Diseño e Inteligencia Artificial: Perspectivas éticas, situadas y plurales

Publicado el 2025-11-25

Editores invitados

  • Andrés Téllez, North Carolina State University, USA
  • Valeria López Torres, North Carolina State University, USA 
  • Marco Ferruzca, Universidad Autónoma Metropolitana, México

 

La inteligencia artificial (IA), en especial la IA generativa, se ha posicionado como una de las tecnologías más influyentes del siglo XXI, permeando e impactando virtualmente todos los ámbitos de la experiencia humana (Miao et al., 2024). En los últimos años, estas tecnologías han transformado profundamente las prácticas creativas, educativas y de investigación en diseño, lo que plantea nuevos y complejos desafíos éticos, epistemológicos y metodológicos para investigadores, educadores y profesionales de estas disciplinas (Yu et al., 2025; Romero-Guzmán & Ortega-Terrón, 2024).

Sin embargo, estas transformaciones no están ocurriendo de manera homogénea ni equitativa. Si bien estas tecnologías se están impulsando y distribuyendo globalmente, las agendas y los marcos de referencia que definen la IA provienen principalmente de instituciones y redes que históricamente han privilegiado la mirada occidental, eurocentrista y angloparlante, mientras que otras miradas, regiones, lenguas y tradiciones culturales han tenido menor visibilidad e incidencia en su definición y aplicación (Portilla Tirado et al., 2024). Esta asimetría revela una oportunidad crítica: abrir el debate a perspectivas diversas y situadas, capaces de reimaginar la relación entre IA y diseño más allá de los marcos tradicionalmente dominantes (Ofosu-Asare, 2024).

La literatura académica reciente sobre IA y diseño, si bien ha crecido notablemente, ha privilegiado ciertas miradas y enfoques dominantes. Entre ellos, una perspectiva tecno-optimista, que asume que la tecnología tiene la capacidad de resolver los grandes desafíos humanos y minimiza sus posibles riesgos o efectos negativos (ej. Cho & Nam, 2023; Jin et al., 2024); una visión tecnoproductivista o de innovación, que concibe la IA principalmente como motor de competitividad y creación de valor en el mercado (ej. Verganti et al., 2020; Jung et al., 2023; Wu & Li, 2024); corrientes colaborativas, que enmarcan la IA como un agente creativo o co-diseñador que amplía las capacidades humanas (Stoimenova & Price, 2023; Reddy, 2022; Anderson et al., 2021; Chiou et al., 2023; Kwon et al., 2024); perspectivas pedagógicas que exploran la incorporación de la IA las prácticas educativas en diseño (ej. Melker et al., 2025; Tellez, 2025; Hwang & Wu, 2025); y un enfoque crítico que examina los impactos a todo nivel del desarrollo e implementación de la IA (ej.; Hernández Ramírez & Ferreira, 2024; Siddharth & Luo, 2025; Zhang, 2023).

Si bien estos enfoques exploran la interacción entre el diseño y la IA, aún hay perspectivas y áreas inexploradas o poco visibilizadas. Entre ellas, destacan las miradas críticas, participativas, éticas o decoloniales, así como aquellas que surgen desde contextos culturales, sociales y materiales diversos, a menudo situados fuera de los centros tecnológicos tradicionales.

Estos contextos enfrentan desafíos particulares relacionados con el desarrollo y la implementación de la IA que frecuentemente se desconocen o desestiman en el discurso dominante, tales como la desigualdad en el acceso a recursos tecnológicos, la subrepresentación cultural y lingüística de numerosos pueblos y grupos culturales, la dependencia de infraestructuras externas y los riesgos éticos y sociales que surgen cuando los sistemas de IA no incluyen condiciones locales o situadas.

Sin embargo, estos contextos no son únicamente espacios de carencia o de dependencia. Son también laboratorios de innovación, creatividad y resistencia, donde diseñadores, docentes, activistas y comunidades forjan prácticas de co-creación, nuevas infraestructuras soberanas de datos, usos de la IA para el bien común y enfoques especulativos para futuros plurales (Patil et al., 2024). Existen ejemplos destacados: desde iniciativas en Brasil para proteger y fomentar el uso de lenguas indígenas en riesgo de desaparecer (Pinhaez et al., 2024), hasta startups africanas que aplican IA en salud comunitaria (Alaran et al., 2025), proyectos latinoamericanos que crean modelos de lenguaje para lenguas originarias (Lucas et al., 2025) y movimientos feministas e indígenas que resignifican la IA desde sus propias prácticas y saberes (Arora, 2024).

 

Revista Base Diseño e Innovación, con raíces hispanoamericanas y fuerte vinculación global, aspira a visibilizar la investigación desarrollada por académicos del llamado Sur Global, y a promover el diálogo, el intercambio de conocimiento y la colaboración entre investigadores de diferentes partes del mundo. Su misión es difundir el rol del diseño como catalizador de procesos de innovación que contribuyen a mejorar la calidad de vida de las personas y a generar valor social, económico y cultural. Así como visibilizar nuevas áreas de desarrollo para el diseño. Leer más sobre la revista.

Para este número especial, invitamos a investigadores, docentes, profesionales y colectivos a presentar manuscritos originales que exploren, cuestionen y propongan nuevas formas de pensar y crear en la intersección entre IA y diseño. Se buscan trabajos desarrollados desde enfoques éticamente comprometidos, teóricamente rigurosos, metodológicamente robustos y profundamente sensibles a los contextos locales y globales, que amplíen la conversación actual sobre el papel del diseño frente a la IA. Damos la bienvenida a una amplia variedad de perspectivas —incluidas las feministas, queer, decoloniales, ecológicas, críticas, interculturales y otras perspectivas emergentes—así como a otras miradas que aporten reflexión y diálogo sobre las dimensiones éticas, sociales y creativas de esta relación. Sugerimos abordar algunos de los siguientes ejes temáticos:

  1. Diseño e inteligencia artificial responsable. Explora los fundamentos teóricos, metodológicos y proyectuales del diseño responsable frente a la IA. Reúne investigaciones sobre diseño ético, marcos de responsabilidad, dilemas de propiedad intelectual, explicabilidad (XAI), estrategias de transparencia, rendición de cuentas y gobernanza algorítmica (Katzenbach & Ulbricht, 2019).
  2. Educación, pedagogía y alfabetización algorítmica. Examina cómo las instituciones formativas de diseño incorporan la IA en sus procesos educativos. Se valoran contribuciones que exploren el impacto de la IA sobre el pensamiento crítico, la creatividad, las competencias éticas y las metodologías proyectuales informadas por datos, así como enfoques pedagógicos situados en contextos locales e interdisciplinarios.
  3. Prácticas situadas, diversidad cultural y justicia algorítmica. Analiza cómo las prácticas de diseño con IA responden a realidades sociales, culturales y materiales específicas. Interesan estudios que documenten procesos de co-diseño, participación comunitaria y justicia algorítmica (Buolamwini, 2023), así como investigaciones que exploren y problematicen la IA en su relación con la pluralidad cultural, lingüística, estética y epistemológica.
  4. Soberanía de datos, infraestructuras y autonomía tecnológica. Convoca estudios y proyectos que cuestionen las dependencias tecnológicas actuales y propongan alternativas para una autonomía digital equitativa. Incluye investigaciones sobre soberanía de datos, infraestructuras abiertas o comunitarias, gobernanza participativa y desarrollo tecnológico ético desde el diseño.
  5. Más allá de la inteligencia artificial generativa. Reconociendo que la IA va mucho más allá de la IA generativa, se invitan contribuciones que exploran la intersección entre diseño y aplicaciones explicativas, predictivas, adaptativas o interactivas de la IA (Cheng et al., 2019; Ehsan et al., 2024; Liao et al., 2020; Wolf, 2019).
  6. Otras miradas a la intersección entre diseño e inteligencia artificial. Abre espacio a enfoques que, sin alinearse estrictamente con los ejes anteriores, contribuyan a ampliar la comprensión de esta relación. Se aceptan estudios interdisciplinarios, revisiones críticas, innovaciones metodológicas y proyectos experimentales que fortalezcan el diálogo global sobre el diseño y la IA.

 

Tipos de contribuciones

Se recibirán trabajos que mantengan un estándar riguroso de argumentación, evidencia y soporte bibliográfico y que dialoguen críticamente con los temas planteados en la convocatoria. Se considerarán los siguientes tipos de contribuciones:

  • Artículos empíricos. Investigaciones cualitativas, cuantitativas, mixtas o basadas en la práctica (investigación para, sobre o a través del diseño). Estos trabajos deben presentar con claridad el problema de investigación, el marco teórico, la metodología, los procedimientos de recolección y análisis de datos, así como los principales hallazgos y su contribución al campo del diseño.
  • Revisiones sistemáticas, scoping reviews o estados del arte. Síntesis rigurosas de literatura relevante sobre temas vinculados al número especial. Estas contribuciones pueden incluir análisis comparativos de enfoques teóricos, tendencias históricas del campo, vacíos de investigación, debates emergentes o discusiones críticas sobre cómo se ha estudiado la relación entre diseño e IA en distintos contextos. Se espera una metodología explícita de búsqueda, selección y análisis de fuentes, así como una reflexión clara sobre las implicaciones del corpus revisado.
  • Estudios de caso y proyectos aplicados. Documentación analítica de experiencias de diseño con IA en contextos específicos. Estas contribuciones pueden abordar intervenciones en comunidades, instituciones, organizaciones públicas o privadas; siempre desde una perspectiva teórica debidamente documentada. Los estudios deberán incluir un análisis crítico de los resultados, las limitaciones, las implicancias éticas y los aprendizajes transferibles al campo del diseño y su relación con la IA.
  • Artículos teóricos y ensayos críticos. Desarrollo, articulación o problematización de marcos conceptuales diversos que contribuyan a comprender la relación entre diseño e IA. Estas contribuciones pueden examinar debates epistemológicos, tensiones éticas o implicancias políticas vinculadas al uso, desarrollo o regulación de la IA en el ámbito del diseño.
  • Experiencias pedagógicas o institucionales. Análisis documentado de prácticas formativas, transformaciones curriculares o iniciativas educativas relacionadas con diseño e IA. Se espera una reflexión crítica sustentada en evidencia que analice los desafíos, aprendizajes y tensiones surgidos en estos procesos desde marcos teóricos o conceptuales claramente establecidos, así como su relevancia para la formación en diseño y para la comprensión de la IA en estos contextos.

 

Requisitos de envío

  • Base Diseño e Innovación solo recibe manuscritos a través de su plataforma OJS. Para enviarlos, los autores deben registrarse y seguir los pasos que se indican en la plataforma. Ver “Información para autores” y “Envíos”.
  • Los artículos deben ser originales. No pueden haber sido publicados previamente ni estar en proceso de evaluación por otra revista. Se aceptarán actualizaciones de trabajos presentados en conferencias, lo cual debe quedar debidamente señalado en el resumen o la introducción.
  • Los manuscritos deben incluir antecedentes teóricos y empíricos del proyecto, el estado del arte de la investigación en el área, problema, hipótesis o pregunta de investigación y objetivos. Una sección de metodología donde se indique el enfoque y alcance de la investigación, y se describan los procedimientos, materiales y técnicas de recolección y análisis de la información. Resultados y discusión.
  • Se recibirán manuscritos en español o inglés.
  • Se acepta tanto el inglés británico como el americano, siempre y cuando se mantenga la coherencia a lo largo de todo el manuscrito.
  • Extensión máxima es de 5000 palabras
  • Las referencias bibliográficas deben seguir el estilo APA 7ª edición, incluyendo direcciones URL y/o DOI, cuando sea posible.
  • Revisar todos los requisitos de envío aquí.

 

Fechas importantes

  • Lanzamiento de convocatoria: 24 de noviembre de 2025.
  • Plazo límite para el envío de artículos completos (máximo 5000 palabras, incluidas las referencias): 23 de febrero de 2026.
  • Periodo de evaluación por parte de editores y pares revisores: 23 de febrero al 30 de marzo de 2026.
  • Envío de artículos revisados por parte de autores: 30 de abril de 2026
  • Publicación: junio de 2026

 

Referencias

  • Alaran, M. A., Lawal, S. K., Jiya, M. H., Egya, S. A., Ahmed, M. M., Abdulsalam, A., Haruna, U. A., Musa, M. K., & Lucero-Prisno, D. E. (2025). Challenges and opportunities of artificial intelligence in African health space. Digital Health, 11. https://doi.org/10.1177/20552076241305915
  • Anderson, I., Gil, S., Gibson, C., Wolf, S., Shapiro, W., Semerci, O., & Greenberg, D. M. (2020). “Just the Way You Are”: Linking Music Listening on Spotify and Personality. Social Psychological and Personality Science, 12(4), 561-572. https://doi.org/10.1177/1948550620923228
  • Arora, P. (2024). Creative data justice: a decolonial and indigenous framework to assess creativity and artificial intelligence. Information, Communication & Society, 28(13), 2231–2247. https://doi.org/10.1080/1369118X.2024.2420041
  • Buolamwini, J. (2023). Unmasking AI: my mission to protect what is human in a world of machines. Random House.
  • Cheng, H.-F., Wang, R., Zhang, Z., O’Connell, F., Gray, T., Harper, F. M., & Zhu, H. (2019). Explaining Decision-Making Algorithms through UI: Strategies to Help Non-Expert Stakeholders. Proceedings of the 2019 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–12. https://doi.org/10.1145/3290605.3300789
  • Chiou, L.-Y., Hung, P.-K., Liang, R.-H., & Wang, C.-T. (2023). Designing with AI: An exploration of co-ideation with image generators. Proceedings of the 2023 ACM Designing Interactive Systems Conference (pp. 1941–1954). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3563657.3596001
  • Cho, H., & Nam, T.-J. (2023). The story of Beau: Exploring the potential of generative diaries in shaping social perceptions of robots. International Journal of Design, 17(1), 1–15. https://doi.org/10.57698/v17i1.01
  • Ehsan, U., Liao, Q. V., Passi, S., Riedl, M. O., & Daumé, H. (2024). Seamful XAI: Operationalizing Seamful Design in Explainable AI. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 8(CSCW1), 1–29. https://doi.org/10.1145/3637396
  • Hernández Ramírez, R., & Ferreira, J. B. (2024). The future end of design work: A critical overview of managerialism, generative AI, and the nature of knowledge work, and why craft remains relevant. She Ji: The Journal of Design, Economics, and Innovation, 10(4), 414–440. https://doi.org/10.1016/j.sheji.2024.11.002
  • Hwang, Y., & Wu, Y. (2025). Graphic Design Education in the Era of Text-to-Image Generation: Transitioning to Contents Creator. International Journal of Art & Design Education, 44(1), 239–253. https://doi.org/10.1111/jade.12558
  • Jin, X., Dong, H., Evans, M., & Yao, A. (2024). Inspirational stimuli to support creative ideation for the design of artificial intelligence-powered products. Journal of Mechanical Design, 146(12), 121402. https://doi.org/10.1115/1.4065696
  • Jung, J., Kim, K., Peters, T., Snelders, D., & Kleinsmann, M. (2023). Advancing design approaches through data-driven techniques: Patient community journey mapping using online stories and machine learning. International Journal of Design, 17(2), 19–44. https://doi.org/10.57698/v17i2.02
  • Katzenbach, C., & Ulbricht, L. (2019). Algorithmic governance. Internet Policy Review, 8(4). https://doi.org/10.14763/2019.4.1424
  • Kwon, J., Jung, E.-C., & Kim, J. (2024). Designer-generative AI ideation process: Generating images aligned with designer intent in early-stage concept exploration in product design. Archives of Design Research, 37(3), 7–23. http://doi.org/10.15187/adr.2024.07.37.3.7
  • Liao, Q. V., Gruen, D., & Miller, S. (2020). Questioning the AI: Informing Design Practices for Explainable AI User Experiences. Proceedings of the 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 1–15. https://doi.org/10.1145/3313831.3376590
  • Lucas, M., Burgueño, A., Carazas, M., Buenadicha Sánchez, C., Ramirez Rufino, S., & Rosales Torres, C. S. (2025). El desempeño de la inteligencia artificial en el uso de lenguas indígenas americanas [The performance of artificial intelligence in the use of indigenous American languages]. Inter-American Development Bank. https://doi.org/10.18235/0013542
  • Melker, S., Gabrils, E., Villavicencio, V., Faraon, M., & Rönkkö, K. (2025). Artificial intelligence for design education: A conceptual approach to enhance students’ divergent and convergent thinking in ideation processes. International Journal of Technology and Design Education, 35, 1871–1899. https://doi.org/10.1007/s10798-025-09964-3
  • Miao, F., Shiohira, K., & Lao, N. (2024). AI competency framework for students. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO). https://doi.org/10.54675/JKJB9835
  • Ofosu-Asare, Y. (2024). Cognitive imperialism in artificial intelligence: Counteracting bias with Indigenous epistemologies. AI & Society, 40, 3045–3061. https://doi.org/10.1007/s00146-024-02065-0
  • Patil, M., Cila, N., Redström, J., & Giaccardi, E. (2024). In conversation with ghosts: towards a hauntological approach to decolonial design for/with AI practices. CoDesign, 20(1), 55–76. https://doi.org/10.1080/15710882.2024.2320269
  • Pinhanez, C., Cavalin, P., Storto, L., Finbow, T., Cobbinah, A., Nogima, J., Vasconcelos, M., Domingues, P., de Souza Mizukami, P., Grell, N., Gongora, M., & Gonçalves, I. (2024). Harnessing the power of artificial intelligence to vitalize endangered Indigenous languages: Technologies and experiences. arXiv preprint arXiv:2407.12620. https://arxiv.org/abs/2407.12620
  • Portilla Tirado, P. C., Ferruzca Navarro, M. V., Villegas Cortez, J., & Mora Gutiérrez, R. A. (2024). Diseño de la Interacción Humano-Computadora y Estudios de Género: una aproximación ciensométrica. Cuadernos del Centro de Estudios de Diseño y Comunicación (233). https://doi.org/10.18682/cdc.vi233.11440
  • Reddy, A. (2022). Artificial everyday creativity: Creative leaps with AI through critical making. Digital Creativity, 33(4), 295–313. https://doi.org/10.1080/14626268.2022.2138452
  • Romero-Guzmán, L., & Ortega-Terrón, M. de L. E. (2024). Docencia, era digital e inteligencia artificial en la arquitectura y el diseño. A&P Continuidad, 11(21), 114–125. https://doi.org/10.35305/23626097v11i21.490
  • Siddharth, L., & Luo, J. (2025). Data-driven innovation for trustworthy AI. She Ji: The Journal of Design, Economics, and Innovation, 11(3), 261–283. https://doi.org/10.1016/j.sheji.2025.06.002
  • Stoimenova, N., & Price, R. (2020). Exploring the nuances of designing (with/for) artificial intelligence. Design Issues, 36(4), 45–55. https://doi.org/10.1162/desi_a_00613
  • Tellez, F. A. (2025). Reflecting on the Integration of generative AI in design education: Lessons from the field. Voces Y Silencios. Revista Latinoamericana de Educación, 16(2), 169–191. https://doi.org/10.18175/VyS16.2.2025.9
  • Verganti, R., Vendraminelli, L., & Iansiti, M. (2020). Innovation and Design in the Age of Artificial Intelligence. Journal of Product Innovation Management, 37(3), 212-227. https://doi.org/10.1111/jpim.12523
  • Wolf, C. T. (2019). Explainability scenarios: Towards scenario-based XAI design. Proceedings of the 24th International Conference on Intelligent User Interfaces, 252–257. https://doi.org/10.1145/3301275.3302317
  • Wu, X., & Li, L. (2024). An application of generative AI for knitted textile design in fashion. The Design Journal, 27(2), 270–290. https://doi.org/10.1080/14606925.2024.2303236
  • Yu, C., Zheng, P., Peng, T., Xu, X., Vos, S., & Ren, X. (2025). Design meets AI: challenges and opportunities. Journal of Engineering Design, 36(5–6), 637–641. https://doi.org/10.1080/09544828.2025.2484085
  • Zhang, L. (2023). The ethical turn of emerging design practices. She Ji: The Journal of Design, Economics, and Innovation, 9(3), 311–329. https://doi.org/10.1016/j.sheji.2023.09.002