La irrupción del modelo conversacional de OpenAI marcó un antes y un después en la historia de la inteligencia artificial. El académico de la Universidad Finis Terrae, Darío Rojas, analiza sus impactos tecnológicos, culturales y éticos, además de los desafíos que abre para América Latina.
A tres años del lanzamiento de ChatGPT, la inteligencia artificial (IA) vive un momento de inflexión comparable a otras revoluciones tecnológicas del último siglo. Su llegada, el 30 de noviembre de 2022, transformó la manera en que millones de personas interactúan con la información, inaugura una Internet conversacional y acelera cambios profundos en sectores como la educación, la salud y la industria creativa.
El concepto de IA, acuñado en 1955 por el matemático John McCarthy, avanzó durante décadas con distintas interpretaciones y desarrollos puntuales. Pero fue la aparición de ChatGPT la que logró masificar la interacción con sistemas capaces de comunicarse en lenguaje natural. Para Darío Rojas, director de la Escuela de Ingeniería Civil en Inteligencia Artificial y Realidad Virtual de la Universidad Finis Terrae, esta irrupción “marcó el inicio de una nueva Revolución Industrial Digital”.
El académico explica que su desarrollo fue posible gracias al aumento de la capacidad de cómputo, al uso de arquitecturas basadas en transformers y a técnicas de entrenamiento como el reinforcement learning from human feedback, que permitió ajustar los modelos a expectativas humanas de coherencia y utilidad. A esto se suma un avance decisivo: la multimodalidad, que integra texto, imágenes, audio y video en un mismo sistema y amplía el rango de usos posibles.
El director de la Escuela de Ingeniería Civil en IA y Realidad Virtual, señala -además- que el cambio cultural es evidente. Antes de 2022, la interacción digital se construía en torno a búsquedas por palabras clave. Hoy, en cambio, las personas realizan consultas en lenguaje natural y reciben una síntesis directa del contenido. “El paso es hacia una Internet conversacional, donde la información ya no solo se busca: se genera a demanda, adaptada al estilo y necesidades del usuario”, comenta.
Ese giro ha tenido efectos amplios. En educación, las herramientas generativas se convirtieron en apoyo para la redacción, la tutoría y la creación de contenidos adaptativos, lo que obligó a replantear prácticas de evaluación y alfabetización digital. En salud, los modelos procesan millones de documentos e imágenes diagnósticas, aportando a la investigación y al diagnóstico temprano. En el ámbito legal, la automatización aceleró la revisión de documentos y la sistematización de jurisprudencia. Y en la industria creativa, el debate sigue abierto: mientras algunos ven nuevas posibilidades expresivas, otros alertan sobre sus efectos culturales y laborales.
Darío Rojas sostiene que estos avances también transformaron la manera en que las personas se relacionan con la tecnología. Interacciones que antes parecían ciencia ficción —desde asistentes capaces de razonar hasta sistemas que analizan imágenes en tiempo real— forman parte del día a día. Pero advierte riesgos como la externalización de tareas cognitivas y la dependencia excesiva de sistemas automatizados. “La alfabetización digital y la integración responsable en los sistemas educativos resultan fundamentales”, afirma.
Los desafíos éticos y regulatorios son parte central de la discusión. Los modelos generativos aún pueden reproducir sesgos, generar información falsa o facilitar prácticas de suplantación. A nivel global, la industria y la academia trabajan en auditorías de sesgo, filtros de seguridad y normas como la Ley de Inteligencia Artificial de la Unión Europea. Sin embargo, la regulación avanza más lento que la tecnología.
El académico de la U. Finis Terrae subraya un riesgo adicional para regiones como América Latina: la falta de soberanía tecnológica. La mayoría de los modelos se entrena con datos en inglés y desde una mirada eurocéntrica, lo que puede invisibilizar expresiones y conocimientos locales. En este contexto, destaca iniciativas como LatamGPT, impulsada por el CENIA en Chile, que buscan crear modelos propios y fortalecer capacidades regionales en infraestructura e investigación.
