LOGOS 2026 VOL. VII NO.2

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Browsing LOGOS 2026 VOL. VII NO.2 by Subject "Artificial intelligence"

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    IA: de la asimetría de información a la asimetría de validación
    (Editorial ULEAD, 2026-08-13) Zolezzi Hernández, Sandro
    Este artículo propone una reinterpretación del problema clásico de la asimetría de información en el contexto de la inteligencia artificial generativa. Mientras la literatura tradicional ha planteado que la IA reduce las brechas informativas al democratizar el acceso al conocimiento, este trabajo sostiene que dicha tecnología no elimina la asimetría, sino que la transforma. En particular, desplaza el eje del problema desde el acceso a la información hacia la capacidad de validarla, dando origen a una nueva forma de asimetría: la asimetría de validación. A partir de la teoría de señalización, se argumenta que la reducción en el costo de producir outputs de alta calidad genera una inflación de señales, debilitando su capacidad de diferenciación. En este nuevo entorno, el valor económico ya no reside en los outputs generados, sino en la calidad de la interacción humano-IA que los produce. Esta interacción –caracterizada por la formulación de problemas, la iteración, la validación y la integración del conocimiento– se convierte en la nueva unidad de análisis. El artículo introduce además el concepto de aprendizaje colectivo, donde el valor de la IA es endógeno al proceso de interacción, y destaca el rol de los incentivos en la determinación de la calidad de uso. Finalmente, se argumenta que la ventaja competitiva en la economía digital no dependerá del acceso a la tecnología, sino de la capacidad de interactuar eficazmente con ella, generando nuevas brechas de carácter cognitivo.