IA, ética y futuro profesional: ¿quién sirve a quién?
Fotografía: Lewis Hine, Mechanic at Steam Pump in Electric Power House (1920).
He tenido la oportunidad de participar en la mesa redonda «Inteligencia Artificial y Ética: retos para el futuro profesional», en el marco del Fòrum d’Ocupació de la Facultat de Filosofia i Ciències de l’Educació del curso 2026/2027.
Al aceptar esta participación me asaltaron varios interrogantes sobre cómo abordar la temática. Iba a ser el último de los tres colegas que conformamos la mesa y no quería dedicar el tiempo a explicar, o repetir, qué es la inteligencia artificial. Tampoco a elaborar una lista de todo lo que puede hacer ni a presentar un catálogo de riesgos. Tras pensarlo mucho, preferí partir de una pregunta mucho más sencilla y, al mismo tiempo, provocadora: ¿quién sirve a quién?
La IA es, indudablemente, una tecnología extraordinaria. Puede ayudarnos a investigar, traducir y adaptar materiales; analizar grandes cantidades de información; personalizar determinados apoyos; acelerar tareas rutinarias y abrir nuevas fronteras a la investigación y la creatividad. Pero precisamente esa capacidad que amplía nuestras posibilidades amplía también nuestra responsabilidad sobre su uso, desarrollo y gobernanza.
Durante la charla expuse que no necesitamos ni entusiasmo ciego ni rechazo automático. Necesitamos juicio y ética ante una tecnología extraordinaria que no es neutral. En buena parte de la conversación pública sobre la IA parecemos obligados a escoger entre dos posiciones extremas: o bien estamos ante una tecnología prácticamente redentora, capaz de resolver buena parte de nuestros problemas, o nos encontramos a las puertas de una amenaza difícil de controlar. Sin embargo, la realidad es bastante más compleja.
Resulta paradigmático que preguntas que hasta hace poco parecían reservadas a la ciencia ficción hayan entrado en los laboratorios, las empresas y los debates regulatorios. Frankenstein, HAL 9000 en la mítica obra de Kubrick u otras obras de ficción no han predicho exactamente nuestras tecnologías actuales. En mi opinión, nos han dado algo quizá más útil: nos han proporcionado un imaginario para preguntarnos por la autonomía, el control, la responsabilidad y los límites de aquello que creamos. Algunas de esas preguntas, interrogantes y dilemas han abandonado definitivamente el terreno de la ficción y han empezado a ponerse de manifiesto.
La prensa de estos últimos mesesda buena cuenta de la intensidad con la que se discuten la seguridad, la velocidad del desarrollo tecnológico y la gobernanza de los sistemas más avanzados. Esa controversia aparece, por ejemplo, en las diferentes posiciones dentro de la propia industria tecnológica acerca del ritmo de desarrollo, la seguridad y la regulación.
La IA también está hecha de nosotros
Hay otra idea que me parecía importante trasladar a los estudiantes de los Grados en Pedagogía, Educación Social y Filosofía a los que iba dirigida esta mesa redonda. A menudo solemos hablar de la inteligencia artificial como si «la máquina» existiese separada de nosotros. Sin embargo, detrás de la IA nos encontramos a nosotros mismos: encontramos textos, imágenes, código fuente, decisiones, trabajo, infraestructuras, energía y conocimiento producidos por seres humanos. La relación, por tanto, no consiste simplemente en que nosotros preguntamos y la máquina responde.
Antes de producirse esa respuesta ha existido una enorme cadena de producción de conocimiento y de trabajo, lo que me conduce a una cuestión ética diferente: no solo cuánto se parece una IA a nosotros, sino cuánto de nosotros hemos depositado en ella, quién lo reconoce y quién se beneficia del valor resultante.
Entonces, ¿la IA me quitará el trabajo?
Probablemente esta sea la pregunta que más directamente preocupa a quienes están terminando sus estudios y sobre la que más he reflexionado al preparar esta intervención. Todos entendemos el motivo, pero sospecho que no lo formulamos de forma adecuada.
La prensay también la evidencia científica insisten precisamente en una distinción fundamental: que las partes de un trabajo o empleo puedan verse asistidas o completadas mediante IA no equivale a predecir la automatización o desaparición de ese empleo. Esa diferencia es crucial, puesto que una profesión no es una simple suma de documentos y tareas producidas.
Una IA puede ayudar a realizar un primer borrador, sintetizar documentación, clasificar información, traducir un texto, programar reuniones, adaptar materiales… Pero las profesiones de las que hablábamos hoy —Pedagogía, Educación Social o Filosofía— incorporan contexto, relación, interpretación, confianza, conflicto, juicio y responsabilidad.
En lugar de preguntarnos «¿va a desaparecer mi profesión?», quizá deberíamos preguntarnos: ¿qué tareas de mi profesión cambiarán y qué nuevas competencias tendré que demostrar?, ¿qué valor humano de mi profesión no se puede reemplazar?
Mi impresión es que ahí se encuentra una de las transformaciones profesionales más importantes que tenemos por delante. El valor se desplazará progresivamente de determinadas formas de producción hacia capacidades como interpretar, diseñar, acompañar, cuidar, juzgar, decidir y responder por las consecuencias.
Y esto explica una pequeña provocación que planteé durante la intervención: quizá nunca haya habido tanta necesidad profesional de la filosofía. Cuantas más respuestas pueda producir automáticamente una tecnología, más necesarias serán algunas preguntas: ¿debemos hacerlo?, ¿quién se beneficia?, ¿qué concepto de persona estamos presuponiendo?, ¿qué entendemos por autonomía?, ¿quién responde cuando una decisión produce consecuencias?
El debate sobre la productividad es también un debate ético
Hay otro aspecto de la transformación laboral que solemos pasar por alto. Como profesor de Políticas de la Educación, converso en el aula sobre los efectos de la globalización y los propósitos de los sistemas educativos. La IA, como tecnología, pone sobre la mesa el debate de la productividad y su impacto en la transformación de las industrias y el empleo.
Imaginemos que una educadora social, apoyándose en la IA en su trabajo, puede redactar sus informes en la mitad de tiempo. Es sin duda una ayuda sustancial, pero, ¿qué hacemos con el tiempo ganado? ¿Puede dedicarlo a acompañar mejor a las personas? ¿Atiende al doble de usuarios? ¿La empresa para la que trabaja reduce puestos de trabajo? ¿Se rediseñan sus funciones?
La tecnología no decide entre esas alternativas; la tecnología crea posibilidades y son las organizaciones y las instituciones las que distribuyen sus consecuencias.
Por eso considero insuficiente el debate de «la IA crea empleo vs. la IA destruye empleo». Debemos discutir también quién obtiene los beneficios de esa productividad, cómo se reparte el tiempo liberado y qué trabajos queremos seguir considerando específicamente humanos. Desde mi óptica, es una cuestión de gobernanza y, también, de hacer verdadera política.
El riesgo más silencioso está en nosotros mismos
De todos los riesgos sobre los que hablé en la mesa redonda, probablemente, como profesor, haya uno que me preocupe por encima del resto. Sabemos que la IA puede equivocarse, inventar información, «alucinar», ser parcial, tener sesgos, presentar problemas de privacidad o generar dependencia. Pero existe también un riesgo mucho menos visible: que una herramienta que aumenta enormemente nuestra capacidad termine disminuyendo aquello que somos capaces de hacer sin ella.
En la presentación empleé la metáfora del exoesqueleto cognitivo para referirme a la IA: una herramienta que nos permite levantar un peso mucho mayor del que nuestros músculos podrían sostener pero que, empleado en exceso, puede atrofiar la capacidad que esos mismos músculos necesitan para desarrollarse. Se produce, por tanto, una paradoja: somos más fuertes con la tecnología y más débiles sin ella.
En educación, el resultado no puede confundirse con el aprendizaje. Aprender implica búsqueda, esfuerzo, equivocación, contraste, revisión y reconstrucción de nuestras propias ideas. Si eliminamos toda esa fricción para llegar inmediatamente al resultado, podemos obtener un producto mejor y, sin embargo, haber aprendido menos.
La pregunta educativa fundamental, por ello, no debería ser únicamente «¿puedo hacer esto con IA?», sino también «¿qué dejaría de aprender si lo delegase?».
En la presentación también expusimos el ejemplo de los problemas del milenio resueltos por la IA, hitos que no se habrían alcanzado sin el conocimiento humano —reconocido a boca pequeña por el unicornio tecnológico que lo consiguió— de dos investigadores. Esta forma de proceder contrasta con la cultura de la ciencia, que más allá del reconocimiento individual (o la renuncia al mismo) sabe bien que las contribuciones parciales o los fracasos de otros científicos son el camino que permite avanzar y construir.
La nube, después de todo, está en el suelo
En el imaginario colectivo tendemos a identificar Internet y la IA como algo inmaterial. Nos referimos a estas tecnologías como aplicaciones, herramientas o modelos que están en «la nube». Pero nada más lejos de la realidad: la nube ocupa territorio y está compuesta por infraestructuras, centros de datos, servidores, chips, redes eléctricas, sistemas de refrigeración, agua, suelo e inversiones.
La prensa aborda muy bien esta dimensión física, que genera profundos debates territoriales sobre electricidad, recursos, costes, prioridades productivas, políticas, tensiones y efectos ambientales.
Por tanto, la ética de la inteligencia artificial empieza mucho antes del prompt. Empieza cuando se decide qué infraestructura construiremos, qué recursos destinaremos a ella, quién la controlará, qué datos circularán por esos sistemas y cómo queremos distribuir posteriormente las ganancias de productividad que generen.
La pregunta «¿quién sirve a quién?» tiene, finalmente, otra dimensión: ¿de quién son los modelos que utilizamos? ¿Dónde se procesan nuestros datos? ¿Podemos auditar un sistema, adaptarlo o sustituirlo? ¿Qué ocurre si el proveedor modifica las condiciones de acceso?
No podemos permitir que aquello que una plataforma hace fácilmente termine determinando, por simple comodidad, qué se considera aprender, qué merece ser evaluado o qué conocimiento resulta valioso.
Los modelos locales o abiertos pueden proporcionar un mayor margen de elección y control, pero tampoco constituyen por sí mismos una solución mágica. Siempre habrá que valorar la capacidad institucional, su sostenibilidad, la privacidad, las formas de evaluación y los costes asociados. La cuestión fundamental es conservar nuestra capacidad de elección, nuestra soberanía, y valorar bien los costes.
¿Quién sirve a quién?
Resultó bastante interesante plantear esta cuestión en la mesa redonda. Hemos desarrollado la IA para que trabaje a nuestro servicio, pero, a cambio, le estamos entregando datos, conocimiento, trabajo, energía y, progresivamente, delegando determinadas decisiones. ¿Cómo nos devuelve la IA toda esa productividad?
Nuestro reto profesional, por tanto, no consistirá únicamente en aprender a utilizar la IA, sino también en aprender a gobernar nuestra relación con ella.
Y quizá podamos comenzar con unas preguntas bastante sencillas:
- ¿Qué necesidad resuelve esta herramienta?
- ¿Qué capacidad humana amplifica y cuál sustituye?
- ¿Qué datos necesita?
- ¿Qué costes implica?
- ¿Quién se beneficia?
- ¿Quién responderá por las consecuencias?
Reflexionar como profesionales de la educación sobre estas cuestiones es esencial antes de decidir delegar: el esfuerzo que nos hace aprender, la conversación que construye confianza, el juicio que afecta a otras personas y la responsabilidad que define una profesión son elementos muy difíciles de delegar a una máquina.
Ese fue, al menos, el mensaje con el que quise cerrar mi intervención. No creo que el futuro profesional pertenezca simplemente a quienes sepan utilizar más herramientas de IA; pertenecerá a quienes sepan identificar mejor qué delegar, qué supervisar y qué deben asumir personalmente para construir un marco profesional humanizador.
Porque, cuando las respuestas sean abundantes, probablemente lo verdaderamente escaso sea el saber elegir cuál de ellas merece convertirse en una decisión.
Este contenido está protegido por derechos de autor y se publica bajo licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0).
Se permite la lectura, descarga y compartición del artículo siempre que se cite adecuadamente la autoría y la fuente original. No está permitida su modificación, adaptación, traducción, reutilización parcial o total, ni su uso con fines comerciales sin autorización expresa del autor.
Para cualquier solicitud de reproducción, traducción o reutilización, contacte con el autor.