El factor humano en la era de la IA: humanidades digitales y lingüistas computacionales

La IA se asocia comúnmente con la informática y la ingeniería, pero las humanidades también juegan un papel clave en su desarrollo y aplicación ética. Esta perspectiva humanística es fundamental para asegurar que la integración de la IA en diferentes ámbitos cotidianos se lleve a cabo de manera responsable y adecuada, en beneficio de las personas y de la sociedad.

Disciplinas como la filosofía, la lingüística, la sociología o la comunicación ayudan a entender el comportamiento humano, los valores éticos y la estructura social. Estas áreas contextualizan el impacto de la IA y abordan cómo debe gestionarse. Las humanidades proporcionan herramientas para el juicio crítico y la mejora de los sistemas de IA, y por tanto sus conocimientos son esenciales para una integración holística y reflexiva de la IA: desde evaluar sesgos algorítmicos hasta comprender cómo las máquinas pueden entender y generar lenguaje humano de manera efectiva o cómo acercar esta tecnología al público.

Hemos recopilado profesiones de la rama de las humanidades que tienen una relación particularmente fuerte con la IA y exploramos cómo sus conocimientos ayudan a moldear la convergencia entre tecnología y humanidad.

Filosofía

La filosofía aborda preguntas fundamentales sobre la conciencia, la ética, la moral, la epistemología (cómo conocemos), la ontología (qué existe) y los valores a través del razonamiento crítico.

Relación con la IA

• Ética de la IA: Los filósofos pueden ayudar a definir los límites éticos en el desarrollo y uso de la IA abordando dilemas como el sesgo algorítmico, la privacidad, la autonomía de las máquinas y el impacto social del desplazamiento laboral.
• Conciencia e inteligencia: Explora la naturaleza de la conciencia y la inteligencia, lo que es esencial para comprender si algún día las IA podrán ser verdaderamente conscientes o si deben considerarse simplemente como herramientas complejas.
• Epistemología y aprendizaje automático: Ayuda a evaluar cómo los modelos de aprendizaje automático ‘conocen’ el mundo y cómo podemos confiar en sus resultados.
  
  —Ejemplo: La interpretación y explicabilidad de la IA (XAI) ayuda a revelar cómo funcionan los modelos de IA y a interpretar sus resultados de manera clara y accesible para los usuarios, logrando que los modelos sean más comprensibles y transparentes y ayudando a establecer marcos éticos y de gobernanza de la IA.

Lingüística

El estudio científico del lenguaje humano incluyendo su estructura, su uso, su adquisición y su evolución en todos sus niveles: fonética, fonología, morfología, sintaxis, semántica y pragmática, es clave para mejorar con los modelos de lenguaje natural.

Relación con la IA

• Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): Es esencial para mejorar la precisión y la capacidad de los algoritmos de PLN que permiten a la IA procesar, interpretar y generar lenguaje humano en tareas como la traducción automática, el análisis de sentimientos, los chatbots o la generación de contenidos.
• Comprensión del contexto: Aporta conocimiento sobre cómo el significado de las palabras y las frases varía según el contexto, un aspecto esencial para que la IA pueda interactuar de forma natural con los humanos.
• Desarrollo de interfaces de usuario: Ayuda a diseñar interfaces de usuario basadas en el lenguaje que sean más intuitivas y accesibles.
  
  —Ejemplo: Mejorar los sistemas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) y desarrollar algoritmos capaces de comprender el lenguaje humano en toda su complejidad facilita interacciones más naturales entre humanos y máquinas.

Sociología

El estudio científico de la sociedad, incluyendo sus estructuras, sus instituciones, sus relaciones y sus cambios, ayuda a comprender las relaciones humanas, el comportamiento colectivo y el impacto que tiene la tecnología en la sociedad, incluyendo la IA.

Relación con la IA

• Impacto social de la IA: Analiza cómo la IA afecta al empleo, la desigualdad, la privacidad, la democracia y otros aspectos de la sociedad.
• Sesgo de los algoritmos: Puede identificar cómo los sesgos sociales, incluyendo el sesgo de género, se reproducen en los datos utilizados para entrenar las IA y proponer soluciones para mitigar estos sesgos.
• Comprender al público: Entender las actitudes y creencias del público hacia la IA es esencial para promover la aceptación social de la IA y su adopción responsable.
  
  —Ejemplo: Investigar y analizar el impacto social de la IA y cómo la IA afecta a diferentes sectores, ámbitos o estratos sociales permite obtener soluciones para mitigar desigualdades y fomentar una distribución justa de sus beneficios.

Historia

El estudio del pasado humano, incluyendo los acontecimientos, las ideas, las culturas y las transformaciones sociales, proporciona una perspectiva temporal sobre la evolución de las tecnologías, las ideas y las sociedades.

Relación con la IA

• Lecciones del pasado: Nos enseña sobre el impacto de tecnologías anteriores en la sociedad y cómo se han gestionado las transformaciones tecnológicas, proporcionando valiosas lecciones para el desarrollo y adopción de la IA.
• Contexto cultural: Comprender el contexto cultural en el que se desarrolla la IA es fundamental para evitar la imposición de valores entre culturas y para adaptar la tecnología a las necesidades locales.
  
  —Ejemplo: Estudiar e investigar el impacto social de tecnologías e inventos clave en la historia, como sucedió en su día con la electrificación y los patrones de desigualdad que reveló, permite extraer paralelismos útiles que permitan anticipar los efectos de la IA en la época actual.

Psicología

El estudio científico de la mente, el comportamiento y los procesos mentales en los seres humanos ofrece perspectivas esenciales sobre los procesos cognitivos, las emociones y el comportamiento de los individuos. También aborda cómo percibimos y nos adaptamos a tecnologías disruptivas como la IA.

Relación con la IA

• Interacción humano-IA: Ayuda a diseñar sistemas de IA que sean accesibles, intuitivos y capaces de adaptarse a las necesidades y preferencias de los usuarios.
• Impacto emocional y cognitivo: Investiga cómo la IA afecta el bienestar emocional, el comportamiento y las capacidades cognitivas de los usuarios, y propone formas de mitigar efectos negativos.
• Confianza y adopción: La psicología del comportamiento estudia cómo fomentar la confianza en los sistemas de IA, lo que es clave para su aceptación social.
  
  —Ejemplo: El diseño responsable y centrado en el usuario permite crear chatbots y asistentes virtuales que que tengan en cuenta la diversidad cultural y social, que sean emocionalmente inteligentes, fomenten la empatía, mitiguen el efecto Eliza y reduzcan la frustración en los usuarios.

Comunicación

En el contexto de la IA, investigar cómo se producen, transmiten y perciben los mensajes, y el impacto de los medios en la sociedad, es clave para educar, informar y fomentar el entendimiento público sobre esta tecnología.

Relación con la IA

• Comunicación con la IA: Entender cómo comunicarnos eficazmente con las IA y cómo las IA pueden comunicarse con nosotros es esencial para una interacción fluida y transparente que mejore la experiencia y reduzca las barreras tecnológicas.
• Desinformación: Estudiar el papel de la IA en la difusión de noticias falsas y desarrollar estrategias para mitigar este desafío.
• Narrativas e IA: Ayuda a construir narrativas que promuevan un uso ético y equitativo de la tecnología, y aporta su experiencia para desarrollar modelos de IA capaces de generar historias y contenidos útiles y creativos.
  
  —Ejemplo: Educar al público sobre cómo funciona la IA y sus posibles implicaciones a través de especialistas en comunicación, divulgadores científicos y otros profesionales capaces de transmitir información compleja de forma clara y accesible, con iniciativas para informar sobre los usos y retos de la IA.

Dar el salto de las humanidades a la tecnología

Existen numerosos recursos y estrategias que facilitan que los profesionales de humanidades transiten hacia el campo de la tecnología y la IA.

Una opción reconocida es 42 Fundación Telefónica, los campus gratuitos de programación, considerados una de las diez universidades más innovadoras del mundo según el ranking WURI. En 42 Madrid, 42 Urduliz Bizkaia, 42 Barcelona y 42 Málaga se aprenden las competencias digitales y transversales más solicitadas en el mercado de trabajo actual bajo un método de aprendizaje gratuito, 100% práctico, gamificado y colaborativo.

Para estudiar en los campus 42 Fundación Telefónica no es necesario tener conocimientos técnicos previos, por lo que es una excelente opción para profesionales con formación en humanidades.

También es efectivo adquirir habilidades básicas en herramientas tecnológicas relevantes como Python, R, SQL o metodologías de análisis de datos a través de cursos y recursos online. Complementar la perspectiva crítica y ética propia de las humanidades con una formación técnica puede suponer una diferencia significativa.

La IA Generativa ofrece una oportunidad para el aprendizaje continuo y personalizado al crear un entorno flexible, generar contenido a demanda, responder preguntas y proporcionar explicaciones detalladas.

Además, participar en comunidades o grupos de trabajo multidisciplinares donde se discutan problemas relacionados con la IA y su impacto social permite aprender y conocer sobre la intersección entre la tecnología y las humanidades, colaborar con investigadores y empresas, y aportar perspectivas y conocimientos.

■ El Informe sobre los perfiles más demandados en Humanidades Digitales y Tecnologías del Lenguaje destaca el creciente interés y demanda de profesionales en estos campos, incluyendo científicos de datos en humanidades digitales, ingenieros de tecnologías del lenguaje y lingüistas computacionales.

También son cada vez más valoradas habilidades técnicas clave como la programación en Python y R, y el diseño de algoritmos de procesamiento del lenguaje natural. Además, el informe señala la importancia de soft skills o ‘habilidades blandas’ como el trabajo en equipo y la capacidad organizativa y señala la creciente colaboración entre universidades y empresas para alinear la formación académica con las demandas del mercado laboral.

■ Como complemento a las competencias relacionadas con la tecnología, el informe The Future of Jobs Report 2025 de WEF señala la creciente importancia global de capacidades como el pensamiento creativo, la resiliencia, la flexibilidad y la agilidad, junto con la curiosidad y el aprendizaje continuo.

Conclusiones

La IA no es un campo exclusivo de las ciencias exactas. Las humanidades ofrecen una perspectiva fundamental para abordar los aspectos éticos, sociales, culturales y humanos que moldean el impacto de la IA. Se trata de asegurar que la IA se utiliza de forma beneficiosa y responsable, y de construir un marco tecnológico amplio que refleje valores compartidos y promueva la justicia, la inclusión y el bienestar social.

Para lograrlo es fundamental implementar políticas educativas actualizadas e innovadoras que fomenten la formación multidisciplinar integrando ciencia, tecnología y humanidades en los programas académicos. Estas iniciativas deberían incluir proyectos colaborativos y aprendizaje basado en problemas para preparar a las futuras generaciones en el abordaje de los dilemas que plantea la IA.

Las empresas, gobiernos y entidades educativas tienen la responsabilidad promover este cambio creando entornos de aprendizaje que conecten el pensamiento crítico humanístico con las soluciones tecnológicas.

El enfoque multidisciplinar es imprescindible para diseñar sistemas de IA capaces de abordar los retos sociales más urgentes, desde la desigualdad hasta el hasta el progreso sostenible.

La necesidad de profesionales de las humanidades en el ámbito de la IA cobra protagonismo a medida que empresas, organizaciones y legisladores reconocen la importancia de incorporar una perspectiva ética, social, cultural y humana en el desarrollo tecnológico.

Estos profesionales aportan un enfoque imprescindible para abordar los retos actuales como la inclusión y la mitigación de sesgos, y desempeñan también un papel clave en la creación de marcos que guíen el avance de la IA hacia un futuro equitativo y sostenible que refleje principios democráticos y derechos humanos fundamentales.

Esto requiere un compromiso colectivo para transformar nuestra manera de concebir y desarrollar la tecnología asegurando que da respuesta a las necesidades globales con responsabilidad y equidad.