Humanizar la Inteligencia Artificial. Orientaciones para un uso ético y transformador de la IA en la educación y la investigación en salud

-28- Humanizar la Inteligencia: Orientaciones para un uso ético y transformador de la IA en la educación y la investigación en salud evaluación de tecnologías en una institución. En IA, implica balancear innovación, ética, legalidad y partic- ipación. IA generativa Tipo de inteligencia artificial que puede crear nuevos contenidos —textos, imágenes, sonidos, simula- ciones— que no estaban previamente en su base de datos, a partir de modelos entrenados con grandes volúmenes de información. Integridad académica Compromiso con valores como la honestidad, la justicia, la responsabilidad y la transparencia en la produc- ción y uso del conocimiento. El uso indebido de IA puede representar una amenaza directa a este principio. Modelos de lenguaje de gran escala (LLM) Algoritmos entrenados con grandes cantidades de texto para procesar, comprender y generar lenguaje humano. Ejemplos incluyen GPT-4, Claude o Gemini. Son poderosos, pero también opacos y sensibles a sesgos. Personalización del aprendizaje Adaptación de los contenidos, métodos y tiempos educativos a las necesidades específicas de cada estudi- ante. La IA permite ampliar esta capacidad, aunque su implementación requiere criterios éticos y pedagógi- cos claros. Plagio automatizado Uso indebido de IA para generar textos que simulan ser producidos por una persona, sin atribuir correcta- mente las fuentes, comprometiendo la autoría original y la integridad académica. Sesgo algorítmico Tendencia sistemática de un sistema de IA a producir resultados inequitativos debido a los datos con los que fue entrenado, el diseño del algoritmo o su contexto de aplicación. Puede amplificar desigualdades sociales o académicas. Simulación clínica con IA Uso de sistemas inteligentes para recrear escenarios clínicos interactivos con respuesta automatizada según la decisión del estudiante. Potencia el aprendizaje situado, siempre que sea validada por profesionales ex- pertos. Trazabilidad Capacidad de seguir y documentar el uso de IA en una tarea determinada, incluyendo las decisiones toma- das, los datos utilizados y los resultados generados. Es clave para la rendición de cuentas y la transparencia institucional. Uso legítimo de IA Utilización de herramientas de inteligencia artificial en contextos académicos o científicos de manera ética, declarada, contextualizada y supervisada, respetando la autoría, la integridad y los marcos institucionales