10/10/2025 –, Auditorio Centrogeo
La propuesta examina la oniomanía digital como ejemplo de cómo algoritmos persuasivos captan la interacción y modelan conductas. Se plantea un paralelismo con la práctica científica: la IA generativa potencia la productividad, pero también puede sesgar preguntas y marcos conceptuales.
La expansión de la inteligencia artificial generativa está transformando aceleradamente el quehacer científico: desde la búsqueda y sistematización de literatura, hasta la formulación de hipótesis, la escritura académica o la difusión de resultados. Este mismo ecosistema algorítmico que facilita la investigación también opera en la vida cotidiana bajo lógicas de maximización de la interacción (engagement), con efectos que pueden ser problemáticos. Un ejemplo paradigmático es la oniomanía digital o adicción a las compras en línea, un fenómeno en el que algoritmos de recomendación, sistemas de perfilado de usuario y técnicas de gamificación se conjugan para capturar la atención y fomentar la compulsión.
Tomar este caso como punto de partida permite reflexionar críticamente sobre las tensiones que plantea la IA en el ámbito científico. Así como los algoritmos comerciales personalizan estímulos para inducir consumo compulsivo, también las herramientas generativas aplicadas a la investigación corren el riesgo de orientar de manera invisible nuestras preguntas, enfoques y hasta marcos conceptuales. La automatización de procesos cognitivos clave abre oportunidades inéditas de productividad, pero también plantea interrogantes: ¿qué sesgos se refuerzan cuando delegamos demasiado en sistemas entrenados sobre corpus desiguales? ¿cómo distinguimos entre apoyo a la creatividad y manipulación sutil de los marcos de referencia?
En esta propuesta sugerimos analizar la oniomanía digital no sólo como problema de salud mental, sino como metáfora y advertencia para la práctica científica en la era de la IA generativa. Si en el consumo digital se explotan vulnerabilidades psicológicas mediante algoritmos persuasivos, en la investigación académica podríamos estar expuestos a dinámicas semejantes si no analizamos críticamente nuestras propias herramientas.
La ponencia busca mostrar cómo el estudio de casos como la oniomanía digital permite comprender las capacidades de la IA para modelar conductas humanas y abrir líneas de investigación interdisciplinaria. El objetivo es invitar a la comunidad a reconocer tanto el potencial transformador de la IA generativa en la ciencia, como los riesgos de reproducir sin cuestionamiento los mismos patrones de manipulación que hoy observamos en la esfera del consumo digital.
Mayte H. Laureano es Ingeniera en Informática por el IPN, Licenciada en Psicología organizacional, Maestra en Ciencias de la Computación por el CIC-IPN y en Psicoterapia Psicoanalítica por la UIC. Actualmente es doctoranda en Familia y Pareja en UIC así como de Ciencias Cognitivas Computacionales en el CIC-IPN. Sus intereses son: análisis del lenguaje, los sueños y el inconsciente, el flujo emocional en textos, el impacto de la IA en la conducta social y sus expresiones psicopatológicas. Se desempeña como psicoterapeuta de adolescentes y adultos. Dirige proyectos de tesis a nivel licenciatura, tiene trayectoria en análisis de sistemas en el ámbito corporativo, fue parte del equipo fundador y organizador de la 1ra y 2da Escuela de Verano de Ciencias cognitivas con enfoque interdisciplinario del IPN . Presentó en el congreso IEEE - Yokohama, Japón y en la escuela de primavera en Tübingen, Alemania su trabajo: “Computational study of dream interpretations: Psychoanalytic human vs artificial analyses”.