Por Julio Cabero-Almenara, Julio Barroso-Osuna y Antonio Palacios-Rodríguez
Universidad de Sevilla
Palabras clave: PIXEL-BIT, ética, IA
La incorporación de la inteligencia artificial (IA) en los procesos educativos ha generado oportunidades significativas para la personalización del aprendizaje, la automatización de tareas y la mejora de la eficiencia institucional. Sin embargo, este avance tecnológico plantea desafíos éticos que no pueden ser ignorados. Entre los más relevantes se encuentran la protección de la privacidad, la equidad en el acceso, la transparencia algorítmica y la mitigación de sesgos (UNESCO, 2021; Cortina, 2024).
Los sistemas de IA, al basarse en grandes volúmenes de datos, pueden reproducir y amplificar sesgos cognitivos presentes en las fuentes utilizadas para su entrenamiento, afectando la calidad y justicia de las decisiones educativas (Sabzalieva y Valentini, 2023; García-Beltrán, 2026). Ejemplos documentados evidencian discriminaciones por género, edad o raza en aplicaciones como el reconocimiento facial y la segmentación de oportunidades laborales (Ortiz de Zárate, 2023; IBM, 2023). Estas limitaciones no solo comprometen la fiabilidad técnica, sino que también cuestionan principios fundamentales como la igualdad y la no discriminación (Asamblea General de la ONU, 1948).
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