Concepto

Capacidad de una institución para conservar opciones sobre las tecnologías que adopta: recuperar sus datos, cambiar de servicio y evitar dependencias que comprometan su misión.

Expresión usada en algunos debates para ampliar las preguntas sobre autoría, transparencia y responsabilidad cuando interviene IA.

Derecho a producir y validar conocimiento desde el propio contexto, sin que los sistemas adoptados lo desplacen.

Manera de distribuir decisiones sobre IA entre quienes tienen información y responsabilidad para revisarlas: institución, programa y curso.

Dificultad que contribuye a formar una capacidad; permite decidir si una pista de IA sostiene la práctica o si una solución completa la sustituye.

Capacidad de mantener el propósito, comprobar lo recibido y responder por las decisiones al trabajar con IA.

Riesgo de perder de vista qué operaciones se delegan en IA y qué evidencia queda del razonamiento propio.

Situación en la que cambiar de servicio se vuelve muy difícil por los costos de migración o por no poder recuperar datos y trabajo en un formato utilizable.

Riesgo de tratar como universales las categorías y valores de sistemas construidos en otros contextos, desplazando saberes locales.

Trabajo en el que la respuesta de la IA entra en un ciclo intelectual dirigido por la persona, que la interroga, la contrasta y decide qué hacer con ella.