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Cuando la IA decide quién vive (y quién muere): el problema del tranvía moderno

El dilema del tranvía en la era de la IA: cuando las máquinas deben tomar decisiones éticas, ¿el juicio humano es realmente siempre superior? Un debate aún abierto. Porque la ética de los algoritmos podría ser mejor que la humana (o quizá no).

Imagina un vagón de tren fuera de control que se dirige hacia cinco personas. Puedes accionar una palanca para desviarlo hacia otra vía, pero allí solo hay una persona. ¿Qué harías?

Pero esperen: ¿y si esa persona fuera un niño y las cinco fueran ancianas? ¿Y si alguien les ofreciera dinero por tirar de la palanca? ¿Y si no vieran bien la situación?

¿Qué es el problema del tranvía? Formulado por la filósofa Philippa Foot en 1967, este experimento mental presenta un dilema aparentemente sencillo: sacrificar una vida para salvar cinco. Pero las variaciones son infinitas: el señor gordo al que empujar por el puente, el médico que podría matar a un paciente sano para salvar a cinco con sus órganos, el juez que podría condenar a un inocente para detener una revuelta.

Cada escenario pone a prueba nuestros principios morales fundamentales: ¿cuándo es aceptable causar un daño para prevenir uno mayor?

Esta complejidad es precisamente lo que hace que la ética de la inteligencia artificial sea un reto tan crucial para nuestra época.

El famoso «problema del tranvía» es mucho más complejo de lo que parece, y esa complejidad es precisamente lo que hace que la ética de la inteligencia artificial sea un reto tan crucial para nuestra época.

De la clase de filosofía a los algoritmos

El problema del tranvía, formulado por la filósofa Philippa Foot en 1967, nunca se concibió para resolver dilemas prácticos. Como señala elInstituto Alan Turing, el verdadero propósito original era demostrar que los experimentos mentales están, en esencia, divorciados de la realidad. Sin embargo, en la era de la IA, esta paradoja ha adquirido una relevancia inmediata.

¿Por qué es importante ahora? Porque, por primera vez en la historia, las máquinas deben tomar decisiones éticas en tiempo real, desde los coches autónomos que circulan por el tráfico hasta los sistemas sanitarios que asignan recursos limitados.

Claude y la revolución de la IA constitucional

Anthropic, la empresa detrás de Claude, ha abordado este reto con un enfoque revolucionario denominado IA constitucional. En lugar de basarse exclusivamente en la retroalimentación humana, Claude está entrenado en una «constitución» de principios éticos explícitos, que incluyen elementos de la Declaración Universal de Derechos Humanos.

¿Cómo funciona en la práctica?

  • Claude se autocrítica y revisa sus respuestas.
  • Utiliza el «Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación de la IA» (RLAIF).
  • Mantiene la transparencia sobre los principios que guían sus decisiones.

Unaanálisis empírico de 700 000 conversaciones ha revelado que Claude expresa más de 3000 valores únicos, desde la profesionalidad hasta el pluralismo moral, adaptándolos a diferentes contextos y manteniendo la coherencia ética.

Los retos reales: cuando la teoría se encuentra con la práctica

Como ilustra brillantemente el proyecto interactivo Absurd Trolley Problems de Neal Agarwal, los dilemas éticos reales rara vez son binarios y a menudo resultan absurdos en su complejidad. Esta intuición es crucial para comprender los retos de la IA moderna.

Investigaciones recientes demuestran que los dilemas éticos de la IA van mucho más allá del clásico problema del tranvía. El proyecto MultiTP, que ha probado 19 modelos de IA en más de 100 idiomas, ha descubierto variaciones culturales significativas en la alineación ética: los modelos se ajustan más a las preferencias humanas en inglés, coreano y chino, pero menos en hindi y somalí.

Los retos reales incluyen:

  • Incertidumbre epistémica: actuar sin información completa
  • Sesgos culturales: valores diferentes entre culturas y comunidades
  • Responsabilidad distribuida: ¿Quién es responsable de las decisiones de la IA?
  • Consecuencias a largo plazo: efectos inmediatos frente a efectos futuros

Ética humana frente a ética de la IA: paradigmas diferentes, pero no necesariamente peores

Un aspecto que a menudo se pasa por alto es que la ética de la IA podría no ser simplemente una versión imperfecta de la humana, sino un paradigma completamente diferente y, en algunos casos, potencialmente más coherente.

El caso de «Yo, robot»: En la película de 2004, el detective Spooner (Will Smith) desconfía de los robots después de que uno de ellos le salvara la vida en un accidente de coche, mientras que una niña de 12 años se ahogaba. El robot explica su decisión:

«Era la elección lógica. Calculé que ella tenía un 45 % de posibilidades de sobrevivir. Sarah solo tenía un 11 %. Esa era la hija de alguien. Un 11 % es más que suficiente».

Este es exactamente el tipo de ética sobre la que funciona la IA hoy en día: algoritmos que sopesan probabilidades, optimizan resultados y toman decisiones basadas en datos objetivos en lugar de intuiciones emocionales o sesgos sociales. La escena ilustra un punto crucial: la IA opera con principios éticos diferentes, pero no necesariamente inferiores a los humanos:

  • Coherencia matemática: los algoritmos aplican criterios de manera uniforme, sin verse influenciados por sesgos emocionales o sociales, exactamente igual que un robot que calcula probabilidades de supervivencia.
  • Imparcialidad procesal: No favorecen automáticamente a los niños frente a los ancianos ni a los ricos frente a los pobres, sino que evalúan cada situación basándose en los datos disponibles.
  • Transparencia en la toma de decisiones: los criterios son explícitos y verificables («45 % frente a 11 %»), a diferencia de la intuición moral humana, que a menudo es opaca.

Ejemplos concretos en la IA moderna:

  • Sistemas sanitarios con IA que asignan recursos médicos basándose en la probabilidad de éxito terapéutico.
  • Algoritmos de emparejamiento para trasplantes de órganos que optimizan la compatibilidad y las probabilidades de supervivencia.
  • Sistemas de triaje automatizado en emergencias que dan prioridad a los pacientes con mayores posibilidades de recuperación.

Pero quizá no: los límites fatales de la ética algorítmica

Sin embargo, antes de celebrar la superioridad de la ética de la IA, debemos enfrentarnos a sus límites intrínsecos. La escena de «Yo, robot» que parece tan lógica esconde problemas profundos:

El problema del contexto perdido: cuando el robot decide salvar al adulto en lugar de a la niña basándose en las probabilidades, ignora por completo elementos cruciales:

  • El valor social y simbólico de la protección de los más vulnerables
  • El impacto psicológico a largo plazo en los supervivientes
  • Las relaciones familiares y los vínculos afectivos
  • El potencial aún sin expresar de una vida joven

Los riesgos concretos de la ética puramente algorítmica:

Reduccionismo extremo: convertir decisiones morales complejas en cálculos matemáticos puede eliminar la dignidad humana de la ecuación. ¿Quién decide qué variables son importantes?

Sesgos ocultos: los algoritmos incorporan inevitablemente los sesgos de sus creadores y de los datos de entrenamiento. Un sistema que «optimiza» podría perpetuar la discriminación sistémica.

Uniformidad cultural: La ética de la IA corre el riesgo de imponer una visión occidental, tecnológica y cuantitativa de la moralidad a culturas que valoran de manera diferente las relaciones humanas.

Ejemplos de retos reales:

  • Los sistemas sanitarios podrían aplicar criterios de eficiencia de forma más sistemática, lo que plantea cuestiones sobre cómo equilibrar la optimización médica y las consideraciones éticas.
  • Algoritmos judiciales que corren el riesgo de perpetuar los sesgos existentes a mayor escala, pero que también podrían hacer más transparentes las discriminaciones ya existentes.
  • Las IA financieras pueden sistematizar decisiones discriminatorias, pero también eliminar algunos sesgos humanos relacionados con prejuicios personales.

Las críticas al paradigma tradicional

Expertos como Roger Scruton critican el uso del problema del tranvía por su tendencia a reducir dilemas complejos a «pura aritmética», eliminando relaciones moralmente relevantes. Como argumenta un artículo de TripleTen, «resolver el problema del tranvía no hará que la IA sea ética»: se necesita un enfoque más holístico.

La pregunta central es: ¿Podemos permitirnos delegar decisiones morales a sistemas que, por muy sofisticados que sean, carecen de empatía, comprensión contextual y sabiduría experiencial humana?

Nuevas propuestas para un equilibrio:

  • Marcos éticos híbridos que combinan el cálculo y la intuición humana.
  • Sistemas de supervisión humana para decisiones críticas
  • Personalización cultural de los algoritmos éticos
  • Transparencia obligatoria sobre los criterios de decisión
  • Derecho de apelación humana para todas las decisiones algorítmicas críticas

Implicaciones prácticas para las empresas

Para los líderes empresariales, esta evolución requiere un enfoque matizado:

  1. Auditorías éticas sistemáticas de los sistemas de IA en uso, para comprender tanto sus ventajas como sus limitaciones.
  2. Diversidad en los equipos que diseñan e implementan la IA, incluyendo filósofos, especialistas en ética y representantes de diferentes comunidades.
  3. Transparencia obligatoria sobre los principios éticos incorporados en los sistemas y su justificación.
  4. Formación continua sobre cuándo funciona y cuándo falla la ética de la IA.
  5. Sistemas de supervisión humana para decisiones con alto impacto ético
  6. Derechos de apelación y mecanismos de corrección para las decisiones algorítmicas

Como destaca IBM en su perspectiva para 2025, la alfabetización en IA y la responsabilidad clara serán los retos más críticos para el próximo año.

El futuro de la ética en la IA

LaUNESCO está liderando iniciativas globales para la ética de la IA, con el 3.er Foro Global previsto para junio de 2025 en Bangkok. El objetivo no es encontrar soluciones universales a los dilemas morales, sino desarrollar marcos que permitan decisiones éticas transparentes y culturalmente sensibles.

¿La lección clave? El problema del tranvía no sirve como solución, sino como recordatorio de la complejidad intrínseca de las decisiones morales. El verdadero reto no es elegir entre la ética humana o la algorítmica, sino encontrar el equilibrio adecuado entre la eficiencia computacional y la sabiduría humana.

La IA ética del futuro deberá reconocer sus propios límites: excelente en el procesamiento de datos y la identificación de patrones, pero inadecuada cuando se necesita empatía, comprensión cultural y juicio contextual. Como en la escena de «Yo, robot», la frialdad del cálculo puede ser a veces más ética, pero solo si sigue siendo una herramienta en manos de una supervisión humana consciente, y no un sustituto del juicio moral humano.

El «(o quizá no)» de nuestro título no es indecisión, sino sabiduría: reconocer que la ética, ya sea humana o artificial, no admite soluciones sencillas en un mundo complejo.

Fuentes e información

Inspiración inicial:

Investigación académica:

Análisis industriales:

Desarrollos normativos:

Recursos para el crecimiento empresarial

9 de noviembre de 2025

Tendencias en IA 2025: 6 soluciones estratégicas para implantar sin problemas la inteligencia artificial

El 87% de las empresas reconoce que la IA es una necesidad competitiva, pero muchas fracasan en la integración: el problema no es la tecnología, sino el enfoque. El 73% de los ejecutivos citan la transparencia (IA explicable) como crucial para la aceptación de las partes interesadas, mientras que las implantaciones con éxito siguen la estrategia de "empezar poco a poco, pensar mucho": proyectos piloto específicos de alto valor en lugar de una transformación total del negocio. Caso real: una empresa manufacturera implanta el mantenimiento predictivo con IA en una única línea de producción, consigue un 67 % menos de tiempo de inactividad en 60 días y cataliza la adopción en toda la empresa. Mejores prácticas verificadas: favorecer la integración mediante API/middleware frente a la sustitución completa para reducir las curvas de aprendizaje; dedicar el 30% de los recursos a la gestión del cambio con formación específica para cada función genera una tasa de adopción del +40% y una satisfacción del usuario del +65%; implantación paralela para validar los resultados de la IA frente a los métodos existentes; degradación gradual con sistemas de reserva; ciclos de revisión semanales durante los primeros 90 días para supervisar el rendimiento técnico, el impacto empresarial, las tasas de adopción y el ROI. El éxito requiere un equilibrio entre factores técnicos y humanos: defensores internos de la IA, atención a las ventajas prácticas, flexibilidad evolutiva.