Visualizando la pobreza energética en el hogar a través de la inteligencia artificial generativa (IAG)

Resumen

En un contexto donde el cambio climático intensifica los fenómenos extremos, como las olas de calor y frío, este estudio explora la percepción de la pobreza energética en el hogar. Utilizando software de inteligencia artificial generativa (IAG), como DALL-E y ChatGPT, se busca representar visualmente las condiciones térmicas de un hogar vulnerable energéticamente, a través de la narrativa real de una mujer joven rural. La metodología empleó prompts para generar imágenes que reflejaran tanto el (dis)confort térmico como la vulnerabilidad energética en el hogar. Los resultados destacan las limitaciones y desafíos en el uso de la IAG, como la necesidad de reescribir iterativamente los prompts para obtener representaciones más precisas. El estudio subraya la importancia de las competencias digitales y visuales en la investigación cualitativa para captar y transmitir las experiencias de pobreza energética de forma comprensible y ajustada. Se concluye que estas herramientas pueden ser útiles para visibilizar las experiencias de los afectados, pero deben manejarse con cuidado ante posibles sesgos y limitaciones técnicas.

Palabras clave

Historial editorial

Recibido

8 de octubre de 2024

Aceptado

9 de julio de 2026

Citar

Teresa Cuerdo Vilches, Miguel Ángel Navas Martín (2025). Visualizando la pobreza energética en el hogar a través de la inteligencia artificial generativa (IAG). RI-SHUR, 15, 54-67. https://rishurjournal.online/articles/visualizando-pobreza-energetica-hogar-inteligencia-artificial-generativa-15