Inteligencia artificial generativa y la gestión del conocimiento
Palabras clave:
Inteligencia artificial, Máquina, Revolución tecnológica, Gestión del conocimiento, Pensamiento crítico, Ética de la tecnologíaResumen
Esta investigación explora el impacto de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG), específicamente de herramientas tipo chatbot como ChatGPT, Bard y Claude, en la creación y gestión del conocimiento humano. A través de una metodología cuantitativa basada en un cuestionario aplicado a 108 usuarios, el estudio analiza la calidad de la información obtenida y los propósitos de uso en esferas profesionales y académicas. Los resultados indican que el 37% de los participantes considera estas herramientas bastante útiles, aunque existe una marcada indecisión (44.4%) respecto a si brindan información confiable. El artículo concluye que, si bien la IAG puede optimizar recursos y democratizar el acceso al saber, también plantea riesgos éticos, posibles sesgos y la necesidad de aplicar un pensamiento crítico para evitar la propagación de desinformación
Referencias
Arrestegui, L. B. (2012). Fundamentos históricos y filosóficos de la inteligencia artificial
Arribas, M. (2004). Diseño y validación de cuestionarios
Bauman, Z. (2015). Los retos de la educación en la modernidad líquida
Braidotti, R. (2015). Lo Posthumano
Bresque, R., et al. (2011). Cómo investigar cualitativamente. Entrevista y cuestionario
Canals, A. (2003). La gestión del conocimiento
Carrasco, J. P., et al. (2023). ¿Es capaz “ChatGPT” de aprobar el examen MIR de 2022?
Esteban, P. G., y del Puerto, D. A. (2022). La Inteligencia Artificial como recurso educativo
Fernández, J. M. (2022). Realidad artificial: Un análisis de las potenciales amenazas de la Inteligencia Artificial
Flores, F. A. I., et al. (2022). Inteligencia artificial en educación: una revisión de la literatura
Flores-Vivar, J. M., y García-Peñalvo, F. J. (2023). Reflexiones sobre la ética, potencialidades y retos de la IA
García-Peñalvo, F. J. (2023). Uso de Chat GPT en Educación Superior: Implicaciones y Retos
Gasca-Hurtado, G. P., y Machuca-Villegas, L. (2019). Era de la cuarta revolución industrial
Goodfellow, I., et al. (2020). Generative adversarial networks
Hawking, S. W. (1996). Historia del tiempo
Hernández Salazar, P. (2010). El usuario: ¿sujeto u objeto de estudio?
Lopezosa, C., y Codina, L. (2023). Inteligencia Artificial y métodos cualitativos de investigación
McCarthy, J. (2007). What is Artificial Intelligence?
McCulloch, W. S., y Pitts, W. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity
McLuhan M. (1964). Understanding Media: The extensions of man
Omil, J. C. (2019). Inteligencia artificial ¿Dr. Jekyll o Mr. Hyde?
Otzen, T., y Manterola, C. (2017). Técnicas de Muestreo sobre una Población a Estudio
Padilla, M. (2018). Inteligencia artificial, conocimiento y poder
Peña-Fernández, S., et al. (2023). Sin periodistas, no hay periodismo
Pérez Orozco, B. (2018). Inteligencia artificial
Pérez, J. L. (2019). Impacto de las tecnologías disruptivas en la percepción remota
Polychroniou C. J. (2023). Noam Chomsky Speaks on What ChatGPT Is Really Good For
Quevedo, L. T. (2003). Ensayos sobre automática: su definición
Rendueles Mata, M., y Dreher Grosch, M. (2007). La epistemología y los sistemas de información basados en IA
Riofrío Vasconez, D. V. (2020). Estudio de los Chatbot
Schwab K. (2020). La cuarta revolución industrial
Scott, K. (2020). Microsoft teams up with OpenAI to exclusively license GPT-3
Smutny, P., y Schreiberova, P. (2020). Chatbots for learning
Tuomi, I., et al. (2019). The impact of Artificial Intelligence on learning, teaching, and education
Turing A. M. (1950). Computing Machinery and Intelligence
Unesco (2020). La Inteligencia Artificial en la Educación
Vara, A. M. (2014). Cuatro observaciones sobre McLuhan como teórico
Vergara, L. G. (2011). Reseña de ”La Teoría de la acción comunicativa” de J. Habermas