Ética en IA: Lo qué está en juego cuando un algoritmo decide por ti.

La inteligencia artificial dejó de ser un tema “futurista”. Hoy influye en decisiones concretas: qué contenido se te muestra, qué opciones se priorizan, qué perfiles se filtran. En educación, su presencia crece en analítica del aprendizaje, recomendación de contenidos, orientación académica y supervisión remota. El dilema no es si la IA existe, sino cómo se usa cuando sus resultados afectan derechos, oportunidades y trayectorias.

La ética en IA no es un adorno conceptual. Es el conjunto de criterios que ayuda a prevenir daño, proteger derechos y asignar responsabilidades cuando una decisión automatizada falla. Por eso, marcos internacionales y regulatorios coinciden en ideas que ya no son marginales: privacidad, equidad, transparencia, seguridad, rendición de cuentas y supervisión humana significativa (OECD, 2019; UNESCO, 2021; NIST, 2023).

Privacidad: el costo real de la personalización

Cuando una plataforma promete personalización, casi siempre necesita datos. En educación esto es especialmente sensible porque el estudiante suele tener poco margen real para negarse si la institución adopta una herramienta. El riesgo no se limita a filtraciones: también incluye el uso secundario de datos, la recolección excesiva y la normalización de prácticas de vigilancia.

Aquí es donde conviene mirar el enfoque regulatorio: decisiones basadas únicamente en procesamiento automatizado, cuando producen efectos relevantes, requieren salvaguardas y derechos asociados. En el marco europeo, el GDPR contempla protección específica frente a decisiones automatizadas con impacto significativo, reforzando la necesidad de intervención humana, posibilidad de impugnación y medidas que reduzcan riesgos (European Union, 2016). Para instituciones educativas, esto se traduce en una exigencia simple pero incómoda: justificar por qué cada dato es necesario, cuánto tiempo se conserva, quién accede y cómo se corrigen errores.

Sesgo: la máquina aprende del pasado, y el pasado no fue justo

La idea de que un sistema es neutral porque es técnico es engañosa. Los modelos aprenden de datos históricos que pueden reflejar desigualdades. Eso puede derivar en decisiones aparentemente “eficientes”, pero injustas para determinados grupos.

La evidencia muestra que estos problemas no son hipotéticos. Investigaciones han documentado disparidades en el desempeño de sistemas comerciales de análisis facial, con errores significativamente mayores para ciertos grupos, lo que evidencia cómo el sesgo puede emerger incluso en productos ampliamente usados (Buolamwini & Gebru, 2018). Y desde el punto de vista jurídico y social, se ha argumentado con claridad que el análisis de datos puede producir impactos desiguales y reforzar inequidades si no se diseñan salvaguardas desde el inicio (Barocas & Selbst, 2016). En educación, el riesgo es doble: por un lado, la etiqueta algorítmica puede convertirse en profecía autocumplida; por otro, el daño puede pasar desapercibido porque el resultado se percibe como objetivo.

Transparencia y responsabilidad: cuando nadie responde

Muchos sistemas de IA generan puntajes o recomendaciones sin ofrecer una explicación comprensible. Eso es problemático cuando el resultado afecta decisiones reales. Si el algoritmo “se equivoca”, el dilema inmediato es quién asume consecuencias: el proveedor, la institución o el docente que confió en la herramienta.

Aquí las buenas prácticas ya están bastante claras. La gestión de riesgos exige documentación, trazabilidad, monitoreo de desempeño y mecanismos de corrección a lo largo del ciclo de vida del sistema (NIST, 2023). Y en términos regulatorios, Europa avanzó con un enfoque por niveles de riesgo en el AI Act, que introduce obligaciones y un cronograma de aplicación gradual tras su entrada en vigor (European Commission, 2024). Más allá del contexto europeo, el mensaje es universal: no basta con desplegar una herramienta; hay que poder explicar cómo opera, identificar fallas y corregirlas con responsabilidad explícita.

Educación: la ética no se agrega al final

El error más frecuente en tecnología educativa es tratar la ética como una fase de cierre. Cuando la IA se incorpora para orientar aprendizaje o apoyar decisiones institucionales, la ética debe estar en el diseño y en la gobernanza. Eso implica delimitar qué decisiones no se automatizan, establecer supervisión humana real y definir procedimientos para impugnar resultados. También exige auditorías periódicas, porque incluso modelos bien intencionados pueden degradarse con el tiempo o comportarse diferente ante poblaciones distintas.

Las recomendaciones internacionales insisten en que la supervisión humana, el enfoque en derechos y la rendición de cuentas no son opcionales: son el mínimo para construir confianza social y evitar daños previsibles (OECD, 2019; UNESCO, 2021).

La discusión no es “IA sí o no”. La discusión es qué decisiones estamos dispuestos a delegar y con qué garantías. En educación, donde hay asimetrías de poder y consecuencias de largo plazo, cualquier herramienta que influya en trayectorias debe ser explicable, auditable y corregible. La innovación sin salvaguardas termina siendo una forma elegante de trasladar riesgos a estudiantes y docentes.

Referencias

• Barocas, S., & Selbst, A. D. (2016). Big Data’s disparate impact. California Law Review.
• Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender Shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. Proceedings of Machine Learning Research, 81, 77–91.
• European Commission. (2024). AI Act enters into force (comunicado oficial y cronograma de aplicación).
• European Union. (2016). Regulation (EU) 2016/679 (GDPR) (Art. 22: Automated individual decision-making).
• National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0).
• OECD. (2019). Recommendation of the Council on Artificial Intelligence.
• UNESCO. (2021). Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence.

Autor:

• Marilyn Stephanny Pinsa Madroñero
• Practicante semillero SMART DATA
• Corporación Unificada Nacional de Educación Superior