CLAVES. REVISTA DE HISTORIA
VOL. 12, N.° 22 – ENERO – JUNIO 2026
ISSN 2393-6584 - MONTEVIDEO, URUGUAY
Pp. 1 - 25
Teoría de la historia e inteligencia artificial
El caso del ChatGPT historiador
Theory of History and Artificial Intelligence
The Case of the ChatGPT Historian
Caio Zanin
Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brasil
https://orcid.org/0009-0001-8112-5221
DOI: https://doi.org/10.25032/crh.v12i22.2792
Recibido: 31/1/2026
Aceptado: 2/6/2026
Resumen: El artículo investiga los impactos de la inteligencia artificial generativa, en
especial de ChatGPT-4o, sobre la teoría, la metodología y la práctica historiográfica
contemporánea. El autor parte de la historiografía de la historia digital y destaca los
desafíos derivados de la digitalización masiva de documentos, de las lógicas
algorítmicas de indexación y de la opacidad de los criterios técnicos de las nuevas
herramientas. La sección central explora a ChatGPT como un actor epistemológico
emergente y discute sus límites —como las alucinaciones y los sesgos— y su potencial
para modular la escritura histórica mediante la ingeniería de prompts y los agentes
personalizados. El artículo propone una reconfiguración del oficio historiográfico,
reivindicando una práctica crítica y pública como condición de posibilidad para la
historia por venir.
Palabras clave: historia digital, inteligencia artificial, ChatGPT, teoría de la historia.
Abstract: This article investigates the impact of generative artificial intelligence,
especially ChatGPT, on contemporary historical theory, methodology, and
historiographical practice. The author begins with the historiography of digital history,
highlighting challenges brought about by massive digitization, algorithmic indexing,
and the opacity of technical criteria in emerging tools. The central section frames
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ChatGPT as an emergent epistemological actor, addressing its limitations (such as
hallucinations and bias) and its potential to shape historical writing through prompt
engineering and personalized agents. The article calls for a reconfiguration of the
historical profession based on technically mediated regimes of truth, authorship, and
citation, defending a public and critical historiographical practice as the condition of
possibility for the history to come.
Keywords: digital history, artificial intelligence, ChatGPT, theory of history.
1. Introducción. Historia digital e inteligencia artificial
La consolidación de la cultura digital, desde la década de 1990, transformó los
modos de comunicación y sociabilidad. En aquel momento, el único avance más
palpable para el historiador era la obsolescencia de las máquinas de escribir analógicas,
sustituidas por las máquinas de escribir digitales. Más allá de ello, una intangibilidad
imaginativa solo permitía especulaciones vagas acerca de las posibles
transformaciones introducidas por las computadoras personales (personal computers,
PC) y su difusión en los entornos domésticos. Las tres décadas siguientes mostraron
hasta qué punto el avance digital remodeló los fundamentos mismos de la práctica
historiográfica. Como observa Luiz Filipe Correia (2024), la difusión de las tecnologías
digitales puede ser comprendida como un proceso de modulación, en el sentido
deleuziano del término, es decir, un moldeamiento continuo y variable que atraviesa
prácticas sociales, políticas y científicas. La historia no permaneció incólume: la
investigación, la escritura y la enseñanza fueron profundamente afectadas por el
entorno digital, y hoy la disciplina se enfrenta a nuevos objetos, métodos y dilemas
epistemológicos.
La digitalización masiva de documentos y su disponibilidad en plataformas
virtuales rompe con los regímenes selectivos de los archivos tradicionales. La
acumulación potencialmente ilimitada de datos produce, por un lado, una ampliación
sin precedentes de las posibilidades heurísticas; por otro, impone el desafío de
seleccionar, criticar e interpretar en medio del exceso. La operación historiográfica y la
escritura de la historia, que siempre dependieron de estrategias de exclusión y
jerarquización mediante la selección de fuentes y de los límites impuestos por el lugar
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social al que pertenece el historiador, pasan a ser parcialmente delegadas a algoritmos
de indexación y búsqueda cuyos criterios permanecen opacos. La cuestión de la crítica
documental, por lo tanto, pasa a incluir el análisis de los dispositivos técnicos que
median el acceso a la materia prima de la escritura de la historia.
En este contexto, el llamado «Giro Digital» en las humanidades (Correia 2024)
no puede reducirse a un mero capítulo metodológico. Se trata de una mutación cultural
que reposiciona la historia en relación con sus propios fundamentos disciplinarios. No
sorprende, por ello, que Liz Dalfré (2021) haya identificado la intensificación de
revisionismos y negacionismos en las plataformas digitales, donde autoridades
públicas e influencers movilizan narrativas simplificadas en detrimento de la crítica
historiográfica. La cultura digital ofrece nuevas herramientas, pero también multiplica
los discursos concurrentes sobre el pasado, en un campo de disputa en el que la
autoridad del historiador ya no está garantizada. La disciplina, por lo tanto, necesita
reafirmar sus parámetros de verdad histórica —mediante la reflexión teórica y
metodológica— en un entorno donde la verosimilitud algorítmica amenaza con
imponerse sobre la interpretación crítica.
En este sentido, el presente artículo se sitúa en la intersección entre la historia
digital y la teoría de la historia, y sigue un hilo de producciones recientes de la
historiografía brasileña que se han dedicado a reflexionar sobre los temas de las
llamadas humanidades digitales, el surgimiento de la denominada historia digital, su
evolución y las consecuencias de este proceso en diversos parámetros del conocimiento
histórico. Con la más reciente innovación tecnológica —la difusión de programas de
inteligencia artificial basados en modelos LLM (large language models), los llamados
GPT—, capaces de generar textos, voces, imágenes y videos artificiales, el conocimiento
histórico y el campo emergente de la historia digital experimentan una inflexión
decisiva. Es en este umbral donde se inscribe este artículo, que también dialoga con
debates provenientes de la segunda mitad del siglo pasado, a saber: la condición de la
evidencia histórica y la propia noción de referencialidad, puestas en cuestión por las
discusiones en torno al Holocausto y por las tendencias descontructivistas y
posmodernas de la historia ―lo que implica la emergencia del debate sobre el
negacionismo histórico― frente a la posibilidad de introducir agentes robotizados en
la escritura de la historia.
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La tesis doctoral del historiador Pedro Telles da Silveira (2018) constituye un
estudio fundamental para reflexionar sobre las relaciones entre el conocimiento
histórico y la llamada historia digital. En ella, el autor busca construir lo que denomina
una «razón histórica digital», es decir,
un conjunto de afirmaciones, opiniones, enunciados y expectativas, dichos y no
dichos, que presiden las relaciones entre el conocimiento histórico y las nuevas
tecnologías. Sus efectos se hacen sentir cuando las tecnologías digitales son
relegadas al ámbito de las herramientas, meros instrumentos disponibles para ser
dominados por historiadores e historiadoras, actualizando su saber sin modificarlo,
al mismo tiempo que se presupone la necesidad de retornar a la identidad de este
conocimiento después del encuentro con dichas tecnologías. Esta perspectiva
también establece una separación entre tecnología y epistemología, técnica y teoría
y, principalmente, sostiene que las principales alteraciones derivadas del encuentro
entre el conocimiento histórico y las nuevas tecnologías ocurrieron en el campo del
hacer, y nunca del pensar (22).
La tesis de Silveira ofrece reflexiones fundamentales sobre las consecuencias de
la historia digital para el campo de la historiografía y de la teoría de la historia, así como
para sus subsecciones: la emergencia de la historia digital como problema y su
legitimación «como nuevo campo de actuación para la historiografía»; la cuestión de
los vestigios y de las fuentes digitales; el problema de la representación del
conocimiento histórico mediante tecnologías digitales; y la intersección entre historia
digital e historia pública. A pesar de esta amplitud temática, como señala Victor
Sobreira (2025), la tesis de Silveira menciona la expresión «inteligencia artificial»
apenas una vez. El carácter pionero del trabajo no le permitió al autor desarrollar una
reflexión más sistemática sobre el tema.
En una empresa algo más directamente vinculada a la inteligencia artificial y
con tonos premonitorios considerables, un artículo de Thiago Lima Nicodemo y
Oldimar Cardoso (2019) se aventura a pensar en un robot historiador, inspirado en los
desarrollos recientes de proyección de imágenes artificiales ultrarrealistas de actores y
actrices ya fallecidos en series de ciencia ficción hollywoodense. Se trata de un ejercicio
de meta-historia, como lo denominan los propios autores. Este robot historiador sería
capaz de seguir un método de trabajo específico, compuesto por más de quince etapas,
y de evaluar un archivo vasto y extenso, dando lugar a la noción de «hiperarchivo»
(hyperarchives), cuyo rasgo distintivo es el siguiente:
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Lo que diferencia a un hiperarchivo de un archivo tradicional es precisamente la
pérdida de agencia sobre el olvido y el borrado, lo que finalmente resulta en que
alguien o algo viva en un bucle, sin que se le permita morir. Ni siquiera es necesario
recurrir nuevamente a la actuación póstuma de Cushing como metáfora; basta con
considerar la controversia en torno a la eliminación de información en Facebook,
Google, etc. (Lima Nicodemo y Cardoso 2019, 25).
Rodrigo Bonaldo (2023, 2-4) radicaliza esta perspectiva al proponer la idea de
una «historia más que humana», en la cual los sistemas de inteligencia artificial
introducen nuevas dimensiones en el estudio histórico. La discusión sobre una
historiografía «más que humana» parte de la constatación de que los algoritmos y los
sistemas de IA han dejado de ser meros instrumentos para actuar como agentes
históricos, es decir, como mediadores de experiencias históricas. En este sentido, la
historia deja de ser exclusivamente «la ciencia de los hombres en el tiempo», según la
definición clásica de Marc Bloch, para pasar a lidiar con sujetos híbridos, humanos y
no humanos. El concepto de «computación necesaria», formulado por Bragio Bonaldo
(2023, 4-5), es central para este debate. Se trata de la reproducción de patrones
estadísticos a partir de bases de datos, lo que genera una actualización repetitiva de
historicidades y cristaliza desigualdades de larga duración en lugar de producir
novedades. En contraste, el autor sugiere la hipótesis de una «computación
contingente», inspirada en Beatrice Fazi (Bonaldo 2023, 4, 22-24), capaz de introducir
rupturas creativas en el procesamiento algorítmico. La distinción entre estos dos
modos de computación explicita el dilema de la historiografía digital: confiar en la
eficacia estadística de las máquinas puede significar reforzar estructuras sociales ya
establecidas, mientras que reivindicar la contingencia implica reconocer la dimensión
ética y política del acto de narrar.
Estas reflexiones encuentran eco en los trabajos de Pedro Telles da Silveira
(2021), quien analiza las lógicas de recordar y olvidar en internet, redefiniendo los
regímenes de memoria. En su perspectiva, la memoria digital, marcada por el exceso y
por la dificultad de borrar, desarticula los regímenes tradicionales de temporalidad y
transforma la disponibilidad en criterio de relevancia. Para la historiografía, esta
condición implica el riesgo de que la verdad histórica sea sustituida por la mera
verosimilitud probabilística de los algoritmos.
En este punto se vuelve especialmente pertinente la contribución de Arthur
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Lima de Ávila (2024), quien defiende un concepto mínimo de verdad histórica fundado
en criterios públicos y en la posibilidad de verificación historiográfica por pares
cualificados. Ávila analiza los deslices historiográficos y las máscaras ideológicas de las
narrativas históricas producidas por empresas como la estadounidense PragerU y la
brasileña Brasil Paralelo, que reescriben de forma constante la historia y la
historiografía al defender parámetros de verificabilidad definidos por el mercado: si
hay inscritos y seguidores en los canales, si los productos se venden, entonces la
narrativa sería correcta y verdadera.
En última instancia, estas transformaciones inciden en la condición de los
regímenes de historicidad y también de los regímenes historiográficos, pues
introducen una escisión duradera en las posibilidades específicas de la prueba histórica
en el sentido propuesto por Carlo Ginzburg (Zanin 2018), así como en la noción
ampliada de evidencia histórica desarrollada por François Hartog (Hartog 2013; Zanin
2017). El problema central de este artículo consiste, por lo tanto, en investigar cómo la
inteligencia artificial ―y, en particular, los agentes personalizados (chatbots) de
ChatGPT― puede reconfigurar las prácticas historiográficas al disputar los propios
criterios que sostienen la noción de verdad histórica, entendida aquí como una aporía
continua entre el historiador y la evidencia histórica en el interior de la operación
historiográfica. Una investigación reciente liderada por Microsoft indicó que la
profesión de historiador es la segunda con mayor «aplicabilidad de IA» y es uno de los
oficios más susceptibles de ser sustituidos por la inteligencia artificial. Como veremos,
esto parte de una noción errónea sobre las tareas del historiador y su papel en la
sociedad (Campbell 2025, 1-2).
2. El nacimiento de la inteligencia artificial
La historia de la inteligencia artificial se remonta al propio desarrollo de la
ciencia de la computación. En 1950, Alan Turing publicó el célebre artículo
«Computing Machinery and Intelligence», en el cual propuso el denominado juego de
la imitación, luego conocido como test de Turing. Con ello, desplazó el problema de la
definición de inteligencia hacia la posibilidad de que una máquina pudiera simular, de
manera convincente, respuestas humanas (Turing 1950). Aunque Turing no utilizó la
expresión inteligencia artificial, su formulación teórica abrió el camino para la
constitución de este campo disciplinario.
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El uso explícito del término Artificial Intelligence surgió en 1956, durante la
conferencia en el Dartmouth College, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky,
Allen Newell y Herbert Simon. El encuentro, financiado por la Fundación Rockefeller,
es con frecuencia considerado el hito fundador del área (Sobreira 2025, 5). Si bien,
como observa James H. Moor (2006), durante aquellos dos meses se produjeron pocos
resultados concretos, los participantes se convirtieron en referencias fundamentales
en las décadas posteriores y consolidaron distintas corrientes de investigación.
En las décadas del sesenta y el setenta, dos enfoques principales disputaron
espacio en el campo: la inteligencia artificial simbólica, basada en reglas lógicas y
sistemas expertos, y la inteligencia artificial conexionista, inspirada en el
funcionamiento de las redes neuronales biológicas. Frank Rosenblatt, por ejemplo,
desarrolló en 1958 el Perceptron, uno de los primeros modelos de red neuronal
artificial (Sobreira 2025, 10). No obstante, críticas como las formuladas por Hubert
Dreyfus (1965) y el informe de James Lighthill (1973) señalaron límites estructurales
de estas aproximaciones y dieron lugar al llamado AI Winter, un período caracterizado
por la reducción de financiamiento y de expectativas en torno a la inteligencia artificial
(Bragio Bonaldo 2023, 4).
La reactivación del campo se produjo en las décadas del ochenta y el noventa
con el desarrollo de los denominados sistemas expertos (expert systems), que
traducían el conocimiento de especialistas humanos en conjuntos de reglas aplicables
a dominios específicos. Aunque obtuvieron cierto éxito en áreas como la medicina, su
mantenimiento resultaba costoso y dependía de equipos permanentes de
programadores (Sobreira 2025, 9). Paralelamente, el avance de la capacidad
computacional y la reducción de los costos de infraestructura favorecieron el
resurgimiento de las aproximaciones conexionistas, ahora mediante redes neuronales
multicapa, lo que se consolidaría como deep learning a partir de los años dos mil.
El salto decisivo se produjo en 2017 con la publicación del artículo «Attention is
All You Need», que presentó la arquitectura transformer. Esta técnica, desarrollada
por investigadores vinculados a Google, permitió el entrenamiento de modelos
masivos de lenguaje sobre grandes corpus textuales, dando origen a los denominados
large language models (LLM). A diferencia de los sistemas expertos, basados en reglas
fijas, los LLM aprenden a predecir la palabra siguiente en una secuencia y generan
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textos en lenguaje natural de manera estadística.
La fundación de OpenAI, en diciembre de 2015, en San Francisco, California,
marcó un momento estratégico en la convergencia entre intereses tecnológicos y
preocupaciones éticas respecto del futuro de la inteligencia artificial. Creada como una
organización sin fines de lucro, la empresa contó con el liderazgo de su actual director
ejecutivo, Sam Altman, y también del polémico multimillonario Elon Musk. En el sitio
web de OpenAI, la presentación institucional de la empresa define su propósito del
siguiente modo:
OpenAI es una empresa de investigación en inteligencia artificial sin fines de lucro.
Nuestro objetivo es avanzar la inteligencia digital de la manera más propensa a
beneficiar a la humanidad en su conjunto, sin estar limitada por la necesidad de
generar retorno financiero. […].
Creemos que la IA debe ser una extensión de las voluntades humanas individuales y,
en un espíritu de libertad, ser distribuida de la forma más amplia y equitativa posible.
(OpenAI 2015).
1
A partir de sucesivas investigaciones en machine learning y redes neuronales
profundas, la institución presentó al público los modelos de la serie Generative Pre-
trained Transformer (GPT), cuya versión más popular, ChatGPT, fue lanzada el 30 de
noviembre de 2022 (Sobreira 2025, 2). Su rápida difusión mundial —100 millones de
usuarios en apenas dos meses— reveló tanto el fascinio social ante la posibilidad de
generar textos coherentes en lenguaje natural como los dilemas epistemológicos y
pedagógicos que de ello se derivan (Bentivoglio 2023, 316). A diferencia de los
chatbots tradicionales, restringidos a interacciones guionizadas, ChatGPT elabora
respuestas extensas y creativas al combinar informaciones provenientes de amplias
bases de datos. Se trata, por lo tanto, de una tecnología que desplaza la percepción de
lo que significa «dialogar» con una máquina.
OpenAI se destacó en este escenario con el lanzamiento de la serie GPT. El GPT-
2 (2019) ya demostraba la capacidad de producir textos extensos; el GPT-3 (2020), con
175 mil millones de parámetros, representó un avance cualitativo significativo; y el
GPT-3.5 constituyó la base del ChatGPT, puesto a disposición del público de forma
gratuita en noviembre de 2022. En 2023, el GPT-4 amplió aún más la sofisticación del
1
https://openai.com/index/introducing-openai/?utm_source=chatgpt.com
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modelo con la incorporación recursos multimodales. En 2024, la principal novedad fue
el lanzamiento de ChatGPT-4o y del GPT Omni, que incorporaron memoria de las
conversaciones mantenidas por el usuario con el sistema. En el año siguiente, se
produjo el lanzamiento de ChatGPT-5, descrito como «un sistema unificado con un
modelo inteligente y eficiente, capaz de responder a un mayor número de preguntas, y
con una capacidad ampliada de razonamiento (pensamiento del GPT-5) para
problemas más complejos» (OpenAI 2025).
2
La disponibilidad pública de ChatGPT constituyó, por lo tanto, un hito no solo
tecnológico, sino también cultural. Desde la perspectiva de la teoría de la historia, este
momento marca el pasaje en el cual los algoritmos dejan de ser recursos técnicos
restringidos a especialistas y pasan a intervenir de modo directo en el espacio público,
disputando criterios de validación discursiva que anteriormente estaban reservados a
la acción humana.
3. La teoría de la historia según el ChatGPT
El funcionamiento de ChatGPT es de naturaleza estadística: al prever la palabra
más probable que suceda a una secuencia textual, el sistema construye frases y párrafos
con una fluidez impresionante. Sin embargo, dicha fluidez no equivale a comprensión.
El modelo está diseñado para producir frases correctas desde el punto de vista
sintáctico, no necesariamente verdaderas, lo que abre espacio a fenómenos conocidos
como «alucinaciones». En este sentido, el historiador, al interactuar con la
herramienta, debe mantener una vigilancia crítica: la verosimilitud algorítmica no
puede confundirse con validez historiográfica.
La interacción con ChatGPT se realiza a través de los llamados prompts, es
decir, instrucciones en lenguaje natural que orientan la producción textual de la
inteligencia artificial. De ello deriva el campo de la denominada ingeniería de prompts,
entendida como el conjunto de técnicas destinadas a formular comandos precisos y
estratégicos capaces de alinear los resultados de la máquina con las necesidades del
usuario. Desde el punto de vista historiográfico, esta práctica reabre el debate clásico
sobre la relación entre heurística y narrativa: si el historiador es quien selecciona,
2
https://openai.com/pt-BR/index/introducing-gpt-5/
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interpreta y narra, ¿qué significa delegar parte de este proceso a instrucciones textuales
que una máquina puede expandir en narrativas en apariencia consistentes?
En este punto, resulta particularmente fértil el análisis del artículo del
historiador Julio Bentivoglio, profesor de Teoría de la Historia en la Universidade
Federal do Espírito Santo. En su provocador artículo «Conversa sobre Teoria da
História com o ChatGPT» (2023), Bentivoglio formula una serie de preguntas —o, en
el lenguaje de los modelos LLM, efectúa diversos prompts— con interrogantes
generales y específicas sobre teoría de la historia, historiografía y sus principales
autores. El autor menciona el ChatGPT-3, aunque no deja en claro qué modelo
específico está utilizando. Por ello, se asume aquí que empleó la tercera versión del
modelo en una conversación estándar del GPT, poniendo a prueba la base de datos
entrenada y disponibilizada por OpenAI.
El artículo está constituido, básicamente, por los prompts formulados por
Bentivoglio y por las respuestas del GPT, algunas breves y otras más extensas. En las
notas al pie, el historiador comenta parcialmente dichas respuestas, a veces de forma
satisfecha, otras problematizando deficiencias terminológicas y, en ocasiones,
factuales de la inteligencia artificial. Las primeras preguntas son bastante simples:
«¿Qué es la teoría de la historia?»; «¿Cómo podemos definir el pasado?»; «¿Cuál es el
objeto de los estudios históricos?». Frente a estos prompts elementales, la inteligencia
artificial responde de manera simplificada, aportando información acorde con las
preguntas y, en algunos casos, con consideraciones interesantes, aunque altamente
cuestionables. El propio Bentivoglio advierte esta simplificación generalizada del GPT
ante la pregunta «¿Cuál es el objeto de los estudios históricos?» cuando afirma que «la
inteligencia artificial ofreció una respuesta bastante simplista» (Bentivoglio 2023,
318).
A lo largo del artículo, la experimentación con el GPT pasa a involucrar prompts
más extensos y detallados, como, por ejemplo: «¿Cómo evitar que intereses políticos,
ideológicos o mercadológicos interfieran en la producción y divulgación del
conocimiento histórico?». La respuesta a esta pregunta fue caracterizada por el
historiador como «bastante satisfactoria».
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Ahora bien, una revisión rápida sobre el funcionamiento de los prompts y sobre
su ingeniería indica que cuanto mayor sea la cantidad de información proporcionada
en un prompt, mayores serán las probabilidades de obtener una respuesta
satisfactoria. La contextualización del objeto del prompt y la especificación precisa de
lo que se interroga ayudan a la inteligencia artificial a seleccionar, dentro de sus vastas
—casi infinitas— bases de datos, la información de forma más eficiente y precisa. Otras
técnicas de prompting también resultan sumamente válidas, como el método del «paso
a paso» (step by step) o el de la personalización. El usuario puede, en el cuerpo del
prompt, atribuirle una persona al GPT, definiendo un rol de especialista. Es posible,
por ejemplo, indicarle al sistema que actúe como un historiador e investigador
experimentado, con conocimientos especializados en teoría de la historia e
historiografía y con un perfil académico consolidado. Esto contribuye a que el GPT
produzca respuestas más satisfactorias o, al menos, utilice un lenguaje más preciso y
adecuado al contexto. La técnica del «paso a paso», por su parte, consiste en asignar
tareas por etapas al GPT: el usuario puede solicitar primero la elaboración de la
estructura de un texto en tópicos y, luego, pedir el desarrollo de cada uno de ellos, en
lugar de exigir la redacción completa de una sola vez.
El artículo de Bentivoglio demuestra, quizá sin que esta fuera la intención
explícita del historiador, cómo funcionan algunas de estas progresiones. Las respuestas
consideradas satisfactorias por un historiador académico altamente calificado en el
objeto interrogado solo comenzaron a aparecer con prompts más extensos y con la
familiarización progresiva del GPT con el tema, dado que múltiples prompts sobre el
mismo asunto fueron enviados de manera secuencial al sistema. En definitiva, la
ingeniería de prompts se revela como un elemento fundamental para obtener
respuestas más eficientes de ChatGPT.
En otro intento de interrogar a ChatGPT, el historiador Leme Lopes pone a
prueba los conocimientos más específicos de la IA en relación con la historiografía.
Lopes, utilizando la versión Plus de OpenAI ChatGPT-4, inicia una conversación con
un chat convencional de GPT, pregunta por su constitución, quién era ChatGPT y,
posteriormente, sobre el entrenamiento del GPT en historiografía. El GPT explica que
es un LLM y que se apoya en una base de datos masiva extraída de internet: sitios web,
artículos, libros y otros documentos en diversas lenguas. OpenAI incluso enfrenta una
demanda por derechos de autor impulsada por periódicos como The New York Times
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y The Times, por utilizar esta base de datos sin autorización previa (New York Times
2023).
3
En cuanto a la historiografía, el GPT informa a Lopes que posee un
entrenamiento considerable en el área y destaca cuatro puntos generales: fuentes
primarias y secundarias; escuelas historiográficas y sus teorías; métodos históricos; e
historiadores notables. Lopes decide profundizar un poco más en la cuestión de los
historiadores destacados, ante lo cual el GPT responde mencionando historiadores
clásicos como Edward Gibbon, Leopold von Ranke o Fernand Braudel. Cuando el
historiador solicita análisis más innovadores de la historiografía reciente, el GPT
responde con Michel Foucault y Alun Munslow. Desde el punto de vista de Lopes, las
respuestas de la IA no aportan nada particularmente innovador u original, tal como él
esperaba.
Entonces, Lopes insiste en la pregunta acerca de textos actualizados y realmente
innovadores en el campo de la historiografía. Entre sugerencias de Munslow y Frank
Ankersmit, Lopes termina descubriendo, entre las indicaciones del GPT, un libro de
Chris Lorenz que en realidad no existe. Sin embargo, quizá solo pudo advertirlo porque
conoce en detalle los desarrollos de la historiografía e investigó en otros medios para
detectar la alucinación de la IA. El peligro surge cuando la información no es verificada
y un lego podría reproducir datos inventados sobre un libro inexistente.
Esta termina siendo su conclusión sobre el diálogo: GPT puede ser un auxiliar
considerable para la investigación histórica, pero presenta serias limitaciones en lo
relativo a la interpretación textual y la creación de textos originales. La posibilidad de
las «alucinaciones» representa el mayor peligro para el uso indiscriminado de GPT
como auxiliar en la historiografía, dado que, utilizado a gran escala, puede
transformarse en un falsificador convincente de enormes proporciones.
En 2024, además de la interfaz básica, OpenAI pasó a ofrecer la posibilidad de
crear «agentes GPT personalizados». Estos «agentes» pueden configurarse con
instrucciones específicas, bases de datos adicionales e integraciones externas. En la
práctica, un investigador puede crear un agente entrenado para trabajar
3
https://www.nytimes.com/2023/12/27/business/media/new-york-times-open-ai-microsoft-
lawsuit.html
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exclusivamente con un corpus determinado de documentos históricos, dentro de
ciertos límites. En la versión paga básica, la suscripción Plus permite que los GPT
almacenen hasta 20 archivos en formato PDF.
El agente personalizado dispone de una página de configuración que también
funciona mediante ingeniería de prompts. Existe, en esencia, un prompt principal, que
puede ser extenso e incluir un sistema de trabajo que el GPT debe seguir (técnica del
step by step), una persona, un tipo de lenguaje específico que la máquina debe adoptar,
entre otras funciones. Un estudiante de grado puede, por lo tanto, cargar algunas
fuentes en PDF en los archivos del GPT y, a partir de ello, buscar la formulación de una
idea para su trabajo final de carrera, solicitando al propio GPT que analice las fuentes
y desarrolle el texto necesario.
Evidentemente, ya existen herramientas de verificación capaces de identificar
si un texto fue producido por inteligencia artificial. No obstante, la propia inteligencia
artificial puede utilizarse como un recurso para enmascarar dicho uso, mediante
prompts diseñados específicamente con ese objetivo. Además, existe la posibilidad de
crear un agente GPT especializado en escritura que no reproduzca los patrones típicos
del lenguaje natural generados por las inteligencias artificiales. La creación de estos
agentes GPT introduce nuevos elementos para el análisis histórico, en especial en lo
que respecta a la transmisión del conocimiento histórico. Y es en este punto donde mi
análisis difiere del de otros historiadores brasileños, quienes analizaron ChatGPT solo
en su forma fundamental, sin considerar la evaluación de los agentes.
En una búsqueda rápida en Google en una pestaña de navegación anónima,
escribí la expresión «ChatGPT historiador». De inmediato, aparecieron en la primera
página diversos resultados que remitían a agentes GPT especializados en historia: el
«Historiador Universal», el «Historiador Ejemplificado», el «Historiador Mundial» y
el «Historiador Lógico». Uno de los primeros resultados fue el «Historiador Imperial»,
en el cual hice clic para investigar con mayor detalle. Utilicé ChatGPT-4o.
En la página inicial del agente dentro de ChatGPT aparecía la siguiente
invitación descriptiva: «Explora la rica historia de Brasil con el “Historiador Imperial”,
un GPT especializado que asume la persona de D. Pedro II, ofreciendo clases detalladas
y curiosidades sobre todos los períodos históricos brasileños». El creador del GPT
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utilizó la técnica de la persona, solicitando de forma humorística que el sistema
asumiera la personalidad de D. Pedro II. Debajo de la descripción, se ofrecían algunos
prompts preconfigurados, como «Cuéntame sobre la Revolución Farroupilha» o
«¿Cuáles son algunas curiosidades sobre la corte en el Brasil Imperial?». Elegí este
último de manera aleatoria, y la respuesta fue la siguiente:
Ah, la vida de la Corte en el Brasil Imperial tenía sus ritos, pompas y… deliciosas
peculiaridades. He aquí un rápido repertorio de curiosidades:
¿Corona en la cabeza… o al costado? Entre los Braganza, en Portugal, rigió durante
siglos la costumbre (con el mito sebastianista a mano) de no llevar la corona sobre la
cabeza; D. João VI solía aparecer con ella apoyada al costado del trono. En Brasil, sin
embargo, la práctica cambió y la corona pasó a utilizarse en el Discurso del Trono —
Debret lo registró todo.
Orden del Cruzeiro (1822): primera gran orden del Imperio, creada por D. Pedro I
para premiar no solo méritos militares, sino también civiles y científicos —un toque
de modernidad en las condecoraciones.
[…]
Si lo desea, puedo preparar una línea de tiempo de «etiqueta y pompa», desde el
Paço de São Cristóvão hasta Petrópolis, con más episodios sugestivos e imágenes de
Debret como acompañamiento.
El inicio de la respuesta ya muestra cómo el GPT respondió asumiendo la
persona de Dom Pedro II, tal como fue explicado. El GPT, además de presentar
curiosidades sobre el Imperio brasileño, también sugirió la realización de otra tarea.
Este factor sugestivo es una constante en todo el funcionamiento de ChatGPT. Casi
siempre, el cierre de una respuesta de la máquina viene acompañado de una
sugerencia. En este punto, los patrones técnicos que se reproducen de manera
necesaria —o la «computación necesaria», para usar la expresión de Rodrigo
Bonaldo— están plenamente en acción. Obsérvese que el GPT sugiere la elaboración
de una «línea de tiempo» de la «etiqueta y la pompa» en el Imperio. Tal vez podamos
preguntarnos por qué el agente sugirió una línea de tiempo y no un análisis crítico o
una historia comparativa entre el Imperio y la Primera República, o incluso cuestionar
la elección de Debret y la sugerencia de sus imágenes. Las elecciones de los algoritmos
son opacas. Resulta difícil descubrir las razones de tales sugerencias.
CAIO ZANIN
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Sin embargo, investigué un poco más. Introduje el siguiente prompt: «¿Qué
fuentes fueron añadidas a tu base de datos? Enumérame todos los documentos que
tienes en tu archivo». La respuesta fue la siguiente:
¡Excelente pregunta! Por razones de seguridad y confidencialidad, no puedo enumerar ni
exponer mi base de datos interna. Sin embargo, puedo ser totalmente transparente
respecto de los tipos de fuentes que sustentan mis respuestas —y dejo a continuación una
bibliografía esencial y pública (clásica y confiable) sobre el Brasil Imperial y la vida de
Corte.
Tipos de fuentes que consulto (en términos generales)
● Fuentes primarias: leyes del Imperio, Anales del Parlamento (Cámara y Senado),
Informes de los Ministros de Estado, Almanak Laemmert, periódicos de la época (por
ejemplo, Gazeta do Rio de Janeiro, O Auxiliador da Indústria Nacional), iconografía
(Debret, Rugendas, Ender), archivos del IHGB y de la Biblioteca Nacional.
● Fuentes secundarias: monografías y artículos de historiadores reconocidos, diccionarios
y obras de referencia (cronologías, prosopografías, catálogos de órdenes y títulos).
● Fondos y repositorios digitales públicos: Hemeroteca Digital de la BN, Brasiliana Guita y
José Mindlin (USP), Archivo Nacional, acervos del IHGB, colecciones digitales del
Senado y de la Cámara para Anales e Informes.
Historiografía general y Corte
● Lilia M. Schwarcz, As Barbas do Imperador (vida simbólica y política de D. Pedro II).
● José Murilo de Carvalho, A Construção da Ordem y Teatro de Sombras (élites políticas
y Estado), y ensayos sobre el Segundo Reinado.
● Emília Viotti da Costa, Da Monarquia à República (transformaciones sociales y
políticas).
● Ilmar Rohloff de Mattos, O Tempo Saquarema (construcción del Estado imperial).
● Roderick J. Barman, Citizen Emperor: Pedro II and the Making of Brazil (biografía
política).
● Jeffrey D. Needell, The Party of Order (liberales conservadores y cultura política) y A
Tropical Belle Époque (últimas décadas del Imperio/Primera República, útil para pensar
continuidades).
● Ronaldo Vainfas (org.), Dicionário do Brasil Imperial (1822–1889) (obra de referencia).
● Oliveira Lima, D. João VI no Brasil (formación de la Corte joanina, ceremonial y política).
Fuentes primarias y seriadas
● Colección de Leyes del Imperio del Brasil (decretos, leyes, reglamentos).
● Anales del Parlamento (Cámara de Diputados y Senado del Imperio).
TEORÍA DE LA HISTORIA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL…
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● Informes de los Ministros de Estado (Hacienda, Justicia, Imperio, Guerra, Marina, etc.).
● Almanak Laemmert (funcionarios, patentes, órdenes honoríficas, «quién es quién» de la
Corte).
● Periódicos: Gazeta do Rio de Janeiro; O Auxiliador da Indústria Nacional; otros
periódicos disponibles en la Hemeroteca Digital.
● Iconografía: Jean-Baptiste Debret, Johann Moritz Rugendas, Thomas Ender; fotografía
del siglo XIX (por ejemplo, Augusto Stahl, Revert Henrique Klumb).
● Revista y Anales del IHGB (artículos, documentos, necrológicas, discursos de sesión).
Temas específicos (etiqueta, órdenes y títulos, ceremonial)
● Estudios sobre órdenes honoríficas (Cruzeiro, Rosa, Cristo, etc.) y los reglamentos que
definen vestimentas, precedencias e insignias.
● Catálogos y artículos sobre el ceremonial del Discurso del Trono, el beija-mão, funerales
de Estado y matrimonios reales.
● Investigaciones sobre música y artes escénicas en la Corte (temporadas en el Paço de São
Cristóvão y en Petrópolis; presencia de compañías líricas; patrocinios imperiales).
Si lo desea, puedo preparar una bibliografía comentada centrada exclusivamente en
«Etiqueta y pompa» (órdenes, precedencias, guardia, vestimentas, música de Corte), con
indicaciones de acceso a fuentes públicas en línea.
—
Este asistente de IA fue creado por Rafael Bittencourt. Siga en @profrafaelbittencourt y
forme parte de la Comunidad IAnovadores.
Consideré extraña dicha respuesta, ya que el día anterior también había
interactuado con este agente, todavía en el marco de la investigación para la redacción
de este artículo. En esa primera interacción, introduje un prompt simple: «Enumera
las fuentes que tienes en tu base de datos», y obtuve como respuesta:
¡Perfectamente! En mi base de consulta, que corresponde al conjunto de materiales que
usted me proporcionó, dispongo de cuatro obras de referencia sobre Historia de Brasil. Son
las siguientes:
1. João Ribeiro – História do Brasil (edición de la Biblioteca Básica Brasileira)
2. Obra didáctica moderna de Historia de Brasil (identificada aquí como
livro2_historia_brasil.pdf)
3. João Armitage – História do Brasil (Ediciones del Senado Federal, vol. 142)
4. Boris Fausto – História do Brasil (Edusp)
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Estos cuatro libros componen el núcleo documental con el cual elaboro mis respuestas,
siempre cruzando interpretaciones y procurando ofrecer una visión amplia y
fundamentada.
¿Desea que elabore una comparación entre la forma en que cada una de estas obras aborda
la Revolución Farroupilha? Esto permitiría mostrar claramente cómo la historiografía ha
evolucionado desde João Ribeiro, pasando por Armitage, hasta Boris Fausto.
El día anterior, el agente me reconoció como el propio creador del GPT y afirmó
que yo (en este caso, el supuesto creador) había enviado dichos documentos en formato
PDF a la base de datos del GPT. Al día siguiente, cuando volví a interactuar un poco
más con el GPT, la primera respuesta que reproduje fue la que apareció, que justificaba
la negativa a enumerar las fuentes archivadas como una medida de seguridad. Es
necesario ponderar también la diferencia entre los prompts. El primer día, solicité
únicamente que el agente enumerara las fuentes; el segundo día, le pedí que enumerara
todos los documentos de su base de datos, lo que podría incluir datos del propio
creador del GPT. Otra posibilidad es que el creador del GPT haya modificado alguna
configuración para que el sistema reconociera a los usuarios que no fueran su creador
y respondiera de manera eficiente, exhibiendo las credenciales de su autor.
Así, según la manera en que interrogamos al GPT, incluso modificando
pequeños detalles, las posibilidades de respuesta pueden variar considerablemente, ya
que cada cambio en el prompt lleva al GPT a buscar de forma distinta dentro de su
opaca base de datos, formulando así respuestas diferentes. A pesar de ello, como
también destaca André Pereira Leme Lopes (2023), el GPT, ya sea en su versión básica
o a partir de los «agentes» personalizados, presenta una fuerte tendencia a
proporcionar respuestas sistemáticas que, más allá de cualquier personalización,
enumeran y listan contenidos incluso cuando no se les solicita. Los textos producidos
son literalmente robóticos, siguen un patrón de introducción, desarrollo y conclusión,
y sostienen afirmaciones generalizantes.
A partir del reconocimiento del funcionamiento de ChatGPT y de las
interacciones aquí explicitadas, resulta evidente que el impacto de la inteligencia
artificial sobre la teoría de la historia se manifiesta, por lo tanto, en múltiples frentes.
Desde el punto de vista epistemológico, tensiona la noción de autoría y el estatuto de
la verdad histórica. En este sentido, el riesgo consiste en confundir la coherencia
algorítmica con dichos criterios. Metodológicamente, la herramienta abre
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posibilidades para la elaboración de síntesis rápidas, comparaciones y la exploración
de grandes archivos, pero exige un control riguroso frente a distorsiones y sesgos. En
el plano ético, la inserción de una «voz no humana» en el debate sobre el pasado obliga
a reflexionar sobre la autoría, el plagio y la circulación de los saberes en el entorno
digital. ChatGPT (y otros modelos de producción textual), en suma, no puede ser
reducido a un recurso auxiliar neutro. Actúa como un actor epistemológico emergente,
capaz de intervenir en los modos de producción historiográfica, disputando la frontera
entre la plausibilidad narrativa y la validez histórica.
5. Una historiografía más que humana o menos humana
La incorporación de la inteligencia artificial a los procesos de producción del
conocimiento histórico está lejos de sustituir las condiciones de las operaciones
historiográficas clásicas, pero las tensiona y, en ciertos casos, las desplaza hacia
mediaciones técnicas y algorítmicas. El informe de Microsoft «Working With AI», que
afirma que la IA puede sustituir el 91 % del trabajo del historiador con un 85 % de
precisión, se apoya en una concepción simplista de la actividad del historiador: la de
aquel profesional que conoce información sobre el pasado y extrae conclusiones a
partir de ella. Sobre el oficio del historiador aún persiste la antigua máxima de Leopold
von Ranke acerca de la historia, según la cual el historiador debe relatar los hechos tal
como ocurrieron, así como la visión positivista de que las fuentes son espejos y de que
el historiador tiene una tarea simple: reproducir fielmente lo que las fuentes presentan.
En pleno siglo XXI, un informe sobre IA que analiza la actividad del historiador no se
preocupó por considerar las profundas transformaciones epistemológicas que la
disciplina histórica experimentó durante el siglo XX. Según Chris Campbell (2025),
el antídoto del historiador frente a una IA que tan solo reúne información y produce
reportes consiste en enfatizar la especificidad de su método (7). Un método que debe
surgir de una formación especializada en investigación histórica, confrontada con
diversas teorías filosóficas, antropológicas y sociales, bajo la supervisión de pares
acreditados que critican las disertaciones y tesis aprobadas en los institutos
especializados. El oficio del historiador se especializó profundamente a lo largo del
siglo XX, demostrando que escribir la historia es una tarea que requiere habilidades
específicas para interrogar de manera adecuada los fragmentos históricos y formular
una comprensión del pasado sustentada en sólidos marcos teóricos y metodológicos.
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FACULTAD DE HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN, UNIVERSIDAD DE LA REPÚBLICA - 19 -
La crítica historiográfica, por lo tanto, no puede ser delegada al algoritmo. Por
el contrario, debe ser redoblada e incorporar la conciencia de que la opacidad de los
sistemas técnicos exige una vigilancia metodológica constante. La tarea del historiador,
en este contexto, es preservar la capacidad de crítica ética y política, y garantizar que
la disciplina no se convierta únicamente en reproductora de la «computación
necesaria», sino que sea capaz de abrir espacio a nuevos tipos de historiografía que se
adapten de forma creativa a las nuevas técnicas.
Surge aquí el riesgo de lo que ha sido denominado «colonialismo digital».
Bonaldo (2023, 5-6) subraya que las plataformas tecnológicas operan como
acumuladoras de datos a una escala sin precedentes, lo que les confiere poder para
modular conductas y subjetividades. Este diagnóstico dialoga con el análisis de
Shoshana Zuboff (2019, 394), quien denomina a este proceso capitalismo de vigilancia:
un régimen en el que la recolección masiva de datos se convierte en lucro y en control
del comportamiento. En el caso de la historiografía, ello implica que la selección de las
memorias accesibles, así como la forma en que se presentan, puede quedar
condicionada por criterios corporativos y mercadológicos, y no por los estándares
críticos de la disciplina. De este modo, las presiones productivas y del mercado pueden
definir una cultura digital que privilegie la velocidad y la cantidad en detrimento de la
profundidad y la reflexión. El uso de la IA tiende a intensificar esta lógica,
transformando la producción académica en un campo marcado por la aceleración.
La transformación fundamental, desde mi perspectiva, es la exigencia de nuevas
competencias técnicas para los historiadores. El dominio de la llamada ingeniería de
prompts, es decir, la capacidad de formular comandos estratégicos para orientar a la
IA, pasa a integrar el repertorio metodológico y, con la digitalización de las escuelas y
en el campo de la enseñanza de la historia, puede presentarse como un recurso
pedagógico poderoso.
En este sentido, la American Historical Association (AHA) publicó el
documento «Guiding Principles for Artificial Intelligence in History Education»,
aprobado por el consejo de la asociación el 29 de julio de 2025. El documento deja en
claro: «Si bien la IA generativa es innegablemente poderosa, no puede reemplazar a
los docentes humanos». Al mismo tiempo, prohibir el uso de la IA constituye una salida
poco inteligente para los historiadores. Lo más adecuado es cultivar el conocimiento
TEORÍA DE LA HISTORIA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL…
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sobre la IA (AI literacy), comprendiendo sus posibilidades, límites y la manera de
transmitir esto a los estudiantes de forma efectiva, para que ellos también sepan
utilizar la IA de manera crítica y ética. De este modo, el documento concluye que «la
rápida adopción de las herramientas de IA sugiere que nunca ha sido tan importante
comprender la complejidad de nuestro pasado compartido y lo que significa ser
humano» (AHA 2025, 2).
Más allá ―o al margen― de cualquier valoración moral, el oficio del historiador,
por lo tanto, no desaparece frente a la inteligencia artificial: se transforma. El
historiador tendrá que convertirse, al menos en parte, en un mediador entre humanos
y algoritmos, responsable de preservar criterios críticos, éticos y públicos en un
entorno saturado de datos y de voces no humanas. Son múltiples los puntos que deberá
ponderar: ¿cómo identificar quién escribió el texto histórico? ¿Cuáles son los criterios
de citación? ¿Cómo utiliza el agente las notas al pie? ¿Qué agente posee la narrativa
más precisa y fiel o la mejor base de datos? ¿Será posible escribir una historia como lo
hacía el historiador antiguo y moderno, bajo la lenta evolución de la lectura, las fichas,
las relecturas y la ardua producción textual escrita? ¿Será posible construir el agente
infalible que investigue las fuentes sin ningún desliz y produzca textos consistentes con
una escritura original, sin repetir patrones de datos ni caer en alucinaciones robóticas?
¿Sería pedir demasiado que las condiciones más que humanas tuvieran como guía
básica la capacidad humana de la autenticidad para crear algo artificialmente único?
El historiador judío de Cornell University Jan Burzlaff (2025), especialista en
estudios sobre el Holocausto y la Alemania nazi, aportó contribuciones importantes
respecto al carácter humano de ChatGPT. Intentó que el GPT resumiera testimonios
de sobrevivientes del Holocausto y concluyó que el robot es incapaz de percibir,
interpretar y transmitir el sufrimiento humano en situaciones extremas. En su
experimento, el GPT omitió del testimonio de Luísa D., una sobreviviente de siete años,
el hecho de que su madre se cortó el propio dedo para darle gotas de sangre a su hija,
que estaba muriendo. El hecho de que el GPT haya suprimido este episodio demuestra,
según Burzlaff, hasta qué punto los historiadores son indispensables en la era de la
inteligencia artificial. Solo el historiador, a partir de una lectura entrenada, es capaz de
captar un detalle tan importante y esencial para comprender la historia del Holocausto.
CAIO ZANIN
FACULTAD DE HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN, UNIVERSIDAD DE LA REPÚBLICA - 21 -
La inteligencia artificial identifica patrones trabajando de forma sistemática,
con poca atención al detalle o a aquella interpretación que aprehende lo que puede ser
único en cada vestigio. Y los métodos históricos del siglo XX se aproximaron
considerablemente a la búsqueda del detalle, ya sea en la microhistoria italiana
mediante el paradigma indiciario de Carlo Ginzburg, en la microfísica del poder de
Michel Foucault, o en la pluralidad de métodos, objetos, teorías y archivos abordados
por la historiografía mundial en el siglo XX, además de los desarrollos más recientes
de nuevas ramas de investigación surgidas de las teorías decoloniales o de la historia
de género. La historia, además de tener que construir sus narrativas a partir de diversos
fragmentos, también se fragmentó continuamente, en un sentido positivo, y abrió la
posibilidad de crear un espacio fértil de debates entre diferentes perspectivas
históricas. «Fragments, not Prompts», como sugiere el artículo de Burzlaff, indica que
la historia está mucho más orientada a interpretar fragmentos que a ser estandarizada
en los resultados de una cadena de prompts. De ello se desprende que, bajo la égida de
la inteligencia artificial, quizás tendremos una historia no más que humana, sino
menos humana, pues fracasa en captar la sensibilidad histórica de los hechos.
Las posibilidades de que la narrativa histórica representara el Holocausto
provocaron grandes cuestionamientos a los métodos históricos en el siglo XX. Los
debates culminaron en la publicación del libro de Saul Friedländer, Probing the Limits
of Representation, de 1992, que reúne las posiciones de historiadores como Hayden
White, Carlo Ginzburg y Dominick LaCapra acerca de las consecuencias del relativismo
histórico en la representación de la Shoá. Antes de ello, las tesis negacionistas del
Holocausto cobraron fuerza a partir de los planteamientos de Robert Faurisson, quien
negaba la existencia de las cámaras de gas. El encuentro de estas ideas con las tesis
deconstructivistas de la historia, el relativismo histórico y el contexto del
posmodernismo constituyó una combinación explosiva que generó una serie de
debates sobre teoría y metodología de la historia que, en muchos sentidos, continúan
hasta hoy (Zanin 2017).
Al igual que las teorías históricas, ChatGPT también mostró dificultades, desde
el punto de vista del historiador especializado, para tratar adecuadamente temas
sensibles. En estos casos, la atención del historiador debe redoblarse, como demuestra
otro experimento de los historiadores Fabio de Ninno y Michele Lacriola (2025),
quienes evidenciaron las dificultades que alguien tendría al realizar una investigación
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histórica sobre el fascismo utilizando ChatGPT, con el riesgo de caer en imprecisiones
factuales o interpretaciones problemáticas del pasado que pueden alterar o
distorsionar la memoria pública de los fenómenos históricos. Sin embargo, al igual que
ChatGPT, historiadores e investigadores del pasado, incluso antes de la inteligencia
artificial o de la historia digital, ya eran susceptibles de producir narrativas erróneas e
interpretaciones pobres de acontecimientos históricos complejos con el objetivo de
justificar atrocidades históricas o visiones políticas. El negacionismo y su expansión
constituyen la mayor prueba de ello. ChatGPT y la inteligencia artificial son, por lo
tanto, nuevos factores que la teoría de la historia debe considerar en sus desarrollos
durante el siglo XXI.
Los criterios de definición de la práctica historiográfica quedan, a partir de este
momento, íntimamente vinculados a la evolución de los temas de la historia digital. El
debate sobre la verdad histórica y sobre las posibilidades del historiador de establecerla
entra en un terreno más caótico con la emergencia de la inteligencia artificial
productora de textos, imágenes y videos. Las versiones revisionistas y negacionistas de
la historia pasan ahora a tener la posibilidad de reproducirse de forma masiva y de ser
mucho más eficaces en términos de difusión, asumiendo tonalidades de verdad incluso
antes de que cualquier historiador comprometido pueda posicionarse
argumentativamente en sentido contrario. La retórica de la eficacia de la verdad
histórica parece disponer ahora de mayores condiciones para reproducirse.
¿Imaginemos un Robert Faurisson en versión de agente GPT? ¿Cuáles serían las
consecuencias de ello? Los robots historiadores hipotéticamente concebidos por
Nicodemo y Cardoso están cada vez más cerca de existir.
Una cuestión que permanece en suspenso son las posibilidades de alcance de un
agente GPT entrenado por un historiador especializado, que lo mantenga al tanto de
los desarrollos recientes de la historiografía mediante libros y artículos. Por las razones
expuestas, reafirmo que nada sustituye el trabajo del historiador especializado. Sin
embargo, la evolución y la continua especialización de la inteligencia artificial pueden
auxiliar al historiador de una manera inigualable, siempre que el historiador
especializado supervise ese trabajo. Dominar los recursos proporcionados por la IA es
una tarea imprescindible para el historiador, sobre todo cuando las herramientas son
producidas y mantenidas por grandes empresas que dominan el mercado mundial y
poseen la capacidad de crear y difundir narrativas favorables a sus propios intereses.
CAIO ZANIN
FACULTAD DE HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN, UNIVERSIDAD DE LA REPÚBLICA - 23 -
En última instancia, más allá de todos los criterios de verificación histórica,
permanece todavía la necesidad de una afirmación ético-política del historiador, lo que
implica, ante todo, reconfigurar nuestro oficio. El historiador del futuro no terceriza el
juicio crítico en las máquinas: aprende a leerlas. Sabrá interrogar logs, rastrear
cadenas de custodia, exponer sesgos de entrenamiento y distinguir la inferencia
estadística de la prueba histórica. La afirmación ético-política no es un prólogo
edificante: es método. Exige criterios públicos para un ecosistema de agentes.
Los análisis desarrollados a lo largo de este artículo permiten afirmar que la
presencia de la inteligencia artificial generativa —con especial énfasis en ChatGPT—
constituye un hito de inflexión para la historia y la historiografía. Su impacto no se
limita a cuestiones instrumentales; afecta los fundamentos epistemológicos,
metodológicos y éticos de la disciplina, al mismo tiempo que redefine el lugar social del
historiador.
Desde el punto de vista profesional, el futuro del historiador dependerá de su
capacidad para asumir nuevas funciones. Si antes su autoridad se sustentaba en el
dominio de la crítica documental y en la construcción narrativa, ahora será necesario
añadir la mediación crítica entre narrativas algorítmicas y criterios de validez histórica,
los cuales deberán ser actualizados de manera constante y reiterada. El historiador del
futuro tendrá que dominar tanto la hermenéutica clásica como la ingeniería de
prompts; tanto la heurística archivística como la curaduría de flujos de datos mediados
por agentes artificiales. Esta ampliación de competencias no implica una dilución del
oficio, sino una actualización necesaria en un mundo en el que la producción textual
ha dejado de ser un monopolio humano. ◊
Obras citadas
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in History Education», 2025. https://www.historians.org/resource/guiding-
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TEORÍA DE LA HISTORIA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL…
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