Del código a la creatividad: Explorando los horizontes éticos de la creación de contenido con Inteligencia Artificial

Headnote

Resumen: En un mundo donde la tecnología transforma nuestra interacción con la realidad, este estudio investiga cómo la Inteligencia Artificial (IA) fusiona lógica y creatividad en la generación de contenido literario. Más allá de los algoritmos, la IA amplía las fronteras de la imaginación humana, dando origen a nuevas formas de narrativa. La investigación se abordó mediante una revisión de la literatura y un análisis de sentimientos aplicado a 300 participantes. Los resultados evidenciaron que no solo afecta las emociones, sino que fusiona la lógica de las máquinas con la imaginación humana, superando los límites de la creatividad convencional y planteando preguntas esenciales sobre la autoría en la era de la IA. Además, se destaca la importancia de educar tanto a profesionales creativos como al público en general sobre las capacidades y limitaciones de la IA en la creatividad, así como la necesidad de establecer marcos regulatorios éticos sólidos y fomentar la colaboración activa entre humanos y sistemas de IA.

Palabras-clave: Inteligencia Artificial, creación de contenido, creatividad digital, ética

Abstract: In a world where technology transforms our interaction with reality, this study investigates how Artificial Intelligence (AI) merges logic and creativity in content generation. Beyond algorithms, AI expands the boundaries of human imagination, giving rise to new forms of narrative. The research was conducted through a literature review and sentiment analysis involving 300 participants. The results revealed that AI not only impacts emotions but also combines machine logic with human imagination, surpassing the limits of conventional creativity and raising fundamental questions about authorship in the AI era. Furthermore, it emphasizes the importance of educating both creative professionals and the general public about Al's capabilities and limitations, as well as the necessity of establishing robust ethical regulatory frameworks and actively promoting collaboration between humans and AI systems.

Keywords: Intelligence, Content Creation, Digital Creativity, Ethics

1. Introducción

La prolifica expansión de los sistemas de inteligencia artificial (IA) ha propiciado transformaciones significativas en diversas facetas de la sociedad contemporánea, llegando incluso a influir en la dinámica relaciona! entre los individuos y estos sistemas (Păvăloaia, V.., y Nečula, S., 2023). En consonancia con esta tendencia, varios investigadores han señalado cómo la rápida adopción de la IA ha generado una serie de interrogantes y desafíos de magnitud considerable, particularmente en lo concerniente a la preservación de los datos personales y la ética inherente a la interacción humano-IA (Bankins, 2021; Jobin et al., 2019; Cath, 2018).

De manera general, la relación humano-agente se configura cuando un sistema de tecnologías de la información se entrelaza con un usuario que busca ejecutar una tarea específica en un contexto particular, y esta interacción está condicionada por las particularidades propias de la tarea y el contexto (Rzepka y Berger, 2018). En el caso de que el interlocutor humano sea un sistema de IA, emergen consideraciones particulares en torno a las características de estos sistemas. Los sistemas de IA contemporáneos, que presentan fronteras en constante evolución en términos de capacidades computacionales emergentes, ostentan una mayor autonomía, un aprendizaje más profundo y un nivel de hermetismo superior en comparación con los sistemas de tecnologías de la información examinados anteriormente (Baird y Maruping, 2021; Xu et al., 2021).

Ciertamente, en los últimos cinco años, ha habido un aumento significativo en la investigación y el discurso en torno a la intersección de la Inteligencia Artificial (IA) y la creación de contenidos, particularmente en el ámbito de la creatividad digital y las consideraciones éticas asociadas a ella. Hay una destacada influencia de la inteligencia artificial (IA) en la redefinición de los procesos creativos (Vinchon et al., 2023). El próspero potencial que la IA ostenta en la generación de contenidos artísticos y creativos, al tiempo que subraya la imperativa necesidad de abordar con profundidad y responsabilidad las cuestiones éticas que emergen en este contexto.

Estudios previos evalúan el arte con IA han comparado el arte algorítmico y el creado por humanos y no han podido identificar la diferencia (Gangadharbatla, 2022; Coeckelbergh, M. et al., 2017). La discriminación de artistas aplica la prueba de Turing al arte de la IA, que verifica que las capacidades de una máquina o inteligencia artificial son iguales o indistinguibles de las actividades intelectuales realizadas por los humanos. Dado que la IA ahora puede generar literatura y poesía, en los últimos años vale la pena ampliar el debate a las artes lingüísticas. Desde finales de la década de 2010 se han examinado estudios que comparan literatura y poesía creada por humanos y generada por IA (Sobieszek, A., y Price, T., 2022; Hopkins y Riela, 2017; Kobis y Mossink, 2021; Schwartz, O., 2015).

El estudio plantea la siguiente pregunta de Investigación: ¿Cuál es el impacto de la Inteligencia Artificial en la creatividad y la creación de contenido en la era digital? De esa misma manera, se establecieron los siguientes objetivos: Analizar el papel de la Inteligencia Artificial en la creación de contenido y su influencia en la creatividad en la era digital.

Objetivos Específicos:

* Evaluar el impacto de la Inteligencia Artificial en la producción de contenido artístico y creativo, incluyendo textos, imágenes y videos.

* Investigar cómo la Inteligencia Artificial estimula la innovación en la narrativa digital y desafía las convenciones tradicionales en la creación de contenido.

* Analizar las implicaciones éticas de la utilización de la Inteligencia Artificial en la generación de contenido, centrándose en aspectos como la veracidad y la imparcialidad.

La Teoría de la mente ampliada (Extended Mind Theory), desarrollada por Clark et al. (2010), plantea que la mente no se limita al cerebro, sino que puede extenderse a través de herramientas y entornos externos. En el contexto de la creación de contenido con inteligencia artificial, esta teoría sugiere que las herramientas de IA funcionan como extensiones de la creatividad humana, posibilitando la generación de contenido que trasciende las capacidades individuales (Earnshaw, R.A., 2021). La colaboración con sistemas de IA en la creación de contenido amplía la mente y la creatividad de las personas, fortaleciendo sus capacidades cognitivas y creativas (Vicente-Yagüe-Jara, López-Martínez, Navarro-Navarro, & Cuéllar-Santiago, 2023). Esta interacción se traduce en la generación de ideas más innovadoras, la optimización de flujos de trabajo y una mejora evidente en la calidad del contenido producido, destacando así los beneficios clave de trabajar en conjunto con la inteligencia artificial (Xu et al., 2021; Vicente-YagüeJara, López-Martínez, Navarro-Navarro, & Cuéllar-Santiago, 2023).

2. Marco teórico

2.1. La creatividad y la inteligencia humana

La creatividad se define como la capacidad de aplicar un enfoque variable y una combinación de fluidez conceptual y control excepcional (Amabile T. M., 1996). Esto plantea la cuestión de si la creatividad requiere autocontrol, flexibilidad, o ambas (Diedrich A., 2019; Lu, X., y Kaiser, G., 2022). Kharkhurin (2014) propone un constructo de creatividad de cuatro criterios que integra concepciones occidentales y orientales, incluyendo novedad, utilidad, estética y autenticidad. Por otro lado, se enfatizan la individualidad, mientras que otros el contexto cultural. Además, se reconoce la importancia de la libertad en teorías de la creatividad, incluso en restricciones (Runco, M. A., 1987). La creatividad es una característica de la inteligencia humana en general (Dellas, M., y Gaier, E. L. 1970). Se basa en capacidades cotidianas como la asociación de ideas, el recuerdo, la percepción, el pensamiento analógico, la búsqueda en un espacio-problema estructurado y la autocrítica reflexiva. No sólo implica una dimensión cognitiva (la generación de nuevas ideas), sino también motivación y emoción, y está estrechamente vinculada al contexto cultural y a factores de personalidad. Los modelos actuales de IA de la creatividad se centran principalmente en la dimensión cognitiva.

2.2. La inteligencia artificial

La Inteligencia Artificial (IA), caracterizada como una forma de inteligencia no humana con suficiente flexibilidad y autonomía para comprender y aprender de los datos con el propósito de lograr resultados específicos (Kaplan y Haenlein, 2019), ha demostrado su capacidad para equipararse e incluso superar las habilidades humanas en diversos dominios (Arrieta et al., 2020). Aunque las definiciones pueden variar, existe un consenso general en torno a que la IA incorpora capacidades de aprendizaje, razonamiento y adaptación como atributos fundamentales.

2.3. La influencia de la IA en la escritura creativa

El análisis de la interacción entre los individuos y la IA trasciende de los algoritmos inteligentes. En realidad, lograr una implementáción efectiva exige no solo una coordinación eficaz y habilidades en la resolución de problemas complejos, sino también una comprensión compartida de las capacidades humanas y las de los sistemas de IA (Seeber et al., 2020). Si bien esta comprensión mutua constituye un paso esencial para facilitar una conexión fructífera entre ambas partes (Kaplan y Haenlein, 2019), también implica la necesidad de desarrollar nuevos enfoques para la conceptualización de esta interacción (Mikalef, P., 2021). La interacción entre humanos y sistemas de IA se ha vuelto más prominente en diversas esferas (Rzepka y Berger, 2018). La autonomía y el aprendizaje profundo de la IA moderna plantean desafíos únicos en términos de privacidad y ética (Baird y Maruping, 2021; Lo Piano, S. 2020). El papel de la IA difiere entre los procesos creativos científicos y artísticos. Los científicos necesitan la IA para producir resultados precisos y confiables, mientras que los artistas la usan para explorar y jugar (Wingström, R., Hautala, J., & Lundman, R., 2022). Estudios comparativos entre obras artísticas y literarias creadas por IA y por seres humanos (Talamo, 2023; Gunser et al., 2022; Köbis y Mossink, 2021). Estudios sobre el impacto de la IA en la producción de contenido textual, visual y multimedia (Hopkins & Kiela, 2017; Túnez López, J. M., Ufarte Ruiz, M. J., y Mazza, В. 2022). Por otro lado, el texto generado por estos modelos lingüísticos de IA puede ser difícil de distinguir de artículos legítimos escritos por humanos. De acuerdo a un estudio reciente publicado en Foreign Affairs, en el que se presentó a 500 encuestados la mayoría de los encuestados consideraron que los artículos "sintéticos" eran creíbles; los artículos sintéticos engañaron a entre el 58 y el 72% de los encuestados. Respecto a la poesía, Manurung, (2003). afirma que el texto poético debe contener las tres propiedades de significado (M), gramaticalidad (G) y poética (P). Por supuesto, esto no cubre todos los tipos de poesía, ya que deja de lado algunos tipos alternativos, incluida la poesía concreta, pero estas propiedades fueron un punto de partida para muchos trabajos en esta área. Además, añade que la poesía debe: (i) transmitir un mensaje conceptual, significativo bajo alguna interpretación; (ii) obedecer las convenciones lingüísticas prescritas por una gramática y un léxico determinados; y (iii) exhibir rasgos poéticos.

2.4. La Teoría de la mente extendida

La colaboración entre humanos y sistemas de IA, reflejando una mente extendida, se ha discutido en la literatura por autores como Lieto, A. (2021) y Siemens, G., (2022). En este contexto, los humanos aportan su creatividad y dirección, mientras que la IA contribuye con su capacidad dc procesamiento y generación automática de contenido. A medida que la IA se involucra más en la creación de artefactos comerciales y organizativos, la evaluación humana de la creatividad se vuelve fundamental para la innovación. Sin embargo, es importante tener en cuenta que esta evaluación puede estar influenciada por la identidad del creador, como se ha destacado en investigaciones recientes como las de Magni, Park y Chao (2023). La Teoría de la Mente Extendida (TME), propuesta por Andy Clark y David Chalmers, sostiene que la mente se extiende más allá del cerebro o del individuo, incorporando la interacción con el entorno y las herramientas externas. Aplicada a la generación de contenido mediante inteligencia artificial (IA), la IA puede considerarse una extensión de la mente del creador. Atkinson y Barker (2023) destacan que la IA actúa como una "mente extendida" que colabora con los humanos para mejorar su capacidad creativa, facilitando tareas, generando ideas y procesando datos masivos. Hutchins y Kirsh (2000) argumentan que la cognición distribuida implica la deslocalización de la cognición fuera del individuo, extendiéndola hacia procesos más amplios, incluyendo el cuerpo, el lenguaje y artefactos tecnológicos. Esto requiere la inclusión de metodologías que abarquen el contexto y medio social, analizando cómo se relacionan las estructuras cognitivas internas y externas, así como cómo incide el medio cultural en los procesos cognitivos. La TME se relaciona con la distribución cognitiva, donde la mente se distribuye entre múltiples agentes y artefactos en un sistema (Hollan, Hutchins y Kirsh, 2000). En ese sentido, la generación de contenido, los algoritmos de IA y las plataformas de producción de contenido forman parte de un sistema de distribución cognitiva que colabora con el humano. La IA puede analizar datos, sugerir ideas y crear contenido de manera autónoma, contribuyendo así a la generación de contenido de calidad. La aplicación de la TME a la generación de contenido a través de la IA revela una relación simbiótica entre el ser humano y la tecnología, donde ambos actúan en conjunto para potenciar la creatividad y la eficiencia en la producción de contenido (Blok, 2022).

2.5. Implicaciones Éticas de la Creación de Contenido con IA

La creación de contenido con inteligencia artificial (IA) plantea implicaciones éticas significativas que afectan múltiples aspectos delaproducción digital. Una délas principales cuestiones es la autoría en la era digital. Blok (2022) destaca cómo la IA puede generar contenido de forma autónoma, lo que suscita preguntas sobre quién debe considerarse como el autor real de una obra en colaboración con una máquina. Vicente-Yagüe-Jar a y otros (2023) profundizan en este dilema ético, argumentando que es esencial reconsiderar las nociones tradicionales de autoría en un contexto donde la creatividad humana se fusiona con la IA. Respecto a las implicaciones éticas en la generación de contenido con IA, se deben abordar cuestiones de veracidad, imparcialidad y transparencia. Bankins (2021) advierte sobre la posibilidad de que los algoritmos de IA generen información engañosa o sesgada, lo que socava la confiabilidad de la información producida. Jobin y colaboradores (2019) resaltan la importancia de asegurar que los sistemas de IA sean transparentes en su funcionamiento y eviten amplificar sesgos existentes en los datos de entrenamiento, promoviendo así una generación de contenido ética y responsable.

La privacidad y la protección de datos también son áreas críticas en la interacción entre usuarios y sistemas de IA. Bankins (2021) destaca la necesidad de salvaguardar la privacidad de los usuarios y garantizar que los datos personales se manejen de manera segura en el proceso de generación de contenido. El Parlamento Europeo y el Consejo de la Unión Europea (2016) establecen directrices en este sentido, enfatizando la importancia de regulaciones sólidas para proteger los derechos de privacidad en un entorno de IA en constante evolución.A nivel nacional, es responsabilidad de los gobiernos promulgar normativas que equilibren la protección de los usuarios contra el uso indebido de la IA generativa y alienten la inversión en esta innovación transformadora. Por ejemplo, la Ley de IA de la UE se ha centrado en las aplicaciones de "alto riesgo", lo que implica requisitos más estrictos. Una nueva propuesta clasifica los sistemas de IA que generan textos complejos, como los chatbots, como de "alto riesgo". Algunos analistas están preocupados de que esta normativa pueda desincentivar la generación y el uso de estos sistemas (Grady, 2023). Por último, la responsabilidad y el papel de los creadores de contenido y los desarrolladores de IA son aspectos cruciales en la ética de la creación de contenido. Goodman y Flaxman (2017) plantean que aquellos que diseñan y desarrollan sistemas de IA tienen una gran responsabilidad en garantizar que estos sistemas operen de manera ética y minimicen los riesgos, como el sesgo algorítmico. Blok (2022) enfatiza la necesidad de establecer estándares éticos sólidos y fomentar la educación sobre ética de la IA para todos los involucrados en el proceso de generación de contenido. En conjunto, estas cuestiones éticas subrayan la complejidad de la interacción entre la IA y la creación de contenido, y la necesidad de abordarlas de manera cuidadosa y reflexiva. Cómo la colaboración con sistemas de IA en la creación de contenido amplía la mente y la creatividad de las personas (Vicente-Yagüe-Jara y otros, 2023).

4. Metodología

La metodología de este estudio se basa en un paradigma de investigación cuantitativo, lo que implica la recopilación de datos medibles y el uso de análisis estadísticos para obtener resultados sólidos (Creswell J.W. y Poth, C.N., 2018). El enfoque de la investigación es experimental, lo que significa que se lleva a cabo una manipulación controlada de variables al presentar a los participantes textos escritos por humanos y textos generados por IA, con el propósito de observar cómo estas diferentes fuentes de contenido afectan sus evaluaciones y percepciones. En cuanto al diseño de la investigación, se emplea un enfoque de asignación aleatoria cegada para minimizar cualquier sesgo potencial. Se seleccionaron dos textos representativos, uno humano y otro generado por IA, para que los participantes los evalúen. La muestra de participantes consiste en adultos jóvenes de edades comprendidas entre 21 y 35 años, específicamente seleccionados por su afinidad con las nuevas tecnologías de información y comunicación. Además, se incluyeron participantes con diversos niveles educativos, abarcando desde educación primaria hasta nivel superior. El diseño de asignación aleatoria cegada garantiza que los participantes no tengan conocimiento de la fuente de autoría de los textos (humano o IA) que están evaluando, lo que contribuye a la imparcialidad en las evaluaciones. Durante la evaluación de los textos, se presta atención a varios aspectos, incluyendo la coherencia narrativa, la gramática, la estructura del contenido y la capacidad de persuasión. Además, se lleva a cabo un análisis de sentimientos para capturar y analizar las emociones expresadas en los textos, lo que permite una comprensión más profunda de cómo estas emociones influyen en la percepción de los participantes.

5. Resultados

La comparación no solo se centró en la calidad literaria de las obras, sino también en la capacidad de las personas para discernir si un poema fue creado por un ser humano o por la IA. Los resultados de este análisis revelaron la capacidad de la lApara generar contenido que es prácticamente indistinguible de la creatividad humana. Esto plantea cuestiones fundamentales sobre la noción de autoría en una era dominada por la tecnología.

5.1. Uso de la IA en la Creatividad:

La exploración de las actitudes hacia el uso de la inteligencia artificial (IA) en la creatividad revela una diversidad de perspectivas. Una fracción significativa de los participantes, un total de 175, mostró una actitud positiva hacia la incorporación de la IA en el proceso creativo, reconociendo su valor como herramienta para la generación de contenido creativo. Sin embargo, 65 participantes mantuvieron una postura neutral, indicando una falta de predisposición hacia esta tecnología en el ámbito creativo. Por otro lado, 60 participantes expresaron una actitud negativa, posiblemente debido a preocupaciones sobre la pérdida de autenticidad y originalidad en la producción artística. En conjunto, estos resultados subrayan la necesidad de comprender las complejas percepciones en torno al papel de la IA en la creatividad.

5.2. Impacto de la IA:

Se revela que 128 participantes mantienen una percepción positiva, sugiriendo que la IA es vista como una fuerza transformadora con connotaciones favorables. Esto puede relacionarse con la creencia en que la IA puede potenciar la eficiencia y la calidad en diversas disciplinas. Sin embargo, 80 participantes adoptaron una actitud neutral, indicando una cautela o incertidumbre en cuanto a las consecuencias de la IA. Notablemente, 48 participantes expresaron una actitud negativa hacia el impacto de la IA, posiblemente reflejando preocupaciones sobre el desplazamiento laboral y una dependencia excesiva de la tecnología. Estos resultados subrayan la diversidad de opiniones sobre los efectos de la IA.

5.3. Fusión de Lógica y Creatividad:

La fusión de lógica y creatividad en el contexto de la IA genera fascinación en la mayoría de los participantes (140). Esto refleja un interés en la idea de que la IA puede enriquecer la creatividad humana al aportar elementos de lógica y análisis al proceso creativo. Sin embargo, 40 participantes muestran indiferencia, posiblemente debido a una falta de comprensión o apreciación de esta interacción. Por otro lado, 120 participantes expresan confusión, probablemente debido a la complejidad de la relación entre lógica y creatividad en el contexto de la IA. Estos resultados destacan la necesidad de una mayor claridad en la comprensión de esta dinámica.

5.4. Límites Creativos:

La superación de límites creativos, con 125 participantes mostrando entusiasmo, refleja una visión optimista sobre la capacidad de la IA para elevar la creatividad más allá de sus fronteras convencionales. Esto sugiere una percepción de la tecnología como un catalizador de la innovación. Sin embargo, 85 participantes exhibieron incertidumbre, reflej ando una cautela reflexiva en torno alos riesgos y beneficios de la IA en la creatividad. Finalmente, 90 participantes adoptaron una actitud escéptica, posiblemente motivada por inquietudes sobre la potencial pérdida de singularidad creativa en un entorno crecientemente influenciado por la tecnología. Estos hallazgos resaltan las perspectivas matizadas en torno a la IA y su influencia en la superación de límites creativos.

6. Discusión y conclusiones

El estudio resalta que la IA fusiona la lógica de las máquinas con la imaginación humana, desafiando las convenciones creativas y cuestionando las percepciones arraigadas sobre la creatividad (Siemens et al., 2022; Wingström et al., 2022). La investigación revela diversas actitudes hacia el uso de la IA en la generación de contenido creativo, desde perspectivas positivas que reconocen su potencial para ampliar la imaginación humana (Köbis & Mossink, 2021) hasta actitudes negativas preocupadas por la pérdida de autenticidad artística (Magni et al., 2023). Estas opiniones subrayan la complejidad de la percepción pública de la IA en el ámbito creativo. También se destaca el interés en la fusión de lógica y creatividad (Kaplan & Haenlein, 2019), aunque se reconoce la necesidad de mayor claridad en esta dinámica (Köbis & Mossink, 2021). La superación de límites creativos se ve con entusiasmo (Kaufman et al., 2023), pero también con cautela y escepticismo debido a la posible pérdida de singularidad creativa (Köbis & Mossink, 2021). En general, el estudio enfatiza la importancia de abordar estas complejidades en futuras discusiones y estudios (Siemens et al., 2022; Wingström et al., 2022; Kaplan & Haenlein, 2019; Magni et al., 2023; Köbis & Mossink, 2021; Kaufman et al., 2023).

Por otro lado, la dimensión ética de la investigación destaca la relevancia de considerar aspectos éticos en la implementáción de la IA en la creatividad. Los marcos éticos propuestos por Bankins (2021) y Agarwal y Dhar (2019) resaltan la necesidad de abordar cuestiones éticas, como la transparencia y la imparcialidad, al utilizar la IA en contextos laborales y creativos (Lo Piano, 2020).

El estudio se centra en analizar las implicaciones éticas de la utilización de la Inteligencia Artificial (IA) en la generación de contenido, con un enfoque en la veracidad y la imparcialidad. Los resultados del estudio reflejan una diversidad de perspectivas en torno a la incorporación de la IA en la creatividad.

Se han observado una variedad de actitudes hacia el uso de la IA en la generación de contenido creativo. Desde perspectivas optimistas que reconocen el potencial de la IA para ampliar la imaginación humana hasta actitudes negativas preocupadas por la posible pérdida de autenticidad artística. Esto subraya la complejidad de la percepción pública de la IA en el ámbito creativo.

Además, existe un interés general en la fusión de lógica y creatividad, lo que puede llevar a la superación de límites creativos y a avances significativos en la creatividad.

En cuanto a la dimensión ética, se resalta la importancia de abordar cuestiones éticas en la implementáción de la IA en la creatividad. Se han propuesto marcos éticos que hacen hincapié en la transparencia y la imparcialidad al utilizar la IA en contextos laborales y creativos. Esto añade un nivel adicional de complejidad a la discusión, ya que se plantean preguntas esenciales sobre cómo la IA puede ser utilizada de manera responsable sin comprometer valores fundamentales.

Una perspectiva más filosófica ha cuestionado si una entidad creada artificialmente puede ser considerada creativa, profundizando en las complejidades de la creatividad y el desarrollo de la IA, explorando las implicaciones filosóficas de atribuir creatividad a sistemas de IA.

Por otro lado, la llamada a la colaboración entre la lAy la creatividad humana se presenta como una perspectiva alentadora. Argumenta que esta colaboración puede dar lugar a avances creativos significativos al inspirar nuevas narrativas y desafiar las convenciones creativas.

En resumen, la percepción pública de la IA en la creatividad es diversa y compleja, con matices que van desde la positividad hasta la preocupación ética. Los autores ofrecen perspectivas éticas, filosóficas y colaborativas que enriquecen la discusión sobre el futuro de la creatividad en la era de la IA. Este estudio subraya que la IA no solo es una herramienta para la creatividad, sino un agente que redefine la creatividad misma.

Para futuros estudios, se recomienda investigar las implicaciones éticas de la colaboración IA-humano en la creatividad, explorar su impacto en diferentes dominios creativos, examinar las barreras para su adopción y fomentar el diálogo interdisciplinario. Además, se sugiere educar y concienciar tanto a profesionales creativos como al público en general sobre las capacidades y limitaciones de la IA en la creatividad, desarrollar marcos regulatorios éticos sólidos y promover activamente la colaboración entre humanos y sistemas de IA. Estas consideraciones son esenciales a medida que la IA se convierte en una parte integral de la producción creativa y redefine la autoría en un mundo donde las máquinas son coautores de obras creativas.

Estos enfoques éticos plantean preguntas esenciales sobre cómo la IA puede ser utilizada de manera responsable sin comprometer valores fundamentales, lo que añade un nivel adicional de complejidad a la discusión. Una perspectiva más filosófica, presentada por Erden (2010), cuestiona si una entidad creada artificialmente puede ser considerada creativa (Siemens et al., 2022). Este enfoque profundiza en las complejidades de la creatividad y el desarrollo de la IA, explorando las implicaciones filosóficas de atribuir creatividad a sistemas de IA (Kaplan & Haenlein, 2019). Esta perspectiva ofrece un marco conceptual para comprender el potencial de la creatividad en la era de la IA desde un punto de vista más abstracto (Köbis & Mossink, 2021). Finalmente, el llamado a la colaboración entre la lAy la creatividad humana presentado por Kaufman (2023) es una perspectiva alentadora (Magni et al., 2023). Argumentan que esta colaboración puede dar lugar a avances creativos significativos al inspirar nuevas narrativas y desafiar las convenciones creativas (Kaufman et al., 2023). Esto sugiere que, en lugar de ver a la IA como una amenaza para la creatividad humana, puede considerarse como una aliada que potencia la innovación (Köbis & Mossink, 2021).

En resumen, la percepción pública de la IA en la creatividad es diversa y compleja, con matices que van desde la positividad hasta la preocupación ética (Kaplan & Haenlein, 2019). Los autores ofrecen perspectivas éticas, filosóficas y colaborativas que enriquecen la discusión sobre el futuro de la creatividad en la era de la IA (Köbis & Mossink, 2021). Esta discusión plantea desafíos y oportunidades para abordar de manera efectiva la convergencia entre la IA y la creatividad en nuestra sociedad en constante evolución (Siemens et al., 2022). En última instancia, este estudio resalta que la IA no solo es una herramienta para la creatividad, sino un agente que redefine la creatividad misma (Wingström et al., 2022). A medida que la IA se convierte en una parte integral de nuestras vidas creativas, es esencial abordar preguntas esenciales sobre la autoría en un mundo donde las máquinas son coautores de nuestras creaciones (Poltronieri, 2022). Se recomienda para futuros estudios investigar las implicaciones éticas de la colaboración IA-humano en la creatividad, explorar su impacto en diferentes dominios creativos, examinar las barreras para su adopción y fomentar el diálogo interdisciplinario. Además, se sugiere educar y concienciar tanto a profesionales creativos como al público en general sobre las capacidades y limitaciones de la IA en la creatividad, desarrollar marcos regulatorios éticos sólidos y promover activamente la colaboración entre humanos y sistemas de IA. Estas consideraciones son esenciales a medida que la IA se convierte en una parte integral de la producción creativa y redefine la autoría en un mundo donde las máquinas son coautores de obras creativas.

Agradecimientos

Los autores desean dar las gracias a los participantes de la investigación.

References

Referencias

Agarwal, A., & Dhar, V. (2019). Ethical guidelines for the use of artificial intelligence in human resource management. Journal of Business Ethics, 159(1), 29-49.

Arrieta, A. B., Díaz-Rodríguez, N., Del Ser, J., Bennetot, A., Tabik, S., Barbado, A., et al. (2020). Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI. Information Fusion, 58, 82-115.

Atkinson, D. P., & Barker, D. R. (2023). AI and the social construction of creativity. Convergence The International Journal of Research into New Media Technologies, 29(4), 1054-1069. https://doi.org/1o.1177/1354856523118773o

Baird, A., & Maruping, L. M. (2021). The Next Generation of Research on IS Use: A Theoretical Framework of Delegation to and from Agenţie IS Artifacts. MIS Quarterly, 45(1), 315-341.

Bankins, S. (2021). The ethical use of artificial intelligence in human resource management: a decision-making framework. Ethics Inf Technoi, 23, 841-854. https://d0i.0rg/10.1007/s10676-021-09619-6

Boden, M. A. (1998). Creativity and artificial intelligence. Artificial Intelligence, 103(1-2), 347-356. https://doi.org/io.1016/50004-3702(98)00055-1

Blok, V. (2022). The Role of Human Creativity in Human-Technology Relations. Philos. Technok, 35, 59. https://d0i.0rg/10.1007/s13347-022-00559-7

Cath, C., Wachter, S., Mittelstadt, В., Taddeo, M. & Floridi, L. (2018). Artificial intelligence and the 'good society': the US, EU, and UK approach. Sei. Eng. Ethics, 24, 505-528.

Clark, A., & Chalmers, D. (1998). The extended mind. Analysis, 58(1), 7-19. https://doi. org/io.iO93/analys/58.i.7

Coeckelbergh, M. (2017). Can machines create art? Philosophy & Technology, 30(3), 285-303. https://d0i.0rg/10.1007/s13347-016-0231-5

Creswell, J.W. and Poth, C.N. (2018) Qualitative Inquiry and Research Design Choosing among Five Approaches. 4th Edition, SAGE Publications, Inc., Thousand Oaks.

Dellas, M., and Gaier, E. L. (1970). Identification of creativity: The individual. Psychological Bulletin, 73, 55-73.

Dietrich, A. (2019). Types of creativity. Psychonomic Bulletin & Review, 26(1), 1-12. https://doi.org/1o.3758/s13423-o18-1517-7

Earnshaw, R.A. (2021). A new renaissance for creativity in technology and the arts in the context of virtual worlds. Visual Computer, 37, 2921-2929. https://doi. Org/lO.lOO7/sOO371-O21-O2182-7

Erden, YJ. (2010). ¿Podría un ser creado llegar a ser creativo? Algunas observaciones filosóficas sobre la creatividad y el desarrollo de la IA. Mentes y máquinas 20,349-362. https://d0i.0rg/10.1007/s11023-010-9202-2

European Parliament & Council of the European Union. (2016). Reglamento (UE) 2016/679 del Parlamento Europeo y del Consejo de 27 de abril de 2016 relativo a la protección de las personas físicas en lo que respecta al tratamiento de datos personales y a la libre circulación de estos datos. Diario Oficial de la Unión Europea, L 119/1.

Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., Luetge, C., Madelin, R., Pagailo, U., Rossi, F., Schafer, В., Valčke, P., & Vayena, E. (2018). Al4People-An ethical framework for a good AI society. Minds and Machines, 28(4), 689-707.

Gangadharbatla, H. (2022). The role of AI attribution knowledge in the evaluation of artwork. Empirical Studies of the Arts, 40(2), 125-142. https://doi. org/10.1177/0276237421994697

Goodman, B., & Flaxman, S. (2017). European Union regulations on algorithmic decision-making and a "right to explanation". AI & Society, 32(3), 477-494.

Greenleaf, G. W. (2019). Global data privacy laws: 2019 mid-year review. International Data Privacy Law, 9(2), 89-107.

Gunser, V. E., Gottschling, S., Brucker, B., Richter, S., Çakır, D. C., & Gerjets, P. (s/f). The pure poet: How good is the subjective credibility and stylistic quality of literary short texts written with an artificial intelligence tool as compared to texts written by human authors? Escholarship.org. Recuperado el 19 de septiembre de 2023, de https://escholarship.org/content/qtiwx3983m/qtiwx3983m_noSplash_ f36fdcd922b358db66i28aa82debd492.pd

Hopkins J, Kiela D (2017) Automatically Generating Rhythmic Verse with Neural Networks. In: Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Volume 1: Long Papers, Barzilay R, Kan MY (eds), Association for Computational Linguistics (ACL), Vancouver (Canada), pp. 168-178. https://doi.org/1o.18653/vi/P17-1o16

Hutchins, E. (1995). Cognition in the wild. MIT Press, Cambridge, MA, USA.

Hollan, J., Hutchins, E., & Kirsh, D. (2000). Distributed Cognition: Toward a New Foundation for Human-Computer Interaction Research. ACM Transactions on Computer-Human Interaction, 2(2), 174-196.

Hutchins, E. (2000). Cognition in the Wild. Boston: MIT.

Jobin, A., lenca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines. Nature Machine Intelligence, 1(9), 389-399.

Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2019). Digital transformation and disruption: On big data, blockchain, artificial intelligence, and other things. Business Horizons, 62(6), 679-681.

Kharkhurin, A. V. (2014). Creativity 4im: Four-Criterion Construct of Creativity Creativity. Creativity Research Journal, 26(January 2015), ЗУ-41.

Köbis, N. y Mossink, L. D. (2021). Artificial intelligence versus Maya Angelou: Experimental evidence that people cannot differentiate AI-generated from human-written poetry. Computers in Human Behavior, 114, 106553.<https://dot org/io.ioi6/j.chb.2O20.106553

Kaufman, J. C., Okada, T., Reiter-Palmon, R., & Gaggioli, A. (2023). Artificial intelligence & creativity: A manifesto for collaboration. The Journal of Creative Behavior. https://doi.org/ 10.1002Zj0cb.597

Lieto, A. (2021). Cognitive design for artificial minds. Routledge.

Lo Piano, S. (2020). Ethical principles in machine learning and artificial intelligence: cases from the field and possible ways forward. Humanities and Social Sciences Communications, 7(1), 9. https://d0i.0rg/10.1057/s41599-020-0501-9

Lu, X., & Kaiser, G. (2022). Creativity in students' modelling competencies: conceptualization and measurement. Educational Studies in Mathematics, 109(2), 287-311. https://d0i.0rg/10.1007/s10649-021-10055-y

Manurung, H. M. (2003). An evolutionary algorithm approach to poetry generation. Ph.D. thesis, University of Edinburgh, Edinburgh, UK.

Magni, F., Park, J., & Chao, M. M. (2023). Humans as Creativity Gatekeepers: Are We Biased Against AI Creativity? Journal of Business Psychology. https://doi. org/io.ioo7/sio869-o23-o99io-x

Mikalef, P., & Gupta, M. (2021). Artificial intelligence capability: Conceptualization, measurement calibration, and empirical study on its impact on organizational creativity and firm performance. Information & Management, 58(3), 103434. https://d0i.0rg/10.1016/j.im.2021.103434

Păvăloaia, V.-D., & Nečula, S.-C. (2023). Artificial Intelligence as a disruptive technology-A systematic literature review. Electronics, 12(5), 1102. https://doi. org/io.339o/electronicsi2O5iiO2

Poltronieri, F. (2022). Towards a symbiotic future: Art and creative AL En The Language of Creative AI (pp. 29-41). Springer International Publishing.

Quach, S., Thaichon, P., Martin, K.D., et al. (2022). Digital technologies: tensions in privacy and data. J. of the Acad. Mark. Sci., 50,1299-1323. https://doi.org/1o.1oo7/ 511747-022-00845-7

Rocha, A. (2012). Framework for a Global Quality Evaluation of a Website. Online Information Review, 36(3), 374-382. https://d0i.0rg/10.1108/14684521211241404

Rzepka, C., & Berger, B. (2018). User Interaction with AI-enabled Systems: A Systematic Review of IS Research. In Proceedings of the 39th International Conference on Information Systems (ICIS), San Francisco, California.

Runco, M. A., & Bahleda, D. (1987). Implicit theories of artistic, scientific, and everyday creativity. Journal of Creative Behavior, 20, 93-98. https://doi. Org/lO.lOO2/j.2162-6O57.1986.tbOO423.X

Schwartz, O. (2015). Humans pretending to be computers pretending to be human. The Lifted Brow, (25), 109-115. https://search.informit.org/doi/1o.3316/ informit.016904235346918

Seeber, L, Bittner, E., Briggs, R. O., De Vreede, T., De Vreede, G. J., Elkins, A., ... & Söllner, M. (2020). Machines as teammates: A research agenda on AI in team collaboration. Information & Management, 57(2), 103174.

Siemens, G., Marmolejo-Ramos, F., Gabriel, F., Medeiros, K., Marrone, R., Joksimovic, S., & de Laat, M. (2022). Human and artificial cognition. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3(100107), 100107. https://d0i.0rg/10.1016/j. caeai.2022.100107

Smuha, N.A., Ahmed-Rengers, E., Harkens, A., Li, W., MacLaren, J., Piselli, R., et al. (2021). How the EU can achieve legally trustworthy AI: a response to the European Commission's proposal for an artificial intelligence act. Available at SSRN. https:// papers, ssrn.com/s0l3/papers.cfm?abstract_id=389999i

Sobieszek, A., Price, T. Jugar juegos con Ais: los límites de GPT-3 y modelos de lenguajes grandes similares. Mentes y máquinas 32,341-364 (2022). https://doi. Org/lO.lOO7/silO23-O22-O96O2-O

Talamo, M. (2023). The Digital Revolution and the Art of Co-creation. In: Arbizzani, E., et al. Technological Imagination in the Green and Digital Transition. CONF.ITECH 2022. The Urban Book Series. Springer, Cham, https://doi.org/1o.1oo7/978-3-031-29515-7-4

Túnez López, J. M., Ufarte Ruiz, M. J., & Mazza, В. (2022). Aplicación de la inteligencia artificial en comunicación. Revista Latina De Comunicación Social, (80). Recuperado a partir de https://nuevaepoca.revistalatinacs.org/index.php/revista/ article/view/1734

Vicente-Yagüe-Jara, M. L, López-Martínez, O., Navarro-Navarro, V., & Cuéllar-Santiago, F. (2023). Writing, creativity, and artificial intelligence. ChatGPT in the university context. Comunicar, 31(77), 47-57. https://d0i.0rg/10.3916/c77-2023-04

Vinchon, F., Lubart, T., Bartolotta, S., Gironnay, V., Botella, M., Bourgeois-Bougrine, S., Burkhardt, J.-М., Bonnardel, N., Corazza, G. E., Glăveanu, V., Hanchett Hanson, M., Ivcevic, Z., Karwowski, M., Kaufman, J. C., Okada, T., Reiter-Palmon, R., & Gaggioli, A. (2023). Artificial intelligence & creativity: A manifesto for collaboration. The Journal of Creative Behavior, https://doi.org/1o.1oo2/jocb.597

Wingström, R., Hautala, J., & Lundman, R. (2022). Redefining creativity in the era of AI? Perspectives of computer scientists and new media artists. Creativity Research Journal, 1-17. https://d0i.0rg/10.1080/10400419.2022.2107850

Xu, Y., Liu, X., Cao, X., Huang, C., Liu, E., Qian, S., ... Zhang, J. (2021). Artificial intelligence: A powerful paradigm for scientific research. Innovation (Cambridge (Mass.)), 2(4), 100179. https://d0i.0rg/10.1016/j.xinn.2021.100179