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La crisis contemporánea del capital natural exige nuevas formas de comprensión, gestión y acción colectiva. En este artículo, el capital natural se entiende como el conjunto de componentes bióticos y abióticos que sostienen la vida y los procesos ecológicos, mientras que la biodiversidad alude específicamente a la variedad de genes, especies, comunidades y ecosistemas que lo integran. Ambos conceptos se relacionan, pero no son equivalentes: la biodiversidad constituye una dimensión central del capital natural y posee, además de funciones ecológicas y sociales, un valor intrínseco que no depende de su utilidad económica.

En este marco, la expresión infraestructura viva designa el conjunto de sistemas ecológicos que sostienen procesos territoriales, como la regulación hídrica, la formación de suelos, la polinización, la conectividad ecológica, la provisión de alimentos, la estabilidad climática y la reproducción cultural de las comunidades. Esta infraestructura no se manifiesta de manera homogénea. La biota adquiere formas, densidades, relaciones y vulnerabilidades distintas en selvas tropicales, bosques secos, páramos, humedales, costas, ambientes marinos, sabanas, desiertos y sistemas urbanos. Por ello, cualquier estrategia digital debe reconocer la expresión diferencial de la vida según los macroescenarios del planeta y evitar que una misma grilla, indicador o modelo sea aplicado como si todos los territorios fueran comparables.

El estudio de la naturaleza utiliza tecnologías desde hace décadas: cartografía, fotografía aérea, teledetección, bases de datos, sistemas de información geográfica, telemetría y modelación ecológica forman parte de la práctica científica contemporánea. La novedad de la nueva era digital no radica, por tanto, en digitalizar lo que antes era completamente analógico, sino en automatizar la captura, clasificación, integración e interpretación de grandes volúmenes de información. La inteligencia artificial, los sensores remotos, el ADN ambiental, la bioacústica automatizada, los gemelos digitales y las plataformas de reporte amplían las escalas espaciales y temporales de observación, pero también introducen nuevos sesgos, dependencias tecnológicas y problemas de interpretación.

En América Latina aparece una paradoja decisiva: la región concentra una extraordinaria riqueza biológica, pero gran parte de su información permanece dispersa, sin digitalizar, con vacíos taxonómicos, baja interoperabilidad y acceso desigual. Las brechas se expresan entre áreas urbanas y rurales, entre instituciones con distintas capacidades financieras, entre ecosistemas intensamente monitoreados y territorios remotos, y entre lenguas dominantes y conocimientos locales que no siempre encuentran un lugar en las plataformas digitales. Democratizar la información biótica exige conectividad, infraestructura pública, formación especializada, estándares comunes, reconocimiento de autorías y mecanismos de protección para datos sensibles (Comisión Económica para América Latina y el Caribe [CEPAL], 2024).

A partir de esta tensión surgen preguntas ineludibles: ¿quién controla los datos del capital natural?, ¿quién define qué se mide y a qué escala?, ¿cómo se evita que la naturaleza sea reducida a indicadores financieros?, ¿se respetan los límites biogeográficos, humanos y ecológicos cuando la vida se representa en grillas digitales?, ¿qué ocurre con la unidad mínima cartografiable cuando los algoritmos agregan o simplifican territorios heterogéneos?, ¿qué lugar ocupan las comunidades locales, los pueblos indígenas y los saberes territoriales? Estas preguntas no cuestionan el uso de tecnología en sí mismo; cuestionan la idea de que automatizar equivale necesariamente a comprender.

De la caracterización territorial a una inteligencia ecológica asistida

La conservación de la biodiversidad se ha apoyado históricamente en inventarios biológicos, colecciones científicas, áreas protegidas, restauración ecológica, monitoreo de poblaciones y regulación ambiental. Estas estrategias continúan siendo fundamentales. Antes de automatizar es necesario conocer el territorio: recorrerlo, describirlo, identificar especies, registrar interacciones, comprender ciclos ecológicos y contrastar los datos con la experiencia de quienes lo habitan. Ningún algoritmo reemplaza el trabajo de campo, la validación taxonómica ni la interpretación situada del investigador.

La modernización científica exige métodos estadísticos explícitos, trazabilidad y decisiones basadas en evidencia. Sin embargo, esa exigencia no debe sacrificar la caracterización básica. Los modelos dependen de datos de origen, y los datos dependen de observaciones realizadas bajo condiciones concretas. Cuando las muestras son escasas, están geográficamente sesgadas o provienen de categorías mal definidas, la automatización no elimina el problema: lo amplifica y le otorga una apariencia de precisión.

En este contexto, la inteligencia ecológica digital no debe entenderse como una cualidad autónoma de las máquinas, sino como una capacidad humana, científica e institucional apoyada por herramientas computacionales. Los sistemas denominados de inteligencia artificial se entrenan para reconocer regularidades, clasificar registros o estimar probabilidades; pueden emular ciertas operaciones cognitivas, pero no poseen la comprensión biológica, histórica, ética y territorial que orienta la investigación ecológica. Su función es asistir, no suplantar.

Estas herramientas pueden apoyar la identificación de especies, el análisis de imágenes y sonidos, la detección de cambios en coberturas, el modelamiento de distribuciones y la generación de alertas tempranas. No obstante, sus resultados deben someterse a validación de campo, análisis de incertidumbre, revisión de sesgos y evaluación de transferibilidad entre regiones. Un modelo entrenado en un bosque húmedo, una colección urbana o un conjunto de especies bien documentadas no puede extrapolarse automáticamente a otros contextos. La inteligencia ecológica surge de la articulación entre datos, conocimiento naturalista, métodos cuantitativos, experiencia territorial y deliberación pública (Cañas et al., 2025).

El capital natural como sistema de información, no como mercancía

En la era digital, las señales de los ecosistemas pueden convertirse en datos: imágenes, sonidos, secuencias genéticas, registros de presencia, variables climáticas, propiedades del suelo, flujos hídricos y cambios en la vegetación. Sensores, satélites, drones, cámaras trampa, ADN ambiental y plataformas geoespaciales permiten construir capas de información que antes eran difíciles de integrar. Sin embargo, los datos no son la naturaleza; son representaciones parciales producidas mediante decisiones sobre escala, muestreo, resolución, categorías y métodos de validación.

Esta distinción es importante porque el capital natural no puede reducirse a una suma de activos, riesgos u oportunidades. La vida posee valores intrínsecos, relacionales, culturales y ecológicos que no son ordinales ni plenamente intercambiables. Una especie endémica, un humedal sagrado, un corredor biológico o una relación ecológica no pueden reemplazarse automáticamente mediante compensaciones contables. Reconocer impactos y dependencias empresariales puede ser útil, pero no debe desplazar el derecho de los ecosistemas a persistir ni las obligaciones colectivas de cuidado (Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services [IPBES], 2022).

El enfoque LEAP de la Taskforce on Nature-related Financial Disclosures puede ayudar a localizar, evaluar, analizar y preparar respuestas frente a asuntos relacionados con la naturaleza. Su uso, sin embargo, requiere consulta significativa, participación temprana y gobernanza de datos. Aplicarlo en territorios indígenas o comunitarios sin consentimiento, sin acuerdos sobre propiedad y uso de la información, o sin distribución de beneficios puede convertir el monitoreo en una forma de extractivismo de datos. La propia orientación de la TNFD reconoce que la participación de pueblos indígenas, comunidades locales y actores afectados debe atravesar la evaluación y no limitarse a una validación posterior (Taskforce on Nature-related Financial Disclosures [TNFD], 2023a, 2023b).

Tecnologías emergentes para una sostenibilidad anticipatoria

Una de las mayores posibilidades de la automatización es fortalecer una gestión anticipatoria. En lugar de intervenir únicamente después de que ocurre el daño, las herramientas digitales pueden detectar señales tempranas de deforestación, fragmentación, pérdida de especies, alteración hídrica, incendios, contaminación o cambios en la fenología. Estas capacidades pueden apoyar a gobiernos, universidades, comunidades y organizaciones, siempre que los sistemas de alerta estén conectados con decisiones, recursos y responsabilidades concretas.

La utilidad de estas herramientas depende de la calidad, representatividad y comparabilidad de los datos. América Latina todavía se encuentra lejos de una interoperabilidad plena: persisten registros no digitalizados, estándares aplicados de manera desigual, metadatos incompletos, vacíos geográficos y taxonómicos, y dificultades para integrar información proveniente de países, instituciones y ecosistemas diferentes. Las plataformas globales han contribuido a movilizar datos, pero no corrigen por sí solas los sesgos de origen ni garantizan la validación nomenclatural y ecológica (Global Biodiversity Information Facility [GBIF], 2020; Bloom et al., 2021).

La agenda regional debe avanzar hacia protocolos de muestreo comparables, vocabularios controlados, identificadores persistentes, metadatos completos, colecciones de referencia, validación taxonómica, interoperabilidad entre sistemas y acceso multilingüe. Democratizar no significa publicar indiscriminadamente: algunas localizaciones de especies amenazadas, conocimientos tradicionales o datos genéticos requieren niveles diferenciados de acceso. La apertura debe combinarse con protección, atribución, consentimiento y responsabilidad.

Naturaleza positiva: horizonte político, no garantía tecnológica

El concepto de naturaleza positiva propone detener y revertir la pérdida de biodiversidad, restaurar ecosistemas y reorganizar actividades económicas para que no destruyan la base ecológica que las sostiene. Como horizonte político puede movilizar acciones relevantes, pero resulta problemático cuando se presenta de manera determinista, como si la tecnología pudiera revertir unilateralmente procesos complejos o restablecer cualquier sistema degradado.

Los ecosistemas responden a umbrales, dependencias históricas, interacciones no lineales y tiempos de recuperación que no siempre coinciden con los ciclos de inversión o de política pública. Algunas pérdidas son irreversibles; otras requieren décadas y no pueden compensarse con un incremento equivalente en otro lugar. Por ello, la noción de naturaleza positiva solo adquiere contenido operativo cuando se vincula con inventarios, líneas base, áreas de referencia, límites ecológicos, monitoreo permanente, verificación de campo, participación comunitaria y manejo adaptativo.

El Marco Global de Biodiversidad de Kunming-Montreal estableció cuatro objetivos para 2050 y 23 metas de acción hacia 2030, acompañadas de un sistema de seguimiento para orientar su implementación. Su alcance no debe interpretarse como una licencia para simplificar la naturaleza en un tablero de indicadores, sino como una invitación a fortalecer las capacidades científicas, institucionales y sociales necesarias para conservar, restaurar y utilizar sosteniblemente la biodiversidad (Convention on Biological Diversity [CBD], 2022). La medición es necesaria, pero no sustituye la deliberación sobre qué debe protegerse, para quién y bajo qué límites.

La huella material y biogeográfica de lo digital

No todo lo digital es ecológicamente sostenible. La infraestructura tecnológica consume energía, agua, minerales, suelo y materiales; genera residuos electrónicos y demanda redes de almacenamiento y procesamiento cuya huella suele permanecer fuera del campo visual del usuario. Incluso la observación de la Tierra produce impactos asociados con satélites, centros de datos, transmisión, almacenamiento y procesamiento en la nube (Anderson et al., 2024). La expansión del sector tecnológico también incrementa las dependencias respecto de energía, agua, minerales críticos e infraestructuras físicas que pueden generar presiones adicionales sobre los ecosistemas (World Economic Forum, 2025).

Estas huellas no son territorialmente equivalentes. Un centro de datos ubicado en una región con estrés hídrico, alta sensibilidad ecosistémica o matriz energética intensiva en carbono no produce los mismos efectos que una instalación situada en otro contexto. La política industrial suele tratar el consumo de agua o energía como una cifra agregada y omite la biogeografía básica: disponibilidad estacional, conectividad hídrica, especies endémicas, vulnerabilidad de acuíferos y usos culturales del territorio.

La misma contradicción aparece en los minerales críticos que alimentan dispositivos, baterías y redes. La extracción de coltán y otros minerales en fronteras amazónicas, así como la explotación de litio en salares altoandinos, puede degradar ecosistemas frágiles, afectar fuentes de agua y profundizar conflictos con comunidades locales. La precisión geográfica es importante: no se trata de afirmar que todos estos minerales se extraen en los mismos ambientes, sino de reconocer que la infraestructura digital conecta territorios distantes mediante cadenas materiales cuyos costos ecológicos permanecen ocultos. Los estudios sobre salares muestran, además, que cada cuenca posee una hidrogeología particular y no admite extrapolaciones simples entre proyectos (García-Sanz et al., 2021; Vera et al., 2023).

Gobernanza, Protocolo de Nagoya y soberanía de los datos

La digitalización puede convertir información genética, registros de especies, mapas ecológicos y conocimientos tradicionales en activos circulables. Este proceso plantea preguntas sobre apropiación, validación, propiedad intelectual y distribución de beneficios. ¿Pueden comercializarse datos del capital natural sin validación taxonómica? ¿Quién autoriza su uso cuando provienen de territorios colectivos? ¿Cómo se reconoce la contribución de investigadores locales, comunidades y custodios de colecciones?

El Protocolo de Nagoya ofrece un marco para el acceso a recursos genéticos, el consentimiento fundamentado previo, las condiciones mutuamente acordadas y la participación justa y equitativa en los beneficios. Su aplicación resulta esencial para evitar que la digitalización reproduzca formas de bioprospección extractiva. Sin embargo, la circulación de secuencias, modelos y bases de datos plantea desafíos adicionales que requieren normas nacionales, acuerdos comunitarios y mecanismos de trazabilidad adaptados al entorno digital (Convention on Biological Diversity, 2011).

La soberanía de datos ambientales no puede limitarse a almacenar información en servidores nacionales. Exige capacidad para producirla, interpretarla, validarla, protegerla y decidir sobre sus usos. Sin inventarios biológicos, colecciones científicas, taxónomos, ecólogos de campo, infraestructuras públicas, conectividad territorial y comunidades con poder de decisión, la soberanía digital se convierte en una aspiración vacía. Conocer el territorio es una condición para conservarlo; digitalizar sin conocer puede consolidar las mismas asimetrías que se pretende superar.

América Latina y Colombia: de la abundancia biológica a la autonomía científica

América Latina ocupa un lugar central en esta discusión por la diversidad de sus selvas, bosques secos, páramos, sabanas, humedales, costas, mares y sistemas de alta montaña, así como por la pluralidad cultural de sus territorios. Esa riqueza convive con deforestación, minería, expansión urbana, fragmentación, conflictos por el agua y profundas desigualdades científicas y tecnológicas. La región no enfrenta una escasez de vida, sino una escasez relativa de información interoperable, capacidades distribuidas y control público sobre las infraestructuras que convierten la vida en datos.

Colombia tiene la oportunidad de construir una agenda de inteligencia ecológica situada. Esta agenda debería comenzar por fortalecer inventarios, colecciones, monitoreo de campo y formación taxonómica; articular universidades, institutos, comunidades, Estado y empresas; desarrollar infraestructura pública para datos biológicos; adoptar estándares interoperables; proteger los conocimientos tradicionales; y promover modelos computacionales validados en los ecosistemas del país.

El objetivo no debe ser convertir la biodiversidad en una nueva materia prima digital, sino aumentar la autonomía para conocer, cuidar y gobernar el territorio. La región puede pasar de ser proveedora de recursos y datos a producir conocimiento, tecnología y decisiones propias, siempre que la innovación se subordine a límites ecológicos, derechos colectivos y responsabilidades públicas. La secuencia importa: primero territorio, inventario y comprensión; después automatización.

Conclusión

La nueva era digital transforma la manera en que observamos y gestionamos el capital natural, pero no modifica una verdad fundamental: la vida no es una base de datos y los ecosistemas no son dispositivos reiniciables. Las tecnologías pueden ampliar la observación, acelerar análisis y apoyar alertas tempranas; no pueden reemplazar el trabajo de campo, la validación científica, la experiencia territorial ni la deliberación ética.

Una inteligencia ecológica digital responsable debe reconocer la heterogeneidad biogeográfica, el valor intrínseco de la naturaleza, los límites de la automatización, la necesidad de estándares comunes, la participación de las comunidades y la huella material de la propia infraestructura tecnológica. También debe impedir que la información biológica se extraiga, comercialice o procese sin consentimiento, trazabilidad y distribución justa de beneficios.

El principal riesgo del reduccionismo digital es imaginar la naturaleza como un simple “Ctrl + Z”: un sistema en el que todo daño podría deshacerse mediante datos, restauración automatizada o compensaciones. Esa ilusión tecnocrática desconoce la irreversibilidad, los umbrales ecológicos y la singularidad de cada territorio. La tarea del siglo XXI no consiste en digitalizar la biodiversidad hasta volverla abstracta, sino en gobernar la tecnología desde la vida, el territorio y sus límites.

Especial agadecimiento por sus lecturas, recomendaciones y visiones, al profesor: Vladimir Minorta-Cely PhD.

Referencias

Anderson, K., Brewin, R. J. W., Mleczko, M. M., Mueller, M., Shutler, J. D., Wilkinson, R., Yan, X., & Gaston, K. J. (2024). The dark side of Earth observation. Nature Sustainability, 7(3), 224–227. https://doi.org/10.1038/s41893-023-01262-x

Bloom, D. A., Zermoglio, P., & Guralnick, R. (2021). Analysis of biodiversity data needs in the post-2020 framework. GBIF Secretariat. https://doi.org/10.35035/doc-2ph8-0403

Cañas, J. S., Parra-Guevara, C., Montoya-Castrillón, M., Ramírez-Mejía, J. M., Perilla, G. A., Marentes, E., Leuro, N., Sandoval-Sierra, J. V., Martínez-Callejas, S., Díaz, A., Murcia, M., Noguera-Urbano, E. A., Ochoa-Quintero, J. M., Rodríguez Buriticá, S., & Ulloa, J. S. (2025). Inteligencia artificial para la conservación y uso sostenible de la biodiversidad: Una visión desde Colombia [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.14543

Comisión Económica para América Latina y el Caribe. (2024, 2 de febrero). Brechas de conectividad como factor de exclusión. Observatorio de Desarrollo Digital. https://desarrollodigital.cepal.org/es/datos-y-hechos/brechas-de-conectividad-como-factor-de-exclusion

Convention on Biological Diversity. (2011). Nagoya Protocol on Access to Genetic Resources and the Fair and Equitable Sharing of Benefits Arising from Their Utilization. Secretariat of the Convention on Biological Diversity. https://www.cbd.int/abs/doc/protocol/nagoya-protocol-en.pdf

Convention on Biological Diversity. (2022). Decision 15/4: Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework. https://www.cbd.int/doc/decisions/cop-15/cop-15-dec-04-en.pdf

García-Sanz, I., Heine-Fuster, I., Luque, J. A., Pizarro, H., Castillo, R., Pailahual, M., Prieto, M., Pérez-Portilla, P., & Aránguiz-Acuña, A. (2021). Limnological response from high-altitude wetlands to the water supply in the Andean Altiplano. Scientific Reports, 11, Article 7681. https://doi.org/10.1038/s41598-021-87162-6

Global Biodiversity Information Facility. (2020). Improving biodiversity data quality in Latin America: Documenting best practices across data workflows and life cycles [Proyecto]. https://www.gbif.org/project/5JJH6ZKCjztKrqT50OAadQ/improving-biodiversity-data-quality-in-latin-america-documenting-best-practices-across-data-workflows-and-life-cycles

Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services. (2022). Summary for policymakers of the methodological assessment report on the diverse values and valuation of nature of the Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (U. Pascual, P. Balvanera, M. Christie, B. Baptiste, D. González-Jiménez, C. B. Anderson, S. Athayde, R. Chaplin-Kramer, S. Jacobs, E. Kelemen, R. Kumar, E. Lazos, A. Martin, T. H. Mwampamba, B. Nakangu, P. O’Farrell, C. M. Raymond, S. M. Subramanian, M. Termansen, … A. Vatn, Eds.). IPBES Secretariat. https://doi.org/10.5281/zenodo.6522392

Taskforce on Nature-related Financial Disclosures. (2023a). Guidance on the identification and assessment of nature-related issues: The LEAP approach (Version 1.1). https://tnfd.global/publication/additional-guidance-on-assessment-of-nature-related-issues-the-leap-approach/

Taskforce on Nature-related Financial Disclosures. (2023b). Guidance on engagement with Indigenous Peoples, Local Communities and affected stakeholders (Version 1.0). https://tnfd.global/publication/guidance-on-engagement-with-indigenous-peoples-local-communities-and-affected-stakeholders/

Vera, M. L., Torres, W. R., Galli, C. I., Chagnes, A., & Flexer, V. (2023). Environmental impact of direct lithium extraction from brines. Nature Reviews Earth & Environment, 4, 149–165. https://doi.org/10.1038/s43017-022-00387-5

World Economic Forum. (2025). Nature positive: Role of the technology sector. World Economic Forum. https://www.weforum.org/publications/nature-positive-role-of-the-technology-sector/

América Latina necesita construir una infraestructura robótica propia, interoperable y estratégicamente orientada si quiere participar con autonomía en la nueva economía industrial global. La robótica ya no debe entenderse únicamente como la adquisición de brazos industriales, drones o sistemas automatizados aislados, sino como una infraestructura compuesta por robots físicos, robots lógicos, inteligencia artificial, sensores, conectividad, datos, ciberseguridad, talento humano, laboratorios, estándares y capacidades productivas locales.

Esta discusión es urgente porque el despliegue global de la robótica avanza con una velocidad desigual entre regiones. De acuerdo con la International Federation of Robotics, China concentró el 54% de las instalaciones mundiales de robots industriales en 2024, con cerca de 295.000 robots industriales instalados, consolidándose como el mayor mercado robótico del mundo (International Federation of Robotics [IFR], 2025). Esta tendencia muestra que la robótica ya no es un complemento tecnológico, sino una infraestructura crítica para competir en la economía industrial contemporánea.

1. La robótica como infraestructura estratégica

Durante mucho tiempo, la robótica fue vista como una tecnología sectorial asociada principalmente a la manufactura avanzada. Sin embargo, esa lectura hoy resulta insuficiente. La robótica se ha convertido en una infraestructura transversal para la producción, la logística, la salud, la agricultura, la minería, la energía, la educación, la inspección de obras, la gestión urbana y los servicios.

Hablar de infraestructura robótica implica reconocer varios niveles. En primer lugar, una infraestructura física compuesta por robots industriales, cobots, drones, robots móviles, vehículos autónomos, sensores, actuadores, laboratorios, estaciones de carga y espacios de operación. En segundo lugar, una infraestructura digital integrada por plataformas de control, software robótico, gemelos digitales, sistemas de simulación, inteligencia artificial, internet industrial de las cosas, APIs, nube y edge computing. En tercer lugar, una infraestructura de datos orientada a la captura, almacenamiento, analítica, trazabilidad, entrenamiento de modelos, monitoreo predictivo y gobierno de datos. Finalmente, una infraestructura organizacional que incluye talento humano, normas, estándares, procesos, ciberseguridad, mantenimiento, ética tecnológica y modelos de adopción empresarial.

Desde esta perspectiva, una política de robótica para América Latina no puede limitarse a promover la compra de equipos. Debe construir una arquitectura de capacidades que conecte industria, universidad, Estado, emprendimiento, investigación aplicada y formación de talento.

2. El desafío geoeconómico: China escala, Estados Unidos innova, América Latina adopta lentamente

La comparación internacional evidencia una brecha profunda. China ha convertido la robótica en una política industrial de escala. Su liderazgo no se explica solamente por el tamaño de su economía, sino por la articulación entre manufactura, financiamiento, proveedores locales, capacidades tecnológicas, automatización productiva y política industrial. Según la IFR, China no solo fue el mayor mercado mundial de robots industriales en 2024, sino que además superó los 2 millones de robots industriales en operación, el mayor stock operativo del mundo (IFR, 2025).

Estados Unidos mantiene una fortaleza considerable en investigación, inteligencia artificial, software, startups, laboratorios universitarios y robótica avanzada. No obstante, incluso allí se reconoce la necesidad de una estrategia nacional más coordinada. La Association for Advancing Automation propuso en 2025 una visión para una estrategia nacional de robótica de Estados Unidos, orientada a fortalecer la coordinación interinstitucional, el liderazgo tecnológico, la seguridad económica y la innovación robótica (Association for Advancing Automation [A3], 2025).

América Latina se encuentra en una posición diferente. La región tiene avances en automatización industrial, drones, robótica educativa, automatización de procesos, salud, logística, minería y agricultura de precisión, pero todavía no cuenta con una infraestructura robótica regional suficientemente articulada. El Banco Interamericano de Desarrollo plantea que la robótica está transformando industrias como manufactura, logística, agricultura y servicios, y destaca el papel creciente de los robots colaborativos, los drones y los robots humanoides en los entornos productivos contemporáneos (Banco Interamericano de Desarrollo [BID], 2025).

Es dicer que la brecha latinoamericana no es únicamente una brecha de robots. Es una brecha de productividad, inversión, talento, conectividad, sofisticación industrial, datos, financiamiento tecnológico y política pública.

3. Autonomía tecnológica: no depender solo de plataformas importadas

La autonomía tecnológica no debe entenderse como aislamiento. Significa capacidad de decidir, adaptar, integrar, mantener, auditar y desarrollar tecnología de acuerdo con las necesidades propias del territorio. En robótica, la dependencia puede aparecer en distintos niveles: hardware importado, software propietario, datos alojados fuera de la región, mantenimiento externo, modelos de inteligencia artificial no entrenados con datos locales y estándares definidos por ecosistemas industriales ajenos.

América Latina puede y debe importar tecnología, pero no puede limitarse a ser usuaria pasiva. La región necesita capacidades para diseñar soluciones, adaptar robots a contextos locales, integrar sensores, desarrollar software, crear laboratorios, formar talento, generar datos propios y construir cadenas de valor asociadas a la robótica.

Esta autonomía es especialmente importante en sectores estratégicos como agroindustria, salud, transición energética, infraestructura vial, puertos, biodiversidad, agua, minería responsable, manufactura, seguridad laboral y ciudades inteligentes. Como advierte la CEPAL, los países de América Latina y el Caribe enfrentan desafíos estructurales que limitan la adopción efectiva de tecnologías digitales, lo cual obliga a fortalecer condiciones habilitantes para una transformación digital inclusiva y sostenible (Comisión Económica para América Latina y el Caribe [CEPAL], 2022).

4. Competitividad global: sin robótica no habrá salto productivo

La productividad latinoamericana ha sido históricamente baja frente a economías más industrializadas. La robótica puede convertirse en una palanca para cerrar parte de esa brecha, pero solo si se inserta en una estrategia de transformación productiva.

La infraestructura robótica puede contribuir a la automatización de tareas repetitivas, peligrosas o de baja precisión; mejorar la calidad y la trazabilidad; reducir desperdicios; aumentar la productividad; optimizar la logística; fortalecer la agricultura de precisión; mejorar la seguridad laboral; y crear nuevas capacidades exportadoras. Sin embargo, estos beneficios no ocurren de manera automática. Requieren inversión, formación, infraestructura digital, datos, conectividad y capacidades organizacionales.

La CEPAL sostiene que la transformación digital de América Latina exige acciones coordinadas para superar brechas estructurales, fortalecer capacidades productivas y garantizar una adopción tecnológica inclusiva (CEPAL, 2022). En ese sentido, la robótica no debe tratarse como un conjunto de dispositivos aislados, sino como una dimensión avanzada de la transformación digital productiva.

5. La infraestructura robótica debe incluir robots físicos y robots lógicos

Un error frecuente es asociar robótica únicamente con máquinas físicas. En realidad, la infraestructura robótica contemporánea incluye también robots lógicos, es decir, sistemas de software que automatizan procesos digitales.

Los robots físicos actúan sobre el mundo material: ensamblan, transportan, inspeccionan, limpian, asisten, miden o manipulan objetos. Los robots lógicos actúan sobre información: validan datos, integran sistemas, procesan solicitudes, generan alertas, automatizan trámites, extraen información, ejecutan reglas y apoyan decisiones.

Para América Latina, esta distinción es fundamental. Muchos sectores pueden iniciar su transformación robótica mediante automatización de procesos, RPA, agentes de inteligencia artificial, bots de integración y sistemas de analítica operativa. Luego, esa capa digital puede integrarse con robots físicos en hospitales, puertos, fábricas, laboratorios, centros logísticos y territorios inteligentes.

El BID señala que la robótica contemporánea no se limita a máquinas industriales tradicionales, sino que incluye robots colaborativos, drones, soluciones móviles, sistemas autónomos e integración con inteligencia artificial, lo que amplía sus campos de aplicación productiva y social (BID, 2025).

6. Sectores prioritarios para América Latina

Una agenda latinoamericana de infraestructura robótica debería priorizar sectores donde la región tiene necesidades críticas y ventajas potenciales.

• En agroindustria y seguridad alimentaria, la robótica puede apoyar monitoreo de cultivos, riego inteligente, cosecha asistida, análisis de suelos, drones agrícolas y trazabilidad alimentaria.
• En salud y servicios hospitalarios, puede contribuir mediante robots de transporte interno, automatización de farmacia, cirugía asistida, gestión logística, RPA administrativo, monitoreo remoto y apoyo a procesos de trazabilidad.
• En infraestructura física, drones, robots móviles y sensores pueden apoyar inspección de puentes, vías, túneles, redes eléctricas, acueductos, represas y edificaciones.
• En manufactura y logística, la robótica colaborativa puede elevar productividad en pymes industriales, centros de distribución, puertos, zonas francas y cadenas exportadoras.
• En minería, energía y transición ecológica, los robots pueden apoyar inspección remota, operación en entornos peligrosos, mantenimiento predictivo y monitoreo ambiental.
• En educación e investigación, las universidades, centros técnicos y colegios deben convertirse en nodos de formación, experimentación y transferencia tecnológica.

Estos sectores muestran que la infraestructura robótica no debe pensarse solo como modernización industrial, sino como una política de desarrollo territorial, productividad, sostenibilidad y soberanía tecnológica.

7. Propuesta de agenda regional

América Latina requiere pasar de proyectos aislados a una estrategia sistémica. Una política de infraestructura robótica debería incluir al menos ocho líneas: laboratorios nacionales y regionales de robótica aplicada; formación masiva de talento técnico, tecnológico y profesional; centros de prueba para pymes; política de datos industriales; compras públicas innovadoras; integración universidad-empresa-Estado; ciberseguridad y soberanía digital; y cooperación latinoamericana.

Esta agenda resulta coherente con el diagnóstico de la CEPAL sobre la necesidad de avanzar hacia una transformación digital inclusiva, sostenible y orientada al desarrollo productivo (CEPAL, 2022). También dialoga con la visión del BID sobre el crecimiento de la robótica como tecnología transversal para múltiples industrias (BID, 2025).

8. Riesgos de no actuar

Si América Latina no desarrolla infraestructura robótica, enfrentará varios riesgos: mayor dependencia tecnológica, pérdida de competitividad industrial, rezago frente a cadenas globales automatizadas, dificultad para atraer inversión avanzada, baja productividad persistente, escasa generación de empleos tecnológicos, vulnerabilidad frente a proveedores externos e incapacidad de escalar soluciones propias para problemas territoriales.

El riesgo no es simplemente que los robots reemplacen tareas humanas. El riesgo mayor es que América Latina quede por fuera de las cadenas de valor donde la robótica, la inteligencia artificial, los datos y la automatización ya son condiciones básicas de competencia global.

Mientras China avanza con despliegues industriales masivos y Estados Unidos busca consolidar su liderazgo mediante una estrategia nacional de robótica, América Latina necesita formular su propia hoja de ruta, adecuada a sus brechas, capacidades y sectores estratégicos (A3, 2025; BID, 2025; IFR, 2025).

Conclusión

La infraestructura robótica debe convertirse en una prioridad estratégica para América Latina. No como una moda tecnológica, sino como una condición para construir autonomía, productividad y competitividad global.

China avanza con escala industrial. Estados Unidos sostiene capacidades de frontera en innovación, inteligencia artificial y software. América Latina todavía está a tiempo de construir un camino propio, basado en sus necesidades productivas, sociales y territoriales.

Ese camino no debe limitarse a importar robots. Debe formar talento, crear laboratorios, fortalecer pymes, desarrollar software, generar datos, proteger infraestructuras críticas, articular universidades y empresas, y diseñar políticas públicas de largo plazo.

La pregunta central ya no es si América Latina debe adoptar robótica. La pregunta es si lo hará como consumidora dependiente o como región capaz de construir capacidades propias.

Una infraestructura robótica latinoamericana es, en última instancia, una infraestructura para la autonomía. Y sin autonomía tecnológica, la competitividad global será cada vez más difícil de sostener.

Referencias

Association for Advancing Automation. (2025). A3 releases vision for a U.S. National Robotics Strategy. A3.

Banco Interamericano de Desarrollo. (2025). The robotics revolution: Technology, trends, and impact in 2024. BID.

Comisión Económica para América Latina y el Caribe. (2022). A digital path for sustainable development in Latin America and the Caribbean. CEPAL.

International Federation of Robotics. (2025). World Robotics 2025: Industrial robots. IFR.

Durante mucho tiempo, la computación fue vista como un asunto reservado para ingenieros, programadores, matemáticos o especialistas en sistemas. En muchas universidades, empresas e instituciones, hablar de computación era hablar de laboratorios, códigos, servidores, bases de datos o software. Sin embargo, esa visión ya no alcanza para explicar el mundo actual. En el siglo XXI, la computación dejó de ser una disciplina cerrada para convertirse en una infraestructura transversal de la vida económica, científica, educativa, social y cultural.

Hoy, prácticamente ninguna profesión puede comprenderse por fuera de los datos, los algoritmos, las plataformas digitales, la automatización y la inteligencia artificial. La medicina analiza imágenes diagnósticas con modelos de aprendizaje profundo; el derecho usa herramientas de búsqueda y análisis documental; la educación incorpora tutores inteligentes; la agricultura se apoya en sensores, drones y modelos predictivos; la industria trabaja con robótica, mantenimiento predictivo y gemelos digitales; las ciencias sociales procesan grandes volúmenes de texto, opinión pública y comportamiento digital; y las artes exploran nuevas formas de creación asistida por inteligencia artificial. Esta expansión confirma que la inteligencia artificial no opera como una tecnología sectorial, sino como una tecnología de propósito general que transforma economías, organizaciones y prácticas sociales completas (OECD, 2019; Stanford HAI, 2025).

Por eso, la gran discusión ya no debería ser si la inteligencia artificial pertenece o no a la ingeniería. La pregunta más importante es otra: ¿cómo formar a todos los profesionales para comprender, usar y orientar críticamente la inteligencia artificial en sus propios campos de conocimiento?

La computación ya no es solo programación

Uno de los cambios más importantes de las últimas décadas es que la computación dejó de entenderse únicamente como la capacidad de programar. Programar sigue siendo importante, pero la computación es mucho más que escribir código. Es una forma de pensar, modelar, representar problemas, organizar información, identificar patrones y diseñar soluciones.

Jeannette Wing propuso el concepto de pensamiento computacional para referirse a una habilidad fundamental que no debería ser exclusiva de los científicos de la computación. Para Wing (2006), pensar computacionalmente implica formular problemas y soluciones de manera que puedan ser procesados por un agente computacional, sea una máquina o una persona siguiendo procedimientos formales. Esta idea es clave porque ubica la computación en el mismo nivel de otras competencias generales, como leer, escribir, argumentar o razonar matemáticamente.

Desde esta perspectiva, un médico, un abogado, un administrador, un biólogo, un comunicador o un diseñador no necesitan convertirse necesariamente en ingenieros de software. Pero sí necesitan entender cómo se estructuran los datos, cómo se automatizan procesos, cómo se entrenan modelos, qué significa una predicción algorítmica y cuáles son los límites de una respuesta generada por inteligencia artificial. Como señalan Lockwood y Mooney (2017), el pensamiento computacional se ha convertido en una competencia educativa cada vez más relevante, aunque todavía existen vacíos sobre cómo integrarlo de manera amplia en los currículos.

En otras palabras, la computación se convierte en un nuevo lenguaje profesional.

La inteligencia artificial como tecnología de propósito general

La inteligencia artificial tiene una característica que la diferencia de muchas otras tecnologías: no transforma un solo sector, sino que puede modificar casi todos los campos de actividad humana. Por eso suele ser entendida como una tecnología de propósito general, similar a lo que en su momento representaron la electricidad, la máquina de vapor, el computador personal o internet.

La OCDE ha señalado que la inteligencia artificial está reconfigurando economías y sociedades al generar nuevas capacidades de productividad, eficiencia, automatización, análisis de información y toma de decisiones; al mismo tiempo, advierte que su adopción plantea desafíos relacionados con valores humanos, justicia, privacidad, seguridad y responsabilidad (OECD, 2019). Esta doble condición es fundamental: la IA no es simplemente una herramienta neutral para hacer más rápido lo que ya hacíamos. Es una tecnología que cambia la manera en que decidimos, investigamos, producimos, enseñamos, diagnosticamos, diseñamos políticas y entendemos la realidad.

Agrawal, Gans y Goldfarb (2018) plantean una idea muy potente: la inteligencia artificial reduce el costo de la predicción. Esto significa que muchas decisiones que antes dependían únicamente de la experiencia humana ahora pueden apoyarse en sistemas capaces de anticipar comportamientos, riesgos, demandas, patrones o escenarios. La consecuencia es profunda: si la predicción se vuelve más barata y más disponible, muchas profesiones deberán redefinir cómo toman decisiones.

En esa misma línea, Iansiti y Lakhani (2020) sostienen que las organizaciones que compiten en la era de la IA no solo incorporan nuevas herramientas, sino que rediseñan sus modelos operativos alrededor de datos, algoritmos, plataformas y redes digitales. Por eso, el impacto de la IA no se limita a la eficiencia técnica; también transforma la estrategia, la estructura organizacional y la generación de valor.

Una competencia transversal para todas las profesiones

Hablar de la computación en inteligencia artificial como área transversal significa reconocer que ya no basta con formar especialistas aislados. Todas las profesiones requieren una base mínima de alfabetización algorítmica, pensamiento computacional y comprensión crítica de la IA.

En salud, la IA puede apoyar diagnósticos, clasificar imágenes médicas, predecir riesgos y personalizar tratamientos. En educación, puede ayudar a identificar dificultades de aprendizaje, generar rutas personalizadas y apoyar la labor docente. En finanzas, permite detectar fraudes, evaluar riesgos y automatizar decisiones crediticias. En industria, mejora procesos mediante mantenimiento predictivo, visión artificial y robótica. En agricultura, facilita la gestión de cultivos, suelos, clima y plagas. En gobierno, puede apoyar la focalización de políticas públicas, la atención ciudadana y el análisis de información territorial.

Pero en todos estos casos aparece una misma pregunta: ¿quién interpreta, valida y gobierna esas decisiones?

Aquí está el punto central. La IA no reemplaza la responsabilidad profesional. Al contrario, la hace más exigente. Un profesional del siglo XXI no solo debe saber usar herramientas inteligentes; también debe comprender sus consecuencias técnicas, éticas, sociales y organizacionales. Russell (2019) advierte que el avance de la inteligencia artificial obliga a repensar la relación entre sistemas inteligentes y valores humanos, especialmente cuando estos sistemas participan en decisiones que afectan la vida de las personas.

De la alfabetización digital a la alfabetización algorítmica

Durante años se habló de alfabetización digital como la capacidad de usar computadores, internet, plataformas, hojas de cálculo o herramientas de comunicación. Esa alfabetización sigue siendo necesaria, pero ya no es suficiente.

La nueva etapa exige una alfabetización algorítmica e inteligencia artificial aplicada. Esto implica comprender, al menos de manera básica, qué es un dato, qué es un algoritmo, cómo aprende un modelo, qué significa entrenar una IA, qué son los sesgos algorítmicos, cómo se evalúa una predicción y por qué una respuesta generada automáticamente no debe aceptarse sin criterio.

La UNESCO (2024) propone un marco de competencias en IA para docentes que incluye fundamentos de IA, ética, pedagogía, desarrollo profesional y enfoque centrado en lo humano. Aunque está dirigido al ámbito educativo, este marco resulta útil para pensar la formación transversal de cualquier profesional, porque insiste en que la IA no debe enseñarse solo como técnica, sino también como práctica ética, crítica y socialmente situada.

Esto es especialmente importante para las universidades. Si la IA ya está entrando a todos los sectores, la educación superior no puede responder únicamente con asignaturas optativas o cursos aislados. Se requiere una visión más estructural: incorporar la computación y la IA como componentes formativos transversales en todas las carreras.

La IA como método ampliado de investigación

Otro aspecto central es que la inteligencia artificial no solo sirve para automatizar tareas profesionales. También está cambiando la forma de producir conocimiento.

En las ciencias naturales, permite analizar datos genómicos, imágenes satelitales, modelos climáticos y patrones ecológicos. En las ciencias sociales, facilita el procesamiento de grandes volúmenes de texto, redes sociales, encuestas y registros administrativos. En las humanidades, abre posibilidades para el análisis computacional de archivos, discursos, imágenes, lenguajes y patrimonios culturales. En ingeniería, permite simular sistemas complejos, optimizar procesos y diseñar soluciones mediante modelos predictivos.

Esto significa que la IA se está convirtiendo en un método ampliado de investigación. No reemplaza la teoría, ni la interpretación humana, ni el juicio disciplinar. Pero sí amplía la capacidad de observar, clasificar, relacionar, simular y descubrir patrones que antes eran invisibles o imposibles de procesar manualmente.

El informe AI Index Report 2025 de Stanford muestra que la inteligencia artificial se ha expandido rápidamente en investigación, industria, inversión, regulación y adopción empresarial, lo cual confirma que ya no se trata de una tecnología emergente marginal, sino de una fuerza estructural en la ciencia, la economía y la sociedad contemporánea (Stanford HAI, 2025).

Una nueva área común del conocimiento

La tesis de fondo es clara: la computación en inteligencia artificial debe ser entendida como una nueva área común del conocimiento. No porque todas las personas deban volverse expertas en redes neuronales, programación avanzada o arquitectura de modelos, sino porque todas las profesiones estarán atravesadas por decisiones mediadas por sistemas inteligentes.

Así como la estadística se volvió indispensable para interpretar datos en salud, economía, psicología, administración o ciencias sociales, la IA se está convirtiendo en una competencia transversal para interpretar y actuar en un mundo automatizado. Así como la escritura permitió organizar y transmitir conocimiento, la computación permite modelarlo, procesarlo y ampliarlo. Así como la matemática ofreció un lenguaje para la ciencia moderna, los algoritmos se están convirtiendo en un lenguaje operativo de la sociedad digital.

Por ello, las universidades deberían pensar en una formación transversal en IA con al menos cinco niveles:

Alfabetización en IA

• Comprender conceptos básicos: datos, algoritmos, modelos, automatización y aprendizaje automático.

Pensamiento computacional

• Formular problemas mediante abstracción, lógica, patrones, procesos y soluciones modelables.

Uso profesional de IA

• Aplicar herramientas inteligentes en problemas propios de cada disciplina.

Analítica para la decisión

• Interpretar datos, predicciones, visualizaciones y escenarios.

Ética y gobernanza

• Evaluar sesgos, riesgos, privacidad, transparencia, responsabilidad y efectos sociales.

Este marco permitiría superar dos extremos: por un lado, la idea de que la IA es solo para expertos técnicos; por otro, la idea peligrosa de que basta con usar herramientas sin comprenderlas.

El reto ético: no todo lo técnicamente posible es socialmente deseable

Una mirada académica sobre IA no puede limitarse al entusiasmo tecnológico. La inteligencia artificial también plantea riesgos importantes. Puede reproducir sesgos, afectar derechos, aumentar desigualdades, concentrar poder tecnológico, precarizar trabajos, invadir la privacidad o automatizar decisiones sin suficiente transparencia.

Por eso, formar en IA no debe significar únicamente enseñar herramientas. Debe significar formar criterio.

Russell (2019) insiste en que uno de los grandes desafíos de la IA es asegurar que los sistemas inteligentes estén alineados con los valores humanos. Esta preocupación no es abstracta. En campos como salud, justicia, educación, empleo o crédito, una decisión automatizada puede afectar directamente la vida de una persona.

De ahí que la computación en inteligencia artificial deba enseñarse junto con ética, responsabilidad profesional, pensamiento crítico, análisis social y gobernanza tecnológica. La propia OCDE (2019) plantea que el desarrollo de IA debe estar guiado por principios de confianza, transparencia, robustez, seguridad y responsabilidad, especialmente cuando su uso se extiende a sectores sensibles de la sociedad.

Conclusión: una nueva alfabetización para una nueva época

La computación y la inteligencia artificial representan una de las transformaciones más profundas del siglo XXI. Su importancia no está solo en la aparición de nuevas herramientas, sino en la emergencia de una nueva forma de pensar, investigar, producir, decidir y ejercer las profesiones.

Por eso, la IA no puede seguir siendo vista como un asunto exclusivo de ingenieros o científicos de datos. Debe ser comprendida como una dimensión transversal de todas las áreas de conocimiento. Cada profesión necesita desarrollar su propia forma de dialogar con la inteligencia artificial: la medicina con la IA diagnóstica, el derecho con la IA documental, la educación con la IA pedagógica, la biología con la IA computacional, la administración con la IA estratégica, las artes con la IA creativa y el gobierno con la IA pública.

El desafío para las universidades, las empresas y las instituciones no es simplemente enseñar a usar herramientas de moda. El verdadero reto es formar profesionales capaces de comprender la lógica de los sistemas inteligentes, aplicarlos en sus campos, cuestionar sus resultados y orientar su uso hacia fines humanos, éticos y socialmente valiosos.

La computación en inteligencia artificial debe ser asumida como una nueva alfabetización profesional del siglo XXI: una competencia común, crítica y estratégica para participar activamente en la sociedad del conocimiento.

Referencias

Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction machines: The simple economics of artificial intelligence. Harvard Business Review Press.

Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2022). Power and prediction: The disruptive economics of artificial intelligence. Harvard Business Review Press.

Iansiti, M., & Lakhani, K. R. (2020). Competing in the age of AI: Strategy and leadership when algorithms and networks run the world. Harvard Business Review Press.

Lockwood, J., & Mooney, A. (2017). Computational thinking in education: Where does it fit? A systematic literary review. arXiv. https://arxiv.org/abs/1703.07659

OECD. (2019). Artificial intelligence in society. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/eedfee77-en

Russell, S. (2019). Human compatible: Artificial intelligence and the problem of control. Viking.

Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.

Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2025). Artificial Intelligence Index Report 2025. Stanford University.

UNESCO. (2024). AI competency framework for teachers. UNESCO.

Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33–35. https://doi.org/10.1145/1118178.1118215

La rápida expansión de la inteligencia artificial (IA) ha transformado de manera estructural los procesos de toma de decisiones en ámbitos como la salud, la educación, el sector público y la gestión ambiental. Lejos de ser un conjunto neutral de herramientas técnicas, la IA constituye hoy una infraestructura sociotécnica que incorpora valores, supuestos normativos y relaciones de poder. En este contexto emerge el enfoque Artificial Intelligence for Social Good (AI4SG), entendido como un marco teórico-práctico orientado a alinear el diseño, implementación y evaluación de sistemas de IA con objetivos explícitos de bienestar social, equidad y sostenibilidad.

AI4SG (Artificial Intelligence for Social Good), se puede definir como una línea de investigación y práctica que busca aplicar los desarrollos y avances de la inteligencia artificial para resolver problemas sociales y mejorar el bienestar de los individuos, la sociedad y el planeta en su conjunto.

AI4SG no se limita a la aplicación de tecnologías avanzadas a problemas sociales, sino que propone una reorientación normativa de la innovación algorítmica, integrando ética aplicada, gobernanza y evaluación de impacto social como componentes estructurales del desarrollo tecnológico

Del optimismo tecnológico a la crítica algorítmica

La literatura crítica contemporánea ha mostrado que la adopción indiscriminada de sistemas algorítmicos puede generar efectos adversos significativos. O’Neil (2016) documenta cómo modelos predictivos opacos, aun cuando son estadísticamente robustos, pueden amplificar desigualdades y consolidar formas de exclusión estructural. De manera complementaria, Benjamin (2019) evidencia que los sistemas de IA tienden a reproducir jerarquías raciales y sociales preexistentes, configurando lo que denomina el New Jim Code.

Desde una perspectiva más amplia, se sostiene que la IA debe ser comprendida como un fenómeno material y político, cuya operación depende de cadenas globales de extracción de recursos, trabajo humano precarizado y concentraciones asimétricas de poder, Crawford (2021) . Estas contribuciones coinciden en señalar que la eficiencia técnica no es un criterio suficiente para evaluar la legitimidad social de la IA, abriendo el espacio conceptual para enfoques como AI4SG.

Definición y alcance de AI4SG

Siguiendo a Cowls (2022), AI4SG puede definirse como el conjunto de enfoques, metodologías y prácticas orientadas a maximizar el impacto social positivo de la IA, minimizando riesgos éticos, sociales y ambientales. Este enfoque se caracteriza por tres rasgos fundamentales:

1. Intencionalidad normativa: los objetivos sociales no son efectos colaterales, sino fines explícitos del sistema.
2. Centralidad del ser humano: la IA se concibe como soporte a la deliberación y la decisión humana, no como sustituto de la responsabilidad moral.
3. Evaluación de impacto: el desempeño del sistema se mide tanto en términos técnicos como sociales.

Desde esta perspectiva, AI4SG se sitúa en la intersección entre ciencia de datos, ética de la tecnología y políticas públicas.

a literatura especializada converge en una serie de principios que estructuran los proyectos AI4SG:

• Justicia y equidad algorítmica, mediante la identificación y mitigación de sesgos.
• Transparencia y explicabilidad, como condiciones para la confianza pública.
• Responsabilidad y rendición de cuentas, definiendo claramente actores y roles.
• Precaución y proporcionalidad, especialmente en contextos de alta vulnerabilidad.
• Impacto social verificable, más allá de la eficiencia operativa.

Christian (2020) conceptualiza este desafío como el problema de alineación, subrayando que la adecuación de sistemas inteligentes a valores humanos es simultáneamente un problema técnico, institucional y moral.

AI4SG en sectores críticos: el caso de la salud y el sector público

La IA puede emplearse en diversos dominios para impactar positivamente a individuos, comunidades o ecosistemas:

Inclusión social: Ayuda a reducir brechas mediante aplicaciones que facilitan la comunicación de personas con discapacidades o herramientas que detectan sesgos de género en procesos de contratación y créditos

Salud y bienestar: Se utiliza para diagnosticar enfermedades (como la sepsis o la retinopatía diabética) mediante el análisis de registros médicos e imágenes. También facilita la telemedicina, permitiendo que la atención médica llegue a zonas remotas a través de dispositivos móviles.

Educación de calidad: Permite crear sistemas de aprendizaje personalizados (tutores inteligentes o avatares) que se adaptan al ritmo y necesidades específicas de cada alumno.

Agricultura y medio ambiente: Se emplea en la agricultura de precisión con robots que optimizan la siembra y el riego. También se usa para la monitorización del clima, la protección de la vida submarina y la lucha contra la caza furtiva mediante drones y algoritmos de visión computacional.

De manera análoga, en el sector público, la aplicación de IA a la focalización de políticas sociales exige marcos de gobernanza robustos que eviten la automatización acrítica de decisiones con alto impacto social.

Analisis desde la perspectiva decolonial AI4SG: límites epistémicos y posibilidades emancipatorias

Desde una perspectiva decolonial, el enfoque AI4SG requiere una problematización adicional que trascienda los marcos normativos dominantes de la ética de la IA. Siguiendo a Aníbal Quijano, la tecnología moderna está inseparablemente ligada a la colonialidad del poder, entendida como un patrón histórico que articula conocimiento, economía y autoridad. En este sentido, la IA —incluida aquella orientada al “bien social”— no puede asumirse como neutral ni universal.

La mayor parte de los sistemas de IA se diseñan a partir de epistemologías y racionalidades técnicas propias del Norte Global, lo que implica que los problemas sociales y los criterios de optimización suelen definirse desde marcos externos a los contextos donde estas tecnologías se implementan. Como advierte Walter Mignolo, este proceso reproduce una forma de colonialidad del saber, en la cual ciertos conocimientos se legitiman como universales mientras otros son sistemáticamente marginalizados.

Reflexión FInal

Artificial Intelligence for Social Good constituye hoy un marco indispensable para orientar el desarrollo de la inteligencia artificial en contextos de alta complejidad social. Al integrar ética, gobernanza y crítica epistemológica, AI4SG permite superar visiones reduccionistas de la innovación tecnológica y avanzar hacia una concepción de la IA como herramienta al servicio del bienestar colectivo. La incorporación de una perspectiva decolonial amplía este enfoque, recordando que no puede haber verdadero “bien social” sin justicia epistémica, contextualización cultural y participación efectiva de las comunidades afectadas. El futuro de AI4SG dependerá, en última instancia, de la capacidad institucional para traducir estos principios en prácticas concretas de diseño, regulación y evaluación.

Referencias

Benjamin, R. (2019). Race after technology: Abolitionist tools for the new Jim code. Polity Press.
Christian, B. (2020). The alignment problem: Machine learning and human values. W. W. Norton & Company.
Coeckelbergh, M. (2020). AI ethics. MIT Press.
Cowls, J. (Ed.). (2022). Artificial intelligence for social good. Springer.
Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press.
O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.

PhD. Wilmer Lopez Lopez – Marzo 2026

Educación superior en la convergencia entre inteligencia artificial, transición demográfica y cambio generacional

La educación superior enfrenta una reconfiguración estructural derivada de tres dinámicas convergentes: la expansión de la inteligencia artificial (IA) y la hiperconectividad digital, el descenso demográfico en múltiples regiones y la transformación en las expectativas culturales y laborales de las nuevas generaciones. Este texto reflexiona sobre dichas fuerzas que obligan a replantear tres preguntas estratégicas fundamentales —¿a quién educar?, ¿sobre qué educar? y ¿dónde educar?— no como interrogantes pedagógicos aislados, sino como ejes de rediseño institucional. Con base en evidencia de organismos internacionales y literatura académica reciente, se argumenta que la sostenibilidad y relevancia de la educación superior dependerán de su capacidad para adoptar un modelo intergeneracional, transversal en alfabetización digital e híbrido en su arquitectura formativa.

De la expansión masiva a la reconfiguración estructural

Durante las últimas décadas, la educación superior experimentó una expansión sin precedentes. Según la UNESCO (2022), la matrícula global pasó de aproximadamente 100 millones de estudiantes en el año 2000 a más de 235 millones en 2020. Sin embargo, esta expansión se desarrolló bajo supuestos demográficos y tecnológicos que hoy están siendo profundamente alterados.

El avance de la inteligencia artificial está modificando las dinámicas de trabajo, aprendizaje y producción de conocimiento. La UNESCO (2023) advierte que la IA no solo impacta herramientas pedagógicas, sino la arquitectura misma del sistema educativo, incluyendo evaluación, diseño curricular y gobernanza institucional. Paralelamente, la División de Población de las Naciones Unidas señala que la tasa global de fertilidad ha descendido a 2,3 hijos por mujer en 2021, proyectándose por debajo del nivel de reemplazo en múltiples regiones (United Nations, 2022). Este fenómeno afecta directamente el tamaño de las cohortes en edad universitaria, que tradicionalmente habían sido participes tradicionalmente en el proceso formativo.

Adicionalmente, las propias generaciones que son susceptibles a los procesos de formación, muestran según estudios sobre la Generación Z que estas generaciones viven una transformación en las expectativas frente al aprendizaje y el trabajo. Twenge (2017) documenta cambios en patrones de socialización digital y prioridades laborales, mientras que Gallup (2024) evidencia percepciones ambivalentes sobre el impacto de la IA en educación y empleo. la transformación generacional no se limita a preferencias pedagógicas; redefine la relación entre educación y proyecto de vida. Las instituciones que no integren flexibilidad, modularidad, aprendizaje aplicado y acompañamiento en transición profesional corren el riesgo de perder relevancia ante un estudiantado que valora tanto la empleabilidad como el sentido y la coherencia ética del conocimiento adquirido.

En este contexto, la educación superior no enfrenta una crisis coyuntural, sino una redefinición sistémica.

¿A quién educar? La transición demográfica y el giro hacia el aprendizaje permanente

La transición demográfica representa uno de los factores más estructurales del cambio. El informe World Population Prospects (United Nations, 2022) confirma una desaceleración sostenida del crecimiento poblacional juvenil en América Latina, Europa y Asia Oriental.

Encoura (2023) proyecta que en Estados Unidos el número de graduados de secundaria disminuirá significativamente en la próxima década, fenómeno que también se observa en otros países con tasas de fertilidad reducidas.

Este escenario transforma la lógica institucional:

• Menor número de estudiantes tradicionales.
• Mayor competencia interinstitucional.
• Necesidad de diversificar públicos.

La OECD (2019) sostiene que el aprendizaje permanente (lifelong learning) será clave para sostener la productividad en sociedades envejecidas. En consecuencia, la educación superior debe ampliar su foco hacia:

• Profesionales en reconversión ante automatización
• Adultos que requieren actualización tecnológica continua.
• Trayectorias flexibles que integren trabajo y formación.

El estudiante tradicional deja de ser el centro exclusivo del modelo. La sostenibilidad institucional dependerá de su capacidad para operar como plataforma de actualización permanente.

¿Sobre qué educar? IA, automatización y competencias humanas ampliadas

La inteligencia artificial redefine las competencias laborales demandadas. El Future of Jobs Report del World Economic Forum (2023) identifica la alfabetización tecnológica, el análisis de datos y el pensamiento analítico como habilidades en crecimiento acelerado. En esta linea, Brynjolfsson y McAfee (2014) argumentan que la automatización transforma no solo tareas manuales, sino también cognitivas, lo que obliga a reconfigurar perfiles profesionales. Por su parte, la UNESCO (2023) subraya que la integración responsable de la IA en educación debe incluir marcos éticos, transparencia algorítmica y desarrollo de pensamiento crítico.

En este contexto, la formación transversal en:

• Datos.
• IA aplicada.
• Automatización.
• Ética digital.

se convierte en una condición básica, no opcional. Sin embargo, la literatura coincide en que la automatización no elimina el valor humano; lo desplaza hacia competencias superiores. Por lo que se destaca que la tecnología complementa tareas que requieren juicio, creatividad y habilidades sociales.

La educación superior debe formar profesionales híbridos: competentes tecnológicamente y sólidos en capacidades cognitivas avanzadas.

¿Dónde educar? Hiperconectividad y expansión del ecosistema formativo

La hiperconectividad redefine estructuralmente el espacio educativo. Castells (2010) describe la “sociedad red” como un sistema en el que la producción, circulación y validación del conocimiento se articulan a través de infraestructuras digitales globales. En este entorno, la información deja de estar contenida en instituciones cerradas y se convierte en flujo permanente dentro de redes interconectadas. La universidad, históricamente organizada como espacio físico centralizado, se inserta ahora en una arquitectura distribuida del saber.

La pandemia de COVID-19 aceleró procesos de virtualización, pero no los originó. La digitalización educativa ya estaba en marcha, impulsada por plataformas de aprendizaje abierto, recursos educativos digitales, comunidades de práctica en línea y redes profesionales globales. Lo que la pandemia evidenció fue la fragilidad de modelos exclusivamente presenciales y la necesidad de capacidades institucionales híbridas.

Sin embargo, el cambio es más profundo que la migración a entornos virtuales. El aprendizaje contemporáneo ocurre simultáneamente en múltiples espacios:

• Plataformas abiertas de formación.
• Entornos corporativos de capacitación continua.
• Comunidades digitales especializadas.
• Redes profesionales globales.
• Ecosistemas de innovación y emprendimiento.
• Autoformación.

En este contexto, el modelo emergente de educación superior presenta características distintivas:

• Educación híbrida. No como combinación técnica de presencialidad y virtualidad, sino como diseño pedagógico que integra experiencias físicas, digitales y experienciales en un sistema coherente.

• Microcredenciales. La OECD (2021) destaca que las microcredenciales permiten certificar competencias específicas y actualizables, facilitando trayectorias flexibles y acumulativas. Este modelo responde tanto a la necesidad de actualización permanente como a la demanda empresarial de habilidades verificables.

• Evaluación basada en competencias. Se desplaza el énfasis desde la acumulación de créditos hacia la demostración de resultados de aprendizaje aplicables. La certificación ya no valida tiempo de permanencia, sino dominio efectivo.

• Integración con entornos productivos reales. El aprendizaje se articula con proyectos empresariales, laboratorios vivos, simuladores, prácticas extendidas y desafíos sectoriales concretos. La frontera entre aula y mercado se vuelve más porosa.

Este rediseño responde también a transformaciones culturales. La Generación Z valora flexibilidad, propósito y aplicabilidad inmediata del aprendizaje (Gallup, 2024). Busca trayectorias personalizables, experiencias relevantes y conexión directa entre formación y empleabilidad. La rigidez curricular pierde atractivo frente a modelos adaptativos y modulares. Por lo que, el campus físico no desaparece. Su función, sin embargo, se resignifica. Deja de ser el único nodo del sistema educativo y se convierte en uno más dentro de una red ampliada de aprendizaje. Pasa de ser contenedor exclusivo del conocimiento a espacio de encuentro, experimentación, interacción social y construcción de comunidad académica.

La universidad del siglo XXI no se define únicamente por su infraestructura física, sino por su capacidad de articular ecosistemas híbridos, redes digitales y entornos productivos en una experiencia formativa coherente y estratégica.

Reflexión Final

La convergencia entre transición demográfica, automatización cognitiva, transformación cultural generacional, configura un entorno estructuralmente distinto al que dio origen al modelo universitario tradicional.

No estamos ante variaciones marginales, sino frente a una alteración de los supuestos fundacionales del sistema: la abundancia de población joven, la estabilidad de los perfiles profesionales y la centralidad del campus físico como único espacio legítimo de formación.

El nuevo escenario es predecible:

• Menos jóvenes.
• Más tecnología transversal.
• Expectativas crecientes de flexibilidad, propósito y aplicabilidad inmediata.

Este contexto redefine la competencia en educación superior. Ya no se trata únicamente de ampliar cobertura, diversificar programas o fortalecer infraestructura. Se trata de replantear la propuesta de valor institucional en términos de pertinencia, adaptabilidad y capacidad de articulación con un entorno dinámico.

Las instituciones que comprendan la naturaleza sistémica de esta convergencia estarán en condiciones de rediseñar su arquitectura académica, diversificar sus públicos y consolidarse como plataformas de aprendizaje permanente. Aquellas que mantengan lógicas exclusivamente expansivas —centradas en volumen, presencialidad rígida o segmentación disciplinar cerrada— enfrentarán presiones crecientes de sostenibilidad académica, financiera y reputacional.

Referencias

Autor, D. H. (2015). Why are there still so many jobs? Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3–30.
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age. W. W. Norton.
Castells, M. (2010). The rise of the network society. Wiley-Blackwell.
Encoura. (2023). Regional impacts of the demographic decline on higher education.
Gallup. (2024). Gen Z and AI in education.
OECD. (2019). Getting skills right: Future-ready adult learning systems.
OECD. (2021). Micro-credentials for lifelong learning and employability.
UNESCO. (2022). Global education monitoring report.
UNESCO. (2023). AI and the future of education: Disruptions, dilemmas and directions.
United Nations. (2022). World population prospects 2022.
World Economic Forum. (2023). Future of jobs report 2023.

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PhD. Wilmer Lopez Lopez – Febrero 2026