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Recibido: 2025-02-01 Aceptado: 2025-03-17
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Ética e inteligencia artificial en las organizaciones
Méndez Reyes, Johan
1
Correo: jmendezr@ups.edu.ec
Orcid: https://orcid.org/0000-0002-9349-223X
DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.15072808
Resumen
En las últimas décadas, la Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado un
crecimiento extraordinario creando diferentes versiones desde chatbot, redes
neuronales, conducción autónoma, entre otras, que han transformado de manera
abismal la vida de las personas, de la sociedad y las organizaciones. Sin embargo,
esta tecnología emergente, trae consigo una serie de problemas como sesgos,
transparencia en los algoritmos y preocupaciones sobre privacidad y seguridad de
datos, etc., lo que hace imperativo adoptar una nueva ética responsable ante estos
retos. En este sentido, esta investigación tiene como objetivo analizar la ética e
inteligencia artificial en las organizaciones, estudiando los aportes de algunos
filósofos como Gadamer, Habermas, Cortina, entre otros que pueden proporcionar
una propuesta reflexiva para abordar las implicaciones éticas en el ámbito
organizacional. La metodología utilizada es la hermenéutica filosófica, orientada
a la interpretación y comprensión de textos y datos recopilados. Se concluye que,
si bien la IA es una herramienta valiosa para optimizar procesos y reducir costos,
también presenta riesgos que, sin una gestión adecuada, podrían afectar tanto el
bienestar humano como el buen funcionamiento de las organizaciones. Por ello,
resulta imprescindible desarrollar una ética que supere los límites convencionales
y se nutra de enfoques como la teoría del discurso, el diálogo interdisciplinario,
interculturalidad, entre otros.
Palabras clave: ética, inteligencia artificial, organizaciones, teoría del discurso.
1
Doctor en Ciencias Gerenciales. Doctor en Ciencias Filosóficas. Doctor en Educación. Magister Scientiarum
en Filosofía. Licenciado en Filosofía. Docente Titular de la Universidad Politécnica Salesiana. Ecuador. Sede
Guayaquil. Grupo de investigación ATARAXIA.
Sección: Artículo científico 2025, julio-diciembre, año 5, No. 10, 698-738
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Ethics and artificial intelligence in organizations
Abstract
In recent decades, Artificial Intelligence (AI) has experienced extraordinary
growth, giving rise to various forms—from chatbots and neural networks to
autonomous driving—that have profoundly transformed the lives of individuals,
society, and organizations. However, this emerging technology brings with it a
series of challenges, such as biases, lack of transparency in algorithms, and
concerns over data privacy and security, making it imperative to adopt a new,
responsible ethical framework in addressing these issues. In this regard, the
objective of this research is to analyze ethics and artificial intelligence within
organizations by examining the contributions of philosophers such as Gadamer,
Habermas, and Cortina, among others, who offer reflective proposals for tackling
ethical implications in the organizational sphere. The methodology employed is
philosophical hermeneutics, aimed at interpreting and understanding collected
texts and data. It is concluded that while AI is a valuable tool for optimizing
processes and reducing costs, it also presents risks that, if not managed properly,
could negatively impact human well-being and organizational integrity.
Therefore, it is essential to develop an ethics that transcends conventional
boundaries and is enriched by approaches such as discourse theory,
interdisciplinary dialogue, and interculturality.
Keywords: ethics, artificial intelligence, organizations, discourse theory.
Introducción
En la actualidad, el acelerado desarrollo que ha tenido la Inteligencia
Artificial (IA) en todas sus versiones, robótica, chatbot, redes neuronales,
conducción autónoma, entre otras, ha generado importantes transformaciones en
la humanidad. Este impacto tecnocientífico se ha evidenciado en todas las
organizaciones, instituciones, empresas, emprendimientos, etc., obligándolas a
cambiar toda su praxis estructural y funcional para dar respuesta efectiva e
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inmediata a las demandas de la sociedad. Todo esto nos lleva a pensar
filosóficamente sobre el impacto que han tenido estas nuevas tecnologías en la
vida humana y los desafíos éticos que se generan para la gestión organizacional.
Efectivamente, el uso de la IA ha transformado considerablemente el
funcionamiento de las organizaciones y las empresas, facilitando su
administración y mejoras continuas en eficiencia, productividad e innovación. Sin
embargo, su adopción plantea desafíos éticos significativos, tales como sesgos,
transparencia en los algoritmos y riesgos en la privacidad y seguridad de los datos,
lo que exige un enfoque responsable en su utilización, que involucre a todos los
actores del proceso, no solo a quienes gestionan o administran la empresa.
La implementación de la IA implica retos importantes en la gestión
organizacional y empresarial, así como en los procesos que lleva a cabo, ya que la
integración de estas tecnologías requiere transformar los roles profesionales,
desarrollando habilidades estratégicas y promoviendo formaciones continuas. Por
lo que, se hace necesario garantizar la ciberseguridad y la protección de datos
personales y financieros, minimizando los riesgos asociados, y que los datos
suministrados por la IA contribuyan a la toma de decisiones, lo que demanda, a su
vez, de una ética comprometida con estos procesos organizacionales y la
conformación de comités de ética que supervisen continuamente su
funcionamiento.
Es la ética, entendida como el conjunto de principios y valores que orientan
las acciones y decisiones personales y organizacionales, la llamada a enfrentar
estos nuevos desafíos y oportunidades derivados del impacto de la IA en los
procesos organizacionales. Dentro de este contexto, el objetivo de este trabajo es
analizar la ética e inteligencia artificial en las organizaciones. Se hace énfasis en
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los aportes de algunos filósofos como Gadamer, Habermas, Cortina, entre otros
quienes ofrecen una propuesta reflexiva como posibilidades reales para contrastar
los avances acelerados de la tecnociencia y la necesidad de una ética para el uso y
manejo de las IA en las organizaciones.
Este trabajo se fundamenta desde una metodología cualitativa, se utiliza el
método hermenéutico para poder interpretar y comprender los textos en su
contexto, mediante un análisis riguroso del investigador y de los datos compilados.
En cuanto, a su estructura se aborda temas tales como la responsabilidad moral, el
sesgo algorítmico, la privacidad y la seguridad, desde un análisis filosófico,
procurando la construcción de un tipo de ética que frene el impacto de la IA en su
uso organizacional, desde un diálogo discursivo, intersubjetivo e intercultural.
1. Revisión de la literatura
1.1. Ética de la IA: retos para la humanidad
Los aportes que la ética puede dar en términos pragmáticos parte del
abordaje reflexivo y consecuente de los valores y principios morales que
determinan la praxis humana con relación al marco normativo y del deber ser que
guía su conducta. La ética procurar estudiar lo moral presente en las actuaciones
y decisiones personales y colectivas y en el impacto de esta en términos sociales,
generando un sustento teórico que contribuye a dar respuestas a diferentes
escenarios en las que se encuentra los verdaderos dilemas humanos. En este
sentido, antes de ahondar sobre los aspectos éticos que conlleva el uso e
implementación de las IA y sus retos para la sociedad humana abordaremos
algunos elementos esenciales de la evolución y desarrollos de estas nuevas
tecnologías emergentes.
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Si bien es cierto, que las IA ha tenido un gran éxito en la década de los 20
del siglo XXI, su origen data a mediado del siglo XX cuando en un congreso que
se efectuó en Los Ángeles se planteó las posibilidades de crear máquinas con cierta
autonomía capaces de aprender por sí misma por medio de algoritmo diseñados
para ese fin. Pero es, en 1956 cuando McCarthy et al. (2006) implantaron el
término “inteligencia artificial” para hacer referencia a la construcción de sistemas
capaces de demostrar comportamientos inteligentes a partir de su interacción con
las personas, al punto de que estas no pudieran distinguir si se comunicaban con
una máquina o con otro ser humano, a esto se le llamó el test de Turing
2
(Cortina,
2022).
Para Iberdrola (2019), la IA nace siendo parte de la informática orientada al
desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que tradicionalmente requieren
habilidades cognitivas humanas. Su base tecnológica reside en la construcción de
algoritmos avanzados que permiten a las máquinas aprender, razonar y tomar
decisiones de manera autónoma. Existen científicos que sostienen que la IA busca
replicar la manera en que las personas piensan y actúan, otros enfatizan su
desarrollo como sistemas que procesan información y razonan de manera
autónoma (Marín García, 2019).
Asimismo, el Grupo de Expertos de Alto Nivel en Inteligencia Artificial
(2019) describen la IA como un conjunto de sistemas de software (y en algunos
casos, hardware) diseñados por seres humanos con la finalidad de operar en
2
Alan Turing (1912-1954) es reconocido como el pionero de la informática debido a su creación
de la máquina en 1936, la cual representa una de las primeras formulaciones teóricas sobre la
inteligencia artificial. En 1950, mediante un artículo publicado en la revista Mind, planteó que los
ordenadores tienen la capacidad de exhibir conductas que podrían ser calificadas como
inteligentes.
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entornos digitales o físicos para alcanzar objetivos complejos. Estas tecnologías
tienen la capacidad de percibir su entorno, analizar información, interpretar datos,
razonar y tomar decisiones para cumplir sus propósitos. Además, pueden emplear
reglas simbólicas o modelos numéricos y ajustar su comportamiento según el
impacto de sus acciones previas (Cortina, 2022).
Para Russell y Norvig (2016), las definiciones de IA pueden agruparse en
cuatro categorías, según el enfoque que persigan. En primer lugar, existen los
sistemas diseñados para imitar el comportamiento humano, basados en el Test de
Turing (1950) (Marín García, 2019), los cuales pueden procesar lenguaje natural,
representar conocimiento, razonar de manera automatizada y aprender para
adaptarse a distintos contextos (Kurzweil, 1999). En segundo lugar, se encuentran
aquellos que buscan replicar el pensamiento humano, con un enfoque en la
automatización de funciones cognitivas como la toma de decisiones y la resolución
de problemas (Bellman, 1978). En tercer lugar, están los sistemas que operan con
base en principios de razonamiento lógico, guiados por reglas y leyes universales
del pensamiento formal (Winston, 1992). Finalmente, la IA también puede
entenderse como sistemas que actúan racionalmente, los cuales no solo aplican
principios lógicos, sino que también incorporan capacidades de adaptación,
autonomía y gestión de la incertidumbre (Poole, Mackworth y Goebel, 1998).
En teoría la IA no pretende reemplazar la inteligencia humana, sino
complementarla, su finalidad es instrumental ya que permite potenciar las
capacidades de las personas en aquellos ámbitos donde las máquinas pueden
ofrecer un rendimiento mucho más eficaz y eficiente (Marín García, 2019). Este
planteamiento ha llevado a generar otras investigaciones sobre la posibilidad de
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colaboración entre sistemas de IA y humanos o entre diferentes tipos de tecnología
con la IA (Malone, 2018).
En términos de disciplina la IA se divide en dos grandes áreas: la ciencia de
la inteligencia artificial y la ingeniería del conocimiento. La primera se orienta al
estudio de los principios fundamentales de la inteligencia y la formulación de
modelos teóricos que expliquen la cognición humana. Su meta es desarrollar una
teoría computable del conocimiento humano que permita comprender y predecir
el comportamiento inteligente, similar a lo que representan las ecuaciones de
Maxwell en el campo del electromagnetismo (Palma y Marín, 2008).
Por su parte, la ingeniería del conocimiento se enfoca en la aplicación
práctica de los modelos teóricos formulados por la ciencia de la IA. Su labor
consiste en traducir estos principios a lenguajes computacionales comprensibles
por las máquinas y en desarrollar sistemas que sean capaces de ejecutar inferencias
de manera autónoma para resolver problemas del mundo real (Palma y Marín,
2008). Ambas áreas se complementan, pues mientras la ciencia de la IA
proporciona la base conceptual necesaria para comprender la inteligencia, la
ingeniería del conocimiento transforma estos avances en soluciones concretas.
Juntas, contribuyen al propósito general de la IA: comprender y replicar las
capacidades cognitivas humanas (Palma y Marín, 2008).
A pesar de la especificidad de la IA en términos científicos la utilización en
la sociedad genera grandes retos ético, como el sesgo algorítmico, para Russell y
Norvig (2016), los algoritmos pueden reproducir y perpetuar los prejuicios
presentes en los conjuntos de datos utilizados en su entrenamiento, lo que podría
derivar en decisiones discriminatorias o sesgadas, este fenómeno no solo exige
soluciones técnicas, sino también reflexiones sobre la equidad y la justicia en el
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uso de la IA, aunado al factor ideológico de quienes no solo invierte en este tipo
de tecnología sino que pretende que esos algoritmo responda a sus intereses
particulares (Barreto Calle y Calle Ramírez, 2024).
La privacidad y la seguridad de los datos, es otro reto ético que nos presenta
la IA, para que la IA funcione de manera correcta, sus sistemas requieren de
grandes volúmenes de información personal, lo que genera preocupaciones sobre
la protección de la privacidad, el consentimiento informado y el posible uso
indebido de los datos. Como advierten Müller y Bostrom (2016), es vital encontrar
un equilibrio entre el aprovechamiento de las capacidades de la IA y la salvaguarda
de los derechos individuales, garantizando un desarrollo tecnológico responsable
y éticamente sostenible (Barreto Calle y Calle Ramírez, 2024).
Estos retos éticos que nos presentan las IA en su utilidad e impacto en la
sociedad es necesario entenderlo en al menos tres modelos de IA que requieren
ser abordado filosóficamente. El primer modelo es el de la inteligencia superior
considera que la IA superará a la inteligencia humana, abriendo paso a ideas
transhumanistas y posthumanistas sobre la singularidad. Cortina (2022) menciona
que John von fue uno de los primeros científicos que planteó, en 1966, esta idea
sobre la singularidad donde los humanos podrían transferir su inteligencia a las
máquinas lo que originará otro tipo de especie viva, mientras que autores como
Vernor Vinge (1994) y Kurzweil (1999) han construido teorías sobre la eventual
superación de la mente humana por máquinas inteligentes.
La creación de superinteligencias, a pesar de generar grandes debates a lo
interno de los científicos, implicaría la era de otra sociedad lo que conlleva a
nuevos retos éticos. Es de gran preocupación saber qué tipo ética conduce a estas
superinteligencias: si las máquinas llegaran a desarrollar sus propios valores,
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¿cómo se garantizaría que alineen con los valores humanos? Se cuestiona en
términos éticos, la gran inversión que se tiene para la creación de estas entidades,
en lugar de aportar a solucionar los problemas más esenciales de la humanidad
como la pobreza y la injusticia (Cortina, 2022).
El segundo modelo, de IA es la inteligencia artificial general, se caracteriza
por la capacidad de resolver problemas diversos, similar a la inteligencia humana,
y es el objetivo principal de la investigación en IA (Cortina, 2022). La distinción
entre IA débil y fuerte, introducida por John Searle en 1980, ha sido fundamental
para comprender la inteligencia general. La IA débil, también conocida como
limitada, se enfoca en tareas específicas, como asistentes virtuales o software de
automatización, pero no puede pensar ni actuar de manera autónoma. Es la forma
de IA más utilizada actualmente, presente en dispositivos como computadoras,
teléfonos móviles y asistentes de voz, mientras que la IA fuerte plantea la
posibilidad de que las máquinas posean una mente y un pensamiento comparable
al humano, al respeto Searle (1980) considera que esta posibilidad es poco viable,
ya que las máquinas no poseen intencionalidad y, por lo tanto, no pueden atribuir
significado a los símbolos. Asimismo, la ausencia de un cuerpo físico les impide
desarrollar conocimiento de sentido común a partir de experiencias corporales.
La posibilidad de dotar a las máquinas de sentido común y conciencia moral
sigue siendo un problema para esta tecnociencia, a pesar de los grandes
financiamientos para ello, las máquinas solo pueden simular emociones, no
experimentarlas genuinamente (Cortina, 2022).
El tercer modelo de la inteligencia específica se distingue por su enfoque en
tareas delimitadas, donde los sistemas inteligentes pueden superar
significativamente las capacidades humanas gracias a su procesamiento de
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grandes cantidades de datos y el uso de algoritmos avanzados. El Deep Blue de
IBM, es una referencia de este modelo, que en 1997 venció al campeón mundial
de ajedrez Gary Kasparov, demostrando la habilidad de las máquinas para ejecutar
tareas concretas con gran precisión. Estos sistemas tienen aplicaciones en diversas
áreas, como la salud, la predicción del clima, la optimización empresarial, la
comunicación y el asesoramiento agrícola, empleando técnicas como la minería
de datos para identificar patrones y prever comportamientos futuros, se requiere
de la mediación humana para lograr desarrollar su máximo potencial y asegurar
que se respeten los derechos y la autonomía de las personas (Cortina, 2022).
Estos retos éticos que conlleva el uso e impacto de las IA a la sociedad
requieren de un compromiso consciente para preservar un desarrollo responsable
que ofrezcan beneficios para la sociedad. Se debe preservar y defender los
derechos laborales en un entorno económico cambiante, la defensa de la
autonomía individual frente a la creciente presencia de sistemas de IA no
autónomos y la gestión de una sociedad donde los algoritmos desempeñan un
papel cada vez más central, tanto en la organización, empresas e instituciones que
buscan preservar el capital humano y optimizar su procesos y gestión.
Todo esto nos lleva a asumir como imperativo categórico la preservación de
la condición humana y prever que estos avances que proviene de las IA y la
tecnociencia sean para el beneficio de la humanidad, donde se tenga acceso a ella
por igual y donde se respete el equilibrio de la humanidad y naturaleza.
1.2. Ética e inteligencia artificial en las organizaciones
El impacto de las IA en la sociedad afecta positiva y negativamente en
sectores como empleo, educación y comercio, etc., la situación en las
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organizaciones no escapa a esa realidad, en este escenario la ética organizacional
adquiere una relevancia importante, ya que permite contribuir a la búsqueda de
dar respuesta de los retos que conlleva el acelerado avance de la IA y su impacto
en la organización, lo que se hace necesario una reflexión sobre sus beneficios y
riesgos, así como de su gestión ética en su aplicación.
La necesidad de abordar las implicaciones éticas en la toma de decisiones
en la organización, dentro de un entorno mediado por la IA, implica concebir su
gestión, filosofía, misión, visión y demás elementos que evidencien los valores y
cultura organizacional. Lo que implica entender los procesos de gestión en miras
de responder a los objetivos institucionales donde se fomenten el bienestar
colectivo, asegurando altos estándares de calidad en las empresas, las cuales no
solo desempeñan un papel económico, sino también educativo y formativo,
promoviendo valores esenciales para la vida en comunidad (Méndez Reyes, 2020).
Es por ello, que se considera que la ética en la gestión debe ser ejercida por
líderes que inspiran y promueven el desempeño significativo de los miembros de
la organización, en consonancia con valores de la organización (Martínez, 2009).
La ética en la organización debe basarse en el respeto y en un conjunto de valores
personales e institucionales inseparables, lo que permite involucrar a los
colaboradores y a la comunidad en una interacción responsable con el entorno,
contribuyendo así a su desarrollo y al de la sociedad en su conjunto.
Desde una perspectiva ética, se requiere examinar las prácticas que se llevan
en las organizaciones contemporáneas, especialmente en los procesos de selección
de personal, donde la intervención humana se ha reducido significativamente
debido a la automatización impulsada por la IA. La incorporación del machine
learning ha facilitado la integración de sistemas inteligentes en grandes
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corporaciones, permitiendo la interacción fluida y precisa entre máquinas y
personas. Es por eso, que muchas empresas han optado por delegar la gestión del
talento humano a softwares especializados que analizan perfiles y filtran
candidatos a partir de palabras clave, incluso llegando a encargarse del proceso
completo de selección (Goñi Sein, 2019).
La ética, en este sentido, debe establecer un marco de referencia basado en
actitudes, motivaciones y principios que guían las decisiones diarias de los
empleados en coherencia con los valores de la organización. Además, debe
facilitar a la gestión los debidos procedimientos éticos para evaluar los marcos
normativos y prácticos en su funcionamiento organizacional. Esto es vital para la
formulación de políticas de responsabilidad social, tanto internas como externas,
asegurando el cumplimiento de las normativas establecidas (Méndez Reyes,
2020).
Los retos que conlleva la integración de la IA en el ámbito organizacional y
empresarial siguen ser cuantificado con relación a la magnitud de esta, ya que es
una práctica muy reciente pero que crece a pasos agigantados, donde la ética debe
garantizar no solo la eficiencia de los procesos, sino también la protección del
capital humano. Un caso ilustrativo es el de Amazon, que ha implementado
dispositivos digitales para supervisar el desempeño de sus empleados en la
distribución de paquetes, enviando alertas automáticas si se excede el tiempo
estipulado (Goñi Sein, 2019). En este escenario, la interacción entre seres
humanos y sistemas autónomos requiere la implementación de códigos éticos que
regulen las acciones de estas tecnologías (Barreto Calle y Calle Ramírez, 2024),
asimismo, estos códigos deben mantenerse para la fabricación de nuevas máquinas
inteligentes.
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Asumir lo que ofrecen la IA para las organizaciones y las empresas implica
reconfigurar a los gerentes y líderes desde un amplio conocimiento ético, dado que
la convivencia organizacional debe sustentarse en valores profundamente
arraigados en la sociedad. Aquí, la ética se erige como un desafío clave para
enfrentar los retos que surgen en las organizaciones, orientándolas hacia un
modelo de gestión basado en principios éticos.
Este planteamiento conlleva a una reflexión sobre el propósito
organizacional y permite la toma de decisiones fundamentadas en criterios de
responsabilidad y sostenibilidad. Por ello, la ética no solo debe entenderse como
un componente esencial en la integración de la IA en el entorno empresarial, sino
también como un elemento determinante en la configuración de las nuevas
dinámicas laborales.
Para nadie es un secreto que el uso de las tecnologías digitales GPT, como
los sistemas de información interactivos tipo chatbot, está reemplazando diversas
funciones en las áreas administrativa, publicitaria y de marketing, así como en la
creación de textos e imágenes dentro de las empresas. Económicamente, para la
empresa, estas tecnologías son rentables, generan ingresos y minimizan
problemas, lo que garantiza que seguirán utilizándose, pero también es verdad que
generan grandes desempleos, lo que se convierte en un gran problema social
(Barreto Calle y Calle Ramírez, 2024).
El Instituto Tecnológico de Massachusetts creó una plataforma conocida
como “Moral Machine” con el objetivo de examinar los dilemas éticos asociados
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al uso de tecnologías autónomas, guiándose por los 23 principios de Asilomar
3
sobre inteligencia artificial en California. Se hace énfasis hasta dónde llega la
responsabilidad del ser humano en determinar cuándo y cómo delegar decisiones
al desarrollar y utilizar la IA, dado que resulta complicado atribuir responsabilidad
a una máquina por sus acciones y decisiones, las cuales, en última instancia, son
el resultado del trabajo humano (Villarreal Satama y Flor Terán, 2023).
Esto representa un reto para la ética organizacional entendida como una
filosofía de gestión que integra una ética basada en la praxis axiológica presente
en la cultura humana, en lugar de la de la máquina. La máquina no puede medir
este tipo de decisiones, por lo que es fundamental que la IA esté diseñada desde
una escala valorativa que limite estas acciones.
Cortina (2007) sostiene que, en una sociedad caracterizada por su pluralismo
moral, los valores de la norma cívica deben reflejarse en todos los ámbitos de la
gestión ética, adaptándose a las particularidades de cada actividad. Es así, como
la ética debe operar bajo principios como la solidaridad, la colectividad, la justicia,
la equidad, el respeto y el bienestar colectivo. Esto implica la necesidad de
establecer acuerdos y responsabilidades que busquen la eficacia y eficiencia
3
Los principios de Asilomar establecen que: la investigación en IA debe enfocarse en crear
inteligencia beneficiosa (1), asegurando financiación para su uso responsable (2) y fomentando el
diálogo entre científicos y legisladores (3). Se debe promover una cultura de cooperación (4) y
evitar carreras en desarrollo (5) para garantizar la seguridad (6) y la transparencia en los fallos (7).
Las decisiones autónomas requieren explicaciones audibles (8), y los diseñadores deben asumir las
implicaciones morales de sus sistemas (9). Además, la IA debe alinearse con valores humanos
(10), respetar la dignidad (11) y la privacidad (12), y no restringir la libertad (13). Las tecnologías
de IA deben beneficiar a la sociedad (14) y distribuir su prosperidad (15). El control humano sobre
las decisiones es esencial (16), evitando la subversión de procesos sociales (17) y carreras
armamentísticas (18). Debemos ser precavidos sobre las capacidades futuras (19) y planificar con
cuidado (20) para mitigar riesgos (21). Los sistemas que se automejoran deben ser controlados
(22), y la superinteligencia debe servir al bien común (23).
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organizacional. Así, la gestión ética se vuelve esencial para la organización y su
reputación social, ya que promueve un ambiente estable por medio de los estatutos
establecidos para tales fines.
Todo esto nos lleva a pensar en la necesidad de un nuevo gerente que asuma
desde una perspectiva epistemológica y axiológica los criterios éticos que debe
utilizar para el manejo y uso de las nuevas tecnologías procedentes de la IA. Esta
gestión ética debe implementar estrategias innovadoras que estén en consonancia
con la misión, visión y objetivos de la institución, lo que fortalecerá la cultura
organizacional ante los cambios sociales impulsados por el impacto de la IA. Esto
permitirá establecer un marco regulatorio que garantice las buenas prácticas y
acciones empresariales en la utilización y gestión de la IA (Sequeira Cascante y
Sánchez Sánchez, 2023).
La ética de la IA nos permite abordar temas como el diseño y uso de sistemas
autónomos, los prejuicios de las máquinas, la privacidad y la vigilancia, la
gobernanza, el estatus de las máquinas inteligentes, la automatización y el
desempleo, e incluso la colonización espacial (Degli-Esposti, 2023). Es
fundamental establecer criterios claros sobre el uso de sistemas inteligentes—sean
máquinas, algoritmos o robots—al tomar decisiones significativas que impacten
la vida de las personas y la naturaleza. Esto plantea desafíos que subrayan que la
responsabilidad ética de la IA recae en los seres humanos, no en los sistemas
inteligentes, de no ser así los seres humanos perderían su autonomía y voluntad,
alejándose así de la esencia misma de la vida, ya que incluso no solo los trabajos
rutinarios sino la misma gerencia estaría en manos del criterio de las IA (Cortina,
2019a).
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Las organizaciones deben adoptar una gestión que priorice al ser humano en
el diseño de sistemas de IA, considerando su impacto en la sociedad en su
conjunto. Al integrar la IA en los diferentes procesos organizacionales, es esencial
establecer principios éticos desde las etapas iniciales de diseño y desarrollo para
prevenir consecuencias negativas no deseadas y asegurar un uso adecuado que
beneficie a todos (Barreto Calle y Calle Ramírez, 2024).
Todo lo anterior nos lleva a considerar algunas cuestiones éticas
relacionadas con la IA y su conexión con la gestión organizacional y empresarial.
La implementación de algoritmos de IA en el proceso de toma de decisiones ha
suscitado inquietudes sobre la equidad y los sesgos algorítmicos. Por lo tanto, las
empresas deben ser transparentes en el uso de estos algoritmos, asegurando que se
apliquen de manera justa y equitativa, dado que el proceso de algoritmización
influye en las decisiones económicas. Existe un importante número creciente de
asesores y directivos algorítmicos en instituciones, organizaciones y empresas; por
ejemplo, empresas como Xerox, Google, Unilever, L’Oreal y Amazon han
incorporado algoritmos en sus departamentos de Recursos Humanos (Cortina,
2019a).
En términos éticos es fundamental que las organizaciones aseguren un uso
responsable de la IA, esto implica no solo adherirse a las regulaciones y estándares
éticos vigentes, sino también prever y abordar proactivamente posibles efectos
negativos de sus decisiones. Un ejemplo claro de esto, son las empresas que crean
sistemas de IA para el reconocimiento facial, estas deben ser garantes sobre el uso
indebido de estos sistemas, como la vigilancia masiva o la discriminación racial
(Jobin et al., 2019).
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Para Barreto Calle y Calle Ramírez (2024) se deben diseñar diversas
estrategias que las empresas pueden implementar para promover un uso
responsable de la IA desde la ética organizacional. Una de ellas es establecer
políticas internas bien definidas que impulsen el desarrollo y la utilización ética
de la IA, lo que puede incluir la creación de comités éticos responsables de revisar
y supervisar proyectos de IA (Scherer, 2016), al mismo tiempo, las empresas
deben invertir en la capacitación y formación de su personal en el uso responsable
de la IA y lo que conlleva su formación ética.
El uso de la IA ha conllevado a algunas implicaciones éticas que deben ser
estudiada con un rigor crítico. Especialmente la discriminación algorítmica, las
cuestiones de privacidad y transparencia (Barreto Calle y Calle Ramírez, 2024).
En cuanto a la discriminación algorítmica se hace referencia a la propensión de
los algoritmos de IA a reproducir y amplificar los sesgos presentes en los datos
que se utilizan para su entrenamiento (García, 2020). Esto puede dar lugar a
decisiones discriminatorias en múltiples ámbitos, como el reclutamiento, la
concesión de créditos y el sistema judicial. Ya se están presentando situaciones en
donde un algoritmo de selección de personal que se alimenta de datos históricos
reflejando sesgos de género o raza, lo que provoca la exclusión injusta de ciertos
grupos (Barreto Calle y Calle Ramírez, 2024).
En relación con la privacidad, Pérez (2021) advierte que la recolección
masiva de datos necesaria para entrenar los modelos de inteligencia artificial
plantea serias preocupaciones sobre la protección de la información personal.
Estos sistemas tienen la capacidad de acceder, procesar y emplear datos sensibles
sin el consentimiento explícito de los individuos, lo que afecta tanto su privacidad
como su autonomía. Un ejemplo de ello es el uso de asistentes virtuales y sistemas
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de reconocimiento facial, los cuales pueden recopilar y almacenar información
biométrica sin que los usuarios sean conscientes de ello, aumentando así el riesgo
de vulneraciones a la privacidad y posibles abusos (Barreto Calle y Calle Ramírez,
2024).
Por otro lado, la falta de transparencia en el funcionamiento de los
algoritmos de inteligencia artificial representa un gran reto ético. Rodríguez
(2018) señala que muchos de estos sistemas operan como cajas negras, lo que
dificulta comprender los procesos que conducen a sus decisiones. Esta falta de
transparencia limita la posibilidad de supervisión y rendición de cuentas, lo que
puede generar desconfianza y cuestionar la legitimidad de estas tecnologías
(Barreto Calle y Calle Ramírez, 2024).
Para Marín García (2019), en base a las recomendaciones y declaraciones
de diversas instituciones internacionales
4
se pueden mencionar los principales
principios éticos que conlleva el uso de las IA: respeto a la autonomía humana,
transparencia, confianza y seguridad, justicia y no discriminación, entre otros, lo
que permite contar con la participación de todos los grupos en pro de consolidar
los principios éticos fundamentales que deben guiar el desarrollo y uso de la IA
4
Fuentes oficiales: Unión Europea: Publicaciones de la UE que abordan la ética y la regulación de
robots y sistemas autónomos. Foro Económico Mundial: Recomendaciones para el uso responsable
de la IA por parte de empresas y gobiernos. UNICRI Centre for AI and Robotics de las Naciones
Unidas: Informes sobre los aspectos éticos de la IA. UNESCO: Informes sobre el impacto social y
ético de la IA. Estándares y declaraciones: IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers):
Estándares para el desarrollo y uso ético de la IA. Principios Asilomar sobre IA: Propuestos por el
Future of Life Institute, establecen pautas para la investigación y desarrollo de la IA. Declaración
para el desarrollo responsable de la IA: Elaborada en el Forum on the Socially Responsible
Development of Artificial Intelligence (Université de Montréal, 2017). Declaración de Barcelona
sobre la inteligencia artificial: Firmada en 2017 por expertos en IA y promovida por la Obra Social”
la Caixa”, define principios para el desarrollo y uso responsable de la IA (Marín García, 2019).
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para asegurar que la humanidad no solo se pueda beneficiar de sus avances sino
de poder controlar sus pretensiones.
2. Materiales y método
La presente investigación asume un enfoque metodológico basado en la
tradición cualitativa, postpositivista, lo que posibilita una comprensión e
interpretación de los fenómenos estudiados desde la percepción de los
investigadores. Para abordar el objetivo del trabajo de analizar la ética e
inteligencia artificial en el ámbito organizacional, se empleó la hermenéutica,
entendida, según Pérez (2000), como una disciplina filosófica y metodológica que
permite interpretar y comprender textos, materiales y significados vinculados a la
acción humana. Este método resulta especialmente pertinente en estudios
filosóficos, pues facilita la revelación del sentido de las palabras a partir de su
contexto y subjetividad (Ruedas, Ríos y Nieves, 2008).
La investigación se fundamenta en la propuesta metodológica hermenéutica
planteada por Barreto Calle y Calle Ramírez (2024), iniciando con la selección del
texto o tema de estudio. En este sentido, el proceso hermenéutico comienza con la
elección de un texto filosófico o un tema de relevancia, como lo plantea Gadamer
(2013), quien sostiene que la tarea hermenéutica implica analizar los textos dentro
de su contexto. La elección del tema resulta adecuada, ya que la ética ha cobrado
una importancia significativa en el ámbito de las organizaciones en la actualidad.
Asimismo, se realizó una primera aproximación al tema, lo que permitió una
comprensión inicial antes de proceder a un análisis más detallado. En este caso, el
estudio se centró en el análisis filosófico de la relación entre el accionar ético de
las organizaciones y la inteligencia artificial, Heidegger (2002) considera que la
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comprensión preliminar no es un simple acercamiento superficial, sino que
establece el marco desde el cual se desarrollará la interpretación.
Se hizo un análisis hermenéutico interpretando las diversas temáticas que se
fueron presentando en el estudio, para Ricoeur (1970), la interpretación implica
una interacción entre lo que el texto manifiesta y el sentido del autor. A través del
diálogo interpretativo, se estableció una interacción entre el investigador y el
objeto de estudio, en consonancia con la perspectiva de Gadamer (2013), quien
considera que los prejuicios no deben ser eliminados, sino comprendidos como
elementos que median el proceso de interpretación.
Asimismo, el estudio situó el tema dentro de su contexto histórico y cultural,
aspecto esencial en la hermenéutica, Dilthey (2002) afirma que interpretar la vida
humana requiere comprender las creaciones del pensamiento dentro de su entorno.
La fase final del proceso hermenéutico consistió en una reflexión filosófica
sobre los significados emergentes a lo largo de la investigación. Gadamer (2013)
enfatiza que toda interpretación supone una participación activa en un horizonte
de sentido en constante construcción y debate.
Finalmente, los resultados de la investigación se presentan de manera clara
y estructurada, reconociendo el carácter provisional de las conclusiones
hermenéuticas. Ricoeur (1970) señala que la función de la interpretación no es
proporcionar respuestas definitivas, sino abrir nuevas posibilidades de significado.
Por ende, el enfoque hermenéutico utilizado ofrece un marco metodológico
riguroso para la investigación, permitiendo una comprensión de textos y
problemas filosóficos en relación con la ética y la IA en la organización (Barreto
Calle y Calle Ramírez, 2024).
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3. Resultados
Es fundamental analizar los datos relacionados con las implicaciones éticas
de las prácticas organizaciones y empresariales y los retos que conlleva el uso y
manejo de las IA en la mismas. Según el informe del Capgemini Research Institute
(2019), titulado Por qué abordar cuestiones éticas en IA beneficiará a las
organizaciones, la integración de principios éticos en la IA desempeña un papel
clave en la construcción de confianza y fidelización de los clientes (Thieullent,
2023).
Este estudio incluyó una encuesta a 1.580 directivos pertenecientes a 510
organizaciones, así como a más de 4.400 consumidores a nivel global, con el
propósito de identificar cómo las empresas están enfrentando los desafíos éticos
asociados con la inteligencia artificial (Barreto Calle y Calle Ramírez, 2024).
Se presentan las principales conclusiones del estudio a través de gráficos
ilustrativos.
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Figura 1: ¿Qué harías si percibes que la interacción facilitada por la IA es ética?
Fuente: Instituto de Investigación Capgemini (2019), encuesta de consumidores sobre
ética en Inteligencia Artificial.
N = 4447 consumidores.
La ética en el uso de la IA tiene un impacto considerable en la reputación
corporativa de las empresas, de acuerdo con una encuesta, el 62% de los
consumidores afirmó confiar más en compañías cuyas interacciones con la IA son
percibidas como éticas, mientras que el 61% indicó que compartiría experiencias
positivas con su entorno. Estos datos reflejan la creciente demanda de un
comportamiento ético en los sistemas de IA de las empresas con las que los
consumidores interactúan (Barreto Calle y Calle Ramírez, 2024).
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Figura 2: ¿Qué es probable que haga en caso de que perciba que la empresa no actúa
éticamente con sus sistemas de IA?
Fuente: Instituto de Investigación Capgemini (2019), encuesta de consumidores sobre
ética en Inteligencia Artificial.
N = 4447 consumidores.
La reacción predominante de los consumidores ante la falta de ética en el
uso de la IA es quejarse directamente a la empresa (41%), lo que demuestra que
priorizan la comunicación con la organización antes de tomar otras medidas.
También son frecuentes las exigencias de explicaciones (36%) y la decisión de
dejar de interactuar con la empresa (34%), lo que indica que una parte significativa
de los clientes busca transparencia y, en caso de insatisfacción, opta por
distanciarse. En cuanto a las acciones de mayor impacto, el 30% prefiere expresar
sus inquietudes directamente a la empresa, mientras que el 23% recurre a la
difusión de prácticas desleales, lo que puede afectar negativamente la reputación
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de la organización. Un menor porcentaje (16%) está dispuesto a emprender
acciones legales, y el 21% opta por no tomar ninguna medida, reflejando que,
aunque la mayoría de los clientes reaccionan ante la falta de ética en IA, una
fracción permanece indiferente. Estos datos subrayan que los consumidores
exigen responsabilidad ética en el uso de la IA, lo que resalta la necesidad de que
las empresas adopten prácticas transparentes y éticas para evitar perder la
confianza del público y enfrentar consecuencias reputacionales y comerciales.
Figura 3: Problemas resultantes del uso de la IA
Fuente: Instituto de Investigación Capgemini (2019), encuesta a ejecutivos sobre ética
en Inteligencia Artificial.
N = 1580 ejecutivos, 510 organizaciones.
Esta figura muestra el porcentaje de ejecutivos que han identificado
problemas en la implementación de la IA en distintos países durante los últimos
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dos o tres años. Los resultados revelan una alta percepción de desafíos en Europa,
con Francia (89%), Italia (88%), Países Bajos (87%) y España (87%) liderando la
lista, lo que sugiere una mayor conciencia sobre las implicaciones éticas, técnicas
y operativas de la IA. Aunque existen diferencias entre países, la variación es
moderada, con Suecia registrando el porcentaje más bajo (83%). Además, países
como Reino Unido, China, India y Estados Unidos presentan cifras cercanas al 85-
86%, evidenciando que las preocupaciones sobre la IA son un fenómeno global.
Estos datos reflejan la necesidad de fortalecer la regulación, la ética y la gestión
de riesgos en el uso de esta tecnología, dado que sus desafíos afectan a diversas
regiones por igual.
Figura 4: Consumidores que han enfrentado problemas éticos en la IA
Fuente: Instituto de Investigación Capgemini (2019), encuesta a ejecutivos sobre ética
en Inteligencia Artificial.
Esta figura evidencia diferencias significativas en la percepción de
problemas éticos asociados al uso de la IA entre consumidores de distintos países
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en los últimos dos o tres años. China encabeza la lista con un 74%, lo que sugiere
una mayor exposición a estas tecnologías o una sensibilidad más pronunciada ante
sus implicaciones éticas. Le sigue Francia con un 49%, reflejando una notable
diferencia con China, mientras que Alemania, Países Bajos y Estados Unidos
comparten un 42%, mostrando una tendencia homogénea en la identificación de
estos problemas. Reino Unido registra el porcentaje más bajo (39%), aunque la
diferencia con los países anteriores es mínima. Estos datos muestran, la percepción
de dilemas éticos en la IA varía según el país, lo que puede estar influenciado por
factores como el nivel de adopción tecnológica, la regulación vigente y la
conciencia pública sobre la ética en la IA.
Figura 5. Desarrollo de regulaciones referentes al uso ético de la IA
Fuente: Instituto de Investigación Capgemini (2019), encuesta de consumidores sobre
ética en Inteligencia Artificial.
N = 4447 consumidores.
Los resultados indican que el 76% de los consumidores considera
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fundamental la creación de nuevas regulaciones para el uso de la inteligencia
artificial. Las implicaciones éticas de la IA en las organizaciones son complejas y
variadas. Para abordar estos desafíos, es necesario que las empresas adopten
enfoques responsables y éticos en el desarrollo, implementación y regulación de
la IA. De acuerdo con el estudio del Capgemini Research Institute, los
consumidores tienden a favorecer a aquellas empresas que practican un uso ético
de la IA. Además, el 51% de los ejecutivos encuestados reconoce la importancia
de asegurar que los sistemas de IA sean transparentes y éticos. Para alcanzar el
éxito con la IA, es necesario prevenir los riesgos asociados antes de que se
materialicen, adoptando una perspectiva integral en toda la organización. Esto
requiere que la alta dirección se comprometa con un enfoque ético en el uso de la
IA y comunique esta convicción, junto con la formación adecuada, a todos los
empleados involucrados en su implementación en las diversas áreas de la empresa
(Barreto Calle y Calle Ramírez, 2024).
4. Análisis y discusión
4.1. Análisis de los datos desde una reflexión filosófica
Los datos presentados demuestran que la rápida evolución de las IA plantea
nuevos retos para la ética organización y empresarial. La integración de la IA en
áreas como la toma de decisiones, el análisis de datos y el servicio al cliente ha
generado preocupaciones sobre cómo garantizar un comportamiento ético en estos
contextos. Para abordar este reto, es oportuno considerar algunos planteamientos
filosóficos basados en la ética del discurso, la ética interdisciplinaria, la
intersubjetividad y la interculturalidad, que proporcionan una propuesta teórica-
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reflexiva para analizar las implicaciones éticas de la IA en el ámbito
organizacional (Barreto Calle y Calle Ramírez, 2024).
Es importante, considerar algunos principios éticos que contribuyan a
normar y frenar las presentaciones absolutas de quienes pretende imponer los
avances de las IA en la sociedad sin evaluar su impacto, análogamente se vive la
misma situación en las organizaciones, empresas e instituciones que buscan
superar las contradicciones de la tecnociencia.
Si bien es cierto, que es necesario adoptar estos principios éticos, estos, por
sí solos, no garantizan el uso responsable y seguro de la IA en las organizaciones
y empresas. Estos principios son establecidos por personas y grupos de poder con
intereses particulares que no siempre coinciden con el bienestar de toda la
humanidad. Como resultado, diversas fuerzas sociales, políticas y económicas
influyen en el debate sobre el impacto de estos principios en nuestras vidas futuras.
Por ello, es importante reflexionar sobre cómo estas fuerzas influirán en nuestro
destino y trabajar para que la implementación de la IA esté enmarcada los valores
éticos en la gestión, promoviendo no solo el bienestar empresarial, sino también
el beneficio de la sociedad en su conjunto.
La ética del discurso, tal como la propone Habermas (1983), fundamentada
en la razón comunicativa y la comunicación moral entre personas libres e iguales,
ofrece una perspectiva relevante para enfrentar los retos éticos del uso de la IA en
las organizaciones. En un momento en el que la IA es determinante cada vez más
en las decisiones humanas y en la vida social, la ética del discurso fomenta un
proceso de deliberación inclusiva, en el cual los criterios para diseñar y aplicar la
IA sean consensuados racionalmente por todos los involucrados, asegurando su
legitimidad y equidad.
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Es por ello, que se debe trabajar mancomunadamente para que las decisiones
éticas sobre la IA no se vean determinadas únicamente por intereses corporativos,
tecnológicos o de poder, sino que se basen en un diálogo abierto, inclusivo y
racional, involucrando a una amplia diversidad de voces, desde ingenieros hasta
ciudadanos comunes, para definir los valores y normas que deben regular la IA.
Esta comunicación moral no solo facilita la creación de principios justos para el
uso de la IA, sino que evita que su desarrollo sea influenciado solo por intereses
comerciales, promoviendo un enfoque ético orientado al bien común (Morales
Carrillo, 2023).
Desde esta perspectiva habermasiana, se puede considera que la ética de la
IA no debe limitarse a una programación técnica, sino que debe ser el resultado de
una razón compartida, donde todos los afectados participen como iguales en un
discurso libre y transparente. Asimismo, la ética del discurso también fomenta un
espacio de respeto y diálogo, basado en la racionalidad comunicativa e
intersubjetividad, como lo señala Cortina (2017), lo cual implica que las empresas
deben asegurar que sus prácticas y decisiones sean sometidas a un proceso de
deliberación ética que involucre a todas las partes interesadas. En el caso de la IA,
esto requiere reflexionar sobre el uso de algoritmos y datos, evaluando si estos
procesos son coherentes con principios éticos fundamentales (Barreto Calle y
Calle Ramírez, 2024).
Uno de los problemas ético que genera el uso de la IA lo representa es el
sesgo algorítmico, ya que los algoritmos, al basarse en datos históricos, pueden
perpetuar y amplificar sesgos sociales injustos, como el racismo y el sexismo
(Cortina, 2019b). Desde la ética del discurso, abordar este problema requiere
promover la transparencia y la rendición de cuentas en el diseño y la
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implementación de sistemas de IA, garantizando la inclusión de diversas
perspectivas en estos procesos (Barreto Calle y Calle Ramírez, 2024).
Otro problema ético notable es la privacidad y seguridad de los datos, las
organizaciones y empresas que emplean IA recopilan grandes volúmenes de
información personal, lo que plantea preocupaciones sobre el uso indebido de los
datos y la invasión de la privacidad. Para enfrentar este desafío, las organizaciones
deben adoptar políticas que protejan la privacidad y seguridad de los datos,
respetando la autonomía y dignidad de los individuos (Barreto Calle y Calle
Ramírez, 2024).
En cuanto a la responsabilidad moral, las empresas deben asumir las
consecuencias de sus acciones en el uso de la IA, garantizando un uso ético y
responsable, y estableciendo mecanismos de rendición de cuentas en caso de
problemas o daños (Cortina, 2016). Desde la ética del discurso, la responsabilidad
moral de las organizaciones y empresas radica en actuar conforme a principios
éticos fundamentales y responder por las repercusiones de sus acciones en el
contexto de la IA (Barreto Calle y Calle Ramírez, 2024).
Se debe apostar por una ética interdisciplinaria que valore la
intersubjetividad y la interculturalidad, promoviendo el bien común, el respeto a
la diversidad y la autodeterminación de los pueblos, elementos que las empresas
deben integrar en su cultura organizacional. Esta ética debe garantizar que los
avances científicos y tecnológicos no perjudiquen a la sociedad ni al buen
funcionamiento de las organizaciones, evitando un dominio exclusivo de la IA.
Esta ética interdisciplinaria basada en el respeto a la autonomía individual y
colectiva permite tomar los aportes de múltiples disciplinas de la sociedad del
conocimiento, buscando que las personas tomen decisiones responsables sin
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comprometer la libertad ajena. Se busca que las comunidades, desde sus propias
autonomías, decidan sobre la adopción o no de tecnologías que puedan impactar
sus territorios, recursos o culturas, empoderándolas para proteger la biodiversidad.
Lo que hace necesario, que se promueva un diálogo entre las contribuciones
de diversas disciplinas sobre los desafíos éticos que plantea la IA en la sociedad y
en las organizaciones, bajo una gestión ética y responsable. Las organizaciones
deben comprometerse a desarrollar una ética empresarial que asegure que sus
prácticas en relación con la IA sean coherentes con valores fundamentales como
la justicia, la equidad y el respeto a la dignidad humana, orientando sus decisiones
frente a los desafíos que la IA presenta en el ámbito empresarial, y respondiendo
a las demandas sociales, económicas y ecológicas.
Según Cortina (2007), es esencial establecer una ética aplicada que,
mediante una hermenéutica crítica, interprete los avances científicos y
tecnológicos y su aplicación en las organizaciones y empresas, asegurando que el
uso de la IA beneficie no solo a la organización, sino también al bienestar general
de la sociedad, evaluando su impacto empresarial. Así, se podrán establecer
principios morales que guíen las decisiones frente a los retos éticos planteados por
la IA en las organizaciones modernas.
Conclusión
En esta investigación se ha demostrado que el desarrollo tecnocientífico ha
favorecido a organizaciones y empresas a nivel mundial, proporcionando ventajas
competitivas y optimizando la eficiencia de sus procesos mediante la
automatización y la robótica. Por esta razón, su implementación se convierte
atractiva para la gerencia de grandes negocios. A pesar de ello, resulta necesario
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el acompañamiento de una ética discursiva que no se limite a la especulación, sino
que promueva la reflexión y la formulación de un marco normativo frente a los
desafíos que plantea el uso de la IA, los cuales trascienden el mero funcionamiento
interno y la rentabilidad empresarial.
En la actualidad diversas organizaciones a nivel global han incorporado con
éxito la IA en sus procesos, entre los casos más destacados se encuentra Amazon,
que emplea algoritmos de IA para optimizar las recomendaciones de productos y
mejorar la eficiencia en la gestión de su cadena de suministro. De manera similar,
Google ha integrado esta tecnología en distintos servicios, como la asistencia
virtual, los motores de búsqueda y la traducción, entre otros. Por su parte, Tesla
ha aplicado la IA en sus vehículos autónomos para brindar una mayor seguridad y
mejorar la experiencia de conducción (Forbes, 2023).
A pesar de estos logros empresariales, existen otros ejemplos que reflejan el
impacto de la implementación de la IA en las organizaciones, evidenciando los
profundos cambios que está generando tanto a nivel social como en la economía
familiar. En Alemania, el proceso de automatización ha provocado una reducción
del 23% en el empleo, mientras que en Florida la mano de obra humana en el
sector agrícola ha disminuido significativamente. Un caso emblemático es el de la
empresa india Dukaan, donde el 90% del personal del departamento de atención
al cliente fue reemplazado por chatbots (Pedraza Guevara y Chamba Flores, 2021).
Estos y otros casos reflejan los graves riesgos que conllevan estos cambios
deshumanizadores en las organizaciones, con repercusiones sociales, económicas
y políticas.
En un mundo globalizado, donde el trabajo asalariado constituye el principal
sustento de muchas familias, la implementación de la IA en las empresas debe
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regirse por principios de equidad y responsabilidad social. No basta con adaptar
estas tecnologías desde una lógica meramente económica; es fundamental evaluar
sus consecuencias, cuestionar sus efectos negativos y proponer soluciones reales
a los grandes problemas que aquejan a la humanidad: hambre, miseria,
desigualdad, guerra, exclusión, xenofobia y machismo, entre otros.
Otro ejemplo se evidencia en una declaración realizada por Elon Musk en
The Joe Rogan Experience, donde afirma que la IA superará la capacidad
intelectual humana en un tiempo relativamente corto, posiblemente en par de años.
Además, señaló que para 2030 estas tecnologías podrían alcanzar un nivel de
inteligencia superior al de la humanidad en su conjunto (Business Insider, 2025).
Sin lugar a duda, este planteamiento no resulta alentador para el destino de la
humanidad, especialmente para los pueblos y culturas que, en pleno siglo XXI,
siguen siendo invisibilizados. Ante este panorama, se hace necesario fortalecer
una ética intercultural que no solo denuncie las implicaciones sociales y
económicas de la IA, sino que también establezca límites claros para su uso, tanto
en las organizaciones como en las instituciones del Estado, así también que
responda a las necesidades e intereses no solo de los empresarios, sino también de
toda la ciudadanía.
Por lo que, reflexionar sobre la ética y el impacto de la IA en las
organizaciones es una obligación para filósofos, educadores y quienes se
preocupan por esta realidad, estas tecnologías, en su diseño y programación, no
solo impacta en las personas, sino que también transforman los procesos internos
de las organizaciones y empresas, caracterizadas por una creciente
automatización, digitalización y el uso de algoritmos en la toma de decisiones.
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Tener una responsabilidad ética en este escenario no solo recaen en quienes
diseñan y desarrollan estas tecnologías aplicadas a las organizaciones, sino
también en quien las usa. Se debe adoptar nuevos principios éticos
interdisciplinarios que establezcan límites morales claros en los proyectos
tecnocientíficos y que se reflejen en la creación de tecnologías inteligentes, con el
fin de salvaguardar valores como la autonomía, la transparencia, la
responsabilidad, la seguridad y la justicia.
Asumir un comportamiento ético en las organizaciones frente a la IA
permite contrarrestar tanto los aspectos positivos como negativos de su
implantación en sus procesos. Al mismo tiempo, permite fomentar prácticas
empresariales sólidas promoviendo la transparencia y la rendición de cuentas, las
organizaciones pueden orientar el uso e implantación de la IA de forma
responsable y comprometida con los valores éticos.
Si bien es cierto, que la IA es una herramienta de gran cuantía para optimizar
procesos y reducir costos en el ámbito empresarial y en otros sectores, su uso
conlleva riesgos que, si no se gestionan adecuadamente, podrían repercutir de
forma negativa en el bienestar de las personas y la organización. Es indudable que
ninguna tecnología puede sustituir plenamente la inteligencia humana, por lo que
es necesario que los colaboradores de una organización se capaciten en relación
con el uso de las IA, sus beneficios y limitaciones, para que ellas sean utilizadas
para el beneficio de la humanidad.
Para nadie es un secreto que los avances de la tecnociencia y la IA han
impactado considerablemente en diversas áreas como la salud, la educación, la
investigación, entre otras, pero también es cierto, la necesidad de establecer límites
morales de hasta donde pueden llegar la implantación y uso de la IA en la sociedad,
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instituciones, organizaciones y empresas. La ética dialógica, en este contexto,
puede aportar mucho en la medida de solo develar y denunciar las posibles
extralimitaciones de la praxis tecnocientífica, sino que puede acompañar una
gestión responsable del uso de las IA en las organizaciones, promoviendo una
visión consciente, justa, inclusiva y crítica, capaz de respaldar los ideales de una
sociedad y una organización más humanas donde la IA tiene si tiene cabida como
apoyo y herramienta para el bien común de la humanidad.
Ante el avance acelerado de la IA en las organizaciones, es fundamental
adoptar un enfoque crítico en su gestión, asegurando que su implementación
responda a principios éticos y a un desarrollo sostenible. Por lo que, se
recomienda:
- Formación y actualización continua: Es esencial capacitar y actualizar a
los trabajadores en competencias digitales que les permitan adaptarse a los nuevos
entornos tecnológicos, reduciendo la brecha de habilidades y favoreciendo una
integración efectiva de la IA en el ámbito laboral.
- Inversión en educación y capacitación: Tanto las empresas como los
gobiernos deben priorizar la inversión en educación y formación profesional,
implementando mecanismos que prevengan un proceso acelerado de desempleo
debido a la automatización y la expansión de la IA en diversas áreas productivas.
- Regulación ética y protección del empleo: Resulta imperativo establecer
marcos normativos que regulen el uso de la IA en las organizaciones, promoviendo
un equilibrio entre la eficiencia tecnológica y la protección del empleo. Una
gestión ética de la IA debe garantizar que su implementación respete los derechos
laborales y contribuya al bienestar social.
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- Descentralización del poder tecnológico: Es importante denunciar y
contrarrestar la concentración del poder tecnológico en un número reducido de
empresas, ya que esto genera desigualdades económicas y limita el verdadero
impacto positivo de la IA en la sociedad. La democratización de la tecnología es
clave para evitar que sus beneficios sean monopolizados por unos pocos.
- Distribución equitativa de los avances tecnológicos: Se deben fomentar
políticas que garanticen una distribución justa de los avances en IA, asegurando
que su desarrollo y aplicación se rijan por principios de transparencia,
responsabilidad y equidad.
- Formación de comités de ética que supervisen su implementación y
garanticen la protección de la privacidad y la seguridad de los datos. Así como la
transparencia en el funcionamiento de los algoritmos es esencial para fomentar la
confianza entre los colaboradores.
Esta investigación no busca convertirse en un manual de ética sobre el
impacto de la IA en las organizaciones, sino generar una reflexión crítica y
comprometida sobre su implementación. Es necesario contrastar la narrativa
dominante que presenta la IA como una herramienta exclusiva para la
optimización de procesos y la maximización de ganancias, sin considerar el
impacto en el talento humano. La IA no debe concebirse como un ente
transhumanista capaz de reemplazar a las personas, sino como una herramienta al
servicio del bienestar humano.
Lograr este equilibrio implica que las organizaciones e instituciones integren
un enfoque ético en su adopción de la IA, promoviendo modelos de trabajo
inclusivos y políticas que garanticen la equidad y la sostenibilidad social. Solo así
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será posible aprovechar el potencial de la IA sin comprometer el desarrollo
humano y la dignidad de los trabajadores.
Todo esto apunta a consolidar una ética interdisciplinaria en el uso de la IA
que asegure un manejo responsable y efectivo de esta tecnología en las
organizaciones. Al integrar la IA en ámbitos de gerencia, administración o gestión
de talento humano, se debe llevar una gestión ética capaz de asumir tareas
complejas, donde los gerentes tomen las decisiones de quienes deben acompañar,
contrastar y controlar este proceso.
Los resultados de esta investigación nos invitan a promover una ética
discursiva y dialógica que desarrolle una comunicación clara y efectiva entre
colaboradores, clientes y accionistas sobre el uso de la IA en todas las operaciones
generando confianza y compromiso moral en la organización. Desde una actitud
abierta y encaminada en la formación permanente, las empresas pueden valorar
las ventajas de la IA, empleándola como una herramienta que, además de
optimizar la eficiencia, fortalece la toma de decisiones estratégicas y realza el
prestigio y compromiso de la gestión organizacional ante la sociedad.
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Conforme a lo estipulado en el Código de ética y buenas prácticas publicado en
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