La inteligencia artificial no comprende el conocimiento: riesgos epistemológicos para la investigación científica contemporánea

 La inteligencia artificial no comprende el conocimiento: riesgos epistemológicos para la investigación científica contemporánea

En colaboración con Mercedes Leticia Sánchez Ambriz

Nunca antes había sido tan sencillo producir un texto académico. Hoy, un investigador puede solicitar a una inteligencia artificial la redacción de un resumen, un marco teórico, una introducción metodológica o incluso una interpretación preliminar de resultados en cuestión de segundos. La velocidad, fluidez y coherencia aparente de estos sistemas generan la impresión de estar frente a una tecnología capaz de comprender el conocimiento humano. Sin embargo, detrás de esta capacidad lingüística existe una limitación fundamental que la educación superior y la investigación científica no pueden ignorar: la inteligencia artificial carece de comprensión epistemológica.

Este problema va mucho más allá de los errores técnicos o de las conocidas “alucinaciones” de la inteligencia artificial. El verdadero riesgo aparece cuando el investigador comienza a delegar procesos esenciales del pensamiento científico a sistemas que no comprenden la naturaleza, validez y justificación del conocimiento que producen. En ese momento, la investigación deja de construirse desde el análisis crítico y comienza a desplazarse hacia formas de automatización intelectual que pueden erosionar progresivamente la integridad académica (Gallent-Torres et al., 2023).

La inteligencia artificial generativa funciona mediante modelos probabilísticos entrenados con enormes cantidades de datos. Su capacidad consiste en identificar patrones lingüísticos y predecir secuencias plausibles de palabras, no en comprender conceptos desde una perspectiva epistemológica. Esto significa que la IA puede producir textos coherentes y académicamente convincentes sin distinguir entre afirmaciones científicamente válidas, interpretaciones discutibles o errores conceptuales. En la actualidad cada vez nos percatamos que las respuestas a la misma preguntas en diferentes LLM son casi similares, lo que da a entender que las IA se están copiando entre sí.

Como advierte Carr (2010), las tecnologías digitales modifican progresivamente la forma en que procesamos la información, afectando la profundidad de la atención y la capacidad de reflexión crítica. En este contexto, la IA no solo acelera procesos de escritura, sino que también puede favorecer relaciones cada vez más superficiales con el conocimiento.

Producción textual y producción científica

Uno de los principales problemas contemporáneos es la creciente confusión entre producción textual y producción científica. La facilidad para obtener respuestas inmediatas puede generar una falsa sensación de comprensión académica. Un texto producido mediante IA puede incorporar terminología especializada, estructuras argumentativas complejas y referencias aparentemente coherentes; sin embargo, ello no garantiza rigor metodológico, validez epistemológica ni pensamiento crítico.

La plausibilidad discursiva no equivale a conocimiento científico. Un discurso bien redactado puede ocultar debilidades conceptuales importantes cuando no existe verificación empírica, contrastación de fuentes o análisis crítico profundo.

En diversos contextos universitarios comienzan a observarse prácticas académicas orientadas más hacia la rapidez de producción textual que hacia la comprensión profunda del conocimiento. La expansión de herramientas de inteligencia artificial generativa ha facilitado el acceso inmediato a resúmenes, explicaciones y estructuras argumentativas completas, situación que puede incentivar formas de aprendizaje superficiales si no existe acompañamiento pedagógico crítico (Flor-Terán & Sandoval-Reyes, 2024).

Diversos estudios recientes advierten que la automatización de procesos cognitivos puede debilitar habilidades esenciales como la interpretación, contrastar fuentes y la construcción autónoma del pensamiento académico (Caldevilla-Domínguez, 2024). La investigación corre el riesgo de transformarse progresivamente en un proceso de ensamblaje textual automatizado en lugar de constituirse como un ejercicio reflexivo de producción de conocimiento.

La simulación de comprensión

Uno de los fenómenos más delicados de la inteligencia artificial contemporánea es su capacidad para simular comprensión. Los modelos generativos producen respuestas que aparentan reflexión, análisis o pensamiento crítico; sin embargo, operan exclusivamente mediante correlaciones estadísticas y predicción probabilística del lenguaje.

La inteligencia artificial no posee conciencia epistemológica sobre causalidad, evidencia, verificabilidad o falsedad científica. Como plantearía Popper (1959), el conocimiento científico exige contrastación crítica y posibilidad de refutación, condiciones imposibles de ejecutar conscientemente por sistemas que carecen de comprensión real del mundo.

En consecuencia, un texto generado por IA puede exhibir coherencia sintáctica y sofisticación terminológica sin garantizar consistencia conceptual ni validez metodológica. Esta situación incrementa el riesgo de que estudiantes e investigadores confundan calidad discursiva con producción genuina de conocimiento científico.

La automatización del discurso académico puede producir un efecto particularmente problemático: la sustitución gradual del esfuerzo intelectual por respuestas automatizadas aparentemente suficientes. Cuando la IA comienza a reemplazar tareas fundamentales como interpretar resultados, construir categorías analíticas o establecer relaciones teóricas, deja de funcionar como apoyo instrumental y empieza a ocupar espacios que pertenecen al juicio científico humano (Vílchez Ruiz, 2024).

Riesgos epistemológicos para la investigación científica

El principal riesgo epistemológico no consiste únicamente en la aparición de errores o imprecisiones. El problema más profundo es el debilitamiento progresivo de las capacidades intelectuales necesarias para investigar críticamente.

La investigación científica requiere:

• problematizar fenómenos,
• formular hipótesis,
• interpretar evidencia,
• reconocer limitaciones metodológicas,
• y construir explicaciones fundamentadas.

Estas competencias no pueden delegarse completamente a sistemas automatizados porque implican razonamiento crítico, interpretación contextual y responsabilidad intelectual.

Desde una perspectiva metodológica, el uso de inteligencia artificial en investigación científica debe mantenerse bajo supervisión humana permanente. La IA puede ser útil para:

• organizar información,
• sintetizar documentos,
• apoyar búsquedas preliminares,
• o mejorar procesos de redacción.

No obstante, la validación conceptual, el análisis crítico y la interpretación de resultados deben seguir siendo responsabilidad del investigador.

Delegar completamente estas funciones en sistemas automatizados podría afectar seriamente la calidad epistemológica de la producción científica y debilitar la integridad académica de las investigaciones (Egan, 2024).

Inteligencia artificial y educación superior

La educación superior enfrenta actualmente el desafío de integrar la inteligencia artificial sin sustituir el desarrollo del pensamiento crítico. La discusión ya no debe centrarse exclusivamente en prohibir herramientas tecnológicas, sino en construir modelos pedagógicos capaces de enseñar su uso ético, crítico y transparente.

La integridad académica ya no puede reducirse únicamente a la prevención del plagio. Actualmente implica:

• honestidad intelectual,
• transparencia metodológica,
• uso responsable de herramientas digitales,
• y capacidad de construir pensamiento propio (Flores Morales et al., 2024).

Diversas investigaciones recientes sostienen que las universidades deben promover alfabetización digital crítica y formación ética sobre inteligencia artificial. Los estudiantes necesitan comprender:

• cómo funcionan los modelos generativos,
• cuáles son sus limitaciones,
• qué riesgos presentan,
• y cómo verificar críticamente la información que producen.

En este contexto, la IA puede convertirse tanto en una herramienta pedagógica valiosa como en un factor de dependencia cognitiva, dependiendo de cómo sea utilizada institucional y académicamente (Ibarra Beltrán et al., 2023).

Ética, transparencia e integridad académica

El debate sobre inteligencia artificial no debe centrarse únicamente en detectar fraude académico. La discusión más relevante consiste en comprender cómo preservar la honestidad intelectual en entornos crecientemente automatizados.

El uso ético de inteligencia artificial exige transparencia. Investigadores y estudiantes deberían declarar explícitamente:

• cuándo utilizaron IA,
• con qué finalidad,
• y cuáles fueron los límites de su participación humana.

La transparencia metodológica fortalece la confianza académica y permite distinguir entre apoyo instrumental legítimo y sustitución indebida del trabajo intelectual.

Asimismo, las universidades necesitan actualizar sus políticas de integridad académica para responder a escenarios tecnológicos cada vez más complejos. La discusión contemporánea ya no puede limitarse a categorías tradicionales de plagio, sino que debe incorporar:

• automatización intelectual,
• dependencia cognitiva,
• autoría híbrida,
• y validación crítica de contenidos generados algorítmicamente (Vargas-Morúa, 2021).

Recomendaciones

1. Fortalecer la alfabetización epistemológica

Las universidades deben enseñar no solo el uso técnico de herramientas digitales, sino también sus límites epistemológicos y éticos.

2. Promover transparencia sobre el uso de IA

Los trabajos académicos deberían incluir declaraciones explícitas sobre el uso de inteligencia artificial en procesos de investigación o redacción.

3. Priorizar la validación humana

Toda información generada mediante IA debe ser contrastada con fuentes académicas verificables y revisada críticamente por el investigador.

4. Diseñar evaluaciones centradas en pensamiento crítico

Las instituciones educativas deberían priorizar actividades que evalúen interpretación, argumentación y reflexión propia más que reproducción textual.

5. Actualizar políticas institucionales

Las universidades necesitan adaptar sus normativas de integridad académica a los nuevos desafíos asociados con inteligencia artificial generativa.

Como hemos visto, la IA constituye una herramienta tecnológica con enorme capacidad de transformación académica; sin embargo, su impacto dependerá fundamentalmente del modo en que sea incorporada en los procesos educativos e investigativos.

El verdadero desafío contemporáneo consiste en evitar que la automatización sustituya la capacidad humana de pensar críticamente. La universidad no puede reducirse a espacios de producción acelerada de textos, sino que debe preservar su función esencial como lugar de análisis, cuestionamiento, construcción de conocimiento y formación ética. En este escenario, el pensamiento crítico, la honestidad intelectual y la responsabilidad académica adquieren aún mayor relevancia frente a tecnologías capaces de producir discursos aparentemente sofisticados sin comprensión epistemológica real.

Por ello, la formación universitaria del futuro requerirá no solo competencias digitales, sino también capacidades sólidas de interpretación, evaluación crítica de fuentes, argumentación y reflexión autónoma. La inteligencia artificial puede apoyar procesos académicos importantes, pero nunca debería reemplazar el juicio científico ni la responsabilidad intelectual que caracterizan la auténtica producción de conocimiento.

Conclusiones

La inteligencia artificial generativa representa una de las transformaciones tecnológicas más significativas para la educación superior y la investigación científica contemporánea. Su capacidad para producir textos complejos, organizar información y asistir procesos académicos ofrece oportunidades importantes para optimizar ciertas tareas intelectuales. Sin embargo, estas ventajas también introducen desafíos éticos y epistemológicos que no pueden ser ignorados.

El principal riesgo no radica únicamente en el aumento potencial del plagio o en la automatización de la escritura académica, sino en la progresiva delegación del pensamiento crítico a sistemas que carecen de comprensión epistemológica, conciencia científica y capacidad real de validación conceptual.

La producción lingüística automatizada no equivale necesariamente a producción de conocimiento. Un texto coherente puede aparentar profundidad intelectual sin poseer rigurosidad metodológica ni reflexión crítica auténtica.

Por ello, el desafío contemporáneo de las universidades no consiste exclusivamente en restringir el uso de inteligencia artificial, sino en formar estudiantes e investigadores capaces de utilizarla de manera ética, crítica y responsable. La integridad académica en la era digital exige fortalecer la autoría intelectual, la validación rigurosa de fuentes y la capacidad humana de interpretar, cuestionar y construir conocimiento con autonomía.

El futuro de la investigación científica dependerá menos de la velocidad con que se produzcan textos y más de la capacidad crítica con que las personas comprendan, evalúen y utilicen el conocimiento en contextos tecnológicos cada vez más complejos.

Referencias

Caldevilla-Domínguez, D. (2024). Usos éticos de la IA en la universidad moderna: Más allá del plagio. EDU Review, 12(1), 57–65. https://doi.org/10.37467/revedu.v12.5184

Carr, N. (2010). The shallows: What the Internet is doing to our brains. W. W. Norton & Company.

Egan, L. (2024). Plagiarism: History, culture, and prevention. University of North Dakota.

Flores Morales, J. A., Quinteros María Fe Guadalupe, R., Contreras Maguiña, A. P., & Luna Román, E. A. (2024). Originalidad y honestidad intelectual: Navegando por las aguas del plagio. Revista de Climatología, 24, 2032–2038. https://doi.org/10.59427/rcli/2024/v24cs.2032-2038

Flor-Terán, G. A., & Sandoval-Reyes, P. A. (2024). La ética en el uso de la inteligencia artificial (IA) en la educación: desafíos y oportunidades. Polo del Conocimiento, 9(11), 255–282. https://doi.org/10.23857/pc.v9i11.8276

Gallent-Torres, C., Zapata-González, A., & Ortego-Hernando, J. L. (2023). El impacto de la inteligencia artificial generativa en educación superior: una mirada desde la ética y la integridad académica. RELIEVE, 29(2). https://doi.org/10.30827/relieve.v29i2.29134

Ibarra Beltrán, Á. de J., Aguayo Álvarez, Z., & Velázquez García, R. E. (2023). Desmitificando el plagio digital: Percepciones y realidades de la ética estudiantil desde el Centro Universitario de Tonalá. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 4(5), 1418–1431. https://doi.org/10.56712/latam.v4i5.1403

Popper, K. (1959). The logic of scientific discovery. Hutchinson.

Vargas-Morúa, E. (2021). El plagio: consideraciones para su prevención. Espiga, 21(41), 68–85.

Vílchez Ruiz, M. I. (2024). Contenido educativo con inteligencia artificial: ¿Restringir o enseñar a personalizar éticamente en el ámbito educativo? Revista Científica Ciencia y Tecnología, 24(44).

Final del formulario

 

Cuba y la deuda que no volvió

 

Cuba no solo envió discursos a África y América Latina. Envió hombres, armas, médicos, maestros, técnicos, asesores y una parte considerable de su limitada capacidad nacional. Lo hizo bajo el nombre de internacionalismo. Esa palabra ocupó durante décadas un lugar casi sagrado en la retórica política cubana. Servía para explicar la presencia en Angola, Etiopía, Argelia, Guinea Bissau, Mozambique, Nicaragua, Bolivia, Chile, El Salvador, Colombia y Venezuela. Servía también para convertir el sacrificio externo en deber histórico y causa del pueblo cubano.

Si hoy miramos esas acciones desde la situación actual, aparecen muchas preguntas y reclamos. La isla atraviesa apagones, escasez de combustible, deterioro alimentario, salarios sin capacidad real de compra y una vida cotidiana marcada por la espera. Se espera que haya electricidad, que se bombee agua, que aparezca con qué cocinar los pocos productos a los que tienen acceso la mayoría de los cubanos. Entre 2024 y 2026, el respaldo material visible de muchas naciones beneficiadas por la política internacionalista cubana ha sido reducido, desigual o casi inexistente. El apoyo diplomático contra el bloqueo permanece, pero no se convierte de manera automática en petróleo, alimentos, créditos o inversión. Esa diferencia entre gratitud verbal y ayuda concreta abre una pregunta incómoda: ¿qué recibió el pueblo cubano a cambio de tantos años de sacrificio?

El internacionalismo como política de Estado

La participación cubana en África y América Latina debe leerse dentro de la Guerra Fría, la radicalización de la Revolución cubana y la dependencia económica, militar y diplomática de la Unión Soviética. Cuba no fue un apéndice total de Moscú, pero tampoco actuó con autonomía material plena. Cuba combinó iniciativa propia, ambición ideológica, búsqueda de prestigio y dependencia de subsidios, armas, petróleo y protección soviética.

Angola fue el caso central. La Operación Carlota comenzó el 5 de noviembre de 1975. Su objetivo inicial fue impedir la caída de Luanda antes de la independencia. Luego se convirtió en una misión militar de larga duración. Datos conservadores estiman que más 300 mil militares cubanos pasaron por Angola entre 1975 y 1991. A ellos se sumaron cerca de 50.000 colaboradores civiles, entre ellos unos 10.000 docentes. Esa dimensión revela que no se trató de una ayuda simbólica, sino de una movilización nacional de gran escala.

La presencia cubana en África no se limitó a Angola. En Argelia hubo apoyo político, sanitario y militar. En Guinea Bissau, Cuba aportó médicos e instructores al PAIGC. En Etiopía envió entre 12.000 y 17.000 militares en el pico de la guerra del Ogadén. En Mozambique participó con cooperación educativa, médica y técnica. En Namibia su influencia fue indirecta, pero asociada al desenlace regional de la guerra angoleña y al proceso de independencia. Esa variedad muestra que el internacionalismo fue una política de múltiples instrumentos: guerra, salud, educación, asesoría, propaganda y diplomacia.

En América Latina, la política cubana tuvo otro rostro. En los años sesenta respaldó movimientos guerrilleros en varios países. Bolivia quedó marcada por la experiencia del Che en 1966 y 1967. Nicaragua recibió apoyo político, educativo y sanitario. El Salvador mantuvo vínculos con la insurgencia. Chile fue escenario de influencia política e inteligencia durante el gobierno de Salvador Allende. Colombia terminó representando una mutación: Cuba pasó de inspirar procesos insurgentes a ser sede y garante del proceso de paz con las FARC. Venezuela fue el caso tardío más rentable para La Habana, con la relación de médicos por petróleo y una alianza estatal de gran peso económico.

El discurso de Fidel Castro presentó esas acciones como deber moral. África aparecía como deuda histórica. Angola era una causa de dignidad. La lucha contra el apartheid, el colonialismo y el imperialismo funcionaba como argumento político y emocional. Esa narrativa no fue vacía. Hubo riesgos reales, muertos reales y una presencia cubana reconocida en varios procesos de liberación. Pero tampoco puede ser leída sin cálculo político. El internacionalismo elevó el prestigio de Fidel, fortaleció la imagen mundial de Cuba, le dio liderazgo en el Movimiento de Países No Alineados y permitió convertir las privaciones internas en parte de una épica exterior.

El costo que quedó dentro de Cuba

El costo humano fue alto. La Operación Tributo recordó 2.289 restos de combatientes repatriados desde África en 1989. Otras estimaciones ubican los muertos cubanos en Angola en torno a 2.016 a 2.100. No existe una contabilidad pública definitiva, lo que obliga a tratar las cifras con cautela, pero no reduce la gravedad del sacrificio.

El costo económico es más difícil de calcular. El propio Fidel afirmó que Angola pagaba alojamiento y alimentación de las tropas, y que Cuba pagaba salarios y primas de guerra. La Unión Soviética asumió una parte grande del aparato material. Sin embargo, eso no elimina el costo cubano. Cuba puso personas, organización, logística, cuadros profesionales y años de trabajo que no fueron dedicados a la agricultura, la vivienda, el transporte, la infraestructura o los servicios internos, con un costo incalculable.

Ese es el punto que más afecta al pueblo cubano. Los discursos hablaban de solidaridad internacional, pero la vida cotidiana cargaba con ausencias. Miles de familias entregaron hijos, padres, hermanos, médicos, maestros y técnicos a misiones lejanas. Muchas recibieron ceremonias, medallas y consignas, pero no necesariamente explicaciones completas. El dolor fue absorbido por el relato oficial del héroe internacionalista. La pregunta económica quedó casi siempre fuera del debate público: ¿cuánto dejó de construirse dentro de Cuba para sostener una política exterior tan ambiciosa? No olvidemos que Cuba estaba saliendo de la “Zafra de los 10 millones” en 1970 y las penurias económicas de aquella desastrosa idea de Fildel.

La comparación con el presente vuelve más dura esa pregunta. Entre 2024 y 2026, Cuba enfrenta una contracción económica, apagones masivos, escasez de combustible y problemas alimentarios, como nunca. El apoyo diplomático contra el bloqueo se mantuvo en organismos internacionales, pero la ayuda material visible fue limitada. Argelia es uno de los pocos casos con apoyo material relevante, por sus exportaciones de crudo y gas. Angola, país donde Cuba concentró su mayor esfuerzo histórico, solo da su apoyo diplomático, pero sin una ayuda material proporcional. Namibia muestra gestos solidarios incipientes. Colombia y Bolivia sostienen apoyo político. Venezuela, que fue soporte material decisivo durante años, aparece en 2026 con un auxilio reducido o interrumpido. Nicaragua, lejos de aliviar la situación cubana, eliminó la exención de visado para cubanos. Mozambique, Etiopía, Guinea Bissau y Congo no muestran, una colaboración material relevante y visible.

Esa realidad no se puede afirmar que todos abandonaron a Cuba. Hay apoyos diplomáticos, memorias agradecidas y gestos simbólicos. Pero sí permite sostener una tesis más precisa: la reciprocidad material ha sido débil frente a la magnitud del sacrificio histórico. Muchos países que recibieron tropas, médicos, maestros, armas, asesoría o respaldo político no aparecen hoy como sostén efectivo de la sociedad cubana. La gratitud existe en discursos, aniversarios y comunicados. El problema es que la electricidad, el combustible, los alimentos y los medicamentos no llegan por medio de discursos. El hambre no se elimina con palabras.

Aquí se produce el mayor desajuste entre memoria y realidad. Cuba construyó una red de prestigio, pero no una red de auxilio suficiente. Ganó reconocimiento en sectores del Sur global, pero no garantías materiales para su población. Ganó una narrativa heroica, pero perdió vidas, recursos, capital humano y autonomía económica. La política internacionalista presentó el sacrificio como virtud nacional, pero pocas veces permitió discutir cuánto costaba esa virtud a quienes hacían colas, vivían con salarios insuficientes o veían partir a sus familiares hacia guerras y misiones decididas desde arriba. Nunca se consultó al pueblo, fue una decisión de Fidel y así debía cumplirse.

No se trata de negar el valor histórico de algunas acciones cubanas. La defensa inicial de Angola, el aporte a la independencia de Namibia, la cooperación médica y educativa en países africanos y latinoamericanos dejaron huellas reales. Tampoco se trata de convertir toda solidaridad en cálculo mercantil. La ayuda entre pueblos no siempre puede medirse con una factura. Pero una cosa es reconocer el valor de la solidaridad y otra muy distinta es aceptar que un Estado use durante décadas los recursos de su pueblo sin rendir cuentas claras sobre costos, pérdidas y beneficios.

La paradoja es severa. Cuba ayudó a sostener gobiernos, formar cuadros, educar niños, curar enfermos y ganar batallas fuera de sus fronteras. Hoy, buena parte de esos antiguos beneficiarios no tiene capacidad, voluntad o prioridad política para auxiliarla de manera proporcional. La historia dejó una deuda moral, pero la política internacional contemporánea se mueve por intereses, recursos y coyunturas. La memoria agradece; los mercados deciden. La retórica acompaña; los barcos con combustible no siempre llegan.

El internacionalismo cubano fue una de las políticas exteriores más activas del siglo XX en el Sur global. Tuvo gestos de valor, resultados concretos y costos profundos. El pueblo cubano pagó una parte alta de esa política con vidas, trabajo, privaciones y silencio. La crisis actual permite mirar hacia atrás con menos consignas y más preguntas. La más dura no es si Cuba fue solidaria. Lo fue. La pregunta es si el pueblo cubano fue consultado, informado y recompensado por una solidaridad que hoy, en su hora más difícil, regresa en forma de homenajes, votos diplomáticos y muy poca ayuda material.