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Browsing INVESTIGACIONES by Subject "Aprendizaje colectivo"

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    De outputs a interacción: La nueva economía de la señal en la era de la inteligencia artificial
    (Editorial ULEAD, 2026-08-12) Zolezzi Hernández, Sandro
    Este trabajo Collective learning propone un marco conceptual para entender cómo la inteligencia artificial generativa está transformando los mecanismos de creación de valor en la economía de la información. A partir de la teoría clásica de asimetría de información y señalización, se argumenta que la IA no elimina estas asimetrías, sino que las desplaza. En particular, al reducir drásticamente el costo de producir outputs de alta calidad, como textos, análisis o presentaciones, debilita el poder informativo de las señales tradicionales. En este nuevo contexto, el valor se desplaza desde el output observable hacia el proceso que lo genera. Se introduce el concepto de economía de la interacción, donde la calidad de la interacción entre humanos y sistemas de IA, definida por la capacidad de formular preguntas, iterar, validar y sintetizar información, emerge como la nueva señal costosa y diferenciadora. Asimismo, se plantea que la IA funciona como una infraestructura de aprendizaje colectivo, donde cada interacción contribuye a mejorar el sistema, generando efectos de red basados en el uso. Esto implica que la ventaja competitiva no dependerá del acceso a la tecnología, sino de la calidad del capital humano y de su capacidad de interactuar con ella. El modelo propuesto integra señalización, aprendizaje colectivo y dinámica de redes, y genera predicciones empíricas sobre productividad, desigualdad y evaluación del talento. En este sentido, la inteligencia artificial no redefine únicamente los procesos productivos, sino también los criterios mediante los cuales se observa, mide y valora la capacidad humana.