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Estados Unidos: Los líderes de tecnología educativa consideran la IA generativa como máxima prioridad tecnológica

Red Educativa Mundial Deja un comentario

Los líderes de tecnología educativa consideran la IA generativa como máxima prioridad tecnológica

En una encuesta reciente de CoSN , una abrumadora mayoría de líderes de tecnología educativa (94%) afirmó considerar la IA como un impacto positivo en la educación. Los encuestados clasificaron la IA generativa como su principal prioridad tecnológica, y el 80% indicó que sus distritos tienen iniciativas de IA generativa en marcha o planean hacerlo durante el presente año escolar.

Estos hallazgos y otros se presentan en el informe «Estado del Liderazgo Distrital de EdTech 2025» de la organización , basado en una encuesta a 645 líderes de tecnología educativa en Estados Unidos. La encuesta anual ofrece puntos de referencia sobre tecnologías emergentes de inteligencia artificial, medidas de ciberseguridad en evolución, desafíos de conectividad y otros problemas que enfrentan las escuelas y distritos actuales.

La productividad fue considerada el principal beneficio de la IA en la educación, según el 43% de los encuestados. Otros beneficios incluyen la educación personalizada (30%), la preparación de los estudiantes para el mundo laboral (10%) y la tutoría estudiantil (7%). El 6% de los encuestados no vio ningún beneficio potencial en el uso de la IA.

A pesar de los beneficios percibidos de la IA, los encuestados expresaron diversas inquietudes sobre esta tecnología. Las áreas de mayor preocupación incluyeron:

  • La IA permite nuevas formas de ciberataques (citado por el 60% de los encuestados);
  • El impacto potencial de la IA en la privacidad de los datos de los estudiantes (45%)
  • Falta de formación docente para integrar la IA en la instrucción (43%);
  • La IA permite nuevas formas de acoso cibernético (38%); y
  • Difusión de información falsa (36%).

Los líderes de tecnología educativa fueron los menos preocupados por la sustitución del profesorado por la IA, ya que el 86 % de los encuestados afirmó no estar en absoluto preocupado al respecto. La gran mayoría tampoco se mostró preocupada por el impacto de la IA en la pérdida general de empleos (77 %) ni por su capacidad para superar a los humanos (67 %), según el informe.

Un porcentaje considerable de los encuestados (57%) afirmó que su distrito ha integrado directrices sobre IA generativa en las políticas aprobadas por la junta. Las políticas más comunes implementadas incluyen:

  • Política de uso aceptable (o responsable) (citada por el 38% de los encuestados);
  • Integridad académica (32%);
  • Nueva política específica para la IA generativa (19%);
  • Política de privacidad de datos (18%); y
  • Política de adopción de material didáctico o tecnología (12%).

Aun así, el 43% de los encuestados dijo que su distrito no tiene políticas ni pautas para el uso de IA generativa.

El informe completo está disponible en el sitio de CoSN aquí .

Fuente: Rhea Kelly / thejournal.com

Fuente de la Información:  https://www.redem.org/los-lideres-de-tecnologia-educativa-consideran-la-ia-generativa-como-maxima-prioridad-tecnologica/

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El Legado Insurgente de la CNTE: Una Lucha por la Conciencia y Contra el Neoliberalismo

Fernando David García Culebro Deja un comentario

Por: Fernando David García Culebro

 

En el gobierno mexicano de la autodenominada cuarta transformación: «Sobran los discursos antineoliberales, pero escasean las prácticas que realmente los respalden.»

 

En la historia contemporánea de México, pocos grupos han representado la resistencia organizada con tanta claridad como la Coordinadora Nacional de Trabajadores de la Educación (CNTE). Su influencia ha trascendido la defensa de los intereses laborales, convirtiéndose en un bastión, una guía y un foco de una lucha que se extiende más allá de las aulas, abarcando todos los espacios donde se lucha contra la mercantilización de la dignidad. Desde su fundación en 1979, en un contexto de sindicalismo controlado y corrupto, la CNTE levantó su voz con determinación: “¡Basta de simulaciones, basta de traiciones!” [1]. Este fue un llamado a la insurrección pedagógica contra el Sindicato Nacional de Trabajadores de la Educación (SNTE), un emblema del viejo corporativismo estatal.

 

Frente a la imposición de una estructura jerárquica, la CNTE promovió la horizontalidad, el uso de asambleas, la rotación de liderazgos y la autonomía. Desde sus bases, desarrolló una nueva concepción de la democracia, entendida no solo como un discurso, sino como una práctica diaria [2]. Sin embargo, su lucha no se limitó a aspectos organizativos. La CNTE reconoció que la verdadera emancipación de los educadores implica la construcción de una conciencia histórica, ya que el olvido beneficia al poder y la ignorancia es su mejor aliada. Por esta razón, ha fomentado una educación crítica, popular y liberadora. En estados como Chiapas, Oaxaca y Michoacán, sus miembros han producido materiales didácticos alternativos que recuperan la memoria de los pueblos, las resistencias locales y las lenguas originarias, desafiando el currículo oficial que frecuentemente oculta o distorsiona las luchas populares [3].

Esta conciencia ha posicionado a la CNTE como un actor fundamental en la oposición al neoliberalismo. No es exagerado afirmar que ha sido uno de sus más firmes oponentes. Mientras otros se sometían a reformas “modernizadoras”, la CNTE organizaba marchas, bloqueos y ocupaciones de plazas y carreteras, consciente de que detrás de cada “reforma educativa” se ocultaba un intento por desmantelar la educación pública, precarizar al magisterio y convertir la enseñanza en un negocio [4].

La Coordinadora ha ido más allá de la defensa de su gremio, estableciendo alianzas con otros sectores populares, incluidos campesinos, estudiantes y trabajadores en condiciones precarias. Ha colaborado con el Ejército Zapatista de Liberación Nacional, compartiendo una crítica al modelo económico y político vigente, y reconociendo que la lucha por la educación es también una batalla por el territorio, la autonomía y una vida digna [5].

El legado de la CNTE no se limita a un registro de protestas o movilizaciones; es una herencia viva, una pedagogía en constante evolución. Ha demostrado que es posible otro tipo de sindicalismo, donde la educación se convierte en un acto profundamente político y que resistir, cuando se hace desde abajo y con conciencia, también es una forma de educar. Hoy, en un país donde las élites intentan imponer su lógica mercantil sobre derechos fundamentales a pesar de contar con un gobierno que se autodenomina de izquierda, la CNTE se mantiene como un faro. Nos recuerda que la lucha continúa, que es necesario defender la memoria, politizar la enseñanza y militar por la esperanza. Porque mientras existan docentes dispuestos a enseñar y luchar, la dignidad no será vencida.

Referencias Bibliográficas:

[1] Ornelas, C. (1995). El sistema educativo mexicano: La transición de fin de siglo. Fondo de Cultura Económica.

[2] Maldonado, B. (2008). Democracia sindical y poder popular: La Coordinadora Nacional de Trabajadores de la Educación. Revista de Estudios Políticos de América Latina.

[3] Padilla, H. (2016). “Libros de texto alternativos y educación crítica en Oaxaca”. Revista de Educación Popular, 12(3), pp. 23–35.

[4] Zorrilla, M. (2015). Reformas educativas neoliberales en México: El caso de la CNTE. Universidad Autónoma de la Ciudad de México.

[5] Sandoval, A. (2021). “Alianzas insurgentes: La CNTE y el zapatismo frente al neoliberalismo”. Tzome, Revista de movimientos sociales, 9(2), pp. 14–29.

 

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La escuela pública como reflejo de la sociedad que construimos

Opinion Deja un comentario

Por: Nadia Garcés Montes

La educación y la sociedad tienen una relación isomórfica; esto significa que los cambios o acontecimientos que ocurren en una, inevitablemente repercutirán en la otra. Por lo tanto, si una de ellas experimenta transformaciones en su comportamiento y en las formas de interacción entre las personas, ya sea positiva o negativamente, es natural que esas dinámicas se repliquen en la otra. En este sentido, si una sociedad está marcada por la violencia, la intolerancia, el individualismo y el hastío, inevitablemente serán los cimientos que se construirán al interior de las salas de clases, transforman la escuela en un fiel reflejo de la sociedad.

Las salas de clases dejaron de ser un espacio pedagógico, transformándose en espacios de resguardo y contención socioemocional de cientos de niños, niñas y adolescentes

El psicólogo y filósofo John Dewey definió la escuela como un microcosmos de la vida social, donde se concentran las fuerzas que reproducen las normas, conocimientos y procesos histórico-culturales de la sociedad. Para Dewey, el desarrollo social depende del proceso educativo del individuo, en el cual se debiese adquirir herramientas para participar activamente en su entorno como un agente crítico, reflexivo, respetuoso. Lamentablemente, este proceso educativo se está volviendo una tarea cada vez más difícil de cumplir y sostener en las escuelas públicas. Y uno de los principales motivos es que las salas de clases dejaron de ser un espacio pedagógico, transformándose en espacios de resguardo y contención socioemocional de cientos de niños, niñas y adolescentes que traen consigo cada día las secuelas de una sociedad fragmentada y profundamente dañada. Porque cuando un estudiante asiste a la escuela, no solo lo hace de forma física, sino también emocionalmente. Y con ello, lleva sus heridas, dolores y tensiones provenientes de su familia, comunidad y, por supuesto, del contexto social en el que vive. En ese sentido, es inevitable que la violencia, la intolerancia y el individualismo que hoy nos aquejan como sociedad no se manifiesten en las salas de clases.

La violencia en sus diversas formas (física, verbal, psicológica y digital) ha encontrado un terreno fértil en los contextos educativos. Esta realidad no surge de manera espontánea, sino que es síntoma de problemas sociales profundos y arraigados que han repercutido en una crisis multifactorial, la cual impide que la educación pública avance con certezas y eficiencia, sino más bien que se mimetice con las temáticas sociales que se han construido.

Ante los problemas de crisis social la escuela no puede sola. Estas soluciones requieren de acciones colectivas mucho más drásticas y profundas

Un claro ejemplo concreto que repercute con fuerza en las escuelas es la crisis de autoridad a raíz de la ausencia de liderazgos políticos serios y modelos positivos de convivencia. Basta observar la manera de relacionarse que tienen nuestras autoridades por medio de redes sociales y programas de televisión abierta para entender que la misma intolerancia y violencia será la que se manifestará en niños y niñas. Basta observar como referentes musicales del país que promueven el descontento social y la vida bajo la influencia de la droga, el dinero y los autos son el modelo de “éxito” de muchos jóvenes. ¿Cómo educamos entonces? ¿Cómo les enseñamos que el diálogo es el mejor camino para resolver las diferencias cuando otros países resuelven sus problemas a través de guerras? ¿Cómo incentivamos a que cientos de niños y niñas en condiciones de vulnerabilidad social se eduquen cuando las redes sociales y el crimen organizado son un negocio mucho más rentable?

Ante los problemas de crisis social la escuela no puede sola. Estas soluciones requieren de acciones colectivas mucho más drásticas y profundas. Lamentablemente, ninguna autoridad política tiene el tiempo, la disposición y la valentía de ejercerlas. Y ante esa cobardía, prefieren invertir recursos y diseñar programas que orienten a las escuelas a manejar situaciones de crisis y conflicto. En lugar de aceptar que la educación pública no está avanzando con eficiencia, prefieren caer en estado de autoengaño e idealismo que por tantos años ha gobernado las políticas públicas de la educación. Porque si de algo tenemos certezas los y las profesoras que trabajamos en educación pública, es que las escuelas hoy sobreviven muchas veces gracias al compromiso de sus comunidades y la propia autogestión, pero no precisamente porque el modelo educativo sea el que da resultados.

Es triste decirlo, pero es la verdad. La escuela hace años dejó de ser un motor de transformación social, si no más bien es un espejo del deterioro en el tejido social. Y para revertir la situación, es necesario enfrentar el problema con madurez y dejar de lado el pensamiento mágico e idealista que tanto daño le ha hecho a la educación pública de Chile.

Pero ¿Estamos preparados?

Fuente de la información e imagen:  https://eldiariodelaeducacion.com

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La metamorfosis educativa: un cambio paradigmático hacia la transformación del sistema educativo

Francesc Imbernon Deja un comentario

Por: Francesc Imbernon

La educación ha sido históricamente uno de los pilares sobre los que se ha construido el desarrollo de las sociedades. Sin embargo, en el contexto actual de crisis ecológica, desigualdad creciente y aceleración tecnológica, las propuestas de transformación del sistema educativo han adquirido una urgencia inédita a pesar de negacionistas que vemos en redes sociales y que publican artículos y libros; personas que tienden a perpetuar modelos tradicionales.

Entre las voces más lúcidas que proponen una relectura radical del papel de la educación destaca António Nóvoa, quien ha formulado una teoría poderosa: la «metamorfosis educativa»1.

Este concepto no se limita a una simple reforma del sistema, sino que propone un cambio de paradigma profundo. Nóvoa plantea que el modelo tradicional de la escuela, centrado en la transmisión unidireccional de conocimientos y en la estandarización de los aprendizajes, ya no responde a las complejidades del presente. Su propuesta implica una transformación de la naturaleza misma de la educación, promoviendo nuevos ambientes educativos que fomenten la investigación, la curiosidad y la motivación, donde los alumnos estudien y aprendan de manera activa y significativa. La educación, sostiene, debe transformarse en un proceso flexible, inclusivo y centrado en el ser humano en su totalidad.

Esta metamorfosis educativa implica repensar las estructuras escolares, los contenidos curriculares y, especialmente, el papel del profesorado y del alumnado en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Se trata de pasar de una educación estática y homogénea a una educación dinámica, inclusiva y centrada en el desarrollo integral de la persona, capaz de preparar a los estudiantes para los retos de un mundo en constante cambio.

Hoy vivimos una tensión constante entre un sistema educativo anclado en estructuras heredadas del pasado y las demandas de una sociedad en mutación. La mayoría de los sistemas aún operan bajo lógicas industriales, organizadas en horarios rígidos, currículos fragmentados y dispositivos de control que poco tienen que ver con los desafíos reales de los estudiantes. La resistencia al cambio es significativa, tanto desde las instituciones como desde parte del profesorado, quienes enfrentan presiones contradictorias: por un lado, el mandato de innovar; por otro, la obligación de responder a métricas estandarizadas y resultados inmediatos.

Todo ello se agudiza en contextos de alta diversidad cultural, pobreza estructural o acceso desigual a la tecnología. En estos escenarios, el modelo tradicional no solo resulta insuficiente, sino que contribuye a reproducir las desigualdades.

Hemos de ser críticos con un sistema educativo que ha dejado de lado el desarrollo integral del ser humano y se ha centrado demasiado en las exigencias de un mercado laboral que cambia rápidamente. Además, la desconexión entre las instituciones educativas y las necesidades de los estudiantes, que cada vez se enfrentan a problemas más complejos, como la globalización, la automatización y los desafíos medioambientales.

La noción de “metamorfosis” va más allá de una simple mejora del sistema. Implica una transformación de su naturaleza profunda, una ruptura con los supuestos que lo sostienen. La educación deja de concebirse como un proceso estático y uniforme, y se asume como un acto dinámico, situado y en constante evolución. Se trata de abandonar la idea de que educar es “llenar recipientes” para abrazar una pedagogía que favorezca la curiosidad, la autonomía, el pensamiento crítico y el compromiso con el entorno.

Uno de los puntos más innovadores de la metamorfosis educativa es la crítica al concepto tradicional de «conocimiento». La educación debe dejar de ser simplemente un medio para la transmisión de información estática, para convertirse en un proceso que permita a los estudiantes aprender a aprender, desarrollando habilidades de pensamiento crítico, creatividad y resolución de problemas. En este sentido, la educación debe estar centrada en el individuo, permitiendo su crecimiento personal y su capacidad de adaptarse a un mundo cambiante.

El profesorado no puede seguir siendo concebido como mero ejecutor de un currículo prescrito. En esta metamorfosis, el profesorado debe situarse como agentes activos de cambio, capaces de inspirar, acompañar, crear y aprender junto a sus estudiantes. La profesionalización docente no puede reducirse a la capacitación técnica: debe incluir dimensiones éticas, emocionales, políticas y culturales. Es fundamental formar docentes que comprendan la complejidad del mundo, que sepan gestionar la diversidad y que estén preparados para enseñar desde la empatía y el compromiso.

Esto implica una nueva cultura profesional que valore la colaboración, la investigación en la práctica y la autonomía pedagógica. Como señalaba hace tiempo Stenhouse2, un currículo solo puede ser verdaderamente transformador si el profesorado se convierte en investigador de su propia práctica.

Y la profesionalización del profesorado, es un aspecto clave. Los educadores deben ser preparados no solo en términos académicos, sino también en habilidades emocionales, sociales y pedagógicas, ya que su labor va mucho más allá de la simple transmisión de información. Han de estar preparados para gestionar la diversidad en el aula, adaptarse a las necesidades cambiantes de los estudiantes y contribuir al bienestar emocional y psicológico de los mismos.

Más allá de los aspectos pedagógicos, la educación es un espacio de transformación social. La educación debe ser inclusiva, capaz de ofrecer oportunidades a todos los sectores de la sociedad, sin distinción de origen, género o condición socioeconómica. Esto implica una educación que no solo sea accesible, sino también relevante y capaz de formar individuos comprometidos con los grandes desafíos globales, como la desigualdad, el cambio climático y la justicia social.

Esto exige políticas educativas que vayan más allá del cortoplacismo y las métricas de rendimiento. Políticas que reconozcan que educar es un proceso complejo y a largo plazo, que requiere inversión sostenida, formación continua y condiciones laborales dignas para el profesorado. Y que las políticas educativas se orienten hacia una visión a largo plazo, más allá de los resultados inmediatos y las métricas de rendimiento. En lugar de centrarse en la evaluación y la estandarización, en una educación que valore el proceso y el crecimiento personal de los estudiantes.

La metamorfosis educativa no será inmediata ni lineal. Se trata de un proceso con avances y retrocesos, lleno de contradicciones. Pero es un camino necesario. En lugar de adaptar la educación a los moldes de siempre, necesitamos imaginar nuevas formas de enseñar y aprender que estén a la altura de los desafíos de nuestro tiempo.

Está claro que una metamorfosis educativa podría resultar difícil de aplicar en sistemas educativos que carecen de los recursos necesarios para llevar a cabo una transformación tan profunda. En este sentido, la formación inicial y permanente del profesorado y la inversión en infraestructura educativa son cuestiones clave para que la metamorfosis educativa se haga realidad.

La metamorfosis educativa es una llamada de atención sobre la necesidad urgente de transformar el sistema educativo global. La educación debe ser un proceso dinámico, inclusivo y centrado en el ser humano, capaz de preparar a los estudiantes para los retos de un mundo cambiante. Al igual que la metamorfosis de un ser vivo, este proceso de transformación no es inmediato, pero es necesario para asegurar que las futuras generaciones estén equipadas con las herramientas que necesitan para vivir, pensar y contribuir de manera significativa en la sociedad.

Es una visión optimista y renovadora que resuena en la necesidad de un cambio de paradigma en la educación. Sin lugar a duda, la metamorfosis educativa puede servir como guía para repensar cómo educamos a los individuos del futuro, transformando no solo las aulas, sino también las sociedades en las que vivimos.

1 Nóvoa, A. (2019). Tres tesis para una tercera visión. Repensando la formación docente. Profesorado. Revista de Currículum y Formación de Profesorado, 23(3), 211-222. DOI:10.30827/profesorado.v23i3.10280.

Nóvoa, A. con la colaboración de Alvim, Y. (2022). Escolas e Professores Proteger, Transformar, Valorizar. Salvador, Bahia.

2 Stenhouse, L. (1991). La investigación como base de la enseñanza: Ensayos sobre la enseñanza y el currículo. Morata.

Fuente de la información e imagen:  https://eldiariodelaeducacion.com

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Educar no es repetir: es liberar, cuidar y crear

Fernando David García Culebro Deja un comentario

Por: Fernando David García Culebro

 

Celebrar el Día del Maestro y la maestra es mucho más que felicitar o agradecer. Es defender el derecho a una educación que humaniza, que libera y que construye futuro. Es reconocer a quienes enseñan con el corazón, sembrando cada día la semilla de un mundo más justo, más humano y más alegre.

 

Cada 15 de mayo celebramos en México el Día del Maestro y la maestra, una fecha que suele quedar atrapada entre ceremonias escolares, discursos oficiales, presentes simbólicos y consignas sindicales. Sin embargo, más allá de todo ello, este día especial, nos invita —y nos exige— una reflexión más profunda: ¿qué significa ser maestro hoy? ¿Qué tipo de educación estamos promoviendo para la sociedad actual?

 

No faltan discursos que ensalzan al y las docentes como héroes y heroínas silenciosos/as, como usufructuarios del conocimiento. Pero más valioso que el elogio es el reconocimiento real del rol transformador que ejerce quien enseña y aprende simultáneamente con conciencia ética, sensibilidad emocional y compromiso social.

Paulo Freire nos recordaba que “enseñar exige respeto a los saberes de los educandos” (Freire, 1996). Para él, la educación no es una actividad neutra ni una simple transmisión de contenidos. Es una práctica de libertad, un acto político que debe permitir a las y los educandos convertirse en sujetos de su propio aprendizaje y de su historia. En esas pedagogías críticas y educaciones populares, las y los maestros no imponen, sino que dialogan; no adoctrinan, sino que despiertan.

 

Complementando esta visión, Humberto Maturana reconfiguró el concepto de aprendizaje desde la biología del conocer. Su afirmación, tan lúcida como provocadora, sigue resonando: “todo hacer es conocer y todo conocer es hacer” (Maturana & Varela, 1984). La enseñanza, para él, se da en el encuentro, en la convivencia y, sobre todo, en el afecto. Si no hay cariño, no hay transformación posible. En esta línea, el maestro se convierte en un generador de contextos donde los estudiantes pueden experimentar, vincularse y crecer. La propuesta de Maturana, se opone entonces a ambientes rígidos, fríos, insensibles,  silenciosos y mecánicos. Y en ese sentido coincide con Paulo Freire que enfatizaba la importancia de la afectividad en el proceso educativo. Freire creía que la enseñanza debía estar impregnada de respeto y diálogo horizontal, dando lugar a que las y los educados se reconozcan como sujetos activos en su aprendizaje y en la construcción de una sociedad más justa. Con ello, rechazaba a la educación bancaria, que promueve pasividad en los estudiantes.

 

Y desde el campo de la pedagogía infantil, Francesco Tonucci nos ofrece una mirada crítica y creativa del sistema escolar tradicional. Según él, “la escuela debería parecerse más a una ciudad habitada por niños y menos a una fábrica” (Tonucci, 1996). Para Tonucci, el juego, la curiosidad y la participación activa son motores naturales del aprendizaje, a menudo sofocados por una estructura educativa que prioriza el control por sobre la expresión. Los maestros y las maestras, en su visión, son compañeros y compañeras de camino, no  guardias del orden.

 

Hoy, más que antes, necesitamos maestros y maestras que, como Freire, conciban la educación como un camino hacia la libertad; que, al igual que Maturana, valoren el poder del afecto y la convivencia; y que, siguiendo el ejemplo de Tonucci, escuchen genuinamente a los niños, respeten sus tiempos, fomenten su creatividad y les ayuden a crear, permitiéndoles encontrar preguntas allí donde antes solo había respuestas.

Celebrar el Día del Maestro y la maestra es, entonces, mucho más que felicitar o agradecer. Es defender el derecho a una educación que humaniza, que libera y que construye futuro. Es reconocer a quienes enseñan con el corazón, sembrando cada día la semilla de un mundo más justo, más humano y más alegre.

 

Referencias bibliográficas:

Freire, P. (1996). Pedagogía de la autonomía: Saberes necesarios para la práctica educativa. Siglo XXI Editores.

Maturana, H. R., & Varela, F. J. (1984). El árbol del conocimiento: Las bases biológicas del entendimiento humano. Editorial Universitaria.

Tonucci, F. (1996). La ciudad de los niños: Un modo nuevo de pensar la ciudad. Fundación Germán Sánchez Ruipérez.

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Fomento de la lectura: un reto social

El Diario la Educación Deja un comentario

Por: Joaquín Ayala Chinea

La escuela debe convertirse sin demora en el hogar de la lectura, protegiéndola y cuidándola con el esmero con que cuida a sus pupilos y pupilas. Debe volver a pensar su relación con la lectura y hacer frente de manera decidida a los desafíos que esta plantea hoy

Comienzo estas líneas compartiendo una paradoja: mientras seguimos defendiendo la necesidad de fomentar la lectura, basta un simple vistazo a las novedades editoriales de los últimos años para percibir, tras la miríada de libros que incluyen en su título las palabras “biblioteca” o “librería”, síntomas claros del prestigio de que sigue gozando la lectura en nuestros días.

Y, sin embargo, al contrario de lo que ocurre con ese otro gran invento que es la lavadora, seguimos necesitando publicitar y fomentar la lectura, particularmente la de los libros, recordando una y otra vez sus beneficios personales y sociales, las alegrías y maravillas que esperan a toda aquella persona que se decida a franquear sus páginas, o el peligro apocalíptico que amenaza a un mundo que sustituya los viejos libros por los nuevos cachivaches.

Por ello, una y otra vez, surgen formulaciones que vuelven a insistir en la razón de ser de la lectura o a intentar expresar la inefable complejidad de la experiencia lectora. En ese empeño, no es extraño que se recurra a metáforas de innegable fulgor y, solo a veces, cierta cursilería.

En su último libro, Esta cosa de tinieblas, Mar García Puig nos invita a reparar sobre la poca atención que prestamos a las metáforas que nos rodean y que, según la autora, nos ayudan a crear “colectivamente una compleja red de significados que tienen consecuencias directas en nuestra forma de vivir”.

“Leer es siempre una expedición a la verdad”, escribió Franz Kafka.

“Leemos para saber que no estamos solos”, sostiene C. S. Lewis en La experiencia de leer.

“Leer es protestar contra las insuficiencias de la vida”, pronunció el recientemente fallecido Mario Vargas Llosa, en el mismo discurso de recepción del premio Nobel en el que calificó el aprendizaje de la lectura como “la cosa más importante que me ha pasado en la vida”.

“Leer es siempre un traslado, un viaje, un irse para encontrarse”, afirma a su vez, Antonio Basanta en Leer contra la nada.

Por último, en un pequeño fragmento de Las ocasiones, reciente libro de Rubén Lardín, encontramos la siguiente reflexión: “La escucha y el diálogo que es la lectura ya había ido modulando mi percepción del mundo, en ocasiones me había ofrecido herramientas para comprenderlo -y para combatirlo- o en su lugar para aceptarlo de manera provisional, a la espera de soluciones”.

La lectura se convierte en instrumento esencial para dar forma al mapa de nuestra trayectoria

Estas metáforas y reflexiones, entre otras tantas, se superponen en un imaginario en el que la lectura se convierte en instrumento esencial para dar forma al mapa de nuestra trayectoria, de nuestro paso por el mundo (de nuevo una metáfora).

La escuela debe sumarse a este festín metafórico y convertirse sin demora en el hogar de la lectura, protegiéndola y cuidándola con el esmero con que cuida a sus pupilos y pupilas. Para ello, resulta imprescindible que vuelva a pensar su relación con la lectura y haga frente de manera decidida a los desafíos que esta plantea hoy.

El primer desafío tiene que ver con el concepto de lectura obligatoria. Y en este aspecto nos acogemos a la rotundidad de Borges: “Creo que la frase lectura obligatoria es un contrasentido; la lectura no debe ser obligatoria. ¿Debemos hablar de placer obligatorio? ¿Por qué? El placer no es obligatorio, el placer es algo buscado. ¡Felicidad obligatoria! La felicidad también la buscamos. (…) La lectura debe ser una de las formas de la felicidad, de modo que yo les aconsejaría que leyeran mucho, que no se dejaran asustar por la reputación de los autores, que sigan buscando una felicidad personal, un goce personal. Es el único modo de leer.”

De la otra infamia asociada a la lectura obligatoria: “los exámenes de lectura”, ni hablemos. No malgastaré caracteres en ello.

Otro desafío, ya longevo, pero lento en su desarrollo, es el de la configuración de un nuevo canon de lectura escolar, que definitivamente renuncie a las pretensiones enciclopédicas y los efluvios decimonónicos de la historia literaria entendida como fundadora de la identidad nacional, para dar cabida, por fin sin complejos, a la literatura juvenil, a la literatura universal, a las lecturas vernáculas, a los subgéneros literarios, a los clásicos de la oralidad y tantas otras fuentes de las que puede beber un canon que quiera acercarse a las expectativas reales de nuestro alumnado.

Para tratar otro de los desafíos, el papel de los clásicos dentro de ese canon escolar, nos apoyaremos en la siguiente declaración de Ortega y Gasset: “No hay más que una manera de salvar al clásico: usando de él sin miramientos para nuestra salvación –es decir, prescindiendo de su clasicismo, trayéndolo hacia nosotros, inyectándole pulso nuevo con la sangre de nuestras venas”.

Puede que sea el momento de iniciar en la escuela un proceso de desacralización de la literatura

Las palabras de Ortega nos dan pie para reflexionar sobre la pertinencia de afrontar el fomento de la lectura, no poniendo el foco principal en el prestigio de las obras leídas, sino centrándonos en la relación significativa que el lector establece con cada una de ellas, que es la verdadera razón de ser de la didáctica de la Lengua y la Literatura, a diferencia de la de la Filología -que se interesa principalmente por el texto en sí, que siendo esencial, no puede convertirse en el fin último de la educación literaria de la enseñanza obligatoria.

Por todo ello, puede que sea el momento de iniciar en la escuela un proceso de desacralización de la literatura, esforzarnos para que deje de ostentar tanta autoridad moral y de infundir tanto respeto: acabar con el prosacentrismo; seducir a todas las áreas y materias para que nos muestren la belleza de sus textos; practicar el mestizaje; mezclarnos con otros géneros y medios, con lo popular, con lo multimodal…; abandonar esa jerarquía que pone a la literatura por encima del teatro, del cómic, del cine, de la danza, manifestaciones artísticas y medios de expresión que a menudo se han entendido desde las materias lingüísticas como meros recursos de apoyo; reivindicar una generosa mirada cultural e integradora que sitúe los textos literarios en pie de igualdad con otros textos, otras formas de expresión y otros lenguajes. Lejos de considerar que ello banaliza los contenidos literarios, creo firmemente que la revelación de los vasos comunicantes que relacionan entre sí formas de expresión diferentes contribuye con eficacia a ese gran objetivo de recrear los clásicos, suministrándoles la “sangre nueva” de la que hablaba Ortega.

Es ahí donde emerge la dimensión interpretativa de la lectura, esa que permite que los textos clásicos se transformen en modernos, porque los leemos desde nuevos contextos receptivos, filtrándolos a través de nuestras preguntas y obsesiones.

Mediación frente a animación lectora

Todos estos retos, y más, deben ser confrontados por la escuela bajo el paraguas de la denominada “mediación lectora”, un concepto que reúne una heterogénea suma de estrategias y recursos llamados a reforzar la competencia lectora de nuestro alumnado, ofreciéndole andamios lingüísticos y de comprensión lectora, prácticas que facilitan la conversación y la construcción colectiva del sentido de los textos o reuniendo textos diversos en marcos conceptuales que favorecen su relación con las ideas y preocupaciones de la sociedad contemporánea.

La mediación lectora muestra una vocación de permanencia que se apoya, en mi opinión, en dos herramientas principales: la conversación lectora y los itinerarios de lectura

Felipe Munita, en Yo mediador, explica con claridad la deriva entre los conceptos de animación y mediación lectora: “La idea de animación ha sido poco a poco superada a partir de la constatación de sus limitaciones, entre las cuales podrían destacarse lo efímero de sus actuaciones, cierto carácter homogeneizador de sus prácticas, y una tendencia a poner en juego formas de espectacularización de la lectura que no necesariamente llevan a establecer relaciones duraderas y profundas con los textos”.

Frente a esa animación puntual, la mediación lectora muestra una vocación de permanencia que se apoya, en mi opinión, en dos herramientas principales: la conversación lectora y los itinerarios de lectura. Ambas se sustentan en la idea común de que no podremos lograr una mejora sustancial de los procesos de lectura si esta no es adecuadamente mediada por estrategias que acompañen y enseñen a leer al alumnado.

La idea de conversación lectora surge de uno de los referentes fundamentales en el ámbito de la mediación lectora: Aidan Chambers y su libro Dime, que trata de cómo ayudar a los niños a hablar sobre libros a través de preguntas que les invitan con gentileza no solo a comentar lo que han leído sino también a escuchar bien lo que otras personas dicen sobre lo que han leído. Con este libro mítico, se funda toda una tradición consagrada al arte de hacer preguntas.

Por su parte, el itinerario lector es una estrategia didáctica para la formación de lectores, que permite la planificación de rutas de lecturas, por medio de la selección mediada de diferentes tipos de textos que logran relacionarse entre sí, a partir de criterios específicos o en torno a un eje temático que los vincula. A través de esta estrategia, las y los estudiantes tendrán la posibilidad de apropiarse de los diversos tipos de textos y de establecer relaciones concretas que les permitan reflexionar sobre cómo sus propias experiencias cobran nuevo sentido al confrontarse con los textos propuestos.

Llegados a este punto, se trata, en definitiva, de ir a la raíz y preguntarnos ¿por qué debemos seguir fomentando la competencia lectora y la educación literaria en la escuela? La respuesta, a mi modo de ver, apunta, más allá del innegable beneficio que supone para el éxito del sistema educativo cualquier mejora en la competencia lectora del alumnado, a dos retos de calado más trascendente y social.

En primer lugar, el sistema educativo está obligado a garantizar que todo el alumnado disponga al menos una vez en su vida de la oportunidad de acceder a los infinitos mundos que nos abre la lectura y la literatura, independientemente de que hayan tenido o no la suerte de nacer en un hogar con referentes lectores.

El segundo reto es el de entender que, como afirma Vicente Luis Mora, “la lectura tiene su propia gramática. Y esa gramática se aprende, como todo lenguaje, en comunidad.” En ese sentido, los centros educativos deben apostar decididamente por la lectura colectiva, entendida esta como un acto revolucionario que se opone a las imposiciones del individualismo.

En esa misma línea se ha pronunciado recientemente Irene Vallejo: “Los clubs de lectura son una reacción al pragmatismo imperante. En un mundo donde todo se mide por el resultado, hay grupos de personas que se reúnen a hablar de libros. Eso me parece una forma de resistencia”.

Una de las formas más efectiva de profundizar en la comprensión de un texto es a través de la suma de las comprensiones de nuestros iguales

Porque, como sabe todo lector, la lectura no solo no nos aísla de los demás, sino que nos aproxima a ellos. C. S. Lewis supo decirlo con brillantez: “La experiencia literaria cura la herida de la individualidad, sin socavar sus privilegios (…) me trasciendo a mí mismo y en ninguna otra actividad logro ser más yo.”

La escuela no puede dar la espalda a esta realidad y es preciso que adopte la experiencia de los clubs de lectura para integrarla en la práctica docente, no en vano, en ellos se demuestra que una de las formas más efectiva de profundizar en la comprensión de un texto es a través de la suma de las comprensiones de nuestros iguales.

Mi modesta proposición es que para incrementar el atractivo de la lectura entre nuestro alumnado, quizás nos convenga vincularla a esa idea de resistencia, aunque para ello tengamos que convertirnos en posibilitadores, stalkers, agentes encubiertos y conocedores de que, como señala Antonio Basanta, “leer es sabernos parte de la larga secuencia de la humanidad. Que ni somos los primeros ni somos únicos”.

Fuente de la información e imagen:  https://eldiariodelaeducacion.com/

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Nada es gratis: la Inteligencia Artificial y el trabajo apropiado

Andrea Navarro Deja un comentario

Por Andrea Navarro

La inteligencia no surge de manera espontánea, requiere un proceso de formación, de exposición a ejemplos, de aprendizaje guiado por experiencia acumulada. En el caso de la inteligencia artificial, ese aprendizaje depende en gran medida de los datos que se le proporcionan. Sin una base de información, un modelo no puede identificar patrones, generar respuestas ni tomar decisiones. Alimentar a una IA implica diseñar, obtener, procesar y refinar los datos utilizados para entrenarla.

El conjunto de entrenamientos

El conjunto de entrenamiento o dataset es un elemento central en el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial. La calidad, el tamaño y la composición de estos datos determinan el rendimiento, la precisión y también los posibles sesgos del modelo resultante. Es a partir de este conjunto que una IA “aprende” a realizar tareas.

Aspectos como el etiquetado, la variedad, el balance, la representatividad, la cantidad, y la presencia de sesgos o errores impactan directamente en la capacidad del modelo para desempeñarse de forma adecuada. Por eso, la creación y obtención de conjuntos de entrenamiento masivos y de alta calidad se ha convertido en una pieza clave dentro de la industria tecnológica.

Creación de datasets

Las empresas suelen almacenar datos relacionados con operaciones internas, rendimiento de sistemas, comportamiento de usuarios y datos de clientes. Esta información, recolectada de manera sistemática, puede ser utilizada posteriormente para construir conjuntos de entrenamiento para modelos de inteligencia artificial.

En el ámbito de la investigación científica o técnica, los datasets se generan a partir de datos antiguos y nuevos, acumulados progresivamente a lo largo de la experiencia. Los equipos recolectan, categorizan y almacenan información relevante de forma estructurada, haciendo que el conjunto de entrenamiento crezca y se refine con el tiempo.

En otros casos, los conjuntos de entrenamiento se generan de forma automática a partir del uso cotidiano de un sistema, software o servicio. Un ejemplo claro de esto son los algoritmos de recomendación de plataformas como Netflix, Spotify o YouTube, que recopilan datos sobre el consumo de contenido, palabras clave, categorías, historial de reproducción y feedback del usuario (como «me gusta», tiempo de visualización, o saltos de contenido). A partir de estos patrones, los sistemas aprenden a predecir gustos y preferencias de usuarios con perfiles similares.

Del mismo modo, empresas como Google y Amazon recolectan métricas de navegación, búsquedas, clics, interacciones, historial de compras, tiempo de permanencia en páginas, y otras señales que permiten entrenar modelos para personalizar resultados, optimizar anuncios, mejorar experiencias de compra o detectar fraudes.

Sin embargo, cuando se quiere que una IA aprenda a realizar una tarea específica que no responde a la operación cotidiana es necesario crear con un conjunto de entrenamiento diseñado especialmente para ese propósito. Esto implica no solo reunir una gran cantidad de datos relevantes, sino también asegurarse de que estén correctamente clasificados, etiquetados, organizados y normalizados. En el caso del aprendizaje supervisado, por ejemplo, cada dato debe incluir la «respuesta correcta» asociada. Si se desea entrenar un modelo para distinguir entre gatos y perros en imágenes, no basta con recolectar miles de fotos de animales en distintos contextos: también es indispensable que cada imagen esté claramente etiquetada como “gato”, “perro” o “ninguno”, y que haya una diversidad suficiente de razas, ángulos, calidades y escenarios para que el modelo generalice bien. Esta necesidad de precisión y volumen convierte la construcción de datasets específicos en una tarea altamente laboriosa. En algunos casos estas tareas de clasificación, corrección o generación de datos han sido obtenidas a través de trabajo humano remunerado, este es el caso en plataformas como Amazon Mechanical Turk[1] o Scale AI[2] donde se les paga a usuarios por completar tareas de clasificación, anotación y etiquetado . En los casos de datasets abiertas, aquellas son de acceso público, se ha utilizado crowdfunding para obtener la financiación requerida para cubrir estos costos. Proyectos como Mozilla Common Voice[3] han utilizado crowdsourcing logrando crear un dataset abierto a partir de la colaboración voluntaria de usuarios. Existen, sin embargo, otras metodologías menos directas que permiten obtener estos datos de los usuarios.

reCAPTCHA – El trabajo como parte de un servicio

Uno de los primeros casos populares de uso de habilidades humanas a gran escala para asistir a algoritmos de inteligencia artificial fue reCAPTCHA, desarrollado originalmente por el equipo del investigador Luis von Ahn y adquirido por Google en 2009. Esta tecnología reemplazó al CAPTCHA tradicional —que pedía a los usuarios ingresar letras o números distorsionados para verificar que no eran bots— por un sistema en el que los usuarios debían transcribir palabras difíciles de leer, extraídas de libros y periódicos digitalizados. Así, además de verificar que se trataba de un humano, el usuario ayudaba a entrenar algoritmos de reconocimiento óptico de caracteres (OCR).
Gracias a esta estrategia, Google logró en solo dos años digitalizar la totalidad del archivo de Google Books (la cifra exacta no es pública) y más de 13 millones de artículos del New York Times[4]. Parte de ese contenido se encuentra disponible en la plataforma Google Books, en versiones gratuitas o pagas, dependiendo de las restricciones de derechos de autor.

En 2015, Google enfrentó una demanda que argumentaba que los usuarios estaban realizando trabajo no remunerado al completar reCAPTCHAs[5]. Aunque el caso fue desestimado, abrió un debate sobre el uso de tecnologías que aprovechan el trabajo humano de manera gratuita para generar valor económico.

En 2012, reCAPTCHA evolucionó nuevamente: en lugar de texto, comenzó a mostrar imágenes y números provenientes de Google Street View, pidiendo a los usuarios identificar números de calles o fachadas, lo que ayudaba a mejorar los datos de Google Maps. Más adelante, introdujo los clásicos desafíos en cuadrícula, donde los usuarios deben identificar objetos como semáforos, bicicletas o autos, contribuyendo así a entrenar sistemas de reconocimiento de imágenes.

Desafíos virales – Trabajo disfrazado de entretenimiento

En el ámbito de las redes sociales, es posible generar conjuntos de entrenamiento mediante la colaboración de los usuarios, a través de desafíos, consignas o propuestas virales que promueven la creación masiva y rápida de contenido específico. Al estar acompañados de etiquetas o hashtags, estos contenidos pueden ser fácilmente filtrados y recolectados para su posterior procesamiento.

Uno de los ejemplos más comentados fue el “10-Year Challenge”[6], que se volvió viral en Facebook en 2019. El desafío invitaba a los usuarios a publicar una foto actual junto a una de hace exactamente diez años. Aunque Facebook ya contaba con acceso a las imágenes subidas por sus usuarios, este reto ofrecía una forma directa y estructurada de obtener pares de imágenes con diez años de diferencia de una misma persona, sin necesidad de búsquedas ni procesamiento adicional. Esta viralización masiva generó más de cinco millones de ejemplos potenciales en pocas semanas, lo que llevó a especulaciones sobre si la iniciativa pudo haber sido utilizada para entrenar modelos de reconocimiento facial capaces de predecir el envejecimiento o rejuvenecimiento facial.

Otro caso llamativo fue el Mannequin Challenge, que se popularizó en 2016. En este desafío, los participantes grababan videos en los que permanecían completamente inmóviles mientras la cámara se desplazaba alrededor de ellos, generando escenas con múltiples perspectivas estáticas. Más adelante, los videos etiquetados con el hashtag #MannequinChallenge fueron recopilados para construir un dataset público con el mismo nombre, utilizado para entrenar modelos de aprendizaje automático enfocados en la estimación de profundidad a partir de video[7].

A pesar de estos ejemplos, la falta de transparencia en la gestión de los datos y el control que ejercen los algoritmos de recomendación sobre qué contenidos se viralizan hacen difícil distinguir cuándo un desafío es una expresión orgánica de la comunidad o cuándo responde a una estrategia encubierta para recolectar datos con fines de entrenamiento.

Co-Pilot – Autoría y Licencias

GitHub Copilot fue lanzado para uso general en 2022. Es una herramienta de autocompletado de código desarrollada por GitHub en colaboración con OpenAI. Está basada en Codex, una versión del modelo GPT especialmente entrenada para generar código fuente. Los datos utilizados para su entrenamiento incluyen la totalidad de los repositorios públicos de GitHub, así como documentación técnica, comentarios y fragmentos de código obtenidos de diversas fuentes públicas en internet[8]. Copilot cuenta con una versión paga, y una gratuita disponible para estudiantes y mantenedores de proyectos open source.

GitHub, adquirido por Microsoft en 2018, es una de las plataformas más importantes para el almacenamiento, colaboración y administración de proyectos de software que utilizan el sistema de control de versiones Git. Antes de su adquisición por parte de Microsoft, estaba estrechamente asociado al movimiento del software libre y de código abierto.

El lanzamiento de Copilot generó un fuerte debate dentro de la comunidad de software libre. Una de las principales críticas fue que el modelo puede generar fragmentos de código muy similares —o incluso idénticos— a los utilizados durante su entrenamiento, sin incluir las atribuciones correspondientes. Esto podría constituir una violación de las licencias open source, especialmente de aquellas como la GPL (General Public License), que prohibe que cualquier software derivado se le aplique una licencia más restricitva . Además, se considera una contradicción con los principios de colaboración y transparencia que rigen el software libre.

La Free Software Foundation (FSF) expresó públicamente sus inquietudes éticas y legales en torno a Copilot, señalando que su uso podría agravar desigualdades estructurales en la industria tecnológica. La FSF ha planteado una serie de preocupaciones clave, entre ellas la posibilidad de que Copilot genere código que infrinja licencias como la GPL, la dificultad para que los usuarios verifiquen si el código producido respeta los términos de las licencias originales, y la legalidad del uso de software de código abierto para entrenar modelos comerciales bajo el principio de uso justo o fair use[9].

A esto se suma otra preocupación: las entradas que los usuarios proporcionan a Copilot (prompts, código, instrucciones) pueden ser utilizadas por el sistema para continuar su entrenamiento. Esto ha derivado en filtraciones involuntarias de datos sensibles, como claves privadas, contraseñas y credenciales embebidas en el código, lo que plantea serios riesgos de seguridad[10][11].

La complejidad legal se acentúa por la diversidad de licencias de software libre. Mientras que algunas permiten la reutilización libre del código, otras exigen atribución o imponen condiciones específicas. Algunas licencias libres sólo permiten la reutilización de código dentro de proyectos que adopten la misma licencia, lo que significa que incorporar sin saberlo una línea de código generada por Copilot basada en un repositorio con licencia GPL puede convertir todo un proyecto en código abierto. Dado que Copilot no proporciona información sobre la fuente, autor o licencia de sus sugerencias, es imposible determinar si el código generado es original, derivado o incluso si está protegido por copyright o sujeto a restricciones.

Se han presentado demandas legales contra GitHub y Copilot, tanto por violaciones de derechos de autor como por el incumplimiento de licencias open source. Mientras algunas de estas demandas fueron desestimadas, los casos centrados en licencias siguen activos. Para muchos críticos, este escenario representa una nueva forma de piratería automatizada, con implicancias legales aún no resueltas.

Generadores de imágenes y copyright

Los generadores de imágenes han experimentado un notable avance técnico en los últimos años, permitiendo crear imágenes que simulan estilos artísticos, medios y contenidos diversos a partir de simples descripciones en lenguaje natural. Sin embargo, el origen de los datasets utilizados para entrenar estos modelos ha generado controversias y demandas legales, especialmente por parte de artistas y creadores cuyos trabajos fueron incluidos sin autorización.

Entre estos modelos, Stable Diffusion ha mostrado un nivel de transparencia relativamente alto en comparación con otras herramientas similares. Su principal fuente de datos fue LAION-5B, un dataset de pares imagen-texto compuesto por más de 5.000 millones de ejemplos recolectados de contenido público en internet. Este conjunto incluye imágenes y descripciones obtenidas de redes sociales, sitios especializados en arte como ArtStation y DeviantArt, y otras plataformas como Pinterest, Flickr y Wikimedia Commons. Aunque el objetivo declarado de este dataset era democratizar la investigación en modelos generativos, su uso ha sido objeto de denuncias por parte de artistas que alegan que sus obras protegidas por derechos de autor fueron incluidas sin consentimiento. [12][13]

Estas demandas han puesto de relieve vacíos legales en torno al uso de obras protegidas para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, especialmente en lo que respecta a la minería de datos y a la interpretación del fair use o excepciones similares en distintas jurisdicciones. En el caso de LAION, su carácter de dataset público y de uso no comercial ha permitido cierto margen legal que es mantenido aunque empresas reutilicen ese conjunto con fines comerciales.

Por otro lado, modelos como Midjourney y DALL·E (de OpenAI) han sido mucho menos transparentes sobre las fuentes específicas utilizadas para su entrenamiento. Aunque se presume que utilizan datasets similares a LAION, el estilo de muchas de las imágenes generadas ha llevado a sospechas de que emplean datos adicionales obtenidos mediante web scraping (la extracción automatizada de datos de sitios web públicos) incluidos portafolios de artistas profesionales.

Mientras el debate legal continúa, muchas empresas que desarrollan estos generadores mantienen los derechos sobre las imágenes producidas por sus modelos, aunque permiten a los usuarios utilizarlas con fines comerciales. Sin embargo, los términos de uso de estas plataformas suelen indicar que cualquier responsabilidad legal derivada de un posible uso indebido o infracción de copyright recae exclusivamente en el usuario. Esto implica un riesgo legal latente en el uso de estas herramientas dependiendo del marco legal vigente [14].

GDPR y legislación

El Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) de la Unión Europea establece un marco riguroso para la recopilación y el procesamiento de datos personales, incluyendo su uso en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial (IA). La legalidad de este uso depende de varios factores, como la base jurídica que lo sustenta, la naturaleza de los datos involucrados y las salvaguardas implementadas para proteger los derechos de las personas. El GDPR es actualmente la regulación de protección de datos más estricta a nivel global, por lo que muchas empresas internacionales lo adoptan como estándar para operar en Europa sin tener que adaptar sus políticas por región.

En diciembre de 2024, el Comité Europeo de Protección de Datos (EDPB) emitió una opinión en la que afirmó que el «interés legítimo» puede servir como base legal para entrenar y desplegar modelos de IA, siempre que se realice una evaluación exhaustiva y se implementen medidas adecuadas. Entre estas se incluyen garantizar el anonimato, filtrar datos personales, evitar que estos aparezcan como salida del modelo, asegurar la transparencia, implementar pruebas rigurosas, auditorías periódicas y medidas de seguridad robustas. Esto reconoce la legalidad del entrenamiento de modelos de IA incluso si los datos utilizados pueden clasificarse como datos personales. [15]

Estas regulaciones están comenzando a impactar en la industria tecnológica, aunque su aplicación sigue limitada principalmente al ámbito de influencia del GDPR. Un ejemplo claro es el caso de Meta, que utiliza publicaciones y fotografías públicas de usuarios de Facebook e Instagram para entrenar modelos de IA. Mientras que los usuarios europeos pueden optar por no participar en esta recolección (lo que llevó a Meta a suspender el lanzamiento de su IA en Europa) esta práctica continúa en otras regiones sin restricciones similares. [16]

Asimismo, la plataforma X (anteriormente Twitter) ha estado bajo investigación por utilizar datos personales de sus usuarios para entrenar su modelo de IA, Grok, sin el consentimiento adecuado. A raíz de estas investigaciones, X se vio obligada a suspender el procesamiento de estos datos para los usuarios de la Unión Europea [17]

Conclusión

La inteligencia artificial no surge en el vacío ni su funcionamiento se limita a su código fuente: se construye sobre inmensas cantidades de datos generados por seres humanos. Parte de estos conjuntos de datos es creada conscientemente por personas que colaboran de forma remunerada o voluntaria. Sin embargo, una porción aún mayor proviene de individuos que muchas veces no son conscientes de su participación. Los usuarios no solo contribuyen al entrenamiento de modelos al utilizar servicios, navegar por internet o interactuar con plataformas; también lo hacen al producir contenido, como escribir textos, tomar fotografías, grabar videos, crear código o publicar en redes sociales. Incluso al interactuar directamente con sistemas de IA, están alimentando su aprendizaje. Esta situación es evidente y cada vez más común en modelos de lenguaje ampliamente utilizados como ChatGPT, Gemini o DeepSeek, cuyo entrenamiento se basa en grandes volúmenes de datos cuyo origen no es transparente para los propios usuarios

Esta realidad plantea dilemas éticos y legales complejos en torno a la autoría, el consentimiento, el uso justo de la información y la noción misma de trabajo. A medida que los modelos se vuelven más poderosos, también crece la necesidad de establecer marcos regulatorios claros, transparentes y equitativos que protejan los derechos de usuarios, creadores y comunidades.

Referencias[1] Amazon Mechanical Turk. (s. f.). Recuperado 11 de abril de 2025, de https://www.mturk.com/[2] Accelerate the Development of AI Applications | Scale AI. (s. f.). Recuperado 11 de abril de 2025, de https://scale.com/[3] Mozilla Common Voice. (s. f.). Recuperado 11 de abril de 2025, de https://commonvoice.mozilla.org/[4] Morreale, F., Bahmanteymouri, E., Burmester, B., Chen, A., y Thorp, M. (2024). The unwitting labourer: Extracting humanness in AI training. AI & SOCIETY, 39(5), 2389-2399. https://doi.org/10.1007/s00146-023-01692-3[5] Avanesi, V., y Teurlings, J. (2022). «I’m Not a Robot,» or am I?: Micro-Labor and the Immanent Subsumption of the Social in the Human Computation of ReCAPTCHAs. International Journal of Communication, 16, 1441-1459.[6] Martin, N. (s. f.). Was The Facebook «10 Year Challenge» A Way To Mine Data For Facial Recognition AI? Forbes. Recuperado 7 de abril de 2025, de https://www.forbes.com/sites/nicolemartin1/2019/01/17/was-the-facebook-10-year-challenge-a-way-to-mine-data-for-facial-recognition-ai/[7] Social media virals as training data for AI algorithms. (s. f.). Recuperado 7 de abril de 2025, de https://www.linkedin.com/pulse/social-media-virals-training-data-ai-algorithms-oguzhan-gencoglu[8] Verdi, S. (2023, mayo 17). Inside GitHub: Working with the LLMs behind GitHub Copilot. The GitHub Blog. https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/inside-github-working-with-the-llms-behind-github-copilot/[9] GitHub Copilot is ‘unacceptable and unjust,’ says Free Software Foundation. (s. f.). InfoWorld. Recuperado 7 de abril de 2025, de https://www.infoworld.com/article/2268189/github-copilot-is-unacceptable-and-unjust-says-free-software-foundation.html[10] GitHub Copilot Security and Privacy Concerns: Understanding the Risks and Best Practices. (2025, marzo 27). GitGuardian Blog – Take Control of Your Secrets Security. https://blog.gitguardian.com/github-copilot-security-and-privacy/[11] Cai, Y. (2023, marzo 11). Legal and Ethical Concerns behind Github Copilot. SI 410: Ethics and Information Technology. https://medium.com/si-410-ethics-and-information-technology/legal-and-ethical-concerns-behind-github-copilot-3359d25c0001[12] Robert Kneschke vs. LAION e.V.: Legal Battle over AI and Copyright. (s. f.). Recuperado 10 de abril de 2025, de https://www.fairlicensing.com/en/blog/robert-kneschke-vs.-laion-e.vlegal-battle-over-ai-and-copyright[13] Schuhmann, C., Beaumont, R., Vencu, R., Gordon, C., Wightman, R., Cherti, M., Coombes, T., Katta, A., Mullis, C., Wortsman, M., Schramowski, P., Kundurthy, S., Crowson, K., Schmidt, L., Kaczmarczyk, R., y Jitsev, J. (2022). LAION-5B: An open large-scale dataset for training next generation image-text models. https://arxiv.org/abs/2210.08402[14] Part 10: Copyright and AI: Responsibility of providers and users. (s. f.). Recuperado 11 de abril de 2025, de https://www.vischer.com/en/knowledge/blog/part-10-copyright-and-ai-responsibility-of-providers-and-users/?utm_source=chatgpt.com&cHash=f1c2f719b3c2939909a237f8b0eb7a67[15] EU Privacy Regulators Confirm That Legitimate Interest Is a Valid Legal Basis for AI Model Training and Deployment. (s. f.). Wilson Sonsini Goodrich & Rosati Professional Corporation Home Page – Palo Alto, Silicon Valley, San Francisco, New York, Seattle, San Diego, Washington, D.C., Shanghai, Hong Kong, Brussels – EU Privacy Regulators Confirm That Legitimate Interest Is a Valid Legal Basis for AI Model Training and Deployment. Recuperado 10 de abril de 2025, de https://www.wsgr.com/en/insights/eu-privacy-regulators-confirm-that-legitimate-interest-is-a-valid-legal-basis-for-ai-model-training-and-deployment.html[16] Taylor, J. (2024, septiembre 11). Meta’s AI is scraping users’ photos and posts. Europeans can opt out, but Australians cannot. The Guardian. https://www.theguardian.com/technology/article/2024/sep/11/meta-ai-post-scraping-security-opt-out-privacy-laws[17] Murphy, H., y Hammond, G. (2024, julio 26). Musk’s X faces questions from watchdog over AI data grab. Financial Times. https://www.ft.com/content/1e8f5778-a592-42fd-80f6-c5daa8851a21

Nada es gratis: la Inteligencia Artificial y el trabajo apropiado – Por Andrea Navarro

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