Inteligencia Artificial Generativa: adopción, rezagos y rutas de desarrollo

Este seminario propone pensar la IA generativa como una “capa silenciosa” que ya atraviesa nuestras tareas diarias: redacta borradores, resume expedientes, sugiere código, maqueta contenidos y asiste la atención a usuarios. 

Este seminario aborda ese giro práctico desde tres frentes: adopción, brechas y decisiones. Primero, mapearemos casos reales en educación, comunicación pública y economía creativa para distinguir entre pruebas aisladas y adopciones sostenibles (con metas, indicadores y responsables). Segundo, analizaremos las brechas que frenan el valor: datos desordenados, cómputo costoso, falta de talento híbrido, procesos sin controles y gobernanza difusa. Tercero, proponemos criterios simples para decidir con evidencia: calidad informativa, equidad y sesgos, trazabilidad (qué, quién, con qué fuentes), seguridad y costo.

La metodología combina síntesis de evidencia, análisis documental y discusión guiada sobre métricas y estándares emergentes, con entregables prácticos: una matriz de madurez, un checklist de trazabilidad y guías de evaluación por tarea. El objetivo es dar a equipos diversos un vocabulario común y herramientas mínimas para pasar de la curiosidad a la mejora medible.

Datos del coordinador

• Vinicius Covas Alves

• Universidad Anáhuac México Norte

• Vinicius Covas Alves es Doctor en Comunicación (Universidad Anáhuac), profesor y consultor en innovación, IA generativa y estrategia de marca. Investiga la intersección entre humanos y máquinas, interacción con interfaces, comunicación digital, adopción, gobernanza y efectos culturales de la Inteligencia Artificial. Brasileño radicado en Ciudad de México, combina práctica profesional, docencia y divulgación.

Justificación académica

En los últimos años, la inteligencia artificial generativa (IAG) ha dejado de ser un objeto de laboratorio para convertirse en infraestructura cotidiana en organizaciones públicas, instituciones educativas y sectores creativos. 

La incorporación acelerada de copilotos de texto, imagen y datos no solo reconfigura tareas específicas (redacción, síntesis, prototipado), sino que plantea preguntas de fondo sobre calidad informativa, trazabilidad de fuentes, sesgos, responsabilidad y criterios de evaluación. Esta transformación demanda un abordaje académico que articule dimensiones socio-técnicas (modelos, datos, cómputo), institucionales (estándares, gobernanza, regulación) y culturales (usos, alfabetización, imaginarios), evitando tanto la euforia tecnologicista como el rechazo indiscriminado.

La aceleración de la inteligencia artificial generativa (IAG) ha creado un campo de estudio intrínsecamente interdisciplinar, donde convergen dimensiones socio-técnicas (modelos, datos, infraestructuras), institucionales (gobernanza, estándares, ética) y culturales (usos, alfabetización, imaginarios). 

• Adopción. En sectores como comunicación pública, educación, economía creativa y administración, la IAG ya opera como “capa” de productividad y de decisión. Sin embargo, la literatura reporta heterogeneidad en factores organizativos (roles, procesos), normativos (políticas internas, cumplimiento), económicos (costes y retorno), técnicos (calidad/seguridad de datos, integración) y culturales (alfabetización, aceptación). El seminario identificará condiciones mínimas de adopción “real” (metas, indicadores, responsables, trazabilidad) frente a pilotos aislados o usos ad-hoc.

• Rezagos. La IAG amplifica asimetrías cuando existen brechas en datos, cómputo, talento, procesos y gobernanza. Proponemos métricas de “gap” que conecten capacidades con resultados: productividad y calidad informativa, equidad y sesgos, confianza pública, y coste total de operación. Este enfoque permite priorizar intervenciones realistas en contextos con recursos limitados.

• Evolución. Observamos la emergencia de estándares (evaluación por tarea, documentación de datasets, trazabilidad de prompts y salidas), la especialización de modelos y el paso del análisis de “herramientas” al estudio de sistemas híbridos de decisión (humanos+IA). Esto reconfigura objetos y métodos de investigación en comunicación, educación y gestión pública, y demanda diseños comparados que articulen evidencia, responsabilidad y transferencia.

El seminario combinará revisión sistemática y bibliometría, análisis documental, estudios de caso comparados y protocolos de sistemas (transparencia, trazabilidad, sesgos, impacto). 

Al final del seminario, se compartirá un informe que sintetiza los resultados del seminario monográfico y propone un horizonte de adopción útil para academia e industria. Se caracterizan usos y condiciones mínimas de adopción por sector (comunicación pública, educación, economía creativa, administración), se miden brechas de capacidad y se mapean trayectorias.

Objetivos del seminario

Caracterizar, con base en evidencia comparada, la adopción real, las brechas de capacidad (datos, cómputo, talento, procesos, gobernanza) y las trayectorias de evolución de la IA generativa en comunicación pública, educación, economía creativa y administración; y traducir esos hallazgos en un Informe de Horizonte.

Dinámica de trabajo

Formato: Plataforma (virtual), grabado.

Zona horaria: Madrid.

Fechas y horas

• Sesión 1: martes 18/11/2025, 17:00–19:00 (ES) / 10:00–12:00 (MX)

• Sesión 2: martes 25/11/2025, 17:00–19:00 (ES) / 10:00–12:00 (MX)

Invitados panelistas (confirmación sujeta a agenda):

Dr. Vinicius Covas Alves (innovación)

Dr. Javier Sánchez Galicia (política)

Dr. Ricardo Prado (publicidad)

Dr. Emmanuel Flores (agro)

Dr. Wilbert (educación)

Día 1 — Adopción y Rezagos (2 paneles × 60’)

Panel 1 (17:00–18:00) — Adopción: usos que ya funcionan

Objetivo: acordar condiciones mínimas de adopción por sector (meta, responsable, dato de entrada, validación humana, trazabilidad, seguridad/privacidad).

Panel 2 (18:00–19:00) — Rezagos: brechas de capacidad

Objetivo: mapear y priorizar brechas y sus efectos en productividad, calidad informativa, equidad y confianza pública.

Día 2 — Evolución (2 paneles × 60’)

Panel 3 (17:00–18:00) — Estándares: cómo evaluamos

Objetivo: acordar criterios mínimos y trazabilidad

Panel 4 (18:00–19:00) — Horizonte

Objetivo: construir el informe de horizonte de la IAG.

Reglas del debate: intervenciones de 60–90 s; el moderador puede cortar para dar turno.

Relatoría: un Relator de IA tomará notas en vivo y redactará el Reporte de Horizonte al término del seminario.

Público destinatario / personas invitadasInvestigadores, estudiantes, maestros, doctorandos, interesados en general.

Resultados esperados

• Informe de horizonte de sentido de la IAG.

• Libro colectivo.

• Posibles proyectos posteriores.

Bibliografía o referencias básicas

Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press.

O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.

Rogers, E. M. (1962). Diffusion of innovations.

Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. PublicAffairs.