2026-04-23T10:35:41Z https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/oai

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/4 2026-01-20T09:51:51Z journal:Articulos driver

Introducción al número especial: Ética y Derecho en Inteligencia Artificial Arellano, Wilma Pavón Mestras, Juan Introducción al monográfico IBERAMIA 2024-03-12 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/4 10.4114/INTELETICA.vol1iss1pp1-3 INTELETICA; Vol. 1 Núm. 1 (2024): Intelética (Junio 2024). ; 1-3 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol1iss1 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/4/1 Derechos de autor 2024 Wilma Arellano, Juan Pavón Mestras (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/5 2026-01-20T09:51:51Z journal:Articulos driver

Los neuroderechos y su regulación Arellano Toledo, Wilma neurotecnología, neuroderechos, privacidad mental, sesgos, libre albedrío, identidad En este artículo se tratará brevemente el concepto de neuroderechos. Éstos han sido perfilados, conceptualizados, dotados de contenido o reconocidos en España, la Unión Europea y otras latitudes. Aclaremos, sin embargo, que fundamentalmente se habla de derechos que se están discutiendo y sobre los que se está solicitando protección, pero las acciones en este sentido son más o menos recientes, tanto desde la perspectiva jurídica, como la de la ética y la de las neurociencias. En este sentido, cabe señalar que hay desarrollos de tipo más bien normativo y otros más de tipo declarativo (o soft law) de los que hablaremos más adelante y cuya diferencia será explicada oportunamente. Se abordarán los elementos introductorios y los antecedentes en torno a los neuroderechos, dada la cada vez más notable aproximación a una nueva dimensión no sólo de los derechos fundamentales, sino también de los derechos digitales, entre los cuales se encuentran los derechos frente al empleo de las neurotecnologías y los derechos ante el uso de la Inteligencia Artificial (IA), abordados por la Carta de Derechos Digitales de España (sección 5, apartados XXI al XXVI). IBERAMIA 2024-03-12 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/5 10.4114/INTELETICA.vol1iss1pp4-13 INTELETICA; Vol. 1 Núm. 1 (2024): Intelética (Junio 2024). ; 4-13 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol1iss1 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/5/2 Derechos de autor 2024 Wilma Arellano Toledo (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/6 2026-01-20T09:51:51Z journal:Articulos driver

Imitadores estadísticos: La cuestión de la autoría y la inteligencia artificial generativa. Una visión comparada entre el derecho de autor de EE.UU. y la Unión Europea. Cetina Presuel, Rodrigo Artificial Intelligence, Generative AI, US Copyright, European Copyright, Authorship. El presente trabajo aborda la cuestión de si la IA generativa es capaz de crear obras susceptibles de ser protegidas por el derecho de autor haciendo un análisis comparativo entre el derecho de la Unión Europea y el derecho del copyright de EE.UU. Primero, se argumenta que para el derecho no parece posible que un ente distinto a un ser humano sea el tenedor de los derechos de autor, descartando así la posibilidad de que la IA generativa sea considerada titular de los derechos de autor. Se establece que en el copyright norteamericano la puerta queda totalmente cerrada, a registrar todo o parte de una obra hecha utilizando IA generativa, pero en la UE esta puerta queda abierta y pendiente de evolución, si bien la jurisprudencia Europea ya da algunas pautas. Después se analiza la casuística referente a la posible infracción de los derechos de explotación en las distintas partes del proceso de entrenamiento de modelos de Ia generativa y en las actividades que llevan a la generación de contenidos similares a obras del intelecto. Se concluye que en el derecho norteamericano falta contrastar si el fair use daría cobertura a este tipo de actividades. En el derecho europeo, aunque existen excepciones como las de la Directiva 2001/29, no está nada claro si esta será suficiente para dar cobertura a estas actividades, o si será necesaria autorización del titular. Si lo último es verdad, y a juzgar por la ola de demandas que se han sucedido contra empresas e instituciones que han puesto a disposición pública herramientas de IA generativa, se corre el peligro de que las licencias de uso tomen un papel protagónico en la industria de la IA, con las consecuencias negativas que esto puede tener para el avance de la ciencia, e incluso para el dominio público. IBERAMIA 2024-03-12 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/6 10.4114/INTELETICA.vol1iss1pp14-37 INTELETICA; Vol. 1 Núm. 1 (2024): Intelética (Junio 2024). ; 14-37 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol1iss1 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/6/3 Derechos de autor 2024 Rodrigo Cetina Presuel (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/7 2026-01-20T09:51:51Z journal:Articulos driver

Ethics in Artificial Intelligence: an Approach to Cybersecurity López González, Ariel Moreno-Espino, Mailyn Moreno Román, Ariadna Claudia Hadfeg Fernández, Yahima Cepero Pérez, Nayma Ethics, Artificial Intelligence, Cybersecurity, Ethical hacking In the paper, an analysis is conducted on the intricate relationship between ethics, artificial intelligence, and cybersecurity. The ethical principles that govern the advancement of AI are examined, alongside the security issues that arise from its implementation. The ethical utilization of artificial intelligence in the realms of cybersecurity and hacking is explored. Emphasis is placed on the significance of AI ethics, particularly in terms of transparency, accountability, and fairness. Additionally, the paper delves into the security challenges that emerge as AI is adopted, such as safeguarding user privacy and ensuring equitable access to the technology. IBERAMIA 2024-03-12 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/7 10.4114/INTELETICA.vol1iss1pp38-54 INTELETICA; Vol. 1 Núm. 1 (2024): Intelética (Junio 2024). ; 38-54 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol1iss1 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/7/4 Derechos de autor 2024 Ariel López González, Mailyn Moreno-Espino, Ariadna Claudia Moreno Román, Yahima Hadfeg Fernández, Nayma Cepero Pérez (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/8 2026-01-20T09:51:51Z journal:Articulos driver

The EU AI Act: A pioneering effort to regulate frontier AI? Bas, Guillem Salinas, Claudette Tinoco, Roberto Sevilla, Jaime Artificial Intelligence, frontier models, regulation, governance, European Union, AI audits, AI development, AI deployment The emergence of increasingly capable artificial intelligence (AI) systems has raised concerns about the potential extreme risks associated with them. The issue has drawn substantial attention in academic literature and compelled legislators of regulatory frameworks like the European Union AI Act (AIA) to readapt them to the new paradigm. This paper examines whether the European Parliament’s draft of the AIA constitutes an appropriate approach to address the risks derived from frontier models. In particular, we discuss whether the AIA reflects the policy needs diagnosed by recent literature and determine if the requirements falling on providers of foundation models are appropriate, sufficient, and durable. We find that the provisions are generally adequate, but insufficiently defined in some areas and lacking in others. Finally, the AIA is characterized as an evolving framework whose durability will depend on the institutions’ ability to adapt to future progress. IBERAMIA 2024-03-12 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/8 10.4114/INTELETICA.vol1iss1pp55-64 INTELETICA; Vol. 1 Núm. 1 (2024): Intelética (Junio 2024). ; 55-64 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol1iss1 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/8/5 Derechos de autor 2024 Guillem Bas, Claudette Salinas, Roberto Tinoco, Jaime Sevilla (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/9 2026-01-20T09:51:51Z journal:Articulos driver

De nuevo sobre la persona robótica Barrio Andrés, Moisés persona electrónica robótica, persona máquina, personalidad robótica, robot La entrada de la robótica y de la inteligencia artificial está alcanzando al Derecho. Surgen nuevos conceptos, hay replanteamiento de los viejos paradigmas jurídicos y es imprescindible actualizar la regulación jurídica existente. En este estudio se aborda una de las cuestiones nucleares que afectan al Derecho en su conjunto: la noción de persona electrónica robótica y las consecuencias jurídicas derivadas de su actuación, su estatuto jurídico en el ordenamiento jurídico, sus atributos y las diferencias con respecto a la persona física. IBERAMIA 2024-03-12 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/9 10.4114/INTELETICA.vol1iss1pp65-79 INTELETICA; Vol. 1 Núm. 1 (2024): Intelética (Junio 2024). ; 65-79 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol1iss1 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/9/6 Derechos de autor 2024 Moisés Barrio Andrés (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/12 2026-01-20T09:52:45Z journal:Articulos driver

Inteligencia artificial en la salud mental: oportunidades, dificultades y cuestionamientos. Canabal, Alfonso Keough Delgado, Elena Aurea Alonso González, María salud mental inteligencia artificial dilemas éticos tecnología Manejo de datos Este trabajo se centra en la aplicación de la Inteligencia artificial (IA) en el campo de la salud mental, sus oportunidades y cuestionamientos. Se presenta como un ensayo con un análisis crítico del tema revisado. Los objetivos incluyen; analizar el estado actual de la aplicación de la IA en la salud mental y realizar un análisis sobre su situación actual con comentarios sobre aspectos éticos de su utilización. En el trabajo se analiza la dualidad de la tecnología como facilitadora y desafío para la salud mental, se cuestiona la capacidad de la IA para comprender la complejidad de las enfermedades mentales, se destaca el valor del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Como conclusiones, se enfatiza la necesidad de un diálogo filosófico entre la IA y su utilización en la salud mental, cuestionando no solo la eficacia técnica, sino también el impacto en la autenticidad y complejidad de la experiencia humana. IBERAMIA 2024-09-08 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/12 10.4114/INTELETICA.vol1iss21pp16-26 INTELETICA; Vol. 1 Núm. 2 (2024): Intelética (Diciembre 2024).; 16-26 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol1iss2 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/12/8 Derechos de autor 2024 Canabal Berlanga A. PhD, Keough Delgado EA. PhD., Alonso Gonzalez M. (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/16 2026-01-20T09:53:00Z journal:Articulos driver

La regla del vecino más cercano como alternativa para inyectar ruido a mensajes encriptados por el algoritmo: Noised Random Hexadecimal Rangel Lugo, Edgar Rangel Ríos , Kevin Uriel Random Caesar Criptografía Regla del vecino más cercano formato hexadecimal Abstract.  The theft of digital data problem is receiving growing attention. This situation can arise if at least one ofthe cybersecurity strategies are not updated periodically (e.g., the employment of inadequate or static encryptionmethods). It has been observed in several practical domains that may produce an important losses in theorganisation's finances. In the present paper, several aspects related with the subject are studied and experimentalresults are here shown. We recommend the replacement of static encryption method by another dynamic alternative.Moreover, simultaneously was employing a noisy injection to the ciphertext previously created by the staticstrategies instanced in the organisations. The advantage of a dynamic encryption methods is creating a differentciphertext result after of each execution, with the same plain text input. Novel proposal based on nearest neighbor(1-NN) for ciphering of the information dynamically with noisy injection in hexadecimal format and comparisonresults with traditional strategies (AES, RSA, 3DES, RC4 and DES) are also introduced.   Resumen. El problema de robo digital de datos está recibiendo gran atención. Esta situación puede presentarsecuando una de las estrategias de ciberseguridad no es actualizada periódicamente (por ejemplo, el uso de algoritmosde cifrado obsoletos o estáticos). Ello se ha observado en varios dominios prácticos, que puede producir importantespérdidas en las finanzas de las organizaciones. En el presente artículo, son estudiados varios aspectos relacionadoscon dicha área. Además, se muestran resultados experimentales que nos permiten recomendar una alternativa parareemplazar el método de encriptado de datos estático, por una variante dinámica que puede inyectar ruido a mensajescifrados por el algoritmo obsoleto o estático que actualmente se utiliza en las organizaciones. Un método de cifradodinámico, permite generar diferentes resultados, en cada ejecución, para una misma secuencia de entrada de textoplano. Por último, en este trabajo se introduce una nueva propuesta sobre el uso de la regla del vecino más cercano(1-NN) para el cifrado de datos dinámico con inyección de ruido en formato hexadecimal y se comparan resultadoscon cinco algoritmos estándar (AES, RSA, 3DES, RC4 y DES).  IBERAMIA 2024-12-16 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/16 10.4114/INTELETICA.vol1iss2pp1-15 INTELETICA; Vol. 1 Núm. 2 (2024): Intelética (Diciembre 2024).; 1-15 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol1iss2 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/16/9 Derechos de autor 2024 Edgar Rangel Lugo , Kevin Uriel Rangel Ríos (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/26 2026-01-20T10:06:37Z journal:DerechoyRegulacionesenIA driver

La responsabilidad en el uso de los sistemas de inteligencia artificial MERCHAN MURILLO, ANTONIO Ley aplicable productos defectuosos responsabilidad Inteligencia Artificial En el presente trabajo se pretende hacer un estudio en relación a la responsabilidad y los retos que presenta en el uso de los sistemas de Inteligencia Artificial, dándose especial atención a los sistemas de Inteligencia Artificial que son deterministas, a través de un estudio comparativo de las Directivas sobre responsabilidad por los daños causados por productos defectuosos y por la que se deroga la Directiva 85/374/CEE y la relativa a la adaptación de las normas de responsabilidad civil extracontractual a la inteligencia artificial, esta última aún propuesta. Asimismo, se pretende hacer hincapié en el difícil encaje que tendrán en torno a la determinación de la Ley aplicable, a través de las normas de Derecho internacional privado, donde en España debe aplicarse el Convenio de la Haya de 2 de octubre de 1973 sobre Ley Aplicable a la Responsabilidad por Productos, que tiene eficacia erga omnes IBERAMIA 2025-10-07 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/26 10.4114/INTELETICA.vol2iss4pp150-160 INTELETICA; Vol. 2 Núm. 4 (2025): Intelética (Diciembre 2025).; 150-162 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol2iss4 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/26/30 Derechos de autor 2025 ANTONIO MERCHAN MURILLO (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/27 2026-01-20T09:53:35Z journal:Articulos driver

Marco de Gerencia de Proyectos para la Implementación Ética y Segura de Soluciones de Inteligencia Artificial en Redes Eléctricas con Integración de IoT Ortiz Torres, Luis Ferney Cárdenas Otaya, Luis Alberto Inteligencia Artificial (IA) Internet de las Cosas (IoT) Privacidad de Datos Gestión de Proyectos Ética de la Inteligencia Artificial Esta investigación presenta un marco para la implementación ética y segura de soluciones de Inteligencia Artificial (IA) en la gestión de redes eléctricas, integrando dispositivos del Internet de las Cosas (IoT). El estudio se centra en asegurar la protección de la privacidad y la seguridad de los datos, así como en optimizar la eficiencia operativa de las redes eléctricas. Se identifican técnicas avanzadas de IA, se evalúan riesgos y vulnerabilidades, y se proponen mejores prácticas basadas en estándares internacionales. IBERAMIA 2024-12-30 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/27 10.4114/INTELETICA.vol1iss2pp27-50 INTELETICA; Vol. 1 Núm. 2 (2024): Intelética (Diciembre 2024).; 27-50 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol1iss2 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/27/10 Derechos de autor 2024 Luis Ferney Ortiz Torres, Luis Alberto Cárdenas Otaya (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/31 2026-01-20T09:54:49Z journal:Articulos driver

Mapping the ethical landscape in AI: A bibliometric analysis with educational insights Delgado-Quintero, Dario Jose Sepúlveda-López, Jheimer Julián Pineda Romero, Margarita Maria Santos-Mendez, Diego Julián Inteligencia Artificial Análisis Bibliométrico Sistemas Tutores Inteligentes Ética e IA IA en Educación La inteligencia artificial se ha convertido en una tendencia cada vez más utilizada en diferentes sectores; existen aplicaciones que afectan a la forma de trabajar, estudiar y relacionarse de las personas. Por esta razón, es cada vez más necesario identificar y abordar las implicaciones éticas que este tipo de herramientas traen consigo. Con base en lo anterior, este documento ofrece un análisis bibliométrico que pretende abordar de manera integral los aspectos multidimensionales de la ética en la Inteligencia Artificial. Para ello, se realizó una búsqueda en la base de datos académica SCOPUS en un periodo de tiempo que va de 2013 a 2023 en la que se abordaron áreas temáticas como Ingeniería, Educación, Derecho, Filosofía, Informática, Negocios y Sociología. Los resultados de este proceso muestran que ha habido un crecimiento exponencial de la producción científica en este campo desde 2020; asimismo, es posible identificar nueve clústeres en los que se agrupan los documentos de esta área, entre los que destacan Ética y Principios, IA en Educación y Explicabilidad e Interpretabilidad. En términos prácticos, se espera que este documento permita a las personas interesadas en abordar los elementos éticos de la inteligencia artificial identificar las áreas relevantes y localizar sus propias investigaciones. IBERAMIA 2025-02-04 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/31 10.4114/INTELETICA.vol2iss3pp1-16 INTELETICA; Vol. 2 Núm. 3 (2025): Intelética (Junio 2025).; 1-16 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol2iss3 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/31/11 Derechos de autor 2025 Dario Jose Delgado-Quintero, Jheimer Julián Sepúlveda-López, Margarita Maria Pineda Romero, Diego Julián Santos-Mendez (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/32 2026-01-20T10:01:06Z journal:Articulos driver

IA Cogenerativa: El Camino hacia un Nuevo Modelo de Inteligencia Colaborativa. Lavanderos, Leonardo Malpartida, Alejandro IA Cogenerativa Inteligencia Colectiva Relacionalidad Neuroestrategia Triferenciación El concepto de Inteligencia Artificial (IA) Cogenerativa integra la IA generativa con la inteligencia colectiva (IC), superando las limitaciones de los modelos tradicionales al priorizar las relaciones y la co-creación de sentido. Basada en neuroestrategia y configuraciones relacionales, esta propuesta busca soluciones éticas y sostenibles. A diferencia de enfoques previos, la IA cogenerativa facilita la interacción entre humanos y sistemas algorítmicos, promoviendo contextos dinámicos y configurativos. Aplica principios como la triferenciación (observador, observado y distinciones emergentes) y destaca su utilidad en educación, salud y gestión organizacional. Sin embargo, enfatiza que la IA es un complemento, no un sustituto de la cognición humana, ya que carece de vida y capacidad relacional plena. Este paradigma relacional redefine la tecnología como herramienta para fortalecer vínculos, promover sostenibilidad y enriquecer el tejido humano y cultural. IBERAMIA 2025-07-22 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/32 10.4114/INTELETICA.vol2iss4pp12-30 INTELETICA; Vol. 2 Núm. 4 (2025): Intelética (Diciembre 2025).; 12-30 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol2iss4 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/32/18 Derechos de autor 2025 Leonardo Lavanderos, Alejandro Malpartida (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/33 2026-01-20T09:58:54Z journal:Articulos driver

Uso de reconocimiento de entidades nombradas para clasificación de información sobre conflicto armado Tangarife Patiño, Ana María Gutiérrez Céspedes, Cristian David Clasificación de información Conflicto armado Reconocimiento de Entidades Nombradas  En este artículo se explica la técnica de reconocimiento de entidades nombradas como una forma de extraer información semánticamente de un conjunto de textos sobre conflicto armado colombiano. Se exponen los principales enfoques y tareas de NER y se describen los tipos de entidades nombradas en este dominio para establecer cómo estas están representadas en el discurso y cuál es el nivel de ambigüedad que se presenta en este ámbito especializado. Luego se indican las técnicas, el proceso de anotación, el entrenamiento del corpus, las métricas y resultados, así como los ajustes a los parámetros para la construcción de un modelo de clasificación, según distintas condiciones técnicas, lingüísticas y conceptuales, tanto del corpus como del dominio mismo.  IBERAMIA 2025-02-11 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/33 10.4114/INTELETICA.vol2iss3pp17-27 INTELETICA; Vol. 2 Núm. 3 (2025): Intelética (Junio 2025).; 17-27 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol2iss3 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/33/12 Derechos de autor 2025 Ana María Tangarife Patiño, Cristian David Gutiérrez Céspedes (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/34 2026-01-20T09:59:17Z journal:Articulos driver

Ética algorítmica en la educación: un marco integrado para la formación ética de estudiantes mediante sistemas de inteligencia artificial: Algorithmic Ethics in Education: An Integrated Framework for Student Ethics Training Using Artificial Intelligence Systems Selgas-Cors, Marc Inteligencia artificial ética algorítmica educación superior equidad autonomía estudiantil La creciente integración de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior ha generado preocupaciones éticas, particularmente en términos de equidad y autonomía estudiantil. Este estudio introduce el Marco Integrado de Ética Algorítmica Educativa (MIEE), un modelo diseñado para mitigar los riesgos asociados con el uso de IA en entornos educativos. El MIEE se estructura en tres pilares fundamentales: el Módulo de Evaluación Ética Continua (MEC), el Sistema de Retroalimentación Ética Adaptativa (SREA) y la Plataforma de Colaboración Ética Multistakeholder (PCEM), los cuales facilitan la supervisión, el ajuste y la gobernanza participativa de los algoritmos educativos. Para evaluar su impacto, se realizó un estudio piloto en cinco universidades, con la participación de 120 docentes y 450 estudiantes, empleando un diseño de métodos mixtos. Los resultados indican un incremento en la equidad algorítmica del 65% al 85% y en la autonomía estudiantil del 48% al 78%, lo que representa mejoras del 20% y 30% respectivamente (Validación MIEE Discusión, 2024). Estos hallazgos demuestran que el MIEE contribuye a un uso más ético de la IA, reduciendo los sesgos algorítmicos y promoviendo un aprendizaje más transparente y justo. Se concluye que el MIEE es un modelo adaptable y viable para distintos contextos educativos, aunque futuras investigaciones deben explorar su aplicación en instituciones con menor grado de digitalización (Validación MIEE Discusión, 2024). IBERAMIA 2025-04-15 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/34 10.4114/INTELETICA.vol2iss3pp28-48 INTELETICA; Vol. 2 Núm. 3 (2025): Intelética (Junio 2025).; 28-48 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol2iss3 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/34/14 Derechos de autor 2025 Marc Selgas-Cors (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/37 2026-01-20T09:59:42Z journal:Articulos driver

Transhumanismo aplicado: el uso de las Inteligencias Artificiales en las organizaciones de la sociedad civil: Applied transhumanism: the use of Artificial Intelligence in civil society organizations Montoya Vargas, Fernando Inteligencia Artificial, Transhumanismo, Sociedad Civil, Aplicación Informática, Desarrollo El presente artículo desarrolla una reflexión sobre el uso de la inteligencia artificial en las organizaciones de la sociedad civil partiendo de una visión transhumanista. En un principio, se aborda el Transhumanismo a partir de sus principales teorías, considerando a esta corriente como aquella reflexión filosófica que postula el mejoramiento de las condiciones y vida humana a través de las tecnologías. Enseguida, se abordan diferentes definiciones sobre inteligencia artificial, el vínculo como medio para la mejora humana y social. Posteriormente se enuncian y analizan ejemplos del uso de aplicaciones informáticas basadas en inteligencia artificial por parte de organizaciones de la sociedad civil. Finalmente, se analiza la percepción que tienen diversas organizaciones sociales mexicanas en el uso de sistemas de la inteligencia artificial. Para el desarrollo de este apartado resultó fundamental el análisis de datos obtenidos mediante una encuesta realizada a organizaciones localizadas en diferentes estados. Se concluye que si bien el uso de las inteligencias artificiales por parte de organizaciones de la sociedad civil ha tenido diversos impactos sociales aún se poseen obstáculos para una aplicación efectiva. IBERAMIA 2025-04-15 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/37 10.4114/INTELETICA.vol2iss3pp49-60 INTELETICA; Vol. 2 Núm. 3 (2025): Intelética (Junio 2025).; 49-60 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol2iss3 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/37/13 Derechos de autor 2025 Fernando Montoya Vargas (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/39 2026-01-20T10:00:09Z journal:Articulos driver

La Inteligencia Geoespacial Aplicada a la Interferometría Radar: Una Revisión: Geospatial Intelligence Applied to Radar Interferometry: A Review Oro, Alejandro Pereira, Ayelen Inteligencia Geoespacial DInSAR Interferometría Radar Inteligencia Artificial Machine Learning Revisión La interferometría de radar de apertura sintética (por sus siglas en inglés InSAR) es una técnica ampliamente utilizada en muchas ciencias tales como la percepción remota, la geodesia, la sismología, la vulcanología, entre otras, con aplicaciones muy variadas. Algunas de ellas son: la estimación de la subsidencia o el levantamiento de la superficie, la deformación postsísmica o la creación de modelos digitales de terreno. En la era digital moderna, la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) están revolucionando muchísimos campos del saber, con variados usos, desde la planificación urbana hasta la optimización de tareas productivas. En términos generales, se entiende por inteligencia geoespacial (IG) al aprovechamiento de la IA en el campo de los datos geoespaciales. En este sentido, y debido a la enorme cantidad de áreas del conocimiento que abarca la IG, para este trabajo se ha acotado el análisis a la aplicación de la IG en el campo de la InSAR. Para esto se realizó una revisión exhaustiva del estado del arte actual, analizando tanto técnicas supervisadas como no supervisadas de ML, probadas sobre conjuntos de datos reales y sintéticos. Con esto se pretende realizar una contribución acerca de las posibilidades y limitaciones actuales del procesamiento interferométrico asistido por IA. Se presentan casos en ámbitos urbanos y rurales, identificando los temas más comunes de la utilización de la IG en InSAR, los métodos de ML empleados y las conclusiones a las que se arribó. Se puede adelantar que, en general, los autores estudiados prefirieron los métodos de ML supervisados por sobre los no supervisados, ubicándose la mayoría de estos trabajos en oriente. Finalmente destacar que, de todas las imágenes disponibles actualmente, fueron las del satélite Sentinel-1 las preferidas para llevar adelante estas investigaciones. IBERAMIA 2025-05-13 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/39 10.4114/INTELETICA.vol2iss3pp61-78 INTELETICA; Vol. 2 Núm. 3 (2025): Intelética (Junio 2025).; 61-78 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol2iss3 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/39/16 Derechos de autor 2025 Alejandro Oro, Ayelen Pereira (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/41 2026-02-06T17:18:33Z journal:AnalisisyDivulgacion driver

La Inteligencia Artificial Generativa en los trastornos de personalidad: potencialidades, riesgos clínicos, epistemológicos y éticos Sotelo Martín, José Alberto Inteligencia artificial generativa Trastornos de personalidad Psicoterapia Ética clínica Epistemología Esta revisión narrativa tuvo por objetivo examinar, desde una mirada crítica e interdisciplinar, las oportunidades clínicas y los riesgos asociados al uso de inteligencia artificial generativa (IAG) en la psicoterapia de los trastornos de personalidad, considerando su aplicabilidad ética y epistemológicamente fundamentada en contextos clínicos complejos. La metodología consistió en una búsqueda bibliográfica exhaustiva en bases de datos como PubMed, Scopus y Web of Science, incluyendo artículos publicados entre 2020 y 2025. De un total de 128 estudios, se seleccionaron 26 según criterios de calidad, actualidad y relevancia temática, siguiendo directrices reconocidas para revisiones narrativas. Entre los resultados más destacados se encuentran las aplicaciones diagnósticas avanzadas de los modelos de lenguaje de gran escala (LLM), así como su uso en entornos virtuales de entrenamiento emocional. Estos avances permiten detectar patrones psicopatológicos sutiles y personalizar intervenciones. Sin embargo, también emergen riesgos significativos: reducción de la complejidad subjetiva, sesgos algorítmicos, pérdida de empatía en la interacción terapéutica y dificultades para garantizar privacidad y consentimiento informado. Como conclusión, se enfatiza que la IAG puede enriquecer la práctica psicoterapéutica siempre que no sustituya la centralidad del juicio clínico humano y se incorpore con marcos éticos sólidos, supervisión profesional activa y formación continua en competencias críticas y tecnológicas. IBERAMIA 2026-02-06 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/41 10.4114/inteletica.vol3iss5pp1-12 INTELETICA; Vol. 3 Núm. 5 (2026): Intelética (Junio 2026).; 1-12 3020-7444 10.4114/inteletica.vol3iss5 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/41/31 Derechos de autor 2026 José Alberto Sotelo Martín (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/42 2026-01-20T10:00:40Z journal:Articulos driver

To Use or Not to Use AI as Referees in Scientific Journals? Proposal for a More Efficient Model GOZALBO MONFORT, MÓNICA MARÍA SOLER, CARLA SAN ONOFRE, NADIA SORIANO, JOSÉ MIGUEL Peer review Artificial intelligence Large language models Academic publishing AI ethics Hybrid peer review model The peer review process plays a critical role in ensuring the quality, reliability and validity of scientific publications. However, traditional peer review faces increasing challenges, including prolonged review times, reviewer fatigue, and inherent biases, which impact its efficiency and objectivity. Recent advancements in artificial intelligence (AI), particularly in natural language processing (NLP) and large language models (LLMs), offer promising solutions for automating aspects of peer review. This study explores the feasibility of AI-driven peer review, assessing its potential benefits and limitations. AI tools can expedite manuscript screening, detect plagiarism, verify statistical accuracy, and ensure adherence to journal guidelines, reducing the burden on human reiewers and accelerating publication timelines. However, concerns persist regarding AI’s lack of critical judgment, potential algorithmic biases, and transparency issues. A hybrid AI-human peer review model is proposed, where AI handles initial screening and technical checks while human reviewers focus on intellectual and contextual evaluations. This  integrated approach could enhance the efficiency and fairness of the peer-review process while maintaining scientific rigor. The study underscores the need for ethical frameworks transparency measures, and continuous improvements to AI systems to ensure responsible AI integration in academic publishing. IBERAMIA 2025-07-22 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/42 10.4114/INTELETICA.vol2iss4pp1-11 INTELETICA; Vol. 2 Núm. 4 (2025): Intelética (Diciembre 2025).; 1-11 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol2iss4 eng https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/42/17 Derechos de autor 2025 Mónica Gozalbo, Carla Soler, Nadia San Onofre, José M. Soriano (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/43 2026-01-20T10:01:30Z journal:Articulos driver

Optogenética e Inteligencia Artificial: hacia una integración funcional en Neurociencia Sirotinsky, Sergio Acosta Aguilera, Tomás Hadi Optogenética Neurociencia Ciencia Tecnología Innovación Inteligencia Artificial El presente artículo se centra en la aplicación de la optogenética, una disciplina reciente que combina conocimientos de óptica, ingeniería genética y neurociencia para poder controlar la actividad de las neuronas a través de la luz, con un gran potencial por delante. En primer lugar, se desarrollarán los conceptos principales de la optogenética y se expondrán algunos experimentos realizados que utilizan esta técnica con el objetivo de comprender dónde puede aplicarse y qué tipo de problemas resuelve en la sociedad. En segundo lugar, se identificarán las dificultades y los desafíos que enfrenta en estos días. Finalmente, se intentará comprobar que la inteligencia artificial (IA), una disciplina de la Informática muy en auge actualmente, es un solucionador potencial de gran parte de estos desafíos de la optogenética. Para este trabajo, se utilizarán fuentes primarias, sobre todo publicaciones periódicas, artículos y documentos, empleando una metodología cualitativa, con énfasis en estudios de casos para ejemplificar los conceptos que se vayan abordando. IBERAMIA 2025-07-30 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/43 10.4114/INTELETICA.vol2iss4pp31-45 INTELETICA; Vol. 2 Núm. 4 (2025): Intelética (Diciembre 2025).; 31-45 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol2iss4 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/43/19 Derechos de autor 2025 Sergio Sirotinsky, Tomás Hadi Acosta Aguilera (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/44 2026-01-20T10:01:52Z journal:Articulos driver

Debates y redefiniciones del open source aplicado a la inteligencia artificial generativa Zanotti, Agustín Inteligencia Artificial Generativa Código abierto Gobernanaza de la IA El artículo analiza debates recientes sobre el concepto de código abierto aplicado a la inteligencia artificial generativa (IAG). Basado en una revisión de literatura y fuentes documentales, presenta el contexto histórico de desarrollo de los modelos de IAG de código abierto. Explora luego las definiciones y taxonomías actuales de apertura y reflexiona sobre sus impactos en la competencia e innovación, así como los modelos de gobernanza asociados. El artículo concluye con una discusión sobre las oportunidades y límites de los paradigmas de apertura en las sociedades contemporáneas. IBERAMIA 2025-08-18 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/44 10.4114/INTELETICA.vol2iss4pp46-61 INTELETICA; Vol. 2 Núm. 4 (2025): Intelética (Diciembre 2025).; 46-61 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol2iss4 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/44/20 Derechos de autor 2025 Agustín Zanotti (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/45 2026-01-20T10:02:17Z journal:Articulos driver

Mejorando la seguridad del algoritmo Camellia, mediante la inyección de ruido sobre textos cifrados utilizando procesos basados en inteligencia artificial Rangel Lugo, Edgar Rangel Ríos , Kevin Uriel Criptografía Inyección de ruido inteligencia artificial Resumen. El problema de robo digital de datos está recibiendo gran atención. Esta situación, puede presentarse, debido al uso de una estrategia de ciberseguridad inadecuada (por ejemplo, utilizar algoritmos de cifrado estáticos). Se ha observado en dominios prácticos, que ello puede producir importantes pérdidas en las finanzas de las organizaciones. En la presente investigación, son estudiados varios aspectos relacionados con dicha área. Por lo tanto, este trabajo ha sido enfocado en recomendar alternativas para reemplazar el método de encriptado estático, por otras variantes dinámicas basadas en inyección de ruido con inteligencia artificial (IA), siendo aplicado sobre textos cifrados obtenidos por algoritmos estándar (estáticos), para ser convertidos en esquemas dinámicos. Un método de cifrado dinámico, permite generar diferentes resultados cifrados, aún utilizando la misma entrada de texto plano. Por último, en este trabajo, son recomendadas algunas alternativas para inyección de ruido con IA, basadas en estrategias del tipo: random noisy (ruidosas aleatorias). También, se introduce una nueva modificación del algoritmo: Camellia basado en metodología: random noisy. Finalmente, se comparan resultados con cinco alternativas "ruidosas aleatorias", derivadas de algoritmos de encriptado estándar (AES, GOST, 3DES, Blowfish y DES).   Abstract. The theft of digital data problem is receiving growing attention. This situation can be caused when a cybersecurity strategy, it has been employed (e.g., inadequate encryption methods). It has been observed in practical domains that it can produce an important losses in the organisation's finances. In this work, several aspects related with the subject, they are here studied. We have focused in the replacement of static encryption method by dynamic encryption alternatives based on noisy injection with artificial intelligence (AI). It has been applied over ciphertext that it was obtained with static encryption algorithms becoming it into dynamic encryption schema. The advantage of a dynamic encryption method, it is recommended due to that it can obtain different ciphertext results with the same plaintext input. Several alternatives for noisy injection based on random noisy strategies with AI, they are here suggested. Novel modification of Camellia algorithm based on random noisy strategies, it is here experimented and comparison results with traditional encryption strategies (AES, GOST, 3DES, Blowfish, and DES), they are also introduce.  IBERAMIA 2025-09-03 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/45 10.4114/INTELETICA.vol2iss4pp75-101 INTELETICA; Vol. 2 Núm. 4 (2025): Intelética (Diciembre 2025).; 75-101 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol2iss4 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/45/22 Derechos de autor 2025 Edgar Rangel Lugo , Kevin Uriel Rangel Ríos (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/46 2026-01-20T10:02:42Z journal:Articulos driver

Artificial Intelligence and Humanity: The Limit of the Posthuman: Artificial Intelligence and Humanity: The Limit of the Posthuman. Inteligencia Artificial y Humanidad: El Límite de lo Posthumano: Artificial Intelligence and Humanity: The Limit of the Posthuman. Gutierrez Perez, Sofia Bermúdez Camarena, Raúl Artificial Intelligence; Posthumanism; Ontology; Education. Inteligencia artificial Posthumanismo Educación Ética En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) se ha integrado de manera progresiva en la vida cotidiana transformando diversos ámbitos como el trabajo, la educación y la interacción social. Sin embargo, esta avance tecnológico también a generado preocupaciones respecto a la posible sustitución de humanos por maquinas, lo que invita a una reflexión profunda sobre la naturaliza y esencia de la humanidad.  En ese contexto, nace la necesidad de cuestionar qué es significa ser humano y cuáles son las características que nos distinguen de la IA, considerando aspectos como la consciencia, el error, la creatividad, y la capacidad de generar sentimientos y emociones. Este artículo presenta una revisión detallada sobre las discusiones que se han generado entre la ontología y la IA. Mediante métodos inductivos y deductivos se concluye que la IA da la oportunidad de replantear la educación, priorizando el desarrollo de lo que nos caracteriza como especie. IBERAMIA 2025-09-02 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/46 10.4114/INTELETICA.vol2iss4pp72-64 INTELETICA; Vol. 2 Núm. 4 (2025): Intelética (Diciembre 2025).; 62-74 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol2iss4 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/46/21 Derechos de autor 2025 Sofia Gutierrez Perez, Raúl Bermúdez Camarena (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/48 2026-01-20T10:02:57Z journal:Articulos driver

Hybridization of Academic Practices. Generative AI and Digital Reading in the University: Uso de Inteligencia Artificial Generativa y prácticas de lectura digital en la Universidad La Hibridación de las Prácticas Académicas.: Uso de Inteligencia Artificial Generativa y prácticas de lectura digital en la Universidad Vizio, Paula Samanta reading generative artificial intelligence higher education medicine educational technology learning lectura inteligencia artificial generativa educación universitaria medicina tecnología educativa aprendizaje This article stems from a qualitative research study, with an interpretive approach and grounded in Grounded Theory, that explores digital academic reading practices and the use of Generative Artificial Intelligence (GenAI) among university students. The study acknowledges the impact of these technologies on cognitive processing, the construction of meaning, and seeks to understand the meanings and social representations that subjects construct around these tools and practices. The research followed an inductive logic, using in-depth semi-structured interviews and flexible questionnaires to explore students’ experiences. For the present paper, a specific case study was selected: a medical student who carries out her academic readings exclusively in digital format and uses GenAI as a tool for task simplification, review, and obtaining explanations. Her academic uses also include preparing for multiple-choice exams, training for oral presentations, and simulating clinical interrogations with GenAI—identified as a novel finding of the study. The cited case exemplifies innovative and self-directed study strategies in which GenAI emerges as a valuable academic support, whose effectiveness lies in critical use and precise interaction to optimize university learning. Este artículo se desprende de una investigación cualitativa, con enfoque interpretativo y basada en la Teoría Fundamentada, que explora las prácticas de lectura académica digital y el uso de Inteligencia Artificial Generativa (IA Gen) en estudiantes universitarios. El estudio reconoce el impacto de estas tecnologías en el procesamiento cognitivo, la construcción de significados y busca comprender las significaciones y representaciones sociales que los sujetos construyen sobre estas herramientas y prácticas. Se trabajó a partir de una lógica inductiva, con realización de entrevistas en profundidad semiestructuradas, y cuestionarios flexibles, para explorar las experiencias de los estudiantes. Para el presente trabajo se realizó un recorte del caso particular de una estudiante de Medicina, que realiza sus lecturas académicas de modo exclusivamente digital y utiliza a la IA Gen como herramienta de simplificación de tareas, repaso y obtención de explicaciones. Sus usos académicos incluyen, además, la preparación de exámenes choice, el entrenamiento para presentaciones orales y la simulación de interrogatorios clínicos con IA Gen, como un hallazgo de la investigación. El caso citado ejemplifica estrategias de estudio innovadoras y autodirigidas en donde la IA Gen emerge como un soporte académico valioso, cuya eficacia radica en un uso crítico y una interacción precisa para optimizar el aprendizaje universitario. IBERAMIA 2025-09-26 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/48 10.4114/INTELETICA.vol2iss4pp115-134 INTELETICA; Vol. 2 Núm. 4 (2025): Intelética (Diciembre 2025).; 115-134 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol2iss4 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/48/24 Derechos de autor 2025 Paula Samanta Vizio (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/50 2026-01-20T10:04:52Z journal:DerechoyRegulacionesenIA driver

La IA orientada al análisis político: desarrollo de la aplicación “AI debate”: AI Oriented Toward Political Analysis: Development of the ‘AI Debate’ Application Meneses Albala, Olaf Soria Olivas, Emilio Martín Cubas, Joaquín Castellanos Claramunt, Jorge AI debate análisis político debate público políticas públicas aplicación IA En el contexto de la aplicación de la inteligencia artificial a todos los escenarios humanos, y uno de ellos es, como no podía ser de otra manera, la aplicación en el ámbito político, este artículo tiene como objetivo dar a conocer AI Debate, una innovadora aplicación desarrollada por el grupo de investigación IDAL (Laboratorio de Análisis Inteligente de Datos) en colaboración con la Cátedra PAGODA (Gobierno Abierto, Participación y Open Data) de la Universidad de Valencia, financiada por la Generalitat Valenciana. Basada en técnicas avanzadas de inteligencia artificial generativa, utiliza modelos de lenguaje extenso (Large Language Models, LLM) combinados con metodologías de Recuperación Aumentada con Generación (RAG) para emular debates entre líderes políticos españoles. Alimentada por discursos reales en formato PDF, esta herramienta no solo reproduce los argumentos de los dirigentes, sino que también imita sus estrategias retóricas, tonos discursivos y estilos característicos mediante sofisticados métodos de procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP). AI Debate fue presentada al público el 22 de octubre de 2024 en la jornada “La revolución de los Modelos de Lenguaje Extensos (LLM)” organizada por IDAL en la ETSE, con el propósito de ofrecer a los ciudadanos una herramienta que enriquezca el análisis de las dinámicas políticas y discursivas en España IBERAMIA 2025-09-23 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/50 10.4114/INTELETICA.vol2iss4pp150-162 INTELETICA; Vol. 2 Núm. 4 (2025): Intelética (Diciembre 2025).; 102-114 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol2iss4 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/50/23 Derechos de autor 2025 Olaf Meneses Albala, Emilio Soria Olivas, Joaquín Martín Cubas, Jorge Castellanos Claramunt (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/51 2026-01-20T10:04:13Z journal:AnalisisyDivulgacion driver

AI, Human, or Hybrid? Reliability of AI Detection Tools in Multi-Authored Texts: AI, Human, or Hybrid?Reliability of AI Detection Tools in Multi-Authored Texts ¿IA, Humano o híbrido?: Fiabilidad de herramientas de detección de IA en textos multiautoría: AI, Human, or Hybrid?Reliability of AI Detection Tools in Multi-Authored Texts Queralt, Sheila Esparcia, Beatriz Lessi, Marco R. Sánchez-Vecina, Lucía Úbeda-Cuspinera, Laura C. Úbeda Cuspinera, Laura computacional stylistics forensic linguistics autorship attribution machine-genereted discourse estilística computacional lingüística forense atribución de autoría discurso generado por máquina This article presents the first results of the CorpIdentIA project (Corpus Identity & Authorship Intelligence Analysis), focused on the analysis of texts generated wholly or partially by artificial intelligence. Based on an experimental Spanish corpus (n = 180) that includes human, artificial, and mixed texts, the study analyzes the performance of three detectors (Originality.ai, GPTZero, and Copyleaks) against different generative models (ChatGPT, Gemini, and Grok). The main objective of this study is to evaluate the effectiveness of different AI detection tools in classifying these texts according to their origin (AI, human, or hybrid). The results reveal significant differences among tools: Originality.ai shows the best overall performance, while GPTZero stands out for its low rate of false positives. However, none of the tools demonstrates acceptable reliability in detecting hybrid texts. Recurrent biases are observed depending on the AI model, along with misclassifications with high confidence, which raises risks in the implementation of these tools without expert human review. This work contributes to the current debate on the trustworthiness of detectors, the risk of false accusations in forensic contexts, and the need for explainable approaches from applied linguistics. Besides, these findings underline the importance of interdisciplinary collaboration between linguists, computer scientists, and legal experts. Este artículo presenta los primeros resultados del proyecto CorpIdentIA (Corpus Identity & Authorship Intelligence Analysis), centrado en el análisis de textos generados total o parcialmente por inteligencia artificial. A partir de un corpus experimental en español (n = 180) que incluye textos humanos, artificiales y mixtos, el estudio analiza el rendimiento de tres detectores (Originality.ai, GPTZero y Copyleaks) frente a distintos modelos generativos (ChatGPT, Gemini y Grok). El objetivo principal de este estudio es evaluar la eficacia de diferentes herramientas de detección de IA en la clasificación de estos textos según su origen (IA, humano o híbrido). Los resultados revelan diferencias significativas entre las herramientas: Originality.ai muestra el mejor rendimiento global, mientras que GPTZero destaca por su bajo índice de falsos positivos. Sin embargo, ninguna de las herramientas demuestra una fiabilidad aceptable en la detección de textos híbridos. Se observan sesgos recurrentes en función del modelo de IA, así como clasificaciones erróneas con alta confianza, lo que plantea riesgos en la implementación de estas herramientas sin revisión experta humana. Este trabajo contribuye al debate actual sobre la fiabilidad de los detectores, el riesgo de falsas acusaciones en contextos forenses y la necesidad de enfoques explicables desde la lingüística aplicada. Asimismo, estos hallazgos subrayan la importancia de la colaboración interdisciplinar entre lingüistas, informáticos y juristas. IBERAMIA 2025-09-26 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/51 10.4114/INTELETICA.vol2iss4pp102-114 INTELETICA; Vol. 2 Núm. 4 (2025): Intelética (Diciembre 2025).; 135-149 3020-7444 10.4114/INTELETICA.vol2iss4 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/51/27 Derechos de autor 2025 Sheila Queralt, Beatriz Esparcia, Marco R. Lessi, Lucía Sánchez-Vecina, Laura Úbeda Cuspinera (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/56 2026-03-31T17:19:13Z journal:Articulos driver

Competencias digitales, resiliencia y el impacto de la Inteligencia Artificial en la toma de decisiones del profesorado universitario Filgueira Arias, Candida Berlanga Silvente, Vanesa Competencias digitales resiliencia docente inteligencia artificial educación superior toma de decisiones En el marco de la transformación digital de la educación superior, la inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una herramienta clave con impacto significativo en la práctica docente. Este estudio analiza la influencia de la IA en la toma de decisiones del profesorado universitario, con especial atención a las competencias digitales y la resiliencia profesional. Desde un enfoque cuantitativo, se aplicó un cuestionario ad hoc a una muestra intencional de 80 docentes universitarios españoles. Los resultados confirman que la integración de la IA se asocia con una percepción de mejora en las competencias digitales, una reducción de los niveles de estrés y un incremento en la eficacia de la planificación, la evaluación y la personalización del aprendizaje. Sin embargo, el análisis de clústeres revela perfiles diferenciados: mientras que algunos docentes muestran una progresión notable o consolidación tecnológica, otros evidencian resistencia o un impacto limitado, lo que matiza los efectos positivos de la IA. En conjunto, los hallazgos respaldan la hipótesis de que el uso regular de herramientas de IA no solo fortalece las habilidades tecnológicas, sino que también contribuye a la resiliencia docente. No obstante, ponen de relieve la necesidad de estrategias formativas diferenciadas para atender la diversidad de trayectorias digitales y garantizar una adaptación más equitativa en la enseñanza universitaria. IBERAMIA 2026-03-26 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/56 10.4114/inteletica.vol3iss5pp54-66 INTELETICA; Vol. 3 Núm. 5 (2026): Intelética (Junio 2026).; 54-66 3020-7444 10.4114/inteletica.vol3iss5 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/56/36 Derechos de autor 2026 Candida Filgueira Arias, Vanesa Berlanga Silvente (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/59 2026-02-07T20:10:00Z journal:AnalisisyDivulgacion driver

Do We Need an Architecture of Meaning? ¿Necesitamos una arquitectura del sentido? de la Mora Basáñez, Carlos Rubén Crisis de sentido hermenéutica asistida inteligencia artificial generativa crisis of meaning, assisted hermeneutics, generative artificial intelligence The twenty-first century is undergoing a structural crisis of meaning: human experience is transforming faster than we can interpret it. Informational acceleration (Hilbert & López, 2011; Han, 2015), algorithmic fragmentation (Cinelli et al., 2021), and institutional erosion (OECD, 2021) generate a growing gap between action and understanding that manifests as individual exhaustion, institutional incoherence, and cultural sensitivity to noise. This desynchronization does not imply an absence of meaning, but rather the loss of the rhythm that makes it possible. Meaning operates as a structural function that integrates information, experience, and values through hierarchization, coherence, orientation, rhythm, and narrativity. When these functions weaken, the symbolic architecture that sustains understanding begins to fracture. Generative artificial intelligence intensifies this tension: it accelerates the production and circulation of language without contributing genuine understanding (Maslej et al., 2024), exposing human interpretive limits and raising the question of whether technical mediations that accompany meaning-making are —or will soon be— indispensable, as long as they do not replace the human. In an environment that generates more meanings than we can process, the challenge is not to recover past frameworks or slow life down to older rhythms, but to build sustainable frameworks of meaning: velocities that allow experience to be integrated, languages capable of sustaining disagreement, and institutions coherent in both word and action. A renewed architecture of meaning is essential for preserving orientation, freedom, and coexistence in an age of constant acceleration. El siglo XXI atraviesa una crisis estructural de sentido: la experiencia humana se transforma más rápido de lo que podemos interpretarla. La aceleración informativa, la fragmentación algorítmica y la erosión institucional producen un desfase entre acción y comprensión que se expresa como agotamiento individual, incoherencia institucional y sensibilidad cultural al ruido. Esta desincronización no implica ausencia de sentido, sino la pérdida del ritmo que lo hace posible. El sentido opera como una función estructural que integra información, experiencia y valores mediante jerarquización, coherencia, orientación, ritmo y narratividad. Cuando estas funciones se debilitan, la arquitectura simbólica que sostiene la comprensión se fragmenta. La inteligencia artificial generativa amplifica esta tensión: acelera la generación y circulación del lenguaje sin aportar comprensión propia, exponiendo las limitaciones interpretativas humanas y abriendo la pregunta de si serán indispensables las mediaciones técnicas que acompañen —sin sustituir al humano— la construcción de sentido. Frente a un entorno que produce más significados de los que podemos procesar, el desafío no es recuperar marcos o ralentizar la vida a ritmos del pasado, sino construir marcos sostenibles de sentido que permitan integrar la experiencia a las velocidades actuales, lenguajes capaces de sostener el desacuerdo e instituciones coherentes entre su decir y su hacer. Una arquitectura de sentido renovada es condición para preservar orientación, libertad y convivencia en una época de aceleración constante. IBERAMIA 2026-02-07 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/59 10.4114/inteletica.vol3iss5pp39-48 INTELETICA; Vol. 3 Núm. 5 (2026): Intelética (Junio 2026).; 39-48 3020-7444 10.4114/inteletica.vol3iss5 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/59/34 Derechos de autor 2026 Carlos Rubén de la Mora Basáñez (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/60 2026-02-06T19:34:38Z journal:Articulos driver

Beyond the Black Box: Teacher Competence in Artificial Intelligence Más allá de la caja negra: la competencia docente en Inteligencia Artificial Sierra-Díaz, Jacob González-Víllora, Sixto Coto-Lousas, Jose Fernández-Río, Javier Alfabetización en IA Educación Competencia digital Competencia digital docente AI literacy Education Digital competence Teaching digital competence The emergence of Artificial Intelligence (AI) in the educational field makes it necessary to review the set of skills and knowledge that teachers should acquire to feel competent in this new area of expertise. The aim of this paper is to propose a conceptual and theoretical framework for the most relevant components that constitute what is known as AI literacy. To facilitate the interpretation of this competence, four theoretical and practical blocks have been identified: (I) What is AI?, (II) How does AI work?, (III) How should AI be used?, and (IV) How to apply this knowledge and these skills? Each block is further divided into operational descriptors to specify the key aspects of teacher competence in AI. The practical use of AI should follow three steps: instruction design, process supervision, and result evaluation. These steps require both knowledge of the first three theoretical blocks and the application of subject-specific competencies related to the content being developed. Although technological evolution enables more intuitive interfaces, it remains essential to define the real scope and limitations of AI to optimize its integration into education and ensure informed and effective use that can also be transmitted to students. Con el surgimiento de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito educativo se hace necesario repasar aquellos conjuntos de habilidades y conocimientos que los docentes deberían adquirir para sentirse competentes en este nuevo campo de conocimiento. El objetivo de este documento es proponer un marco conceptual y teórico de aquellos componentes más relevantes que componen la denominada competencia o alfabetización en IA. Con el fin de facilitar la interpretación de mencionada competencia, se han identificado tres bloques teóricos y prácticos: (I) ¿qué es la IA?, (II) ¿cómo funciona la IA?, (III) ¿cómo se debe usar la IA? y (IV) ¿cómo aplicar estos conocimientos y habilidades?. Cada uno de los bloques se divide a su vez en descriptores operativos con el fin de concretar cada uno de los aspectos relevantes en la competencia docente en IA. El uso práctico de la IA debe pasar por tres pasos o momentos: elaboración de la instrucción, supervisión del proceso y evaluación del resultado. Estos tres pasos requieren tanto el conocimiento de los tres primeros bloques teóricos como el uso de distintas competencias propias del contenido que se está elaborando. Aunque la evolución tecnológica facilita interfaces más intuitivas, sigue siendo imprescindible delimitar los alcances y limitaciones reales de la IA para optimizar su integración en educación y garantizar un uso informado y eficaz que incluso pueda transmitirse al alumnado. IBERAMIA 2026-02-06 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/60 10.4114/inteletica.vol3iss5pp13-23 INTELETICA; Vol. 3 Núm. 5 (2026): Intelética (Junio 2026).; 13-23 3020-7444 10.4114/inteletica.vol3iss5 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/60/32 Derechos de autor 2026 Jacob Sierra-Díaz, Sixto González-Víllora, Jose Coto-Lousas, Javier Fernández-Río (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/61 2026-02-07T18:57:59Z journal:AnalisisyDivulgacion driver

Advanced Human-AI Synergy for Effective Collaboration: Ethical Implications and Future Prospects Advanced Human-AI Synergy for Effective Collaboration: Ethical Implications and Future Prospects Singh, Diwakar Singh, Diwakar Artificial Intelligence, Human-AI Collaboration, Ethical AI, Humanized AI, Learning Analytics, Digital Transformation Artificial Intelligence Human-AI Collaboration Ethical AI Humanized AI Learning Analytics Digital Transformation Purpose - This review paper aims to explore the influential impact of Artificial Intelligence (AI) across key sectors, healthcare, education, mental health, and business, while emphasizing the integration of Human Intelligence (HI) and the emerging concept of Artificial Wisdom (AW). It addresses the need for ethical, sustainable, and human-centered AI to ensure responsible technological progress. Design/methodology/approach - Using a comprehensive review methodology, the paper synthesizes recent interdisciplinary research on AI’s applications, challenges, and ethical considerations. It critically examines sector-specific advancements and issues, including the use of Learning Analytics (LA) in education, conversational AI, human-AI decision-making, and AI-driven organizational change. Findings - The review identifies significant advancements in AI-enabled systems, particularly in enhancing empathy, emotional intelligence, and contextual decision-making. It highlights ongoing challenges such as algorithmic bias, workforce disruption, and performance saturation. The paper also underscores the importance of transparency, privacy, and ethical governance for sustainable AI adoption. Originality/value - This review offers a unique contribution by framing AI’s evolution through the lens of Human-AI synergy and Artificial Wisdom. It presents novel insights into the ethical integration of humanized AI and proposes frameworks for collaborative, inclusive, and responsible AI deployment across industries. Artificial Intelligence (AI) is transforming industries by advancing through distinct stages, from data unification to digital transformation. This review explores AI’s growing impact across sectors such as healthcare, education, mental health, and business, emphasizing the integration of Human Intelligence (HI) and the emerging need for Artificial Wisdom (AW). While AI offers significant advancements, it brings challenges such as performance saturation, workforce displacement, and ethical concerns, including bias, transparency, and privacy. Humanized AI, incorporating traits like empathy and emotional intelligence, is enhancing sector-specific outcomes but requires robust ethical frameworks to ensure responsible development. The review further investigates the evolving synergy between AI and human capabilities in decision-making, contextual reasoning, and emotional judgment. Key topics include the integration of AI with Learning Analytics (LA) in education, fostering human-centered design, and addressing algorithmic biases. In business, AI’s influence on HRM, consumer behavior, and behavioral science is examined, along with the importance of transparent, ethical AI deployment for organizational success. The paper also discusses the evolution of conversational AI, multi-agent collaboration, and the integration of AI with robotics in diverse industries. Offering a comprehensive analysis of AI’s societal and organizational challenges, the review proposes frameworks for responsible, sustainable, and ethical AI integration, ensuring collaborative human-AI partnerships in the future. IBERAMIA 2026-02-07 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/61 10.4114/inteletica.vol3iss5pp24-38 INTELETICA; Vol. 3 Núm. 5 (2026): Intelética (Junio 2026).; 24-38 3020-7444 10.4114/inteletica.vol3iss5 eng https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/61/33 Derechos de autor 2026 Diwakar Singh (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0

oai:ojs2.inteletica.iberamia.org:article/66 2026-04-09T14:23:43Z journal:AnalisisyDivulgacion driver

¿Tu próximo platillo podría ser de insectos? La Inteligencia Artificial te explica por qué" Colombo Mendoza, Luis Omar Villalobos Espinosa, Julieta del Carmen Entomofagia Insectos comestibles Seguridad alimentaria Agricultura de precisión Minería de datos Inteligencia artificial generativa Visi´ón por computadora Internet de las Cosas (IoT) Análisis de sentimientos En un mundo donde la seguridad alimentaria y la sostenibilidad son desafíos cada vez más apremiantes, la búsqueda de alternativas nutricionales e innovadoras se vuelve crucial. En este contexto, la entomofagia, o el consumo de insectos por parte de los seres humanos, emerge como una opción prometedora. Sin embargo, su adopción a nivel global ha sido limitada, en parte debido a prejuicios culturales y desconocimiento sobre su potencial alimenticio. Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) entra en juego como una herramienta revolucionaria para expandir nuestro conocimiento y comprensión sobre esta práctica. La IA no solo nos permite explorar la riqueza nutricional y la biodiversidad de los insectos comestibles, sino que también inspira innovación en la cocina y la optimización de los procesos de cría. Los insectos podrían desempeñar un papel fundamental en nuestra dieta futura. Por ello, el presente artículo pretende exponer cómo la IA está transformando nuestra percepción y la práctica de la entomofagia. Desde el análisis de datos sobre la composición nutricional de los insectos hasta el descubrimiento de nuevas especies comestibles y el desarrollo de recetas innovadoras, nos sumergiremos en el emocionante mundo donde la tecnología impulsa una alimentación más sostenible y nutritiva para todos. IBERAMIA 2026-03-07 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/66 10.4114/inteletica.vol3iss5pp49-53 INTELETICA; Vol. 3 Núm. 5 (2026): Intelética (Junio 2026).; 49-53 3020-7444 10.4114/inteletica.vol3iss5 spa https://inteletica.iberamia.org/index.php/journal/article/view/66/35 Derechos de autor 2026 Luis Omar Colombo-Mendoza, Julieta del Carmen Villalobos-Espinosa (Autor/a) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0