La creciente popularidad de las herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT, Dall-E y Deepseek ha transformado radicalmente nuestra interacción diaria con la tecnología. Sin embargo, conforme aumentan sus aplicaciones, también emergen desafíos críticos en torno a su uso responsable y eficaz. Actualmente, surge la necesidad de alfabetización en IA generativa que permita a los usuarios evaluar y emplear estos modelos con confianza y ética. Un grupo de investigadores del Instituto de Tecnología de Georgia ha desarrollado un marco comprensivo con directrices en doce áreas para abordar este vacío. Estas pautas se organizan en cuatro aspectos clave: selección de herramientas, interacción, comprensión del resultado y comprensión de alto nivel.

La IA generativa, a diferencia de sus predecesores no generativos, posee características únicas y avanzadas, como la comprensión multilingüística a nivel humano. Esto ha planteado desafíos, pues los usuarios a menudo sobreestiman las capacidades de la IA generativa, lo que lleva a equivocaciones y, en algunos casos, resultados perjudiciales.

Es notable la falta de directrices específicas que ayuden a usuarios sin formación técnica a comprender cómo las IA generativas “conocen” ciertos conceptos frente al conocimiento humano. Este entendimiento es crucial. Fallas en esto pueden llevar a resultados sesgados o incorrectos, a menudo exacerbados por la falta de explicabilidad inherente en muchos modelos actuales. De ahí la urgencia de que estudiantes, empleados y consumidores permanezcan críticos ante la información proveniente de estos modelos.

Adicionalmente, los desarrollos anteriores de AI a menudo ocultaron el impacto ambiental y la labor humana que hay detrás. Los modelos generativos no son la excepción, lo que refuerza la necesidad de que las instituciones y organizaciones educativas sean conscientes de estos efectos cuando diseñan sus currículos o políticas.

La campaña de alfabetización en IA genrativa también responde a preocupaciones éticas, tales como la generación de desinformación y contenido perjudicial. Hasta el momento, medidas como la práctica de red-teaming para detectar posibles salidas dañinas ya se han implementado, aunque el riesgo no ha desaparecido por completo.

Este marco, aunque útil, es solo un primer paso. La rápida evolución de las capacidades de la IA generativa significa que estas pautas requerirán revisiones continuas para mantenerse al día con los avances tecnológicos y las necesidades educativas y de responsabilidad social que de ellos se desprenden.