IA y pensamiento crítico
Hacia un uso educativo, consciente y eficiente
Módulo 2
Los límites de la IA y los sesgos
Objetivos
Los sesgos humanos y digitales
Cómo nuestros prejuicios pasan a las máquinas
Hoy descubriremos:
El efecto burbuja
Los límites y los errores de la IA
Por qué vemos siempre el mismo contenido online
Cómo la inteligencia artificial puede fallar e inventar información
Estrategias para pensar críticamente
El impacto ecológico
Cómo hacer un uso responsable e inteligente de la IA
¿Qué le cuesta al planeta utilizar estas tecnologías?
Recordatorio del módulo 1
¿Dónde la encontramos?Asistentes virtuales, recomendaciones, traductores…
¿Qué es la IA? Máquinas que pueden «aprender» a partir de datos.
Las IA son sistemas que aprenden a partir de datos. Los encontramos en traductores, recomendaciones de música, asistentes virtuales…
Puede ayudar en educación y ciencia, pero también tiene riesgos, como la desinformación y la pérdida de privacidad.
Oportunidades Ayuda en educación, salud, ciencia o creatividad..
Riesgos Desinformación, sesgos, dependencia y privacidad.
Pregunta para reflexionar: ¿Qué recordáis de la primera parte?
Errores y alucinaciones
La IA no es perfecta. A veces inventa información y responde con seguridad aunque no tenga razón.
Ejemplo: puede inventar un libro o una cita que nunca han existido. Esto se llama «alucinación».
Es como un o una estudiante que no sabe la respuesta, pero no quiere admitirlo: se inventa una respuesta que suena convincente.
Otras limitaciones
No entiende el mundo real
Falta de empatía
Depende de los datos
Solo reconoce patrones en datos, pero carece de experiencia del mundo físico.
No tiene emociones ni comprende realmente los sentimientos humanos.
Siempre necesita información para funcionar y puede repetir errores del pasado.
Esto la hace muy potente, pero también muy limitada en situaciones nuevas o complejas.
Impacto ecológico
La inteligencia artificial no es neutra. Utilizarla consume mucha energía, agua y recursos naturales.
Cada vez que hacemos una pregunta en ChatGPT o buscamos información con una IA, estamos gastando recursos del planeta.
Conocer este impacto es el primer paso para utilizarla con conciencia.
Datos clave del impacto ecológico
2-8Wh
1287MWh
500ml
por consultar ChatGPT
de agua por consulta
para entrenar GPT-3
Hasta 27 veces más que buscar en Google.
Equivalente a 200 vuelos Barcelona-Nueva York.
Para enfriar los servidores.
Merece la pena reflexionar sobre cuándo y por qué utilizamos la IA.
Saber qué consume la IA nos ayuda a utilizarla de forma más consciente y responsable.
Ejemplos positivos de IA
La IA también puede ayudar al planeta y a la sociedad:
Transporte sostenible
Optimización energética
Protección ambiental
Gestiona redes eléctricas inteligentes para reducir el consumo.
Mejora el transporte público para reducir emisiones y contaminación.
Detecta la deforestación y la contaminación con imágenes de satélite.
En el aula: busca ejemplos de usos de la IA que pueden reducir su impacto ambiental.
¿Qué es un sesgo?
Un sesgo es una tendencia a ver la realidad de forma parcial, y todos los tenemos. Por ejemplo:
Sesgo de confirmación
Efecto halo
Solo busco información que me da la razón.
Pienso que alguien simpático también es bueno en todo.
Sesgo de anclaje
Juzgo un precio comparándolo solo con lo primero que he visto.
Ejemplos cotidianos de sesgo
En el deporte: creer que un equipo va a ganar solo porque siempre hasta entonces lo ha hecho.
En las compras: pensar que una marca es mejor solo por su logo o fama.
En música: escuchar siempre el mismo estilo e ignorar otros géneros interesantes.
Estos sesgos son normales y naturales, pero es importante saber reconocerlos.
¿Por qué tenemos sesgos?
Nuestro cerebro busca formas rápidas de decidir. Simplifica la realidad y nos ayuda a ahorrar tiempo y energía.
Situación compleja
Mucha información que procesar.
El cerebro encuentra atajos
Busca patrones conocidos.
Decisión rápida
Puede ser acertada… o no.
Esto nos permite sobrevivir y actuar deprisa, pero también puede hacernos cometer errores.
Tabla de sesgos humanos
Actividad en el aula Identificar los sesgos
Sesgos en la IA
Las máquinas aprenden de datos humanos. Si los datos están sesgados, la IA repetirá esos errores.
La IA no es objetiva: refleja nuestros propios sesgos, prejuicios y forma de ver el mundo.
Es como si enseñáramos a un niño o niña con libros que contienen errores: el niño o niña aprenderá estos errores como si fueran verdades.
Ejemplos reales de sesgos en IA
Amazon (contratación)
Reconocimiento facial
Salud (diagnóstico)
Comete más errores identificando a personas racializadas que a personas blancas.
El sistema prefería contratar a hombres en lugar de a mujeres porque había aprendido de datos del pasado.
Diagnósticos menos fiables para mujeres porque la investigación médica se había realizado sobre todo con hombres.
Estos casos muestran cómo la IA puede perpetuar la discriminación y las injusticias.
Consecuencias de los sesgos de la IA
Refuerza estereotipos
Perpetúa prejuicios sobre género, raza o clase social.
Decisiones injustas
En contratación, créditos bancarios o tratamientos de salud.
Información poco fiable
Difunde conocimiento sesgado como objetivo.
¿Qué es la burbuja de filtros?
Los algoritmos nos muestran sobre todo lo que ya nos gusta. El resultado es que solo vemos una parte de la realidad.
Es como vivir en una burbuja digital que confirma siempre nuestras preferencias.
El algoritmo quiere que pasemos más tiempo en la plataforma, así que nos da lo que cree que más nos gusta.
Ejemplos de burbuja
YouTube
Spotify
Redes sociales
Te recomienda vídeos similares a los que ya miras. Si te gusta el fútbol, verás sobre todo fútbol.
Te muestran opiniones similares a las tuyas. Si piensas de una determinada forma, verás a quien piensa igual.
Te propone música del mismo estilo. Si escuchas rock, te sugerirá más rock.
Impacto de la burbuja
Perdemos diversidad
Aumenta la polarización
No descubrimos puntos de vista distintos ni nuevas ideas.
La gente se radicaliza y se divide en grupos opuestos.
Nos vuelve más manipulables
Es más fácil engañarnos si siempre vemos el mismo tipo de información.
¿Cómo detectar sesgos y burbujas?
01
02
Buscar información variada
Comparar varias fuentes
Consultar distintos medios con puntos de vista diferentes.
No conformarse con una sola versión de los sucesos.
03
Dudar con criterio
No creer todo lo que vemos en internet, especialmente si confirma lo que ya pensamos.
Actividad en el aula
Si queréis poner a prueba vuestros conocimientos sobre los sesgos cognitivos, podéis jugar a este recurso interactivo online:
Conclusión y reflexión final
Hemos visto que la IA tiene límites y sesgos, comete errores y supone un impacto ecológico. También puede crear burbujas que limitan nuestra visión del mundo.
La clave es utilizarla con espíritu crítico y para fines positivos.
Pregunta para reflexionar: y tú, ¿cómo crees que deberías utilizar la IA a partir de ahora?
Recuerda: la tecnología es una herramienta. Lo que importa es cómo la utilizamos.
El repte de la IA no és només tècnic: és ètic i col·lectiu.
Actividad en el aula Objetivo: ayudar al alumnado a comprender qué son las «burbujas de filtros» y cómo afectan a la información que reciben.
Consigna:
Pide al alumnado que busque la misma noticia en dos medios diferentes (por ejemplo, un diario generalista y una red social).
Compara con el grupo las diferencias en el lenguaje, las imágenes y el tono.
Discutir: ¿Cómo puede influir esto en cómo entendemos la realidad?
Variante:
Se puede realizar también con temas cercanos al alumnado (deporte, música, actualidad local).
Se puede trabajar en pequeños grupos y después compartir las conclusiones con toda la clase.
Actividad en el aula – Identificar los sesgos El o la docente presenta situaciones nuevas (diferentes de las de la tabla).
El alumnado debe decir qué sesgo ve representado. Después, se comparan las respuestas y se discute por qué encajan (o no) con cada sesgo.
Ejemplos de situaciones que puedes proponer como docente:
«Un alumno o una alumna piensa que va a sacar mala nota porque la primera pregunta del examen era muy difícil».
→ Sesgo de anclaje
«Si ves muchas noticias de robos en las redes, puedes pensar que hay más de los que realmente ocurren».
→ Sesgo de disponibilidad
«Un alumno o una alumna cree que sabe mucho de un tema después de ver solo un vídeo corto».
→ Efecto Dunning-Kruger
«Un grupo de estudiantes cambia su opinión para adaptarse a la de la mayoría».
→ Sesgo de grupo
Módulo 2. Los límites de la IA y los sesgos
Cristina
Created on January 28, 2026
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IA y pensamiento crítico
Hacia un uso educativo, consciente y eficiente
Módulo 2
Los límites de la IA y los sesgos
Objetivos
Los sesgos humanos y digitales
Cómo nuestros prejuicios pasan a las máquinas
Hoy descubriremos:
El efecto burbuja
Los límites y los errores de la IA
Por qué vemos siempre el mismo contenido online
Cómo la inteligencia artificial puede fallar e inventar información
Estrategias para pensar críticamente
El impacto ecológico
Cómo hacer un uso responsable e inteligente de la IA
¿Qué le cuesta al planeta utilizar estas tecnologías?
Recordatorio del módulo 1
¿Dónde la encontramos?Asistentes virtuales, recomendaciones, traductores…
¿Qué es la IA? Máquinas que pueden «aprender» a partir de datos.
Las IA son sistemas que aprenden a partir de datos. Los encontramos en traductores, recomendaciones de música, asistentes virtuales…
Puede ayudar en educación y ciencia, pero también tiene riesgos, como la desinformación y la pérdida de privacidad.
Oportunidades Ayuda en educación, salud, ciencia o creatividad..
Riesgos Desinformación, sesgos, dependencia y privacidad.
Pregunta para reflexionar: ¿Qué recordáis de la primera parte?
Errores y alucinaciones
La IA no es perfecta. A veces inventa información y responde con seguridad aunque no tenga razón.
Ejemplo: puede inventar un libro o una cita que nunca han existido. Esto se llama «alucinación».
Es como un o una estudiante que no sabe la respuesta, pero no quiere admitirlo: se inventa una respuesta que suena convincente.
Otras limitaciones
No entiende el mundo real
Falta de empatía
Depende de los datos
Solo reconoce patrones en datos, pero carece de experiencia del mundo físico.
No tiene emociones ni comprende realmente los sentimientos humanos.
Siempre necesita información para funcionar y puede repetir errores del pasado.
Esto la hace muy potente, pero también muy limitada en situaciones nuevas o complejas.
Impacto ecológico
La inteligencia artificial no es neutra. Utilizarla consume mucha energía, agua y recursos naturales.
Cada vez que hacemos una pregunta en ChatGPT o buscamos información con una IA, estamos gastando recursos del planeta.
Conocer este impacto es el primer paso para utilizarla con conciencia.
Datos clave del impacto ecológico
2-8Wh
1287MWh
500ml
por consultar ChatGPT
de agua por consulta
para entrenar GPT-3
Hasta 27 veces más que buscar en Google.
Equivalente a 200 vuelos Barcelona-Nueva York.
Para enfriar los servidores.
Merece la pena reflexionar sobre cuándo y por qué utilizamos la IA. Saber qué consume la IA nos ayuda a utilizarla de forma más consciente y responsable.
Ejemplos positivos de IA
La IA también puede ayudar al planeta y a la sociedad:
Transporte sostenible
Optimización energética
Protección ambiental
Gestiona redes eléctricas inteligentes para reducir el consumo.
Mejora el transporte público para reducir emisiones y contaminación.
Detecta la deforestación y la contaminación con imágenes de satélite.
En el aula: busca ejemplos de usos de la IA que pueden reducir su impacto ambiental.
¿Qué es un sesgo?
Un sesgo es una tendencia a ver la realidad de forma parcial, y todos los tenemos. Por ejemplo:
Sesgo de confirmación
Efecto halo
Solo busco información que me da la razón.
Pienso que alguien simpático también es bueno en todo.
Sesgo de anclaje
Juzgo un precio comparándolo solo con lo primero que he visto.
Ejemplos cotidianos de sesgo
En el deporte: creer que un equipo va a ganar solo porque siempre hasta entonces lo ha hecho.
En las compras: pensar que una marca es mejor solo por su logo o fama.
En música: escuchar siempre el mismo estilo e ignorar otros géneros interesantes.
Estos sesgos son normales y naturales, pero es importante saber reconocerlos.
¿Por qué tenemos sesgos?
Nuestro cerebro busca formas rápidas de decidir. Simplifica la realidad y nos ayuda a ahorrar tiempo y energía.
Situación compleja
Mucha información que procesar.
El cerebro encuentra atajos
Busca patrones conocidos.
Decisión rápida
Puede ser acertada… o no.
Esto nos permite sobrevivir y actuar deprisa, pero también puede hacernos cometer errores.
Tabla de sesgos humanos
Actividad en el aula Identificar los sesgos
Sesgos en la IA
Las máquinas aprenden de datos humanos. Si los datos están sesgados, la IA repetirá esos errores.
La IA no es objetiva: refleja nuestros propios sesgos, prejuicios y forma de ver el mundo.
Es como si enseñáramos a un niño o niña con libros que contienen errores: el niño o niña aprenderá estos errores como si fueran verdades.
Ejemplos reales de sesgos en IA
Amazon (contratación)
Reconocimiento facial
Salud (diagnóstico)
Comete más errores identificando a personas racializadas que a personas blancas.
El sistema prefería contratar a hombres en lugar de a mujeres porque había aprendido de datos del pasado.
Diagnósticos menos fiables para mujeres porque la investigación médica se había realizado sobre todo con hombres.
Estos casos muestran cómo la IA puede perpetuar la discriminación y las injusticias.
Consecuencias de los sesgos de la IA
Refuerza estereotipos
Perpetúa prejuicios sobre género, raza o clase social.
Decisiones injustas
En contratación, créditos bancarios o tratamientos de salud.
Información poco fiable
Difunde conocimiento sesgado como objetivo.
¿Qué es la burbuja de filtros?
Los algoritmos nos muestran sobre todo lo que ya nos gusta. El resultado es que solo vemos una parte de la realidad.
Es como vivir en una burbuja digital que confirma siempre nuestras preferencias.
El algoritmo quiere que pasemos más tiempo en la plataforma, así que nos da lo que cree que más nos gusta.
Ejemplos de burbuja
YouTube
Spotify
Redes sociales
Te recomienda vídeos similares a los que ya miras. Si te gusta el fútbol, verás sobre todo fútbol.
Te muestran opiniones similares a las tuyas. Si piensas de una determinada forma, verás a quien piensa igual.
Te propone música del mismo estilo. Si escuchas rock, te sugerirá más rock.
Impacto de la burbuja
Perdemos diversidad
Aumenta la polarización
No descubrimos puntos de vista distintos ni nuevas ideas.
La gente se radicaliza y se divide en grupos opuestos.
Nos vuelve más manipulables
Es más fácil engañarnos si siempre vemos el mismo tipo de información.
¿Cómo detectar sesgos y burbujas?
01
02
Buscar información variada
Comparar varias fuentes
Consultar distintos medios con puntos de vista diferentes.
No conformarse con una sola versión de los sucesos.
03
Dudar con criterio
No creer todo lo que vemos en internet, especialmente si confirma lo que ya pensamos.
Actividad en el aula
Si queréis poner a prueba vuestros conocimientos sobre los sesgos cognitivos, podéis jugar a este recurso interactivo online:
Conclusión y reflexión final
Hemos visto que la IA tiene límites y sesgos, comete errores y supone un impacto ecológico. También puede crear burbujas que limitan nuestra visión del mundo.
La clave es utilizarla con espíritu crítico y para fines positivos.
Pregunta para reflexionar: y tú, ¿cómo crees que deberías utilizar la IA a partir de ahora?
Recuerda: la tecnología es una herramienta. Lo que importa es cómo la utilizamos.
El repte de la IA no és només tècnic: és ètic i col·lectiu.
Actividad en el aula Objetivo: ayudar al alumnado a comprender qué son las «burbujas de filtros» y cómo afectan a la información que reciben. Consigna: Pide al alumnado que busque la misma noticia en dos medios diferentes (por ejemplo, un diario generalista y una red social). Compara con el grupo las diferencias en el lenguaje, las imágenes y el tono. Discutir: ¿Cómo puede influir esto en cómo entendemos la realidad? Variante: Se puede realizar también con temas cercanos al alumnado (deporte, música, actualidad local). Se puede trabajar en pequeños grupos y después compartir las conclusiones con toda la clase.
Actividad en el aula – Identificar los sesgos El o la docente presenta situaciones nuevas (diferentes de las de la tabla). El alumnado debe decir qué sesgo ve representado. Después, se comparan las respuestas y se discute por qué encajan (o no) con cada sesgo. Ejemplos de situaciones que puedes proponer como docente: «Un alumno o una alumna piensa que va a sacar mala nota porque la primera pregunta del examen era muy difícil». → Sesgo de anclaje «Si ves muchas noticias de robos en las redes, puedes pensar que hay más de los que realmente ocurren». → Sesgo de disponibilidad «Un alumno o una alumna cree que sabe mucho de un tema después de ver solo un vídeo corto». → Efecto Dunning-Kruger «Un grupo de estudiantes cambia su opinión para adaptarse a la de la mayoría». → Sesgo de grupo