Décadas de investigación académica muestra que la evolución de cualquier tecnología -y la IA no es la excepción- es mucho más compleja. La IA, como otras tecnologías, vive ciclos de entusiasmo, ajustes y nuevos saltos disruptivos.

Cuando hablamos de inteligencia artificial (IA) solemos imaginar un avance exponencial, como si los ingenieros fueran iluminados que inventan algo y el resto del mundo lo adopta sin más. Sin embargo, décadas de investigación académica muestra que la evolución de cualquier tecnología -y la IA no es la excepción- es mucho más compleja, donde existen cuatro grandes miradas para entender este progreso.

La primera es la tecnológico-realista. Según esta visión, la IA avanza porque sus componentes mejoran objetivamente: algoritmos más rápidos, chips más eficientes, datos más abundantes. Por ejemplo, la irrupción de los modelos generativos se explica aquí como un salto técnico en la capacidad de procesar lenguaje natural.

La segunda es la económico-realista, que no se enfoca tanto en los algoritmos sino en los recursos para desarrollarlos. Desde este punto de vista, la IA progresa porque empresas con bolsillos profundos pueden invertir miles de millones en investigación y así dominar el mercado, como ocurrió cuando las grandes tecnológicas escalaron sus modelos de lenguaje a niveles impensados para startups pequeñas.

La tercera es la cognitivo-interpretativista, que sostiene que la IA no avanza solo por sus capacidades técnicas ni por el dinero detrás, sino por cómo la entienden sus diseñadores y usuarios. Por eso algunos llaman “inteligente” a un asistente conversacional y otros lo ven solo como una base de datos glorificada. Esa interpretación guía dónde se invierte y qué aplicaciones despegan.

Finalmente, la perspectiva socio-construccionista recuerda que las tecnologías no evolucionan en el vacío: dependen de redes, intereses políticos y valores colectivos. ¿Por qué algunos países adoptan IA en servicios públicos y otros la frenan? Porque intervienen reguladores, sindicatos, comunidades académicas y activistas que disputan cómo debe usarse.

Estas cuatro escuelas se cruzan en tres mecanismos: la variación (los múltiples prototipos que surgen), la selección (los que se adoptan) y la retención (los que se consolidan). La IA, como otras tecnologías, vive ciclos de entusiasmo, ajustes y nuevos saltos disruptivos.

Desde una mirada socio-construccionista, puedo contar que la semana pasada participé en el tercer foro mundial de Unesco sobre ética en la inteligencia artificial, realizado en Bangkok, del 24 al 27 de junio de 2025. Allí, expertos de todo el mundo debatimos cómo asegurarnos de que la IA no solo avance, sino que lo haga respetando derechos humanos, diversidad cultural y equidad. La labor de Unesco en este terreno es importante: impulsa marcos éticos, espacios de diálogo y compromisos internacionales para que la IA sea una herramienta de desarrollo humano, no solo un motor de eficiencia. Porque el futuro de la tecnología no se escribe solo en laboratorios, también se negocia en foros como este, donde se decide cómo queremos que nos transforme.

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Este artículo fue publicado el día miércoles 16 de julio, en El Libero.