Cartografía de la IA

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Lo que los docentes deberían explicar sobre inteligencia artificial

Antoni Hernández-Fernández

El Mobile World Congress (MWC) de Barcelona 2025 se consolida, un año más, como el gran teatro neoliberal de la tecnología. Entre luces, presentaciones grandilocuentes y una retórica que oscila entre el optimismo desbordado y la promesa de revoluciones inminentes, el evento refleja fielmente la dinámica de la industria tecnológica global. Es una inyección económica para Barcelona, sin duda. Y una excusa para retirar a los pobres de las miradas de los ejecutivos, no vayan a soliviantarse. Porque, tras el deslumbrante escaparate de innovaciones, hay preguntas críticas que apenas encuentran espacio en los discursos oficiales o mediáticos.

Uno de los grandes ausentes en la narrativa del MWC es el impacto medioambiental de la inteligencia artificial (IA). Y eso que quizá la emergencia de alternativas en la IA generativa “algo más sostenibles” y de código abierto, como fue la irrupción a inicios de año de los nuevos modelos de DeepSeek,  podrían haber espoloneado a la industria tecnológica a replantearse su modelo extractivo y destructivo. No por interés moral o ético, sino por el desplome en bolsa de algunas compañías.

Kate Crawford ya lo denunció en su «Atlas of AI» (2021), donde desmitificó la supuesta inmaterialidad de la IA, revelando sus costes energéticos, sus implicaciones en la extracción de recursos y en las desigualdades sociales que perpetúa, con la explotación de personas de telón de fondo. En la misma línea, el Taller Estampa, recientemente galardonado con el Premio Ciutat de Barcelona de Cultura Digital, ha puesto sobre la mesa la necesidad de cartografiar la IA desde una perspectiva crítica en su proyecto «Cartografia de la IA Generativa».  Es sin duda un contrapunto esencial a las dinámicas globales del MWC. Porque estos enfoques son clave para comprender el desarrollo tecnológico, más allá del marketing empresarial, pero son también fundamentales para la docencia.

La pregunta es inevitable: ¿qué deberían estar enseñando realmente los docentes sobre IA en las aulas? A la luz de los principios de la Declaración de Barcelona sobre el uso adecuado de la IA (2017) y de las indicaciones de entidades como OEIAC (Observatorio de Ética en Inteligencia Artificial de Cataluña) o la UNESCO, la formación sobre IA no puede limitarse a la programación de algoritmos o al uso de herramientas de IA generativa en clase. Necesitamos una educación tecnológica crítica que sitúe la IA en su contexto político, social, ético y ambiental.

El MWC y la IA acrítica: la tecnología como espectáculo

El MWC representa el paradigma de una tecnología convertida en espectáculo, donde la IA se presenta como una fuerza inevitable del progreso. Es una IA mediática, empresarial. No se discute o se plantea, por ejemplo, que entrenar un modelo de IA generativa puede consumir la misma energía que 125 hogares en un año, ni que la minería de datos necesaria para estos sistemas requiere una infraestructura que agudiza la crisis climática y explota a las personas en países empobrecidos, esos que jamás saldrán del hoyo por culpa de unas deudas impuestas, mientras precisamente se explotan sus recursos minerales y energéticos. Sí, los mismos recursos que Trump quiere lograr de Ucrania para USA, a cambio de apoyo militar. No es casualidad. La IA no es solo código: es agua para refrigerar servidores, es litio y tierras raras extraídas en condiciones laborales precarias, es una concentración de poder en pocas manos. Es polarización: riqueza para unos pocos, pobreza para muchos.

El Taller Estampa ha puesto en evidencia estos costos invisibles en su «Cartografía de la IA Generativa». Echen un vistazo. La tienen en varias lenguas y es un proyecto abierto. Muestra cómo las infraestructuras digitales tienen geografías concretas y efectos tangibles en la economía, la ecología y la política.  En las personas. Algunos derroteros del mapa son tenebrosos.

En este contexto, la tarea de los docentes no puede ser solo la alfabetización tecnológica en un mero sentido técnico. Necesitamos también una educación crítica que permita a los estudiantes comprender cómo funciona socialmente la IA y qué intereses la impulsan. Aunque el móvil esté prohibido en los institutos, fuera lo van a usar. Debemos hacer que reflexionen sobre su uso, su abuso y, por desgracia, su potencial adicción. También sobre las consecuencias de todo para ellos mismos y para otras personas en el mundo. Y para ese mundo.

Ética y educación en IA

Desde la Declaración de Barcelona hasta los principios de la UNESCO, la necesidad de una IA ética no es solo un desiderátum abstracto, sino una necesidad pedagógica. Desde la célebre conferencia de Haifa de Mario Bunge (1974), se ha enfatizado la importancia de introducir la tecnoética en la educación. Se deben considerar los riesgos y responsabilidades del desarrollo algorítmico. No se trata solo de técnica, sino de una formación que capacite a los estudiantes para tomar decisiones informadas, y para exigir tecnologías más transparentes y creadores, científicos y usuarios más responsables. Entre los aspectos que deberían abordarse en el aula destacan:

1. El impacto medioambiental: entender la IA como parte de una economía extractiva no sólo de datos, sino de agua y energía.
2. Los sesgos algorítmicos: analizar cómo los datos de entrenamiento pueden perpetuar desigualdades de género, raza o clase.
3. Los derechos digitales: comprender qué implica el uso de IA en el capitalismo de vigilancia, la privacidad y la toma de decisiones automatizada.
4. La economía sociopolítica global de la IA: debatir quiénes se benefician de la IA, sus intereses y repercusiones sociales y en las guerras en el mundo, y cuáles son las alternativas sociales a los modelos hegemónicos.
5. La regulación y la ética aplicada: conocer las legislaciones emergentes, su impacto en el desarrollo tecnológico, y pensar la tecnología para combatir sus falsos mitos, que diría el filósofo Antonio Diéguez.

Por tanto, ante este complejo mapa global, es imprescindible una didáctica de la tecnología, dentro de la especificidad de cada materia o desde la acción tutorial, que fomente el pensamiento crítico y que ayude a los estudiantes a desarrollar una comprensión profunda de los impactos de la IA en la sociedad. Como ciudadanos del mundo es una problemática que no van a poder evitar.

Porque el MWC 2025 reafirma la necesidad de una educación que no solo celebre la innovación, sino que también cuestione sus implicaciones. La Cartografia de la IA Generativa del Taller Estampa y las advertencias premonitorias de Kate Crawford nos recuerdan que la tecnología no es neutral, ni autónoma, y que su desarrollo tiene costos que deben ser considerados y legislados. Los ciudadanos deberíamos tener capacidad para intervenir. Para los docentes, esto significa un reto y una responsabilidad: formar a sus alumnos para que sean capaces de comprender, cuestionar y moldear el futuro de la IA, como de otras tecnologías, desde una ética basada en el conocimiento crítico y en la justicia social.

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Fuente: educational EVIDENCE

Derechos: Creative Commons