1.
Introducción
Esta investigación revisa el plan de estudios de las carreras de Estudios Políticos de las diecisiete universidades latinoamericanas mejor ubicadas en esta disciplina, del ranking QS World University cuya organización es “el proveedor líder mundial de servicios, análisis y conocimientos para el sector de la educación superior global” (Top Universities, 2024). Esta prestigiosa publicación es “la vigésima edición del QS World University Rankings, e incluye 1.500 instituciones en 104 ubicaciones y es la única clasificación de este tipo que enfatiza la empleabilidad y la sostenibilidad” (Top Universities, 2024). El propósito de este trabajo es identificar si estas carreras universitarias cuentan con cátedras sobre Inteligencia Artificial (IA) y/o temas afines, tomando en cuenta que esta tecnología provoca un cambio multidimensional y disruptivo que debe ser examinado detenidamente desde un enfoque político. Se trata de un objetivo politológico y crítico, inédito en la región y hasta donde conocemos en el mundo.
Es necesario considerar que los cambios tecnológicos que están en ciernes son de tal magnitud que en marzo de 2023, numerosos expertos en inteligencia artificial y altos ejecutivos de este campo, 1000 personas incluido “Elon Musk, el cofundador de Apple Steve Wozniak y el director ejecutivo de la firma Stability AI Emad Mostaque, además de investigadores de la firma DeepMind” (BBC, 2023), firmaron una carta que fue noticia a nivel mundial solicitando “una pausa de seis meses en el entrenamiento de los poderosos sistemas de inteligencia artificial, argumentando que se trata de una potencial amenaza para la humanidad” (BBC, 2023). Sostienen que hay una carrera sin control para “implementar mentes digitales cada vez más poderosas que nadie ni siquiera sus creadores pueden comprender, predecir o controlar” (BBC, 2023). Y se preguntan: “¿Deberíamos desarrollar mentes no humanas que eventualmente podrían superarnos en número, ser más inteligentes, dejarnos obsoletos y reemplazarnos?” (BBC, 2023).
Empresas como Apple, Meta, Google, Microsoft, Netflix y Amazon, o las de origen chino como Baidu, Alibaba, Didi y Tencent, son portadoras de un cambio de paradigma en el sistema capitalista global. Son parte de un selecto club de gigantes que protagonizan un rápido y potente “proceso de acumulación de poder político, económico, cultural y logístico para erigirse en los creadores de un inédito ‘modelo industrial-civilizatorio’ (...)” (Giraldi, 2019). Harari ha planteado que la IA está desplazando el poder “por primera vez en la historia”; en sus palabras “hemos inventado algo que nos quita poder. Y está sucediendo tan rápido que la mayoría de la gente ni siquiera entiende lo que está pasando” (...) (INFOBAE Mundo, 2023). “Se trata de una amenaza especialmente grave para las democracias más que para los regímenes autoritarios porque las democracias dependen de la conversación pública” (INFOBAE Mundo, 2023). Hoy pocas organizaciones concentran un enorme poder global de carácter técnico, informático y estadístico. Pero ¿con qué legitimidad? se pregunta Harari y agrega: “Con todo el debido respeto a Elon Musk y Zuckerberg, o a los otros jefes de las grandes empresas tecnológicas, no son elegidos por nadie, no representan a nadie, excepto a sus accionistas y no hay razón para confiar en ellos” (INFOBAE Mundo, 2023).
En este orden de ideas, la hipótesis de trabajo desarrollada en esta investigación cualitativa, plantea que en las carreras de Estudios Políticos de las universidades elegidas no se hallarán asignaturas relacionadas con IA, ni con los cambios tecnológicos disruptivos del siglo XXI, lo cual, a nuestro juicio, evidencia una desconexión de la disciplina regional con la política contemporánea y con los problemas más acuciantes del mundo actual.
Ciertamente, los avances tecnológicos que estamos presenciando alteran la manera en que vivimos, y prácticamente todo campo social y político. No entenderlo así significa desconocer el poder transformador de la Cuarta Revolución Industrial, que, según Klaus Schwab, Fundador del Foro Económico Mundial, cambiará incluso “nuestra identidad y todos los aspectos asociados con ella: nuestro sentido de privacidad, nuestras nociones de propiedad, nuestros patrones de consumo, el tiempo que dedicamos al trabajo y al ocio, y al cómo desarrollamos nuestras carreras, cultivamos nuestras habilidades, conocemos gente, y cultivamos las relaciones” (Schwab, 2020, p. 9). Las instituciones políticas de la democracia liberal evolucionaron al tiempo que la Segunda Revolución Industrial, de manera lineal y mecanicista, pero ese mundo no existe más, los legisladores y reguladores hoy enfrentan “desafíos a un grado sin precedentes y, en su mayor parte, están demostrando ser incapaces de afrontarlo” (Shchwab, 2020, p. 8).
Este artículo está dividido en seis acápites. En el que sigue, II, se traza la estrategia metodológica empleada para conseguir los objetivos propuestos. Luego, se describe la ciencia política y sus tradicionales temas de estudio. En el acápite IV se describe la IA y sus implicaciones de orden político y social. En el siguiente acápite, V, se hace un análisis de los datos empíricos obtenidos a la luz de la teoría elegida, lo cual permite poner a prueba la hipótesis de trabajo y desarrollar las conclusiones pertinentes, que se encuentran en el acápite VI.
2.
Método
Una hipótesis es “una conjetura razonada acerca de lo que el investigador espera encontrar en un conjunto particular de pruebas empíricas” (Ragin, 2007, 45). En ese caso, planteamos que en las carreras de Estudios Políticos de las universidades elegidas no se hallarán asignaturas relacionadas a IA ni a los cambios tecnológicos disruptivos del siglo XXI, lo cual, a nuestro juicio, evidencia una desconexión de la disciplina regional con la política contemporánea y con los problemas más acuciantes del mundo actual. Esta conjetura se pone a prueba haciéndola dialogar con los datos de carácter empírico recogidos (los planes de estudio de las carreras seleccionadas y entrevistas a tres politólogos sudamericanos destacados). De esta forma se relaciona la información empírica obtenida con el marco conceptual elaborado (teoría y datos claves sobre IA y otras tecnologías disruptivas afines) (Ragin, 2007).
La estrategia de investigación planteada es cualitativa, ya que enfatiza el conocimiento en profundidad al seleccionar casos estratégicamente y estudiarlos a la luz de una serie de “conceptos guía”, lo cual resulta apropiado para algunos de los fines claves de la investigación social, principalmente: 1) “dar voz” (escuchar y transmitir las ideas de los grupos marginados de la sociedad), 2) “interpretar la importancia histórica o cultural” (comprender profundamente los fenómenos históricos y culturales relevantes) y 3) “hacer progresar la teoría” (desarrollar nuevas ideas teóricas, el propósito principal de este trabajo académico) (Ragin, 2007, 147). Asimismo, planteamos un estudio de caso, entendido como “un fenómeno (o unidad) espacialmente delimitado, observado en un solo punto del tiempo o a través de un determinado periodo de tiempo” (Gerring, citado por Giménez, 2012, p. 44). También puede ser entendido como “un fenómeno o evento social relativamente unificado y delimitado, que se da en la experiencia histórica concreta y cuyo sentido se constituye en función de una teoría o una categoría analítica” (Yin, citado por Giménez, 2012, p. 44). Es decir, las carreras de las universidades elegidas conforman un estudio de caso, que no necesariamente refleja la realidad de las carreras de estudios políticos de la región y, menos aún, de otras regiones (no se trabaja con una muestra estadísticamente representativa, dado que no se trata de un estudio cuantitativo).
3.
Resultados
Los Estudios Políticos se constituyen no únicamente “desde la sociología y la ciencia política, sino también a partir de la historia, la economía y el derecho principalmente” (Buitrago, 1998, p. 54). Es decir, tienen una orientación más amplia que la ciencia política e incluyen materias afines (por ejemplo, filosofía política, administración pública, gobernanza, economía política, comunicación política, relaciones internacionales, prospectiva, etc.), pero no hay una definición taxativa de este enfoque académico o campo de estudio. Pese a la tendencia global de impulsar las especializaciones y superespecializaciones, persisten algunas posiciones epistemológicas que defienden la interdisciplinariedad a la hora de estudiar lo político. Incluso, alrededor de los años 2000, se observó, en algunos centros académicos latinoamericanos, una revalorización de esta actitud académica abarcadora ante lo político (Buitrago, 1998).
Es notoria la tensión que existe entre los académicos que se inclinan por estudiar la política desde un espectro amplio (interdisciplinario) y los que prefieren hacerlo principalmente desde la ciencia política. Por ejemplo, Tanaka (2005, 222), que está en el segundo grupo, plantea que, al menos en Perú, tradicionalmente hubo una excesiva politización que tuvo lugar desde las posiciones ideológicas de izquierda, en la que los estudiosos de la política se veían “más como ideólogos que como académicos, y que trajo también consigo un peso desmedido de corrientes de análisis sociologistas y estructuralistas, que menospreciaron el estudio de la política como campo autónomo de análisis” (Tanaka, 2005, p. 227). Pero en los noventa se da un giro hacia la profesionalización en el país andino, “tomando en serio criterios académicos y científicos” (Tanaka, 2005, p. 227), acabando con la idea del “intelectual comprometido” (Tanaka, 2005, p.227) y acercando a los estudiantes a la ciencia política anglosajona, que da gran importancia a la investigación empírica, “distinta al ensayismo político, la sociología política, la filosofía política, el derecho constitucional, y otras disciplinas afines. Esto ha permitido la aparición y desarrollo de estudios propiamente politológicos, en diálogo con investigadores del extranjero” (Tanaka, 2005, p. 227).
Esta es una visión compartida por Mejía, Freidenberg y Pachano (2005, p. 148), quienes sostienen que en el Ecuador los trabajos académicos eran “de naturaleza subjetiva y especulativa. Con ello se ha atentado contra la primera condición de validez de la investigación científica, que establece que ésta sea objeto de verificación empírica”. Por otro lado, en Colombia, el estudio de la política como disciplina independiente, empezó en 1968 en el Departamento de Ciencia Política de la Universidad de los Andes, donde se desarrolló el único pénsum politológico por cerca de veinte años, para formar la primera generación de profesionales de este campo, sin injerencia del Estado, de los partidos políticos ni de la Iglesia Católica. Y se optó por el modelo norteamericano, con varios docentes formados en universidades estadounidenses. Ya que en esta institución académica no existía una Facultad de Derecho, su plan de estudios tuvo desde el inicio un perfil substancialmente politológico, distanciado del derecho y las humanidades. De este modo, “los primeros proyectos de investigación realizados por el departamento pueden calificarse, con unas pocas excepciones, como mainstream” (Bejarano y Wills, 2005, p.113).
Sin embargo, no es sencillo datar categóricamente el inicio de la ciencia política en la academia occidental. Hallamos académicos que plantean que el método científico es el requisito esencial para que el estudio de una materia alcance el estatus de ciencia; y son significativas algunas cuestiones que le dan contenido, como la formación de una comunidad científica y el afianzamiento de una serie de prácticas profesionales propias, lo que en el caso de la ciencia política tuvo lugar en Europa y, con mayor fuerza, en Estados Unidos, a finales del siglo XIX (en plena modernidad). También hay quienes tienen un enfoque más amplio y proponen que el origen de la ciencia política está en las mismas bases del pensamiento occidental: la filosofía de la polis griega, las obras de pensadores clásicos como Platón y Aristóteles, así, colocan la riqueza de las ideas sobre la rigurosidad del método.
En general, la ciencia procura explicar, predecir y hacer generalizaciones (si es posible, leyes). Los positivistas sostienen que “es posible conocer el mundo mediante la experiencia y la observación” (Stocker, 1997, p. 25). El conocimiento se produce empleando métodos que han probado sistemáticamente alcanzar resultados confiables en un campo determinado del saber. “El núcleo del método científico se refiere a la formulación y la comprobación de hipótesis” (Ragin, 2007, p. 45), la metodología (cualitativa) que empleamos en este artículo. En particular, las ciencias sociales estudian el comportamiento humano como grupo, esto es, lo “social (sociología), en el seno de su cultura (antropología), con relación a los recursos de su subsistencia (economía) y en relación con el poder y la organización jerárquica de decisión colectiva de una sociedad (ciencia política)” (Bulcourf y Cruz, 2004). De esta manera, se busca dar cuenta de la “dimensión colectiva e histórica (…) de los actos” (Bulcourf y Cruz, 2004), a menudo recurriendo a autores clásicos como Adam Smith, Karl Marx, Émile Durkheim, Max Weber, etc. Ciertamente, el objeto de estudio es complejo, a saber, personas que conforman un grupo, pero quizás lo más problemático es quienes los estudian: otros individuos con una carga única y personal imposible de suprimir, lo que reduce (si no elimina) la imparcialidad y pureza que requiere la “ciencia dura” en la tradición occidental (Schuster, citado por Bulcourf y Cruz, 2004).
Actualmente, la ciencia política cuenta con una tradición académica consolidada (Mackenzie, citado por Stocker, 1997, p.15). El conocimiento es público y discutible, se procura emplear conceptos claros y persuadir con datos y argumentos lógicos. La teoría normativa (praxis y moral) y el institucionalismo (reglas, procedimientos y organizaciones que han de respetarse para cuidar el orden liberal) son la base de la disciplina. Y hay algunos hitos; por ejemplo, la Asociación Americana de Ciencia Política, fundada al inicio del siglo XX, que publica, en 1906, la revista American Political Science, formado por un grupo de 1300 miembros y colegas en 1910. En Gran Bretaña, a partir de los años cincuenta, las clásicas aproximaciones institucionalistas que estudiaban el parlamento y la administración pública tuvieron que abrirse para incorporar al análisis “las elecciones, los partidos políticos de masas y los grupos de presión” (Stocker, 1997, p. 16). En esos años, la ciencia política ya empleaba varias técnicas empíricas como “cuestionarios, entrevistas, muestreos, regresiones, análisis factoriales, modelos racionales, etcétera” (Bulcourf y Cruz, 2004, p.25). Así, la teoría social debe poseer una carga empírica considerable porque las ideas (solas) no son suficientes (Ragin, 2007). Más tarde, ganaron terreno la elección racional y la teoría conductista. Se ha dicho que el marxismo -que ha tenido un impacto considerable en la disciplina- no es uno de sus enfoques porque (entre otras razones) Marx no otorga autonomía a la política, en tanto plantea que esta está condicionada por factores de índole histórico-económico (Stocker, 1997). En las últimas décadas, el feminismo y el análisis del discurso hicieron que el afán de abrir el espectro de la disciplina llegue aún más lejos, ya que la política y el poder no tienen que ver únicamente con el Estado (Stocker, 1997).
La palabra “política” tuvo lugar por primera vez en Grecia (la polis, ciudad-Estado), cúspide de la civilización occidental antiguamente, donde la vida política de los ciudadanos era total (sin separación clara de los ámbitos públicos y privados). Entonces, Aristóteles planteó que el estudio de la política estaba en la cima de la jerarquía científica, ya que su objeto de estudio tocaba todo campo social y regulaba todas las acciones humanas (Gamboa, 1999 p.4). Roma, después, dejó como gran legado el derecho y el sistema de gobierno republicano. En un tercer momento, en la Edad Media, la religión pasa a ser el centro de la cultura y del poder, eliminando (incluso con mucha violencia) otras formas de entender el mundo, al tacharlas de herejía. En un cuarto momento, el Renacimiento doblega considerablemente las cuestiones teológicas, y Maquiavelo separa la política de la religión, al señalar (en El Príncipe) que esta no está supeditada a la moral de la época, y surge de nuevo la palabra política, esta vez con un carácter propio y renovado (Bulcourf y Cruz, 2004). Además, Maquiavelo fue pionero al plantear su positivismo a través de algunas ideas; por ejemplo, al escribir la frase “Me ha parecido conveniente atenerme a la verdad de hecho de la cosa y no a lo que de ella se ha imaginado. Porque muchos se han imaginado repúblicas y principados que nunca se han visto ni conocido como si existiesen realmente”. (Maquiavelo, citado por Bulcourf y Cruz, 2004, p.6).
La ciencia política que hoy se estudia es, principalmente, una creación angloamericana. Ambos países -Gran Bretaña y Estados Unidos- mantienen una tradición pragmática que otorga gran importancia al saber práctico y productivo, de carácter empírico y utilitario (Gamboa, 1999). En Estados Unidos, en particular, hay una actitud cultural que fomenta el realismo, el pragmatismo y la certeza que la ciencia resuelve los problemas de distinto índole que enfrentamos (Gamboa, 1999, p. 21). Efectivamente, la disciplina “se funda en los Estados Unidos (y se) refunda en Europa”; entre la Primera y Segunda Guerra toma forma y queda marcada por los totalitarismos europeos, en tanto el flujo de científicos sociales europeos que llegaron a Estados Unidos, principalmente de origen alemán, le dio fuerza. Entonces Norteamérica se constituye como centro de la ciencia política a nivel global. Una vez que termina la Segunda Guerra Mundial, se democratiza Europa y se reanuda el trabajo académico en aquella región de Eurasia (Nohlen, 2013).
Los británicos no se han sentido del todo cómodos al emplear el término “ciencia política” para nombrar la disciplina, por la falta de precisión y objetividad de la materia, en relación con las ciencias naturales, entonces prefieren hablar de “gobierno”, “política”, “teoría e instituciones políticas” y “política y relaciones internacionales”; así, “El Reino Unido tiene una Political Studies Association (…) y no una American Political Science Association” (Stocker, 1997, p. 15). Pues bien, para la International Political Science Association, los temas centrales de la ciencia política son: 1. Teoría política: a) Teoría política; b) Historia de las ideas. 2. Instituciones políticas: a) Constitución; b) Gobierno central; c) Gobierno regional y local; d) Administración pública; e) Funciones sociales y económicas del gobierno; f) Instituciones políticas comparadas. 3. Partidos, Grupos y Opinión pública: a) Partidos políticos; b) Grupos y asociaciones; c) Participación del ciudadano en el gobierno y la administración; d) Opinión pública. 4. Relaciones internacionales: a) Política internacional; b) Política y organización internacional; c) Derecho internacional (Political Science Association, citados por Gamboa, 2020, p.38). En cuanto a los métodos de la disciplina, fundamentalmente hallamos tres: cualitativo, cuantitativo y comparado (Stocker, 1997).
Inteligencia Artificial
El avance de la inteligencia artificial (IA), en las últimas décadas, ha significado una revolución en el desarrollo tecnológico y ha generado un profundo impacto en diversos ámbitos sociales. De ahí que, en el debate público, se esté discutiendo activamente el rol de esta tecnología y las profundas transformaciones que conlleva. En el campo educativo, la IA se aborda como una herramienta prometedora para mejorar el aprendizaje y la enseñanza en todos los niveles de escolarización. Mientras que, desde lo político, se van abriendo vetas de análisis sobre su utilidad para mejorar la gobernanza, así como la importancia de la regulación y los problemas del sesgo algorítmico, entre otros. En este apartado, se explora el concepto de IA, a su vez, se hará un rápido repaso por su evolución histórica, y su relación con la política y la educación.
Para empezar, la inteligencia artificial (IA) “es un sistema de procesamiento de información no biológico, capaz de adaptarse a su entorno en condiciones de escaso conocimiento y recursos. Funcionalmente, la IA es un conjunto de técnicas para calcular la probabilidad de que ocurra un resultado. Por lo tanto, “la IA es esencialmente una tecnología que realiza predicciones probabilísticas” (Kiggins, 2021, p.8). Los orígenes de la IA se pueden rastrear hasta mediados del siglo pasado, cuando el famoso Alan Turing (Kiggins, 2021) planteaba que quizás, algún día, las computadoras podrían pensar y que incluso podríamos evaluar, a través del juego de la imitación, si la máquina es “inteligente”. Autores como Cave y Dihal remontan la IA hasta los tiempos de la Grecia Clásica, específicamente en la Ilíada de Homero, pues en dicha epopeya, Hefesto, el dios de la metalurgia, construye a Talos, un gigante diseñado para defender Creta, es decir, una especie de robot asesino (2018).
En 1956, ya se puede identificar el uso de la expresión “inteligencia artificial”, durante la Conferencia sobre Inteligencia Artificial en el Dartmouth College, en New Hampshire. En los años siguientes, se desarrollaron dos familias de modelos de la IA. La primera, denominada sistemas expertos, que a partir de conocimiento experto proporcionaba asistencia para diversas tareas, como la medicina, la minería, etc. Gracias a que las computadoras se volvían más rápidas y baratas, floreció la segunda línea de desarrollo, que son los modelos basados en el funcionamiento cerebral y neuronal, los cuales diseñan redes neuronales artificiales capaces de “aprender” a partir de ejemplos de entrenamiento. Esta línea ha logrado que grandes redes neuronales artificiales alcancen aprendizajes automáticos a partir del entrenamiento con volúmenes masivos de datos disponibles en internet. En concreto, la red generaliza a partir de esta información, luego logra clasificar una imagen o cualquier otro dato que se le presente. Por lo tanto, “el nuevo auge de la IA se basa en tres desarrollos que coincidieron y que están profundamente conectados: la disponibilidad de grandes conjuntos de datos, el rápido avance de la maquinaria computacional y la potencia de procesamiento, y la invención de algoritmos de autoaprendizaje basados en redes neuronales artificiales -”aprendizaje profundo”- (Sloane, 2022, p. 6).
Cabe resaltar que el debate en torno a la IA se ha perfilado como un asunto estrictamente técnico, pues se infiere que la tecnología siempre es neutral y apolítica. De hecho, es posible afirmar que la IA es un asunto absolutamente político (Coeckelbergh, 2022, p. 5), pues se debe reconocer que su desarrollo, implementación y regulación tienen implicaciones significativas en la sociedad y en la política. Por lo cual, se evidencia un creciente interés en investigar temas vinculados con la política pública, la política y la gobernanza (Malmborg, 2023; Justo- Hanani, 2022; Ulnicane et al., 2021). No obstante, se debe resaltar que desde la ciencia política no se le ha prestado la suficiente atención al tema (Ulnicane, I. and Erkkilä, T. 2023).
Más allá de los usos positivos que se puedan plantear para la implementación de IA y los beneficios para la gobernanza como mejores análisis, diseños más rápido de políticas, costos más bajos, la automatización de acciones repetitivas de la burocracia, o precisión en los resultados, etc. (Filgueiras, 2021), es necesario señalar que lo que se encuentra mayoritariamente en la literatura disponible son investigaciones conceptuales (Straub, 2023), no obstante, se requiere de más investigación empírica sobre las consecuencias del uso de la IA para la gobernanza pública. Una de las preocupaciones más importantes en la aplicación de IA en política pública es el sesgo algorítmico, ya que cuando se le deja tomar decisiones con implicaciones para los ciudadanos y el desarrollo social, los algoritmos pueden reforzar sesgos sociales reproduciendo y reforzando exclusiones (Noble, 2018; Benjamin, 2019), de ahí que uno de los grandes desafíos sea la transparencia algorítmica, superando la caja negra que representan. Con dicha transparencia, sería posible saber cómo estos sistemas toman decisiones y, por lo tanto, los diseñadores podrían neutralizar los sesgos potenciales (Diakopoulos, 2016).
Otra preocupación creciente en la literatura disponible es el uso de la IA en campañas políticas y sus implicaciones. Ejemplos de esto, es el uso que hizo Donald Trump de estas tecnologías en la campaña de 2016 o el referendum del Brexit en Inglaterra. Sobre todo, se destaca la crítica vinculada a las prácticas poco éticas del uso de dichas herramientas y el desafío de garantizar elecciones justas y libres (Kane, 2019). Otro tema recurrente es cómo regular a las grandes corporaciones tecnológicas, específicamente en lo referente al monopolio que han construido y a la recopilación y uso de los datos de los usuarios. En ese sentido, son ilustrativos los ejemplos de multas que ha recibido Google, por parte de la Comisión Europea. Lo que se destaca es la importancia del rol de las instituciones transnacionales para lograr dichas regulaciones para las empresas tecnológicas, que no solo atentan contra la privacidad o las leyes antimonopolios, sino que también deben ser controladas por la difusión de contenido extremista, noticias falsas y material que alienta crímenes de odio y la desinformación (Sloane, 2022)
Finalmente, en el ámbito educativo, en general, se encuentran investigaciones sobre la aplicación de la IA para personalizar la educación, asesoramiento académico, hacer evaluaciones, generar predicciones, y generar sistemas tutoriales inteligentes (ITS) Zawacki-Richter et al. (2019). Otros autores como Song y Wang (2020) establecieron una periodización de la IA, y señalaron que en una primera etapa (2000-2004) se encuentra la creación de robots inteligentes, la programación y la realidad virtual. En una segunda etapa (2005-2009), podemos encontrar las tutorías personalizadas y la computación educativa. En la tercera etapa (2010-2014), hubo un desarrollo de las redes neuronales profundas para identificar imágenes, patrones, etc. En la última etapa (2014-2018), se halla la IA en educación y se aplica a la personalización de la educación, el aprendizaje en línea y la minería de datos.
También, se encuentran análisis sobre los desafíos éticos de la IA en educación. Así, Zouhaier y Villarejo Carballido plantean preocupaciones éticas como la amenaza que constituyen los algoritmos sesgados y su implicación en los procesos de selección de estudiantes, o el potencial desplazamiento de los docentes por sistemas de IA, o las implicaciones de la IA en la toma de decisiones en entornos escolares (2023). Agun y Greenhow, en esa misma línea, reiteran las preocupaciones éticas vinculadas con los sesgos de los algoritmos y su consecuente discriminación, y añaden problemas relativos a la privacidad, ya que muchas personas dan su consentimiento sin saber o considerar el alcance de la información (metadatos) que están compartiendo (2022). En sus palabras:
Una preocupación ética en torno al uso de la IA en la educación K-12 es la vigilancia o los sistemas de seguimiento que recopilan información detallada sobre las acciones y preferencias de los estudiantes y profesores. A través de algoritmos y modelos de aprendizaje automático, los sistemas de seguimiento de IA no solo requieren el monitoreo de actividades, sino que también determinan las preferencias y acciones futuras de sus usuarios. (2022, p. 31)
lo cual socava la autonomía y la agencia de los individuos, perpetuando posibles discriminaciones o exclusiones sociales.
En la literatura disponible no se encuentran trabajos que superen el enfoque instrumental de la IA, es decir, investigaciones en las cuales se aborde la necesidad de incorporar este tema, tal vez como una asignatura específica, en las mallas académicas que no sean parte del área de ingeniería. Esto es preocupante, considerando el protagonismo que está tomando esta tecnología en la actualidad, y las implicaciones que se han señalado. Por lo cual, las ciencias sociales y la política están llamadas a comprender más y mejor sobre este tema.
4.
Discusión y análisis de los datos empíricos recogidos
La hipótesis de trabajo desarrollada se cumple casi totalmente, es decir, encontramos solamente pocas asignaturas sobre IA y temas afines en las mallas curriculares de las carreras de Estudios Políticos de las universidades latinoamericanas mejor ubicadas en este campo, tomando como base de datos el ranking QS World University. Se trata de la Facultad de Derecho, Economía y Relaciones Internacionales que ofrece la Carrera: “Licenciatura en Gobierno y Transformación Pública” (https://tec.mx/es/derecho-economia-y-relaciones-internacionales/licenciado-en-gobierno-y-transformacion-publica), que incluye las materias de “Políticas tecnológicas para el desarrollo” , “Emprendimiento y tecnología para la transformación de México” , “Economía política del cambio tecnológico y el desarrollo” y “Gobierno, sector privado, tecnología y nuevos mercados”. Adicionalmente, hallamos otra carrera que ofrece una materia (optativa) referente a tecnología esto es, Licenciatura en Ciencia Política, perteneciente a la Pontificia Universidad Católica de Chile (https://admision.uc.cl/carreras/ciencia-politica/) que ofrece la materia de Ciencia y Tecnología. Este hallazgo empírico pone sobre la mesa la desconexión que existe entre la disciplina y los problemas contemporáneos, en particular, con el crecimiento desorbitado de la tecnología actual, en un mundo vertiginoso, líquido (Bauman, 2002) y ligero (Lipovetsky, 2016) de “no-cosas” (Han, 2022) e “infocracia” (Han 2022), caracterizado por cambios disruptivos e inesperados en múltiples ámbitos, como el ambiental, científico, comunicacional, político, geopolítico, económico, comercial, etc.
Tabla 1.
Datos de las 17 mejores universidades en América Latina según el Ranking QS en el campo de la Política
Nota: Adaptado en base a las mallas curriculares publicadas en las páginas web de cada centro educativo consultado y que consta en el cuadro.
Gráfico 1.
Estudio de Inteligencia artificial programas de estudios políticos en universidades latinoamericanas
Nota: Comparación del porcentaje de las mejores universidades, según el ranking QS en el área de política en su estudio de inteligencia artificial
Desde nuestra perspectiva, las ciencias sociales y, en particular, los estudios políticos, abordan, con cierta dificultad, los problemas sociales del siglo XXI, marcado por la Cuarta Revolución Industrial, que implica acelerados avances en el campo de la IA, biotecnología, computación cuántica, realidad virtual, vigilancia algorítmica, big data, robótica, transhumanismo, posthumanismo, etc. Ciertamente, los grandes temas políticos de los siglos XIX y XX siguen vigentes, como el autoritarismo, pluralismo, paz y conflictos, hegemonía, desigualdad, subdesarrollo, populismo, militarismo, globalización, etcétera; no obstante, nuestro tiempo trae retos de otra índole, que deben ser asumidos científicamente, temas que probablemente no conectan plenamente con los autores clásicos que hallamos en una biblioteca de ciencias sociales, como Durkheim, Marx, Weber, Smith, Keynes, Lévi-Strauss, Gramsci, Arendt, Dahl, Nye, Sartori, Bobbio, etc. En este sentido, consideramos que se requiere de un esfuerzo interdisciplinario de actualización que promueva el pensamiento prospectivo (que identifique y comprenda las tendencias actuales y del futuro), lo cual es un arduo desafío, tomando en cuenta el dinamismo actual.
Desde hace algunos años, la comunidad académica internacional muestra preocupación por el desarrollo desregulado de las tecnologías disruptivas. Por ejemplo, Byung-Chul Han (2022) ha planteado que el big data y la IA influyen inconscientemente en nuestro comportamiento. En sus palabras, el “régimen de la información”, la “psicopolítica de los datos”, intervienen “en nuestro comportamiento sin que seamos conscientes de ello”. Mientras más datos proporcionemos a los sistemas informáticos, cuanto más interactuemos, más poderosa es la vigilancia. El teléfono inteligente es una poderosa herramienta de sujeción y manipulación, pero al usarlo no nos sentimos vigilados, al contrario, nos sentimos libres. “De forma paradójica, es precisamente la sensación de libertad la que asegura la dominación. En este sentido, el régimen de la información difiere en gran medida del régimen de la disciplina” (Han, 2022, p. 9). Para Ramonet (2016), expertos del campo de la informática y estadística utilizan algoritmos que procesan milimétricamente nuestra información, incluso nos siguen con satélites y drones. “En la era de Internet, la vigilancia se ha vuelto omnipresente y totalmente inmaterial, imperceptible, indetectable, invisible. Además, ya es, técnicamente, de una excesiva sencillez” (Ramonet, 2016, p. 13).
Cada día se transfieren cantidades colosales de nuestros datos, los cuales son usados por las empresas tecnológicas, sin que exista una transparencia real de dichos usos. Ya no se necesita hacer “encuestas personales sobre, por ejemplo, preferencias de consumo o gasto en general. Somos los propios individuos quienes aportamos esa información de manera masiva. Nuestro comportamiento es monitorizado cada vez que nos aproximamos a un aparato conectado a internet” (Baños, 2020, p. 122). Cruzamos el umbral del hiperconocimiento, es posible conocer hasta los datos más personales y privados de la gente. “Nunca antes el poder —ostensible, fáctico, oficial, nominal, social, político o económico— había dispuesto de tanta información sobre los ciudadanos” (Baños, 2020, p.119). Ingresamos al terreno de un poder prácticamente absoluto: la dictadura de los datos transferidos voluntariamente. “Qué pensamos ya no es un secreto inescrutable. Los algoritmos lo descifran. Lo saben todo sobre nosotros. Nada escapa al nuevo ojo digital” (Baños, 2020, p. 119).
Geoffrey Hinton, profesor de la Universidad de Toronto, exfuncionario de Google “el padrino de la IA”, plantea que esta tecnología implica inéditos cambios sociales; por ejemplo, la posibilidad de perder una gran cantidad de empleos en poco tiempo, lo que ciertamente atañe a los líderes políticos, en sus palabras: “Este tema compete al sistema político. Que las máquinas puedan hacer cosas como dispensar dinero en un banco es intrínsecamente más eficaz, así que intrínsecamente debería ser bueno para la gente. Y lo que queremos es que sea mejor para toda la gente y no solo para unos pocos. Eso es un asunto político y los políticos deben resolverlo” (Tagarro, 2023). Para él, la alternativa que tenemos para atenuar estos problemas es la renta universal. “La solución es cambiar el sistema político de forma que cuando se crea más riqueza, porque las máquinas son más eficaces, esa riqueza se reparta” (Tagarro, 2023). Pero, dice Hinton (2003), “no creo que acabemos gobernados por Silicon Valley. Siempre necesitaremos líderes políticos” (Tagarro, 2023). Y agrega: “Si estudias redes neuronales, seguro que encuentras un trabajo ahora mismo. Pero si quieres cambiar el mundo, estudia ciencias sociales” (Tagarro, 2023).
Asimismo, la Comisión de Oxford sobre IA y Buen Gobierno (2021) sostiene que los políticos deben promover un diálogo internacional, hace falta “colaboración e intercambio”, pero China, líder en este campo, permanece desconectada con otros países y hermética. A estas ideas se debe añadir el enorme consumo energético de la IA. Los técnicos de Shneider Electric plantean que esta tecnología consume hoy cerca de 4.3 GW de energía a nivel mundial, “cifra equivale a la cantidad de energía consumida por algunos países pequeños, siendo drástica la necesidad de acción” (Cherre, 2023).
Por otra parte, el Secretario General de la ONU, Guterres, ha planteado que la IA podría incrementar la efectividad de “los gobiernos, la sociedad civil y las Naciones Unidas, desde la predicción y la respuesta a las crisis (ambiental), hasta el despliegue de servicios públicos de salud y educación” (United Nations, 2023). Expertos del FMI sostienen que “la IA puede marcar el comienzo de una forma de democracia más inclusiva, participativa y deliberativa” (Landemore, 2023). De esta manera, es necesario desarrollar “herramientas de IA para acrecentar de forma segura el potencial de participación y deliberación de nuestros gobiernos” (Landemore, 2023). Analistas de la CEPAL plantean que la IA puede fortalecer los modelos de desarrollo, haciéndolos “más productivos, inclusivos y sostenibles, pero, para aprovechar sus oportunidades y minimizar sus potenciales amenazas, se requiere reflexión, visión estratégica, regulación y coordinación regional y multilateral” (CEPAL, 2023).
Pero ¿cómo responde la democracia representativa frente a las amenazas sociales que provoca la “industria 4.0”? Lentamente, ya que el esquema institucional liberal (que divide el poder político) reduce deliberadamente la rapidez de los procedimientos estatales para dar cierta autonomía al ciudadano. Como se conoce, el liberalismo se caracteriza por la presencia de “mecanismos a la vez internos, numerosos, complejos, pero cuya función -en este aspecto, si se quiere, marca la diferencia con respecto a la razón de Estado- no consiste tanto en asegurar un aumento de la fuerza, la riqueza y el poder del Estado, [el] crecimiento indefinido del Estado, como en limitar desde adentro el ejercicio del poder” (Foucault, 2007, p. 43), esto es, un “gobierno frugal” (Foucault, 2007, p. 44).
Por otro lado, ¿cómo frenar el desarrollo de la IA en un sistema internacional anárquico, sin autoridad centralizada, donde cada país busca imponerse e incrementar su poder (de acuerdo con la clásica teoría del realismo)? Efectivamente, Estados Unidos, China, India y Europa están en una carrera tecnológica por liderar las diferentes dimensiones de este campo, cuando todo indica que en la opinión pública –por lo menos en Occidente- hay cierta preocupación por lo que puede suceder. De hecho, la organización norteamericana Artificial Intelligence Policy Institute (2023), a la luz de sus encuestas, plantea que la mayoría de los estadounidenses “no confía en que los ejecutivos de tecnología autorregulan su uso, el 83% de los votantes cree que la IA podría causar accidentalmente un evento catastrófico, el 72% quiere frenar su desarrollo y uso”.
A través de una metodología clásica, al contrastar empíricamente una hipótesis de trabajo, hemos expuesto la desconexión que existe entre los pénsum de las carreras de Estudios Políticos de las universidades latinoamericanas elegidas y la IA, y otras tecnologías afines del siglo XXI, brecha que posiblemente también se da con el estudio politológico de la crisis ambiental, un tema de investigación de un próximo trabajo académico. En suma, consideramos haber argumentado críticamente la necesidad de incorporar a las mallas curriculares de las carreras de Estudios Políticos regionales, asignaturas relacionadas con la IA y la Cuarta Revolución Industrial, ya que no hacerlo impide que los estudiantes comprendan plenamente el tiempo político actual, dejándolos sin la capacidad de entender el desarrollo tecnológico de un mundo ligero y vertiginoso, de una sociedad caracterizada por cambios súbitos y multidimensionales. Como ha dicho Lipovetsky (2016), “tanto en la producción, los transportes, la comunicación, las instituciones, el derecho, las relaciones humanas, como en la vida cotidiana, hay un aumento general de la velocidad, todo va cada vez más deprisa, «todo lo que tenía solidez y arraigo se va como el humo» (Marx): la tendencia a la aceleración es consustancial al proceso de modernización” (p. 83).
Por otra parte, el politólogo peruano Jesús Tovar (2024), profesor de la Universidad Autónoma del Estado de México, plantea que la IA está cambiando la forma en que los académicos y los estudiantes trabajan diariamente, con herramientas de escritura, búsqueda y organización de información, recopilación de fuentes bibliográficas, obtención de resúmenes, etc. Pero en algunos aspectos esta tecnología es débil aún. Puede proporcionar información equivocada (ante una pregunta complicada, no sabe responder “no sé”). Todavía no puede elaborar un artículo académico medianamente aceptable (pero en el futuro lo conseguirá, tal como la informática se impuso claramente en el campo del ajedrez, ¿y dónde quedará el trabajo de los investigadores?). Por otra parte, Carolina Curvale (2024), politóloga argentina de FLACSO, considera que la IA ofrece herramientas claves que pueden fortalecer el trabajo de la disciplina, al analizar una enorme cantidad de datos en tiempo real, sin dilación, lo que permite comprender mejor el comportamiento humano (opinión pública, resultados electorales, emociones, impacto de decisiones gubernamentales y política pública en varios niveles, etc.). De tal manera que la investigación social debe actualizarse, lo cual no resulta sencillo, los pasos que se han dado en la región son todavía tímidos, estamos frente a un cambio epistemológico. FLACSO Sede Ecuador, consciente de esta realidad, ha desarrollado la Especialización en Política, Análisis de Redes Sociales y Big Data.
El politólogo ecuatoriano Julio Echeverría plantea que no hay una desconexión entre inteligencia natural e IA, como muchas veces se piensa. La segunda -la técnica- es producto de la primera. No son inteligencias contrapuestas. Las ciencias humanas deben procurar entender mejor esta relación, que siempre ha existido, pero hoy es más aguda. En segundo lugar, la tecnología (internet e IA) es una nueva plataforma de construcción de sentido, una tarima completamente diferente para los políticos, que llegan a millones de personas mediados por algoritmos y otras configuraciones computaciones complejas, lo cual activa emociones intensas y tiene serias consecuencias en la democracia (el fenómeno J. Milei, por ejemplo, es producto de las redes sociales). Se han empoderado sectores políticos radicales que antes tenían menos exposición. En consecuencia, señala que las mallas curriculares de estudios políticos deben actualizarse para responder mejor ante los acelerados cambios tecnológicos que vivimos.
5.
Conclusiones
El mundo actual enfrenta algunos problemas sociopolíticos cruciales, como la crisis ambiental, desigualdad económica, guerras, dificultades demográficas y desarrollo tecnológico disruptivo e incontrolado. Sobre esto último, la Industria 4.0 -que también representa beneficios en varios campos sociales- trae múltiples transformaciones radicales, peligros globales, incluso se plantea un cambio de paradigma en el sistema capitalista, de un nuevo “modelo industrial-civilizatorio” (Giraldi, 2019), y del efecto perjudicial de la IA para la convivencia democrática. Efectivamente, las instituciones estatales de todos los países ya deben enfrentar cuestiones como la desigualdad digital, el desempleo tecnológico, las “fake news”, la posverdad, la violación de la privacidad, la manipulación algorítmica y genética, etc. Se trata de amenazas que deben suprimirse o atenuarse con regulaciones nacionales y transnacionales y/o prohibiciones que ineludiblemente pasan por el campo político y legal. No obstante, todo indica que existe cierta desconexión entre los avances tecnológicos y los Estudios Políticos (al menos) regionales. De hecho -como indica nuestra hipótesis de trabajo, que se cumple casi plenamente- la gran mayoría de mallas curriculares de las carreras de las 17 universidades latinoamericanas mejor situadas en el terreno de la politología, tomando como referencia el ranking QS World University, no ofrecen asignaturas sobre política e IA o temas tecnológicos afines, solamente lo hacen la Licenciatura en Gobierno y Transformación Pública del Tecnológico de Monterrey y la Licenciatura en Ciencia Política de la Pontificia Universidad Católica de Chile. De ahí que sea imperante una actualización de dichas mallas, para que, quienes van a analizar y aportar desde las políticas públicas y la gobernanza, puedan responder adecuadamente a los desafíos de la sociedad contemporánea.
Es necesario considerar que tres desarrollos tecnológicos modernos posibilitan el enorme alcance que hoy tiene la IA, a saber: “grandes conjuntos de datos, el rápido avance de la maquinaria computacional y la potencia de procesamiento” (Sloane, 2022; p.6). Este cóctel informático y estadístico representa un punto de quiebre sociopolítico de una profundidad difícil de dimensionar, pero, erróneamente, a menudo es entendido como una cuestión puramente técnica, es decir, apolítica (Coeckelbergh, 2022, p. 5). No obstante, algunos intelectuales expresan su preocupación ante los hechos y sostienen que está en manos de los políticos administrar esta realidad, lo que no se puede realizar sin investigación y teoría. Algunos organismos internacionales también se han pronunciado al respecto (como la ONU, FMI y CEPAL), y hacen un llamado a los gobiernos del mundo, a las fuerzas políticas e instituciones civiles a sumarse para fomentar el diálogo y la cooperación internacional, ya que la regulación tecnológica no puede darse exclusivamente de forma doméstica o regional, pero concretar un “pacto internacional” duradero es, desde una perspectiva realista, difícil de alcanzar, ya que cada nación (y corporación) vela por sacar ventaja y ganar terreno comercial, político, cultural, científico, militar, etc.
El crecimiento exponencial de la tecnología es parte esencial de la modernidad tardía, de un mundo social líquido (Bauman, 2002) y ligero (Lipovetsky, 2016) de “no-cosas” (Han, 2022) e “infocracia” (Han, 2022). Pero afrontar las amenazas que representa la IA no resulta sencillo para las instituciones democráticas, porque la división del poder -el “gobierno frugal” (Foucault, 2017, p. 44)- restar presteza a la implementación de la ley y la política pública, procurando dar autonomía y recursos legales a los ciudadanos. Ciertamente, los gobernantes deben regular y dar cauce al desarrollo de la industria 4.0, pero se necesita información que permita tomar decisiones oportunas, lo que implica un reto significativo para la academia, ya que las ciencias sociales y, en particular, los estudios políticos, encaran, con cierta dificultad, algunas amenazas sociales del siglo XXI (quizás hay un estancamiento en los clásicos problemas políticos de la modernidad).
Los datos recogidos en este trabajo sugieren que en los departamentos de estudios políticos regionales no se comprende plenamente el poder transformador de la Cuarta Revolución Industrial en el terreno político y social. Este campo diciplinar se mantiene en sus temas tradicionales desde un enfoque liberal y positivista, que da atención a cuestiones claves como las instituciones políticas, administración pública, calidad de la democracia, pluralismo, autoritarismo, opinión pública, comunicación política, partidos políticos, movimientos sociales, relaciones internacionales, etc. Pero urge estudiar las consecuencias de las nuevas tecnologías en lo social y político, lo que incluye el impacto en las instituciones democráticas, estado de derecho, comportamiento electoral, marketing político, economía, desarrollo sostenible, gobernanza, industria de armas, etc. En suma, sostenemos que se requiere un esfuerzo interdisciplinario de actualización, que por ahora luce lánguido y alejado de lo que sucede en los grandes centros tecnológicos del planeta, como Silicon Valley, Shenzhen, Bangalore y Berlín.
Finalmente, cabe recalcar que la desconexión entre los estudios políticos y el abordaje de la IA en las asignaturas tiene implicaciones significativas en la formación de profesionales capaces de enfrentar los retos modernos de la gobernanza y la política pública. Sería necesario apelar a soluciones que cierren dicha brecha como las siguientes: a) Revisión y actualización de las mallas curriculares para integrar módulos sobre IA, su impacto social, y sus aplicaciones en políticas públicas, dentro de los programas de ciencias políticas. b) Fomentar colaboraciones interdisciplinarias entre departamentos de ciencias políticas y de ingeniería, para trabajar en proyectos de investigación o cátedras colegiadas que aborden problemas concretos de políticas públicas utilizando herramientas de IA, y que involucren tanto a estudiantes como a académicos de ambas disciplinas. c) Ofrecer programas de formación continua para que los docentes puedan enseñar sobre IA y sus implicaciones políticas, de manera efectiva. Estos abordajes serían un paso acertado para cerrar la brecha señalada en este artículo y alcanzar un diálogo de saberes, que redunde en un beneficio social y en respuestas acorde a los desafíos del mundo contemporáneo.
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