivo convertido en paisaje, Una historia sobre nuestras nobles formas de asimilar, que leída ahora hace pensar en el 2020 como un largo paréntesis. Mi tía, la muerte y la máquina es una obra de quince cuentos con fundamento periodístico al que se suma el ingrediente literario. Se trata de un ejercicio de escritura creativa a partir de hechos o sucesos acontecidos, donde lo real parece inverosímil y la ficción se acomoda en los estándares de la realidad para hacer que lo increíble se torne convencional. Unidad de Divulgación de la CTI
106 107 Revista Ciencia Pa´ Vos Bitácoras digitales Autores: Joan Sebastián Ordoñez Cuastumal, Víctor Hugo Gil Avendaño, Oswaldo Rodríguez Díaz, Doris Elena Campo Duarte, Yuridia Arellano García En los barcos, la bitácora es un mueble cilíndrico al lado del timón, que sostiene y protege la brújula. También se usa el término para hablar del cuaderno de navegación. Bitácora es una palabra que viene de altamar, pero sirve para nombrar la herramienta pedagógica que aporta este libro. Las bitácoras digitales se consideran instrumentos que permiten a los estudiantes registrar sus ideas, dudas, y formas de comprender y resolver problemas. ¿Qué tienen de innovador? Además de un registro que permite llevar cuenta de los acercamientos a la solución de problemas, y un vehículo para compartir propuestas con compañeros y profesores, estas incorporan diferentes tecnologías y desarrollos digitales (GeoGebra, Tracker, Nearpod y la G-suite) que, a su vez, propician la interacción y puesta en común de las decisiones para resolver problemas matemáticos. Este libro es una hoja de ruta sobre la conceptualización, creación e incorporación de las bitácoras, que contienen una brújula para el aprendizaje en los salones de clase. Mujeres rurales y transición energética. Avances y obstáculos en la implementación de una comunidad energética en la zona rural de Jamundí Autores: Renata Moreno Quintero, Yuri Ulianov López Castrillón, Ricardo Moreno Chuquen, Solón Calero Cruz Aunque desde la ciudad nos cuesta imaginar la vida sin energía eléctrica, en territorios periféricos esa carencia es lo cotidiano. Esta obra reúne las experiencias de trabajo con poblaciones rurales de Jamundí, Valle del Cauca, que a través de dos proyectos diseñaron propuestas energéticas lideradas por mujeres integrantes de organizaciones de base comunitaria y sus familias. El primer proyecto estuvo enfocado en identificar, de la mano de asociaciones productivas relacionadas con la finca tradicional, las diferentes necesidades energéticas que tenían, con el fin de fortalecer los procesos, así como pensar los recursos disponibles en el territorio para producir energía eléctrica y térmica. El segundo proyecto pretendía analizar las oportunidades y barreras para el establecimiento de comunidades energéticas lideradas por mujeres en la zona rural de Jamundí; comunidades energéticas entendidas como proyectos ciudadanos participativos de energías renovables, bajo una estructura no corporativa. El libro refleja el aporte de los saberes tradicionales que las lideresas ofrecieron desde el comienzo del proyecto y expone una metodología de interacción para la adecuada apropiación social de las tecnologías energéticas en comunidades rurales. Unidad de Divulgación de la CTI
108 109 Revista Ciencia Pa´ Vos Miradas y perspectivas sobre el Marco de Biodiversidad Kunming-Montreal Editor académico: Mario A. Gandini Este es un libro polifónico, ideado en un momento muy fecundo para pensar la biodiversidad y los aportes de la academia a su protección. Para su antesala, expertos de sectores diversos, no solo universidades, se dieron cita en tres foros previos a la COP16, celebrada en Cali en 2024, y debatieron en torno a tres grupos de metas diferenciados en el Marco de Kunming-Montreal: reducción de amenazas, uso sostenible e integración de soluciones y herramientas para su conservación. En un segundo momento, convocamos a los ponentes de los foros a convertirse en autores, y cada uno reflexionó sobre la meta debatida en su momento, teniendo como horizonte los aportes que desde sus entidades o instituciones se hacen a la implementación de este Marco. El resultado: una hoja de ruta diversa sobre el compromiso con la biodiversidad, motivado por el evento más importante que ha vivido la ciudad en su historia reciente. Pero eso no es todo, esta obra ofrece entrevistas con expertos y expertas, que le confieren al libro un tono de divulgación científica, más allá de las reflexiones de cada sector social, con el interés de que cada lector encuentre motivos para seguir hablando de biodiversidad después de terminada la fiesta que fue la COP16.
110 111 Revista Ciencia Pa´ Vos Tertul-IA
112 113 Revista Ciencia Pa´ Vos INTELIGENCIA ARTIFICIAL: ENTRE LA CAUTELA Y LA ESPERANZA, UN DEBATE QUE APENAS COMIENZA Una conversación entre maestros de la UAO profundiza en la inteligencia artificial, explorando desde su definición y el miedo que genera, hasta su potencial para la educación y los dilemas éticos. Los expertos debaten si la humanidad está preparada para convivir con una tecnología que imita el pensamiento humano. Por Redacción de Ciencia Pa’vos En la Universidad Autónoma de Occidente, la palabra “inteligencia” dejó de ser exclusiva de los salones de clase, los laboratorios y las tertulias académicas. Ahora, la inteligencia se invoca también como adjetivo de aquello que no es humano: inteligencia artificial. Dos palabras que, puestas una al lado de la otra, generan entusiasmo, recelo y sospecha. Y fue precisamente alrededor de esas tensiones que giró una charla entre dos maestros de la casa: la profesora Dulfay González, coordinadora institucional del SIEA de la Vicerrectoría Académica, psicóloga de formación y apasionada de las transformaciones e innovaciones educativas, y el profesor David Fernando Ramírez, de la facultad de Ingeniería y Ciencias Básicas, quien es físico de profesión, dedicado investigaciones acerca de las neurociencias computacionales y la robótica neuronal. El diálogo, organizado en el marco de Ciencia Pa’vos, programa de divulgación científica de la Vicerrectoría de Investigaciones, Innovación y Emprendimiento de la UAO junto a 90Tec del Noticiero 90 Minutos, no fue un debate formal ni una lección magistral. Fue más bien una conversación fecunda, con preguntas lanzadas por el periodista Antonio Tamayo y respuestas que orbitaban entre la ciencia dura, la pedagogía y los relatos de ciencia ficción. El resultado no fue una definición única ni una conclusión cerrada. Fue, como suele ocurrir en la academia, un entramado de dudas, certezas parciales y advertencias que se entrelazan con optimismo. La inteligencia artificial, al fin y al cabo, está allí: en nuestros celulares, en los algoritmos que predicen lo que compramos, en los diagnósticos médicos, en los sistemas educativos. El asunto no es si la usamos, sino cómo. El punto de partida: ¿qué es la inteligencia artificial? “Cuando hablamos de inteligencia artificial estamos hablando de un terreno que la humanidad recorre desde 1950”, explicó el profesor Ramírez, con la serenidad de quien carga varios años lidiando con ecuaciones y algoritmos. “Se entiende como el conjunto de reglas lógico-matemáticas que pretenden imitar los procesos cognitivos humanos. Primero fue la inteligencia discriminativa — clasificación, categorización, procesamiento de imágenes—. Ahora, con la inteligencia generativa, hablamos de modelos que producen lenguaje, texto, imágenes o audio como si hubiera una mente detrás”. La profesora Dulfay se mostró de acuerdo, aunque matizó la definición con un giro más humano: “La inteligencia artificial nos acompaña desde hace cinco décadas, este campo de la informática se expandió, hoy encontramos en las ciencias cognitivas un gran despliegue, fundamentalmente porque alrededor de la inteligencia artificial los procesos de imitación juegan un papel absolutamente esencial. Así que hoy uno de los principales miedos es que podría generar, de la mano con la robótica, una especie de humanoides que nos van a poner en riesgo a los seres humanos en el planeta. Nos movemos entre relatos apocalípticos e hiper optimistas”. Justo allí, en esa tensión entre lo biológico y lo matemático, se estaba la nuez de la conversación entre los maestros. Ciencia al Campus IA: un viaje a través de las emociones, la fundamentación científica y la ficción Escanea y mira la entrevista
126 127 Revista Ciencia Pa´ Vos Por eso, la empresa decidió abrir MIHO al mercado para que otros constructores y emprendedores puedan usarla. “Muchos nos preguntan por qué entregar la herramienta que nos hizo crecer. La respuesta es simple: la oportunidad es enorme y la informalidad afecta demasiado a las familias. Queremos combatir ese indicador juntos”. El impacto del ecosistema UAO El aprendizaje no fue únicamente teórico. La universidad le ofreció ejercicios prácticos de simulación, venta de productos y diligenciamiento de documentos. Una profesora, recuerda, le entregó en una hoja las instrucciones para registrar su empresa en la Cámara de Comercio. Con ese papel en la mano, Juan Camilo dio su primer paso formal como empresario. “Eso fue fantástico. La universidad me dio estructura, pero también me enseñó a hacer”. La historia de Perdomo también habla de la capacidad de adaptación de la UAO. Aunque pertenecía a la promoción 2012, se graduó en 2023 bajo la modalidad de experiencia laboral certificada, siendo el primero en hacerlo. “Ese entendimiento de la universidad hacia mi camino empresarial fue fundamental. La UAO se enfoca en el hacer, en darle herramientas reales a quienes quieren emprender. Y Sinapsis es la prueba más clara de eso”. El impacto, además, no se limita a su formación individual. Alrededor de Perdomo se fue tejiendo una red de compañeros que estudiaban y trabajaban al mismo tiempo, muchos de ellos ya empresarios o profesionales consolidados. Esa diversidad de experiencias enriqueció su visión. “Tenía amigos que eran auxiliares contables, otros estaban en tecnología, incluso amigos que ya ocupaban cargos corporativos altos y empresarios que se querían formar profesionalmente. Y la universidad siempre tuvo esa adaptabilidad. Eso a mí también me sirvió un montón. Definitivamente, yo soy fan de la UAO”. Hoy, Justo Pago no solo lidera en el Valle del Cauca sino que avanza en Bogotá, con la mirada puesta en crecer a nivel nacional. Y MIHO está próxima a convertirse en una empresa independiente, accesible para emprendedores que busquen transformar el sector de la construcción y los acabados. La Cámara de Comercio de Cali ha sido un aliado estratégico en ese proceso, pero Perdomo insiste en que la base de todo sigue estando en su alma mater. “La UAO me dio estructura, visión y propósito. Sinapsis fue el laboratorio donde aprendí a ser empresario. Lo que somos hoy, en buena parte, se lo debemos a esa experiencia”. Justo Pago nació como un anteproyecto en la UAO y hoy es una startup líder: la historia de Juan Camilo Perdomo demuestra cómo una universidad puede convertirse en el punto de partida real para emprender, reinventarse y escalar.
128 129 Revista Ciencia Pa´ Vos INSTITUTO DE ESTUDIOS PARA SOSTENIBILIDAD
130 131 Revista Ciencia Pa´ Vos INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SOTENIBILIDAD La inteligencia artificial puede potenciar o amenazar la sostenibilidad planetaria. Este texto evalúa su impacto en los límites planetarios, destacando riesgos y oportunidades. Una gobernanza orientada a soluciones sostenibles con evidencia y responsabilidad ética es necesaria. Por Mario Andrés Gandini, Director del Instituto de Estudios para la Sostenibilidad, UAO Este texto examina cómo la inteligencia artificial puede potenciar o amenazar la sostenibilidad planetaria. Para responder, adoptamos la lente de los límites planetarios, evaluando límite por límite el impacto de la IA sobre las variables de control que definen el espacio seguro regional. Presentamos evidencias de impactos positivos y de riesgos. Concluimos con orientaciones para un uso sostenible de la IA coherente con el sello UAO: Territorio Sostenible. El límite del cambio climático se define por la concentración de CO2 y la forzante radiativa antropogénica. En 2022, ambas salieron del espacio seguro con ~417 ppm y ~+2,9 W/m², respectivamente (Richardson et al., 2023). La IA puede agravarlas si su crecimiento se alimenta con electricidad fósil: la Agencia Internacional de Energía prevé que el consumo de los centros de datos podría más que duplicarse hacia 2030, elevando emisiones asociadas (IEA, 2025). Sin embargo, bien diseñada, la IA también mitiga. En su propia infraestructura ha reducido hasta 40 por ciento la energía de refrigeración en centros de datos (DeepMind, 2016). A nivel de sistema, mejora el pronóstico y la programación de fuentes renovables (eólica y fotovoltaica) aumentando su previsibilidad y aprovechamiento, y reduciendo el recurso térmico de respaldo (DeepMind, 2019). Además, algoritmos aplicados a imágenes satelitales detectan fugas de metano y han identificado “superemisores” responsables de una fracción sustantiva de las emisiones, habilitando mitigaciones rápidas que alivian la forzante (RouetLeduc et al., 2024; Carbon Mapper, 2022). El límite de uso de agua dulce incorpora dos variables de control: alteraciones en agua azul (escorrentía y aguas subterráneas) y en agua verde (humedad del suelo). Hoy está transgredido: cerca de 18 por ciento del área terrestre muestra desviaciones para agua azul y 16 por ciento para agua verde respecto de la variabilidad preindustrial (Richardson et al., 2023). La IA puede agravar esa presión cuando su infraestructura demanda agua para refrigeración: la eficiencia hídrica típica de centros de datos oscila en torno a 0,2–0,4 litros por kWh en configuraciones eficientes y puede superar 1,0 litro por kWh en otras, mientras que entrenar un gran modelo puede consumir del orden de 700 000 litros. De mantenerse la tendencia, la demanda global vinculada a la IA podría alcanzar entre 4,2 y 6,6 kilómetros cúbicos de agua en 2027 (Lawrence Berkeley National Laboratory [LBNL], 2024; Li et al., 2023). En contraste, aplicada al territorio, la IA reduce consumos: en agricultura de riego se han documentado ahorros del 30 al 50 por ciento y mejoras de rendimiento, y en redes urbanas la analítica acelera la detección de fugas, multiplicando por cuatro las tasas de hallazgo en experiencias recientes (Oğuztürk et al., 2025; Romero-Ben et al., 2023; The Times, 2025). Mario Andrés Gandini Ayerbe Director del Instituto de Estudios Para la Sostenibilidad Imagen creada con Gemini IA Instituto de Estudios para la Sostenibilidad
132 133 Revista Ciencia Pa´ Vos El límite de cambio en los usos del suelo se controla por la cobertura boscosa remanente en los biomas boreal, templado y tropical; el umbral de seguridad se fija en 85, 50 y 85 por ciento respectivamente (con una “zona de riesgo” en 60, 30 y 60 por ciento). La transgresión implica pérdidas de 100 a 200 gigatoneladas de carbono terrestre, según simulaciones de referencia (Richardson et al., 2023). Desde una perspectiva negativa, el crecimiento de la carga digital asociada a la IA puede impulsar nueva ocupación de suelo: los campus para centros de datos recientes se negocian en 200 a 500 acres y al alza (TechTarget/Cushman & Wakefield, 2025), y la expansión de renovables para abastecerlos conlleva huellas directas en fotovoltaica del orden de 2,8 a 4,2 acres por MW (LBNL, 2022), con conflictos puntuales en suelos agrícolas de alta productividad si el emplazamiento es deficiente (Reuters, 2024). En lo positivo, la IA disminuye la presión de cambio de uso al detectar deforestación casi en tiempo real (GLAD y RADD reducen el rezago de detección a días o semanas), habilitando respuestas tempranas (Global Forest Watch, 2020; WUR, 2024), y al optimizar el emplazamiento de renovables para minimizar fragmentación de hábitats (OECD, 2025). También aporta intensificación sostenible en agricultura: se reportan mejoras de rendimiento del 20–30 por ciento, lo que reduce la necesidad de expandir frontera agrícola (Oğuztürk et al., 2025). El límite de ozono estratosférico no está transgredido globalmente y muestra recuperación (Richardson et al., 2023). La IA puede empeorarlo si la expansión de la climatización eleva fugas de refrigerantes; en positivo, detecta emisiones ilegales y optimiza la gestión: el repunte de CFC-11 se localizó, y la Enmienda de Kigali podría evitar 0,5 °C (NOAA, 2021; EPA, 2025). En los ciclos de nitrógeno y fósforo, el límite está sobrepasado: la fijación de N es de 190 Tg frente a 62 y el flujo de P al océano alcanza 22,6 Tg frente a 11 (Richardson et al., 2023). La IA puede agravar pérdidas por intensificación mal gobernada, las emisiones de N2O han crecido 40 por ciento desde 1980 (NOAA, 2024). Reduce pérdidas de N entre 30 y 70 por ciento y mejora la remoción de N y P en plantas (Gu et al., 2023; Nagpal et al., 2024; Mohammadi et al., 2024). El límite de aerosoles atmosféricos usa como variable de control la diferencia interhemisférica anual de la profundidad óptica de aerosoles (AOD), con umbral en 0,10; el valor actual ronda 0,076 (Richardson et al., 2023). La IA puede agravarlo si su crecimiento impulsa emisiones de precursores en el hemisferio norte. En positivo, mejora el pronóstico y mapeo de PM2.5 con datos satelitales y de superficie, fortaleciendo políticas de control (Anggraini et al., 2024; Gutiérrez-Avila et al., 2022). En contaminantes emergentes, la variable de control es el porcentaje de sustancias sintéticas liberadas sin pruebas de seguridad adecuadas; el espacio seguro se fija en cero liberación y el límite está transgredido, con cientos de miles de químicos producidos y liberados (Richardson et al., 2023; Persson et al., 2022). La IA puede empeorar estos flujos si la cadena electrónica no gestiona sustancias y residuos; bien gobernada, acelera el monitoreo, la trazabilidad y el cribado de riesgos para reducir la carga química. Los impactos de la IA sobre el clima, agua, usos del suelo, aerosoles, N y P y entidades novedosas repercuten directamente en la integridad de la biosfera, definida por dos dimensiones: diversidad genética y función planetaria. El límite exige tasas de extinción menores a 10 E/MSY, hoy superiores a 100, y salvaguardar la función a través de una baja apropiación humana de la NPP. Los efectos negativos mencionados reducen el NPP disponible, fragmentan hábitats y elevan el riesgo de extinción; los positivos amortiguan esas presiones. El balance final, sobre los límites planetarios, dependerá del diseño de las soluciones y la gobernanza asociada. En síntesis, la inteligencia artificial ya juega—y jugará—un papel estratégico en el diseño e implementación de soluciones sostenibles capaces de reducir presiones y restaurar funciones del Sistema Tierra. Su despliegue debe alinearse con la Gran Ambición: alcanzar los ODS dentro del marco de seguridad de los límites planetarios, orientando la IA a la eficiencia energética e hídrica, la descarbonización, la gestión inteligente del suelo, la integridad de la biosfera y la trazabilidad de contaminantes, con gobernanza, métricas verificables y responsabilidad ética. Este enfoque convierte a la IA en motor de transformación, acelerando decisiones con evidencia y anticipando riesgos. Desde este horizonte, la Universidad Autónoma de Occidente reafirma una apuesta decidida por la sostenibilidad como ethos institucional y por el rol también estratégico de la IA en la construcción de un Territorio Sostenible altamente digital, abierto, inclusivo y medible en sus resultados. Referencias DeepMind. (2016, 20 de julio). DeepMind AI reduces Google data centre cooling bill by 40%. DeepMind. (2019, 26 de febrero). Machine learning can boost the value of wind energy. Global Forest Watch. (2020, 2 de septiembre). GLAD deforestation alerts, explained. Gutiérrez-Avila, I., Arfer, K. B., Carrión, D., Rush, J., Kloog, I., Naeger, A. R., … & Just, A. C. (2022). Prediction of daily mean and one-hour maximum PM2.5 concentrations and applications in Central Mexico using satellite-based machine-learning models. Journal of Exposure Science & Environmental Epidemiology, 32(6), 917–925. Kleinman Center for Energy Policy. (2022, 11 de agosto). Regulating utility-scale solar projects on agricultural land. Li, P., Yang, J., Islam, M. A., & Ren, S. (2023). Making AI less “thirsty”: Uncovering and addressing the secret water footprint of AI models (preprint). arXiv. NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration). (2021, 10 de febrero). A decline in global CFC-11 emissions during 2018–2019. NOAA Global Monitoring Laboratory. (2024–2025). Trends in N2O / Annual Greenhouse Gas Index. OECD. (2024, 30 de enero). Mainstreaming biodiversity into renewable power infrastructure. París: OECD Publishing. Persson, L., Carney Almroth, B. M., Collins, C. D., Cornell, S., de Wit, C. A., Diamond, M. L., … & Zwicky Hauschild, M. (2022). Outside the safe operating space of the planetary boundary for novel entities. Environmental Science & Technology, 56(3), 1510–1521. Reuters. (2024, 29 de abril). Insight: As solar capacity grows, some of America’s most productive farmland is at risk. Richardson, K., Rockström, J., Cornell, S. E., Fetzer, I., Bennett, E. M., Biggs, R., … & Steffen, W. (2023). Earth beyond six of nine planetary boundaries. Science Advances, 9(37), eadh2458. U.S. EPA. (s. f.). Frequent questions on the phasedown of hydrofluorocarbons (HFCs). (Consultado 2025). Vaughan, A. R., Siddiqui, T., Ehret, T., Varon, D. J., Irons, J. R., & Mims, D. (2024). CH4Net: A deep learning model for monitoring methane super-emitters with Sentinel-2 imagery. Atmospheric Measurement Techniques, 17, 2583–2607. Wageningen University & Research (WUR). (s. f.). RADD Forest Disturbance Alert. (Consultado 2025). Instituto de Estudios para la Sostenibilidad
134 135 Revista Ciencia Pa´ Vos EL LIBRO HABLADO: UN FORMATO CON AUTORES Y CAFÉ
136 137 Revista Ciencia Pa´ Vos EL LIBRO HABLADO: UN FORMATO CON AUTORES Y CAFÉ El sistema de divulgación Ciencia pa’ vos estrena videocast para conversar sobre los lanzamientos del sello editorial UAO. Un entrevistador, un autor, dos tintos y, de fondo, una biblioteca conforman el escenario propicio para reflexionar sobre todo lo que encierran las páginas de nuestros libros universitarios. Por Angélica Bohórquez América Latina es una de las regiones con mayor crecimiento en listenership a nivel global, esto según datos del portal Podnews. En otras palabras, a pesar de los desafíos en acceso a Internet, nuestra parte del mundo se consolida como fiel oyente de podcasts y formatos en audio, con proyecciones que apuntan a superar a Norteamérica para el año 2027. En particular, los podcast y videocast sobre libros y autores sobresalen como referentes narrativos, tal vez porque pocas conversaciones ofrecen la vastedad de temas y la agudeza de miradas como aquellas con escritores y escritoras. Esta explosión de formatos en audio que abordan el mundo editorial, además, contribuye a la visibilidad de las diferentes instancias de la cadena del libro: editoriales pequeñas, autores emergentes, sellos universitarios, librerías independientes. Angélica Bohórquez Borda Coordinadora Editorial de la Unidad de Visibilización y Divulgación de la CTI Imagen creada con Gemini IA Estos medios, por otra parte, abren la posibilidad de educar y divulgar a través del diálogo entre entrevistador y autor. Como oyentes juiciosos y obsesivos de podcasts sobre libros, inspirados en diversos referentes hechos en la región, desde el sello editorial UAO decidimos dar el paso a grabar nuestro propio videocast sobre novedades editoriales que, consideramos, funcionan de excusa para hablar de fenómenos más amplios, coyunturales y urgentes, pues al final del día esta es la tarea de toda universidad. Así, El libro hablado nace con una temporada piloto de tres episodios que abordan los libros Siete, de Humberto Jarrín, que desde una clave ficcional habla de la explosión del 7 de agosto de 1956 en Cali, hecho descrito como “nuestro propio Hiroshima”; Yo seré la próxima científica colombiana, de Elizabeth Gómez Etayo, obra de divulgación sobre los obstáculos que enfrentan las mujeres para entrar a los campos STEM; y Subí al infierno, mejor arderé en el paraíso, editado por María Clara Navia, compilación de los textos ganadores del V Concurso Internacional de Relato Autobiográfico Breve. La conversación con los tres profesores/autores derivó en revelaciones sobre nuestro territorio y su memoria, la importancia de seguir hablando de perspectiva de género en la academia y la escritura autobiográfica como ritual iniciático de la vida adulta, respectivamente. Vayan a escuchar los tres episodios aquí: 1. Contar la explosión del 7 de agosto en Cali a partir de una explosión de formas literarias 2. No es casual que las mujeres trabajen en ciencia y no ganen premios Nobel 3. Hacer una fotografía de la experiencia, siempre detrás del lente Y no se pierdan los demás formatos del sistema de divulgación Ciencia pa’ vos: Ciencia al Campus Ciencia pa’ vos streaming Un libro hablado: un formato con autores y café
138 139 Revista Ciencia Pa´ Vos SOCIEDAD, CULTURA Y TECNOLOGÍA
140 141 Revista Ciencia Pa´ Vos INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA GESTIÓN DE LA INVESTIGACIÓN: ANALÍTICA DE DATOS Y TOMA DE DECISIONES EN LAS UNIVERSIDADES Por Luis Alberto Gómez Carrillo, Jefe de la Unidad Analítica y Sistemas de la Información, UAO El crecimiento en el uso de la Inteligencia Artificial, que se aceleró a inicios de los años 2020 gracias a la expansión de modelos generativos, ha impactado diferentes sectores, y la educación no es ajena a ello. Uno de los principales usos de la herramienta en este campo es su papel en los procesos de gestión de la investigación, los cuales van desde la automatización de tareas administrativas hasta la extracción de información estratégica de grandes volúmenes en proyectos, publicaciones y, en general, resultados derivados de la actividad académica e investigativa, a través del fortalecimiento de sistemas analíticos que requieren un mayor grado de interoperabilidad. En este artículo se analiza el impacto de la IA en la gestión de los procesos de investigación, la analítica de datos avanzada y las implicaciones en la arquitectura tecnológica, como elementos de apoyo en la toma de decisiones estratégicas. Introducción Con la publicación de las recomendaciones de Ciencia Abierta de la UNESCO, en noviembre de 2021, se fijaron estándares internacionales para promover la ciencia abierta como bien púbico, incluyendo definiciones, principios y áreas de acción prioritarias, entre ellas, las infraestructuras y los servicios asociados tales como plataformas, redes, repositorios compartidos. Estos deben garantizar un correcto funcionamiento que permita soportar el ciclo completo de producción y difusión del conocimiento, y esto solo es posible a través de la interoperabilidad de los sistemas de información que soportan la gestión de la investigación en las universidades. Es allí donde surgen los sistemas tipo CRIS, que dentro de su proceso de evolución se transforman de repositorios de registro a ecosistemas de información estratégica alimentados por algoritmos de predicción, dashboards inteligentes y sistemas de recomendación (AI4RIS | EuroCRIS, n.d.). Sin embargo, para garantizar la operación y sostenibilidad en el tiempo de los CRIS, es prioritario lograr la interoperabilidad de los distintos sistemas de información tanto institucionales como externos. Allí es donde entran los modelos de IA que operan con estos sistemas. La IA y la automatización de procesos en la gestión de la investigación El uso de la Inteligencia Artificial está transformando la gestión de los procesos de investigación, redefiniendo con ello la eficiencia operacional en las Vicerrectorías o Direcciones de Investigación y dependencias afines: cambios sustantivos en automatización, recopilación y normalización de metadatos, optimización de flujos administrativos y priorización de propuestas de desarrollo que reducen cargas operativas y mejoran la toma de decisiones institucionales son algunos de los beneficios a partir de la implementación de la IA. Sociedad, Cultura y Tecnología Luis Alberto Gómez Carrillo Jefe de la unidad de Analítica y Sistemas de Información Imagen creada con Gemini IA
142 143 Revista Ciencia Pa´ Vos Por ejemplo, en analítica de datos, técnicas de Machine Learning y NLP permiten análisis bibliométricos más finos, detección de tendencias emergentes y evaluación de impacto con mayor rapidez y detalles, lo que favorece la planificación estratégica y la identificación de colaboraciones potenciales para la institución (Madanchian & Taherdoost, 2025). Sin embargo, estos avances implican que se deben incrementar los requisitos de interoperabilidad de los sistemas de información, como por ejemplo CRIS, repositorios institucionales, ORCID, DOI, sistemas administrativos internos, los cuales exigen el desarrollo y habilitación de modelos y APIs estandarizados que cumplan las normativas internacionales tales como CERIF, adaptadores DOI, OpenAIRE, entre otros. En este aspecto, el uso de la IA permite mejorar la eficiencia no solo administrativa, sino la calidad de la información que es extraída desde diferentes fuentes y datasets, y, con ello, la mejora en los distintos reportes como financiación, productividad, socios y aliados, entre otros. Interoperabilidad e integraciones: la frontera crítica Cuando se habla de interoperabilidad es inevitable establecer la conversación alrededor del proceso de alimentación de datos, sus fuentes de origen y el tratamiento al que deben someterse, pues es en este punto donde surge el principal dilema o tensión en la gestión de información y, por ende, en la gestión de los procesos de la investigación. Para las universidades es muy común encontrarse con silos de información: sistemas de gestión de proyectos, repositorios, plataformas, formatos, bases de datos CV, sistemas de contabilidad, que no se comunican de manera fluida. Esta desconexión genera problemas como duplicidad de información, falta de trazabilidad, lentitud en la presentación de reportes, inconsistencias frente a reportes generados por diferentes rankings universitarios y fallas que generan ruido en los modelos de IA. Para resolver este tipo de situaciones, han surgido iniciativas como AI4RIS y el AI-CRIS Knowledge Hub. Estas sitúan a los CRIS en un lugar protagónico actuando como hubs de información de investigación, lo que permite generar un flujo unificado de datos a depositar, gestionar, buscar y reportar outputs de investigación, reduciendo las duplicidades y mejorando la trazabilidad de estos (University of Sussex Connects Figshare to Symplectic Elements to Create a Joined-up Research Data Management Solution - Digital Science, n.d.). Analítica avanzada para la toma de decisiones estratégicas La irrupción de la IA en los procesos y la gestión de la investigación en universidades, combinada con Ciencia de Datos, le permite a las Vicerrectorías y/o Direcciones de Investigación mejorar las decisiones en la estrategia institucional, gracias a: Desarrollo de modelos predictivos: usando el Machine Learning sobre datos históricos de diez años o más, el entrenamiento de algoritmos permite anticipar cuáles áreas de investigación tendrán crecimiento, definición de capacidades institucionales, gestión estratégica para procesos de financiación y una mayor capacidad de análisis en la evolución de colaboraciones entre grupos de interés. Análisis de impacto: más allá de la cienciometría, la IA permite procesar los datos de publicaciones, citas, colaboraciones tanto nacionales como internacionales, mapeo de procesos de transferencia de tecnología, así como relacionamiento con la sociedad, entre otros procesos, que permiten integrar múltiples perspectivas y miradas sobre el impacto generado por la institución, más allá de las métricas convencionales. Identificación de oportunidades: la construcción de tableros o dashboards apoyados en la IA, permiten generar análisis estratégicos respecto a líneas de investigación, financiación decreciente e investigadores en universidades, que permitan potenciar las capacidades internas y poner el foco en las fragmentaciones en productividad. Esto con el fin de identificar alertas preventivas que puedan contrarrestarse a través del diseño e implementación de estrategias para el fortalecimiento de las capacidades de investigación de la institución. Si bien lo comentado en este artículo es un resumen de todo el impacto de la IA en la gestión de la investigación, cabe recordar que el uso de la herramienta debe apuntar a fortalecer los procesos sin sacrificar la integridad académica, la privacidad de los datos y la equidad. Bajo esta premisa de responsabilidad, se puede decir que aquellas universidades que den el paso a la modernización de sus sistemas de información y la integración con Sistemas CRIS lograrán convertir sus datos de investigación en un activo estratégico, lo que favorecerá tanto el acceso a financiamiento estratégico y competitivo, como la visibilidad internacional, la capacidad para responder a las políticas nacionales e internacionales, y la evaluación del impacto científico. Referencias AI4RIS | euroCRIS. (n.d.). Retrieved December 4, 2025, from https://eurocris.org/ai4ris Madanchian, M., & Taherdoost, H. (2025). The impact of artificial intelligence on research efficiency. In Results in Engineering (Vol. 26). Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j. rineng.2025.104743 University of Sussex connects Figshare to Symplectic Elements to create a joinedup research data management solution - Digital Science. (n.d.). Retrieved December 4, 2025, from https://www.digital-science. com/blog/2023/09/university-of-sussexconnects-figshare-to-symplecticelements/ Sociedad, Cultura y Tecnología
144 145 Revista Ciencia Pa´ Vos Victoria Eugenia Concha Ávila Directora de La Agencia UAO Imagen creada con Gemini IA Sociedad, Cultura y Tecnología LaIA COBRA VIDA: ESTRATEGIA DE CREACIÓN DE UN PERSONAJE. Las marcas tradicionalmente usan elementos gráficos para identificarse ante sus públicos de interés, reforzar reputación y transmitir su ADN. El uso de personajes busca presentar la marca desde una perspectiva diferente. Es decir, dar información pero de forma más cercana y atractiva a través de la empatía. Por Victoria Concha Ávila, Directora de La Agencia UAO La creación de personajes es, entonces, un proceso complejo que pasa por un sistema de representaciones e imaginarios, fruto de indagaciones asociadas a los valores de la marca que se espera representar y una investigación de los públicos con los que espera conectar. El personaje se define a través de diferentes decisiones respecto a lo físico, lo emocional y lo contextual. Su construcción se vincula a preguntas sobre cómo se ve, cómo se mueve al hablar, cómo suena su voz, cómo transmite sus emociones y cómo se comporta en diferentes escenarios. Lo anterior constituye un proceso de investigación-creación que establece metodológicamente los pasos para generar una propuesta de personaje sustentada en el cruce de variables extraídas de una investigación tradicional. LaIA, como personaje nace en La Agencia UAO a principios del 2024, en medio de la necesidad de generar identidad al proceso de acreditación institucional de la Universidad: una instrucción clara y directa como insumo, que desencadenó todo el proceso publicitario que compartiremos a continuación, y que hemos dividido en cinco pasos Primer paso: la investigación Lo primero que hicimos fue conocer de forma profunda a los públicos de interés, que eran diversos, amplios y de pensamiento divergente. Una tarea ardua pero enriquecedora, llena de tendencias, hallazgos y, al final, los tan anhelados insights compartidos. Estos se conectaron con los Valores de la Marca UAO, también profundizados a través de indagaciones e investigaciones previas. Todo el ejercicio, realizado a mediados del 2024, arrojó cuatro pilares estratégicos de convergencia: 1) La IA, en pleno auge con el modelo Chat GPT4, sitúa una alta expectativa en la academia y en las profesiones, una exigencia desde los nuevos entornos tecnológicos y digitales 2) La calidad y la innovación sin perder la humanización en los procesos se constituye como premisa fundamental, así como una de las mayores preocupaciones de la adaptación en la cotidianidad de las nuevas tecnologías 3) Los procesos de inclusión, la política de género, así como la diversidad característica de nuestra UAO se reafirman como conectores con nuestro público de interés 4) La sostenibilidad como factor de aporte social frente a las comunidades y al planeta. Segundo paso: el concepto La conceptualización creativa es muy demandante. Teníamos una investigación reveladora que arrojó la necesidad de conectar, a través de los cuatro pilares estratégicos encontrados, los valores de Marca UAO que se resaltarían en el proceso de acreditación institucional con las creencias, preocupaciones e intereses de nuestro público objetivo. ¿Cómo encajar todo esto en un concepto? Era claro que la IA sería el hilo conductor, pero ¿cómo pensarlo sin caer en el cliché o el facilismo narrativo? Sirvió repetirnos continuamente los hallazgos, los insights, las tendencias, así como pensar en la IA, hablar de la IA, usar la IA como puente conductor. Así nació LaIA como representación de los valores de la UAO que serían los pilares de la acreditación contenidos en un personaje.