Daniel Innerarity, analizó el impacto de la inteligencia artificial en la democracia, el liderazgo y el futuro del trabajo. La entrevista estuvo a cargo de Guido Matijas, responsable de asuntos públicos de Santander.
Daniel Innerarity, filósofo y catedrático español, quien presentó su libro “Una teoría crítica de la inteligencia artificial”, recientemente editado en Argentina por Galaxia Gutenberg, estuvo presente en un nuevo streaming de Santander.
Innerarity, catedrático de Filosofía Política e investigador en la Universidad del País Vasco y en el Instituto Universitario Europeo en Florencia, es reconocido por sus trabajos sobre complejidad, democracia y gobernanza.
La charla, la cual fue llevada a cabo por Guido Matijas, responsable de asuntos públicos de Santander, se centró en los dilemas éticos, políticos y organizacionales que plantea la inteligencia artificial en un mundo que cada vez se encuentra más impulsado por los datos, los algoritmos y las decisiones automatizadas.
Inteligencia humana vs inteligencia artificial
Innerarity plantea una distinción fundamental: la inteligencia humana se caracteriza por el sentido común, la interpretación de lo implícito y la gestión de la ambigüedad, mientras que la IA opera con conocimiento explícito y requiere datos exhaustivos. “Una máquina no tiene sentido del humor ni intuición, a menos que se lo programemos explícitamente”, detalló.
Uno de los ejemplos utilizados por el experto fue que las personas pueden captar el significado de una frase incluso antes de que se complete, lo que permite interrupciones funcionales en una charla.
Las máquinas, en cambio, dependen completamente de estructuras formales y datos explícitos. Esta asimetría plantea desafíos cuando se intenta aplicar IA en áreas como la deliberación política o la toma de decisiones empresariales complejas.
La paradoja de los datos y los sesgos invisibles
Uno de los puntos más relevantes fue la crítica a la lógica data driven (orientada por datos) que muchas organizaciones adoptan sin cuestionamiento. El experto advirtió que el contexto de los datos importa tanto como los datos mismos, y que ignorarlo puede generar decisiones erróneas e incluso injustas.
En esta línea, citó un informe realizado para la Comisión Europea sobre la gestión de la pandemia. El filósofo recordó cómo ciertos grupos sociales, como los trabajadores temporarios no registrados en España, quedaron fuera del radar de las políticas públicas porque no generaban datos visibles.
Este caso reveló lo que el especialista denomina como “la trampa de la traslación”, es decir, el error de aplicar datos fuera de su contexto de origen.
Otro ejemplo impactante es el del reconocimiento facial: la mayoría de las bases de datos están compuestas por imágenes de hombres blancos. Esto provocó que sistemas de IA identificaran erróneamente a mujeres negras como “orangutanes”. “O corregimos la diversidad de los datos o perpetuaremos sesgos injustos”, enfatizó Innerarity.
Democracia y algoritmos: el nuevo contrato social
Para filósofo, la inteligencia artificial, no es en sí misma una amenaza para la democracia, pero sí puede serlo su uso irresponsable. Según su visión, la democracia, se sustenta en dos pilares: la conversación pública y la toma de decisiones colectivas. Las tecnologías digitales han vuelto las conversaciones más horizontales, pero también la han expuesto a fenómenos como las noticias falsas y las campañas de odio.
Con respecto a la toma de decisiones, Innerarity planteó: “¿Qué ocurre cuando una máquina decide por nosotros? ¿Podemos seguir llamando a eso democracia?”.
Su respuesta fue clara: para preservar el carácter democrático, las personas deben participar en todas las fases del ciclo de vida de la IA, desde el diseño hasta la auditoría de algoritmos. De hecho, propuso que se puede considerar la creación de agencias específicas para esta tarea.
El desafío de liderar en la era de la incertidumbre
El diálogo también abordó el papel de los líderes empresariales ante la irrupción de la IA. Innerarity recordó la escena de la película “La hora más oscura”, donde Winston Churchill, presionado por asesores y expertos, decide consultar a la gente en el metro de Londres.
Ese gesto, según el experto, refleja la necesidad de incorporar lo humano e intuitivo en las decisiones estratégicas, especialmente cuando hay incertidumbre y escasez de datos confiables.
“No digo que un CEO tenga que tomar decisiones solo, pero hay partes de los problemas donde los datos no sirven de mucho y lo que se necesita es coraje, intuición y comprensión social”, remarcó.
El futuro del trabajo y el rol de la educación en la era de la inteligencia artificial
Con respecto al impacto de la IA sobre el empleo, Innerarity reconoció que no dedicó un capítulo específico en su libro, aunque sí aporta claves interpretativas. Afirmó que los humanos seguirán siendo insustituibles en entornos con incertidumbre, ambigüedad y creatividad disruptiva. No obstante, las máquinas superan a las personas en procesos bien estructurados, con gran volumen de datos y decisiones binarias.
“Lo que cambia es el valor añadido del trabajo humano”, dijo. En este sentido, citó su experiencia como profesor: pasó de transmitir información a proporcionar criterios de interpretación, dado que hoy el conocimiento se encuentra disponible en línea. Esta evolución plantea un desafío similar para periodistas, políticos y consultores, que deberán reinventar su papel frente al avance de la automatización.
La transformación digital como desafío social en la nueva era
Innerarity lanzó un mensaje claro: la digitalización no es solo un reto empresarial, sino una transformación social que debe ser inclusiva y equitativa. Si no se consideran las brechas tecnológicas entre jóvenes y mayores, hombres y mujeres, regiones desarrolladas y rezagadas, la resistencia social puede frustrar el cambio.
Finalmente, hizo una crítica hacia el “modelo de tecnofeudalismo” que, en su opinión, promueven algunos líderes tecnológicos, y abogó por una transformación digital democrática: “No se trata de imponer tecnología a la sociedad, sino de acompañarla en la comprensión y apropiación del cambio.”
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