Una perspectiva de futuro sobre la IA

Los investigadores y los clínicos reconocen el creciente potencial de las herramientas de IA y, si aún no las están utilizando, la mayoría espera hacerlo en los próximos dos a cinco años. Casi todos los encuestados esperan que la IA (incluida la GenAI) tenga un impacto al ayudar a acelerar el descubrimiento de conocimientos y aumentar rápidamente el volumen de investigación. Aunque identifican numerosas ventajas, también señalan que la IA no sustituirá capacidades inherentemente humanas como la creatividad y la empatía. La transparencia y la calidad serán importantes en el futuro a medida que aumente el uso de la IA.

hallazgos clave

• El 95 % cree que la IA ayudará a acelerar el descubrimiento de conocimientos.

• El 94 % cree que la IA contribuirá a aumentar rápidamente el volumen de investigación académica y médica.

• El 92 % prevé un ahorro de costos para las instituciones y las empresas.

• El 67 % de quienes no utilizan la IA esperan hacerlo en los próximos dos a cinco años.

• El 42 % de quienes tienen inquietudes éticas sobre la IA mencionan como principal desventaja que esta no puede reemplazar la creatividad, el juicio y/o la empatía humanos.

• El 71 % espera que los resultados de las herramientas dependientes de la IA generativa se basen únicamente en fuentes confiables de alta calidad.

Impacto y beneficios percibidos

La opinión sobre la IA está influenciada por el impacto que la gente espera que tenga esta tecnología en el futuro, en parte positivo y en parte negativo. En el estudio actual, casi todos (96 %) los encuestados piensan que la IA cambiará la forma en que se imparte la educación y el 95 % cree que acelerará el descubrimiento de conocimientos, al menos en cierta medida, en los próximos dos a cinco años.

Del mismo modo, el 94 % de los encuestados cree que la IA aumentará rápidamente el volumen de investigación académica y médica, y los clínicos (96 %) son más propensos a pensar así que los investigadores (92 %). Aunque en Norteamérica (y concretamente en EE. UU.) y Europa se cree en general que la IA tendrá un impacto positivo, la probabilidad de que esto ocurra es menor en comparación con otras regiones y, de hecho, en Norteamérica se tiende a pensar más que en la media mundial que la IA causará contratiempos y trastornos (véase el capítulo 3 en la página 32 y los resultados detallados en el libro de datos). En concreto, el 95 % de los encuestados considera beneficioso el uso de la IA para actividades relacionadas con la investigación (véase la figura 10).

Al profundizar en los detalles sobre dónde puede aportar beneficios la IA en diferentes áreas, el 95 % de los encuestados cree que ayudará a utilizar contenidos científicos (por ejemplo, a mantenerse al día). También se espera que los beneficios de la IA se extiendan a la interacción humana, ya que el 79 % de los encuestados (el 84 % de los clínicos y el 74 % de los investigadores) afirma que cree que la IA aumentará la colaboración (véanse los resultados detallados en el libro de datos para obtener más información).

Ganar tiempo para realizar trabajos de alto valor

Como hemos visto, es probable que GenAI tenga un mayor impacto en el trabajo intelectual que en el trabajo manual. GenAI puede desempeñar un papel importante al automatizar tareas estructuradas, reducir la carga cognitiva y ayudar con tareas no estructuradas como el pensamiento crítico y la creatividad^.

Según la Oficina Nacional de Estadística, aproximadamente un tercio (32 %) de los adultos del Reino Unido cree que la IA les beneficiará, porcentaje que asciende al 49 % entre las personas con certificados superiores.²² Esta percepción se debe en gran medida al potencial que tiene la GenAI para mejorar el trabajo: el 41 % de los trabajadores profesionales pensaba que la IA podría facilitar su trabajo.

La expansión más allá de las tareas puramente relacionadas con datos y repetitivas se refleja en las encuestas públicas.³¹ Por ejemplo, los consumidores están utilizando GenAI con fines creativos, como generar contenido (52 %) y hacer lluvias de ideas (28 %).

Esto se refleja en el presente estudio: el 85 % de los encuestados cree que las herramientas de IA les liberarán tiempo para dedicarse a tareas de mayor valor, aunque el 15 % no espera ningún impacto en este ámbito (véase la figura 9 de la página 20). Para los investigadores y los clínicos, mantenerse al día con la avalancha de nuevos conocimientos que se publican cada día requiere mucho tiempo y esfuerzo. La «deuda digital» resultante acumula un retraso que puede ocultar información útil e incluso tener un impacto en la salud mental. Según el Índice de Tendencias Laborales 2023: Informe Anual de Microsoft, el 68 % de las personas «afirman que no disponen de suficiente tiempo para concentrarse sin interrupciones durante la jornada laboral», y el 62 % «se enfrentan al problema de dedicar demasiado tiempo a buscar información en su jornada^laboral».

En la encuesta actual, el 95 % de los encuestados considera beneficioso el uso de la IA en contenidos científicos, es decir, mantenerse al día con la información nueva y reducir su deuda digital. Los clínicos (97 %) ven más beneficios que los investigadores (93 %).

Además, el 92 % espera que la IA aumente su eficiencia laboral en cierta medida, y el 92 % espera que la tecnología proporcione ahorros de costos. Esto se refleja en una investigación realizada por Capgemini, en la que los ejecutivos predijeron mejoras operativas del 7-9 % en un plazo de tres años.²³

Aproximadamente nueve de cada diez (87 %) encuestados esperan que la IA mejore en cierta medida la calidad de su trabajo, mientras que el 13 % prevé que no habrá ningún impacto en este ámbito. Del mismo modo, el 83 % cree que la tecnología aumentará la consistencia de su trabajo, frente al 17 % que no espera ningún beneficio.

Impulsando la educación

GenAI ya desempeña un papel importante en la educación y, por ello, muchas universidades han establecido políticas y directrices para estudiantes y educadores. Las herramientas de GenAI pueden ayudar al aprendizaje actuando como «asesores, tutores, entrenadores y simuladores», proporcionando instrucciones, comentarios y diferentes perspectivas, por ejemplo^.

Casi todos (96 %) los encuestados en la encuesta actual esperan que la IA cambie en cierta medida la forma en que se enseña a los estudiantes, y casi todos (96 %) ven al menos algún beneficio en la IA para las actividades de enseñanza y docencia.

Esto concuerda con los resultados del estudio Clinician of the Future 2023, en el que el 51 % de los clínicos consideraba deseable el uso de la IA para la formación de los estudiantes de medicina y el 50 % para la formación del personal de enfermería.³⁴ Los estudiantes expresaron opiniones similares, ya que el 43 % de los encuestados en la edición sobre educación de Clinician of the Future afirmó que sus profesores acogen con agrado GenAI.³⁵

La forma en que los investigadores y clínicos actuales perciben y abordan el uso de GenAI en la enseñanza afectará no solo a su impacto en la educación, sino también a las opiniones y comportamientos de la próxima generación de investigadores y clínicos.

Asistencia a las actividades clínicas

Las posibles aplicaciones de la tecnología GenAI en el ámbito clínico están creciendo rápidamente. El informe Research Futures 2.0 destaca el uso de la IA para predecir el avance de la enfermedad de Alzheimer, monitorear la progresión de la enfermedad de Parkinson, examinar tomografías computarizadas y radiografías, diagnosticar y desarrollar planes de medicación personalizados para pacientes con cáncer y mejorar la eficacia de^la atención sanitaria mental.

En el estudio actual, el 95 % de los encuestados que participan en la práctica clínica ven un beneficio en la IA para actividades clínicas como diagnósticos y resúmenes de pacientes. Esto concuerda con las opiniones que los clínicos compartieron en 2023.³⁷

A pesar de que los clínicos tienen reservas sobre el impacto de la GenAI en la relación entre el paciente y el clínico, la investigación ciega revela un panorama más positivo. El estudio, realizado por investigadores estadounidenses, planteaba la siguiente pregunta: «¿Puede un asistente de chatbot con inteligencia artificial proporcionar respuestas a las preguntas de los pacientes con una calidad y empatía comparables a las de los médicos?».

Los resultados fueron sorprendentes: un panel de profesionales de la atención sanitaria titulados prefirió las respuestas de ChatGPT a las de los médicos en el 79 % de los casos, calificándolas de mayor calidad y más empáticas.³⁹

La IA en la publicación y la financiación

El proceso de publicación, que incluye la redacción, la revisión y la edición, puede llevar mucho tiempo a los investigadores y clínicos, y la inteligencia artificial ya se está empleando en varios sistemas.

Las aplicaciones mencionadas en Research Futures 2.0 incluyen StatReviewer, que se ha integrado en Director editorial; las herramientas con soporte de inteligencia artificial de UNSILO, Evaluate Technical Checks, integradas en ScholarOne; y AIRA, utilizada por Frontiers^.40

Se ha sugerido que la aplicación de la GenAI podría ir aún más lejos, llegando incluso a sustituir, al menos en parte, la revisión humana en el futuro. En Research Futures 2.0, ante este escenario hipotético, el 21 % de los investigadores afirmaron que estarían dispuestos a leer un artículo revisado por IA.41 Los encuestados compartieron razones como una menor subjetividad y una mayor coherencia entre las revisiones.

Sin embargo, la mayoría de los participantes en el estudio (el 59 %) no estaban de acuerdo o estaban totalmente en desacuerdo con que estarían dispuestos a leer un artículo revisado por IA, y muchos afirmaron que «valoraban la comprensión humana y creían que la IA era incapaz de realizar una Revisión por pares de calidad». En el estudio actual, el 93 % de los encuestados cree que la IA aportará beneficios en la publicación y el seguimiento del impacto de la investigación, por ejemplo, en la autoría y la revisión. Sin embargo, en lo que respecta a la financiación, los encuestados no se mostraron tan optimistas, ya que el 84 % esperaba que la IA aportara algún beneficio a las actividades relacionadas con la financiación.

Inconvenientes percibidos

Los encuestados no se mostraron únicamente positivos con respecto a la IA, sino que también identificaron una serie de posibles desventajas de la IA. La mayoría (85 %) tenía al menos algunas preocupaciones sobre las implicaciones éticas de la IA en su área de trabajo. La gente considera que su incapacidad para sustituir la creatividad, el juicio y/o la empatía humanos es su principal desventaja, y el 42 % de quienes tienen inquietudes sobre la IA realiza una clasificación en la que la sitúa entre las tres principales desventajas de esta tecnología.

Los clínicos (45 %) son más propensos a afirmar esto que los investigadores (39 %). Y las mujeres (46 %) son más propensas a decir esto que los hombres (38 %).

Regulación y responsabilidad Dos quintas partes (40 %) de los encuestados que expresaron su preocupación mencionan la falta de regulación y gobernanza como una de las tres principales desventajas de la IA. Los más preocupados son los de América del Sur (45 %) y Europa (45 %). De hecho, actualmente existe una falta de regulación para la GenAI, debido en gran parte a la velocidad a la que se ha desarrollado la tecnología, más rápida que la capacidad de los responsables políticos para actualizar las leyes^.

Esta preocupación por la falta de regulación está muy extendida, incluso entre los líderes empresariales que impulsan el movimiento GenAI, con los directores generales de OpenAI y Google y el presidente de Microsoft entre los que están tomando medidas para fomentar la regulación.43 El presidente del Comité Judicial del Senado, Richard Durbin, dijo que es «histórico» que «representantes de grandes empresas se presenten ante nosotros y nos pidan que las regulen».⁴⁴

Una de las ventajas de la regulación es que pone de relieve los efectos potencialmente negativos de GenAI, y como señaló Joshua Gans, coautor de Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence, en una entrevista con el Fondo Monetario Internacional (FMI), «nos corresponde vigilar esas consecuencias, identificar sus causas y considerar la posibilidad de experimentar con intervenciones políticas que puedan mitigarlas^».

La necesidad de una mejor orientación y supervisión se refleja en otras dos de las tres principales desventajas. Aproximadamente un tercio (30 %) de los encuestados que manifestaron su preocupación realizaron una clasificación en la que la falta de responsabilidad sobre el uso de los resultados de la IA se situó entre las tres principales preocupaciones; este porcentaje es más alto en América del Norte (34 %), y los investigadores (32 %) son más propensos que los clínicos (29 %) a citarlo como una de sus principales preocupaciones. Por el contrario, los clínicos (23 %) eran más propensos que los investigadores (15 %) a citar la «falta de experiencia relevante dentro de las organizaciones» como una de las principales desventajas de la IA.

Discriminación y prejuicios

Tras la imposibilidad de sustituir a los seres humanos y la falta de regulación y responsabilidad en torno a la IA, la siguiente desventaja más citada es que los resultados pueden ser discriminatorios o sesgados, y el 24 % de los encuestados que expresaron su preocupación realizaron una clasificación en la que la situaron entre sus tres principales preocupaciones. Para casi una quinta parte (18 %) de los encuestados, el riesgo de que la IA homogeneice la cultura mediante el uso de modelos globales es una de las tres principales desventajas, y el 7 % de los encuestados menciona la discriminación de la tecnología hacia las personas que no son hablantes nativos de inglés. La preocupación por los sesgos y la discriminación en la IA no es nueva. Como ha señalado el organismo regulador de las comunicaciones del Reino Unido, Ofcom, si las voces y perspectivas de los grupos marginados están infrarrepresentadas en los datos de entrenamiento, los modelos de GenAI pueden infrarrepresentarlos en los resultados, lo que conduce a la exclusión y a información inexacta sobre esos grupos^. Los líderes tecnológicos han reconocido el problema y la necesidad de mejorar^. Para superar esto, Ofcom sugiere que los conjuntos de datos utilizados para entrenar los modelos de GenAI sean «diversos y representativos», lo que requerirá un control de calidad humano. Una investigación de Capgemini reveló que el 45 % de las organizaciones no confían en que los programas de GenAI sean justos (con inclusión para todos los grupos de población) y el 36 % afirma que la posibilidad de que los sesgos den lugar a resultados embarazosos (es decir, indeseables o socialmente inaceptables) supone un reto para la implementación de la tecnología.²³

Por el contrario, hay algunos indicios de que GenAI tiene el potencial de tener un impacto positivo en los prejuicios y la discriminación existentes. Según el Pew Research Center, el 51 % de los adultos estadounidenses que ven un problema en los prejuicios raciales y étnicos en la salud y la medicina piensan que la IA mejoraría la situación, y el 53 % cree lo mismo en cuanto a los prejuicios en la contratación.¹⁸

Falta de precisión

Una mayor comprensión de los conjuntos de datos utilizados para entrenar los modelos GenAI no solo ayudaría a mitigar la posibilidad de sesgos, sino que también aportaría transparencia sobre cómo se generó un resultado. Varios de los encuestados (17 %) consideran que «la lógica detrás de un resultado no está bien descrita» es una de las tres principales desventajas. Los investigadores (20 %) son más propensos que los clínicos (14 %) a situar esta cuestión en la tercera posición de su clasificación.

La precisión era más importante para los encuestados que la transparencia. Para el 19 % del total, depender en exceso de datos y/o información obsoletos es una de las tres principales desventajas de la IA. Los investigadores (21 %) son más propensos que los clínicos (17 %) a otorgarle una clasificación tan alta.

Del mismo modo, el 18 % de los encuestados que expresaron su preocupación consideran que las alucinaciones (es decir, cuando la IA genera resultados incorrectos o sin sentido) son una desventaja importante, y los investigadores (25 %) son significativamente más propensos que los clínicos (11 %) a realizar una clasificación de este aspecto entre los tres principales. Las alucinaciones son resultados incorrectos y, en ocasiones, sin sentido, generados a partir de patrones en los Datos de entrenamiento, y se producen en aproximadamente entre el 3 % y el 30 % de las respuestas.⁴⁹

Las alucinaciones son un tema de debate tanto entre los líderes tecnológicos como entre los usuarios. Según Sundar Pichai, director ejecutivo de Alphabet, «Nadie en el campo ha resuelto aún los problemas de alucinación». Todos los modelos tienen esto como un problema^».50 Dada su ubicuidad, las alucinaciones son motivo de especial preocupación en ámbitos como el derecho y la medicina, según algunos investigadores.³¹

Cuestiones éticas y de privacidad

Algunas de las desventajas menos comunes están relacionadas con cuestiones de privacidad y ética. Por ejemplo, el 13 % de los encuestados que expresaron su preocupación consideran que la falta de confidencialidad de los datos introducidos o los prompts de la IA es una de las tres principales desventajas, y el 11 % realiza una clasificación en la que la falta de confidencialidad de los resultados ocupa el tercer lugar.

La privacidad es una de las principales preocupaciones de los consumidores: el 72 % de los ciudadanos británicos encuestados por la Oficina Nacional de Estadística considera que el uso de datos personales sin consentimiento tiene un impacto negativo, y el 60 % menciona el aumento de las posibilidades de sufrir delitos cibernéticos.22 Si analizamos la cuestión de la propiedad de los datos desde el otro lado, el 14 % de los encuestados en el presente estudio afirma que la falta de permiso para utilizar los datos o la información con los que se entrenan las herramientas de IA es una de las tres principales desventajas. Y casi uno de cada diez (9 %) encuestados considera que la necesidad de la IA de una gran potencia de procesamiento informático es una de las tres principales desventajas.

Expectativas

Como se señala en el capítulo 1, más de la mitad de los encuestados en el presente estudio han utilizado la IA, ya sea con fines laborales o no laborales (véase la página 10). Es probable que esto cambie pronto: el 67 % de quienes aún no han utilizado herramientas de IA (incluida la GenAI) esperan hacerlo en los próximos dos a cinco años.

La proporción de personas en América del Norte (y en Estados Unidos específicamente) que aún no han utilizado la IA es notablemente menor: solo el 51 % espera hacerlo en un futuro próximo, lo que supone un porcentaje significativamente inferior a la media mundial y al máximo registrado en Asia-Pacífico, Oriente Medio y África.

Aunque los encuestados se mostraron optimistas sobre el uso futuro de la IA, también compartieron una serie de expectativas sobre cómo creen que debería desarrollarse la IA.

La principal expectativa general es que la IA generativa siempre se combinará con la experiencia humana, y el 83 % de los encuestados a nivel mundial está de acuerdo con esto. Los clínicos (86 %) están más de acuerdo que los investigadores (81 %).

La información y el consentimiento son fundamentales: el 81 % de los encuestados espera que se le informe si las herramientas que utiliza dependen de la IA generativa, y el 71 % espera que los resultados de las herramientas de IA se basen en fuentes fiables y de alta calidad.

Tres cuartas partes (75 %) de los encuestados esperan que se les dé la opción de desactivar la IA generativa en las herramientas que utilizan.

Los encuestados esperan que la IA generativa funcione bien con modalidades no textuales (es decir, compuestos químicos o biológicos, Reacciones Químicas, gráficos, planos) (74 %); el acuerdo es mayor entre los clínicos (77 %) que entre los investigadores (72 %).

La calidad también es importante: aproximadamente siete de cada diez (71 %) encuestados esperan que los resultados de las herramientas dependientes de la IA generativa se basen únicamente en fuentes fiables y de alta calidad, con un mayor acuerdo entre los clínicos (73 %) que entre los investigadores (68 %). Esto concuerda con las conclusiones compartidas anteriormente en este capítulo, según las cuales los investigadores tienden a considerar que la información obsoleta es una desventaja importante (véase la página 23).

Las instituciones se preparan para un futuro impulsado por la inteligencia artificial

De cara al futuro, las instituciones también esperan que aumente el uso de la GenAI, y se están preparando para ello. ElsevierEl informe de View from the Top: Academic Leaders’ and Funders’ Insights on the Challenges Ahead (Perspectiva desde arriba: opiniones de líderes académicos y Financiadores sobre los retosfuturos ) destaca que muchas universidades cuentan con directrices sobre GenAI, o están trabajando en ellas, tanto para la investigación comopara la educación.⁵¹ En concreto, el 64 % de los líderes académicos están dando prioridad al reto de la gobernanza de la IA, aunque solo el 23 % considera que sus instituciones están bien preparadas para afrontar dicho reto.⁵²

Las empresas en general se están tomando este tema muy en serio. Capgemini informa en un informe que la GenAI está en la agenda de las juntas directivas del 96 % de las organizaciones, y una quinta parte de los ejecutivos espera que esta tecnología «suponga una disrupción significativa en sus sectores^».23 El apoyo es aún mayor entre las empresas farmacéuticas y de atención sanitaria: el 98 % de los ejecutivos de este sector afirma que la GenAI está en la agenda de la junta directiva, y el 58 % dice que los líderes de la empresa son firmes defensores de la GenAI.

Así, según Capgemini, el 97 % de las organizaciones tenía planes para la GenAI y, en julio de 2023, el 40 % de las organizaciones había creado equipos y asignado presupuesto a la GenAI (el 42 % en el sector farmacéutico y de atención sanitaria). Otro 49 % tenía previsto hacerlo en el plazo de un año.²³ Más de dos tercios (68 %) informaron haber establecido directrices y políticas sobre el uso de la GenAI por parte de los empleados, y el 10 % había prohibido, o estaba considerando prohibir, las herramientas de GenAI.

En el estudio actual, las medidas que están tomando las instituciones incluyen la elaboración de un plan o protocolo para evaluar la compra de herramientas que incluyan IA (según el 16 % de los encuestados), la creación de una comunidad de práctica en torno a ella (14 %) y la impartición de cursos de ética (14 %). En general, el 12 % tiene previsto adquirir herramientas que incluyan IA en 2024 o más adelante.

Es menos común que las instituciones nombren nuevos cargos directivos relacionados con la IA (6 %) o funciones operativas como bibliotecario GenAI (10 %).

Referencias

28. Elsevier. Research Futures 2.0 Abril de 2022. Página 4.

29. Elsevier. Perspectiva desde arriba: opiniones de líderes académicos y Financiadores sobre los retos que se avecinan. Marzo de 2024. Página 72.

30. Maryam Alavi y George Westerman. Cómo la IA generativa transformará el trabajo intelectual. Harvard Business Review. 7 de noviembre de 2023. https://hbr.org/2023/11/how-IA-generativa will transform knowledge work

31. Instituto de Investigación Capgemini. Por qué a los consumidores les encanta la IA generativa. 7 de junio de 2023. https://prod.ucwe.capgemini.com/wp-content/uploads/2023/06/GENERATIVE-AI_Final_WEB_060723.PDF

32. Microsoft. ¿Funcionará la IA? Índice de tendencias laborales 2023: Informe anual. 9 de mayo de 2023. https://assets.ctfassets.net/y8fb0rhks3b3/5eyZc6gDu1bzftdY6w3ZVV/93190f5a8c7241ecf2d6861bdc7fe3ca/WTI_Will_AI_Fix_Work_060723.pdf

33. Elsevier. Clinician of the Future 2023. Página 26.

34. Elsevier. Clinician of the Future 2023. Página 18.

35. Elsevier. Clinician of the Future 2023 Education Edition. Página 23.

36. Elsevier. Research Futures 2.0. Abril de 2022.

37. Elsevier. Clinician of the Future 2023. Página 22.

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39. Ayers JW, Poliak A, Dredze M, et al. Comparación entre las respuestas de médicos y de un chatbot con inteligencia artificial a las preguntas de pacientes publicadas en un foro público de redes sociales. JAMA Intern Med. 2023;183(6):589–596. DOI: 10.1001/jamainternmed.2023.1838

40. Elsevier. Research Futures 2.0. Abril de 2022. Página 91.

41. Elsevier. Research Futures 2.0. Abril de 2022. Página 92.

42. Andrés García Higuera. ¿Qué pasaría si la inteligencia artificial generativa adquiriera conciencia? DE UN VISTAZO Prospectiva científica: ¿Y si...? Servicio de Investigación del Parlamento Europeo. Octubre de 2023. https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/ATAG/2023/753162/EPRS_ATA(2023)753162_ES.PDF

43. Tom Wheeler. Los tres retos de la regulación de la IA. 15 de junio de 2023. https://www.brookings.edu/articles/the-three-challenges-of-ai-regulation/

44. Cristiano Lima-Strong y David DiMolfetta. OpenAI aceptó la regulación hasta que las conversaciones se tornaron serias en Europa. The Washington Post. 26 de mayo de 2023. https://www.washingtonpost.com/politics/2023/05/26/openai-embraced-regulation-until-talks-got-serious-europe/

45. Henriquez, M. Aprovechando la inteligencia artificial. Fondo Monetario Internacional. Septiembre de 2023. https://www.imf.org/en/Publicaciones/fandd/ediciones/2023/09/Cafe-Econ-embracing-artificialintelligence-joshua-gans

46. Comisión Europea. EU AI Act. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai

47. Ofcom. Tecnología del futuro y alfabetización mediática: comprender la IA generativa. 22 de febrero de 2024. https://www.ofcom.org.uk/__data/assets/PDF_file/0033/278349/future-tech-media-literacy-understanding-GenAI.pdf

48. Zachary Small. Los artistas negros dicen que la inteligencia artificial Muestra sesgos, con algoritmos que borran su historia. The New York Times. 4 de julio de 2023. https://www.nytimes.com/2023/07/04/arts/design/black-artists-bias-ai.html

49. Cade Metz. Los chatbots pueden «tener alucinaciones» más a menudo de lo que muchos creen. The New York Times. 6 de noviembre de 2023. https://www.nytimes.com/2023/11/06/technology/chatbots-alucinaciones-tasa.html

50. Daniel Will. El director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, afirma que los «problemas de alucinación» siguen afectando a la tecnología de inteligencia artificial y que no sabe por qué. Fortune. 17 de abril de 2023. https://fortune.com/2023/04/17/google-ceo-sundar-pichai-artificial-intelligence-bard-alucinaciones-unsolved/

51. Weale, S. Las universidades del Reino Unido elaboran principios rectores sobre la IA generativa. The Guardian. 4 de julio de 2023.

52. Elsevier. Perspectiva desde arriba: opiniones de líderes académicos y Financiadores sobre los retos que se avecinan. Marzo de 2024. Página 34.

53. Elsevier. Perspectiva desde arriba: opiniones de líderes académicos y Financiadores sobre los retos que se avecinan. Marzo de 2024. Página 72.