Gobiernos Algorítmicos y Comportamientos de la IA: Riesgos en el Ámbito Académico (3a parte)

 En la encrucijada tecnológica actual, surge una pregunta clave: ¿pueden los algoritmos tomados como agentes IA sostener las decisiones públicas y privadas sin perder de vista valores humanos? Estudios recientes del Congreso NeuroIPS subrayan lo complejo que es evaluar estos sistemas. Wallach et. al. (2024) argumentan que medir las capacidades, impactos y riesgos de la IA generativa requiere un marco inspirado en las ciencias sociales, con niveles que distingan el concepto abstracto del instrumento de medición concreto. Sin herramientas conceptuales claras, los gobiernos y empresas arriesgan decisiones automatizadas mal informadas, pues carecen de la rigurosidad necesaria para juzgar a estos agentes complejos.

Esto lo podemos observar en el caso del impacto en la gobernanza de los países. ¿Puede un agente de IA dirigir un país de manera segura? Berdoz y Wattenhoffer (2024) abordan esta cuestión formalmente. Proponen un concepto cuantitativo de alineamiento en decisiones sociales y definen "políticas seguras" para agentes autónomos, de modo que cada acción del agente sea verificablemente no destructiva para la sociedad. Esta línea de investigación muestra que los agentes IA podrían exceder la capacidad humana en manejo de datos y planificación, pero sin garantías formales de lealtad a objetivos democráticos.

 

La falta de marcos reguladores exhaustivos abre el riesgo de sesgos institucionalizados: regímenes autoritarios podrían delegar en IA sistemas de vigilancia o control social sin supervisión, mientras que naciones democráticas podrían perder transparencia en sus procesos. En este contexto, la integración de IA en la gobernanza nacional exige criterios de diseño ético y de equidad.

La pregunta sobre el impacto en las organizaciones empresariales sería enfocada a ¿Quién asume la responsabilidad cuando una IA corporativa se equivoca o actúa maliciosamente? En las empresas, los agentes algorítmicos multiplican la capacidad de acción, pero también pueden amplificar sesgos y vulnerabilidades. Harvey et.al. (2024) señalan que existe un hueco entre la teoría y la práctica: las herramientas académicas para medir los riesgos representacionales de grandes modelos de lenguaje (LLMs) a menudo no satisfacen las necesidades reales de las organizaciones, por lo que los profesionales enfrentan cuatro tipo de desafíos al aplicar estas métricas en el mundo corporativo: 1. Desafíos relacionados al uso de instrumentos de medición disponibles públicamente; 2. Desafíos relacionados con la realización de mediciones en la práctica; 3. Desafíos que surgen de tareas de medición que involucran sistemas basados en LLM; y 4. Desafíos específicos para medir daños representacionales. 

En la práctica una IA empresarial podría revelar información sensible o actuar fuera de límites éticos simplemente por no saber "decir que no". Por ello las compañías deben evaluar a sus agentes IA con cuidado, combinar supervisión humana con criterios bien diseñados y mantener siempre mecanismos de auditoría para impedir respuestas automatizadas indebidas.

En el ámbito de la ciberseguridad, defensa e inteligencia, la pregunta crítica es: ¿Quién protege a los vigilantes algorítmicos cuando son atacados? Los agentes autónomos utilizados en inteligencia y defensa están expuestos a amenazas inéditas. Debenedetti et.al. (2024) introducen "AgentDojo", un entorno dinámico para evaluar ataques de prompt injection contra agentes LLM. Demuestran que incluso sin ataques maliciosos, los agentes de IA fallan en tareas sencillas, y que los intentos de inyectar datos hostiles pueden desviarlos para realizar acciones peligrosas. Además, Schroeder de Witt (2025) propone el campo emergente de "seguridad multiagente" al advertir cuando múltiples agentes IA interactúan surgen nuevos riesgos: colusiones encubiertas, ataques en enjambre o fallos en cascada que no se detectan analizando agentes aisladamente. 

Estos hallazgos sugieren que los sistemas de defensa modernos (drones autónomos, ciberguardias basados en IA, asistentes de inteligencia), requerirán protocolos especiales. La ciberseguridad militar del futuro deberá integrar detección de comportamientos cooperativos maliciosos y estrategias de contención que consideren redes enteras de agentes, no solo nodos individuales.

Y en el caso de la transformación de la educación superior, ¿Cómo cambiarán las universidades cuando los estudiantes aprendan junto a IA conscientes? Varios investigadores visualizan un entorno educativo radicalmente distinto. Farnós (2024) imagina un futuro disruptivo donde estudiantes, algoritmos y máquinas colaboran como partes de un sistema de aprendizaje autónomo y personalizado. Ya no se trataría de aulas tradicionales, sino de entornos híbridos. Castells (2024) destaca que cada nodo educativo -humano, máquina o algoritmo- actúa como agente autónomo dentro de una red global interconectada, habilitando un aprendizaje colectivo e inmediato. 

Las denominadas interfases neuroholográficas jugarían un rol clave: Farnós (2025), menciona la "holo-integración", donde las realidades físicas y virtuales se mezclan en experiencias educativas inmersivas. Este cambio exige repensar el currículo: Los nuevos educadores deberían guiar la convivencia con compañeros virtuales inteligentes, fomentando la reflexión crítica en simbiosis con las IA. Los desafíos son enormes: hay que asegurarse de que las máquinas refuercen la creatividad y la ética, no solo el contenido, y preparar a los estudiantes para un mundo donde los límites entre lo humano y lo algorítmico sean difusos.

Frente a estos retos, la discusión converge en la urgencia de marcos regulatorios adaptados. ¿Cómo regular inteligencias globales sin perder de vista la perspectiva local? Las voces expertas subrayan que Latinoamérica, por ejemplo, debe forjar sus propias reglas. Levy Yeyati (2025) advierte que la región se enfrenta a elegir  "entre desarrollar la gobernanza de la IA en sus propios términos, o convertirse en una colonia regulatoria de Silicon Valley y de Bruselas". 

Los países latinoamericanos ya perciben que la IA puede transformar servicios públicos, elecciones e industria; un marco legal inteligente, oportuno equilibrado, no solo mitigaría riesgos, sino que impulsaría la confianza ciudadana y atraería la inversión responsable. En su visión, "la regulación inteligente de la IA" debe balancear protección e innovación, ser ágil y alinearse con las realidades sociales locales. En resumen, no basta con copiar legislaciones ajenas; se necesitan políticas propias que reflejen valores culturales, derechos sociales y objetivos de desarrollo regional. 

Esto implica, una adaptabilidad regional (regulaciones que capten realidad cultural y socioeconómica de cada país); énfasis en derechos humanos (invertir en formación humana con IA y en herramientas de código abierto ampliando la inclusión); educación y alfabetización digital (invertir en formación ciudadana sobre IA, competencias tecnológicas y éticas); gobernanza participativa (creación de institutos o comités de seguridad IA nacionales y regionales, consultas ciudadanas y asesorías interdisciplinarias); cooperación internacional (promover estándares comunes y marcos transfronterizos para certificar sistemas IA y evitar proliferación descontrolada).

Con estos principios, podríamos pensar en buscar futuros flexibles y éticos, de tal modo que la regulación debe entender la IA como un proceso de desarrollo económico y social, no solo como una amenaza a conjurar. Para una prospectiva del 2040-2050, es plausible que surjan instituciones algorítmicas de carácter democrático que logren integrar a académicos, empresas y sociedad civil en la supervisión de la IA. Sin embargo, lograrlo requerirá voluntad política y visión de largo plazo, considerando las distintas velocidades y necesidades de cada región.