¿Quién gobernará a quién? Las ciencias sociales frente al poder de la IA
La inteligencia artificial dejó de ser una tecnología del futuro. Ya participa en la toma de decisiones, produce textos, clasifica información, detecta patrones, formula hipótesis e interviene en la construcción del conocimiento. La pregunta decisiva ya no es cuánto avanzará, sino quién gobernará a quién.
El AI Index 2025 de Stanford mostró que el 78% de las organizaciones encuestadas utilizó IA en 2024, frente al 55% en 2023, mientras que su uso generativo en funciones empresariales pasó del 33% al 71%. La ciencia tampoco permanece al margen: entre 2013 y 2023, las publicaciones sobre IA aumentaron de unas 102.000 a más de 242.000.
Para las ciencias sociales, el desafío es especialmente profundo. La IA permite procesar grandes volúmenes de archivos, analizar información cuantitativa y cualitativa, identificar regularidades y conectar conocimientos disciplinares. Pero los algoritmos trabajan con datos históricamente producidos y atravesados por desigualdades. Entonces, si clasifican a las personas, predicen conductas o establecen asociaciones a partir de representaciones sesgadas, no solo procesan información, sino que también participan en la construcción de una lectura determinada de la sociedad.
Stanford reportó 233 incidentes relacionados con IA en 2024, 56,4% más que el año anterior. En América Latina y el Caribe, la Cepal informa que la región concentra el 14% de las visitas mundiales a soluciones de IA, aunque representa cerca del 11% de los usuarios globales de internet; sin embargo, participa con apenas el 1,56% del gasto mundial en IA. Chile, por su parte, lidera el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2025 con 70,5 puntos, aunque Cenia advierte sobre desafíos persistentes para una participación equitativa de las mujeres en la investigación y el desarrollo.
En este marco, rechazar la IA sería tan insuficiente como aceptarla sin condiciones. Una tercera vía es la colaboración crítica entre la inteligencia humana y la inteligencia artificial. Si bien estas herramientas pueden ampliar la capacidad para procesar información, identificar patrones y explorar nuevas preguntas, también pueden reproducir sesgos, reducir la diversidad de perspectivas y reforzar formas de conocimiento que requieren ser examinadas críticamente. El desafío, entonces, no es solo aprender a utilizar la IA, sino definir para qué, bajo qué criterios y con qué límites incorporarla a la producción de conocimiento.
Por ello, las ciencias sociales necesitan revisar sus lógicas de producción de conocimiento. Las sociedades marcadas por incertidumbres, contradicciones e interdependencias difícilmente pueden comprenderse desde disciplinas aisladas. La colaboración deberá ser doble: entre humanos e IA y entre disciplinas que dialoguen cada vez más con científicos de datos, ingenieros, especialistas en ética y con las propias comunidades.
Si bien la IA puede reconocer patrones, simular escenarios y establecer correlaciones, las ciencias sociales deben interpretar los significados, discutir sus consecuencias y plantear al juicio científico interrogantes históricos, culturales y políticos. Más datos no significan necesariamente una mayor comprensión.
Gobernar la IA requerirá transparencia, trazabilidad, protección de datos, auditoría de sesgos y supervisión humana. Pero, sobre todo, exigirá formar investigadores capaces de cuestionar aquello que una máquina presenta como plausible y verdadero. Es necesario gobernar la IA antes de que sus categorías, preguntas y formas de entender la sociedad terminen por gobernar las ciencias y las humanidades.