Comités de Ética en Investigación

Resumen
La integración de la inteligencia artificial (IA) y el análisis masivo de datos (big data) en la investigación científica plantea desafíos éticos sin precedentes que desbordan la capacidad del marco tradicional de los Comités de Ética en Investigación (CEI).

Este artículo analiza la brecha paradigmática entre un modelo de supervisión diseñado para la investigación centrada en el individuo y los nuevos riesgos que emergen de la IA, como los daños indirectos y colectivos, el sesgo algorítmico y la opacidad de los modelos de “caja negra”.

Se argumenta que los pilares tradicionales, como el consentimiento informado y el análisis riesgo-beneficio, resultan insuficientes para abordar impactos sociales a largo plazo y la protección de la privacidad en un entorno de datos interconectados. Frente a esta realidad, se propone una transformación profunda de la gobernanza ética.

Esta transformación no se limita a un único enfoque, sino que requiere una combinación de reformas estructurales en los CEI, como la incorporación de nuevos perfiles técnicos y la adopción de un monitoreo continuo; el desarrollo de herramientas de evaluación especializadas; y, fundamentalmente, la promoción de un ecosistema de responsabilidad compartida que involucre a financiadores, instituciones, revistas y personal investigador.