El desarrollo de las IAs generativas, la aparición de internet, las redes sociales y los sistemas algorítmicos han transformado profundamente las formas de interacción social, producción de conocimiento y organización de la vida cotidiana en los últimos 40 años. Estas transformaciones han generado lo que diversos autores describen como una reconfiguración de la experiencia social en el marco de una sociedad cada vez más estructurada en redes digitales de información y comunicación (Castells, 2010). En este nuevo escenario, la realidad social no puede ser comprendida desde las categorías del siglo XX, ya que hoy en día las interacciones sociales contemporáneas se despliegan simultáneamente en espacios físicos y virtuales, construyendo ecosistemas híbridos, en donde las prácticas humanas están mediadas por dispositivos tecnológicos, plataformas digitales y sistemas algorítmicos. Esta situación plantea un compromiso epistemológico para las Ciencias Sociales, en tal sentido surge el siguiente interrogante ¿cómo describir, explicar y comprender fenómenos sociales que se desarrollan en espacios donde lo humano y lo digital se encuentran profundamente entrelazados?

Estás tecnologías digitales se insertan en contextos conformados por desigualdades estructurales, economías dependientes y procesos históricos de colonialidad del poder que continúan organizando las relaciones entre el Norte Global, productor de tecnologías, y el Sur Global, destino de estas infraestructuras tecnológicas (Quijano, 2000, 2009). Por consiguiente, la difusión de la inteligencia artificial no puede analizarse únicamente como un fenómeno tecnológico, sino como un proceso social, político y económico.

El argumento central del trabajo sostiene que la creciente hibridación entre lo humano y lo digital exige una renovación de las herramientas epistémicas, teóricas y metodológicas de las ciencias sociales, porque comprender la realidad contemporánea implica reconocer que las infraestructuras digitales y los algoritmos son actores que intervienen activamente en la producción de conocimiento, en la organización de la experiencia social y en la configuración de nuevas formas de poder.

Durante los últimos años, la expansión de la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un hecho significativo en las dinámicas sociales contemporáneas. Su aparición en actividades ordinarias —como la comunicación digital, la búsqueda de información o la producción de textos— ha transformado de manera progresiva las prácticas tecnológicas de amplios sectores de la población. En el caso mexicano, esta transformación se encuentra estrechamente vinculada con el crecimiento sostenido del acceso a internet, factor que ha ampliado las condiciones materiales para la incorporación de herramientas digitales basadas en algoritmos de aprendizaje automático.

De acuerdo con el “Estudio sobre los hábitos de usuarios de Internet en México 2024 y Perspectiva de la IA”, difundido por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía, el 84 % de la población mayor de seis años cuenta con acceso a internet, lo que representa aproximadamente 101 millones de usuarios en el país (Instituto Nacional de Estadística y Geografía-INEGI, 2024). Este dato refleja una penetración tecnológica de gran magnitud dentro de la estructura social mexicana y constituye el escenario sobre el cual se difundieron, a partir de finales de 2022, diversas aplicaciones comerciales basadas en inteligencia artificial. En otras palabras, la rápida circulación de estas herramientas no puede comprenderse al margen del alto nivel de conectividad existente entre la población.

El estudio también describe los principales medios de conexión usados por los internautas. El 93 % accede mediante redes Wi-Fi, mientras que el 76 % lo hace a través de redes celulares (3G, 4G o 5G) y el 3 % mediante conexión satelital (INEGI, 2024). Estas cifras indican que el teléfono móvil ocupa un lugar central en la relación cotidiana con el entorno digital. La presencia masiva de dispositivos móviles facilita la interacción permanente con aplicaciones basadas en inteligencia artificial, pues gran parte de estos sistemas se distribuye en plataformas digitales accesibles desde teléfonos inteligentes, navegadores web o servicios integrados en redes sociales.

Otro aspecto relevante se relaciona con la composición generacional de los usuarios de internet en México. Según el mismo informe, la generación Z (entre 12 y 27 años) representa el 31 % de los internautas, seguida por los millennials (28 a 43 años) con el 28 %, la generación X (44 a 59 años) con el 24 %, los baby boomers (60 a 78 años) con el 16 %, y la generación silenciosa (79 años o más) con aproximadamente el 1 % (INEGI, 2024). Esta distribución etaria revela que la mayor parte de la actividad digital se concentra en grupos poblacionales que crecieron en contacto con tecnologías informáticas o que se integraron tempranamente a la cultura digital.

Desde una visión analítica, estos datos resultan significativos para comprender las condiciones sociales que acompañaron la expansión reciente de la inteligencia artificial en México. La elevada presencia de usuarios pertenecientes a las generaciones más jóvenes y de mediana edad sugiere que la apropiación inicial de estas herramientas se localizó principalmente en dichos grupos. Las generaciones Z y millennial, habituadas a interactuar con plataformas digitales desde etapas tempranas de su vida, constituyen espacios sociales donde las innovaciones tecnológicas se difunden con mayor rapidez. Algo similar ocurre, aunque con menor intensidad, en la generación X, cuyos integrantes también participan activamente en entornos digitales asociados al trabajo, la educación o la comunicación interpersonal.

En contraste, la participación de los baby boomers y de la generación silenciosa es considerablemente menor. Esta diferencia puede explicarse por diversos factores, entre ellos las brechas digitales relacionadas con la edad, la formación tecnológica previa o el acceso desigual a dispositivos y servicios de conectividad. A pesar de ello, la presencia de estos grupos dentro del universo de usuarios de internet indica que la digitalización de la vida social alcanza a sectores cada vez más amplios de la población.

En general, las cifras presentadas por el INEGI permiten situar el despliegue de la inteligencia artificial dentro de un escenario marcado por una amplia conectividad y por una estructura generacional en la que predominan los usuarios jóvenes y adultos. Bajo estas condiciones, la expansión de herramientas basadas en IA encuentra un terreno propicio para su circulación, particularmente en aquellos grupos que mantienen una relación cotidiana con las tecnologías digitales y con los dispositivos móviles que median gran parte de la interacción social contemporánea (INEGI, 2024).

La aparición y comercialización en el mercado, a precios accesibles (20 dólares en México), facilitó el despliegue de las IAs Generativas (IA), cómo las ChatGPT, Géminis, Grok y Meta, entre otros, planteando un conjunto de retos relacionadas con el impacto de estas tecnologías en las relaciones humanas, las políticas educativas, los procesos de enseñanza aprendizaje en todos los niveles educativos, las cuales aún no han sido evaluadas por el estado en México de manera sistemática.

“Este conjunto de transformaciones tecnológicas, se inició a comienzos de la década de los noventa del S. XX, con el despliegue del internet, las tecnologías asociadas (redes sociales) y la comercialización de la IA, la cual es definida como una IA capaz de tener las mismas capacidades cognitivas que un ser humano, a nivel de resolución de problemas, lenguaje, comprensión, razonamiento y percepción” (Digitales, 2024, p. 59). Habilidades que ubicaron a la IA en poco tiempo, como un dispositivo de apoyo para las tareas educativas de los estudiantes de secundaria, enseñanza media, licenciatura y postgrados. Es así, como surgen cuestionamientos como ¿Cuál es la magnitud de la intervención de la IA en las actividades académicas de los estudiantes mexicanos? ¿Cómo describirla, explicarla y comprenderla? ¿Cómo investigar la realidad virtual desde las Ciencias Sociales?

Bajo esta argumentación, la Encuesta Nacional Sobre Disponibilidad y Uso de Tecnologías de la Información en los Hogares, indicaba en 2022 que, “97.2 millones de personas usaban un teléfono celular, lo que equivalió a 81.4 % de la población de 6 años o más” (INEGI, 2023, p.1). Dato que se traduce en el siguiente argumento “en menos de 40 años —si tomamos como referencia el sexenio de Salinas de Gortari 1988-1994—, pasamos de la inexistencia del internet y la telefonía celular, a la difusión masiva del internet, así como, a una serie de dispositivos electrónicos teléfonos celulares, computadoras personales, y al uso universal de las redes sociales como Facebook, Instagram, X, WhatsApp (entre otros); entendidas como plataformas interactivas de comunicación que, han generado nuevas formas de socialización, mismas que, se ubicaron en la dimensión social de la realidad virtual, a través, del desarrollo incesante de los algoritmos.

El surgimiento y creación de la IA, fue un proceso impulsado por un tecno capitalismo líquido, donde las instituciones políticas de la modernidad sólida se diluyeron en medio de la globalización neoliberal. Tanto los Estados-nacionales, la democracia como régimen político y la ciudadanía como su vínculo micro, fueron perdiendo consistencia ante la relación contradictoria de la rigidez/fluidez planteada por las élites neoliberales, “La rigidez del orden es el artefacto y el sedimento de la libertad de los agentes humanos y, esa rigidez es el producto general de perder los frenos de la desregulación, la liberación, la flexibilización, la creciente fluidez, la liberación de los mercados financiero, laboral e inmobiliario, la liberación de las cargas impositivas” (Bauman, 2004, p. 11); emanando desde esta contradicción, un capitalismo más radical, que algunos autores han etiquetado de distintas maneras, Chupacabras, caníbal y fragmentado (Bauman, 2004; Galvez y Luque, 2019; Fraser, 2025; Slobodian, 2025).

Este fenómeno se desarrolló en México, durante 1982-2018, en medio del despliegue del neoliberalismo, el cual fue y es “una estrategia política para mitigar la crisis del capitalismo que, a partir de los años setenta, dejó de generar las ganancias necesarias para reproducir el sistema de acumulación de riquezas. El neoliberalismo pretendió contribuir a la mitigación de la crisis mediante tres acciones concretas, la globalización, la desregulación y la flexibilización” (Gandásegui, 2012, p. 143).

Desde la visión de la teoría crítica, el algoritmo no puede entenderse únicamente como una secuencia de instrucciones informáticas o como un mecanismo técnico destinado al procesamiento de datos. Diversos autores han señalado que los algoritmos participan activamente en la organización simbólica de la vida social. De este modo, funcionan como dispositivos que intervienen en la circulación de contenidos culturales, influyen en las decisiones de consumo y orientan la visibilidad de determinados discursos dentro de los entornos digitales. Como señala Gómez (2019), “los algoritmos operan como una fuerza externa que incide en las dinámicas culturales contemporáneas, debido a su capacidad para ordenar y recomendar información dentro de los sistemas digitales que estructuran gran parte de la experiencia cotidiana en línea” (p. 215-232).

Bajo esta dinámica, los algoritmos adquieren un papel significativo dentro de lo que algunos autores denominan “cultura algorítmica”. Tal denominación alude al conjunto de prácticas sociales mediadas por sistemas automatizados que seleccionan, jerarquizan y distribuyen contenidos en plataformas digitales. En consecuencia, dichos sistemas no se reducen a procedimientos técnicos aislados. Su funcionamiento está ligado a múltiples prácticas humanas y colectivas, así como a procesos históricos, institucionales y materiales que influyen en su desarrollo y en su uso social. De acuerdo con Gómez (2019), los algoritmos forman parte de la cultura porque se relacionan con hábitos colectivos de consumo digital y porque se originan en la interacción de diversas prácticas sociales que les otorgan sentido dentro de la vida contemporánea (p.2015-232).

En una escala más próxima a la experiencia cotidiana, el predominio de lógicas de mercado en el desarrollo de plataformas digitales favoreció la expansión de un tipo particular de relación entre ciudadanía y tecnología. En este escenario, gran parte de las plataformas se orientó hacia la formación de usuarios concebidos principalmente como consumidores de servicios digitales. Conectados de manera permanente a entornos virtuales organizados por criterios comerciales, estos usuarios ampliaron de forma considerable su participación en redes digitales durante las últimas décadas. Este proceso se produjo, en gran medida, con una presencia limitada de regulaciones estatales en relación con la circulación de datos, la actividad de las plataformas tecnológicas y los efectos sociales derivados de su uso (Castillo, 2020; Fair, 2020).

Dentro de este escenario surgieron múltiples comunidades digitales integradas, en gran medida, por población joven habituada a interactuar con plataformas tecnológicas desde edades tempranas. Al mismo tiempo, comenzaron a observarse diferencias entre quienes desarrollaron destrezas relacionadas con el funcionamiento de los sistemas algorítmicos y quienes, por razones generacionales o educativas, mantienen una relación más distante con estos sistemas automatizados. Tales diferencias se relacionan con los procesos de aprendizaje tecnológico que permiten comprender cómo operan los algoritmos y cuáles son sus implicaciones en la vida social.

De esta manera, la alfabetización algorítmica puede entenderse como un proceso de socialización tecnológica mediante el cual las personas adquieren conocimientos, habilidades y criterios analíticos que facilitan la interpretación del funcionamiento de los sistemas algorítmicos. Dicho proceso incluye la capacidad de describir su estructura, comprender su lógica operativa y valorar sus efectos en ámbitos como la economía digital, la cultura, la política y las formas de interacción social (Aparici, Alfredo-Bordignon & Martínez-Pérez, 2021). Este tipo de aprendizaje contribuye a que los individuos desarrollen una comprensión más amplia del papel que desempeñan los algoritmos dentro de las plataformas digitales que median gran parte de las actividades contemporáneas.

En contraste, el analfabetismo algorítmico digital hace referencia a la ausencia de estos conocimientos y destrezas. Las personas que se encuentran en esta situación mantienen una relación limitada con los sistemas automatizados que organizan la circulación de información en los entornos digitales. La falta de comprensión acerca de su funcionamiento dificulta la interpretación crítica de los contenidos que circulan en línea y restringe la participación informada en espacios digitales donde los algoritmos cumplen un papel central en la selección y distribución de información.

La expansión reciente de sistemas basados en IA ha intensificado estas diferencias en el acceso al conocimiento tecnológico. La aparición de herramientas capaces de generar textos, imágenes o respuestas complejas a partir del análisis automatizado de grandes volúmenes de datos ha transformado la manera en que las personas interactúan con la información digital. En consecuencia, puede hablarse de dos momentos diferenciados en la relación social con las tecnologías digitales, uno anterior al uso extendido de la inteligencia artificial y otro posterior a su incorporación en múltiples actividades de la vida cotidiana.

Esta nueva realidad virtual es uno de los retos estratégicos de las Ciencias Sociales contemporáneas, ¿Cómo sintonizarlas con esta realidad para así conocerla? Ello requiere reinventar o adaptar las herramientas básicas de las Ciencias Sociales, es decir sus epistemologías, sus teorías y sus metodologías para describir, explicar y comprender las nuevas dinámicas societales surgidas como consecuencia de los cambios tecnológicos, pero todo ello pasa por tamiz diferenciador: El reconocimiento político de la “realidad virtual”, sus instituciones en formación, sus procesos sociales en construcción y su extrema individualización y las agencias (sujetos), que se socializan en ella (Giddens, 1987 y Vega-Figueroa, 2024).

La expansión de la IA dentro de la vida social introduce interrogantes teóricos que afrontan categorías clásicas del pensamiento sociológico. Uno de esos interrogantes se refiere a la naturaleza de la relación que se establece entre los individuos y los sistemas algorítmicos. Cuando una persona interactúa con una IA, surge una pregunta relevante para la teoría social. ¿Se trata de un vínculo entre un sujeto humano y otro tipo de sujeto artificial, o más bien de una interacción entre un sujeto y un objeto técnico? Esta cuestión abre un campo de discusión que interpela directamente a la tradición de la sociología comprensiva.

Dentro de dicha tradición, Max Weber formuló una definición que ha orientado durante décadas el estudio de la acción social. Según este autor, la sociología se ocupa de comprender e interpretar el sentido que los individuos atribuyen a sus conductas y de explicar causalmente su desarrollo y sus efectos. En esta visión, la acción social corresponde a una conducta humana a la cual el actor otorga un significado subjetivo, orientando dicha conducta hacia la actuación de otros (Weber, 2014). El planteamiento weberiano sitúa el sentido subjetivo como núcleo del análisis sociológico, porque la acción adquiere carácter social cuando el individuo orienta su comportamiento teniendo en cuenta la presencia real o imaginada de otras personas.

Sin embargo, la expansión de sistemas capaces de procesar información, generar respuestas complejas y participar en procesos de interacción comunicativa introduce nuevas dificultades analíticas. En la medida en que los sistemas de IA participan en intercambios discursivos con los usuarios, surge la posibilidad de pensar en formas de interacción donde intervienen entidades humanas y sistemas automatizados. Esto plantea compromisos para los marcos conceptuales heredados de la sociología clásica, porque dichas perspectivas se construyeron a partir de relaciones entre actores humanos dotados de conciencia, intencionalidad y experiencia social.

Ante este escenario, algunos debates contemporáneos sugieren la posibilidad de interpretar ciertas interacciones digitales como formas de acción social de carácter híbrido. El término híbrido hace referencia a situaciones en las cuales intervienen simultáneamente capacidades humanas y procesos algorítmicos. En estas interacciones, los usuarios formulan preguntas, interpretan respuestas, evalúan resultados y toman decisiones a partir de la información generada por sistemas automatizados. De manera paralela, los modelos de IA analizan grandes volúmenes de datos, producen inferencias estadísticas y generan textos o recomendaciones que influyen en la conducta de quienes los utilizan. El resultado es un circuito de interacción donde las acciones humanas se entrelazan con operaciones computacionales.

Diversos rasgos de los sistemas de IA ayudan a comprender este fenómeno. Entre ellos se encuentran su dimensión cognitiva, asociada al procesamiento masivo de datos y al reconocimiento de patrones; su dimensión relacional, visible en la interacción permanente con los usuarios; su dimensión simbólica, relacionada con la producción y manipulación de lenguaje; y su capacidad interpretativa, expresada en la generación de respuestas coherentes dentro de determinados marcos semánticos. A ello se añade su potencia analítica para organizar grandes cantidades de información y producir nuevos contenidos a partir de operaciones algorítmicas complejas. Estas características explican por qué las inteligencias artificiales intervienen de manera creciente en procesos vinculados con la producción y circulación del conocimiento.

La interacción entre personas y sistemas de IA también plantea preguntas de carácter epistemológico. Cuando un investigador, un estudiante o cualquier usuario consulta a un sistema de IA, se establece una dinámica de intercambio que puede entenderse como una forma particular de diálogo mediado tecnológicamente. En este proceso, el usuario formula interrogantes, contrasta respuestas, introduce matices y evalúa la pertinencia de los resultados obtenidos. Por su parte, el sistema automatizado genera respuestas a partir de patrones estadísticos derivados de grandes bases de datos. De este modo, la producción de conocimiento aparece como el resultado de una interacción entre el razonamiento humano y los procesos algorítmicos.

Desde esta postura, la relación entre el usuario y la IA puede interpretarse como un proceso de interacción reflexiva entre un sujeto humano y un sistema técnico dotado de capacidades analíticas avanzadas. El sentido de esta interacción depende del marco de descubrimiento dentro del cual se desarrolla la actividad intelectual del usuario, así como de los objetivos que orientan su búsqueda de información. La interpretación crítica de las respuestas generadas por sistemas automatizados adquiere especial relevancia, porque tales sistemas pueden reproducir sesgos presentes en los datos con los que fueron entrenados o generar afirmaciones plausibles desde el punto de vista lingüístico, aunque carezcan de respaldo empírico.

Así pues, la expansión de la IA abre nuevas líneas de investigación para las Ciencias Sociales. Gómez (2019) plantea que una agenda de trabajo podría centrarse en el análisis de los procesos de aprendizaje automático y en el estudio de la opacidad que caracteriza a muchos sistemas algorítmicos. También señala la importancia de estudiar las clasificaciones generadas por sistemas computacionales y sus efectos en las dinámicas sociales contemporáneas. Este enfoque dirige la atención hacia la distribución desigual de los recursos tecnológicos y hacia las diferencias en las habilidades necesarias para interactuar con sistemas digitales avanzados.

Asimismo, el análisis sociológico debe considerar las implicaciones relacionadas con la privacidad, la clasificación automatizada de individuos y los mecanismos de control asociados al tratamiento masivo de datos. Los sistemas algorítmicos participan en procesos de categorización que pueden influir en decisiones administrativas, comerciales o institucionales. Estas dinámicas introducen nuevas formas de dependencia tecnológica y plantean interrogantes sobre las regulaciones necesarias para proteger los derechos de los usuarios en entornos digitales (Gómez, 2019).

En síntesis, la interacción entre seres humanos y sistemas de IA plantea oportunidades teóricas para la sociología contemporánea. Las categorías clásicas de la acción social, elaboradas en un escenario histórico dominado por interacciones entre personas, requieren ser reconsideradas a la luz de un entorno donde los sistemas automatizados participan activamente en la circulación de información y en la construcción de conocimiento. Este escenario invita a repensar la relación entre tecnología, acción social y producción intelectual dentro de las sociedades digitalizadas.

La propuesta es sencilla y compleja a la vez, se empieza por relacionar una epistemología interpretativa de lo hibrido (virtual/humana), con una teoría de la acción social híbrida que se despliegue desde un marco metodológico, critico, cuanti/cualitativo, que se sostenga en la descripción densa de una realidad híbrida que, transite del algoritmo a lo humano, a lo terriblemente humano y de ahí, al logos de la virtualidad.

Lo epistemológico: en términos sencillos, la epistemología es aquella parte de la filosofía que trata de describir, explicar y comprender, cómo se construye el conocimiento científico desde dos grandes tradiciones intelectuales, La positivista, fundada en la relación sujeto que conoce y el objeto que es conocido, un ejemplo de ello es la máxima durkhemniana. Hay que tomar a los hechos sociales como si fueran cosas (Durkheim, 2001). En tanto que, la tradición hermenéutica/comprensiva basada en una relación sujeto que tiene la intención de conocer a otro sujeto y, la capacidad de agencia de este sujeto, si permite ser o no conocido a través de la interpretación o comprensión del sentido de su acción social (Weber, 2014). Sin embargo, el dilema es que este campo de conocimiento fue articulado previamente al despliegue de la IA y los ecosistemas tecnológicos desarrollados desde el internet en adelante; entonces ¿Cómo actualizamos lo epistemológico?

La actualización de lo epistemológico pasa por entender que el cambio se ubica en dos indicadores, en primer lugar, la idea del sujeto que conoce (el científico), se mantiene, pero lo que cambia es la realidad y quienes la producen. La realidad virtual se mezcla con la realidad construida socialmente, en la que habita el ser humano. La solución puede asumir que, la construcción social de la realidad es además virtual y así emergen las realidades híbridas.

Esta formulación se dirige hacia una transformación epistemológica que surge del encuentro entre infraestructuras digitales, sistemas algorítmicos, redes de información y las estructuras culturales, políticas y económicas de las sociedades contemporáneas.

Por consiguiente, el concepto plantea la emergencia de una zona de interpenetración donde ambos planos se reconfiguran mutuamente y generan modos híbridos de producción del conocimiento. En este contexto, lo virtual es un componente, una dimensión constitutiva de las prácticas sociales contemporáneas.

El campo de intersección entre lo virtual y lo societal puede entenderse como un laboratorio epistemológico en el que se experimentan nuevas formas de investigación, nuevas metodologías y nuevas maneras de conceptualizar la realidad social. El campo de intersección entre lo virtual y lo societal; las epistemologías híbridas, designan el espacio emergente desde donde las tecnologías digitales, los sistemas de información y las prácticas sociales se encuentran para generar nuevas formas de producción del conocimiento.

Las epistemologías híbridas reflejan la transformación de las sociedades contemporáneas en contextos de digitalización creciente, evidencian las tensiones políticas, económicas y culturales que atraviesan la producción de conocimiento en la era de las plataformas digitales.

Reflexionar sobre las teorías sociales en el marco de sociedades atravesadas por tecnologías digitales exige abordar el análisis desde representaciones distintas a las utilizadas tradicionalmente por las Ciencias Sociales. La expansión de entornos virtuales y de sistemas algorítmicos plantea la necesidad de reconsiderar la manera en que se construyen los marcos conceptuales destinados a interpretar la vida social. En este escenario, el análisis teórico requiere considerar la realidad digital como un componente relevante de la experiencia social contemporánea.

Las teorías dentro de las Ciencias Sociales pueden entenderse como sistemas organizados de conceptos y proposiciones que orientan la interpretación de determinados fenómenos. Tales sistemas conceptuales buscan ofrecer interpretaciones coherentes sobre aspectos específicos de la realidad social que constituyen el objeto de estudio de cada disciplina. A través de estas estructuras analíticas, los investigadores elaboran explicaciones acerca de las dinámicas sociales, culturales, económicas o políticas que caracterizan a una sociedad determinada.

Sin embargo, la expansión de entornos digitales y de interacciones mediadas por tecnologías plantea interrogantes acerca de la adecuación de estas herramientas analíticas cuando la realidad observada se desarrolla en espacios virtuales. En tales situaciones, la experiencia social ya no se limita a territorios físicos ni a relaciones cara a cara. Gran parte de las interacciones humanas transcurre ahora en redes digitales, plataformas en línea y sistemas de comunicación mediada por algoritmos. Esta transformación obliga a reconsiderar las herramientas conceptuales con las que se interpretan dichas dinámicas.

Para enfrentar este desafío, las Ciencias Sociales cuentan con un amplio repertorio de conceptos provenientes de tradiciones teóricas clásicas. Dichos conceptos pueden ser reinterpretados y ajustados a la luz de las transformaciones tecnológicas contemporáneas. Este proceso requiere revisar las categorías analíticas heredadas, adaptarlas a nuevas formas de interacción social y redefinir su alcance explicativo frente a fenómenos asociados con la digitalización de la vida social.

Dentro de esta búsqueda metodológica, una alternativa consiste en reinterpretar herramientas etnográficas clásicas para el estudio de realidades mediadas por tecnologías digitales. En particular, la propuesta de descripción densa desarrollada por Geertz ha sido ampliamente utilizada en la antropología interpretativa para comprender el significado cultural de las prácticas sociales (Geertz, 2005). En el escenario actual, esta perspectiva puede ampliarse hacia una modalidad de descripción densa híbrida, orientada al estudio de interacciones que combinan experiencias presenciales y mediadas por tecnologías digitales. Tal enfoque posibilita reconstruir el sentido que los actores atribuyen a sus prácticas dentro de espacios donde convergen dimensiones humanas y tecnológicas.

Al mismo tiempo, las teorías sociales requieren mantener cierto grado de flexibilidad conceptual frente a las transformaciones que experimentan las sociedades contemporáneas. Cuando los fenómenos sociales se modifican, las categorías analíticas que se emplean para interpretarlos también requieren revisiones periódicas. Este proceso de ajuste conceptual busca conservar la capacidad interpretativa de los marcos teóricos frente a realidades cambiantes. En otras palabras, las teorías necesitan equilibrar dos dimensiones. Por un lado, estabilidad conceptual que garantice coherencia analítica. Por otro lado, capacidad de adaptación frente a transformaciones sociales, tecnológicas y culturales.

La interacción entre seres humanos y tecnologías digitales introduce un escenario donde esta tensión entre estabilidad y adaptación se vuelve particularmente visible. Gran parte de las teorías clásicas de la sociología, la antropología o la ciencia política se desarrollaron para interpretar sociedades donde la interacción social se producía principalmente dentro de instituciones territoriales relativamente estables. Las comunidades, las organizaciones políticas o los sistemas culturales se analizaban a partir de estructuras sociales delimitadas geográficamente.

En contraste, las sociedades actuales presentan dinámicas organizadas en redes digitales, flujos continuos de información y plataformas tecnológicas que influyen en las formas de comunicación, producción de conocimiento y coordinación colectiva. Estas transformaciones reconfiguran la manera en que los individuos participan en procesos sociales y amplían el alcance de las interacciones humanas más allá de los espacios físicos tradicionales. Por esta razón, el análisis sociológico contemporáneo enfrenta la responsabilidad de interpretar realidades donde la experiencia social combina dimensiones presenciales y virtuales.

El presente estudio adoptó una estrategia metodológica de carácter cuantitativo y cualitativo orientada a comprender las dinámicas híbridas que caracterizan la relación entre estudiantes universitarios y sistemas de IA. La investigación se desarrolló con estudiantes de primer semestre de la maestría en Administración Pública en modalidad virtual pertenecientes al Centro de Estudios Superiores en Ciencias Jurídicas y Criminalísticas, institución privada dedicada a la formación profesional en diversas áreas del conocimiento.

La población considerada estuvo integrada por 110 estudiantes inscritos en dicho programa académico. Esta institución cuenta con aproximadamente seis años de experiencia en programas educativos desarrollados mediante plataformas digitales, lo cual ofrece un escenario apropiado para analizar prácticas educativas vinculadas con el uso de herramientas tecnológicas avanzadas.

La estrategia de investigación se orientó a comprender de qué manera los estudiantes establecen vínculos de apoyo académico con diferentes sistemas de IA utilizados durante su proceso formativo. Con ese propósito se formuló una pregunta central relacionada con la manera en que los estudiantes integran estas herramientas dentro de sus actividades de aprendizaje.

El trabajo de campo incluyó observación en espacios de encuentro frecuentados por estudiantes vinculados con la institución. Entre estos espacios se encuentran cafés, parques, plazas públicas y calles cercanas al plantel Niños Héroes, ubicado en la avenida Niños Héroes número 188, colonia Doctores, en la Ciudad de México. Estos lugares funcionan como puntos de reunión donde los estudiantes intercambian experiencias académicas y comparten prácticas relacionadas con el uso de tecnologías digitales.

Adicionalmente, se establecieron contactos mediante informantes clave pertenecientes a los grupos académicos de modalidad virtual. A través de estos vínculos se aplicó una encuesta compuesta por cuatro preguntas orientadas a identificar aspectos específicos de la relación entre estudiantes y sistemas de inteligencia artificial.

Los grupos virtuales dentro de esta institución suelen reunir entre ochenta y cien estudiantes. Su organización académica se articula en torno a dos figuras principales. Por una parte, el coordinador o coordinadora estudiantil, quien facilita la comunicación entre los integrantes del grupo. De otra parte, la coordinación académica, responsable de supervisar los procesos administrativos y académicos relacionados con el desarrollo del programa de estudios. Durante el proceso de investigación fue posible establecer contacto con dos coordinadoras académicas que facilitaron el acceso a esta realidad socioeducativa.

La recolección de información se desarrolló mediante una combinación de técnicas cualitativas y cuantitativas. Entre ellas se incluyeron observación directa, descripción densa de las prácticas estudiantiles, entrevistas semiestructuradas y una encuesta breve compuesta por cuatro preguntas estratégicas. Estas preguntas se organizaron en torno a cuatro ejes analíticos. El primero se relaciona con la interacción entre el estudiante y los sistemas de IA. El segundo aborda el grado de conocimiento que poseen los estudiantes sobre estas herramientas. El tercero explora la retroalimentación generada entre el sistema de IA, el estudiante y el investigador durante el proceso de indagación. El cuarto eje se orienta a observar cómo reaccionan los estudiantes ante preguntas complejas formuladas a través de sistemas de IA.

Para explorar este último aspecto se planteó una pregunta relacionada con un tema geopolítico de alta controversia internacional, específicamente el conflicto armado que involucra a Estados Unidos, Israel e Irán. La elección de este tema respondió al interés de observar la interacción entre el estudiante y el sistema de IA frente a un asunto de carácter sensible dentro del debate público internacional.

A partir de estas estrategias metodológicas se obtuvieron diversos resultados relacionados con las preferencias de los estudiantes respecto al uso de sistemas de IA. Una de las preguntas incluidas en la encuesta solicitó a los participantes identificar esta herramienta que utilizan con mayor frecuencia durante sus actividades académicas. Los resultados obtenidos se presentan en la siguiente Figura 1.

Una de las primeras observaciones es el predominio de la IA ChatGPT, con más del 50.9 % de las preferencias, seguida muy de lejos por la IA Gemini, la cual controla el 20.9 % de los usuarios. En tanto las otras cuatro IA en competencia, Copilot, DeepSeek, Meta y YouCom, reúnen el 20% de las preferencias de los usuarios. Por lo que tenemos la adopción de un patrón tecnológico altamente concentrado en dos IA (ChatGPT y Gemini).

Vemos entonces, en el ecosistema digital de las IA, hay dos plataformas en clara aceptación y otras cuatro plataformas que se encuentran en un proceso de inserción muy precario pese a que las seis IA, se encuentran de manera simultánea en el mismo teléfono celular. Es interesante porque el promedio de edad de nuestros encuestados y encuestadas fue de 24 años y seis meses, el 53% son mujeres y el 47% hombres.

En cuanto a la segunda pregunta la siguiente Figura 2., acerca de si los usuarios identifican el tipo de IA que utilizan:

La figura 2. muestra la distribución de los tipos de uso de la IA entre los estudiantes de la muestra (n=110) permite observar un patrón claro en las formas de apropiación tecnológica dentro del ámbito académico. Los datos muestran que el uso predominante de esta herramienta es de carácter instrumental, seguido por un uso informativo mientras que en un analítico aparece con una presencia considerablemente menor.

En términos cuantitativos, el uso instrumental concentra la mayor parte de las respuestas con 72 estudiantes, lo que representa aproximadamente 65% de la muestra. Este tipo de uso se refiere a la utilización de la IA como herramienta práctica destinada a resolver tareas específicas, como l redactar textos, sintetizar información, traducir contenidos o apoyar la realización de actividades académicas. Este predominio sugiere que la IA es percibida principalmente como un recurso funcional de apoyo inmediato, más que como una herramienta de procesos complejos de reflexión o análisis crítico. En segundo lugar, se encuentra el uso informativo, con 27 estudiantes, equivalente a 24 % de la muestra. En este caso, la IA es utilizada principalmente como un medio de consulta o acceso a la información, similar a un motor de búsqueda avanzado. Los estudiantes recurren a estas plataformas para obtener explicaciones, tener más claro los conceptos o ampliar el conocimiento sobre determinados temas, lo que indica una apropiación de la IA como fuente de información y aprendizaje.

El uso analítico aparece con 11 estudiantes, lo que corresponde aproximadamente a 10% de la muestra. Este tipo de uso nos indica que la interacción es más compleja con la inteligencia artificial, orientada al análisis, la interpretación o la discusión de ideas. La baja proporción de este tipo de uso nos sugiere que las capacidades analíticas de estas herramientas aún no están siendo plenamente incorporadas en las prácticas académicas de los estudiantes.

La siguiente pregunta estratégica fue la siguiente: ¿qué tipo de guerra están librando Estados Unidos, Israel e Irán?

La figura presenta las formas en que los estudiantes interpretan el conflicto internacional analizado, considerando una muestra de 110 casos. Los resultados muestran que la interpretación predominante es de carácter geopolítico, seguida por una lectura humanitaria, mientras que las interpretaciones económicas y sistémicas aparecen con menor frecuencia.

La perspectiva geopolítica concentra 45 estudiantes, lo que representa aproximadamente 40.9% de la muestra. Este predominio sugiere que los estudiantes tienden a comprender el conflicto principalmente en términos de relaciones de poder entre Estados, disputas estratégicas, intereses territoriales y rivalidades internacionales. Esta interpretación refleja una visión del conflicto centrada en la lógica del sistema internacional y en la competencia entre actores estatales. En segundo lugar, aparece la interpretación humanitaria, con 32 estudiantes (29.1%). En este caso, el conflicto es entendido desde las consecuencias sociales y humanas que produce, tales como el sufrimiento de la población civil, las crisis humanitarias, el desplazamiento de personas y las violaciones a los derechos humanos. Este enfoque muestra una sensibilidad significativa hacia las dimensiones sociales del conflicto.

Las interpretaciones económica y sistémica presentan niveles menores de presencia. La perspectiva económica reúne 18 estudiantes (16.4%), lo que indica que una parte de la muestra relaciona el conflicto con intereses energéticos, recursos estratégicos o dinámicas del mercado global. Finalmente, la interpretación sistémica aparece en 15 estudiantes (13.6%), lo que refleja intentos más estructurales de comprender el conflicto dentro de procesos más amplios del sistema internacional.

En conjunto, los datos muestran que los estudiantes privilegian explicaciones centradas en el poder geopolítico y en las consecuencias humanitarias, mientras que las interpretaciones estructurales o económicas ocupan un lugar más reducido en la comprensión del conflicto

Uno de los primeros hallazgos del trabajo de campo fue la centralidad del teléfono celular como dispositivo de mediación tecnológica. En todos los casos observados, el acceso a la IA se realizaba exclusivamente a través de teléfonos inteligentes, uno de los estudiantes entrevistados señaló:

Este dispositivo funciona como una interfaz que conecta a los estudiantes con un ecosistema digital compuesto por múltiples plataformas tecnológicas que integran sistemas de inteligencia artificial generativa.

El uso de la IA se observó principalmente en contextos relacionados con actividades escolares. Los estudiantes consultaban estas herramientas para resolver tareas, redactar textos o buscar información relacionada con contenidos académicos. Sin embargo, el proceso de interacción con estas tecnologías no se limitaba a una relación individual entre usuario y dispositivo.

Un aspecto relevante identificado durante la observación fue la transición desde un uso individual hacia una experiencia colectiva de interpretación tecnológica. Los estudiantes solían compartir entre ellos los resultados obtenidos a través de las inteligencias artificiales, comentando las respuestas generadas por los sistemas y evaluando su utilidad para las tareas académicas. Este proceso generaba dinámicas de aprendizaje colectivo donde el conocimiento producido por la inteligencia artificial era reinterpretado en el marco de la cultura juvenil y del intercambio entre pares.

Otro elemento significativo fue la naturalización de estas tecnologías dentro del entorno cotidiano de los estudiantes. Para la mayoría de los jóvenes observados, las inteligencias artificiales forman parte del paisaje tecnológico habitual de su vida diaria. Su uso no aparece como una innovación extraordinaria, sino como una extensión natural de las herramientas digitales que ya utilizan de manera cotidiana.

Finalmente, el trabajo de campo permitió identificar una ausencia notable de mediación pedagógica institucional en la relación entre estudiantes e inteligencia artificial. Las interacciones con estas tecnologías ocurren fundamentalmente en espacios informales de aprendizaje y experimentación individual, sin la presencia de orientaciones sistemáticas por parte de docentes o instituciones educativas. Esta situación sugiere que los procesos de apropiación tecnológica entre los jóvenes están siendo definidos principalmente por dinámicas culturales generacionales más que por estrategias educativas formales.

De los estudiantes observados que accedieron a las IA, lo hicieron a través de sus teléfonos celulares. Básicamente en este caso, el uso de estos celulares tuvo la finalidad de resolver una tarea o una actividad académica. En todos los casos observados se verificó que, el uso fue individual y a través de la conexión del teléfono celular. La mayoría de los estudiantes al observarlos y al preguntarles por el uso de las IA, si eran pagadas o gratuitas, nos indicaron que ya venían instaladas en su dispositivo celular para el uso de ellas. Esto nos llevó a ingresar a otros celulares para verificar la multipresencia de las diversas IA, las cuales provienen de diferentes plataformas tecnológicas.

Esto nos llevó a dos primeras conclusiones, en primer lugar, la puerta de entrada al mundo de las diferentes IA es el celular; y dentro de su celular habita, un ecosistema integrado y dirigido por la ley de la oferta y la demanda de las diferentes empresas tecnológicas. Otro hallazgo importante fue el siguiente: los estudiantes de la preparatoria núm. 8 de la UNAM no interactúan pasivamente en las IA, si bien, en un primer momento su acto de ingreso a las IA es a través del celular, en un segundo momento, colectivizan con sus compañeros de estudios lo que fue primero, en una experiencia individual, lo que resulta en una experiencia colectiva marcada por una idea cultural que sostiene la premisa, que la IA y las tecnologías de la información son parte del paisaje tecno urbano de sus vidas cotidianas.

Finalmente, otro hallazgo de la observación y la explicación densa fue la siguiente: la ausencia de personas adultas en la relación híbrida que establecen los estudiantes con la IA, al respecto, hay una ausencia institucional pedagógica que es sustituida por la experimentación individual y el acompañamiento que entre ellos existe como generación, en este caso la generación Z.

El análisis sugiere que la expansión de la IA puede profundizar las desigualdades existentes en el acceso al conocimiento y a las tecnologías digitales. La brecha entre alfabetizados y analfabetos algorítmicos constituye uno de los retos más importantes para las sociedades contemporáneas. En este orden de ideas, el desarrollo de competencias críticas para comprender el funcionamiento de los sistemas algorítmicos se convierte en un elemento fundamental para la construcción de formas de ciudadanía en la era digital.

El aumento de los procesos de hibridación entre lo humano y lo digital requiere reinventar los instrumentos de las ciencias sociales. La propuesta de la descripción densa híbrida representa un intento de avanzar en esta dirección, ofreciendo una estrategia metodológica capaz de interpretar la complejidad de las realidades sociotécnicas contemporáneas.

Todo el conjunto de datos que respalda los resultados de este estudio fue publicado en el propio artículo.