Más allá de "la IA es buena o mala": un artículo que reencuadra el debate ético
Con el guiño al clásico de Sergio Leone de 1966, publicación en la revista AI and Ethics (Springer Nature) titulada "Lo bueno, lo malo y lo feo en la inteligencia artificial" propone un marco ético para identificar quién es responsable cuando la IA produce daño: ¿el sistema, la institución o las personas detrás de él?
El trabajo de los investigadores Domingo Mery y Jocelyn Dunstan —académicos de la Pontificia Universidad Católica de Chile y miembros de iHEALTH— junto a Gabriela Arriagada-Bruneau, del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional (IMC) e instituto de Ética Aplicada UC, organiza el análisis de la IA en tres grandes categorías: lo bueno, referido a sus oportunidades transformadoras en salud, educación y productividad; lo malo, que engloba sus limitaciones técnicas persistentes como el sesgo, la falta de explicabilidad y los riesgos de privacidad; y lo feo, que apunta a los usos indebidos deliberados y las violaciones éticas derivadas de decisiones humanas en el desarrollo y despliegue de estos sistemas.
Más allá del catálogo de aplicaciones y daños, el artículo introduce dos contribuciones teóricas originales. La primera es la tesis de la Indistinguibilidad, que plantea que, en numerosas situaciones reales, una falla técnica de IA (lo malo) y un daño éticamente reprochable (lo feo) son fenomenológicamente idénticos para quienes los sufren.
La segunda es el Gradiente de Responsabilidad Ética (ERG), un instrumento analítico que mapea los daños de la IA según dos ejes —la agencia del actor y el estado epistémico— y define cuatro zonas de gobernanza: sistémico-estructural, negligencia organizacional, distorsión por incentivos de mercado e intención maliciosa.
"Lo bueno, lo malo y lo feo no son propiedades fijas de los sistemas de IA. Son resultados producidos por la interacción de capacidades técnicas con decisiones humanas, estructuras institucionales y contextos sociales", señalan los autores.
Estas contribuciones buscan superar los enfoques binarios que predominan en el debate público sobre IA y ofrecer herramientas concretas para una gobernanza más adaptativa, contextual y justa.
Como concluye el artículo, el uso responsable de la IA es un deber compartido que no puede esperar a que aparezcan regulaciones específicas: recae en individuos e instituciones por igual, en todos los ámbitos donde esta tecnología opera.
Mery, D., Arriagada-Bruneau, G. & Dunstan, J. The good, the bad and the ugly in artificial intelligence. AI Ethics 6, 373 (2026). https://doi.org/10.1007/s43681-026-01200-5
