Sophia 40: 2026.
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https://doi.org/10.17163/soph.n40.2026.02
fantasmas digitales, algoritmos morales
y el desafío de enseñar ÉtiCa en la era Poshumana
Digital Ghosts, Moral Algorithms, and the Challenge
of Teaching Ethics in the Posthuman Age
A V D*
amitabh.vikram@smvdu.ac.in
https://orcid.org/0000-0002-7779-2654
Shri Mata Vaishno Devi University, UT of Jammu & Kashmir, India
https://ror.org/036x6w630
Forma sugerida de citar: Dwivedi, Amitabh Vikram. (2026). Fantasmas digitales, algoritmos morales y el
desafío de enseñar ética en la era poshumana. Sophia, Colección de Filosofía de la
Educación, (40), pp. 83-123.
Resumen
Este artículo analiza las implicaciones éticas derivadas de las tecnologías digitales (TIC) y las infraestructuras
algorítmicas en la educación contemporánea, especialmente la inteligencia artificial (IA), los sistemas de
clasificación basados en datos y los incentivos orientados al beneficio económico. Examina cómo estos factores
transforman la conducta moral de estudiantes y docentes. A partir del concepto de “fantasmas digitales”,
entendido como las huellas de autoría, intención y autenticidad que persisten en obras mediadas o generadas
por IA, se sostiene que los modelos educativos actuales propician una forma de responsabilidad poshumana
marcada por la erosión de la rendición de cuentas tradicional. Mediante viñetas empíricas, se exploran ejemplos
de decadencia ética, como la inflación algorítmica de citas, las tesis redactadas con modelos lingüísticos de
gran escala y un escándalo ocurrido en julio de 2025: la compraventa de filiaciones institucionales a través de
LinkedIn. Estos casos evidencian el rumbo preocupante que sigue la educación, donde la ética se diluye en los
intersticios de un sistema tecnológicamente integrado. Cuanto más dependen las instituciones de plataformas
y métricas digitales, mayor es el riesgo para la integridad y la responsabilidad académica. En este contexto,
urge reconsiderar el significado práctico de la integridad y redefinir los marcos de responsabilidad ante las
transformaciones tecnológicas que reconfiguran la idea misma de lo humano.
Palabras clave
Ética digital, integridad académica, educación poshumana, algoritmos morales, capitalismo de vigilancia,
ética de la virtud.
* Es decano de Humanidades y Ciencias Sociales y profesor de la Facultad de Lenguas y Literatura
de la Universidad Shri Mata Vaishno Devi (India), además de experto certificado por Harvard
en Escritura y Oratoria. Su investigación se centra en la lingüística, la documentación lingüística
y la preservación de las lenguas, la literatura y la cultura del sur de Asia en peligro de extinción.
Google Académico: https://scholar.google.com/citations?user=R1bv5L4AAAAJ&hl=en
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Fantasmas digitales, algoritmos morales y el desafío de enseñar ética en la era poshumana
Digital Ghosts, Moral Algorithms, and the Challenge of Teaching Ethics in the Posthuman Age
Abstract
e article tracks how AI sorting tools and profit-seeking metrics quietly rewrite the ethical
rulebook of the university. Introducing the concept of “digital ghosts” to describe the artefactual
traces of authorship, intent, and authenticity produced by technology-mediated work, it contends
that current educational models encourage a posthuman form of responsibility characterized
by weakened accountability. rough empirical vignettes—including algorithm-driven citation
inflation, dissertations constructed with large language models, and a July 2025 incident in which
institutional affiliations were openly sold on LinkedIn—the article documents an academy where
ethical judgment is displaced by platform logic and metrics, and where growing dependence on
dashboards increases integrity risks for students and faculty alike. It explains how algorithmic
infrastructures reshape authorship and evaluation, examines the consequences across academic
roles, and proposes a program to restore accountability that pairs provenance and audit-ready
practices with pedagogy integrating technical literacy and ethical reasoning. e article concludes
that academic integrity must be deliberately redesigned for digitally mediated scholarship rather
than assumed to remain intact.
Keywords
Digital Ethics, Academic Integrity, Posthuman Education, Moral Algorithms, Surveillance
capitalism, Virtue Ethics
Introducción
Las últimas investigaciones han sugerido que se preste más atención a
las infraestructuras algorítmicas que informan y producen a la investi-
gación, en una academia contemporánea mediada digitalmente (Recio
Sastre, 2025). La inteligencia artificial (IA), los sistemas de clasificación
basados en datos y la motivación por el lucro tras la llegada de la IA, han
transformado las universidades en simples lugares de interacción entre
profesores y estudiantes. Este cambio plantea temas cruciales sobre la res-
ponsabilidad de proteger a todos los afectados: estudiantes, profesores e
instituciones. Este auge de los “fantasmas digitales” socava la concepción
convencional de la autoría y nos obliga a replantearnos lo que gestiona-
mos y lo que no, de lo que somos responsables y en lo que creemos.
Este artículo explora los aspectos éticos que rodean estas tecno-
logías digitales en la educación moderna. Mediante el estudio de cómo
los cambios en estos factores afectan a la conducta ética, tanto de los es-
tudiantes como del profesorado, el estudio pretende mostrar cómo los
paradigmas educativos actuales han desempeñado un papel importante
en la generación de un modo atenuado de responsabilidad normativa ca-
racterizado por ese viejo tópico poshumano, la responsabilidad moral.
Aunque las instituciones educativas se están volviendo cada vez
más digitales, el núcleo de la integridad académica parece estar perdiendo
su esencia. Todo ello plantea importantes temas sobre la veracidad de la
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generación de conocimiento en un entorno cada vez más caracterizado
por las publicaciones algorítmicas y el aislamiento de los espíritus huma-
nos que participan en la producción del conocimiento. En la raíz de este
dilema se encuentra la necesidad de comprender cómo un sistema de
información poshumano desafía las prácticas éticas y desplaza la carga de
la responsabilidad de los actores humanos.
El estudio propone que la proliferación de fantasmas digitales —
productos de la IA y la algometría— provoca una irresponsabilidad epis-
témica en el mundo académico. Un cambio de tal magnitud nos obliga
a replantearnos la integridad y la responsabilidad, y a rematerializar la
obligación ética de acuerdo con los mundos creados por nuestras tecno-
logías digitales.
A medida que nuestras prácticas educativas se entrelazan cada vez
más con las innovaciones digitales, es fundamental que los académicos,
los responsables políticos y la sociedad en general participen en deba-
tes sobre las implicaciones éticas de esta transformación. Esto lleva a re-
flexionar sobre la integridad académica y las rutinas éticas, revelando en
última instancia lo que podríamos esperar cuando los algoritmos digita-
les configuran cada vez más las actividades educativas como parte de la
gubernamentalidad algorítmica.
Este tema se vuelve aún más relevante teniendo en cuenta los re-
cientes escándalos relacionados con filiaciones institucionales, tecnologías
digitales y fraude académico. En el contexto de un entorno pedagógico en
rápida evolución, el conocimiento de este asunto se ha vuelto esencial, en
gran parte porque los marcos éticos existentes deben cambiar para adap-
tarse a las nuevas realidades facilitadas por las tecnologías. A medida que
más partes interesadas se comprometen con la visibilidad y las métricas
cuantitativas en lugar del compromiso real, resulta esencial abordar esta
problemática para la educación y el futuro de la investigación académica.
En este artículo se aplica un enfoque de investigación cualitativa,
importando viñetas empíricas para representar estas formas de declive
que surgen debido a las influencias algorítmicas y los resultados genera-
dos por la IA. El análisis se inscribe en una revisión bibliográfica exhaus-
tiva y utiliza la técnica de los estudios de caso junto con marcos teóricos
aplicables. Los enfoques van desde una revisión detallada de los principa-
les escándalos de corrupción hasta los ensamblajes algorítmicos y com-
putacionales; así como desde consideraciones sobre las transformaciones
neoliberales en las prácticas de autoría y citación hasta un análisis de la
economía moral en la que surgen tales revelaciones y una reflexión sobre
sus consecuencias. La recopilación de datos consiste en una revisión de
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la bibliografía y los informes relacionados con las tecnologías digitales
(TIC) en la educación, combinada con la integración de las opiniones
expresadas en los debates actuales sobre la ética digital y otros asuntos.
El artículo introduce los conceptos de fantasma digital y limbo
epistémico, para proporcionar un marco conceptual que presenta defini-
ciones junto con una exploración de estos fenómenos. Se presentan estu-
dios de caso y ejemplos de la vida real que ilustran la degradación ética en
el mundo académico contemporáneo. Las secciones siguientes amplían el
análisis de la conversación y el discurso, examinando sus efectos y su rela-
ción con la honestidad académica y la responsabilidad moral. Por último,
la conclusión ofrece ideas y recomendaciones para recalibrar la respon-
sabilidad en los contextos educativos poshumanos, junto con sugerencias
para futuras investigaciones.
El mundo de los fantasmas digitales
Esta sección define los fantasmas digitales y localiza su importancia on-
tológica en la erudición contemporánea, para luego mostrar cómo los
sistemas de IA, las plataformas métricas y los motores de citas erosionan
la responsabilidad epistémica. El texto aísla cuatro modos arraigados de
fantasmas académicos —manuscritos generados por modelos grandes de
lenguaje (LLM), círculos de citas recursivas, puestos de autoría intercam-
biables y afiliaciones institucionales alquilables— y muestra cómo cada
uno de ellos cambia la economía del prestigio de la veracidad a la visi-
bilidad. A continuación, rastrea las consecuencias morales una vez que
la deliberación humana es cedida a algoritmos de evaluación opacos: la
responsabilidad se diluye en los circuitos y lo “bueno” se convierte en lo
que el panel de control puede contar. Un análisis conciso del escándalo
del “alquiler de afiliaciones” de Pune, llevado a cabo a la vista de todo el
público, ilustra la mecánica de esta erosión. La sección termina señalando
dos gráficos que se publicarán próximamente: una matriz de evaluación
de riesgos de los daños algorítmicos y una cronología que reconstruye
paso a paso el incidente de Pune.
Las universidades modernas actuales están llenas de fantasmas di-
gitales, agentes fantasmales cuya presencia se manifiesta en contenido ge-
nerado automáticamente, listas de lectura generadas algorítmicamente y
gráficos de citas, que se difunden silenciosamente en las redes académicas
de actores no humanos que escapan a cualquier autoría humana respon-
sable. Pero estos ecos de innovación no son inocentes, si no que marcan
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una preocupante “erosión de la responsabilidad epistémica”, el deber fun-
damental de rendir cuentas por lo que decimos, observamos, medimos e
interpretamos. Cada vez que un modelo lingüístico presenta una revisión
bibliográfica en cuestión de segundos o que los servicios de métricas fa-
brican un Índice h en cuestión de horas, el juicio humano se cede a los
doppelgängers computacionales de la caja negra (Pasquale, 2015; Zuboff,
2019). En la denominada “sociedad de la transparencia” (Han, 2015), la
ironía es que, a medida que los resultados se han vuelto más visibles, la
agencia moral que hay detrás de ellos ha desaparecido de la vista.
El problema se ve agravado por el hecho de que los fantasmas di-
gitales no se limitan al simple plagio, que es el objetivo más fácil para el
soware de detección. Señalan un cambio ontológico más profundo en
qué es la erudición y cómo entra en el mundo académico, una transición
que Hayles (1999) previó al hablar del “poshumano”. Los objetos de cono-
cimiento circulan ahora separados del trabajo encarnado y de la respon-
sabilidad, asumiendo al menos cuatro formas recurrentes. Por ejemplo:
• Los manuscritos completos redactados por LLM se adaptan a
los autores humanos nominales, lo que se denomina retórica de
la automatización.
• Los algoritmos de citación desencadenan bucles de retroali-
mentación recursivos que magnifican la autoridad aparente de
obras que pocos han leído realmente (Fong & Wilhite, 2017).
• La autoría se vuelve fluida: los nombres pueden comprarse,
venderse o intercambiarse en mercados negros que se pare-
cen menos a una colaboración colegiada y más a un comercio
(Hosseini et al., 2018).
• Mientras tanto, los vínculos institucionales se convirtieron en
activos rentables que se vendían para mejorar las métricas de
clasificación global, lo que supone una inversión de las normas
de lo común y escrutinio desinteresado de Merton (1973).
En conjunto, estas expresiones ayudan a indicar la forma de un
ecosistema académico en el que la visibilidad y el cálculo, e incluso la
fiscalidad, superan el tipo de responsabilidad que solía encarnar la per-
sona que ocupaba el escritorio al final del pasillo y el peso de los fantas-
mas digitales que escriben cada vez más la historia de la vida académica.
En conjunto, estas manifestaciones apuntan a una economía académica
poshumana cuya moneda principal no es la verdad, sino la apariencia
transmisible. La erudición se recompensa no por la profundidad de la
investigación que encarna, sino por su resonancia algorítmica, es decir,
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Fantasmas digitales, algoritmos morales y el desafío de enseñar ética en la era poshumana
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su capacidad para registrarse como un evento cuantificable en los paneles
de clasificación, los índices de citas y los análisis de las redes sociales. En
un entorno así, el fantasma digital no es una anomalía que haya que exor-
cizar, sino la norma estructural que revela lo que se ha recodificado en la
era de los algoritmos morales.
Figura 1
Clasicación de la gravedad de los riesgos éticos
en la era digital en una escala de 1 a 10
Fantasma digital
Fijación por métricas
Fraude de autoría
Escritura fantasma con IA
Investigación deepfake
Desvinculación moral
0
Gravedad del riesgo ético (1-10)
4 862
Toma de decisiones poshumana y erosión moral
La noción de Braidotti (2013) sobre la toma de decisiones poshumana
captura una coyuntura histórica en la que el locus de la agencia migra de
los sujetos encarnados a los ensamblajes maquínicos: agentes de soware,
modelos predictivos y arquitecturas de datos que siguen su propia ló-
gica, internamente coherente, pero socialmente sin interpretación. En la
educación superior, esta migración se concreta en una infraestructura in-
terconectada de paneles de clasificación algorítmica, índices de citas que
se actualizan automáticamente, suites de detección de plagio, algoritmos
de puntuación de subvenciones y motores de recomendación que acon-
sejan a los comités de selección a quién contratar y a las bibliotecas qué
comprar. El efecto acumulativo es precisamente lo que Pasquale (2015)
describe como la “sociedad de la caja negra”: los juicios trascendentales
sobre el mérito académico, el avance profesional y el prestigio institucio-
nal se realizan mediante procedimientos computacionales oscuros cuyas
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suposiciones, ponderaciones y datos de entrenamiento rara vez se revelan
o se debaten.
Esta reconfiguración de la agencia cambia el terreno moral de la aca-
demia. El retrato que hace Arendt (1963) de la “banalidad del mal” advierte
que las catástrofes morales suelen ser el resultado, no de una intención
diabólica, sino del fracaso habitual a la hora de ejercer el juicio reflexivo,
una falta de reflexión basada en la rutina procedimental. La gobernanza
algorítmica intensifica este peligro al proporcionar una coartada ya prepa-
rada: la responsabilidad puede difuminarse en el código, externalizarse a
conjuntos de datos o atribuirse al “sistema”. Mittelstadt et al. (2016) señalan
que la mayoría de los procesos de aprendizaje automático están diseñados
para la optimización y la predicción, no para la deliberación normativa,
pues carecen de cualquier capacidad intrínseca para sopesar la justicia,
la equidad o la integridad académica. Cuando los comités de promoción
se remiten a los límites del Índice h generados automáticamente que se
actualizan cada noche, o los editores de revistas confían en las previsiones
del impacto de las citas, toman decisiones con implicaciones morales aún
no determinadas, cediendo el manejo ético a la correlación estadística. La
consecuencia de esta evolución ha sido una iteración pseudovoluntarista
de la reflexión de Arendt: las personas pulsan los botones, pero toda la
indagación moral que debería dirigir su comportamiento se extradita tá-
citamente a algoritmos prácticamente indescifrables.
El incidente de Pune: un estudio de caso de ghosting académico
El 7 de julio de 2025, una búsqueda rutinaria por LinkedIn reveló una
publicación de un profesor de economía en mitad de su carrera en un ins-
tituto privado de gestión en Pune. El mensaje era transaccional: “40 000
rupias por artículos únicos o de primer autor; 25 000 rupias por artículos
de autor intermedio, solo hay que añadir el nombre de nuestro instituto.
Envíe un mensaje directo para obtener más detalles”. En cuestión de ho-
ras, la oferta había acumulado miles de visitas, docenas de “me gusta” y un
hilo de comentarios que parecía una etnografía de la cultura académica
contemporánea, antes de que el autor borrara apresuradamente las prue-
bas. Sin embargo, las capturas de pantalla ya habían comenzado a circular
en Twitter, ResearchGate y grupos departamentales de WhatsApp, lo que
garantizó la posteridad de la publicación como un caso de estudio de lo
que podría llamarse la nanciación de la aliación: tratar la marca insti-
tucional como un complemento comercial para cualquier manuscrito a
punto de ser presentado.
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Figura 2
Publicación censurada en LinkedIn que hace referencia
a una ética de investigación cuestionable
Lo que hizo que el incidente fuera especialmente revelador no fue
la solicitud fraudulenta en sí misma —pues anuncios similares han cir-
culado durante mucho tiempo en los pasillos de conferencias— sino la
amplitud y el tono de las reacciones que provocó. Un doctor experto en
marketing observó con pragmatismo: “El sector educativo tiene nuevos
verticales de negocio. Muchos profesores adjuntos han dejado la docencia
para dedicarse a esto a tiempo completo” (comentario en LinkedIn, 9 de
julio de 2025). Otros expresaron abiertamente su disgusto o su humor
negro, pero en el hilo se percibía un trasfondo de resignación: así es como
se juega ahora el juego de las métricas. El espectro de respuestas se ajus-
ta perfectamente a la taxonomía de la desconexión moral de Bandura
(2016). Algunos comentaristas emplearon comparaciones ventajosas (“al
menos no está falsificando datos”), otros desplazaron la responsabilidad
(“las clasificaciones del NIRF1 no nos dejan otra opción”) y otros minimi-
zaron las consecuencias (“un ejercicio de marca inofensivo”). La renuncia
más radical vino del profesor M. R. Saeed: “¿A quién le importa la ética?
¿Existe en la política, en la vida empresarial o, lo que es peor, en el mundo
académico? ¡Las facultades se ven obligadas a hacer esto o perecer!” (co-
mentario en LinkedIn, 9 de julio de 2025).
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En una sola tarde, la publicación de Pune sacó a la luz toda una
economía sumergida de intercambio de autorías y alquiler de afiliaciones
que suele operar fuera de la plataforma, cristalizando la crisis más am-
plia de integridad a la que se enfrenta ahora el mundo académico digital.
Demostró lo rápido que las normas morales pueden reformularse como
oportunidades de mercado una vez que la reputación académica está me-
diada por clasificaciones algorítmicas y paneles de citas, y lo fácil que
resulta para los actores individuales racionalizar su participación en esos
mercados cuando las presiones sistémicas hacen que la desviación ética
parezca no sólo normal, sino necesaria.
La crisis de la verdad en el mundo académico
En esta sección se describe cómo la preponderancia de las métricas rede-
fine el valor académico a través de los rankings (NIRF, Shanghái, REF, SJR,
etc.), interpretándolos con el poder disciplinario de Foucault para mos-
trar cómo la visibilidad cuantitativa desplaza el propósito ético. A conti-
nuación, se analiza la monetización de la autoría —fábricas de artículos,
cárteles de citas y comercio de firmas— a través de la solicitud de Linke-
dIn como un eje concreto entre las estructuras de incentivos y la práctica
cotidiana. Luego, se realiza un breve análisis global (exclusiones de Clari-
vate, retractaciones de Hindawi, fábricas de artículos chinos, círculos de
citas brasileños) para ilustrar que el problema de la integridad es sisté-
mico y no local. La sección culmina con una descripción del capitalismo
de vigilancia en el mundo académico, donde las métricas de impacto, las
descargas y las métricas alternativas se convierten en recursos extracti-
vos, alejando el trabajo intelectual de la investigación y normalizando la
manipulación de datos por encima del descubrimiento.
Presiones institucionales en las clasificaciones y métricas
Durante la última década, la educación superior se ha reconvertido en
lo que Muller (2018) denomina un régimen de “fijación métrica”, un en-
torno en el que el valor de una persona, un programa o una institución
se deduce casi exclusivamente a partir de sustitutos numéricamente ma-
nejables —factores de impacto, índices h, porcentajes de colocación y re-
cuentos de citas— mientras que el juicio contextual y el propósito ético
pasan a un segundo plano. En ningún lugar es más visible esta lógica que
en el NIRF de la India, cuyas puntuaciones anuales determinan la finan-
ciación gubernamental, la demanda de estudiantes y el prestigio mediá-
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tico. Al recompensar el volumen de publicaciones y el número de citas, el
marco fabrica lo que un miembro del cuerpo docente de una escuela de
negocios, A. S. Chandel, denomina “un juego que se juega solo para subir
en la escala del NIRF y atraer admisiones” (comentario en LinkedIn, 9 de
julio de 2025).
Y los rankings análogos al NIRF (Shanghái desde China, REF des-
de Reino Unido o SJR desde Norteamérica) propagan los mismos incen-
tivos a nivel mundial, animando a los académicos a dividir sus estudios
en múltiples “unidades mínimas publicables”, cortejar a los cárteles de ci-
tas o comprar directamente la autoría.
Una perspectiva útil aquí es la genealogía del poder disciplinario
de Foucault (1977), que considera las clasificaciones como tecnologías pa-
nópticas que observan, comparan y normalizan los organismos académi-
cos a través de métricas. Bajo su mirada, los investigadores se convierten
en lo que Foucault denominaba “cuerpos dóciles”: agentes autorregulados
que adaptan su comportamiento a los mínimos y máximos de los indi-
cadores, transformando su labor intelectual en resultados susceptibles de
ser plasmados en hojas de cálculo en lugar de investigaciones basadas
en principios. “Las instituciones y las disciplinas lamentan la obsesión de
las clasificaciones por el número de publicaciones, en detrimento de la
propia misión de enseñanza-aprendizaje a la que se dedican” (comentario
publicado en LinkedIn, 9 de julio de 2025). El efecto es un alejamiento de
la curiosidad epistémica hacia la necesidad estructural de la congruencia
métrica, que prioriza la visibilidad cuantitativa sobre la honestidad inte-
lectual y la profundidad cultural.
Pluriempleo académico y monetización de la autoría
La ahora infame solicitud de LinkedIn expone una lógica de mercado
más amplia en la que la autoría académica en sí misma funciona como un
“Uber intelectual”, una “economía gig de la erudición” en la que la visibili-
dad se puede comprar, vender o alquilar con un clic. Lejos de ser un desliz
aislado, el caso analizado pertenece a un ecosistema de atajos monetiza-
dos que opera a través de varios canales bien definidos.
• Fábricas de artículos. Estas entidades sin escrúpulos (es decir,
servicios de tutoría, agencias de edición y las infames fábricas
de artículos) producen manuscritos listos para usar con con-
juntos de datos falsificados y figuras personalizadas, e incluso
títulos de revistas preimpresos a cambio de un pago. Por ejem-
plo, un análisis reciente de las bases de datos de las editoriales
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descubrió miles de estos artículos, muchos de ellos con revi-
siones por pares casi idénticas y gráficos copiados y pegados,
lo que suscitó dudas sobre la autenticidad de las publicaciones
académicas (Else & Van Noorden, 2021).
• Cárteles de citas. En los entresijos del mundo académico, los
investigadores se reúnen en grupos de Slack, canales privados
de Telegram y editoriales invitadas en números especiales de
gran impacto para crear “círculos de citas”. De igual forma, uti-
lizan redes clandestinas para ayudarse mutuamente a reciclar
artículos, reciclaje que se realiza en forma de una lista de refe-
rencias que aumenta las métricas de impacto sin aportar una
contribución académica significativa (Fong & Wilhite, 2017).
Estas actividades pervierten el valor real del trabajo académico
y erosionan los cimientos de la rigurosidad académica.
• Comercio de autorías. Se trata de una tendencia increíblemen-
te peligrosa, pero parece que la autoría se puede intercambiar
de forma similar a los favores políticos o a las titulizaciones de
“intercambios de visibilidad”. Hosseini et al. (2018) revelan las
tarifas en las que se establece el precio de las firmas: los créditos
de primer autor son altos, los agradecimientos son más bajos y
se genera una ficha de servicio de escritura fantasma por cada
artículo escrito por un escritor fantasma. La autoría se ha con-
vertido en una mercancía que devalúa la investigación al intro-
ducir amplios intereses lucrativos en el corazón del consorcio
intelectual académico.
La ingeniosidad práctica de este mercado ha sido captada por
el profesor de métodos cuantitativos Pratik B., quien señala en un hilo
de LinkedIn que los académicos “secuestran las sugerencias de Google
Scholar de personas con el mismo nombre para inflar su número de ci-
tas, mientras que otros compran citas a 1000 rupias cada una, como si
se tratara de una venta en línea” (comunicación personal, 9 de julio de
2025). Desde un punto de vista marxista, estas prácticas ejemplifican la
alienación del trabajo intelectual: el objeto académico permanece separa-
do de su productor y vuelve a circular como un valor de cambio fungible,
evaluable mediante clasificaciones, factores de impacto y dinero de matrí-
cula. El oficio del escritor, asociado desde hace tiempo a la investigación
y la evidencia, es apto para ser comercializado en los mercados de datos.
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Ejemplos globales de cárteles de citas y fábricas de artículos
Como ya adelantamos, el problema de la integridad no está limitado
geográficamente, sino que es estructural, mundial. En 2023, Clarivate
Analytics2 eliminó 82 títulos de Web of Science después de que los ana-
listas forenses descubrieran “patrones de citas anómalos”, un eufemismo
para referirse a redes de artículos cuyas referencias fueron manipuladas
para inflar las puntuaciones del factor de impacto (Oransky, 2023). De
igual forma, siguen apareciendo irregularidades similares en los expe-
dientes del Comité de Ética Editorial (COPE), cuyos informes de inci-
dentes parecen un catálogo de engaños a escala industrial:
• Cadenas de producción de artículos falsos en China. La minería
de textos realizada por investigadores independientes rastreó
más de 400 artículos falsificados, hasta dar con tiendas comer-
ciales de redacción fantasma en China. Todos fueron publica-
dos entre 2019 y 2021 en revistas de Elsevier, con revisores fal-
sos por correo electrónico e imágenes microscópicas copiadas
y pegadas (Schneider, 2021).
• Retiradas masivas de Hindawi. En 2023, la editorial de acceso
abierto Hindawi retiró más de 300 artículos después de que los
auditores encontraran plantillas de informes de revisión por
pares, cifras recicladas y listas de autores que cambiaron entre
la aceptación y la impresión, un patrón que la propia empresa
calificó de “manipulación sistemática del proceso de publica-
ción” (Retraction Watch, 2023).
• Círculos de citas brasileños. Ya en 2013, el mapeo bibliométrico
reveló la existencia de grupos de investigadores brasileños que
canalizaban cientos de referencias recíprocas a través de núme-
ros especiales y actas de congresos para impulsar sus revistas en
las tablas de clasificación nacionales (Van Noorden, 2013).
En conjunto, estos acontecimientos revelan una variante académi-
ca de lo que Zuboff (2019) denomina “capitalismo de vigilancia”. Las mé-
tricas generadas a partir de citas, descargas y señales altimétricas sirven
como recursos principales para la extracción de valor, mientras que el
conocimiento que estas métricas pretenden reflejar pasa a un segundo
plano. Las revistas persiguen factores de impacto para asegurarse fuentes
de ingresos por APC;3 las universidades recopilan cuadros de mando de
citas para ascender en las listas de clasificación mundiales; los académi-
cos tratan los puestos de autoría como moneda de cambio. En este circui-
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to económico, la manipulación de datos —y no el descubrimiento— se
convierte en el principal modo de producción, lo que aleja aún más el
trabajo intelectual de su propósito epistémico y afianza un mercado en
el que la atención y la credibilidad pueden fabricarse algorítmicamente.
Delegación moral a las máquinas
Esta sección traza la reconfiguración de la autoría y la responsabilidad en
la práctica académica bajo la IA generativa. Comenzando con un trata-
miento centrado en “la IA como autora”, cuestiona cómo los LLM produ-
cen grandes textos en citas que confunden los marcadores tradicionales
de originalidad, contribución y propiedad. A continuación, documenta
los vectores emergentes del fraude académico —deepfakes, corpus sintéti-
cos e identidades falsas— y sostiene que estos fenómenos precipitan una
crisis de verificación, reasignando el trabajo de la producción de conoci-
miento a la autenticación. Basándose en la “agencia distribuida” de Bruno
Latour (2005), el análisis desglosa la responsabilidad entre los estudiantes,
los desarrolladores de plataformas, las instituciones y las infraestructuras
de evaluación, representadas a través de un mapa de red de un manuscri-
to generado por IA. La sección termina poniendo de relieve lo que está en
juego desde el punto de vista normativo: cuando el razonamiento moral
se integra en las rutinas de optimización, la corrección se reduce a la pun-
tuación. A continuación, esboza contramedidas —rastros de procedencia
obligatorios y verificación de la autoría a prueba de manipulaciones—
que podrían restablecer la responsabilidad dentro del bucle algorítmico.
La IA como autora en ChatGPT
La llegada de los LLM a gran escala —ChatGPT, Claude, Gemini, etc.—
ha redibujado la cartografía de la autoría académica. Tras haber apren-
dido de terabytes de texto digital, estos sistemas pueden producir un
contenido elegante y repleto de citas que imita el estilo de escritura, los
enfoques argumentativos y las convenciones disciplinarias de la literatura
revisada por pares. Una sola indicación puede producir un resumen (con
menciones de Derrida y Latour), una revisión bibliográfica llena de DOI
imaginarios o una sección de resultados adornada con tablas fabricadas.
Pero esta hazaña tecnológica tiene un coste epistémico: desestabiliza las
categorías de originalidad y contribución en las que se ha basado tradi-
cionalmente el crédito académico (Lund et al., 2023).
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Fantasmas digitales, algoritmos morales y el desafío de enseñar ética en la era poshumana
Digital Ghosts, Moral Algorithms, and the Challenge of Teaching Ethics in the Posthuman Age
La condición resultante podría denominarse ambigüedad de la
autoría. Mientras que el plagio solía implicar un claro acto humano de
apropiación, ahora nos enfrentamos a resultados cuya procedencia es al-
gorítmica, colectiva y probabilística. ¿El doctorando se limitó a pulir el
borrador de la IA o fue el modelo el que proporcionó el núcleo conceptual
del argumento? ¿Quién —si es que hay alguien— es el propietario de las
frases ensambladas estadísticamente a partir de millones de fuentes pro-
tegidas por derechos de autor? Los primeros trabajos empíricos sugieren
que esta práctica ya no es marginal: varias editoriales científicas, técnicas
y médicas (STM)4 informan que entre el 15 % y el 20 % de las nuevas
presentaciones muestran huellas textuales compatibles con la asistencia
de LLM: ráfagas léxicas inusuales, artefactos de compresión en las refe-
rencias u homogeneización estilística en manuscritos de varios autores.
Estos avances acentúan la distinción propuesta por Floridi et al.
(2018) entre “la ética de la IA” (cómo nosotros, como agentes morales, di-
señamos y pusimos en práctica a estos sistemas) y “la IA ética” (la expec-
tativa errónea de que las máquinas pueden asumir el razonamiento nor-
mativo por nosotros). Cuando ChatGPT redacta una sección de debate,
la responsabilidad ética de verificar las fuentes, comprobar la coherencia
lógica y declarar las contribuciones sigue recayendo en el investigador
humano; delegar esas tareas al modelo confunde la fluidez computacional
con la agencia moral. Sin embargo, la velocidad y la fluidez de los LLM
invitan precisamente a esa abdicación, tentando a los académicos a tratar
la deliberación ética como otra función rutinaria que se puede externali-
zar. A menos que los campos académicos desarrollen normas claras sobre
la procedencia, las recomendaciones sobre los umbrales de divulgación y
recomendaciones pedagógicas, la línea entre la artesanía intelectual y la
imitación automatizada se erosionan aún más, creando un mercado de
ideas en el que la propia responsabilidad podría ser tan artificial como el
contenido de la página.
Deepfakes y secuestro de citas
La escritura fantasma basada en texto es solo el inicio. Un nuevo conjunto
de herramientas generativas permite ahora falsificar prácticamente todos
los elementos del registro de investigación, transformando el fraude de
un trabajo manual que requiere mucha mano de obra en un servicio de
tomar apuntes y hacer clic. Entre los avances más destacados se incluyen:
• Conferencias y charlas deepfake. Con poco más que una foto-
grafía de cabeza y hombros y una muestra de voz extraída de
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un seminario web, los “estudios de avatares” comerciales pue-
den sintetizar vídeos de alta definición en los que un académico
parece esbozar protocolos experimentales, repasar diapositivas
de PowerPoint y responder a las preguntas del público, todo
ello para un artículo que nunca ha existido. Los motores de sin-
cronización labial, seguimiento ocular y ruido ambiental hacen
que las imágenes sean difíciles de distinguir de una conferencia
auténtica, lo que permite a los presentadores fraudulentos im-
presionar a los comités de contratación o asegurarse honora-
rios por conferencias sin incluso moverse de sus escritorios.
• Fábricas de datos algorítmicos. Las GAN (redes generativas
antagónicas) especializadas y los modelos de difusión ahora
pueden producir conjuntos de datos de cualquier tipo (imá-
genes de resonancias magnéticas o microscópicas, secuencias
genómicas u hojas de cálculo de encuestas) que satisfacen las
distribuciones estadísticas esperadas y superan la mayoría de
las comprobaciones de plausibilidad. Un investigador puede
solicitar “Generar un CSV5 de 10 000 encuestados que muestre
una correlación positiva significativa entre el entrenamiento en
mindfulness y el promedio de calificaciones (p < 0,01)” y recibir
números perfectamente formateados que superarán la revisión
rutinaria por pares, a menos que se requieran auditorías de da-
tos brutos o la replicación del código.
• Identidades académicas sintéticas. Los servicios de generación
de perfiles unen retratos de IA, redes de coautores fabricadas y
listas de publicaciones seleccionadas que contienen DOI (rea-
les o falsificados ingeniosamente, pues redirigen a callejones sin
salida con muros de pago). Estos fantasmas registran identifica-
dores ORCID, abren cuentas en Google Académico y solicitan
puestos en consejos editoriales, inyectando así expertos inexis-
tentes en la economía de las citas. Una vez integrados, se pueden
recurrir para mejorar las métricas de los clientes de pago o para
generar informes positivos de revisión por pares bajo demanda.
En conjunto, estas capacidades son el simulacro de Baudrillard
(1994): una copia sin relación al original que circula como si fuera real,
sustituyendo la realidad por una hiperrealidad que solo se refiere a sí
misma. En el ámbito académico, el resultado es una crisis de verificación
epistémica. El control tradicional (revisión por pares, preguntas y res-
puestas en conferencias, comprobación de afiliaciones institucionales) se
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Fantasmas digitales, algoritmos morales y el desafío de enseñar ética en la era poshumana
Digital Ghosts, Moral Algorithms, and the Challenge of Teaching Ethics in the Posthuman Age
diseñó para actores maliciosos que pudieran adornar la realidad, no para
algoritmos que pueden fabricar mundos enteros a gran escala. La base
ontológica de la erudición —su anclaje en procedimientos observables,
individuos responsables y pruebas reproducibles— comienza a disolver-
se cuando pueden conjurarse ex nihilo una convincente conferencia dee-
pfake, un conjunto de datos estadísticamente impecable y un académico
con un impresionante Índice h. La tarea académica central pasa así de
producir conocimiento a autentificar la realidad, un cambio que amenaza
con desviar la energía intelectual del descubrimiento hacia un juego in-
terminable de puesta al día.
¿Quién es el responsable? El problema de la agencia distribuida
El delegar cada vez más tareas de lectura, síntesis y redacción a algorit-
mos generativos reconfigura el mapa moral de la erudición, exactamente
como predijo Latour (2005) cuando habló de la “agencia distribuida”. El
acto final —subir un trabajo de fin de semestre al portal del curso— de-
pende ahora de un relevo sociotécnico en el que actúan múltiples actores:
• El estudiante que formula la pregunta y decide pulsar “enviar”.
• El equipo de ingeniería cuya arquitectura transformadora tra-
duce esa propuesta en contenido.
• Los inversores de capital de riesgo que presionan para que el
crecimiento de usuarios sea fluido.
• La universidad que no ofrece una orientación clara más allá de
la plantilla sobre plagio.
• Los sistemas de clasificación global que premian el rendimiento
y la visibilidad de las citas por encima del aprendizaje reflexivo.
Cuando el ensayo se marca posteriormente como “asistido por IA”,
la culpabilidad se dispersa por toda esta red. ¿El estudiante es un tram-
poso o simplemente un usuario oportunista de una herramienta con li-
cencia del campus? ¿Son los desarrolladores los responsables de lanzar un
producto que puede superar en escritura a los estudiantes universitarios?
¿Debería el profesor haber exigido defensas orales para verificar la auto-
ría? Ningún nodo puede atribuirse de forma creíble la responsabilidad to-
tal del resultado, lo que demuestra la observación de Latour (2005) sobre
cómo la acción pertenece a un conjunto y nunca a un sujeto.
Esta dispersión crea la atmósfera moral que Bauman (2001) de-
nominaría “Modernidad líquida”. Al entrar en el frágil ecosistema de los
ciclos de actualización, los memorandos de políticas y las métricas de los
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paneles de control, las normas que antes parecían sólidas —la autoría, la
originalidad, la integridad académica— se funden en corrientes fluidas.
Anticipando perfectamente el resultado, el ecólogo conductual M. Shar-
ma capturó su esencia en una repulsión muy comentada en LinkedIn:
“Todo vale en el amor, la guerra y las calificaciones académicas” (comuni-
cación personal, 9 de julio de 2025). En tal sentido, la responsabilidad se
comporta como el mercurio sobre una mesa: cada vez que una institución
intenta fijarla, se rompe en gotas más pequeñas que ruedan a otra parte,
sin ser ningún actor responsable.
Figura 3
Mapa de agencia distribuida en un trabajo generado por IA
Estudiante
Retroalimentación/quejas
Culpa/crédito, uso Desarrollador
de LLM
Presión académica
Responsabilidad
Entrega de datos a
Presión/expectativas
Confianza y contratos
Monitoreo por
Escaneos
Impactos de la producción
Institución
Datos de capacitación/alertas
Patrones detectados
Evaluación
Informes de desempeño
Sistema de métricas
Detector de plagio
Prestación de servicios
Auditorías
Informes
La brecha axiológica y los valores en desaparición
en el trabajo digital
Esta sección sitúa una crisis de autenticidad en la producción académica
y muestra cómo las herramientas digitales erosionan los valores en tres
niveles: la autenticidad epistémica (donde los incentivos métricos despla-
zan la investigación), las relaciones auténticas (donde la coautoría y la co-
laboración se convierten en transaccionales) y la autenticidad institucio-
nal (donde las clasificaciones reconfiguran la misión de la universidad).
A continuación, se analiza el declive de la responsabilidad y la justicia:
se recurre a Lévinas para enmarcar la responsabilidad hacia el otro y a
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Fantasmas digitales, algoritmos morales y el desafío de enseñar ética en la era poshumana
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Fraser para mostrar cómo surge la “justicia anormal” cuando la gestión
algorítmica enmascara el poder y reproduce la desigualdad. Por último,
analiza la desconexión moral como una característica sistémica de la aca-
demia digitalizada, utilizando los mecanismos de Bandura (justificación
moral, etiquetado eufemístico, comparación ventajosa, desplazamiento,
minimización), una tabla comparativa para alinear las formas académicas
clásicas y digitales, y el poder instrumental de Zuboff para explicar cómo
el diseño de las plataformas y las métricas en tiempo real normalizan
estas violaciones.
Autenticidad en la producción académica
La rápida digitalización de la vida académica ha impulsado a las univer-
sidades a lo que Taylor (1991) describiría como una “crisis de la ética de
la autenticidad”. El concepto de Taylor se basa en el ideal de que los in-
dividuos y las comunidades deben actuar de manera que expresen sus
verdaderas convicciones y valores. Las herramientas digitales que pueden
fabricar contenido, inflar métricas o monetizar el prestigio ahora hacen
que ese ideal sea difícil de alcanzar, o incluso de reconocer. El resultado es
una erosión de la autenticidad en múltiples niveles que afecta a todos los
ámbitos de la práctica académica:
• Autenticidad epistémica. La integridad de la creación de cono-
cimiento en sí misma:
a. Ideal: la investigación se lleva a cabo con el propósito intrín-
seco de comprender el mundo, guiada por la curiosidad, el
rigor y la transparencia metodológica.
b. Erosión: los paneles bibliométricos, los relojes de permanen-
cia y los sistemas de recomendación algorítmica premian el
volumen y el número de citas. Están enseñando a una genera-
ción de académicos cómo convertir un estudio en múltiples
“artículos”, citar a amigos en círculos de citas o externalizar
la revisión de la literatura a un modelo lingüístico genérico
de gran escala. El ansia por alcanzar las métricas desplaza
la meta real; el artículo se convierte en un instrumento de
estrategia en lugar de una prueba de investigación.
• Relaciones auténticas. La naturaleza de las relaciones académicas:
a. Ideal: la colaboración se basa en el respeto intelectual com-
partido y una causa común, y se reconoce el mérito donde
se ha realizado una contribución real.
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b. Erosión: la coautoría funciona ahora cada vez más como una
transacción: se añaden autores por su marca, se eliminan
para evitar conflictos de intereses y, finalmente, se expresa
una reciprocidad justa mediante la inclusión en una orgía
de escritos coautorados para acumular citas. La comunica-
ción se limita a plantillas de correo electrónico y tableros
de proyectos generados automáticamente, donde antes se
encontraba el compromiso profundo y dialógico que solía
caracterizar la tutoría y el descubrimiento conjunto.
• Autenticidad institucional. La misión y la autoconcepción de
la universidad:
a. Ideal: las universidades actúan como guardianas del pensa-
miento crítico y la ilustración pública, estructurando incen-
tivos en torno a la excelencia docente, el debate abierto y la
investigación socialmente relevante.
b. Erosión: rankings como los mencionados más arriba con-
vierten esa misión en un juego de números en el que predo-
minan los ingresos por subvenciones, las publicaciones de
gran impacto y el alcance en las redes sociales. Las oficinas
administrativas establecen “grupos de trabajo de clasifica-
ción”, canalizan los fondos hacia áreas de investigación de
rápido rendimiento y presionan al profesorado para que
publique en cualquier medio que impulse las métricas insti-
tucionales, incluso si la beca es tangencial a las necesidades
locales o al aprendizaje de los estudiantes.
En estas tres capas se repite la misma dinámica: las posibilidades
digitales que prometen eficiencia y alcance socavan al mismo tiempo las
condiciones para la expresión sincera y la contribución honesta. Lo que
parece productividad en una hoja de cálculo a menudo enmascara atajos
intelectuales; lo que parece colaboración en un currículum puede ocultar
alianzas transaccionales; lo que parece éxito institucional en una tabla
de clasificación puede indicar un alejamiento de la educación en inte-
rés público. En términos de Taylor (1991), la academia corre el riesgo de
cambiar la autenticidad —la alineación de las acciones con un propósito
moral más profundo— por una versión superficial y performativa de sí
misma optimizada para la visibilidad digital.
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El declive de la responsabilidad y la justicia
Lévinas (1961) enmarca la ética no como un conjunto de reglas que se
derivan del ser, sino como una “responsabilidad infinita” hacia el Otro
que nos llama incluso antes de formularnos conceptos propios, de cono-
cimiento o comunidad. En el momento en que la relación cara a cara se
redirige a través de pantallas, paneles de control y motores de recomenda-
ción automatizados, su intensidad moral se diluye. En la academia digital
actual —negociaciones por correo electrónico, portales de seguimiento de
manuscritos, búsqueda de talentos en LinkedIn— el Otro aparece menos
como una persona concreta y más como un punto de datos o un perfil que
se puede aprovechar. El reciente episodio de LinkedIn, en el que los depar-
tamentos negociaron abiertamente plazas de coafiliación para mejorar sus
puntuaciones en el ranking, evidencia esa erosión. Las etiquetas institucio-
nales se intercambiaron como activos negociables, sin reflexionar apenas
sobre cómo esas transacciones afectan a los estudiantes, al personal y al
público local, cuyas identidades pretenden significar esas etiquetas.
La justicia dentro de la universidad ha significado tradicionalmen-
te tres compromisos entrelazados: el reconocimiento preciso de quién ha
contribuido realmente con su trabajo intelectual; la distribución justa de
recursos como becas, tutorías y espacio para publicaciones; la protección
vigilante del registro de pruebas en el que se basa la investigación acadé-
mica posterior.
Las herramientas de gestión algorítmica —índices de citas, pane-
les de control de financiación, filtros de contratación— prometen ahora
salvaguardar estos ideales mediante mediciones objetivas. Sin embargo,
como advierte Fraser (2008) en su análisis sobre la “justicia anormal”, los
sistemas que parecen imparciales desde afuera pueden ocultar reglas de
decisión distorsionadas y relaciones de poder. Los algoritmos de clasifi-
cación amplifican las ventajas de las instituciones bien financiadas; los
análisis predictivos dan prioridad a los solicitantes de subvenciones cuyo
éxito ya es señal de privilegio; los detectores de plagio señalan la escritura
de los autores de inglés como segunda lengua con más frecuencia que la
de los hablantes nativos. La vía de decisión se esconde detrás del código
o de métricas patentadas, lo que provoca que se materialicen nuevas je-
rarquías precisamente en el momento en que se vuelven más difíciles de
ver. En efecto, la maquinaria que se suponía que iba a democratizar el
reconocimiento, la distribución y la integridad instala un nuevo régimen
de desigualdad, al tiempo que enmascara las huellas de la injusticia bajo
una apariencia de neutralidad computacional.
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La desconexión moral como característica sistémica
El trabajo posterior de Bandura (2016) sobre la desconexión moral des-
cribe el bucle cognitivo que accionan las personas cuando quieren com-
portarse de forma poco ética sin sufrir remordimientos.
Figura 4
El bucle de desvinculación moral en la publicación académica
Minimización
de las
consecuencias
Normalización
de la
mala conducta
Etiquetas
eufemísticas
Desplazamiento
de la
responsabilidad
Comparación
ventajosa
Justicación
moral
La academia digitalizada ha integrado estos bucles en las rutinas
cotidianas, las políticas institucionales e incluso el diseño de la interfaz de
usuario de los sistemas de manuscritos. Hay cinco mecanismos que son
especialmente visibles:
Justificación moral
• Forma clásica: “Hice trampa porque había mucho en juego y mi
familia depende de mí”.
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Fantasmas digitales, algoritmos morales y el desafío de enseñar ética en la era poshumana
Digital Ghosts, Moral Algorithms, and the Challenge of Teaching Ethics in the Posthuman Age
• Variante académica digital: “Todos los laboratorios de nuestro
campo inflan las citas o pagan a creadores de artículos; si no lo
hacemos, no alcanzaremos el siguiente umbral de clasificación”.
Presta atención al lenguaje de crisis y a las afirmaciones de inevita-
bilidad. Exige normas preestablecidas antes de los ciclos de revisión para
que no se puedan adaptar las razones. Utiliza auditorías a nivel de cohorte
para comparar el comportamiento con la mediana del campo. Combina
los periodos de amnistía con soluciones prospectivas, por ejemplo, reti-
rar y divulgar, y luego establecer límites a los resultados cuantificables.
Enseña la prueba del “atajo menos permisible”: ¿apoyaría esta razón si su
nombre fuera público y la norma se aplicase también a sus rivales?
Basta con echar un vistazo a las métricas de las tablas de clasificación o
a las tasas de éxito de las agencias de financiación para enmarcar las prácticas
cuestionables como autodefensa colectiva en lugar de como malas prácticas.
Etiquetas eufemísticas
• Forma clásica: “daños colaterales” en lugar de “muertes de civiles”.
• Variante académica digital: un ejemplo de variante académica
digital incluye frases como “colaboración estratégica”, “autoría
invitada” u “optimización del factor de impacto”, que se utilizan
en lugar del término más directo “fraude de autoría”.
Elabora un glosario de lenguaje sencillo que relaciona los eufe-
mismos con lo que realmente ocurrió. Añade campos de formulario que
obligan a realizar acciones concretas, por ejemplo, “sección de métodos
aportados” en lugar de “colaborador”. Utiliza una herramienta de detec-
ción de jerga en las políticas y las convocatorias de artículos. Durante las
revisiones, solicita pruebas que coincidan con el verbo, como el historial
de compromisos, el análisis o la correspondencia. Penaliza el etiquetado
incorrecto incluso cuando el trabajo subyacente sea aceptado, ya que el
lenguaje moldea la repetición de comportamientos.
Los portales de envío de artículos a revistas y los folletos de con-
sultoría normalizan estas frases, lo que permite a los actores ocultar las
manchas morales detrás del lenguaje gerencial.
Comparación ventajosa
• Forma clásica: “Sí, mentí, pero no robé”.
• Edición académica digital: “Solo estamos añadiendo honorarios
de coautores; los verdaderos villanos son aquellos que inventan
conjuntos de datos completos o recurren a imágenes falsas”.
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Evalúa las acciones en función de una norma fija, no en compa-
ración con ejemplos peores. Utiliza tablas de sanciones que se adaptan
al impacto y la intención, de modo que se sigan abordando los daños
menores. En clase, realiza ejercicios de “escalera de infracciones” en los
que cada peldaño se juzga por sus propios méritos. Está atento a la parte
moral después de pequeñas buenas acciones. Exige una solución prospec-
tiva, por ejemplo, eliminar la autoría inmerecida y corregir los registros,
en lugar de conformarse con comparaciones.
Al yuxtaponer las infracciones menores de las normas profesiona-
les con casos de gran repercusión de fabricación de datos, los investigado-
res se protegen del peso de la crítica ética.
Desplazamiento de la responsabilidad
• Forma clásica: “Solo seguía órdenes”.
• Variante académica digital: “El sistema de titularidad, los comi-
tés de subvenciones y los ejercicios de clasificación hacen que
se publique de esta manera; no tenemos otra opción”.
Identifica los roles con una sencilla tabla RACI (responsable, con-
sultado, informado). Inserta puntos de control humanos donde los nú-
meros son orientativos, no vinculantes. Exige la firma de la autoría y las
certificaciones de los métodos por parte de las personas nombradas. Pu-
blica el historial de decisiones para los ascensos y los números especiales,
de modo que se puedan inspeccionar los motivos. Reforma los incentivos,
pero no deja que la estructura borre la agencia. Si una norma hizo probable
el resultado, cambia la norma y sigue abordando la elección que se tomó.
La responsabilidad se traslada a estructuras anónimas: paneles
algorítmicos, tarjetas de puntuación de los indicadores de rendimiento
(KPI) y rastreadores de citas automatizados. Las personas entienden que
simplemente están participando en un juego.
Distorsión o minimización de las consecuencias
• Forma clásica: “Solo fue una pequeña broma”.
• Variante académica digital: “Añadir un nombre más a la firma
no hace daño a nadie; solo es una línea de texto en un PDF”.
Cuantifica los efectos posteriores. Muestra cómo un solo crédito
falso altera las curvas del Índice h, las puntuaciones de las subvenciones y
las listas de los preseleccionados. Utiliza declaraciones de impacto en las
notificaciones de retractación o corrección que rastrean quién ha perdido
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Fantasmas digitales, algoritmos morales y el desafío de enseñar ética en la era poshumana
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oportunidades. Acompaña la minimización con reflexiones sobre el caso
de los compañeros afectados. Exige medidas correctivas, por ejemplo,
metadatos corregidos, cartas a los comités y redistribución de los premios
cuando sea posible. Hace que el seguimiento de las consecuencias forme
parte de los informes anuales, y no sea una disculpa puntual.
Los daños tangibles —créditos mal asignados, decisiones de con-
tratación sesgadas, prestigio institucional inflado— se vuelven invisibles
tras una pantalla de abstracción.
Tabla 1
Comparación entre las infracciones morales clásicas
y las digitales en el ámbito académico
Mecanismo Forma clásica Forma académica digital
Justificación
moral
“Hice trampa por
mi familia”
“Todo el mundo compra citas para
seguir siendo competitivo”
Etiquetado
eufemístico “Daños colaterales” “Optimización del impacto” en lugar
de fraude de autoría
Comparación
ventajosa “Al menos no robé” “No es tan malo como falsificar datos”
Desplazamiento “Solo seguía órdenes” “Los sistemas de clasificación no
dejan otra opción”
Minimización “Solo fue una
pequeña broma” “Un nombre más no hace daño a nadie”
Fuente: Elaboración propia.
Lo que hace que estos mecanismos sean especialmente potentes
hoy en día, es que ya no se limitan a racionalizaciones privadas dentro de
la mente del investigador. Están, en primer lugar, codificados en políticas
institucionales (por ejemplo, modelos de reparto de ingresos que recom-
pensan a las revistas únicamente por el volumen de artículos; en segundo
lugar, están integrados en la arquitectura de las plataformas (por ejemplo,
“citas sugeridas” que empujan a los autores hacia redes de reciprocidad);
en tercer lugar, están reforzados por paneles de control métricos que se
actualizan en tiempo real, convirtiendo los atajos morales en mejoras de
rendimiento visibles al instante.
Este sería un ejemplo de lo que Zuboff (2019) ha denominado “po-
der instrumental”: el poder que no opera mediante órdenes y controles
explícitos, sino que impulsa la configuración del comportamiento a través
de infraestructuras tecnológicas respaldadas por bucles de retroalimen-
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tación de datos. Los académicos modifican su conducta, a menudo de
forma preconsciente, para adaptarse a lo que la plataforma recompensa,
mientras que las propias plataformas permanecen en gran medida fuera
del ámbito de la visibilidad ética. El resultado es un ecosistema que se
refuerza a sí mismo, en el que la desconexión moral ya no es un truco
psicológico individual, sino el sistema operativo ambiental de la investi-
gación académica digital.
Enseñar en un mundo fantasma
En esta sección se analiza cómo las prácticas de investigación dudosas
erosionan el papel del profesorado como modelo a seguir y producen un
currículo oculto que valora más la manipulación de métricas que la inte-
gridad. Luego, se presenta una pedagogía que fusiona la imaginación na-
rrativa con la alfabetización algorítmica a través de tres métodos de aula:
análisis de casos, juegos de rol con múltiples perspectivas y arqueología
digital. Se propone un conjunto de herramientas contemporáneas de ética
de la virtud (prudencia digital, templanza algorítmica, cibervalentía, tec-
nojusticia) y se enumeran hábitos concretos para poner en práctica esas
virtudes (aprendizaje de tipo de estudio, rotación de funciones de admi-
nistración, sesiones informativas reflexivas estructuradas y salvaguardias
institucionales). Todo con el fin de ayudar a estudiantes y maestros a ver
cómo los sistemas moldean el comportamiento y a desarrollar prácticas
duraderas que se centren en la investigación y la responsabilidad.
La crisis de los modelos a seguir
Cuando las prácticas de investigación dudosas se convierten en rutina,
las universidades se enfrentan a una aguda paradoja pedagógica: ¿cómo
pueden los profesores fomentar el juicio ético en los estudiantes y, al mis-
mo tiempo, tolerar o beneficiarse silenciosamente de la misma conducta
indebida que se supone que deben condenar? El profesor B. K. Panigrahy
capturó este dilema con una franqueza pasmosa al referirse al docente de
Pune que negocia puestos afiliados: “Es un profesor de economía honesto,
que impulsa la economía de su universidad siguiendo las instrucciones
de la alta dirección” (comunicación personal, 9 de julio de 2025). En otras
palabras, el comportamiento deshonesto se convierte en lealtad institu-
cional; la transgresión moral se aplaude como cumplimiento estratégico.
Tales contorsiones cognitivas dejan a los educadores en la incer-
tidumbre normativa. Las conversaciones en las aulas sobre el plagio y la
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Fantasmas digitales, algoritmos morales y el desafío de enseñar ética en la era poshumana
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virtud académica suenan vacías cuando los estudiantes pueden observar
a sus mentores intercambiando puestos de autoría, manipulando citas o
presentando resúmenes escritos por IA para cumplir los objetivos trimes-
trales de los KPI. El aula se convierte en un lugar de doble moral ética: el
programa de estudios prescribe la integridad, mientras que la práctica del
departamento recompensa el juego métrico.
Ortega y Gasset previó un peligro similar hace casi un siglo. En La
rebelión de las masas (1930), deploraba la “barbarie de la especialización”,
una condición en la que los profesionales alcanzan una competencia téc-
nica muy precisa, pero siguen siendo ética y culturalmente vacíos. Los mo-
delos académicos actuales suelen encajar en esta descripción: dominan la
optimización del Índice h, las exenciones de tasas de acceso abierto y las
estrategias de amplificación en las redes sociales, pero les cuesta encarnar
la honestidad intelectual que la educación superior pretende cultivar.
El resultado es una generación de profesores que:
• Forman a los doctorandos para que dividan un único conjunto
de datos en múltiples “unidades mínimas publicables”.
• Aceptan u ofrecen regularmente coautorías “honoríficas” para
ganarse favores.
• Tratan las puntuaciones de similitud algorítmica como un sus-
tituto de la ética de citación genuina.
• Respaldan públicamente las políticas de integridad en la inves-
tigación, mientras que en privado enseñan a los estudiantes a
cómo eludirlas.
En un entorno así, el mensaje sutil que aprenden los estudiantes
es el que proporciona el currículo oculto: el éxito no es el resultado de
explorar rigurosamente una pregunta o un misterio, ni de informar ob-
jetivamente sobre lo que se encuentra, sino de escribir de manera que los
vacíos sean fáciles de encontrar. La imaginación moral que las universi-
dades pretenden desarrollar se reduce efectivamente, limitándose a un
cálculo estratégico de qué reglas se pueden romper sin correr el riesgo de
sufrir vergüenza en las redes sociales.
Desarrollar la imaginación moral crítica
Nussbaum (1997) sostiene que la ciudadanía democrática depende de
la “imaginación narrativa”, el hábito cultivado de imaginar la vida desde
puntos de vista distintos al propio y de empatizar con esperanzas, miedos
y limitaciones que difieren de nuestras propias biografías. En un sistema
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universitario cada vez más mediado por códigos, rankings y motores de
recomendación, la lente narrativa tradicional ya no es suficiente. Los estu-
diantes y el profesorado también deben adquirir lo que podríamos llamar
una imaginación algorítmica: la capacidad intelectual de visualizar cómo
las infraestructuras tecnológicas asignan visibilidad, distribuyen recom-
pensas y codifican sesgos, y la de comprender las consecuencias huma-
nas que se derivan de esas decisiones de diseño ocultas. Mientras que la
imaginación narrativa se pregunta “¿cómo se sentiría ser esa persona?”,
nosotros podemos preguntarnos “¿qué bienes hace posibles o imposibles
el sistema para esa persona?” y la imaginación algorítmica añadiría “¿qué
realidades hace posibles o imposibles el sistema para esa persona?”.
Esta doble imaginación puede animarse a través de tres estrategias
pedagógicas:
Análisis basado en casos
• Método: los profesores presentan un caso con incidentes publi-
cados, como el escándalo de comercio de afiliaciones en Pune
o las retiradas masivas de redes de manipulación de imágenes,
y piden a los alumnos que identifiquen a los participantes, las
motivaciones y los puntos de decisión.
• Resultado del aprendizaje: al analizar casos de la vida real, los
estudiantes llegan a ver cómo las ideas generales (honestidad,
justicia y responsabilidad) chocan con las tablas de clasifica-
ción, las cuotas de publicación y las plataformas financiadas
por el capital riesgo. El ejercicio arraiga la teoría moral en las
ecologías institucionales específicas.
Utiliza una línea de tiempo con etiquetas de evidencia para que los
estudiantes distingan entre acusaciones y pruebas. Solicita un memorán-
dum de “bifurcación en el camino” que describe dos acciones plausibles
en cada punto de decisión y los riesgos para las diferentes partes interesa-
das. Añade una hipótesis contraria: ¿qué pasaría si la regla de clasificación
o la política de la revista fueran diferentes? Esto traza una línea entre la
política y el comportamiento. Puntúa el análisis posterior sobre la clari-
dad con la que se relaciona la causa con el efecto: cuadros claros, vínculos
comprobables. Deduce puntos por teatralidad. Termina con un resumen
de la política en el que se nombra una solución estructural y sus efectos
no deseados.
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Juego de roles con múltiples perspectivas
• Método: a los equipos se les asignan roles de partes interesa-
das (estudiante de posgrado, editor de revista, administrador
universitario, ejecutivo de una empresa emergente de IA, de-
nunciante) en seminarios. Se enfrentan a un dilema, como por
ejemplo retirar un artículo basado en datos sintéticos.
• Resultado del aprendizaje: el juego de roles hace que los par-
ticipantes asuman contrapuestos imperativos (supervivencia
profesional, deber fiduciario, confianza pública), lo que agudi-
zará tanto la imaginación narrativa como la algorítmica. Los
estudiantes identifican cómo los resultados éticos dependen no
solo de la buena voluntad, sino también de las limitaciones téc-
nicas y las asimetrías de poder.
Entrega a cada participante un informe sellado: datos privados,
restricciones y un mandato. A mitad del proceso, envía por correo elec-
trónico una “nueva normativa” o un “ultimátum” disruptivo que reescribe
las reglas del juego. Resultado final: un documento de decisión conjunta,
un párrafo de disconformidad obligatorio que inmortaliza la voz minori-
taria en el archivo oficial. Evalúa los resultados por la calidad de la justi-
ficación y la transparencia del proceso de toma de decisiones, y penaliza
el comportamiento performativo que carece de una responsabilidad clara
(participantes, plazos, compromisos medibles). Termina con una audito-
ría posterior al papel: los participantes salen de su personaje y califican la
decisión de su equipo en cuanto a equidad y viabilidad.
Arqueología digital
• Método: los estudiantes “excavan en las fuentes” de las herramien-
tas sencillas del trabajo académico cotidiano: realizan ingeniería
inversa de la ponderación de un detector de plagio, rastrean el li-
naje del capital riesgo de una empresa de índices de citas y trazan
un mapa del sesgo geográfico de un algoritmo de búsqueda.
• Resultado del aprendizaje: esta investigación descubre las his-
torias sedimentadas, los intereses económicos y las decisiones
políticas escritas en un soware aparentemente neutral. Ayuda
a los estudiantes a aprender a cuestionar los ajustes predeter-
minados y a reconocer los bucles de retroalimentación ocultos
para que puedan evitar construir temas que conduzcan a la ex-
plotación y la desigualdad.
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Empareja cada hallazgo con una prueba reproducible. Por ejemplo,
pasa textos multilingües por el detector e informa de las tasas de falsos
positivos por el registro. Crea un “expediente de herramientas” que inclu-
ya la propiedad, las fuentes de datos, los problemas conocidos y los costes
para el usuario. Exige una estrategia de salida: un cambio de configura-
ción, un protocolo de mitigación o una alternativa viable con las ventajas
y desventajas claramente expuestas. Evalúa la calidad y la practicidad de
las pruebas, aunque el riesgo es el cinismo. Mide las mejoras tras aplicar
la mitigación y reflexiona sobre lo que quedó sin resolver.
En conjunto, estas prácticas llevan la educación ética más allá de la
memorización de reglas hacia una alfabetización incorporada en cómo las
historias y los sistemas coproducen la vida académica. Al combinar la ima-
ginación narrativa de Nussbaum con una sólida imaginación algorítmica,
las universidades pueden preparar a académicos que no solo empatizan
con las diferencias humanas, sino que también examinan y remodelan las
arquitecturas tecnológicas que cada vez más gobiernan esas diferencias.
La ética de la virtud para la era algorítmica
En Aer Virtue (1981), MacIntyre lamenta el colapso de las narrativas
morales compartidas y propone un retorno a la visión aristotélica en la
que las comunidades estables cultivan hábitos que forman el carácter.
Traducir ese programa a una universidad digitalizada significa nombrar
las excelencias que necesita un académico y luego crear rutinas que per-
mitan que esas excelencias echen raíces. Hay cuatro que destacan:
Prudencia digital ()
• Denición: la sabiduría práctica para percibir cómo los sistemas
de gestión del aprendizaje, los paneles de citas o la IA generativa
afectarán a la integridad del trabajo y las relaciones.
• Ejemplo: optar por ralentizar el ciclo de entrega de las tareas
cuando una nueva actualización del modelo de lenguaje hace
que los “ensayos automáticos” sean sencillos, o decidir publi-
car el código y los datos para que la automatización no afecte
a la reproducibilidad.
La prudencia depende de la situación, así que debe enseñarse como
puntos de control temporales: antes del diseño (para anticipar los efectos
de las herramientas), a mitad del semestre (para auditar los atajos no desea-
dos) y después (para registrar lo que hay que cambiar el próximo trimestre).
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Acompaña cada adopción de tecnología con una “barrera de seguridad”
(por ejemplo, defensas orales, cuadernos de código, declaraciones de pro-
cedencia). Evalúa la prudencia mediante pruebas de previsión (registros de
riesgos, planes de contingencia), no sólo por los resultados. El modo de fa-
llo es la reacción exagerada (prohibiciones generales). En su lugar: permite
el uso asistido con límites declarados y los pasos de verificación.
Moderación algorítmica
• Denición: una cautela disciplinada hacia las seducciones de los
números (factores de impacto, donuts Altmetric, hitos del Índi-
ce h) que pueden secuestrar los motivos académicos.
• Ejemplo: establecer límites departamentales al número de ar-
tículos que se tienen en cuenta para las revisiones anuales o
valorar deliberadamente la tutoría y la divulgación comunitaria
junto con el recuento de citas.
La templanza necesita pasos estructurales, no charlas motivadoras.
Convierte los valores en rúbricas: establece pesos máximos para cualquier
métrica individual; exige una “narrativa de la contribución” y un crédito
por “replicación/resultados negativos”. Realiza pruebas de sensibilidad
con sus propios criterios de promoción para mostrar cómo los pequeños
cambios en los pesos distorsionan el comportamiento. Lleva un “libro de
contabilidad paralelo” del trabajo no contabilizado (tutoría, curación de
conjuntos de datos) y los incluye en las evaluaciones anuales. El problema
es la sustitución de métricas (nuevas insignias por antiguas). Mantiene
cualquier indicador cuantitativo como explícitamente provisional.
Cibervalentía
• Denición: la fortaleza para denunciar prácticas cuestionables
(fábricas de artículos, revisiones escritas por terceros, bots de
autores falsos), incluso cuando dicha crítica amenaza las clasifi-
caciones, las subvenciones o la buena voluntad colegiada.
• Ejemplo: los investigadores Jr. que firman una carta colectiva
solicitando una investigación sobre las imágenes sospechosas
de un colega senior, o un editor que rechaza las presentaciones
por vía rápida que eluden la revisión por pares adecuada.
El valor es proporcional a la protección. Crea canales seguros
(defensor del pueblo confidencial para la integridad de la investigación,
política contra las represalias, sesiones informativas con asesores lega-
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les). Normaliza las plantillas de notificación basadas en pruebas (com-
probación de imágenes, datos PRISMA, cronología). Realiza “ejercicios
de valentía”: ofrece a los jóvenes un conjunto de datos depurado con una
trampa ética y cinco minutos para que den su opinión, mientras que los
adultos responden: “Buena observación, ¿qué hacemos ahora?”. Advierte
en las evaluaciones de rendimiento, pero las acompaña de vías claras de
debido proceso para que nadie se convierta en policía de Twitter. Cuando
la protección está codificada, la disidencia deja de parecer heroica y em-
pieza a parecer normal.
Tecnología y justicia
• Denición: compromiso permanente de utilizar herramientas
digitales de forma que amplíen, en lugar de reducir el acceso y
el reconocimiento.
• Ejemplo: utilizar soware de código abierto y servidores de pre-
impresión para nivelar las disparidades de recursos o auditar
los algoritmos de detección de plagio en busca de sesgos contra
los escritores no nativos de inglés.
Trata a las herramientas como decisiones políticas. Realiza evalua-
ciones de impacto en la equidad antes de su adopción (costes, ancho de
banda, efectos lingüísticos, accesibilidad). Mantiene un “presupuesto de
inclusión”: dedica fondos/tiempo a la traducción, el acceso con pocos re-
cursos y la tecnología de asistencia. Exige a los proveedores que revelen
toda la información (publicando el origen completo de la formación y
las tasas de error de los subgrupos) o de lo contrario pierde su licencia
para vender. Elimina cualquier modelo que no supera una auditoría de
sesgos. Evalúa la justicia en función de quién se beneficia y quién queda
marginado, mediante el seguimiento a través de paneles de distribución y
vídeos de cuentas reales, y no por el número de clics que recoge el panel.
El riesgo es la apertura performativa; vincula la apertura a la administra-
ción real: mantenedores, documentación y gobernanza de la comunidad.
MacIntyre insiste en que estas virtudes no se pueden memorizar
como cláusulas de política; deben “habituarse” mediante acciones repeti-
das dentro de prácticas que tengan bienes internos y normas comunita-
rias claras. En términos concretos:
• Pedagogía del estudio. Incorporar a los estudiantes en colectivos
de investigación donde la transparencia de los datos y la revi-
sión del código sean rituales diarios, no eventos especiales.
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• Rotación de funciones de administración. Asignar a los miem-
bros del laboratorio la gestión del repositorio compartido, el
registro de preinscripción o el canal de retroalimentación entre
pares, de modo que la prudencia y la justicia se conviertan en
memoria muscular.
• Sesiones informativas reexivas. Después de cada ciclo de pu-
blicación, celebrar una reunión post publicación en la que se
pregunte qué atajos digitales se rechazaron, cuáles se aceptaron
y cómo se formó el carácter del grupo en el proceso.
• Barreras institucionales. Elaborar criterios de promoción que
recompensen la publicación de resultados negativos o datos de
replicación tanto como el número de citas llamativas, reforzan-
do la moderación y la justicia tecnológica a nivel estructural.
Esto indica lo que MacIntyre (1981) denomina una concepción de
la virtud “dependiente de la práctica”: los académicos aprenden a desear lo
correcto repitiendo las acciones correctas dentro de las comunidades que
honran esos esfuerzos. Solo entonces la prudencia digital, la templanza al-
gorítmica, el cibercoraje y la tecnojusticia pueden consolidarse en la gramá-
tica moral compartida de la que tan a menudo carece la academia moderna.
Hacia una nueva pedagogía de la verdad
En esta sección se esboza un plan de estudios de alfabetización digital im-
pregnado de ética que integra la competencia técnica con la reflexión moral.
Se proponen tres líneas interrelacionadas —estudios críticos de código, talle-
res de ética de datos y pedagogía de plataformas— para que los estudiantes
aprendan a leer el código como argumento, prevean los daños en las prácticas
de datos y critiquen la lógica comercial de los sistemas de clasificación y reco-
mendación. Arraigado en la pedagogía crítica freireana, el modelo convierte
el diálogo y la praxis en cuestiones de aula que rediseñan las métricas de eva-
luación y desafían las configuraciones predeterminadas de las plataformas.
Decantándose, finalmente, en una nueva reexividad algorítmica.
Integración de la ética y la alfabetización digital
Los cursos convencionales de alfabetización digital rara vez van
más allá de los tutoriales prácticos: cómo formatear una hoja de cálculo,
verificar una URL o cambiar la configuración de privacidad. Ese enfoque
centrado en las habilidades deja sin respuesta la pregunta más importan-
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te: ¿qué tipo de relaciones humanas, dinámicas de poder y consecuen-
cias morales se esconden en las herramientas que estamos aprendiendo
a dominar? Por lo tanto, proponemos un modelo ampliado y saturado
de ética de la alfabetización digital que trata la competencia técnica y la
reflexión moral como inseparables. El marco se basa en tres aspectos que
se refuerzan mutuamente:
Estudios críticos del código
• Objetivo: enseñar a los estudiantes a leer el código de la misma
manera que los humanistas leen las novelas, buscando suposi-
ciones, exclusiones y juicios de valor.
• Práctica: anotar el código fuente de un detector de plagio (o, si
es de propiedad exclusiva, su solicitud de patente y sus libros
blancos) para revelar cómo se seleccionan los umbrales de si-
militud, qué registros lingüísticos se penalizan y qué alusiones
culturales se favorecen.
• Resultado: los estudiantes llegan a comprender que un algoritmo
no es una máquina neutral, sino un texto polémico que puede
—y, en algunos casos, debe— ser debatido, revisado o rechazado.
Comience con un solo ladrillo Lego auditable, un tokenizador de
diez líneas o un stub de similitud coseno, y luego encaje el resto del castillo
a su alrededor; el primer clic demostrable asegura a todos que la máquina
más grande también puede abrirse y contarse. Exija “diarios de diferen-
cias”: los estudiantes registran cómo un cambio de una línea (lista de pa-
labras vacías, tamaño de n-gramas) altera los resultados en muestras mul-
tilingües. Esto expone rápidamente los sesgos ocultos. Error común: tratar
la documentación como algo neutral. Haga que los estudiantes comparen
los documentos con el comportamiento real mediante pruebas unitarias
con cambio de código y ESL. Califique el trabajo en función de lo que se
puede ejecutar y medir (pruebas unitarias, diferencias de errores, trazas
de rendimiento), no en función de adjetivos abstractos. Comprobación de
equidad: alimente el modelo con texto que nunca se haya acercado a una
editorial de la Ivy League (foros médicos en swahili, tuits en quichua, re-
vistas en tamil) para que el punto de referencia no sea solo el inglés.
Talleres de ética de datos
• Objetivo: afrontar las repercusiones morales de la adquisición,
limpieza, modelización y compartición de datos.
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• Práctica: realizar una revisión simulada de la junta de revisión
instituciona (IRB) de un proyecto que recopila resúmenes de
conferencias para el análisis de tendencias, exigiendo a los par-
ticipantes que identifiquen los posibles daños, los sesgos ocul-
tos y la reutilización incontrolable posterior.
• Resultado: los estudiantes desarrollan hábitos de reflexión an-
ticipatoria y aprenden a preguntarse “¿Quién se beneficia?
¿Quién está expuesto al riesgo? ¿De quién falta la voz?” antes de
recopilar un solo byte.
Deje atrás las listas de verificación de la IRB. Organice un “ensayo
de daños” de cinco minutos: cada miembro del equipo escribe una frase
de rechazo desde el punto de vista de las personas más propensas a su-
frir daños (“Estimados profesores, rechazamos… porque...”). Cambie las
batas de laboratorio por la experiencia vivida y convierta la lista de verifi-
cación en una conversación sobre el consentimiento. Exija un “manifiesto
de procedencia” con cada conjunto de datos: origen, transformaciones,
incertidumbres y reglas de acceso. La laguna habitual es la responsabi-
lidad posterior a la publicación; añada una revisión periódica en la que
los equipos revisen el conjunto de datos después de cuatro semanas y
registren cualquier uso no previsto. Califique la claridad de los planes de
mitigación, no solo la identificación de los riesgos. Mantenga un presu-
puesto de sesgos: por cada paso de limpieza, los estudiantes deben indicar
qué señales se pierden y por qué esa pérdida es aceptable.
Pedagogía de la plataforma
• Objetivo: ilustrar cómo los sistemas de gestión del aprendizaje,
los gestores de referencias, los motores de recomendación y los
canales de redes sociales moldean lo que se considera un cono-
cimiento legítimo.
• Práctica: trazar el modelo de ingresos de una base de datos de
citas, examinar cómo su algoritmo de clasificación pondera los
distintos campos y simular cómo los pequeños cambios en las
ponderaciones redistribuyen la visibilidad académica.
• Resultado: los usuarios son capaces de reposicionarse, pasando
de ser consumidores pasivos de los resultados de la plataforma
a negociadores activos —o críticos— del terreno epistémico
que construyen esas plataformas.
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Se deben tratar a las plataformas como instituciones con incentivos.
Pida a los alumnos que esbocen una función objetivo sencilla (“maximizar
el tiempo en la plataforma × ingresos por APC”) y prueben los ajustes de
política en función de ella. Un ajuste del 1-2 % en la “colaboración interna-
cional” o la “prima de acceso abierto” a menudo cambia las clasificaciones,
lo que hace tangible la fragilidad. Añada un ejercicio de “salida y voz”: pro-
ponga un cambio de configuración (voz) o una ruta de migración a una
herramienta alternativa (salida), incluyendo los costes para los usuarios
con pocos recursos. Trampa: moralizar sin ofrecer alternativas. Exija un
prototipo funcional o una guía de configuración (por ejemplo, desactivar
los “artículos relacionados” que favorecen a los mismos editores). Evalúe la
viabilidad y el impacto en los usuarios, no solo la crítica.
Filosofía pedagógica
Esta tríada extiende la pedagogía crítica de Freire (1970), basada en el
diálogo, la reflexividad y la acción transformadora al espacio digital. El
concepto de concientización (conciencia crítica) de Freire se traduce aquí
en “pedagogía digital crítica”, donde, primero, el diálogo significa no solo
hablar con los compañeros, sino también “escuchar” lo que el código y los
datos revelan sobre los imperativos institucionales; segundo, la reflexión
se combina con la praxis: después de analizar un algoritmo de clasifica-
ción, los estudiantes pueden proponer métricas alternativas o redactar
una carta abierta al proveedor; tercero, el empoderamiento pasa simple-
mente de operar la tecnología a darle forma, cuestionarla y rediseñarla
al servicio de la producción democrática y equitativa del conocimiento.
Al incorporar la investigación ética en cada punto de contacto téc-
nico, el plan de estudios revisado forma a graduados que pueden depurar
tanto el soware como los sesgos sociales que incorpora, abordar los con-
juntos de datos con la misma seriedad moral que aplicarían a los sujetos
humanos y reconocer las plataformas como actores políticos en lugar de
infraestructura invisible.
En resumen, la pedagogía digital crítica convierte la alfabetización
digital de una lista de competencias en una práctica sostenida de com-
promiso ético, intelectual y cívico con las tecnologías que cada vez más
gobiernan la vida académica.
La reflexividad algorítmica
El siglo XXI exige una nueva forma de autoconciencia: la reflexividad
algorítmica. Mientras que el pensamiento crítico tradicional cuestiona
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los argumentos y las pruebas, esta reflexividad pide a los estudiantes que
interroguen las corrientes computacionales que dirigen lo que ven, leen
y valoran. Es la disciplina de detenerse para preguntarse: “¿Por qué este
artículo, esta métrica, este anuncio es el que aparece ante mí, y qué me está
enseñando silenciosamente a desear o ignorar?”. Para cultivar ese hábito
mental, los cursos pueden incorporar tres ejercicios iterativos en sus pla-
nes de estudios:
Auditorías algorítmicas
• Tarea: cada estudiante lleva un registro de dos semanas sobre
cómo el autocompletado de los motores de búsqueda, las reco-
mendaciones de los gestores de citas o las fuentes de las redes
sociales dan forma a las fuentes que consultan. A continuación,
realizan ingeniería inversa de las señales (lenguaje, geografía,
redes de citaciones conjuntas) que el sistema utilizó para llegar
a esas sugerencias.
• Objetivo: hacer visibles las revisiones bibliográficas, la selección de
temas e incluso la formulación de las preguntas de investigación.
Los registros suelen revelar una pauta: los estudiantes convergen
en los mismos artículos “seguros”, a menudo de fuentes bien indexadas,
mientras que los trabajos no anglófonos o de campos afines desaparecen.
La auditoría también pone de manifiesto cómo la formulación de una
consulta en diferentes registros cambia lo que aparece. Se debe pedir a los
estudiantes que realicen la misma consulta desde una IP del campus, una
red móvil y una VPN para ver los efectos de la localización. La evaluación
debe premiar la claridad de la inferencia, no el volumen de capturas de
pantalla. El escollo es el fatalismo. Hay que concluir con una propuesta
de diseño: “¿Cuáles ajustes o revelaciones harían que este feed fuera más
justo?”. Eso convierte la crítica en capacidad.
Proyectos de deconstrucción métrica
• Tarea: trabajar en pequeños grupos en algo que se pueda medir
o clasificar en un contexto académico (factores de impacto de
revistas, insignias Altmetric, tablas de clasificación departamen-
tales) y rastrear las entradas de datos, los modelos de pondera-
ción y el modelo de propiedad/patrocinio. Demostrar cómo los
pequeños cambios en los parámetros redistribuyen el prestigio
y los recursos entre campos, regiones o cohortes demográficas.
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• Objetivo: desmitificar la cuantificación; mostrar que las métri-
cas no son hechos naturales, sino artefactos discutibles, y ani-
mar a los estudiantes a imaginar sustitutos más justos.
Las pruebas de sensibilidad son el punto de inflexión. Un cam-
bio de un punto en la ponderación de la “colaboración internacional” a
menudo reordena toda la tabla, lo que enseña a los estudiantes lo frá-
gil que puede ser la “excelencia”. Exija dos entregables: un breve resumen
que indique lo que la métrica pretende medir y una contramétrica que se
ajuste a un valor que la clase nombre de antemano, como la tutoría o la
transparencia de los datos. Los modos de fallo más comunes son tratar
la propiedad y los incentivos como cuestiones secundarias. Conviértalos
en elementos centrales: quién se beneficia cuando esta métrica aumenta
y quién paga. Termine con una anotación pública en la página web de la
métrica para practicar la crítica responsable.
Portafolios de ética digital
• Tarea: los estudiantes mantienen un “documento vivo” durante
todo el semestre para documentar los dilemas éticos que encuen-
tran en sus flujos de trabajo digitales: scraping (publicar datos sin
un paso de ofuscación), utilizar IA generativa para contenido o
copias, y citar recomendaciones de algoritmos. Añadir a cada de-
claración las normas pertinentes que siguieron al elegir sus solu-
ciones, inspiradas en las directrices éticas existentes, junto con su
propio veredicto y una evaluación posterior de las consecuencias.
• Objetivo: establecer una práctica longitudinal de reflexión que
extraiga los conocimientos fragmentados para crear un có-
digo de trabajo personalizado para una conducta académica
digital responsable.
Los portafolios funcionan cuando son específicos. Anime a los es-
tudiantes a usar indicaciones, hash y notas de versión, no resúmenes. La
entrada de seguimiento es crucial: “¿Qué cambió después de elegir X?”.
Esa capa temporal convierte el seguimiento de las normas en juicio. In-
cluya al menos un ejercicio de “reversión” en el que el estudiante revise
una decisión después de aprender una nueva norma y escriba lo que haría
ahora de manera diferente. La calificación debe privilegiar la franqueza
y el razonamiento relacionado con el curso por encima del comporta-
miento impecable. El riesgo es la confesión performativa. Contrarreste el
escepticismo adjuntando recibos breves: bloquee su plan de búsqueda en
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Fantasmas digitales, algoritmos morales y el desafío de enseñar ética en la era poshumana
Digital Ghosts, Moral Algorithms, and the Challenge of Teaching Ethics in the Posthuman Age
un registro público, enumere todas las indicaciones de IA en un apéndice
o pegue el correo electrónico de consentimiento para ese conjunto de
datos recopilados, pequeños actos verificables que convierten la transpa-
rencia de un eslogan en una nota al pie.
Conclusión
El revuelo por el plan de Pune-LinkedIn no es un rumor aislado, sino una
señal que pone de manifiesto un cambio más profundo en el andamiaje
moral de la academia, donde los avatares digitales, los coautores fantasma
y algoritmos de KPI ahora coescriben los guiones por los que se rigen las
universidades, los departamentos y los académicos individuales, y donde
la prioridad no puede ser un juego perpetuo de atrapar a los tramposos,
sino una reimaginación integral de la vida ética en una universidad satu-
rada de datos. Si leemos todo el espectro, desde la advertencia de Arendt
(1963) sobre la conformidad irreflexiva, pasando por el relato de MacIn-
tyre sobre la virtud fragmentada, hasta el análisis de Zuboff (2019) sobre
el control instrumental, se repite una lección: una reforma duradera debe
abordar tanto la maquinaria que da forma al comportamiento como el ca-
rácter de quienes la manejan. El camino a seguir requiere valor institucio-
nal para romper la adicción a los marcadores y volver a basar la evaluación
en la calidad, la apertura, la replicación y el valor público; innovación pe-
dagógica que incorpore la ética en los estudios de diseño, las simulaciones
de casos y las auditorías algorítmicas; sabiduría tecnológica que afronte
la IA y la analítica con crítica disciplinada, exigencias de transparencia y
alternativas abiertas; e imaginación moral que anime a los administrado-
res, profesores, estudiantes y financiadores a imaginar universidades en las
que la integridad supere a la eficiencia. El comentario: “¿Por qué no me
sorprende que esto sea de la India?”, malinterpreta una patología global: la
adoración de las métricas, el tráfico de las autorías y los atajos de la IA son
síntomas de una condición digital universal. El llamamiento de Lévinas
(1961) a la ética como primera filosofía nos recuerda que la responsabi-
lidad hacia el otro debe preceder a los cálculos de beneficio o velocidad.
Volver a centrarnos en ese principio es la forma de disipar los fantasmas
digitales de hoy en día y elegir una academia en la que la tecnología sirva
a nuestra vida moral compartida en lugar de suplantarla.
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Notas
1 El Marco Nacional de Clasificación Institucional (NIRF) es una metodología adop-
tada por el Gobierno de la India para clasificar las instituciones de educación supe-
rior del país en función de diversos parámetros, entre los que se incluyen la ense-
ñanza, el aprendizaje y los recursos; la investigación y las prácticas profesionales; la
divulgación y la inclusividad; y la percepción.
2 Empresa global conocida por proporcionar información y análisis fiables para ace-
lerar el ritmo de la innovación y por ofrecer diversos servicios a organizaciones
como Web of Science, Journal Citation Reports o InCites.
3 Cargo por procesamiento de artículos (APC) es una tarifa que los autores suelen
pagar a los editores por los servicios de procesamiento, edición y publicación que
prestan a sus artículos académicos, especialmente en revistas de acceso abierto.
4 Se trata de editoriales que se especializan en la producción de revistas académicas, li-
bros y otros contenidos dentro de los campos de la ciencia, la tecnología y la medicina.
5 Los valores separados por comas (CSV) son un formato de archivo sencillo que se
utiliza para almacenar datos tabulares (hojas de cálculo o bases de datos). En un
archivo CSV, cada línea representa un registro de datos y cada campo dentro de ese
registro está separado por una coma.
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Declaración de disponibilidad de datos
Los comentarios en redes sociales a los que se hace referencia en este
artículo se recopilaron de un hilo público de LinkedIn publicado el 9 de
julio de 2025. La publicación original ha sido eliminada, pero el autor ha
conservado capturas de pantalla del debate, que están disponibles previa
solicitud con fines de verificación.
Declaración de Autoría - Taxonomía CRediT
Autor/es Contribuciones
Amitabh Vikram Dwivedi Conceptualización, tratamiento de datos, etc.
Declaración de uso de inteligencia articial
El autor Amitabh Vikram Dwivedi del artículo titulado: “Fantasmas digitales, algo-
ritmos morales y el desafío de enseñar ética en la era poshumana”, DECLARA que la
elaboración del documento se apoyó con Inteligencia Artificial (IA) en un porcentaje
de 1 %.
Fecha de recepción: 13 de julio de 2025
Fecha de revisión: 20 de septiembre de 2025
Fecha de aprobación: 10 de noviembre de 2025
Fecha de publicación: 15 de enero de 2026
