Inteligencia artificial y menores: ¿cómo educarles en un uso responsable de la IA?

La inteligencia artificial, y en concreto la capacidad de la inteligencia artificial generativa, ha irrumpido en el debate público a raíz, principalmente, de la “democratización en el acceso y uso” que ha supuesto el lanzamiento de ChatGPT de OpenAI y otros grandes modelos como Copilot de Microsoft y Gemini de Google.

Para reflexionar cómo impacta la IA en educación, y cómo abordar el reto de educar a nuestros hijos e hijas en un uso responsable, creativo y productivo de la IA, es preciso entender primero cómo funciona esta tecnología, y cómo hemos llegado al punto actual.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

Las Inteligencias artificiales utilizan algoritmos y modelos matemáticos para procesar grandes cantidades de datos y tomar decisiones basadas en patrones y reglas establecidas a través del aprendizaje automático, que es la capacidad de una máquina para aprender de forma autónoma a partir de datos.

La IA Generativa es un subconjunto de la inteligencia artificial que utiliza técnicas de aprendizaje automático para generar datos que imitan o reflejan los datos de entrada en los que se ha entrenado.

Por tanto, en la configuración de un modelo de inteligencia artificial, es importante tener en consideración cuáles han sido los datos con los que se ha alimentado el sistema, cuáles han sido las reglas o patrones con los que ha sido entrenado y qué tipo de aprendizaje se ha aplicado. Porque de eso dependerá el resultado que la IA genere, y los posibles sesgos.

La inteligencia artificial no es nueva

La inteligencia artificial no es una nueva tecnología. Y por eso mismo, no puede considerarse un “hype” cuya oleada vaya a morir pasado un tiempo. De inteligencia artificial llevamos hablando al menos desde 1950, cuando Alan Turing desarrolló el “Test de Turing”, una prueba para evaluar la capacidad de una máquina de exhibir un comportamiento inteligente similar o indistinguible al de un ser humano.

Poco después, en 1957, Rosenblatt propuso el Perceptron, un modelo de neurona artificial (unidad de procesamiento), que sienta las bases de los algoritmos de aprendizaje supervisados.

En 1960 damos un paso más, y Newell y Simon desarrollan el General Problem Solver, un programa informático para resolver problemas mediante el uso de técnicas de búsqueda y reglas heurísticas, y en 1965 Joseph Weizenbaum desarrolla en el MIT Eliza, un programa informático de procesamiento del lenguaje natural que usaba patrones predefinidos para reconocer palabras o frases clave, con el que sentó las bases para el desarrollo posterior de chatbots y asistentes virtuales.

En las últimas décadas, los desarrollos han sido exponenciales. Entre los hitos, cabe destacar cuando en 1997 la  supercomputadora Deep Blue de IBM derrotó a Kasparov al ajedrez, o cuando en 2012 Deepmind (de Google) desarrolló una red neuronal capaz de reconocer imágenes de gatos en YouTube. En 2017 Google desarrolló LaMDA(Language Model for Dialogue Applications), red neuronal entrenado con grandes cantidades de texto, la IA que en 2022 el ingeniero Lemoine dijo que había “cobrado consciencia propia” (sin ser cierto).

Y en 2020, OpenAI lanza GPT-3, Generative Pre-Trained Transformer, un modelo de lenguaje que produce textos que simulan la redacción humana: el proceso de pre-entrenamiento implica alimentar al modelo con conjuntos de texto y enseñarle a predecir la siguiente palabra en una oración dada una secuencia de palabras anteriores. Se sientan así las bases para el lanzamiento en 2022 de ChatGPT, que en apenas unos días logró un millón de usuarios.

Pero como decíamos al inicio, ChatGPT no es, ni mucho menos, el único sistema de inteligencia artificial. A Copilot de Microsoft y Gemini de Google, se suman otros como la francesa Mistral, la familia de modelos Claude desarrollada por Anthopic, el sistema LlaMa creado por Meta y, más recientemente, la china DeepSeek.

En España, en enero de 2025 el Gobierno anunció que Alia, el modelo de IA entrenado en español y lenguas cooficiales, cuenta ya con dos proyectos pilotos: un chatbot para agilizar el trabajo de la Agencia Tributaria, y una solución para facilitar el diagnóstico precoz de insuficiencias cardiacas en atención primaria.

Y continuamente surgen nuevas aplicaciones de IA Generativa: de texto, de imágenes, de audio…

Y además, la IA lleva ya mucho tiempo entre nosotros

En realidad, llevamos usando IA más tiempo del que podamos creer.

Porque inteligencia artificial es también lo que utilizan los motores de búsqueda como Google para aprender de los datos de las búsquedas, ofrecer resultados relevantes y predecir qué es lo que estamos buscando.

Inteligencia artificial es también lo que permite a Netflix o Amazon crear recomendaciones personalizadas basadas en las películas que hemos visto antes, o lo productos que antes hemos comprado.

Y también son IA los chatbots y asistentes de voz como Siri o Alexa, que utilizan procesamiento del lenguaje natural para entender y responder a nuestras consultas.

Y también en las redes sociales que diariamente utilizamos está presente la IA: por ejemplo, en los algoritmos que determinan qué vemos y leemos al entrar en la plataforma, o en los filtros faciales que ofrecen modificar nuestra apariencia (en este sentido, cabe recordar que el Reglamento de Servicios Digitales de la UE obliga a que las redes sociales ofrezcan a sus usuarios la posibilidad de desactivar los algoritmos de recomendación personalizados, para ver contenido en orden cronológico).

En los últimos tiempos, además, en redes sociales ha surgido también una nueva generación de influencers virtuales, creados íntegramente con IA y capaces de acumular millones de seguidores: como @lilmiquela, con más de 2,5 millones de seguidores, o @fit_aitana, desarrollada por una agencia española y que acumula más de 350.000 seguidores. La aparición de estas “influencers” ha dado lugar a una industria totalmente nueva, que desafía el propio concepto de influencia y plantea una pregunta a los más jóvenes: ¿para qué, o por qué, quieres ser un influencer, si ya hay personajes virtuales creado con IA ocupando esa profesión?

Con la IA, llegan nuevos retos para un uso responsable de la tecnología entre los menores

La facilidad de acceso a aplicaciones de IA generativa abre, como decíamos al principio, nuevos retos sobre cómo educar a nuestros hijos e hijas en un uso responsable, creativo y productivo de la IA.

Para afrontar estos retos, es necesario abordar los posibles riesgos:

• Creación de imágenes inapropiadas con IA. Probablemente todos recordemos el caso de los desnudos con IA en un colegio de Almendralejo, o el de los menores de Valencia que modificaron con IA fotos de alumnas para mostrarlas desnudas en redes sociales. Más allá de cuestionarnos por qué a unos chavales o chavalas les puede parecer divertido e inocuo generar imágenes pornográficas con IA para humillar a otras personas (generalmente, para humillar a chicas), es importante que afrontemos la necesidad de hablar en el hogar de pornografía y la visión distorsionada de las relaciones sexuales, emocionales y afectivas que la pornografía traslada. Los datos nos muestran que crece la violencia sexual entre los jóvenes, y no por culpa de la IA. Es esencial desarrollar una adecuada educación emocional entre los menores, y hacerles comprender que el que algo sea posible (desnudar con IA), no implica que se pueda (ni deba) hacer. Porque además, la creación y difusión de este tipo de imágenes es delito (aunque los menores de 14 años son inimputables).
• Creación de deepfakes para estafar y desinformar con IA. Desde ciberestafas que suplantan a famosos, a deepfakes como arma de desinformación, la posibilidad de crear imágenes que suplantan la personalidad con extrema verosimilitud, se multiplica. No es magia. Este tipo de sistemas usan modelos de redes neuronales capaces de conectar datos entre sí y encontrar patrones que permiten sustituir los rasgos de una persona por los de otra, en vídeos, incluida la voz. Por eso, conviene enseñar a nuestros hijos e hijas (y aprender nosotros), cómo identificarlos, y buscar los signos de desajuste más habituales: rasgos faciales no naturales, detalles del rostro borrosos, manchas en la piel, perspectivas erróneas de la imagen, parpadeos extraños en el vídeo. De nuevo, cabe recordar que ya hay legislación sobre esta cuestión: el Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE (AI Act) obliga a que los sistemas de IA que produzcan imagen o sonido que parezcan de verdad personas, lugares, objetos, etc, (deepfakes), informen de ello.
• Generación de resultados con sesgos. Las desviaciones sistemáticas en los datos o en el proceso de aprendizaje de la IA pueden llevar a resultados injustos, inexactos o discriminatorios por sesgo en los datos de entrenamiento, del algoritmo, la selección de características, la retroalimentación humana… Es lo que provoca, por ejemplo, que cuando a una app de generación de imágenes con IA le pidamos “a scientistic in a laboratory”, las personas que genere sean habitualmente hombres, en lugar de mujeres (¿es que no puede haber científicas mujeres?). Es importante que hablemos con nuestros hijos e hijas para concienciar sobre sesgos y discriminación, y animarles a detectarlos y cuestionarlos. En este sentido, el Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE (AI Act) establece que los conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba estarán sujetos a prácticas adecuadas de gobernanza y gestión de datos apropiadas para la finalidad prevista del sistema de IA.
• Propiedad intelectual y derecho de autor en la IA generativa. El debate sobre si las aplicaciones de IA generativa deben pagar a los autores del contenido con el que han sido entrenados debería darnos pie a desarrollar con nuestros hijos e hijas competencias en materia de copyright y licencias y explicarles qué significan términos como open source, creative commons, copy left… Conviene también insistir a nuestros  hijos e hijas en que revisen los términos del servicio y atribución del copyright de las herramientas de IA que vayan a usar.
• Creación de contenidos erróneos. La IA generativa se puede equivocar y también, alucinar. Es esencial insistir en la necesidad de contrastar, verificar y corroborar en diversas fuentes la información generada por la herramienta de IA, que nuestros hijos e hijas no den por válido el resultado sin antes verificarlo. Herramientas con DeepSeek, que no contesta cuando se le pregunta: “¿Podrías explicarme qué ocurrió en la Plaza de Tiananmen en 1989?”, nos da pie a reflexionar con nuestros hijos e hijas sobre quién o cómo se entrenan los sistemas de IA, y fomentar su curiosidad y pensamiento crítico. Más aún, cuando vemos que está ya cambiando la forma en que los menores buscan información online: en lugar de plantear la pregunta a un buscador online que ofrece varios resultados, introducen la consulta en la herramienta de IA, que arroja una única respuesta.

 A pesar de estos riesgos, la propia Unesco, en su informe “La inteligencia artificial en educación”, señala que: “La Inteligencia Artificial (IA) proporciona el potencial necesario para abordar algunos de los desafíos mayores de la educación actual, innovar las prácticas de enseñanza y aprendizaje y acelerar el progreso para la consecución del ODS 4.La promesa de la IA para todos debe permitir que cada cual pueda sacar provecho de la revolución tecnológica en curso y acceder a sus frutos, fundamentalmente en términos de innovaciones y conocimientos”.

Y esto es lo que debemos potenciar.

Cómo dar los primeros pasos en un uso positivo y creativo de la IA con nuestros hijos e hijas

Como madres, padres, docentes y tutores, es importante que acompañemos a los menores en el uso de las aplicaciones de IA generativa, animándoles a un uso creativo y responsable.

Estas son algunas opciones.

• IA Generativa para creación de imágenes. Con aplicaciones con Canva, Midjourney o Leonardo.AI podemos animarles a crear personajes fantásticospara después inventar historias, recrear cuentos clásicos o novelas, ilustrar sus propias historias, experimentar con estilos artísticos transformando imágenes, explorar emociones a través de imágenes, hablando sobre ellas…
• IA Generativa para producir música. Con Soundraw, Udio o Aiva podemos ayudarles a crear bandas sonoras para historias escritas por ellos mismos, explorar géneros musicales aplicando diferentes estilos, practicar improvisación musical, crear música ambiental y charlar sobre qué nos transmite…
• IA Generativa para textos. Con ChatGPT, Perplexity, Copilot o Gemini podemos plantear preguntas sobre temas que estén estudiando y comparar resultados, crear un tutor virtual que le guíe en los pasos para desarrollar un proyecto, pedir la revisión ortográfica de un texto para aprender gramática, simular personajes históricos para explorar su vida y acciones…

El objetivo ha de ser, en definitiva, enseñar PARA  la IA, CON la IA y SOBRE la IA.

Foto: imagen creada con Midjourney con prompt de María Lázaro