IA Generativa y la Economía Política del Capitalismo Digital
Curso, University of Massachusetts Amherst, 2026
Nota: Este programa fue preparado para una postulación y aún no ha sido dictado.
Descripción del Curso
Este curso examina tecnologías de IA generativa como ChatGPT, Stable Diffusion y Bard desde una perspectiva de economía política del capitalismo digital contemporáneo. El curso combina trabajo práctico con herramientas de IA generativa y análisis crítico de sus implicancias económicas, sociales y éticas. Los temas centrales incluyen los fundamentos técnicos de los modelos de lenguaje de gran escala, el poder de las plataformas, la extracción de datos, la infraestructura en la nube, el monopolio intelectual, el trabajo, la gobernanza y la ética de la IA en los circuitos globales del capitalismo digital.
Texto Obligatorio
- Kulkarni, A., Gudivada, D., Kulkarni, A., & Shivananda, A. (2023). Applied Generative AI for Beginners. Springer Nature.
Lecturas Seleccionadas
- Rikap, C. (2021). Capitalism, Power and Innovation: Intellectual Monopoly Capitalism Uncovered. Routledge (extractos seleccionados).
- Lehdonvirta, V. (2022). Cloud Empires: How Digital Platforms Are Overtaking the State and How We Can Regain Control. MIT Press (extractos seleccionados).
- Artículos académicos adicionales sobre gobernanza de la IA, circuitos de extracción y debates éticos serán proporcionados durante el semestre.
Evaluación y Ponderaciones
| Componente | Ponderación |
|---|---|
| Proyecto de Ingeniería de Prompts (Parcial) | 25% |
| Póster Final + Conjunto de Prompts | 25% |
| Participación en Clases y Respuestas de Lectura | 20% |
| Examen Final a Domicilio (Ética de la IA) | 30% |
Evaluaciones
El proyecto parcial se centra en la ingeniería colaborativa de prompts. Los equipos diseñan un sistema de IA generativa orientado a una tarea creativa o práctica, incluyendo definición de objetivos, lógica del prompt, rúbrica de evaluación y resultados. Los entregables deben ser reproducibles.
El proyecto final consiste en un póster y un conjunto completo de prompts que puedan ser ejecutados de manera independiente por cualquier usuario. Los pósters se presentarán en una sesión universitaria abierta.
La participación y las respuestas de lectura incluyen la participación activa en clases, discusiones sobre formación de equipos, dos breves trabajos escritos y retroalimentación entre pares. El examen final es un ensayo analítico y reflexivo sobre ética y gobernanza de la IA.
Formación de Grupos Guiada por IA
Durante las semanas 1 y 2, parte del tiempo de clase se dedicará a diseñar una encuesta que determine cómo un sistema de IA asigna los grupos de trabajo. El curso definirá colectivamente qué atributos personales (por ejemplo, habilidades, disponibilidad, intereses) se incluyen y cómo se ponderan.
Honestidad Académica y Uso de IA
Todo el trabajo presentado debe ser original. No se permite presentar como propio el trabajo de otra persona, incluyendo texto generado por IA. Si se utilizan herramientas de IA generativa como apoyo, los estudiantes deben seguir los principios éticos establecidos por Cheng et al. (2025):
- Transparencia: Declarar explícitamente cualquier uso de IA.
- Revisión crítica: Editar el contenido generado por IA para asegurar precisión, originalidad y coherencia.
- Verificación: Confirmar la validez de hechos, citas y referencias.
- Responsabilidad: El/la estudiante es responsable del producto final, independientemente del uso de IA.
El incumplimiento de estas normas puede constituir plagio y resultar en la calificación de reprobación.
Accesibilidad y Adaptaciones
Se alienta a estudiantes con discapacidades o necesidades de aprendizaje específicas a contactar a Disability Services e informar al instructor lo antes posible para asegurar las adaptaciones correspondientes.
Política de Recuperaciones
La autorización para rendir evaluaciones de recuperación debe solicitarse con anticipación y solo se concederá por razones debidamente documentadas, como enfermedad o emergencia familiar. Viajes o compromisos sociales no califican.
Temas por Semana
- Introducción a la IA Generativa — Applied Generative AI cap. 1
- Tokens, Transformers y Modelos de Lenguaje — cap. 2
- ChatGPT, Bard, Claude — cap. 3
- Modelos de Difusión: Imágenes y Audio — cap. 4
- Ingeniería de Prompts I y Discusión de Grupos — cap. 5
- Ingeniería de Prompts II y Cierre de Equipos — cap. 6
- Tutoría de Proyectos de Equipo — cap. 7
- Presentaciones del Proyecto Parcial
- Plataformas, Capital y Datos — Lehdonvirta (extractos seleccionados)
- Monopolio Intelectual y Control en la Nube — Rikap (extractos seleccionados)
- Trabajo en IA y Extracción — Rikap (extractos seleccionados)
- Gobernanza e Infraestructura Pública — Lehdonvirta (extractos seleccionados)
- Preparación de Pósteres y Ensayos de Demostración
- Presentaciones de Pósteres (Sesión Universitaria)
- Ética de la IA y Examen Final a Domicilio — Rikap y Lehdonvirta (extractos seleccionados)