Qué hace realmente un especialista en ética de la inteligencia artificial

La figura del especialista en ética de la inteligencia artificial ha pasado de ser algo casi anecdótico a convertirse en uno de los perfiles más comentados en empresas tecnológicas, grandes corporaciones y organismos públicos, donde la inteligencia artificial en empresas se extiende rápidamente. Cada vez que aparece una nueva herramienta de IA generativa, un sistema de recomendación automatizado o un modelo capaz de tomar decisiones críticas, vuelve la misma pregunta: ¿quién se asegura de que todo esto respeta los derechos, los valores y las normas que consideramos aceptables como sociedad?

En este contexto han surgido roles como responsables de ética de IA, directores de alineación ética, auditores de sesgos algorítmicos o especialistas en impacto social de la IA. Todos ellos comparten un mismo objetivo: que el despliegue de la inteligencia artificial no vaya por libre, sino que esté guiado por principios éticos sólidos, marcos legales claros y una supervisión humana real en el ecosistema de inteligencia artificial. Lejos de ser un “freno” a la innovación, estos profesionales se están convirtiendo en el pegamento que permite que la tecnología avance sin cruzar líneas rojas.

Por qué se han puesto de moda los especialistas en ética de IA

El gran punto de inflexión en la visibilidad de estos perfiles llegó en noviembre de 2023 con la abrupta salida (y posterior regreso) de Sam Altman como CEO de OpenAI. A ojos del gran público fue una historia de despachos y poder, pero por debajo puso en evidencia un choque de fondo: el pulso entre un desarrollo de la IA cada vez más acelerado y la necesidad de una supervisión responsable que marque límites, como debates sobre la ética de Gemini.

Dentro de OpenAI afloraron diferencias filosóficas profundas entre quienes querían priorizar el crecimiento rápido de los modelos y quienes defendían un enfoque más prudente, con más controles, más pruebas y más cautelas. Ese choque cristalizó en torno a proyectos especialmente sensibles, donde el impacto potencial de la tecnología era tan grande que ya no valía con decir “lanzamos y vemos qué pasa”.

Uno de los casos que más ruido generó fue el llamado proyecto Q* (Q-Star), presentado internamente como un avance clave hacia una posible inteligencia artificial general. Se trataba de un modelo capaz de resolver problemas matemáticos básicos de forma más flexible, interpretado como un primer paso hacia sistemas con capacidades más amplias y generalistas. Precisamente por eso se consideró potencialmente peligroso si no se gestionaba con extremo cuidado.

Q* reavivó debates de fondo que llevaban tiempo sobre la mesa: qué información debe hacerse pública y qué debe mantenerse bajo control para evitar usos maliciosos; a qué velocidad es razonable introducir innovaciones de alto impacto; qué tipo de auditorías independientes hacen falta; o cómo evaluar de manera rigurosa los riesgos antes de poner un sistema en manos de millones de usuarios. Todo ese caldo de cultivo es terreno fértil para perfiles expertos en ética de IA.

El caso de OpenAI dejó claro que la gobernanza ética de la IA no puede recaer solo en ingenieros y ejecutivos. Sectores tan delicados como el legal, el sanitario, el financiero o el de los recursos humanos necesitan profesionales capaces de trazar la línea entre aplicaciones beneficiosas y aplicaciones peligrosas; de diseñar protocolos de auditoría para modelos complejos; y de servir de mediadores entre desarrolladores, reguladores y sociedad civil.

Un perfil híbrido: habilidades técnicas, legales y humanísticas

Quien aspire a trabajar como especialista en ética de la IA necesita un perfil claramente híbrido, que combine comprensión técnica de los sistemas de inteligencia artificial con conocimientos legales, sensibilidad social y una sólida base en ética aplicada. No basta con saber programar, ni con conocer de memoria las leyes: hace falta entender cómo todo eso se conecta en contextos reales.

Los expertos suelen describir a estos profesionales como “bilingües”: personas capaces de moverse con soltura tanto en el mundo técnico (modelos, datos, métricas, arquitectura de sistemas) como en el humanístico (derechos humanos, filosofía moral, impacto social, cultura). Actúan como puentes entre equipos que hablan lenguajes muy diferentes, ayudándoles a entenderse y a tomar decisiones informadas.

La entrada en vigor de la Ley de IA de la Unión Europea (AI Act) ha acelerado todavía más la demanda de estos perfiles. Muchas empresas del IBEX 35 y grandes organizaciones europeas están montando equipos específicos de IA responsable que combinan ingenieros, abogados, expertos en protección de datos y filósofos o especialistas en ética aplicada. La idea es no improvisar, sino construir un marco estable para desarrollar y desplegar sistemas de IA con cabeza.

Profesionales como Elena Ibáñez, fundadora de Singularity Experts, insisten en que la IA ética no es un coste extra, sino “la única forma de garantizar que la tecnología sirva a la sociedad, y no al revés”. Desde esta óptica, el especialista en ética de IA se convierte en la persona encargada de verificar que los sistemas inteligentes utilizados en distintos sectores no chocan con valores éticos básicos ni vulneran los códigos deontológicos de cada profesión.

No es imprescindible que este profesional sea el mayor experto en la parte técnica, pero sí que comprenda cómo se utilizan los sistemas de IA, qué datos consumen, qué tipo de decisiones automatizan y qué consecuencias pueden tener sus errores o sesgos. Solo así puede evaluar si el desarrollo se alinea con derechos humanos, principios de justicia, normas de confidencialidad o estándares de buena práctica en cada sector.

Formación académica recomendada para dedicarse a la ética de IA

La formación de base más habitual en estos perfiles suele combinar disciplinas como informática, filosofía, derecho y ciencias sociales. No existe una única “carrera de ética de IA”, pero sí itinerarios que aportan los pilares necesarios para entender el fenómeno desde distintos ángulos.

Desde el lado técnico, titulaciones como Informática o Ciencias de la Computación resultan especialmente valiosas. Aportan los fundamentos de algoritmos, aprendizaje automático, arquitectura de sistemas y ciencia de datos que permiten comprender cómo se diseñan, entrenan y evalúan los modelos de IA. Esta base es clave para poder dialogar de tú a tú con los equipos de desarrollo.

En el plano humanístico, la Filosofía —especialmente la ética, la filosofía de la tecnología y la filosofía de la mente— proporciona herramientas para reflexionar sobre el impacto moral de las decisiones automatizadas, la relación entre humanos y máquinas, y conceptos tan delicados como responsabilidad, autonomía o agencia moral. También ayudan a identificar dilemas éticos y a estructurar argumentos de forma rigurosa.

Desde la perspectiva legal, el Derecho centrado en regulación tecnológica, protección de datos y propiedad intelectual es prácticamente imprescindible. La IA se mueve en un entorno donde las normas evolucionan rápido (GDPR, AI Act, regulación sectorial) y donde las sanciones por incumplimiento pueden ser muy elevadas. Un especialista en ética de IA tiene que saber cómo encajar los sistemas dentro de este marco.

Las ciencias sociales (sociología, antropología, psicología) completan el cuadro aportando comprensión sobre cómo los sistemas de IA afectan de forma diferente a distintos colectivos, cómo pueden reforzar desigualdades existentes o generar nuevas formas de exclusión, y cómo influyen en la percepción pública, la confianza y la legitimidad de las instituciones.

Competencias técnicas clave: riesgos, sesgos y gobernanza

Más allá de la formación de base, estos especialistas necesitan manejar una serie de competencias técnicas muy concretas relacionadas con la evaluación y mitigación de riesgos en sistemas de IA. No se trata solo de entender el modelo, sino de anticipar cómo puede fallar y a quién puede perjudicar.

En primer lugar, deben conocer los fundamentos de la IA y la ciencia de datos: tipos de modelos (redes neuronales, modelos de lenguaje, sistemas de recomendación), técnicas de entrenamiento, ingeniería de datos, así como las principales métricas de evaluación (precisión, recall, métricas de equidad, robustez, etc.). Sin esta base, resulta muy difícil valorar si un sistema es aceptable o no desde el punto de vista ético.

Otra pieza central es la gestión de riesgos algorítmicos. Incluye la identificación de sesgos en datos y modelos, el análisis de impacto en distintos grupos poblacionales, la valoración de riesgos de seguridad y privacidad, y el diseño de mecanismos de control (monitoreo continuo, límites de uso, revisiones periódicas, intervención humana obligatoria en ciertos casos).

Según un estudio de Gartner citado con frecuencia en el sector, en torno al 78% de las organizaciones europeas ya exige algún tipo de formación en identificación de sesgos para sus equipos relacionados con IA y datos. Esto da una idea de hasta qué punto la gestión de sesgos ha pasado a ser un requisito de negocio, no un lujo académico.

Además, los especialistas en ética de IA suelen necesitar nociones de políticas públicas y procesos regulatorios. Comprender cómo se diseñan las normas, cómo se aplican en cada país y sector, y qué se espera de las empresas en términos de documentación, explicabilidad y auditoría es clave para evitar problemas regulatorios serios y sanciones económicas.

Habilidades no técnicas: comunicación, mediación y pensamiento crítico

Si la parte técnica es importante, la parte “blanda” lo es todavía más. Un especialista en ética de IA pasa buena parte de su tiempo hablando con personas muy distintas: directivos, desarrolladores, equipos legales, responsables de negocio, reguladores externos o incluso colectivos afectados por la tecnología.

El pensamiento crítico es una de las competencias más valoradas. Significa ser capaz de analizar problemas complejos desde distintas perspectivas, detectar supuestos ocultos, cuestionar decisiones que “siempre se han hecho así” y plantear alternativas que equilibren objetivos de negocio con principios éticos y legales.

La comunicación clara, tanto oral como escrita, es otro pilar. Estos profesionales tienen que traducir explicaciones técnicas complicadas a un lenguaje accesible para personas no especialistas, redactar políticas internas, guías de buenas prácticas, informes de impacto, respuestas a autoridades regulatorias y materiales de formación interna.

La capacidad de mediación resulta crucial cuando surgen conflictos entre lo que quieren los equipos de producto (rapidez, funcionalidades nuevas, más datos) y lo que exigen los marcos éticos o normativos (limitaciones, pruebas extra, garantías de seguridad, transparencia). Hacen de “árbitros” que ayudan a llegar a acuerdos razonables.

También se valora mucho la anticipación y la adaptabilidad. La IA cambia a un ritmo vertiginoso y la regulación le va a la zaga. Quien trabaje en ética de IA debe ser capaz de prever implicaciones a largo plazo de tecnologías emergentes, gestionar bien la incertidumbre y adaptarse rápido a cambios regulatorios, nuevas herramientas o cambios estratégicos en la organización.

Principales perfiles profesionales en ética de la inteligencia artificial

Todo este conjunto de habilidades y conocimientos se traduce en una variedad de roles profesionales que, aunque comparten base ética y tecnológica, tienen objetivos y responsabilidades específicas dentro de las organizaciones.

Uno de los perfiles más visibles es el AI Ethics Officer (AEO), o responsable de ética de IA. Su misión principal es desarrollar, implementar y supervisar las políticas éticas relacionadas con los sistemas de inteligencia artificial de la empresa. Trabaja codo con codo con los equipos técnicos para que los productos y servicios de IA cumplan estándares éticos, normativos y de reputación.

Grandes compañías tecnológicas como Microsoft, Google o IBM llevan tiempo incorporando este tipo de perfil en sus estructuras, ya sea como puesto individual o como parte de un comité más amplio de IA responsable. Su presencia suele ser especialmente importante en organizaciones con muchos productos basados en datos o con una fuerte exposición pública.

El consultor en gobernanza de IA es otro rol en auge. En este caso, suele tratarse de profesionales que trabajan para consultoras, despachos especializados o como asesores externos. Su función es ayudar a las organizaciones a diseñar marcos de gobernanza que les permitan gestionar riesgos éticos y legales asociados a la IA, así como cumplir con regulaciones emergentes como la EU AI Act.

También encontramos la figura del responsable de IA responsable o responsable de IA confiable, cuya misión es supervisar iniciativas de desarrollo de IA con foco explícito en la equidad, la seguridad y la transparencia. Se encargan de integrar principios éticos en todo el ciclo de vida del producto, desde el diseño inicial hasta el despliegue y mantenimiento. Empresas como Salesforce, Amazon o Meta demandan cada vez más este tipo de perfil.

En el ámbito académico y de investigación aparecen los investigadores en ética de la IA. Este grupo se dedica a estudiar los aspectos éticos, sociales y políticos de la inteligencia artificial, desarrollando marcos teóricos, metodologías de evaluación de impacto y propuestas de regulación. Suelen trabajar en universidades, centros de investigación o laboratorios corporativos avanzados.

Un perfil muy específico y en clara expansión es el auditor de sesgo algorítmico. Su trabajo consiste en evaluar sistemas de IA ya en funcionamiento (o en fase de pruebas) para detectar y mitigar sesgos estadísticos y de diseño que puedan generar resultados injustos o discriminatorios. Desarrollan métricas y metodologías para medir la equidad y suelen ser especialmente buscados en sectores como finanzas, salud o recursos humanos.

El especialista en impacto social de la IA va un paso más allá del análisis de sesgos y se centra en evaluar de manera integral cómo afectan estos sistemas a comunidades concretas y a la sociedad en su conjunto. Identifica colectivos vulnerables, analiza impactos diferenciados, diseña indicadores para medir efectos positivos y negativos, y propone estrategias para minimizar daños, especialmente en grupos históricamente marginados.

También aparece el especialista en transparencia y explicabilidad de la IA, responsable de desarrollar métodos que permitan que modelos complejos —como redes neuronales profundas o grandes modelos de lenguaje— sean más comprensibles para usuarios, reguladores y otros actores. Este rol es especialmente crítico en sectores regulados como banca, salud o administración pública, donde hay obligación de justificar decisiones automatizadas.

Los gestores de riesgos de IA se centran en identificar, evaluar y mitigar riesgos éticos, legales y reputacionales asociados al uso de inteligencia artificial. Elaboran estrategias de mitigación, planes de contingencia y marcos de seguimiento continuo. Suelen ser demandados en sectores como seguros, banca o salud, donde los riesgos de una mala decisión automatizada pueden ser enormes.

En un nivel más estratégico, el director de alineación ética de IA se encarga de asegurar que los sistemas de la organización estén alineados con valores humanos y principios éticos fundamentales. Define la estrategia global de alineación, la traduce en guías prácticas para los equipos técnicos, resuelve conflictos entre objetivos de negocio y consideraciones éticas, y promueve un enfoque holístico en toda la compañía.

Marcos internacionales: la Recomendación de la UNESCO y otros estándares

La labor del especialista en ética de IA no se desarrolla en el vacío, sino apoyada en marcos internacionales cada vez más robustos. Uno de los hitos fue la «Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial» aprobada por la UNESCO en noviembre de 2021, la primera norma mundial de este tipo aplicable a los 194 Estados miembros de la organización.

El eje central de esta Recomendación es la protección de los derechos humanos y la dignidad de las personas. Sobre esa base, se articulan principios como la transparencia, la equidad, la supervisión humana significativa de los sistemas automatizados, la responsabilidad por los daños causados y la necesidad de evitar discriminaciones o impactos desproporcionados en colectivos concretos.

Uno de los puntos fuertes de la Recomendación de la UNESCO es que no se queda en declaraciones genéricas, sino que ofrece ámbitos de acción política muy concretos. Esto permite a los responsables públicos transformar principios abstractos en medidas prácticas en áreas como gobernanza de datos, protección del medio ambiente, ecosistemas digitales, igualdad de género, educación, investigación, salud o bienestar social.

En paralelo, empresas y organismos como IBM han desarrollado sus propios marcos internos de ética de la IA que inciden en cuestiones como la responsabilidad, la protección de datos, la imparcialidad, la explicabilidad, la robustez, la transparencia, la sostenibilidad ambiental, la inclusión o la alineación de valores. Muchos especialistas en ética de IA trabajan precisamente en adaptar estos marcos generales a la realidad concreta de su organización.

La explosión del big data y la automatización basada en datos ha llevado a muchas empresas a impulsar decisiones algorítmicas a gran escala, a menudo con la intención legítima de mejorar resultados de negocio. Sin embargo, un diseño deficiente o conjuntos de datos sesgados han dado lugar a consecuencias imprevistas: sistemas que discriminan a ciertos grupos, decisiones opacas imposibles de explicar o vulneraciones graves de privacidad, desde infraestructuras y centros de datos en el espacio hasta problemas de gobernanza.

Riesgos de no contar con ética de IA: reputación, regulación y derechos

La acumulación de casos de resultados injustos o discriminatorios ha hecho sonar las alarmas y ha impulsado la elaboración de nuevas directrices, primero desde comunidades de investigación y ciencia de datos, y más tarde desde empresas y reguladores. Ignorar la dimensión ética ya no es una opción inocua.

Muchas grandes compañías de IA han tenido que aprender por las malas lo que supone no mantener estándares éticos adecuados en sus productos: campañas de desprestigio, pérdida de confianza de los usuarios, investigaciones regulatorias, demandas colectivas y sanciones económicas considerables.

La falta de diligencia en ética de la IA puede traducirse en una triple exposición: reputacional (daño a la marca), regulatoria (investigaciones, advertencias, restricciones) y legal (multas, litigios, obligación de retirar productos). Todo ello con un coste económico y de confianza que, en muchos casos, supera con creces lo que habría supuesto hacer las cosas bien desde el principio.

Además, como ocurre con cualquier avance tecnológico, la innovación suele ir por delante de la regulación. En campos emergentes como la IA, las normas formales llegan con retraso respecto a las prácticas del mercado. A medida que los gobiernos acumulan experiencia y conocimiento, se van aprobando nuevas leyes, protocolos y estándares que las empresas deben cumplir para evitar vulnerar derechos humanos y libertades civiles.

En este escenario, contar con un especialista en ética de IA dentro de la organización se convierte en una forma de reducir incertidumbre, anticiparse a cambios regulatorios y asegurar que las soluciones basadas en IA están diseñadas y operan conforme a normas éticas y legales desde el primer día, no como un parche de última hora.

¿Qué hace en la práctica un especialista en ética de IA dentro de una empresa?

En el día a día, la labor de este profesional va mucho más allá de redactar códigos de conducta bonitos. Su trabajo se mete de lleno en el diseño, desarrollo, despliegue y supervisión de sistemas concretos: algoritmos de recomendación, sistemas de toma de decisiones automatizadas, herramientas de reconocimiento facial, aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural, curador de realidades sintéticas, modelos de aprendizaje automático, redes neuronales, etc.

Una de sus funciones básicas es participar desde el diseño de los proyectos de IA para que ética, marco legal y rigor técnico estén integrados desde el principio. Esto incluye identificar usos potencialmente problemáticos, valorar si ciertos datos son adecuados o no, discutir qué grado de explicabilidad es necesario o qué controles humanos deben incorporarse.

También se encarga de identificar aplicaciones y escenarios que puedan vulnerar derechos fundamentales (discriminación por género, raza o edad; invasión de la privacidad; falta de acceso a recursos esenciales; etc.), de evaluar riesgos en términos de impacto, sesgos, privacidad, explicabilidad y seguridad, y de proponer medidas de control y gobernanza acordes.

Otra parte importante de su trabajo consiste en desarrollar y facilitar herramientas prácticas para que equipos técnicos y dirección puedan implantar una IA responsable de forma sostenible. Hablamos de plantillas de evaluación de impacto, checklists de cumplimiento, guías para documentación de modelos, criterios para selección de datos, protocolos de revisión humana y similares.

Gracias a este soporte, la alta dirección y las áreas técnicas pueden compartir un marco común a la hora de decidir qué proyectos tirar adelante, con qué condiciones, qué riesgos aceptar, cuáles no y cómo monitorizar los sistemas una vez en producción. El objetivo es reducir la exposición a incidentes graves y reforzar la confianza de clientes, reguladores y sociedad en las soluciones de IA que la organización despliega.

Formación específica y contenidos habituales de cursos de ética de IA

Ante esta demanda creciente, han surgido programas formativos específicos para convertirse en especialista en ética de la IA. Estos cursos suelen estar pensados para perfiles técnicos que quieren reforzar la parte ética y legal, profesionales legales que quieren entender mejor la tecnología, o directivos que necesitan tomar decisiones estratégicas informadas.

Los objetivos típicos de estos programas incluyen aprender a reconocer aplicaciones de IA que podrían vulnerar derechos fundamentales; plantear proyectos que integren componentes éticos, legales y técnicas; fomentar un uso crítico y responsable de la IA; entender principios éticos aplicados a sistemas inteligentes; conocer marcos regulatorios europeos y nacionales; disponer de herramientas prácticas para implementar IA responsable; y mejorar la toma de decisiones estratégicas en gerencias y equipos directivos.

En cuanto a contenidos, suelen estructurarse en módulos como: fundamentos de IA ética (conceptos básicos, dilemas recurrentes, ejemplos reales), principios éticos y gestión responsable (equidad, transparencia, responsabilidad, supervisión humana), herramientas para el diseño de algoritmos éticos y robustos (métodos de evaluación de sesgos, técnicas de explicabilidad, diseño centrado en el usuario), marco regulatorio y cumplimiento normativo (EU AI Act, GDPR, normativa sectorial) e implementación práctica y casos sectoriales (finanzas, salud, administración pública, educación, etc.).

La metodología de estos cursos suele ser muy aplicada: análisis de casos reales, debates estructurados, actividades interactivas, talleres, simulaciones de evaluación de impacto, ejercicios de rediseño de sistemas, etc. A menudo incluyen un proyecto transversal que acompaña varios módulos y en el que el alumnado debe diseñar, evaluar o corregir un sistema de IA con criterios éticos, legales y técnicos.

Todo ello permite que quienes los cursan salgan con una mezcla de comprensión conceptual y herramientas concretas listas para aplicar en sus organizaciones, en lugar de quedarse solo con un discurso teórico. Para muchas empresas, formar perfiles internos en estas competencias es más realista que contratar desde cero a grandes equipos de ética de IA.

La figura del especialista en ética de la inteligencia artificial ha dejado de ser un lujo propio de gigantes tecnológicos para convertirse en un componente casi obligatorio de cualquier estrategia seria de IA. En un entorno marcado por regulaciones cada vez más exigentes, una opinión pública más crítica y tecnologías con un potencial de impacto enorme, contar con personas capaces de tender puentes entre técnica, derecho y valores humanos marca la diferencia entre innovar con confianza o ir siempre al filo del precipicio.