En los últimos años, la conversación sobre inteligencia artificial y empleo ha estado dominada por una narrativa de sustitución: ¿Qué trabajos desaparecerán? ¿Cuántos empleos serán reemplazados por algoritmos? Esta pregunta, aunque importante, nos ha llevado a mirar el futuro del trabajo con una perspectiva reducida …

¿Cómo debemos entender el concepto de desarrollar Inteligencia Artificial para el bien común? Esta es una pregunta clave, que según la filósofa Diana Acosta Navas, abre dos dimensiones centrales: una filosófica y otra política …

En los últimos años, los modelos de lenguaje han transformado la manera en la que interactuamos con la información. Desde asistentes virtuales hasta sistemas de apoyo en la toma de decisiones, estas herramientas se han vuelto omnipresentes …

En los últimos años, los modelos de inteligencia artificial han demostrado un potencial increíble para transformar industrias, desde la salud hasta las finanzas. Sin embargo, también han expuesto un problema preocupante: el sesgo algorítmico.

Los modelos de aprendizaje automático se han convertido en herramientas esenciales para la toma de decisiones en sectores críticos como la salud, las políticas públicas y las finanzas. Sin embargo, su aplicación práctica enfrenta dos grandes desafíos: el sesgo de selección en los datos y la cuantificación adecuada de la incertidumbre.

Este blog es un resumen extendido del articulo Riascos, A. (2025).1 Desde el inicio de la llamada tercera ola de redes neuronales (Goodfellow et al., (2016)), en la primera década de este siglo, se ha generado una gran esperanza en las posibilidades de la inteligencia artificial para transformar todas las actividades humanas. Asimismo, se han levantado alertas sobre los riesgos que conlleva la introducción de esta nueva tecnología (Bengio et al., (2024)).