¿Cómo influye nuestro conocimiento en la generación de ideas cuando utilizamos estímulos generados por la inteligencia artificial?
La inteligencia artificial puede ofrecernos nueva información que facilite la generación de nuevas ideas, pero la manera en que la interpretamos depende de nuestros conocimientos, experiencias y contextos. Una investigación con 221 participantes muestra que no todos incorporamos la información de la misma manera y que existen diferentes formas de transformar un estímulo en una idea creativa.
¿Cómo interactúan la inteligencia artificial con el conocimiento humano para inspirar nuevas ideas?
El proceso de generación de ideas es contextualizado y está mediado por los conocimientos, las experiencias y las competencias cognitivas de cada persona. Para proponer una solución frente a un reto, cada individuo necesita recuperar información de su memoria, interpretarla, combinarla y establecer asociaciones que le permitan construir nuevas posibilidades.
Sin embargo, estas capacidades también tienen limitaciones. Uno de los fenómenos que puede presentarse en el proceso de ideación es conocido como fijación cognitiva, el cual se comprende como la tendencia que tiene el ser humano a utilizar un espacio reducido de conocimientos y experiencias para encontrar la solución a un problema o reto. Es por esto que durante el proceso creativo se utilizan estímulos o información externa, que al ser interpretada y relacionada con el conocimiento que tiene la persona, puede ampliar el campo conceptual expandiendo así el espacio de soluciones. De esta manera, los estímulos pueden enriquecer las ideas iniciales, ampliar el campo de soluciones considerado y favorecer la exploración de conocimientos y posibilidades que antes no se habían contemplado.
Por esta razón, el conocimiento que posee cada persona en el momento de la ideación desempeña un papel relevante en la forma como interpreta e incorpora los estímulos externos. Comprender mejor este fenómeno motivó el desarrollo de una investigación con nueve grupos de personas que presentaban diferentes niveles de conocimiento técnico y experiencia. Los resultados dieron origen al artículo “Same Stimulus, Different Ideas: Prior Knowledge and the Integration of AI-Generated Stimuli in Creative Ideation”, publicado en la revista científica Journal of Intelligence.
El trabajo fue desarrollado por Claudia Ximena Ayora Piedrahita, en el marco de su tesis doctoral, titulada “KAIRA: una metodología para apoyar la productividad en la generación de ideas mediante técnicas computacionales de inteligencia artificial aplicadas a la agroindustria rural”, y contó con el apoyo de sus directore Carlos G. Hidalgo Suárez y el investigador Carlos M. Paredes. La investigación estudio la forma como estímulos generados por la IA son integrados al proceso de ideación en grupos humanos con diferentes conocimientos y experiencias.
El estudio aborda una pregunta fundamental para comprender el papel de la inteligencia artificial en los procesos de innovación: ¿qué ocurre cuando personas con diferentes conocimientos y experiencias reciben estímulos generados por inteligencia artificial?
¿Cómo se desarrolló la investigación?
Para estudiar esta relación, los investigadores analizaron procesos de generación de ideas en diferentes contextos sociales, educativos y culturales.
El estudio contó con la participación de 221 personas distribuidas en nueve grupos, pertenecientes a tres contextos:
· Comunidades indígenas y afrodescendientes, vinculadas a prácticas y conocimientos tradicionales.
· Estudiantes de instituciones educativas, pertenecientes a comunidades y contextos semirrurales.
· Estudiantes universitarios, de programas relacionados con ingeniería y diseño.
Los participantes desarrollaron actividades de ideación relacionadas con el diseño de productos agroindustriales. Los talleres se desarrollaron en tres sesiones, la primera de ideación libre, la segunda en la que se da la incorporación de estímulos y la tercera de generación de ideas a partir de la información recibida.
Los resultados obtenidos permitieron analizar las relaciones entre los estímulos externos y las ideas generadas. Para ello, se utilizaron herramientas computacionales que permitieron medir la similitud semántica mediante embeddings basados en modelos Transformer, identificar los conceptos presentes en las propuestas mediante spaCy y reconocer las categorías temáticas utilizando el método LDA.
El análisis semántico permitió estimar qué tan cercanos eran dos textos por su significado, incluso cuando utilizaban palabras diferentes. Por su parte, spaCy permitió identificar los conceptos presentes en las propuestas y analizar cómo se relacionaban entre sí. Finalmente, mediante LDA se identificaron las categorías temáticas que se mantenían o aparecían durante el proceso. De esta manera, fue posible observar no solo si las ideas finales se parecían a las iniciales o a los estímulos recibidos, sino también cómo cambiaba el contenido de las propuestas.
¿Qué ocurre cuando una persona recibe estímulos de la inteligencia artificial durante el proceso de generación de ideas?
Cuando una persona recibe información externa durante un proceso de ideación, esta puede incorporarla de diferentes maneras. A partir de los resultados, la investigación identificó tres mecanismos de integración:
· Reinterpretación conceptual: la persona incorpora la nueva información a partir de conocimientos y formas de pensamiento que ya tiene consolidados. La propuesta conserva una relación cercana con sus ideas iniciales.
· Expansión conceptual: la información recibida permite explorar nuevos temas y posibilidades, pero sin alejarse significativamente de la idea de partida.
· Transformación conceptual: la información externa contribuye a establecer asociaciones que inicialmente no estaban consideradas en el campo de solución.
En conclusión
Los resultados mostraron que la integración de los estímulos generados por inteligencia artificial varió de acuerdo con los conocimientos y las experiencias de los participantes. En quienes tenían un amplio conocimiento tradicional, se observó que las nuevas ideas mantenían una relación cercana con los conocimientos previos. En estos casos, los estímulos eran interpretados y relacionados con saberes y experiencias que ya tenían, dando lugar a procesos de reinterpretación conceptual.
Por otra parte, en los participantes que contaban con conocimientos técnicos y tradicionales, o que tenían una experiencia intermedia en estos ámbitos, se observó una mayor continuidad de las ideas iniciales, al tiempo que incorporaban elementos de los estímulos externos. En algunos casos, esta incorporación permitió ampliar los temas y las posibilidades exploradas.
En los participantes universitarios, que tenían menor conocimiento técnico y tradicional relacionado con los productos agroindustriales trabajados, se observó una mayor incorporación de conceptos que estaban menos relacionados con sus ideas iniciales. Esto permitió identificar procesos de transformación conceptual, en los que los estímulos externos contribuyeron a orientar las propuestas hacia nuevas posibilidades.
Estos resultados muestran que los conocimientos y las experiencias previas influyen en la manera como las personas interpretan e integran nueva información durante la ideación. Así, un mismo estímulo puede dar lugar a diferentes formas de desarrollar las ideas, ya sea retomando conocimientos existentes, ampliando las posibilidades de exploración o incorporando conceptos que llevan a transformar las propuestas.
¿Por qué es importante esta investigación?
Los resultados tienen implicaciones para diferentes campos en los que la inteligencia artificial se utiliza como herramienta de apoyo a la creatividad.
Educación
La IA puede utilizarse para estimular la generación de ideas, pero su incorporación a las actividades educativas debe considerar las experiencias y conocimientos de los estudiantes. Esto invita a diseñar experiencias de aprendizaje que promuevan la interpretación, el análisis y la construcción de ideas propias, en lugar de limitarse a aceptar las respuestas generadas por IA.
Innovación y desarrollo de productos
En procesos de diseño e innovación, las herramientas generativas pueden ofrecer alternativas que permitan explorar diferentes soluciones enriqueciendo el campo de conocimiento de las personas, para ello es importante definir estrategias adecuadas para la generación de estímulos.
La IA puede ofrecer propuestas, sugerencias y nuevas combinaciones de conceptos. Sin embargo, las personas continúan desempeñando un papel importante al interpretar esos estímulos, relacionarlos con sus conocimientos y decidir cómo utilizarlos.
También es necesario reconocer las limitaciones del estudio. Los resultados son descriptivos y el conocimiento previo no fue medido directamente. Por ello, todavía se necesitan investigaciones adicionales para establecer con mayor precisión cómo influye este factor en la integración de estímulos de IA.
Más que ofrecer una respuesta definitiva, la investigación abre nuevas preguntas sobre la relación entre inteligencia artificial, conocimiento y creatividad.
Una misma sugerencia puede convertirse en muchas ideas
La inteligencia artificial generativa puede ser una herramienta de gran valor para apoyar el proceso de generación de ideas en los seres humanos. Comprender cada vez mejor cómo la información generada por estos sistemas influye en el pensamiento humano puede contribuir a mejorar los resultados y la efectividad de la interacción entre las personas y la inteligencia artificial.
Reconocer estas diferencias es fundamental para desarrollar herramientas de inteligencia artificial que apoyen la creatividad sin limitar la diversidad del pensamiento humano.
Conoce el artículo original
Ayora Piedrahita, C. X., Hidalgo Suárez, C. G., & Paredes, C. M. (2026). Same Stimulus, Different Ideas: Prior Knowledge and the Integration of AI-Generated Stimuli in Creative Ideation. Journal of Intelligence, 14(11), 287. https://doi.org/10.3390/jintelligence14110287
Consulta el artículo completo: https://www.mdpi.com/2079-3200/14/11/287
Docentes de la Facultad de Ingeniería:
Claudia Ximena Ayora
Carlos Giovanny Hidalgo
Carlos Paredes
