Soberbia: creer que la inteligencia artificial lo sabe todo

José Enrique Hernández de la Cruz, Libardo Ramón Polanía and Verenice Sánchez Castillo

A chapter in The Seven Deadly Sins of Artificial Intelligence, 2026 from South American Publishing

Abstract: La soberbia algorítmica aparece cuando una respuesta generada recibe una autoridad mayor que la permitida por su evidencia. Este capítulo examina cómo la asistencia tecnológica puede transformarse en autoridad mediante mecanismos relacionados con fluidez, automatización, confianza, evaluación y conocimiento. Se distinguen estabilidad, fidelidad documental, plausibilidad y verdad, mostrando que una respuesta bien redactada no constituye por sí sola una razón suficiente para actuar. La evidencia favorable a la asistencia se contrasta con límites de transferencia, errores de representación, sesgos y condiciones reales de supervisión. El conocimiento experto y el situado permiten reconocer información, excepciones y experiencias que una entrada breve puede dejar fuera. La discusión analiza además cómo cambia la exigencia de verificación cuando una salida describe, interpreta, recomienda o interviene en decisiones que afectan trayectorias educativas, laborales o institucionales. La humildad epistemológica se propone como respuesta práctica: delimitar la función autorizada, recuperar fundamentos, reconocer incertidumbre y conservar capacidad efectiva de corregir. Los escenarios educativos y criterios institucionales se presentan como propuestas analíticas cuya eficacia requiere evaluación propia. El capítulo concluye que una dependencia responsable debe corresponder a una función definida, evidencia pertinente y posibilidades materiales de revisión e impugnación. La diversidad de estudios impide establecer una tasa universal de confiabilidad o deducir el reemplazo de profesiones completas a partir de ventajas localizadas. El problema central no es que la inteligencia artificial produzca respuestas, sino que personas e instituciones les atribuyan una autoridad que excede las condiciones bajo las cuales fueron generadas y verificadas.

Date: 2026
ISBN: 978-9915-9928-6-0
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DOI: 10.62486/978-9915-9928-6-0.Ch01

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