A finales de 2018, la Oficina Nacional de Encuestas por Muestreo de la India había completado su Encuesta Periódica de la Fuerza de Trabajo (PLFS, por su sigla en inglés) correspondiente al período 2017-2018, un instrumento del propio gobierno para medir el empleo. El informe no se publicó. Semanas más tarde, una versión filtrada a la prensa reveló que el desempleo se situaba en el 6,1%, su nivel más alto en cuarenta y cinco años. Dos miembros de la Comisión Nacional de Estadística, que había aprobado el informe, renunciaron por la retención del informe.¹ La controversia inmediata no se centró en un error matemático en la cifra, sino en si se permitiría al público verla.

La controversia en torno a la PLFS puso de manifiesto el gran peso político que puede tener una cifra. Los números son fundamentales para el debate público: los índices de deuda, las tasas de crecimiento, las tasas de desempleo, los umbrales de pobreza, los índices de precios y los valores de exportación ayudan a decidir si una economía se está “recuperando”, si lxs trabajadorxs están “empleadxs” y si el gasto público se considera “sostenible”. Pero ocultar una cifra es solo una forma de controlar su significado político. Los números también pueden ocultar la realidad a través de las definiciones, clasificaciones, comparaciones y formatos que las hacen parecer neutrales.

Las tasas de desempleo son un buen ejemplo de lo que los números pueden revelar y ocultar al mismo tiempo. Una tasa de desempleo nunca es un simple recuento de personas sin trabajo. Es una relación entre quienes se clasifican como desempleados y quienes se cuentan como parte de la fuerza de trabajo activa. Esa relación depende de los límites de definición: quién califica como empleado, quién busca trabajo activamente, quién ha dejado de buscarlo, quién está disponible de inmediato para trabajar y qué formas de trabajo informal o no remunerado quedan fuera de la métrica.

La tasa puede bajar porque el empleo se ha expandido genuinamente, pero también puede bajar porque los solicitantes de empleo desanimados dejaron de buscar, porque el trabajo informal precario se cuenta como empleo, o porque el subempleo se ha clasificado en una categoría estadística diferente. Por sí solos, los números no pueden decirnos qué proceso social subyacente registran.

Estos ejemplos apuntan a un problema profundamente político. La precisión es solo una parte del asunto. La pregunta más profunda es quién tiene el poder de cuestionar estos números. ¿Quién puede indagar en sus definiciones? ¿Quién cuenta con los medios para auditar el denominador, distinguir un recuento de una tasa o un índice, o diferenciar un valor nominal de uno real? ¿Quién puede rastrear un indicador pulido hasta las realidades del trabajo y la clase, el género y la región, la deuda y el mercado mundial?

Estas preguntas tienen implicaciones en el mundo real que afectan la vida de miles de millones de personas. La supervisión del Fondo Monetario Internacional (FMI) y sus normas de difusión de datos, formalmente voluntarias, determinan los formatos mediante los cuales los Estados reportan los datos económicos; los préstamos del Banco Mundial han financiado y moldeado el desarrollo de los sistemas estadísticos nacionales; el Sistema de Cuentas Nacionales de las Naciones Unidas define los estándares internacionales para medir el producto interno bruto (PIB); y las calificaciones crediticias soberanas de Moody’s, S&P y Fitch influyen en los costos de endeudamiento a través de metodologías cuyos juicios finales no están totalmente abiertos al escrutinio público.²

Esta concentración de autoridad estadística pone a los investigadores del Sur Global en una encrucijada. Pueden preguntarse cómo la deuda soberana limita el gasto público, o cómo los precios de las materias primas vinculan la producción nacional a un mercado mundial desigual. Pero los datos con los que deben responder a esas preguntas suelen estar organizados en otros lugares, a veces precisamente por las mismas instituciones y normas que buscan cuestionar. El patrón no es nuevo. El análisis de Raúl Prebisch sobre los términos de intercambio entre el centro y la periferia³ y el de Walter Rodney sobre las economías coloniales organizadas para la extracción⁴ señalan un problema más antiguo: la dominación económica no solo da forma al movimiento de las materias primas, el trabajo y el capital, sino también a los términos mediante los cuales esos movimientos se contabilizan, comparan y comprenden. La pregunta hoy es cómo ese viejo problema reaparece en los conjuntos de datos, los indicadores, los metadatos y las normas institucionales. El Sur Global tampoco enfrenta este problema desde un único punto de vista. Un tecnócrata de un Ministerio de Finanzas, un grupo de cabildeo empresarial y el departamento de investigación de un sindicato no abordan las cifras del FMI con los mismos intereses. La pregunta, por lo tanto, no es solo dónde se encuentra la autoridad estadística, sino a qué intereses sirven sus categorías y medidas.

Para quienes investigan, los movimientos y las instituciones públicas que durante mucho tiempo han tenido que depender de métricas preestablecidas por las instituciones dominantes, el desafío no es simplemente la falta de datos, sino la desigualdad de poder para convertir los números en bruto en evidencia. La aparición de herramientas de IA cambia este panorama al reducir el costo de ese trabajo. Pero el significado político de la IA solo puede entenderse al observar primero el trabajo que precede al análisis: las decisiones, la verificación y las transformaciones que determinan qué puede mostrar una cifra.

2. Los números no son evidencia hasta que alguien los convierte en ello

La investigación cuantitativa suele concebirse como un proceso lineal: los datos existen, luego se depuran, se analizan, se visualizan y se interpretan. Esta secuencia parece intuitiva, pero comienza demasiado tarde. Gran parte de la investigación empírica ocurre antes de que comience el análisis formal, en el laborioso esfuerzo por determinar si una cifra determinada puede responder a la pregunta que se plantea.

El valor de una celda en una tabla aún no es evidencia. Solo se convierte en evidencia cuando se vincula a una pregunta de investigación específica, una definición rigurosa, una unidad de observación, una medida estandarizada y una base para la comparación. Un número puede ser válido dentro de su propio sistema estadístico y, aun así, no responder a la pregunta política que se plantea. Reconocer cuándo un total nacional oculta profundas disparidades distributivas, o cuándo una tendencia en términos monetarios oculta un cambio en lo que ese dinero compra, forma parte del trabajo conceptual de la investigación cuantitativa. También lo es detectar cuándo un recuento formal de trabajadorxs deja fuera el trabajo socialmente necesario.

Este trabajo de conexión —el que tiende un puente entre las cifras brutas y las afirmaciones sustantivas— es el trabajo de medición. Es el trabajo de transformar datos administrativos o estadísticos sin procesar en evidencia. Sus insumos pueden ser una tabla en PDF, una breve nota de metadatos o una serie temporal aislada. Sus resultados son variables explícitas, transformaciones verificadas, fuentes documentadas y comparaciones fundamentadas.

El término es específico de los datos, pero el tipo de traducción al que se refiere tiene una historia más larga. Bowker y Star demostraron que los sistemas de clasificación se construyen a través del trabajo político e institucional.⁵ Marx mostró cómo el capitalismo reduce diferentes tipos de trabajo concreto a valor abstracto e intercambiable.⁶ El trabajo de medición denomina una traducción relacionada: el proceso mediante el cual las cifras brutas se convierten en evidencia que puede circular como verdad pública.

Darle nombre a este trabajo es importante porque replantea la pregunta principal, pasando de “¿tenemos las cifras?” a “¿qué se ha hecho para que estas cifras puedan utilizarse como evidencia?”.

El PIB, por ejemplo, puede expresarse como un nivel absoluto, una tasa de crecimiento interanual, un valor per cápita, una serie nominal o un índice real deflacionado. Un umbral de pobreza puede hacer visible la privación material, pero el lugar donde se traza también determina cuántas personas se cuentan como pobres en primer lugar. Un índice de precios al consumidor mide la inflación, pero sus implicaciones políticas varían drásticamente dependiendo de si el enfoque se centra en la seguridad alimentaria, los costos del combustible, los salarios reales o la subsistencia de los hogares. No se trata de ajustes técnicos menores. Estos determinan qué aspectos de la vida social puede reflejar una cifra y cuáles deja de lado.

Tomemos como ejemplo la Hoja Rosa del Banco Mundial sobre los precios de las materias primas.⁷ El libro de trabajo anual que se descarga es un archivo complejo que contiene múltiples hojas: precios nominales, precios reales, índices de precios y estructuras de ponderación. Lxs investigadorxs que estudien la dependencia agrícola tienen que elegir qué versión del precio utilizar. ¿Deben seguir el precio tal como aparecía en ese momento, o ajustarlo para mostrar su poder adquisitivo a lo largo de los años? ¿Qué materia prima y qué unidad de medida se ajustan a la pregunta? Esta selección es un trabajo de medición. Puede hacer que las mismas décadas parezcan una recuperación —o un largo declive en lo que esos precios realmente podían comprar—.

De manera similar, una serie básica de crecimiento del PIB puede respaldar argumentos muy diferentes, incluso contradictorios, dependiendo de cómo se maneje. Mientras que una tasa anual sin ajustar resalta la volatilidad a corto plazo, un promedio móvil de tres años suaviza las fluctuaciones para revelar tendencias cíclicas, y un promedio de cinco años facilita la visualización de tendencias a más largo plazo (Figura 1). Los datos subyacentes siguen siendo los mismos, pero la decisión de agregarlos o suavizarlos constituye una intervención conceptual. Sin la capacidad técnica para construir estas medidas alternativas, un equipo de investigación se ve obligado a adoptar la versión utilizada en los comunicados de prensa oficiales para enmarcar el desempeño nacional.

Figura 1. Crecimiento del PIB real, expresado como tasa anual y promedios móviles de tres y cinco años (serie ilustrativa construida, porcentaje por año; no corresponde a ningún país específico).

Nada de esto hace que las métricas estadísticas carezcan de sentido. Significa que su autoridad se basa en la cadena que conecta un valor bruto con una afirmación pública.

Sin embargo, esta cadena es profundamente desigual. Las instituciones bien financiadas pueden distribuir el trabajo preanalítico entre equipos de datos especializados, flujos de trabajo de software avanzados y sistemas de documentación robustos. Lxs investigadorxs, los movimientos sociales y las agencias públicas en el Sur Global a menudo tienen que encargarse ellos mismos de toda la secuencia: localizar archivos sin procesar, auditar fuentes, desmontar tablas, escribir código, validar totales y defender sus hallazgos en debates públicos.

Esta división del trabajo determina, en primer lugar, qué preguntas se pueden plantear. Si quien investiga no puede verificar el constructo detrás de un número, es posible que una investigación nunca llegue a la etapa del análisis formal. Si una hoja de cálculo no puede transformarse en evidencia estructurada, los patrones que contiene pueden quedar excluidos del debate público. Cuando solo un puñado de organizaciones bien financiadas pueden realizar esta traducción a gran escala, conservan el poder de definir la realidad económica y social a través de los números.

El trabajo de medición es una piedra angular de la capacidad de investigación cuantitativa. No es una tarea preliminar, sino una de las condiciones que hacen posible la investigación empírica.

Sin embargo, este trabajo fundamental suele quedar en el olvido. Los indicadores pulidos de las bases de datos globales aparecen como hechos consumados, mientras que las decisiones que los sustentan quedan ocultas. Este olvido genera dos obstáculos: desalienta a quienes investigan de cuestionar las estadísticas oficiales y los deja sin práctica en el manejo de datos administrativos sin procesar. A menudo, las cifras existen, pero se presentan en formatos que son difíciles de cuestionar. Una tabla puede ser fácil de leer y, aun así, difícil de verificar, comparar o reutilizar.

3. Una tabla legible no es aún un conjunto de datos

La brecha entre una tabla de presentación y un conjunto de datos listo para el análisis se hace evidente en una hoja de cálculo típica sobre indicadores de la fuerza de trabajo (Figura 2). La hoja se ve ordenada: los dos sexos aparecen en la parte superior, los sectores a la izquierda y tres bloques relacionados —participación en la fuerza de trabajo, empleo y desempleo— están apilados uno debajo del otro. Alguien investigando puede leerla y un programa de hoja de cálculo puede mostrarla. Pero herramientas como R, Python o SQL no pueden tratarla de manera confiable como datos, ya que el significado de cada valor viene determinado por la posición, la fórmula y el orden de los bloques, en lugar de por variables explícitas.

Figura 2. Indicadores de la fuerza de trabajo por sector y sexo, PLFS de la India 2017-2018 (hoja de cálculo de presentación; estatus habitual —actividad principal más actividad subsidiaria—; personas de 15 años o más; tasas en porcentaje).⁸

En el ejemplo anterior, la tasa de participación en la fuerza de trabajo, la relación trabajador-población y la tasa de desempleo aparecen en posiciones correspondientes en bloques separados. Para comprender cómo se relacionan entre sí, el lector debe seguir manualmente el diseño y las fórmulas. Eso puede ser suficiente para una lectura atenta, pero no lo es para un análisis que otra persona investigando pueda repetir y verificar.

Un conjunto de datos listo para el análisis debe organizarse de manera diferente. El significado de cada número debe estar integrado en el propio conjunto de datos: el sector, el sexo, la medida, la unidad y el valor deben aparecer como campos explícitos, no como pistas dispersas por todo el diseño. Las definiciones y fórmulas deben acompañar a la medida como metadatos, en lugar de deducirse a partir de la ubicación de un número en la cuadrícula. La pregunta pasa de ser “¿puedo ver el número correcto junto a la etiqueta correcta?” a “¿pueden otrxs investigadorxs verificar, agrupar, comparar y reproducir el registro sin tener que adivinar?”. Reestructurar la hoja de esa manera (Figura 3) convierte un diseño legible para humanos en evidencia verificable por una máquina.

Figura 3. Del diseño del libro de trabajo a una tabla larga lista para el análisis, PLFS de la India 2017-2018 (estatus habitual: actividad principal más actividad subsidiaria; personas de 15 años o más; tasas en porcentaje; datos y definiciones como en la Figura 2).

Una vez que la medida es explícita, la cadena de evidencia puede verificarse e inspeccionarse. El código puede comprobar si los totales cuadran, si las categorías se repiten de manera consistente, si las tasas coinciden con sus datos de entrada y si faltan casos. El registro que acompaña al conjunto de datos —fuente, diseño, definiciones, fórmulas, exclusiones, verificaciones— permite que más investigadorxs sigan cada paso.

Sin esa estructura y ese registro, un gráfico puede parecer impecable, aunque se base en un número cuyo significado se dedujo a partir de su ubicación en la tabla. La evidencia no puede verificarse de manera independiente ni reutilizarse de manera confiable más allá de la persona que la depuró. Esa misma opacidad se repite en informes gubernamentales, bases de datos internacionales, resúmenes de encuestas, hojas de precios de productos básicos y archivos PDF estadísticos —en cualquier lugar donde las condiciones que hacen que los números sean utilizables como evidencia estén ocultas en el diseño, los metadatos, las definiciones y las prácticas institucionales—.

4. La IA reduce el costo del trabajo previo al análisis

En este contexto, la IA es importante porque reduce el costo del trabajo previo al análisis. Resulta más útil para los investigadores que tienen una pregunta clara, comprenden los conceptos estadísticos y pueden evaluar lo que está en juego políticamente, pero carecen de años de capacitación formal en ingeniería de datos.

Para los equipos de investigación con recursos limitados, un gran cuello de botella es la difícil transición de una tabla publicada a un conjunto de datos que se pueda consultar, verificar y analizar. El equipo debe identificar las variables implícitas, escribir el código que reformule la tabla, verificar las fórmulas y registrar de dónde proviene cada valor. Muchas investigaciones prometedoras se abandonan en esta etapa, no porque la pregunta sea débil, sino porque el camino desde el formato original hasta la evidencia es demasiado costoso.

La IA puede ayudar en varios puntos de esta transición, siempre y cuando cada paso siga estando abierto a la inspección humana.

Interpretación del diseño. La IA puede reducir las dificultades al ayudar a quienes investigan a mapear la estructura de los datos de origen. Un equipo de investigación puede describir una tabla en lenguaje sencillo —trimestres en las columnas, cohortes de edad en las filas, categorías por sexo repetidas en cada período y medidas agrupadas en bloques— y pedirle al sistema que proponga una estructura: período, grupo de edad, sexo, código de medida, unidad y valor. El objetivo no es externalizar el diseño, sino obtener un primer borrador que se pueda revisar, corregir y finalizar más rápido que si se partiera de un script en blanco.

Redacción del código. La IA puede ayudar a convertir el plan de investigación en un primer script funcional. Un equipo de investigación puede explicar qué debe hacerse con la tabla: mover los encabezados repetidos a sus propias columnas, combinar tablas relacionadas o listas de referencia, eliminar marcadores de notas al pie y otros patrones de texto recurrentes, unificar las etiquetas, convertir los números almacenados como texto en valores utilizables o registrar de dónde provienen las cifras originales. El script aún debe verificarse contra la fuente. Pero la IA puede reducir la barrera entre saber qué hay que hacer y poder ejecutar el código que lo haga.

Ejecución de las verificaciones. La IA también puede ayudar con la verificación. Un equipo de investigación puede pedirle que genere controles de validación: ¿Las categorías por sexo suman los totales indicados? ¿Los subagregados regionales concuerdan con los agregados nacionales? ¿Una tasa coincide con su numerador y denominador? ¿Se omitió alguna fila durante el proceso de reestructuración? Estas verificaciones son la principal forma en que un equipo pequeño puede evitar que una afirmación empírica se aleje de su fundamento material.

Documentación del trabajo. La IA puede ayudar a convertir una sesión desordenada e interactiva de depuración de datos en un registro estructurado del trabajo: qué hojas y rangos de celdas se leyeron, qué filas se excluyeron, cómo se renombraron las variables, qué supuestos se hicieron y qué pruebas de validación tuvieron éxito. Ese registro puede escribirse en formato Markdown, JSON o cualquier otro que el equipo pueda revisar. Sin esto, el análisis sigue siendo un oficio aislado. Los equipos de investigación se ven obligados a reconstruir los mismos pasos una y otra vez, mientras que las instituciones con sistemas de gestión de datos más sólidos conservan la autoridad para definir la narrativa dominante.

Las visualizaciones de diagnóstico amplían esa misma lógica. Los gráficos de líneas, de barras y los histogramas pueden revelar rupturas estructurales, períodos duplicados, categorías que faltan o valores atípicos mientras aún se están recabando pruebas, antes de que se haya redactado una afirmación basada en un patrón erróneo.

Cabe mencionar aquí una advertencia política: depurar datos administrativos sensibles con una herramienta de IA externa puede hacer que esos datos sean legibles para la empresa que opera el modelo, dependiendo de sus prácticas de retención de datos. Esa misma acción puede desarrollar la capacidad de investigación y abrir un nuevo punto de extracción.

En conjunto, estos pasos colocan a la IA dentro del flujo de trabajo de medición en lugar de por encima de él (Figura 4). La IA puede reducir el costo de pasar de una fuente a una estructura, un conjunto de verificaciones y un registro. Pero el trabajo que le da un significado público a los números —confirmar la fuente, verificar las definiciones e interpretar el resultado— sigue estando en manos humanas.

Figura 4. Dónde interviene la IA en el flujo de trabajo de medición (esquema; sin datos).

La IA puede automatizar partes del flujo de trabajo cuantitativo, pero no puede reemplazar a la investigación cuantitativa en su totalidad. Tampoco hace que la programación quede obsoleta. La oportunidad política radica en que los equipos de investigación pueden dedicar menos tiempo a lidiar con la sintaxis y más tiempo a las definiciones estadísticas, el diseño conceptual y la interpretación político-económica.

En la práctica, esto significa que los equipos de investigación locales, los sindicatos y las instituciones públicas regionales del Sur Global ahora pueden transformar informes administrativos densos y mal formateados en bases de datos auditables que otros puedan inspeccionar, reutilizar y cuestionar. Esto extiende el marco de IA para las Ciencias Sociales (AI4SS) de Circuitos de Bandung al terreno de la medición, aplicando su preocupación por la soberanía de la investigación al trabajo de convertir los números en evidencia.⁹

5. La IA no puede reemplazar el juicio humano

Facilitar la preparación de datos no es lo mismo que sustituir el juicio intelectual.

Un sistema de IA puede reformular un archivo sin comprender su contenido. Puede inferir un diseño tabular sin saber si un valor determinado es un numerador, un denominador, un total, una tasa, una proporción o un índice. Puede generar un conjunto de datos limpio a partir de una premisa errónea. Puede acelerar la investigación, pero también puede acelerar los errores sistemáticos.

El principio fundamental sigue siendo el mismo: la IA puede transformar el archivo, pero un equipo de analistas debe verificar lo que el archivo representa realmente.

La verificación es el punto donde convergen la definición estadística, la interpretación económica y la responsabilidad política. Lxs investigadorxs aún deben decidir qué actividades se consideran trabajo, qué denominador corresponde a una tasa, si las categorías históricas siguen siendo comparables a lo largo del tiempo, si una serie nominal debe ajustarse por la inflación y si un índice de precios elegido responde genuinamente a la pregunta de investigación. También deben preguntarse si un indicador oficial oculta el trabajo informal, los cuidados no remunerados, la degradación ecológica o la distribución de clases.

Esa misma limitación se observa en las investigaciones sobre el trabajo informal. Un sistema de IA puede aislar categorías como el trabajo por cuenta propia o el trabajo familiar auxiliar. Pero no puede determinar si una categoría se entiende mejor como un medio de vida independiente, trabajo asalariado encubierto, una estrategia de supervivencia del hogar o una posición de subordinación aguda dentro de una cadena de extracción más amplia. Traducir una categoría estadística en una relación social concreta requiere un juicio político-económico. Ninguna máquina puede asumir la responsabilidad de cómo una investigación interpreta la clase, el valor, la dependencia o la explotación.

La IA puede recomendar verificaciones de validación, pero no puede discernir qué discrepancia es políticamente relevante. Una pequeña discrepancia en un total puede ser un problema de redondeo; un denominador que excluye silenciosamente a trabajadores y trabajadoras migrantes puede cambiar el significado social de toda la tasa. La IA puede generar un gráfico, pero no puede asumir la responsabilidad de la afirmación pública que se le atribuye.

Usar la IA de manera responsable no significa delegar el juicio a un algoritmo. Significa integrar la máquina en un flujo de trabajo de investigación disciplinado —verificar fuentes, conciliar totales, documentar cada paso— e interpretar el resultado políticamente. Cuanto más poderosas se vuelven estas herramientas computacionales, más claramente deben comprender quienes investigan sus límites.

6. Del acceso a los datos a la capacidad de investigación

A estas alturas, el problema ya no es solo si se puede acceder a los datos. Se trata de si los equipos de investigación tienen la capacidad de convertir esos datos en evidencia que pueda ser puesta a prueba y defendida. Un conjunto de datos puede ser público y, aun así, resultar políticamente inutilizable si quienes investigan carecen del tiempo, las herramientas, los conceptos y el apoyo institucional para trabajar con él. Lo que importa es quién puede sostener toda la cadena: formular la pregunta, estructurar los datos, validar las transformaciones, interpretar los resultados y llevar los hallazgos al debate público.

Si la producción de conocimiento tiene sus propios “medios de producción”, entonces la investigación cuantitativa no es la excepción. Requiere datos y software, conceptos estadísticos y teoría económica, infraestructura y documentación, y, sobre todo, tiempo institucional. A este conjunto más amplio de condiciones lo llamamos los medios de la investigación cuantitativa. No se trata de un solo paquete de software, sino de la capacidad colectiva para analizar los números. El trabajo de medición es una capa fundamental, aunque a menudo oculta, de esta capacidad; es el punto en el que las condiciones estructurales de la investigación cuantitativa se convierten por primera vez en trabajo.

El cambio central no radica en las preguntas que plantean quienes investigan, sino en los recursos necesarios para responderlas con evidencia. Al reducir ese umbral de recursos, la IA puede cambiar quién construye y defiende una base de evidencia. El primer cambio consiste en un acceso más amplio a los materiales. Un equipo de investigación que antes se limitaba a una tabla en PDF escaneada ahora puede construir una base de datos auditable. El segundo es un acceso más profundo a los constructos estadísticos. Investigadores e investigadoras de la sociedad civil que antes tenían que aceptar un indicador externo ya elaborado ahora puede desmontarlo y examinar su numerador, denominador y lógica de medición. El tercero es la capacidad de construir una base de evidencia propia. Una institución pública local que antes consumía pasivamente las clasificaciones internacionales ahora puede evaluar si esos marcos se alinean con su mandato y elaborar contraevidencias rigurosas cuando no es así. La Comisión Económica para América Latina y el Caribe de las Naciones Unidas muestra cómo se manifiesta esa tercera capacidad cuando se mantiene a escala institucional. Prebisch la dirigió de 1950 a 1963, y esta ha producido estadísticas alternativas de desarrollo para la región durante casi ocho décadas.¹⁰

Se trata, fundamentalmente, de una cuestión de soberanía metodológica. No significa que cada institución deba inventar sus propias estadísticas o ignorar la comparabilidad. Significa tener la capacidad de examinar las medidas heredadas, comprobar si responden a las preguntas locales y regionales, documentar opciones alternativas y hacer que esas opciones rindan cuentas ante el debate público. Para estudiantes de posgrado, esto puede significar reproducir un gráfico oficial en lugar de simplemente citarlo. Para un sindicato, un instituto de investigación o una agencia pública, puede significar mantener una base de evidencia alternativa que pueda resistir el escrutinio público. La Campaña del Plan Popular de Kerala, lanzada en 1996, es un ejemplo concreto de ese equilibrio. Los organismos locales recopilaron sus propios datos y establecieron sus propias prioridades de desarrollo, dentro de un marco de planificación común que mantuvo la comparabilidad de los planes en todo el estado —y la planificación descentralizada que se construyó continúa bajo la Junta de Planificación del Estado de Kerala—.¹¹

La soberanía metodológica es fundamental cuando las estadísticas deciden el futuro de un país. En Pakistán, como documenta el Instituto Tricontinental de Investigación Social en el dossier nº 69, Cómo el Fondo Monetario Internacional está exprimiendo a Pakistán, el FMI ha condicionado sus préstamos a medidas de austeridad: eliminar los subsidios a la electricidad, el gas y el combustible, aumentar las tasas de interés y dejar que el mercado fije el tipo de cambio.¹² El Fondo justifica estas condiciones mediante una evaluación agregada de la sostenibilidad de la deuda. Su criterio de lo que es “sostenible” llega a los hogares en forma de precios del gas para cocinar y de la electricidad. Para mostrar cómo se distribuye esa carga, investigadorxs locales y los sindicatos necesitan la capacidad de trabajar con microdatos de encuestas de hogares, reponderar los índices de precios de acuerdo con los patrones de consumo locales y estimar los efectos de los recortes propuestos en diferentes grupos, particularmente en los hogares de la clase trabajadora. Contar con los medios para realizar investigaciones cuantitativas permite a lxs investigadorxs ir más allá de simplemente reaccionar ante las afirmaciones del FMI: pueden cuestionar sus cálculos con evidencia que resista el escrutinio técnico y equipar a los sindicatos, movimientos y gobiernos dispuestos a impugnar sus recomendaciones.

Lo que cambia la IA depende de quién la utilice. En manos de las instituciones dominantes, puede producir las mismas narrativas de indicadores prefabricadas a un ritmo más rápido. En manos de investigadorxs, sindicatos, movimientos sociales y organismos públicos en el Sur Global, puede ampliar el número de personas capaces de construir y defender una base de evidencia. Ese acceso más amplio no implica estándares más bajos. Requiere definiciones más claras, linajes de datos más trazables, transformaciones más reproducibles, protocolos de verificación más explícitos y una interpretación más responsable. El objetivo no es adaptar las cifras a una narrativa predeterminada, sino permitir que más investigadorxs verifiquen lo que las cifras pueden y no pueden decir.

7. ¿Quién establece los términos del recuento?

El rigor es importante porque las cifras tienen poder en la vida pública. Pero no todo lo que tiene valor debe convertirse en una métrica. Algunas relaciones de solidaridad y subsistencia se resisten al recuento, y así debe ser. La afirmación más específica es que quien establece los términos del recuento ejerce el poder real, y ese poder no debe recaer únicamente en el Norte. Esa es también la prueba a la que debe someterse la IA: no que la IA piense por los equipos de investigación, sino que más investigadorxs cuenten con las condiciones para pensar con las cifras.

¿Quién tiene derecho a cuestionar los números? ¿Quién tiene derecho a convertir los números en evidencia? ¿Quién tiene derecho a usar esa evidencia para desafiar los marcos establecidos por otros? En el Sur Global, la soberanía metodológica comienza ahí: en la capacidad de cuestionar los números heredados, defender la evidencia construida a partir de ellos y movilizarla para la emancipación política y social.

El Ejército Rojo cruzó estas montañas en 1934, en la marcha que lo llevaría hacia el norte. El fútbol llegó una década después, traído por estudiantes de la Universidad de Guangxi, evacuados a Rongjiang para escapar de la agresión japonesa. Desde entonces, en estas ocho décadas, la población local ha organizado sus propios partidos casi todos los años.

En mayo de 2023, esa tradición encontró una nueva expresión en Cun Chao, la Superliga de la Aldea: un torneo organizado por la población, jugado por la población y visto por la población. A pocas semanas de su lanzamiento, las tribunas del estadio ya se llenaban a reventar, y las imágenes difundidas por las plataformas de videos cortos atrajeron la mirada de todo el país y luego del mundo entero. Nada de esto ocurrió por sí solo. Llenar un estadio cada fin de semana, mantener el orden, garantizar la transmisión: todo eso exigió una capacidad organizativa que el condado no había necesitado antes.

Esta capacidad organizativa se convirtió en motor de resultados económicos reales. Los ingresos por turismo pasaron de 8.400 millones de yuanes en 2023 a 10.800 millones en 2024, y el producto interno bruto del condado alcanzó los 10.496 millones de yuanes en 2024, lo que representa un aumento del 9,5 %. La liga generó más de 2.700 nuevas entidades de mercado, más del 30 % del total de nuevas entidades de toda la prefectura, y el ingreso colectivo de las aldeas pasó de 58,9 millones de yuanes en 2022 a 121 millones en 2024.

También abrió una puerta a algo completamente distinto. Desde 2023, el condado se propuso una tarea poco común: poner la inteligencia artificial (IA) en manos de la población. No construyó ningún gran modelo de lenguaje, ningún centro de datos ni ninguna planta de semiconductores. Lo que sí construyó es su pueblo: organizado en oficinas de gobierno, aldeas y empresas, de modo que residentes que nunca habían escrito una línea de código —entre ellos agricultores de edad avanzada y cuadros de aldea— usan hoy la IA en su trabajo cotidiano.

La construcción de las condiciones institucionales y materiales

El experimento fue posible gracias a condiciones construidas en múltiples niveles.

Cun Chao no fue un proyecto tecnológico, sino una hazaña organizativa, y la estructura organizativa ya estaba en pie antes de que se pateara el primer balón. En octubre de 2021, año y medio antes de ese primer partido, el condado estableció un pequeño grupo de liderazgo para los nuevos medios y el comercio electrónico rural, encabezado conjuntamente por el secretario del Partido del condado y el gobernador del condado. En un condado chino, el comité del Partido dirige y los departamentos de gobierno administran, y esos departamentos —agricultura, comercio, cultura y turismo— tienen cada uno responsabilidad sobre una parte de cualquier nueva iniciativa; un pequeño grupo de liderazgo es la forma en que un comité del Partido concentra los esfuerzos de distintos departamentos en una tarea común. En este caso, los dos funcionarios de más alto rango del condado asumieron ellos mismos la dirección, uno del Partido y otro del gobierno, lo que dejó a los nuevos medios en el primer lugar de la agenda.

Bajo la dirección de ese grupo, el condado estableció un equipo de trabajo a nivel del condado, un centro de servicios de nuevos medios en cada municipio y una estación de servicios de nuevos medios en cada aldea; además, creó una empresa de nuevos medios, una empresa estatal del condado con participación de socios privados. El resultado fue una cadena organizativa única que vincula tres capacidades distintas pero complementarias: la dirección del Partido, la movilización de base y la actividad de mercado. El comité del Partido aportaba el liderazgo político; los cuadros de base llegaban a cada hogar; las empresas y comerciantes privados conectaban la producción con el mercado. Cuando Cun Chao comenzó, en mayo de 2023, el condado creó una Oficina dedicada a Cun Chao, además de esa estructura ya existente, para movilizar a los cuadros, coordinar la seguridad y mantener alimentados los canales de comunicación en los tres niveles al mismo tiempo.

Cuando el condado se orientó más tarde hacia la IA, el mecanismo ya había registrado 35.000 participaciones —un recuento de instancias de capacitación, no de individuos únicos— a partir de la capacitación en nuevos medios, y había creado más de 2.000 equipos locales de transmisión en vivo y más de 12.000 cuentas de nuevos medios.

Rongjiang llama a este viraje las ‘tres nuevas ruralidades’: que el teléfono se convierta en la nueva herramienta agrícola, que los datos se conviertan en el nuevo insumo agrícola y que la transmisión en vivo se convierta en el nuevo trabajo agrícola. Como lo expresa el secretario del Partido Xu Bo, el objetivo es convertir a Cun Chao en una nueva fuerza productiva de calidad para la industria local. Las nuevas tecnologías solo aumentan las fuerzas productivas una vez que las relaciones de producción cambian para dar cabida a ellas; la tecnología por sí sola no basta; primero deben cambiar las estructuras sociales para que pueda funcionar. Liderado por el comité del Partido y sostenido por la propia población, el condado ha llevado adelante esta transformación reconfigurando quién se capacita para usar las herramientas, quién administra la cuenta que alimentan y quién se queda con lo que genera una venta.

Las bases materiales de todo esto se habían sentado a nivel nacional. A través de la campaña de alivio de la pobreza, el Estado llevó carreteras, electricidad y banda ancha a lugares que el mercado nunca había alcanzado, para poder conectarlos a él: hacia finales de 2020, todo municipio y aldea administrativa elegible en los condados pobres contaba con una vía pavimentada, un servicio de autobús y una ruta postal; la electricidad confiable, la banda ancha de fibra óptica y la red 4G se habían extendido por todo el campo, con la fibra y el 4G cubriendo más del 98 % de las aldeas pobres; y los servicios de comercio electrónico llegaron a todos los condados pobres. Solo una vez que existieron estas condiciones materiales pudo la transformación digital convertirse en una estrategia realista de desarrollo rural: primero el comercio electrónico, después la IA. Uno de los instrumentos que llevó todo esto a condados como Rongjiang es la asistencia emparejada, que vincula a una provincia o unidad de trabajo costera con un condado del interior y hace circular por ese vínculo personas, dinero y tecnología. Se remonta a una decisión central de 1979, al inicio de la reforma y la apertura, siguiendo la estrategia de Deng Xiaoping de permitir que algunas regiones se enriquecieran primero para luego llevar al resto a ese nivel. Rongjiang aplicó más tarde la misma lógica a la capacitación en IA, emparejando a quienes tenían mayor capacidad digital con quienes tenían menos experiencia.

Una vez sentadas esas bases materiales, la IA se convirtió en la siguiente etapa de la estrategia nacional de desarrollo. Esta transición se apoyó en una agenda digital rural anterior: el Esquema de Desarrollo de Aldeas Digitales (16 de mayo de 2019) ya había señalado “la mejora de las capacidades de información moderna del campesinado” como una dirección estratégica. El 26 de agosto de 2025, el Consejo de Estado publicó sus Opiniones sobre la implementación profunda de la Iniciativa “IA Plus”, que propuso seis líneas de acción en ciencia, industria, consumo, bienestar de la población, gobernanza y cooperación global, y se comprometía a reforzar la planificación unificada de la capacidad de cómputo inteligente. Apoyándose en la variable de la adopción de herramientas digitales por parte de la población, en lugar del capital o el hardware que suelen considerarse decisivos, el condado organizó a su población para aprovechar esa apertura en sus propios términos. Tradujo estas prioridades nacionales en un plan de movilización local, expresado en una regla mnemotécnica que llama el sistema de objetivos “1-2-3-4-5”, que ilustra cómo un gobierno local traduce una estrategia tecnológica nacional en participación de las masas:

• Un referente. Para fines de 2027, haber convertido a Rongjiang en un condado de referencia nacional para el aprendizaje y la aplicación generalizados de la IA.
• Dos pilares de apoyo. Un cuerpo de 300 especialistas técnicos locales y 30.000 “pioneros en la aplicación”, formados en al menos 5 escenarios concretos de aplicación de la IA. Los 300 no son una élite, sino que provienen de todos los sectores del condado: cuadros, funcionarios públicos, docentes, personal de empresas, cuadros de las aldeas y graduados que regresan al condado. Se trata de un proceso de formación orgánica, no de contratación: cada uno de los 300 capacita a 10, cada uno de esos 10 capacita a 100, hasta llegar a los 30.000.
• Tres coberturas totales. Cobertura del 100 % en capacitación de las oficinas de gobierno; cobertura del 100 % en alfabetización básica en IA para las aldeas administrativas; cobertura del 100 % en la aplicación de escenarios en todos los sectores.
• Vinculación en cuatro niveles. Una red de aplicación y promoción de la IA en cuatro niveles, que va del condado al municipio, a la aldea y a la empresa.
• Cinco categorías de beneficio. Ganancias medibles en la eficiencia de los servicios de gobierno, en la satisfacción turística, en la cobertura de recursos educativos de calidad, en la precisión del diagnóstico médico y en la reducción de costos empresariales, resumidas en el lema: cada aldea cuenta con una mano de IA; cada oficio tiene un ejemplo de IA; cada tarea cuenta con una capacidad de IA.

La IA en cuatro frentes de la revitalización rural

El condado pone la IA al servicio de su pueblo, de su trabajo y de su día a día; la aplica a la tarea concreta de la revitalización rural en cuatro frentes.

1. La IA reduce el costo de hacerse visible

Antes de que la IA y los nuevos medios llegaran al campo, los productos de una aldea rara vez salían de las montañas, porque la única vía real para llegar al mercado era llevar la cosecha al pueblo más cercano y venderla allí. Los campesinos no tenían ni el capital ni la destreza para presentar sus productos de forma atractiva o promocionarlos más allá de su entorno, y crear un afiche o un video promocional decente exigía contratar un equipo profesional que pocas personas podían costear. Para hacer la IA accesible más allá de quienes ya eran especialistas, el condado capacitó primero a la población en la producción práctica de contenido con IA, invitando a profesionales externos a enseñar flujos de trabajo sencillos con herramientas de IA de uso corriente y organizando concursos en todo el condado para fomentar la experimentación. La IA reduce el costo de hacerse visible. Con poco más que un teléfono inteligente, la población puede ahora generar y pulir su propio material promocional —un afiche, un video corto, una animación— y distribuirlo en las mismas plataformas que transmitieron la liga. Hacer un cortometraje para promocionar a Cun Chao, algo que hasta hace poco estaba fuera del alcance de aldeano promedio, es ahora asequible y fácil de aprender, y ese mismo material ahora también lleva al mercado los productos de otros habitantes de la aldea.

Producir manualmente suficientes videos de buena calidad para miles de cuentas resultó ser un proceso lento y costoso, y el tráfico que generaba era irregular; así que el condado integró la edición con IA y la distribución a gran escala en su sistema de nuevos medios, operado por la misma población que capacita como promotores de nuevos medios de la liga, lo que les permite producir y hacer circular contenido promocional a una velocidad y un volumen que el método anterior no podía igualar. Cuando hay un partido, lo graban y suben las imágenes, y el sistema redacta los subtítulos y edita el video hasta dejarlo terminado en menos de media hora. La distribución se hace tan simple como la producción: con solo tocar el dispositivo de publicación instalado en el lugar, o escaneando un código QR, el video se publica en Douyin, el TikTok de China, en cuestión de segundos. Los videos promocionales ahora llevan incorporados enlaces de distribución de productos locales, de modo que la misma circulación que difunde las historias del condado también genera ventas y comisiones para quienes las comparten.

2. La IA alivia la carga de los cuadros de base

Las cargas crónicas de los cuadros de base —la redacción de informes y avisos, la compilación de tablas estadísticas, la escasa difusión de las políticas, la respuesta lenta a los reclamos, el peso abrumador del trabajo administrativo— se alivian al integrar la IA directamente en el flujo de trabajo. Redacta los informes y elabora las actas de reunión y, más valioso aún, traduce el registro oficial de políticas a un lenguaje sencillo que la población puede seguir, lo que facilita mucho comunicar las políticas. El condado informa que un cuadro que antes dedicaba medio día a un borrador ahora lo termina en media hora, y le queda solo adaptarlo al contexto local y pulirlo, en lugar de armarlo desde cero. Las cifras del municipio de Zhongcheng son claras: solo en los primeros dos meses y medio de 2025, su red de monitoreo a nivel de aldea detectó disputas con tiempo de antelación suficiente para que el personal resolviera 16 de ellas antes de que escalaran, las proyecciones asistidas por IA alimentaron los planes de 19 proyectos, y los cuadros ahorraron unos 2 días de trabajo cada uno. La oficina de auditoría del condado, por su parte, tiene su propia rutina de aprendizaje con modelos nacionales económicos y ya disponibles en el mercado.

3. La IA convierte el talento local en un motivo para volver

Donde las políticas rurales suelen lamentar la fuga de la juventud, el programa intenta invertir esa tendencia, de modo que dominar la IA, así como los cortometrajes y animaciones que atraen cientos de miles de vistas, se conviertan en una ocupación atractiva y rentable por la que vale la pena volver a casa y quedarse, dirigida a la juventud que regresa, a las mujeres que permanecen en las aldeas y a quienes comercian por cuenta propia. Liu Qinlan es un ejemplo del condado: maestra de jardín de infantes que ganaba poco más de 2.000 yuanes al mes; ella y su esposo dejaron sus empleos en la ciudad y regresaron a casa cuando Cun Chao se hizo viral en mayo de 2023. Empezó tratando de vender los productos locales —fruta luohan, té verde y blanco, pescado y carne en escabeche— y aprendió a grabar, editar y transmitir en vivo desde cero, gracias a la capacitación del condado. Conocida en línea como “Lan Lan, la hermana Miao” de Cun Chao, hoy dirige un taller de batik junto a la cancha de Cun Chao, que recupera las tradiciones textiles indígenas de la región y da trabajo, sin que tengan que salir de sus aldeas, a más de 180 bordadoras y tintoreras. En 2025, sus líneas de batik y bordado vendieron más de 2 millones de yuanes.

4. La IA lleva la cultura local más allá de las montañas

Cun Chao se nutre de sus propias culturas campesina, obrera y étnica. Formadas por vendedores, agricultores, alicatadores, carniceros y obreros, sus aldeas bautizan a sus equipos según lo que cultivan o hacen: un equipo Fruta Luohan, un equipo Maracuyá, un equipo Mirto, un equipo Casas de Huéspedes, un equipo Rafting, un equipo Fideos de Arroz, e incluso uno que se llama simplemente “los comunes”.

El equipo ganador no se lleva dinero a casa, sino los propios productos del condado: en 2026, el equipo campeón se llevó una vaca guanling, el subcampeón un esturión de Guizhou y el tercer lugar, una caja de pato local. Más del 80 % de la población de Rongjiang pertenece a las minorías étnicas miao, dong, shui y yao, cuna de tradiciones como el Gran Canto de los Dong (canto coral), el teñido tradicional con índigo y las torres de tambor. Pero estas tradiciones —campesina, obrera, de minoría étnica, e incluso el propio festival de Cun Chao— sobreviven solo en la medida en que se ven y se usan. Por eso, la animación con IA, los videos cortos y la generación de humanos digitales se emplean para llevar todo esto —productos, comercio y patrimonio por igual— fuera de las montañas y hacia la circulación nacional, y de ahí a la lógica comercial del turismo cultural. A nivel provincial esto ya es una capa en funcionamiento: una plataforma de humanos digitales y guías inteligentes de Cun Chao ofrece servicios de guía turística con IA vinculados a la liga y al Gran Canto de los Dong, mientras que la capacitación empresarial del condado utiliza la marca Cun Chao, los cultivos especiales y el patrimonio como casos de estudio prácticos.

Capacitación de masas a la medida

El experimento de Rongjiang se basa en su método de enseñanza, el medio por el cual una herramienta desconocida llega a agricultores, comerciantes y cuadros con poca capacitación formal. Su lógica se mantiene de principio a fin: enseñar a cada persona solo lo que su propio trabajo requiere, mantener cada lección reducida a lo que realmente se puede hacer, y dejar que quienes ya aprendieron enseñen a quienes aún no lo han hecho.

Nada se enseña de manera genérica. El condado divide a las personas que capacita en grupos, cada uno con su propio programa: para los cuadros, el de gobernanza; para los comerciantes, el de ingresos; para la juventud y quienes conservan el patrimonio, el de creación cultural. El mismo cuidado se aplica a la hora de asignar la tarea a una persona, de modo que nadie, insiste el condado, se vea obligado a aprender algo que no puede aplicar.

El condado enseña la IA como una habilidad práctica y no como una disciplina técnica. Los algoritmos, la programación y el funcionamiento interno de los modelos quedan de lado, en favor del uso de aplicaciones de IA nacionales y de la redacción de prompts sencillos. Una persona experta visitante puede traer mil aplicaciones posibles de la IA, pero la tarea de quien capacita localmente es reducirlas a las dos o tres que se ajustan a las necesidades locales y a la demanda del mercado. El condado, por lo tanto, estandariza su capacitación en torno a tres cursos prácticos: redacción de documentos con IA, producción de videos cortos con IA y creación visual con IA. La misma filosofía dio forma a uno de los cursos más recientes del condado, sobre cómics dramatizados con IA, en junio de 2026, para 60 jóvenes que regresaban al condado, artesanas y artesanos del patrimonio, y pequeños emprendedores: fue diseñado para principiantes absolutos, puso el énfasis en la producción práctica y conectó el patrimonio cultural local directamente con la creación de contenido digital orientado al mercado.

El aprendizaje se entiende más como un ritmo que como un evento. Cada viernes por la noche, quien capacita imparte una sesión transmitida en vivo, una clase que puede atraer a 200 o 300 espectadores o, algunas noches, a solo uno. Incluso uno solo se considera valioso, porque una persona a la que se ayuda es una persona más con más capacidad. Desde 2025, la transmisión semanal no se ha interrumpido.

La enseñanza aplica la misma lógica de la asistencia emparejada: quienes aprenden primero enseñan al resto, con cuadros jóvenes emparejados a personal de mediana edad y mayor para cerrar la brecha digital. Los registros lo confirman. El municipio de Zhongcheng designó a 12 funcionarios de promoción tecnológica y estableció 42 parejas de tutoría, y una sola ronda de capacitación centralizada cubrió a 98 cuadros. En la ciudad de Bakai, más de 60 cuadros se capacitaron en 4 escenarios de trabajo: gestión inteligente de documentos, modelado de datos poblacionales, alcance de nuevos medios y despliegue de respuestas a emergencias, con quienes ya se habían capacitado enseñando al resto, de modo que los cuadros de la aldea pudieran operar los sistemas por sí mismos.

Si el emparejamiento lleva la destreza de una persona a la siguiente, una cadena de cuatro niveles lleva el plan mismo desde el condado hasta cada instancia, donde el condado, el municipio, la aldea y la empresa a cargo, cada uno, tiene una tarea distinta.

• El condado diseña. Fija el plan, moviliza a quienes enseñan, construye los casos de estudio e impulsa el trabajo a través de reuniones semanales de planificación que exigen rendición de cuentas a los niveles inferiores.
• El municipio ejecuta. Dirige la capacitación de las masas de rutina y los ejercicios de los cuadros.
• La aldea es la primera línea. Es donde se capacita a la población y se descubren las aplicaciones útiles a nivel local.
• La empresa convierte la capacidad en ingresos. Al final de la cadena, integra la IA con el turismo cultural, la agricultura y la artesanía.

Es esa cadena, al igual que el plan de estudios, la que convierte una directiva emitida en la capital del condado en una lección en marcha en una aldea.

Todo esto se apoya en una disciplina de proyecto reconociblemente propia de un Estado movilizador, expresada como un ciclo cerrado de cinco pasos para aterrizar el programa en cualquier aldea o unidad.

• Diagnóstico y preparación. Un inventario de la industria local, los puntos críticos de la gobernanza, la estructura demográfica y la base digital produce un plan a la medida, usando la “reunión de lluvia de ideas” —el instrumento del condado, heredado de las campañas de la liga— para identificar inquietudes y posibles desafíos antes de que se conviertan en obstáculos reales para la implementación.
• Formación del núcleo. Primero se capacita al grupo central de pilares técnicos, los mismos 300 nombrados en el plan “1-2-3-4-5”.
• Capacitación universal mediante el método en cascada. Ese grupo central luego difunde la capacitación en cascada, con cada núcleo técnico enseñando al siguiente nivel, hasta alcanzar a la población en general.
• Aplicación por escenarios. La capacitación y la aplicación avanzan juntas, de modo que cada lección se ancla en una tarea real en vez de quedarse en lo abstracto.
• Revisión y mejora de la calidad. Se evalúa qué funcionó y qué no, y la siguiente ronda del ciclo se ajusta en consecuencia.

La Larga Marcha de la era de la IA

Gran parte del Sur Global observa con inquietud la expansión de la IA generativa: se teme que profundizará la dependencia de los países más pobres respecto a un puñado de empresas del núcleo rico, que elevará el costo de carbono del cómputo y que acelerará el desplazamiento de la fuerza de trabajo. Ninguna de estas preocupaciones está fuera de lugar. Pero el miedo por sí solo no resuelve nada, y la pregunta más difícil es qué puede hacer realmente, con la tecnología tal como está, un lugar sin capital, sin hardware avanzado y sin un modelo propio.

La respuesta de Rongjiang empieza por el costo. El proceso no se ejecuta en el dispositivo de quien lo usa. El capital pesado está en la nube, financiado por empresas como Doubao y DeepSeek, que desarrollan los modelos, y por la infraestructura de estados lejanos a la Montaña de la Luna, y lo único que necesita la persona del pueblo es un teléfono inteligente común y el saber cómo hablarle al modelo.

El hecho de que el Estado se encargue de la computación es una cuestión de política, y la Iniciativa “IA Plus” incluye “reforzar la planificación unificada de la capacidad de cómputo inteligente” entre sus pilares. El modelo base, además, se ha vuelto producto básico: cada uno es sustituible por el siguiente, y los usuarios rurales no están atados a un único proveedor, de modo que si una herramienta se retira o se degrada, otra ocupa su lugar. La sustituibilidad no deja dónde alojar la renta de monopolio, y lo que queda es un costo competitivo ordinario: la difusión de la producción que la propia trayectoria de desarrollo de China ha opuesto a la extracción de rentas del monopolio tecnológico.

Sin embargo, ni siquiera un teléfono inteligente puede darse por sentado en todas partes. Rongjiang ha enfrentado esa dificultad de manera directa. Cuando llevó por primera vez los nuevos medios a las aldeas, muchos teléfonos eran demasiado viejos para usar las aplicaciones. Su respuesta no fue esperar a que todo el mundo estuviera equipado, sino empezar con la minoría dispuesta que ya lo estaba, permitirles ganarse la vida con ello, y dejar que su ejemplo atrajera al resto.

La juventud que regresó a sus aldeas y utilizó la IA y los videos cortos para vender artesanías que nunca antes habían encontrado compradores —algunos obteniendo un ingreso considerable— atrajo a las mujeres mayores que elaboraban esos productos. A medida que esas mujeres empezaron a ganar dinero, se compraron sus propios teléfonos y empezaron a grabar vídeos. El círculo se amplía junto con los ingresos.

¿Qué podría entonces propagarse? No la máquina, ya que Rongjiang no posee ninguna, sino el método: una forma de organizar a la población en torno a nuevas fuerzas de producción. El vehículo institucional ya existe. El 10 de noviembre de 2025, el condado y la Universidad Normal del Este de China inauguraron la Escuela del Sur en la aldea de Toutang, en la localidad de Guzhou, como una plataforma para la comunicación internacional sobre el alivio de la pobreza y la revitalización rural. Esta se inauguró en un contexto más amplio: el Foro Académico del Sur Global 2025 (Shanghái, 13 y 14 de noviembre de 2025), coorganizado por el Instituto Tricontinental de Investigación Social, acogió un panel sobre soberanía digital e IA en el Sur Global, y contó con la participación amplia de organizaciones como el Movimiento de los Trabajadores Sin Tierra (MST) de Brasil. El método ha empezado a circular allí donde también los movimientos, y no solo los gobiernos, pueden apropiárselo.

La lucha del Sur Global por la soberanía digital suele imaginarse como la construcción de una infraestructura propia completa: sus propios chips, sus propios modelos, sus propios centros de datos. Para la mayor parte de la periferia, todo ese entramado está hoy fuera de alcance, y una soberanía de ese tipo, si es que llega, se ganará de forma colectiva y no por un país pobre en solitario.

Rongjiang trabaja una capa distinta de la misma lucha. La propiedad de la maquinaria no es algo que un solo condado pueda asegurar por sí mismo; lo que sí puede asegurar, a su propia escala, es el poder de su pueblo para usar la herramienta en sus propios términos y para sus propios fines, y para quedarse con el valor que crea en vez de dejar que se escurra hacia arriba, hacia un puñado de empresas del Norte. Eso —un pueblo capaz de usar la herramienta y de quedarse con lo que esta produce— es una soberanía que un condado pobre sí puede construir.

Hace noventa años, el Ejército Rojo chino llevó la Larga Marcha a la victoria, ganada no por armas superiores sino por un pueblo organizado, su resistencia y el campesinado que fue movilizando a su paso, despertando su energía, su iniciativa y su creatividad. Mao Zedong llamó a esa marcha una máquina sembradora, por la revolución que sembró en el camino.

Rongjiang ha emprendido su propia larga marcha, una para la era de la IA, y que avanza en el mismo espíritu: impulsada por el pueblo, sacando a relucir esa misma creatividad, sembrando una nueva capacidad como aquella marcha sembró la revolución, y dejando que las ganancias de la tecnología regresen a las muchas personas y no a unos pocos. No se trata de una consigna impuesta, sino el trabajo paciente de convertir una nueva fuerza productiva en una capacidad que está en manos del pueblo, en la tradición del trabajo de masas. La tecnología seguirá cambiando, y rápido. Lo que no cambia es la idea central: para un lugar que no puede construir por sí mismo la infraestructura, la pregunta que queda es quién, entre su gente, ha hecho suyo el modelo.

Imaginemos a Mariana, una economista política de São Paulo a la que el Movimiento de los Trabajadores Sin Tierra (MST) ha encargado que analice precisamente esta cuestión para la propia formación política del movimiento. Además de estudiar los textos clásicos, plantea la pregunta a una herramienta de IA como ChatGPT o Gemini. Esta le ofrece un tipo de respuesta habitual: una definición de los términos, un resumen conciso de la relación y una referencia al presente. Pero para una investigadora que rinde cuentas ante un movimiento como el MST, eso no es suficiente.

Ese fracaso no es sorprendente. Una respuesta seria a la pregunta es más complicada de lo que parece a primera vista. No puede limitarse a una definición. Tiene que trazar el desarrollo de una de las ideas centrales de Marx: que la creciente productividad social del trabajo cooperativo es, al mismo tiempo, el proceso mediante el cual esa fuerza productiva es arrebatada a los productores y se vuelve contra ellos en forma de capital. Una respuesta significativa debe mantener abierta una contradicción en lugar de resolverla en un resumen ordenado. También debe mantenerse fiel a lo que Marx escribió realmente, a lo largo de los Elementos fundamentales para la crítica de la economía política (1857-1858), los Manuscritos Económicos de 1861-1863 y los tres volúmenes de El Capital (1867-1894), textos a los que recurrió a lo largo de más de dos décadas.

Una pregunta como la de Mariana pone de manifiesto, inmediatamente, por qué el corpus marxista supera al asistente de IA convencional y qué se necesitaría para crear uno que no lo hiciera. RedMarx, el sistema presentado en este artículo, está diseñado para afrontar precisamente ese reto.

El pensamiento marxista es una de las corrientes de pensamiento más influyentes de los dos últimos siglos. En todo el mundo, y especialmente en institutos de investigación del Sur Global, sigue siendo un marco de trabajo más que una simple cuestión intelectual. La economía política marxista proporciona las categorías a través de las cuales quienes investigan interpretan las crisis agrarias, las economías extractivas, los Estados financiarizados, los regímenes laborales y la división internacional del trabajo.

Sin embargo, cualquiera que haya intentado basar un análisis directamente en fuentes marxistas conoce la dificultad que ello acarrea.

El corpus es extenso. Solo las obras completas de Marx y Engels suman decenas de volúmenes y millones de palabras, a lo que hay que multiplicar por muchas veces las de Lenin, Luxemburgo, Gramsci, Mariátegui, Mao, Nkrumah, Jones, First, Amin y otros. Las categorías en sí mismas son dialécticas: “valor”, “clase”, “Estado”, “imperialismo” y muchas más no tienen una definición estática, sino que adquieren su significado a través de las relaciones que describen y del momento histórico en el que se emplean. Una investigadora como Mariana no puede limitarse a citar una frase de El Capital (1867-1894) y dar por concluido el asunto. Debe saber qué formulación emplear, de qué obra, en qué condiciones y cómo la ampliaron o cuestionaron los autores posteriores.

Los grandes modelos de lenguaje cambian las reglas del juego, pero solo bajo condiciones estrictas. Para una investigación ya no se necesita buscar manualmente en cada página de cada volumen relevante para verificar cómo se trata un concepto en todo el corpus, si, y solo si, se dispone de un sistema que busque fielmente en las obras originales, extraiga los pasajes relevantes y rastree el origen de cada afirmación. La cláusula “si y solo si” es fundamental. Un chatbot genérico parafraseará, resumirá y, como ya está bien documentado, alucinará: un estudio ampliamente citado reveló que el 55 % de las citas bibliográficas generadas por ChatGPT-3.5 eran totalmente inventadas.

Además, una herramienta significativa debe producir un análisis dialéctico, no repetir lo escrito en libros. Debe razonar a partir del corpus y ofrecer su propio argumento, indicando al lector dónde puede verificarse cada afirmación, en lugar de reproducir largos pasajes de las obras originales. El resultado debe ser interpretativo: una línea de razonamiento que quien investiga pueda respaldar, nunca una copia sustitutiva de la fuente.

Estas cuestiones merecen más de lo que puede ofrecer un chatbot genérico, por lo que Prespectivas del Sur Global (GSI, por sus siglas en inglés), un proyecto de investigación del Instituto Tricontinental de Investigación Social, desarrolló RedMarx para satisfacer esa necesidad. RedMarx es un sistema de investigación configurado para trabajar en la tradición marxista. En los apartados siguientes se explica el problema para el que se creó, la arquitectura desarrollada por GSI y los resultados obtenidos con su uso.

1. El problema para el que se creó RedMarx

No se puede crear ninguna herramienta de investigación seria basándose en la promesa de que la IA simplemente “leerá a Marx por ti”. La dificultad no radica solo en que el corpus sea extenso, sino en que las herramientas genéricas fallan de formas predecibles cuando se enfrentan a él. Reducen el movimiento dialéctico a meras definiciones, confunden la interpretación posterior con la idea original, suavizan las controversias políticas y traductológicas, y confunden la recuperación de información con la comprensión.

1.1 Por qué el corpus marxista se resiste a la IA genérica

La IA genérica fracasa, en primer lugar, al reducir el desarrollo a una mera definición. El tratamiento del Estado en El 18 Brumario de Luis Bonaparte (1852) no es el mismo que el de La guerra civil en Francia (1871), y ninguno de ellos se corresponde directamente con las reformulaciones de Lenin en El Estado y la revolución (1917). En los Elementos fundamentales para la crítica de la economía política (1857-1858), la “contradicción” tiene un sentido hegeliano como motor del desarrollo; en el volumen I de El capital (1867), se ha convertido en una tendencia estructural hacia la crisis. Una herramienta de investigación útil debe comparar estas formulaciones, reconocer su especificidad histórica y rastrear cómo se desarrolla una categoría, en lugar de reducirlas a una única paráfrasis generalizada.

Tomemos una sola pregunta planteada a dos sistemas: ¿cómo llega una materia prima a expresar su valor en otra? NotebookLM de Google, comparado con RedMarx, respondió con una frase concisa —en su forma más simple: “el abrigo sirve como equivalente particular del lino, reflejando el valor del lino en la forma material del abrigo”— y pasó a otra cosa. La afirmación es precisa e inerte. Se ha nombrado la forma equivalente y luego se ha dejado como un hecho estático del intercambio.

RedMarx, ante la misma pregunta, no se limitó a nombrar la forma equivalente. Desarrolló lo que Marx denominó las tres peculiaridades de la forma equivalente como una cadena de inversiones: el valor de uso “se convierte en la forma en que se manifiesta su contrario, el valor”; el trabajo concreto “se convierta en la forma en que se manifiesta su contrario, el trabajo abstracto humano”; y el trabajo privado “adopta la forma de su contrario, el trabajo directamente social en su forma”. Cada paso es una determinación particular, concreta y privada que sustituye a su opuesto universal, abstracto y social; y solo al rastrear ese movimiento se hace visible lo “enigmático de la forma de equivalente”, junto con su conexión con la forma-dinero (El Capital, volumen I (1867), capítulo 1, sección 3).

Un sistema menciona la forma equivalente, mientras que el otro muestra por qué es la semilla de la forma dinero. Esa brecha, entre una etiqueta y una cadena lógica, es precisamente la que las herramientas genéricas no pueden cerrar en un corpus dialéctico.

Un segundo fallo se deriva de la tendencia de las herramientas genéricas a mezclar silenciosamente comentarios posteriores con la idea primaria, presentando una interpretación de la década de 1970 como si fuera la propia de Marx. Para quien investiga, esa distinción es importante, ya que necesita saber si una categoría ha sido formulada por Marx, ampliada por Lenin, Luxemburgo o Amin, reconstruida a través de la teoría de la dependencia o debatida en los estudios contemporáneos.

Por último, el corpus es objeto de controversia política, y gran parte de él solo existe en traducción, donde la elección de las palabras es en sí misma un acto político. Existen ediciones partidistas, traducciones hostiles y tradiciones teóricas que tratan los mismos textos de formas fundamentalmente incompatibles. Un sistema de investigación que suaviza estas tensiones con el pretexto de ofrecer una respuesta segura acaba induciendo a error a quien investiga.

La gravedad de estos fallos quedó clara tras varias pruebas difíciles. En los primeros experimentos de GSI, el sistema recuperaba los pasajes correctos de los textos correctos, y aun así los expertos humanos calificaban las respuestas de deficientes y descuidadas en su manejo de los conceptos marxistas. El problema no era la recuperación, sino la interpretación. Al sacarlo de su contexto académico, un pasaje aislado de Marx hace que incluso un modelo capaz razone a partir de principios básicos en lugar de partir de la interpretación establecida de lo que significa el pasaje. Lee las palabras en su sentido literal, en un lenguaje sencillo y cotidiano, sin el sentido técnico que la tradición les ha otorgado, y pierde el contexto conceptual que hace que el pasaje sea inteligible. Resolver eso resultó requerir el resto del sistema que se describe a continuación.

1.2 Lo que lxs investigadorxs realmente necesitan

En la práctica, al abordar el corpus marxista de una investigación se necesita cuatro elementos que las herramientas genéricas de IA no proporcionan, cada uno de los cuales se aborda en la sección 2. El primero es la recuperación fiel de pasajes originales, en lugar de paráfrasis. Cuando una sección de un artículo se basa en el argumento de Marx en los Elementos fundamentales para la crítica de la economía política (1857-1858), quien investiga necesita el párrafo concreto, en su contexto, con el capítulo y la sección identificados. Esta es la función de la recuperación de MetaRAG (sección 2.2).

La segunda es un andamiaje analítico dialéctico y con conciencia histórica, una forma de vislumbrar la estructura conceptual de la cuestión antes de redactar, incluyendo qué categorías están en juego, cómo se relacionan, qué formulaciones anteriores son fundamentales y qué desarrollos posteriores las amplían o revisan. Esta es la labor del grafo de conocimiento (sección 2.1). El tercero es una interpretación anclada en la investigación académica consolidada, en lugar de un razonamiento partiendo de cero, de modo que el sistema lea un pasaje tal y como lo interpreta la comunidad académica, en lugar de leer un fragmento aislado sin el contexto conceptual que le da sentido. Esta es la función del bucle de investigación y sus habilidades integradas (Sección 2.3). El cuarto es la inclusión de citas rastreables a nivel de sección en el resultado final, de modo que quien lea o revise pueda seguir cada afirmación hasta el pasaje exacto que la respalda. Esta es una condición previa para cualquier trabajo académico y político serio (Sección 2.4).

RedMarx se ha diseñado en torno a estos requisitos, aplicándolos de forma proporcionada a la tarea. El objetivo no es convertir cada frase en una verificación forense de los hechos, como se haría en un informe factual, sino proporcionar a quien investiga una base rigurosamente documentada para un pensamiento profundo y dialéctico sobre teorías complejas.

2. ¿Cómo funciona RedMarx?

RedMarx toma una pregunta de investigación como punto de partida y genera un informe de investigación como resultado. RedMarx se basa en MetaRAG —la infraestructura institucional de generación aumentada por recuperación de GSI— configurada para trabajar en la tradición marxista. MetaRAG es “meta” en un sentido preciso. En lugar de actuar como un único agente de investigación, es la capa que crea agentes de investigación bajo demanda. Ante una pregunta, explora el conocimiento disponible, determina qué se necesitaría para dar una respuesta sólida y reúne la combinación adecuada de estrategias de búsqueda, análisis y redacción para esa pregunta concreta.

En la arquitectura de IA para las Ciencias Sociales de GSI, MetaRAG es el sustrato verificado de recuperación y ampliación sobre el que se construyen los sistemas de investigación del instituto; RedMarx es en lo que se convierte ese sustrato cuando un equipo de investigación lo orienta hacia un corpus de conocimiento en específico y lo moldea con los conceptos propios de ese campo. Con la metodología y la cadena de herramientas de MetaRAG, una experta en la materia que aporte buen material de referencia, un marco analítico sólido y un grafo de conocimiento cuidadosamente construido puede crear su motor de investigación sistemático, sin necesidad de escribir código. La pregunta de Mariana, sobre la relación entre la socialización del trabajo y el aumento de la composición orgánica del capital, ofrece un hilo conductor útil para seguir lo que ocurre entre ambos extremos, incluido el papel que desempeñan los expertos humanos a la hora de dar forma al sistema en cada paso.

2.1 El grafo de conocimiento: un esqueleto dialéctico para el análisis

La característica más distintiva de RedMarx es el uso de un grafo de conocimiento conceptual en capas sobre la economía política marxista, que sirve de estructura analítica para cada pregunta de investigación.

Cuando RedMarx recibe una pregunta, no comienza buscando en el corpus, sino razonando a partir del grafo de conocimiento. El grafo codifica las principales categorías de la economía política marxista —valor, trabajo, capital, clase, Estado, imperialismo, modo de producción y otras— como una estructura que está relacionada en capas, en lugar de como un conjunto de etiquetas planas. Las categorías se organizan jerárquicamente, de lo general a lo específico; dialécticamente, a través de los opuestos y desarrollos de un concepto; e históricamente, mediante la reformulación de una categoría a lo largo de distintos períodos y tradiciones. Estas relaciones se extraen de un vocabulario controlado de predicados de las ciencias sociales —“contradice”, “media”, “reproduce”, “mercantiliza”, “aliena”, “explota”, “determina”, “transforma en” y otros— de modo que el grafo capta relaciones genuinamente marxistas en lugar de enlaces genéricos del tipo “está relacionado con”.

En cuanto a la pregunta de Mariana, el grafo ofrece un esqueleto antes incluso de que se recupere algún texto: la socialización del trabajo constituye el contenido social real, mientras que la composición orgánica del capital —la relación entre la inversión de una empresa en maquinaria y materiales y su inversión en mano de obra— es su expresión en forma de valor. Ambos conceptos están vinculados, a través de la cooperación, la maquinaria y la división del trabajo, a la concentración y centralización del capital, y de ahí a la tendencia a la caída de la tasa de ganancia. Esa estructura constituye el plan analítico, el andamiaje con conciencia dialéctica e histórica sobre el que se sustenta el resto de la investigación.

Cadenas de descubrimiento que RedMarx recorre para responder a la pregunta de Mariana, a partir de un grafo de conocimiento compuesto por 35 conceptos y 32 relaciones.

El grafo, que es más bien un mapa analítico cuidadosamente elaborado que un diccionario, lo crean y mantienen expertos en la materia de GSI para reflejar la estructura real de la tradición. Es aquí donde se concentra mayoritariamente el trabajo del equipo de expertos, y hay dos características que merecen ser destacadas. La primera es la clarificación histórica: cada concepto lleva una anotación de período temporal —una categoría que se remonta a ‘1844 → 1857 → 1867’, por ejemplo—, de modo que el grafo puede distinguir la formulación inicial de la madura, en lugar de promediarlas. La segunda es la separación de significados, cuando un mismo término aparece en dos contextos teóricos distintos con escaso solapamiento de significado. En tales casos, el grafo lo divide en significados separados en lugar de fusionarlos, lo que permite al sistema respetar el movimiento dialéctico del vocabulario de Marx en lugar de borrarlo. El impacto de esta curaduría especializada quedó evidente cuando GSI intentó extraer conceptos de un documento fuente determinado. Al guiarse por una ontología genérica por defecto, el proceso de extracción solo obtuvo algunos conceptos, mientras que la ontología marxista diseñada específicamente para este fin ayudó a extraer varios cientos de conceptos del mismo texto.

Este paso es importante porque hace visibles los supuestos analíticos del sistema, lo que permite a Mariana inspeccionar la estructura antes de que se produzca cualquier recuperación y ajustarla si falta alguna categoría o está mal situada. El grafo es un objeto de trabajo, no una caja negra.

2.2 Búsqueda en MetaRAG: volviendo a los textos originales

Una vez que el esqueleto está listo, RedMarx entrega cada uno de sus nodos —cada concepto, cada afirmación— a MetaRAG, configurado en este caso con un corpus seleccionado de obras marxistas. Ese corpus es, en sí mismo, el resultado de una minuciosa preparación por parte del equipo. Los volúmenes originales se digitalizan mediante un proceso de lectura de dos pasos que combina visión artificial y procesamiento del lenguaje: un modelo lee cada página escaneada y un segundo modelo la perfecciona y la verifica. Esto permite que las tablas, las fórmulas y los números de página impresos originales se conserven intactos, de modo que cada pasaje pueda citarse posteriormente con referencia al libro y la página de donde procede.

La instrucción para MetaRAG es sencilla. Para cada concepto y cada postura identificados en el esqueleto, localiza los pasajes originales en el corpus y los devuelve con sus identificadores de capítulo y sección. No parafrasear. No resumir. El análisis posterior depende de que el sistema disponga del texto real, no de una aproximación sintetizada.

Aquí también entra en juego un segundo compromiso, más sutil. Cuando RedMarx pasa de encontrar un pasaje a analizarlo, no razona a partir del fragmento aislado. Los fragmentos se encargan de la búsqueda —localizan el pasaje relevante—, pero no son la unidad sobre la que luego razona. Tras haber utilizado el fragmento como indicador, el sistema lo descarta e incorpora todo el documento fuente circundante —el capítulo completo en lugar del fragmento— para que el argumento general del autor enmarque la lectura.[1] Esta es la respuesta práctica a la pérdida de contexto conceptual descrita en la sección 1.1, ya que el significado ya no queda confinado artificialmente a la unidad que casualmente coincidía con la consulta.

Aquí es donde la diferencia entre RedMarx y un chatbot genérico se hace más evidente. Un sistema genérico producirá una prosa fluida sobre la teoría de Marx de la renta fundiaria sin consultar jamás el volumen III de El capital (1894). RedMarx está diseñado para rechazar este atajo. La etapa de recuperación es la base, y todo lo que viene a continuación se construye a partir de una interacción directa con las fuentes.

2.3 El ciclo de la investigación: leer como lo hace una persona dedicada a la investigación

La recuperación fiel es necesaria, pero no suficiente. Como demostraron los primeros experimentos de GSI, un sistema puede contener los pasajes correctos y, aun así, interpretarlos de forma descuidada. Por ello, RedMarx integra la recuperación en un ciclo de investigación iterativo —planificar, recopilar, analizar, sintetizar— que aborda una cuestión tal y como lo haría una investigadora como Mariana: delimitando el alcance, recopilando pruebas, evaluando si las pruebas son suficientes y, solo entonces, redactando.

Hay dos elementos que confieren rigor a este ciclo. El primero es un método experto integrado. La forma en que RedMarx investiga una cuestión marxista —cómo navegar por el corpus, cómo resolver la ambigüedad de un concepto controvertido, cómo leer un pasaje a la luz de la investigación académica consolidada en lugar de partir de principios fundamentales— no está codificada de forma fija. Se recoge en documentos de instrucciones editables, extraídos de la bibliografía primaria y secundaria mediante un trabajo de recuperación llevado a cabo con expertos en la materia. Estos documentos recogen la forma en que una persona con experiencia en investigación analiza un texto de Marx. Al tratarse de documentos de texto sin formato, un experto en la materia puede revisar directamente el método del sistema añadiendo un marco interpretativo, que surtirá efecto de inmediato.

Así es también como el equipo corrigió un fallo inicial en el que el sistema se limitaba a apilar los puntos recuperados en una lista plana, como un estudiante que recita datos, en lugar de establecer las relaciones lógicas entre ellos. Enseñar al sistema, a través de estos documentos, a escribir tal y como exige la investigación académica seria convirtió una pila de puntos recuperados en un argumento genuino.

El segundo es un punto de control humano. Una vez que el sistema ha delimitado el alcance de la pregunta y examinado las pruebas disponibles, se detiene para que quien investiga revise y apruebe la dirección antes de pasar al análisis completo. El ser humano no es un mero espectador al final de un proceso automatizado, sino que participa en el momento decisivo. El trabajo en curso se guarda en cada paso, de modo que el recorrido desde la pregunta hasta el informe sigue siendo auditable en lugar de opaco.

2.4 Síntesis: fiel al texto, con notas a pie de página correspondientes a cada sección

La etapa final toma el esqueleto conceptual, los pasajes principales extraídos y la pregunta de quien investiga, y elabora un informe de investigación sintetizado.

La síntesis se rige por un requisito estricto: toda afirmación sustantiva que se base en una fuente debe ir acompañada de una nota al pie que identifique la fuente con precisión, hasta el capítulo y la sección. Dado que cada pasaje extraído ya viene etiquetado con su origen, las citas se generan junto con sus fuentes, en lugar de reconstruirse a posteriori. Esto elimina el riesgo de citas inventadas o erróneas que plagan las herramientas genéricas. Una sola nota al pie en un informe de RedMarx no remite simplemente a un libro, sino a través de toda su estructura —Libro → Parte → Capítulo → Sección → Subsección—, de modo que “Marx sobre la forma del valor” se convierte, concretamente, en un enlace a la sección 3, “La forma del valor o valor de cambio”, del volumen I de El capital (1867). Quien lee un informe de RedMarx, ya sea colega, revisor o crítico, puede seguir cada afirmación sustantiva hasta el pasaje exacto de la obra original en el que se basa.

En el ámbito académico, esto satisface el rigor que exige la investigación seria. En el ámbito político, es importante porque las afirmaciones sobre lo que defendieron Marx, Lenin o Gramsci deben poder verificarse, sobre todo cuando dichas afirmaciones son objeto de controversia. Un informe cuyas notas a pie de página remitan al capítulo y a la sección es un informe que se puede defender.

La trazabilidad está al servicio del pensamiento; no es un fin en sí misma. Las notas a pie de página existen para que quien investiga pueda basarse en las fuentes con confianza, desviando la energía de la búsqueda de pasajes hacia el argumento, el juicio y el trabajo dialéctico, que es lo esencial. En cuanto a la pregunta de Mariana, por ejemplo, la cita es solo el punto de partida. Lo que importa es el argumento que RedMarx es capaz de sostener: que el aumento de la productividad social del trabajo es el proceso mismo a través del cual el trabajo queda subordinado al capital. Allí donde los textos de Marx dejan esa tensión genuinamente abierta, el sistema la señala como tal, con fuentes de ambos lados, en lugar de forzar al corpus a una resolución que no contiene. Ese es el registro para el que se ha diseñado RedMarx.

3. Situación actual: datos sobre el uso

El equipo de investigación de GSI está probando RedMarx; hasta la fecha, lo han aplicado a 16 preguntas de fondo del tipo que se reproducen a lo largo de este artículo, a lo largo de 29 sesiones registradas —5 de esas preguntas se seleccionaron para la prueba comparativa controlada de 4 sistemas que se describe a continuación, mientras que las otras 11 se desarrollaron como informes de investigación completos— y han considerado que los resultados son sólidos.

Esa valoración no es meramente impresionista. En una prueba comparativa controlada, cinco preguntas sobre economía política marxista, seleccionadas por expertos, fueron evaluadas por humanos según una rúbrica de seis dimensiones: exhaustividad, representación de las contradicciones, precisión terminológica, exposición dialéctica, reflexividad crítica y profundidad analítica. En conjunto, esto generó 118 comprobaciones estructuradas de aprobado o reprobado por sistema.

La configuración completa de RedMarx obtuvo una puntuación de 118 sobre 118, es decir, el 100 %. Una configuración más reducida del mismo sistema, ejecutada con Kimi K2.5 —sustancialmente más barato— en lugar de en un modelo de última generación, obtuvo una puntuación del 97,5 %. Claude Opus 4.7, sin ninguna función de recuperación, obtuvo un 83,1 %, y NotebookLM, un 50,8 %. La diferencia decisiva no se observó en el vocabulario superficial —donde todos los sistemas podían nombrar las categorías—, sino en las dimensiones que ponen a prueba la comprensión marxista: poner de manifiesto las contradicciones internas, mantener la reflexividad crítica e histórica y sostener la profundidad analítica. En ese aspecto, las herramientas más débiles generaron taxonomías limpias que suavizaron el carácter crítico de Marx. El resultado de NotebookLM debe interpretarse como una discrepancia de objetivos más que como un simple fracaso: está diseñado para responder en segundos, mientras que RedMarx está concebido para análisis que duran entre 10 y 15 minutos. Hubo una diferencia que no necesitó una rúbrica para detectarse: en las mismas cinco preguntas, los dos sistemas con recuperación de información generaron 216 referencias que remitían a un capítulo o sección concretos, mientras que los dos sistemas sin recuperación no generaron ninguna. Esta prueba comparativa es importante porque evalúa la diferencia entre resumir el vocabulario marxista y razonar dialécticamente con él.

Estas afirmaciones pueden contrastarse con las propias respuestas. En el repositorio de GitHub de GSI se han publicado cuatro preguntas completas, cada una con la respuesta de RedMarx, el grafo de conocimiento y las cadenas de descubrimiento que la sustentan, así como la respuesta de una herramienta general de IA a la misma pregunta.

La prueba comparativa se llevó a cabo sobre una muestra canónica y restringida de Marx, en la que incluso un modelo sin ayuda obtuvo unos resultados formidables. Se espera que ese rendimiento disminuya —y que el valor de la recuperación y del grafo de conocimiento aumente— a medida que el corpus se amplíe a Lenin, Mao y textos menos conocidos que exigen un razonamiento que abarque a distintos autores. Esa ampliación es el tema de la siguiente sección.

La intención no es mantener RedMarx como una herramienta interna. Las condiciones que lo han dado lugar —la dificultad del corpus marxista, la insuficiencia de la IA genérica, la centralidad del pensamiento dialéctico y la necesidad de fidelidad a la fuente— no son exclusivas de una sola institución. RedMarx resultará útil para otros colectivos de investigación, intelectuales de partido, educadores populares y académicos independientes que trabajen dentro de la tradición marxista o en relación con ella.

4. El camino por delante

Un sistema de investigación nunca está terminado. Ya se están llevando a cabo varias líneas de trabajo, ordenadas a grandes rasgos por su urgencia.

Profundizar en la calidad y el ciclo de investigación: El trabajo a más corto plazo se centra en el propio rigor. El objetivo es perfeccionar el ciclo de investigación para que el sistema pueda revisar su propio borrador, identificar lo que falta, volver a las fuentes e intentarlo de nuevo durante un número limitado de rondas antes de que un humano revise el resultado. En otras palabras, el sistema debería empezar a plantearse sobre su propio trabajo las mismas preguntas que se haría quien investiga de forma meticulosa: ¿está completo el argumento?, ¿son suficientes las fuentes? y ¿se ha pasado por alto algo importante?

Enriquecimiento del corpus: Paralelamente, GSI está integrando de forma constante nuevas fuentes primarias y bibliografía secundaria bien seleccionada. El marxismo no es un canon cerrado, sino una tradición viva, con importantes contribuciones en distintos idiomas, regiones y momentos históricos. GSI seguirá añadiendo obras cuidadosamente seleccionadas, prestando atención a la calidad de la traducción, la procedencia editorial y las licencias, ampliando el corpus desde el núcleo de la economía política hacia el canon más amplio de Lenin, Mao y otros, de modo que la búsqueda en RedMarx refleje toda la amplitud de la tradición en lugar de una visión limitada. Dado que gran parte de esa tradición se conserva en traducciones, la expansión a otros idiomas es una parte fundamental de este trabajo, no una idea de último momento.

Marcos analíticos y estrategias de recopilación de información más ricos: Más allá del actual grafo de conocimiento, GSI está desarrollando marcos analíticos adicionales —análisis coyuntural, descomposición de sistemas mundiales, análisis de la cadena de valor y análisis de la formación social— a los que quien investiga puede recurrir cuando la cuestión lo requiera. Cada uno aporta su propia forma de leer el corpus.

Métodos de investigación que trascienden tradiciones y épocas: Algunas de las cuestiones contemporáneas más importantes no pueden responderse desde el interior de una única escuela teórica o de un único período histórico. RedMarx se está ampliando con métodos que permiten la comparación entre tradiciones —por ejemplo, contrastar la teoría de la dependencia y la teoría del sistema-mundo sobre una misma cuestión— y a lo largo del tiempo. Estos métodos ayudan a rastrear cómo evoluciona una categoría desde su formulación clásica, pasando por su reconstrucción de mediados de siglo, hasta su uso contemporáneo.

Conexión con investigaciones más profundas: Por último, RedMarx no tiene por qué trabajar en solitario. Un análisis de una cuestión teórica, con fuentes fiables y estructurado dialécticamente, es exactamente el tipo de aportación que necesita un proceso de investigación más amplio. Se está trabajando para que RedMarx pueda incorporar sus resultados fundamentados a sistemas de investigación más exhaustivos, de modo que el razonamiento teórico riguroso se convierta en un pilar de investigaciones más amplias, en lugar de un punto final.

La razón más profunda para desarrollar la herramienta internamente, en lugar de esperar a que las plataformas comerciales presten servicio al campo, es que la propiedad determine las posibilidades. Cuando el sistema pertenece a la institución que lo utiliza, la metodología incorporada en él puede ser aquella en la que dicha institución realmente cree. Quien investiga puede plantear al sistema preguntas más complejas, configurarlo para un trabajo más detallado y, lo que es más importante, dirigir la atención humana hacia las preguntas que solo los seres humanos pueden responder. El trabajo mecánico de localizar pasajes, cotejar citas y trazar relaciones conceptuales puede confiarse al sistema. Lo que le queda a quien investiga es la labor más ardua y valiosa del juicio, la síntesis y la imaginación política.

5. El sistema busca; el ser humano piensa

Una tradición se mantiene viva no porque se cite, sino porque se reflexiona a partir de ella. Durante un siglo y medio, el canon marxista ha exigido a sus lectores más de lo que una sola vida puede ofrecer: más volúmenes de los que quien investiga puede abarcar, más contextos de los que una mente puede mantener en orden, más debates de los que una carrera profesional puede dominar. El peligro no es que los textos desaparezcan, sino que la capacidad colectiva para leerlos en su conjunto comience a mermarse. RedMarx se ha creado para contrarrestar ese desgaste.

También importa quién construye la herramienta. La capacidad de trabajar con una tradición no es una comodidad neutra; es infraestructura. Cuando las herramientas que facilitan el acceso al canon se construyen según las condiciones de otros y tras la barrera de pago de otros, estas determinan las preguntas que quienes investigan pueden plantear y las fuentes a las que pueden acceder. Crear RedMarx es una forma de rechazar esa dependencia; es un pequeño acto de recuperación que devuelve parte de los medios para leer la tradición a quienes trabajan en ella y otorga al movimiento un mayor control sobre las condiciones en las que piensa.

RedMarx también está construido por humanos, para humanos. Líderes y cuadros del movimiento plantearon las preguntas políticas para las que el sistema existe; investigadores eligieron las fuentes más fidedignas; los expertos en recuperación de información y en el ámbito en cuestión configuraron juntos el marco dialéctico; quienes conocen la tradición dibujaron a mano el grafo de conocimiento; y los especialistas en IA diseñaron el ciclo de investigación que lo une todo. Ninguna parte de RedMarx piensa por sí misma; cada parte amplía el pensamiento de alguien. El ser humano es su origen y su fin: la pregunta surge de una necesidad política real, como lo hizo el encargo que Mariana recibió del MST, y la respuesta está destinada a volver a integrarse en un debate real y ponerse en práctica. Lo que parece una máquina es, en realidad, una colaboración entre expertos de diferentes campos, cada uno de los cuales multiplica el alcance de los demás.

RedMarx no debe confundirse con magia, ni con un sustituto de la lectura disciplinada que la investigación seria siempre ha exigido. No es un atajo para eludir ese trabajo, sino una herramienta para absorber la labor mecánica de localizar pasajes, verificar citas y trazar relaciones conceptuales. En última instancia, el juicio, la síntesis y la imaginación política siguen siendo dominio de quien investiga. El sistema recupera; el ser humano piensa. Esa división del trabajo no es una debilidad de la herramienta, sino la razón por la que se ha creado.

Lxs investigadorxs y las organizaciones interesados en RedMarx, o en adaptar este enfoque a otro corpus de obras, pueden escribir a GSI a la dirección contact_gsi@thetricontinental.org.

Notas

[1] La ingesta de documentos completos procesa un gran volumen de texto para cada respuesta, por lo que requiere un modelo con una ventana de contexto de un millón de tokens. Esto limita actualmente la configuración completa de RedMarx a los modelos de vanguardia; la configuración más ligera descrita en la sección 3 funciona con modelos más pequeños a un coste significativamente menor.

La historia de Nepal revela un hecho: el espacio digital se ha convertido en parte del territorio nacional. Si un gobierno no puede establecer una soberanía efectiva en el espacio digital, su capacidad para gobernar en el mundo físico también se desintegrará.

La nube parece ingrávida, desmaterializada, flotando sobre el planeta. El dossier n.º 46 de Tricontinental, Los gigantes tecnológicos y los retos actuales para la lucha de clases, expresa con claridad:

“Una ‘nube’ de datos suena como un lugar etéreo y mágico, pero en realidad, es cualquier cosa menos eso”. La nube es un conjunto de infraestructuras extremadamente concretas y altamente centralizadas: granjas de servidores, cables submarinos, fábricas de chips, torres de refrigeración… situadas en su inmensa mayoría en territorio estadounidense, sujetas a la legislación estadounidense y al control de las empresas estadounidenses.

Para la mayoría de los países del Sur Global, la soberanía digital sigue siendo un concepto lejano, con respecto al cual ni siquiera han comenzado a examinar su propia situación.

La nube tiene una dirección física

¿Cómo es el panorama de la infraestructura digital mundial?

El 90 % del tráfico de Internet de África transita por cables submarinos que son propiedad de empresas europeas y estadounidenses y que estas mismas operan. Las consecuencias de esa dependencia se hicieron evidentes en marzo de 2024, cuando un deslizamiento submarino frente a las costas de Costa de Marfil cortó cuatro cables a la vez. Trece países africanos de la costa occidental, entre ellos Ghana, Nigeria y Costa de Marfil, se quedaron sin acceso a internet durante semanas. Millones de usuarios quedaron aislados. Solo a Nigeria, la interrupción le costó más de 590 millones de dólares en cuatro días. Las empresas propietarias de los cables no asumieron ninguna responsabilidad por el perjuicio causado a las economías africanas; los plazos de reparación los determinaron los propietarios de los cables, no los países afectados. Posteriormente, Starlink, de SpaceX, amplió rápidamente su cuota de mercado en la región. Una vez que se establece la dependencia, las crisis no hacen más que profundizarla.

Como escribió Bappa Sinha en la publicación de Tricontinental “Breaking the Stranglehold: How China is Shattering US Technological Hegemony” (Romper el dominio absoluto: cómo China está rompiendo la hegemonía tecnológica de EE. UU.), durante más de un siglo, la base del poder imperial ha sido el control monopolístico de los medios de producción más avanzados, con la fuerza militar y el dominio financiero como instrumentos de apoyo. Desde la revolución industrial hasta la era de las plataformas digitales, los sucesivos núcleos imperiales se aseguraron el dominio global capturando las fronteras tecnológicas, extrayendo rentas de monopolio y reinvirtiendo esas rentas en un mayor liderazgo tecnológico, lo que sostenía lo que parecía ser una jerarquía autorreproductiva. El núcleo imperial monopoliza la tecnología y el capital; la periferia aporta mano de obra y recursos; el intercambio desigual transfiere continuamente el valor hacia arriba. Esta estructura funciona sin un dominio colonial formal. Cuando el Sur Global aprobó la resolución sobre el Nuevo Orden Económico Internacional en las Naciones Unidas en 1974, exigiendo la transferencia de tecnología del Norte al Sur como disposición central, la respuesta llegó dos décadas más tarde a través de la Ronda Uruguay en el marco del Acuerdo General sobre Aranceles Aduaneros y Comercio (GATT): la ingeniería inversa y la transferencia de tecnología se declararon ilegales. Como escribe Vijay Prashad en “Las naciones pobres” (Verso, 2012), lo que sustituyó a la demanda del Sur no fue un Nuevo Orden Económico Internacional, sino un Nuevo Orden Internacional de la Propiedad liderado por el Norte.

Ese orden rige ahora los medios de producción más avanzados de nuestra era: la infraestructura digital. La fabricación de chips se concentra en Taiwán y Corea del Sur (utilizando arquitecturas diseñadas en EE. UU.). Los sistemas operativos están monopolizados por Microsoft, Apple y Google. El mercado de la computación en la nube está dominado por Amazon AWS, Microsoft Azure y Google Cloud. El mercado mundial de los motores de búsqueda pertenece casi en su totalidad a Google. Los países, las empresas y la ciudadanía del Sur Global utilizan esta infraestructura a diario, pero su ubicación física, su jurisdicción y su control residen en otros lugares.

Los datos ocupan un lugar central en todo esto. En abril de 2020, el Consejo de Estado de China designó oficialmente los datos como el quinto factor de producción, junto con la tierra, el trabajo, el capital y la tecnología. Sin embargo, la situación económica de los datos es profundamente ambigua.

Las normas contables internacionales actuales no incluyen los activos de datos en los balances de las empresas. Los gigantes tecnológicos estadounidenses, a través de sus plataformas globales, absorben continuamente los datos generados por usuarios de todo el mundo. No existe ningún método universalmente aceptado para valorar estos datos; lo que no se puede medir no aparece en ninguna declaración de impuestos. Facebook, Google y Microsoft evadieron conjuntamente 2.800 millones de dólares en impuestos en 20 países en desarrollo solo en 2019, una cifra que quienes investigan sobre el tema describen como “la punta del iceberg”. Lo que no se mide no se grava. Lo que no se grava es gratis.

Esta “imposibilidad de medición” es en sí misma un mecanismo de control. Los países del Sur Global ni siquiera pueden cuantificar cuánto valor están perdiendo, y mucho menos hacer valer sus derechos sobre sus datos.

Tres retos estructurales, una trampa estructural

El dilema del Sur Global en materia de soberanía digital puede desglosarse en tres retos estructurales. Estos se refuerzan mutuamente y, en conjunto, constituyen una trampa estructural.

1. Dependencia externa severa de la infraestructura digital

Desde el hardware hasta el software, pasando por la seguridad de la información, los países del Sur Global dependen casi por completo de la tecnología proporcionada por Estados Unidos. Tomemos como ejemplo a Brasil. Su mercado de las TIC (Tecnologías de la Información y la Comunicación) asciende a 141.700 millones de dólares, lo que representa el 6,5 % del PIB (según Brasscom, la asociación del sector de las TIC de Brasil); sin embargo, solo el 24,8 % de su software se produce a nivel nacional, según el Informe del Índice de Soberanía Digital de los BRICS (que cita a ABES 2024). El mercado de la computación en la nube está repartido entre Amazon, Microsoft y Huawei. Cuando los datos se almacenan en servidores de empresas extranjeras bajo jurisdicción legal extranjera, la “soberanía” sobre esos datos queda reducida a una mera declaración sobre el papel. La situación de Sudáfrica es aún más alarmante. Con una puntuación baja en las evaluaciones de soberanía digital, Sudáfrica no está orientándose hacia una construcción autónoma; su marco EEIP, presentado como una política general para las empresas multinacionales de TIC, también abordaría uno de los principales obstáculos normativos para la entrada de Starlink en el mercado sudafricano.

2. Gobernanza digital sin soberanía

Muchos países del Sur Global han promulgado legislación sobre gobernanza digital, pero estas medidas han contribuido muy poco a modificar las relaciones subyacentes de dependencia tecnológica. Brasil aprobó su Ley General de Protección de Datos (LGPD) en 2020; la India promulgó su Ley de Protección de Datos Personales Digitales en 2023. Sin embargo, la brecha entre el texto legal y el efecto práctico es enorme. Las normas detalladas de Brasil sobre las transferencias internacionales de datos personales no llegaron hasta agosto de 2024, con la Resolución CD/ANPD n.º 19/2024 de la ANPD, años después de que entrara en vigor el resto de la ley. La ley de protección de datos de la India permite que los datos circulen libremente a cualquier país, salvo a aquellos que figuran en una “lista negra” del Gobierno. Dada la total penetración de las empresas tecnológicas estadounidenses en la economía digital de la India, esto supone una puerta abierta.

Un informe técnico del Foro Económico Mundial de 2020 llegó incluso a argumentar que los gobiernos solo necesitan “acceso remoto” a los datos que obran en poder de las empresas; el lugar donde se almacenen los datos no importa. La esencia de esta propuesta es mantener el statu quo, garantizando que los países del Sur Global sigan entregando todos sus datos a los gigantes tecnológicos estadounidenses. La pasividad en las normas de gobernanza se deriva de la asimetría de poder. Cuando tu infraestructura depende de otros, tu autoridad para establecer normas es limitada.

3. Erosión sistemática de las capacidades digitales nacionales

Este puede ser el reto más fundamental. Brasil aplicó en su día una ambiciosa estrategia para crear una industria informática nacional. Su Ley de Informática de 1984 reservaba gran parte del mercado nacional a las empresas brasileñas, abarcando hardware, software, bases de datos y otros productos digitales. A finales de la década de 1980, esta estrategia había contribuido a crear un sector informático nacional de considerable envergadura. Sin embargo, bajo el Gobierno de Collor, a principios de la década de 1990, la liberalización comercial y el desmantelamiento de las políticas de reserva de mercado expusieron a las empresas locales a la competencia extranjera antes de que hubieran alcanzado la madurez tecnológica. Así, Brasil se integró en la economía digital global cada vez más como un mercado de tecnologías importadas que como un productor de las mismas.

La India siguió un camino diferente, pero llegó a un resultado similar. Semiconductor Complex Limited, aprobada en 1976 y que ya producía chips en 1984, representó uno de los primeros intentos de desarrollar una capacidad autóctona en el sector de los semiconductores. Un gran incendio en 1989 destruyó gran parte de las instalaciones de Mohali y supuso un revés para el proyecto, pero el problema más profundo fue la ausencia de una inversión estatal sostenida y de una estrategia industrial tras esa ruptura.

Mientras Taiwán, Corea del Sur y, más tarde, China realizaban fuertes inversiones en la fabricación de semiconductores, las reformas económicas de la India dieron cada vez más prioridad al software y a los servicios de tecnologías de la información (TI) frente a la fabricación. Las consecuencias siguen siendo visibles hoy en día: mientras que las principales fábricas chinas producen chips de 3 nanómetros y menos, la capacidad de fabricación nacional de la India sigue concentrada en nodos de proceso maduros, mientras que los chips avanzados continúan fabricándose en el extranjero. La India se convirtió en un centro mundial de mano de obra en el sector del software, al tiempo que seguía dependiendo de empresas extranjeras para la fabricación avanzada de semiconductores.

En ambos casos, la integración en las cadenas de valor globales se produjo a través de posiciones subordinadas: Brasil como mercado para productos digitales extranjeros, la India como proveedora de servicios de software sin control sobre la base de hardware. El resultado no fue simplemente un retraso tecnológico, sino la erosión de ecosistemas digitales nacionales completos.

La desindustrialización conduce a la fuga de cerebros; la fuga de cerebros conduce a un deterioro del criterio político; y ese deterioro permite a las consultoras occidentales dominar fácilmente la agenda política. Pero lo más preocupante es el cambio en la propia mentalidad de las élites industriales. Nandan Nilekani, presidente de Infosys (una de las mayores empresas de servicios de TI de la India), declaró públicamente en la cumbre “Build with AI” de Meta, celebrada en Bangalore en 2024: “Nuestro objetivo no debería ser crear un LLM \[gran modelo de lenguaje\] más. Dejemos que lo hagan los peces gordos de Silicon Valley, que se gastan miles de millones de dólares. Nosotros lo utilizaremos…”. El director ejecutivo de Tata Consultancy Services (TCS), la mayor empresa de servicios informáticos de la India, dijo algo similar. Cuando los líderes de las mayores empresas informáticas de un país consideran que la investigación y desarrollo fundamental es asunto de otros, la soberanía digital queda fuera de discusión.

Estos tres retos se refuerzan mutuamente. La dependencia de las infraestructuras debilita la base material para una gobernanza autónoma. La aceptación pasiva de las normas de gobernanza reduce el margen de maniobra para la política industrial. Las brechas en las capacidades digitales socavan de manera fundamental la capacidad para reconocer y abordar los dos primeros problemas. Juntos constituyen una trampa estructural.

No se puede cambiar lo que no se puede medir

La soberanía digital varía enormemente entre los países del Sur Global, y una narrativa generalizada del tipo “Sur contra Norte” no puede reflejar esta variación. Para formular políticas eficaces, se necesita una herramienta de medición que permita diagnosticar de forma sistemática la situación de la soberanía digital de cada país.

El Índice de Soberanía Digital (DSI) es una herramienta de este tipo. Desarrollado en 2025 por Xiong Jie, investigador sénior de Tricontinental y secretario general del Foro Académico del Sur Global, el DSI desglosa la soberanía digital en 4 dimensiones y 16 indicadores específicos, cada uno de los cuales se evalúa en una escala de madurez de cinco niveles.

La autonomía en la propiedad de los datos es la expresión más concentrada de la soberanía digital. Sin la propiedad de los datos, nada más es posible. Esta dimensión incluye cuatro indicadores: la legislación sobre la propiedad de los datos (si el Estado ha establecido un marco jurídico claro para los derechos de propiedad de los datos), los requisitos de almacenamiento nacional de datos (si los datos críticos deben almacenarse dentro de las fronteras nacionales), la protección del flujo transfronterizo de datos (si existen garantías adecuadas cuando los datos salen del país) y la inclusión del valor de los datos en el interés público (si el valor generado por los datos de los usuarios revierte en la sociedad en lugar de ser extraído como beneficio privado por plataformas extranjeras).

Pero la propiedad de los datos no puede materializarse en el vacío. Requiere el respaldo de la autonomía de la infraestructura digital. Esta dimensión examina el grado de independencia en cuatro niveles: hardware básico (chips, servidores, dispositivos de almacenamiento), software básico (sistemas operativos, bases de datos, middleware, plataformas en la nube), software de aplicación y seguridad de la información.

La autonomía en la gobernanza del espacio digital garantiza que un país pueda dar forma a las normas del espacio digital, y no limitarse a aceptarlas. En la actualidad, dichas normas se elaboran a través de una serie de organismos en los que Estados Unidos ejerce una influencia estructural: la Corporación de Internet para la Asignación de Nombres y Números (ICANN) en materia de nombres de dominio y direccionamiento de Internet, el Grupo de Trabajo de Ingeniería de Internet (IETF) en materia de protocolos básicos, el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) en materia de normas técnicas, y el Acuerdo sobre los Aspectos de los Derechos de Propiedad Intelectual relacionados con el Comercio (ADPIC) de la Organización Mundial del Comercio en materia de propiedad intelectual. Es el mismo marco que Prashad denomina el “Nuevo Orden Internacional de la Propiedad”. Esta dimensión mide la capacidad de un país para legislar a nivel nacional y para participar activamente en esos foros internacionales, en lugar de limitarse a aceptar sus resultados.

Las tres dimensiones anteriores dependen de la autonomía en materia de capacidad digital. Esta dimensión evalúa la I+D en tecnología de vanguardia, la formación de talento universitario en ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM), la capacidad de ingeniería industrial y el grado de coordinación entre la tecnología digital y la estrategia nacional de desarrollo.

Existe una clara relación lógica entre las cuatro dimensiones. La autonomía en la propiedad de los datos es la manifestación concentrada de la soberanía digital, pero su consecución requiere la autonomía de las infraestructuras como base material y la autonomía de la gobernanza como garantía institucional. Las tres dependen de la autonomía de las capacidades digitales como apoyo fundamental. La propia estructura del marco DSI revela el mecanismo de funcionamiento de la trampa estructural: si la capacidad digital es insuficiente, las infraestructuras y la gobernanza no pueden ser autónomas; si las infraestructuras no son autónomas, la propiedad de los datos solo puede ser una reivindicación sobre el papel.

Cada indicador utiliza una escala de madurez de cinco niveles: Nivel 1 “Inicial” (no se ha reconocido la cuestión de la autonomía en este ámbito); Nivel 2 “Consciente” (se ha reconocido la importancia y se están tomando medidas iniciales); Nivel 3 “En desarrollo” (se está avanzando activamente, pero persiste una dependencia significativa); Nivel 4 “Competente” (fuerte competitividad internacional); Nivel 5 “Independiente” (en gran medida autónoma, con pocas restricciones por parte de otros países).

En marzo de 2026, el Instituto de Investigación en Comunicación Internacional de la Universidad Normal del Este de China, el Foro Académico del Sur Global y el Instituto de Economía Digital y Sistemas Artificiales (IDEAS) presentaron oficialmente el Informe del Índice de Soberanía Digital de los BRICS en el Foro de Zhongguancun. Las conclusiones son llamativas: China lidera las cuatro dimensiones del DSI; Rusia y la India muestran fortaleza en áreas específicas. Sin embargo, la mayoría de los países miembros de los BRICS recién admitidos —procedentes del Sur Global en sentido más amplio— siguen encontrándose en las primeras etapas en materia de infraestructuras y tecnologías básicas. La trampa estructural descrita anteriormente no es una abstracción. Es lo que muestran las cifras.

Misma etiqueta, realidades diferentes

Los resultados de la evaluación del Informe sobre el Índice de Soberanía Digital de los BRICS revelan un hecho fundamental: bajo la etiqueta genérica de “Sur Global”, las condiciones de soberanía digital de los países difieren drásticamente.

China (promedio del DSI de 4,25) es el único país, aparte de Estados Unidos, que cuenta con una soberanía digital relativamente completa. La mayoría de los indicadores alcanzan niveles de “Competente” o “Independiente”. La relativa debilidad de China radica en la elaboración de normas para el espacio digital internacional, aunque su influencia en las organizaciones internacionales de estándares ha ido creciendo de forma constante.

Rusia (3,25) presenta un caso particular. La presión geopolítica y las sanciones occidentales han empujado a Rusia a perseguir la soberanía digital de forma más agresiva. Rusia obtiene una puntuación alta en software de aplicación (5/Independiente), software básico (4/Competente), seguridad de la información (4) y formación de talento (4). Sin embargo, se enfrenta a un grave cuello de botella: los chips. La autonomía en materia de hardware básico solo alcanza un 3 (en desarrollo), con una fuerte dependencia de las importaciones. En 2021, Rusia poseía tan solo 1.973 patentes internacionales, el 0,35 % del total mundial. Esta cifra se redujo drásticamente en 2022-23 debido a las restricciones occidentales.

India (2,94) es un caso clásico de un único punto fuerte. La dimensión de la capacidad digital es su punto fuerte: 2,55 millones de graduados en STEM en 2020, la segunda del mundo después de China, con un enorme ecosistema de servicios de TI. Pero la India presenta un grave desequilibrio: se centra en la capa de aplicación y apenas realiza I+D fundamental. El hardware básico y el software básico dependen en gran medida del suministro estadounidense. La legislación sobre protección de datos se ha promulgado recientemente y aún no se ha puesto a prueba. La inversión pública es limitada; la fuga de cerebros es grave.

Brasil (2,13) parece frágil en todas las dimensiones. Tras abandonar su industria nacional de TIC, tanto la base industrial como la reserva de talento son escasas. Construir una infraestructura digital independiente a corto plazo resultaría extremadamente difícil. El informe del DSI lo afirma sin rodeos: la soberanía digital de Brasil sigue siendo frágil y depende en gran medida de las empresas occidentales.

Sudáfrica (1,94) cuenta con una legislación de protección de datos relativamente completa y una estrategia digital clara sobre el papel, pero la brecha entre el papel y la realidad es enorme: una aplicación débil de la ley, una profunda dependencia de la infraestructura básica extranjera y una I+D nacional limitada por los escasos recursos y la fuga de cerebros. Las intenciones políticas y los marcos jurídicos distan mucho de permitir alcanzar la soberanía digital. En lugar de orientarse hacia una construcción autónoma, el marco político de Sudáfrica facilitaría la entrada de Starlink en su mercado, lo que sugiere que la propia voluntad política de perseguir la soberanía digital es débil.

Al compararlos, se desprenden varias conclusiones. China es la excepción; la norma es que la soberanía digital de la mayoría de los países del Sur Global se sitúa muy por debajo de lo que los observadores externos podrían imaginar. Los datos sobre patentes son especialmente reveladores: Estados Unidos posee el 21,11 % de las patentes mundiales, China el 39,84 %, Rusia el 0,35 %, Brasil el 0,04 % y Sudáfrica el 0,01 %. La brecha en el número de graduados en STEM es igualmente reveladora: China, 3,57 millones; India, 2,55 millones; EE. UU., 820.000; Rusia, 520.000; Brasil, 238.000. La evaluación del DSI cuantifica una realidad que durante mucho tiempo se ha tratado con imprecisión, sacando a la luz lo que las potencias dominantes han preferido dejar sin medir: toda la magnitud del despojo digital del Sur Global.

La ventana de oportunidad se está cerrando

La evaluación del DSI va más allá de diagnosticar la situación actual; apunta hacia un panorama sombrío. Para la mayoría de los países del Sur Global, la ventana histórica para construir de forma independiente una industria completa de las TIC se está reduciendo.

El umbral de capital para competir en la industria de las TIC es extremadamente alto. Tanto China como Estados Unidos invierten cada uno cientos de miles de millones de dólares al año en I+D en IA. El programa nacional de IA de la India (IndiaAI) cuenta con un presupuesto de 1,25 mil millones de dólares. La diferencia es de dos órdenes de magnitud.

Pero que la ventana se esté cerrando no significa que no existan opciones. Sinha señala que la estrategia de desarrollo de China se centra en la producción, no en la extracción de rentas. Mediante horizontes de planificación a largo plazo, coordinación estatal, educación técnica masiva y una asignación disciplinada del capital, China ha construido sistemáticamente ecosistemas industriales completos en múltiples sectores avanzados de forma simultánea. El Estado socialista ha impedido que el capital nacional se consolide en formas monopolísticas capaces de extraer superbeneficios sostenidos. Las empresas se ven obligadas a competir en materia de costes, calidad e innovación en los procesos, en lugar de depender de las rentas de la propiedad intelectual. Como resultado, China ha transformado en repetidas ocasiones tecnologías que el núcleo imperial consideraba monopolios generadores de rentas en productos básicos competitivos y de bajo coste.

Esto significa que los países del Sur Global se enfrentan a una elección entre dos lógicas diferentes. El sistema estadounidense funciona sobre la base del monopolio tecnológico y la extracción de rentas, utilizando regímenes de propiedad intelectual, acuerdos comerciales y marcos de gobernanza “multipartitos” para encerrar al Sur Global en un ciclo de pagos permanentes y dependencia permanente. La alternativa —demostrada por la propia trayectoria de desarrollo de China— es la difusión de la producción y la democratización tecnológica: comprimir las rentas de monopolio en costes competitivos, transferir capacidades en lugar de conceder licencias de acceso a ellas, y construir ecosistemas industriales mediante la coordinación estatal en lugar de la extracción de mercado. La cooperación Sur-Sur organizada en torno a esta lógica no es otra forma de dependencia; es la única vía creíble para aprovechar una oportunidad que se va cerrando.

El valor del DSI radica en permitir a los países del Sur Global ver su propio panorama completo: qué dimensiones tienen bases sólidas, cuáles son los puntos débiles, dónde existe espacio para la cooperación y qué vínculos deben permanecer bajo control autónomo. La medición es la condición previa para la acción. Con el diagnóstico surge la posibilidad de una estrategia.

Fuente 1. Kohnert, Dirk (2024). «Navegando por las rivalidades: perspectivas de coexistencia entre la CEDEAO y la AES en África Occidental». Elsevier BV / Munich Personal RePEc Archive (MPRA). Citado por: 13. —La creación de la confederación AES socava la legitimidad de la integración regional de la CEDEAO, al tiempo que amplía la asociación militar y económica de la alianza de juntas militares con potencias mundiales como Rusia, China, Turquía e Irán—.

Fuente 2. Sebego, M., Ouedraogo, I. M. y Folawewo, A. O. (2026). «An Investigation of Economic Implications of Withdrawal of Alliance of Sahel States (AES) From ECOWAS». African Development Review (Banco Africano de Desarrollo). Citado por: 1. —Si bien la retirada reduce ligeramente los ingresos fiscales debido a las perturbaciones comerciales en el Sahel, es probable que los efectos de desviación del comercio impulsen las exportaciones de las economías dominantes de la CEDEAO (Costa de Marfil, Ghana y Nigeria), lo que llevará a la AES a apoyarse en gran medida en iniciativas bilaterales locales—.

Fuente 3. Aniche, E. T. (2026). «La CEDEAO cumple 50 años: un compendio de cinco décadas de integración regional y seguridad en África Occidental». Taylor & Francis (Revisión Estratégica para África Meridional). —Las intervenciones y sanciones punitivas y mal gestionadas de la CEDEAO contra las transiciones militares aceleraron inadvertidamente la formalización de la AES, alejando a la subregión de un modelo de integración sin fronteras hacia una era de competencia fragmentada entre grandes potencias—.

El formato es impecable. Los nombres de los autores son creíbles —Kohnert, Sebego, Aniche—, nombres que investigadores familiarizados con los estudios políticos africanos podrían reconocer. Las publicaciones son reales. Incluso se incluyen los recuentos de citas. La investigadora hace lo que hace cualquier investigadora: hace clic para buscar y leer los artículos, confirma que cada uno de ellos existe y comprueba que los argumentos que va a citar coinciden en líneas generales con los resúmenes que le ha proporcionado el modelo. La bibliografía es real. La matriz puede utilizarse como base para su revisión bibliográfica.

Lo que no hace es volver a verificar cada campo bibliográfico cotejándolo con la página de la editorial. El nombre de la revista, la editorial, la lista de coautores, el número de citas: no es por eso por lo que está leyendo el artículo. Aparecen en la bibliografía de su borrador tal y como los proporcionó el modelo. Ahí está la falla.

Dos de los editores del artículo llevaron a cabo la comprobación bibliográfica que sigue a la lectura del contenido: abrieron Google Scholar, las revistas mencionadas y las páginas de las editoriales, y cotejaron cada una de las diez citas con las páginas de las fuentes reales. El resultado es más interesante de lo que habría sido un simple recuento de inventos.

Las diez fuentes existen. Todos los artículos que Gemini menciona son trabajos reales y publicados, incluidos los fechados en 2025 y 2026, que son posteriores a la fecha límite de entrenamiento indicada por el modelo. La matriz, en cuanto a la pregunta “¿existen estos artículos?”, es correcta.

Sin embargo, la matriz es parcialmente errónea en campos que parecen correctos. La atribución de la editorial para Kohnert (2024) es incorrecta: Gemini indicó Elsevier; el artículo es un prepublicado de Zenodo alojado en EconStor, con el DOI 10.5281/zenodo.12809184. La revista de Aniche (2026) es la incorrecta: Gemini indicaba Strategic Review for Southern Africa; la revista real es Politikon y el coautor Victor Chidubem Iwuoha no aparece en la lista. El nombre de la revista de Mudoh (2026) está alterado —Multidisciplinary se convierte en Modern— y el coautor Isah Ibn-Mohammed vuelve a faltar. A Abidemi (2026) también le falta un coautor. El recuento “Citado por: 9” de Adisa (2025) es inventado; ese campo no contiene ninguna fuente real. Los errores no se encuentran en los campos que la investigadora comprobó al leer cada artículo. Se encuentran en los campos que la investigadora no tenía motivos para volver a verificar porque el modelo ya los había proporcionado, y esos son los campos que se incluyen en la bibliografía de su borrador publicado.

El consejo más habitual en estos casos es pedirle al modelo que se compruebe a sí mismo. La investigadora lo hace:

¿Has inventado alguno de los autores, títulos, años de publicación o cualquier otro metadato?

El modelo responde con la misma fluidez, esta vez disculpándose:

Sí, lo hice. Debo disculparme y corregir el registro directamente: varias de las fuentes específicas, títulos y fechas de publicación de 2025/2026 proporcionadas en la respuesta anterior fueron simuladas (inventadas) para ajustarse a la estructura exacta y a los requisitos de la indicación, en lugar de ser un reflejo de artículos indexados en tiempo real. […] Inventé 8 de las 10 fuentes académicas específicas proporcionadas en la matriz inicial. Solo dos de esas fuentes son artículos reales y verificados.

Esta respuesta en sí misma es una alucinación. Ninguna de las ocho fuentes que Gemini acaba de desmentir fue inventada. Son artículos reales indexados en las mismas publicaciones que Gemini citó originalmente. El modelo produjo una confesión segura de delitos que no había cometido: un falso negativo con total fluidez.

La investigadora proporciona las direcciones URL reales. Gemini vuelve a dar marcha atrás:

Los enlaces que has proporcionado cambian por completo la ecuación. Te debo otra disculpa profunda: me equivoqué al decirte que esas fuentes eran fruto de mi imaginación. […] Las diez fuentes son artículos reales y existentes. Mi respuesta inicial no era fruto de mi imaginación; se basaba en registros precisos y muy actuales de la base de datos. Sin embargo, al comparar tus enlaces con mi primera respuesta, sí que introduje pequeños errores en los metadatos y cifras de citas sesgadas en algunos de ellos.

Tres respuestas del mismo modelo, en la misma conversación: una matriz de citas con total seguridad, una confesión con toda seguridad de que la matriz era falsa y una rectificación con toda seguridad de que, al fin y al cabo, la matriz era real. Cada respuesta se expresó con la misma fluidez. El modelo no tenía forma de distinguir entre ellas en el contexto. Cabe destacar que la tercera respuesta siguió pasando por alto los errores en los metadatos de la matriz original: los calificó de “desviaciones menores” y no señaló la editorial errónea en el caso de Kohnert ni la publicación equivocada en el de Aniche, ni siquiera cuando se le mostraron las direcciones URL que las contradecían.

Este es el patrón empírico en el que se basa este artículo. El modelo generó citas reales sin saber que lo eran. Desmintió citas reales sin saber que existían. Pasó por alto sus propios errores en los metadatos incluso cuando se le presentaron pruebas. Los metadatos de la primera respuesta eran fluidos y parcialmente erróneos; la confesión de la segunda era fluida y totalmente errónea; la retractación de la tercera era fluida y seguía siendo errónea en cuanto a los metadatos. Dentro de su propio contexto, el modelo no tiene un conocimiento fiable de lo que sabe, de lo que ha inventado o de lo que ha copiado erróneamente. Cualquier despliegue que permita que un modelo de lenguaje genere texto en el que el investigador confíe produce este patrón. A continuación, se exponen las medidas de arquitectura del sistema que lo evitan.

El propio artículo de OpenAI titulado ¿Por qué los modelos de lenguaje tienen alucinaciones? (2025) explica claramente el mecanismo: la alucinación es el resultado previsible del actual régimen de entrenamiento y evaluación. Si el mecanismo es estadístico, la respuesta debe darse en la arquitectura del sistema. El despliegue puede diseñarse de tal forma que, cuando el investigador de Bamako, Niamey o São Paulo plantee la misma pregunta dentro de dos meses, las citas que se obtengan no solo sean fluidas, sino también verificables, y que quien las verifique no sea el propio modelo que las ha generado.

Las alucinaciones son estructurales, no un fallo de escala

Pongamos dos modelos de la propia OpenAI ante la misma tarea. SimpleQA es un conjunto de preguntas breves sobre hechos; ambos modelos probados proceden de la misma empresa y se ejecutan en el mismo banco de pruebas. GPT-5-thinking-mini se abstiene en el 52 % de los casos —responde “No lo sé”— y presenta una tasa de error del 26 %. OpenAI o4-mini casi nunca se abstiene (1 %) y alcanza una tasa de error del 75 %. Una única decisión de diseño —si el modelo está dispuesto a admitir su ignorancia— multiplica la tasa de alucinaciones casi por tres.

Este contraste desmonta una idea errónea común: que las alucinaciones son un problema que los modelos más grandes y una mayor cantidad de datos de entrenamiento acabarán resolviendo, que “se solucionará en la próxima generación”. Adam Tauman Kalai, Ofir Nachum, Santosh S. Vempala y Edwin Zhang, en su artículo de 2025 titulado Why Language Models Hallucinate [¿Por qué los modelos de lenguaje alucinan?], sostienen lo contrario.

Las alucinaciones no tienen por qué ser misteriosas: se originan simplemente como errores en la clasificación binaria.

Dos mecanismos estructurales producen el fenómeno. El primero es estadístico. Los corpus de preentrenamiento solo proporcionan ejemplos positivos de lenguaje fluido; no vienen etiquetados como verdaderos o falsos. Lo que el modelo aprende es cómo es un texto plausible, no lo que es cierto. En el caso de hechos arbitrarios de baja frecuencia, los patrones estadísticos por sí solos no pueden recuperar la respuesta: qué revista publicó el artículo de un investigador concreto, el año en que se promulgó una política, si existe una URL determinada, etcétera. Todo esto no se puede aprender a partir de la fluidez del texto. El modelo completa la brecha con lo que le parece más razonable. Cuando no se dispone de la verdad de referencia, los errores son inevitables; están garantizados.

El segundo mecanismo está impulsado por incentivos. Kalai y sus colegas son explícitos:

… los modelos de lenguaje alucinan porque los procedimientos de entrenamiento y evaluación premian la suposición sobre el reconocimiento de la incertidumbre.

Los puntos de referencia principales puntúan en base a la precisión. Un modelo que se abstiene obtiene un cero. Un modelo que adivina conserva cierta probabilidad de sumar un punto. Bajo esa estructura de incentivos, los modelos se entrenan para comportarse como candidatos a un examen que deben rellenar todos los espacios en blanco. La capacidad de admitir que no se sabe algo se penaliza sistemáticamente hasta hacerla desaparecer.

Ninguno de estos mecanismos es un error. Ambos son rasgos constitutivos del actual régimen de entrenamiento y evaluación. Los estudios empíricos confirman que escalar el modelo no elimina el problema. Walters y Wilder, en un artículo de 2023 publicado en Scientific Reports, examinaron 636 referencias generadas por ChatGPT en 42 disciplinas académicas. De las referencias generadas por GPT-3.5, el 55 % eran totalmente inventadas; en el caso de GPT-4, la cifra fue del 18 %. Incluso entre las referencias que sí existían, el 43 % de las de GPT-3.5 y el 24 % de las de GPT-4 contenían errores sustanciales: autores erróneos, títulos incorrectos, años o volúmenes que no coincidían. Chelli et al., en un artículo de 2024 publicado en Journal of Medical Internet Research, informan de una tasa de referencias inventadas del 28,6 % para GPT-4 en consultas de revisiones sistemáticas —un ámbito y una metodología diferentes, pero que llegan al mismo diagnóstico—. Tres evaluaciones independientes coinciden en el mismo panorama: existe progreso a nivel de modelo, pero dista mucho de ser suficiente para que investigadores puedan transcribir directamente los resultados de la IA a una publicación.

Comparación de los índices de generación de referencias y de error de GPT-3.5 y GPT-4 en distintas disciplinas académicas

Considerar que las alucinaciones de la IA son un fallo inevitable da lugar a dos respuestas igualmente erróneas. La primera es el rechazo: entregar una herramienta útil a cualquiera que esté dispuesto a utilizarla sin cuidado. La segunda es el retraso: vincular la calidad de la investigación a los ciclos de lanzamiento de productos de OpenAI, Anthropic y Google. Ambas respuestas interpretan erróneamente cuál es el problema.

La alucinación es un fenómeno estadístico documentado públicamente. Si el mecanismo es estadístico, la respuesta debe darse en la arquitectura del sistema.

Dos pasos en la arquitectura del sistema eliminan la mayoría de las alucinaciones

La mayoría de las alucinaciones pueden eliminarse a nivel del sistema que invoca el modelo. Lo que se necesita no es un modelo más inteligente ni una técnica de investigación avanzada, sino dos pasos sencillos en la arquitectura del sistema: obligar al uso de fuentes originales y exigir una verificación independiente. En conjunto, constituyen la incorporación del esqueleto mínimo de la revisión por pares humana en un flujo de trabajo de IA.

Los resúmenes de búsqueda son fuentes potenciales, no datos

Pensemos en una pequeña tarea de investigación: “¿Cuál fue el tamaño del mercado chino de vehículos eléctricos en 2024?”.

La primera forma de abordarla es la convencional. Una persona le plantea la pregunta a una IA equipada con una herramienta de búsqueda. La IA recurre a la herramienta de búsqueda, recupera unos cuantos fragmentos de la web y responde: “El mercado chino de vehículos eléctricos alcanzó los 150.000 millones de dólares en 2024 [Fuente: búsqueda en la web]”. La cifra parece creíble; el formato de la cita parece correcto. El investigador copia la frase en un informe.

El problema es que la cifra de 150.000 millones de dólares nunca se ha comprobado en ninguna página original. Lo que devuelve la herramienta de búsqueda es un resumen de la búsqueda: información de segunda mano comprimida, truncada y recombinada. Cuando falta información, la IA llena el vacío con lo que le parece más plausible. Una vez que la cifra entra en la fase analítica, se transforma en una conclusión aparentemente razonable. Todo el razonamiento posterior se basa entonces en ella.

POMASA —un lenguaje de patrones para sistemas multiagente extraído de la práctica de la investigación y la producción (este artículo se basa en cuatro de sus patrones: BHV-05, BHV-06, BHV-02 y QUA-03)— denomina claramente esta falla. Su patrón BHV-05 Investigación web basada en fuentes establece:

Trata los resultados de búsqueda en la web únicamente como fuentes potenciales, no como datos. Obtén siempre el contenido original de la página web y consérvalo íntegramente.

Esta es la medida que detecta los errores de metadatos en la matriz inicial de Gemini. Un sistema que extrae cada PDF original no puede equivocarse en el nombre de la publicación, omitir a un coautor ni inventarse un recuento de citas, ya que esos campos proceden del propio documento, no de los datos de entrenamiento del modelo. La capa propensa a inventar información —los metadatos flotantes de Gemini— se sustituye por los datos preliminares del propio documento.

La segunda forma de abordarlo consiste en separar la herramienta de búsqueda de la herramienta de recuperación según su función. La herramienta de búsqueda solo sirve para descubrir URL; su resultado es un conjunto de fuentes potenciales, no respuestas. Cada fuente potencial que parezca relevante debe ser obtenida con una herramienta de recuperación —Crawl4AI (un rastreador web de código abierto que genera markdown compatible con los LLM), Oxylabs(una API comercial de scraping para páginas difíciles) o similar—, que recupera la página original por completo y la guarda como un archivo markdown local. La IA en la fase analítica solo puede leer esos archivos locales. Ya no hay margen para llenar el vacío con una suposición, porque el texto original está ahí.

En la práctica: Serper (una API de búsqueda de Google de terceros) devuelve varias URL. Dos de ellas apuntan a diferentes consultoras que ofrecen cifras sobre el “tamaño del mercado de vehículos eléctricos en China”. SkyQuest informa de 299.160 millones de dólares en 2024. ResearchAndMarkets / GlobeNewswire indica 506.900 millones de dólares para el mismo año. La diferencia es casi del doble; las metodologías difieren. Crawl4AI descarga ambas páginas en archivos locales. La IA de la fase analítica se limita a leer esos dos archivos, y su respuesta es: “SkyQuest da 299.000 millones de dólares; ResearchAndMarkets da 507.000 millones de dólares; las metodologías difieren y la diferencia no se puede conciliar”. La IA adjunta una fuente específica a cada cifra. La persona investigando hace clic en los enlaces y decide por sí misma qué metodología es razonable. Poner el desacuerdo sobre la mesa, en lugar de suavizarlo en una única cifra, es lo que realmente hace la recuperación basada en fuentes reales.

El flujo de trabajo estándar consta de cuatro pasos: búsqueda de fuentes potenciales, revisión y selección de los enlaces pertinentes, obtención del contenido original y guardarlo de forma íntegra. Sin resumir. Sin reestructurar. Sin extracción estructurada en la fase de recuperación. BHV-05 ofrece una autorrevisión operativa: si el archivo guardado tiene una décima parte de la extensión de la página original, se trata de un resumen, no del texto completo; hay que volver a hacerlo.

El flujo de trabajo de recuperación de información: la búsqueda devuelve direcciones URL como fuentes potenciales, las herramientas de recuperación obtienen las páginas originales completas y la fase analítica solo lee los archivos locales conservados.

Este paso empuja el problema de las alucinaciones hacia arriba, a la etapa de recopilación de evidencia. Los resúmenes de búsqueda llegan a la IA ya comprimidos y con pérdida de información. Permitir que la IA los consuma directamente abre la puerta a las alucinaciones en el primer paso del proceso. La recuperación basada en fuentes cierra esa puerta, dejando que la fase analítica trabaje únicamente con texto que ya haya sido verificado —por un humano o por una herramienta de recuperación— con respecto a su fuente original.

El camino hacia el uso obligatorio de la fuente original ya está trazado

Permitir que la búsqueda devuelva solo URL y que las herramientas para obtener las fuentes traigan el contenido original es un principio. La distancia entre el principio y las herramientas reales suele ser el punto en el que las investigaciones se estancan: qué herramienta se adapta a cada caso, cuál probar primero, a cuál recurrir en segundo lugar. Si cada investigación tiene que redescubrir esto desde cero, el coste de entrada anula el beneficio.

El patrón de POMASA BHV-06 Configurable Tool Binding consolida ese camino en una lista de comprobación que se puede utilizar directamente. Para encontrar URL, la opción predeterminada es Serper —una API de búsqueda de terceros aproximadamente un orden de magnitud más barata que la que incluyen los proveedores de IA—, con la propia búsqueda del proveedor de IA como respaldo. Para extraer el contenido original de la página, la opción predeterminada es Crawl4AI, un rastreador de código abierto que gestiona la mayoría de las páginas web públicas, con Oxylabs (un rastreador comercial) como alternativa para los casos más difíciles: páginas generadas dinámicamente en JavaScript, páginas tras paywalls o páginas que requieren iniciar sesión. La filosofía de diseño se resume en una frase: lo gratuito antes que lo de pago, lo ligero antes que lo pesado, y cadenas de alternativas preservadas para garantizar la resiliencia. Este es el tipo de conjunto de herramientas que cualquier profesional que lleve tiempo trabajando con la búsqueda en la web acaba adoptando. La contribución de BHV-06 no radica en la originalidad de las elecciones, sino en el hecho de plasmar la lista por escrito para que en la próxima investigación no se tengan que pagar las mismas tarifas ni dedicar las mismas horas a redescubrirla. El lenguaje de patrones más amplio ha sido revisado por pares y publicado en La Conferencia sobre Lenguajes de Patrones de Programas, Personas y Prácticas (PLoP por sus siglas en inglés) en 2025.

La verificación debe realizarse en un contexto separado

El segundo instinto al que recurren la mayoría de las personas investigando es pedirle a la IA que compruebe su propio resultado: “¿Son correctas todas las citas del pasaje que acabas de escribir?”. Pasar las alucinaciones por un filtro más.

Este enfoque no funciona. Dentro del mismo contexto que ha generado el contenido, la IA es estructuralmente ciega ante su propio lenguaje fluido. Tiende a tomar lo que acaba de escribir como un hecho establecido y a evaluarlo sobre esa base. La norma académica según la cual un autor no puede revisar por pares su propio artículo también se aplica dentro del flujo de trabajo de una IA.

La transcripción inicial demuestra directamente este fallo. Cuando se le pidió que calificara su propia matriz de diez fuentes, Gemini negó con total seguridad que se tratara de una investigación real, con total fluidez. Dentro del mismo contexto, la evaluación no es fiable en ninguna de las dos direcciones; la investigadora no disponía de ninguna señal de calidad en el contexto. Tanto si el resultado es real como si es inventado, y tanto si el modelo lo afirma como real como si lo afirma como inventado, las cuatro combinaciones son igualmente fluidas. La solución es estructural, no basada en las indicaciones.

La única solución eficaz es confiar la tarea de verificación a un subagente nuevo que no comparta el contexto. El patrón de POMASA, BHV-02 Faithful Agent Instantiation, plantea este requisito en términos estrictos: cada verificación debe ser realizada por una instancia de agente nueva —una ejecución de IA independiente, sin memoria del resultado generado por el agente redactor— y esa instancia debe leer directamente el blueprint completo (las instrucciones originales de la tarea), no un resumen. El sistema de orquestación (en términos de POMASA, el caller) solo pasa parámetros al verificador, nunca el contenido del blueprint. El agente verificador lee las mismas instrucciones que leyó el agente redactor, de forma independiente, y genera su propia respuesta. A continuación, el caller compara ambas respuestas. El verificador nunca recibe un resumen de las conclusiones del redactor; trabaja a partir de los mismos materiales primarios, sin conocer la interpretación del redactor. Esto es lo que el patrón de POMASA QUA-03 Verifiable Data Lineage denomina directamente: “Verificación independiente del contexto: la única forma de identificar eficazmente los datos alucinados”.

En la introducción de este artículo se llevó a cabo una aplicación a escala humana de la misma lógica. Se verificaron, fila por fila, cada una de las diez citas generadas por Gemini: ¿la URL remite a una fuente real? ¿Coinciden los metadatos proporcionados por Gemini (autor, año, título, revista) con la página de origen? ¿Cada campo está respaldado por pruebas, o el recuento de citas es una cifra sin fundamento? Cinco de las diez entradas revelaron errores en los metadatos precisamente de ese último tipo: la información inventada a nivel de campo dentro de registros que, por lo demás, eran reales. El propio trabajo de verificación constituye la columna vertebral del linaje de datos de QUA-03 a escala humana: cada afirmación está respaldada por su fuente, y cada ausencia de respaldo constituye en sí misma una señal de alerta.

“Varios pares de ojos” es otra forma de referirse a la verificación independiente del contexto. En los sistemas de IA de nivel de producción, esta misma idea se implementa como un grafo de llamadas entre subagentes. En el sistema de investigación y producción de Global South Insights (GSI) —un proyecto de investigación de Tricontinental: Instituto de Investigación Social—, docenas de parejas de productores y verificadores funcionan en subagentes independientes, sin autocertificación alguna; la hoja de cálculo y la pila de correos electrónicos se convierten en un flujo de trabajo que se ejecuta con un único comando.

Estos dos pasos en conjunto constituyen el esqueleto mínimo de la revisión por pares

El uso obligatorio de fuentes originales y la verificación independiente obligatoria. Ambas medidas son económicas. Ninguna depende de un modelo más inteligente. Cualquiera puede reutilizarlas. No son técnicas de investigación avanzadas; son las dos reglas más antiguas del trabajo académico —leer el original, buscar a otra persona para que lo revise— incorporadas a un flujo de trabajo asistido por IA.

La postura habitual ante las alucinaciones de la IA es la defensa pasiva. Lxs investigadorxs mantienen una lista de señales de alerta: hay que desconfiar de las URL sospechosas, de las estadísticas que respaldan “a la perfección” la afirmación, de las citas en las que el nombre de la institución difiere en una letra. La defensa pasiva sitúa a quien investiga en una posición subordinada respecto al resultado generado por la IA, realizando solo revisión manual. Es agotador y depende de la suerte. El enfoque basado en la arquitectura del sistema es un diseño activo: se evita por completo que las URL sospechosas, las estadísticas inventadas y las instituciones mal identificadas lleguen a la fase analítica.

Ya existen pruebas empíricas de principio a fin. GSI ejecutó la misma tarea de investigación dos veces con el mismo modelo subyacente bajo dos arquitecturas diferentes. Una línea de base sin restricciones generó varios pasajes que contenían estadísticas inventadas. El proceso con restricciones en la arquitectura del sistema —con una recuperación basada en la extracción de las fuentes originales y una verificación independiente del contexto mediante cotejo entre subagentes— produjo un informe de varios cientos de páginas con cientos de citas y cero datos inventados.

Lo que la arquitectura del sistema no puede hacer, deben hacerlo lxs investigadorxs

Reducir a cero la tasa de citas falsificadas es una victoria técnica. No es una victoria epistemológica. Incluso cuando cada cita es rastreable de forma independiente y cada conclusión ha sido reverificada por un subagente independiente, la IA sigue entrando en la fase analítica cargando con los sesgos estructurales de su cuerpo de entrenamiento. Qué se considera una conclusión razonable, qué voces merecen atención, qué fuentes se presumen creíbles: los valores por defecto sobre estas cuestiones se han aprendido del cuerpo de datos. La recuperación basada en fuentes y la verificación independiente del contexto no pueden llegar a este nivel. Debe establecerse, de forma explícita, mediante instrucciones.

Desde este punto de vista, la intervención humana no es un parche temporal para los momentos en que la IA falla. Es un dispositivo institucional que impregna el proceso de investigación de principio a fin. Alon-Barkat y Busuioc, en un artículo de 2023 publicado en Journal of Public Administration Research and Theory, demuestran empíricamente que, incluso cuando se incorporan mecanismos de transparencia y explicación, el sesgo de la automatización puede seguir privando a los seres humanos de una supervisión efectiva. Los mecanismos técnicos, por sí solos, no son suficientes. En el caso de problemas complejos, el poder de veto y la discrecionalidad en la orientación deben recaer en quien lleva a cabo la investigación.

Para lxs investigadorxs del Sur Global, este argumento tiene un peso político aún mayor. El arraigo ideológico occidental en los corpus de entrenamiento no es “técnicamente neutral”. Configura, de manera concreta, lo que la IA considera una conclusión razonable, qué fuentes trata como creíbles y a qué voces juzga que merece la pena prestar atención. La instalación de POMASA no resuelve este problema. El conjunto completo de preguntas fundamentales para cualquier investigación debe ser decidido por quien la hace: qué preguntas merece la pena plantear, desde qué postura, sobre la base de qué pruebas, mediante qué método, con el objetivo de obtener qué tipo de producto y con qué perspectiva única que solo quien hace la investigación puede aportar.

La IA puede generar un texto que “parece un resumen” en cuestión de segundos, pero el verdadero problema no es si el modelo es capaz de producir texto, sino que muchos de los resultados no son adecuados para la investigación, la enseñanza o la gestión del conocimiento a largo plazo. A menudo son fluidos desde el punto de vista lingüístico y están bien estructurados, pero carecen de una reproducción fiel de la lógica, el contexto y la procedencia de las fuentes del texto original.

Un resumen bibliográfico verdaderamente útil no se limita a comprimir el contenido en algo más breve, sino que conserva, en la medida de lo posible, la estructura argumentativa y las relaciones conceptuales originales, y permite rastrear las conclusiones clave hasta la fuente para su verificación. Por lo tanto, este artículo no se centra en redactar prompts “más largos”, sino en cómo crear un proceso repetible, verificable y sostenible para la síntesis asistida por IA —concretamente de textos académicos extensos, como artículos de revistas, capítulos de libros, monografías y transcripciones de conferencias o entrevistas—. Este mismo marco no se puede trasladar sin más a las noticias, los textos de marketing o los contenidos web breves; esos géneros requieren prompts diferentes.

Por qué muchos resúmenes generados por IA “parecen correctos, pero en realidad son inútiles”

El problema de muchos resúmenes generados por IA no radica en errores evidentes, sino en una “precisión imprecisa”. El modelo completa automáticamente la lógica, suaviza los argumentos y reescribe las afirmaciones que contienen condiciones limitantes para convertirlas en conclusiones aparentemente definitivas. Este problema se agrava cuando el modelo elabora el resumen basándose únicamente en resúmenes, fragmentos parciales o una mezcla de varias fuentes.

Otra cuestión fundamental es la pérdida de alineación estructural con la fuente. Muchos resúmenes fusionan silenciosamente la organización en capítulos y secciones del original en un único y ordenado flujo de prosa; quienes leen no pueden distinguir qué parte del resumen se corresponde con qué parte de la fuente, y cualquier intento posterior de volver a examinar un argumento específico les obliga a releer el original desde el principio. Son adecuados para una lectura rápida, pero no pueden integrarse realmente en flujos de trabajo serios de producción de conocimiento.

Cómo utilizar la IA para resumir artículos

La guía que se muestra a continuación estructura un prompt en cinco secciones numeradas. Algunas secciones son fijas: su redacción refleja las decisiones de diseño que hacen que este prompt funcione, y reescribirlas suele estropearla en lugar de adaptarla. Otras son variables: son marcadores de posición que solo resultan útiles cuando los rellenas con contenido para tu propio escenario. Antes de leer las secciones en sí, conviene saber cuáles son unas y cuáles otras:

• 1 Rol: en general, fijo. Mantén el enfoque de “resumen cronológico y centrado en la narrativa” y la formulación “autónomo pero fiel”: estos son los elementos que definen el tipo de resultado esperado. La lista de formatos (artículo, capítulo de libro, podcast, transcripción de una charla) puede reducirse o ampliarse según el material que realmente vayas a resumir.
• 2 Objetivos y público: Variable. Debes completar el objetivo principal, el público objetivo y el tono. El ejemplo incluido en esta sección es una muestra elaborada a partir de la plantilla original; utilízalo como un punto de referencia en cuanto a la especificidad, no como un texto que debas copiar al pie de la letra.
• 3 Protocolo de ejecución (3.1-3.8): fijo. Conserva los ocho subprotocolos tal y como están redactados; estos codifican las reglas fundamentales del diseño. El único parámetro que suele ajustarse es el límite de extensión del apartado §3.1 (10 000 palabras es el valor predeterminado de la plantilla original; puedes reducirlo para artículos cortos y aumentarlo para monografías).
• 4 Formato de salida: Fijo. Déjalo sin cambios, a menos que tu flujo de trabajo posterior requiera un formato distinto (por ejemplo, JSON en lugar de Markdown).
• 5 Entrada: Variable. Sustituye el marcador de posición por tu texto de fuente real en cada ejecución.

1. Definición del rol

Cuando se intenta por primera vez que la IA analice un artículo, a menudo se limita a introducir una frase como “por favor, resume este artículo”. Una instrucción tan directa puede parecer eficaz, pero, de hecho, empuja al modelo hacia un espacio de decisión impreciso.

Para la IA, “resumir” no es una tarea con límites claros: podría convertirse en una enumeración superficial de palabras clave, en una compresión de la información carente de una jerarquía clara y, en la mayoría de los casos, se reduce a una corrección vacía de contenido. La raíz del problema es que no hemos delimitado claramente las responsabilidades de la IA desde el inicio mismo de la interacción.

Un modelo al que se le haya asignado explícitamente la identidad de “asistente experto en resúmenes”, con tareas y limitaciones definidas, producirá resultados de una profundidad y estructura notablemente diferentes en comparación con un modelo genérico sin definición clara de rol, incluso cuando se le proporcione el mismo texto.

Vale la pena especificar qué tipo de resumen corresponde a este rol. En esta guía nos enfocamos en un resumen cronológico y centrado en la narrativa, es decir, uno que siga el propio orden de ideas del autor en lugar de reorganizarlas en forma de crítica, esquema estructural o comparación entre textos. Esos otros objetivos merecen sus propias instrucciones específicas, y la definición del rol para cada uno de ellos variará en consecuencia. Establecer esta restricción a nivel del rol evita que el modelo se desvíe hacia el análisis o la reestructuración más adelante.

Por lo tanto, el punto de partida para cualquier resumen de alta calidad es dotar al modelo de una identidad profesional y dejar que trabaje con una comprensión clara de sí mismo. Por ejemplo:

## Tu rol

Eres un **asistente experto en resúmenes** encargado de elaborar un **resumen cronológico y centrado en la narrativa** de un artículo académico, un capítulo de un libro, una entrevista en un podcast o la transcripción de una charla. Tu objetivo principal es plasmar el **flujo y el contenido** del texto de principio a fin de una forma que sea **autónoma**, pero totalmente **fiel** al original.

Debes evitar alucinar información o introducir tus propias opiniones.

Debes seguir estrictamente todas las instrucciones relativas al alcance, la estructura y la fidelidad.

2. Objetivos y público

Una vez definido el rol, es necesario establecer objetivos y un contexto más específicos para la tarea. Los usuarios a los que va dirigido y la finalidad última del resumen determinan su forma. Por lo tanto, en esta sección se debe especificar claramente el objetivo principal del resumen, el público objetivo, el estilo lingüístico, etc.

Un error habitual en este punto es dejar la descripción del público objetivo en términos vagos —investigadorxs y estudiantes, por ejemplo—. Cuanto más concreto sea el perfil de la audiencia, mejor podrá el modelo ajustar el vocabulario, la densidad y lo que se supone quien lee ya sabe. Como referencia del nivel de especificidad que se debe buscar, la plantilla original en la que se basa esta guía identifica a su público como estudiantes de doctorado en campos como la filosofía, la sociología histórica, el marxismo, la historia intelectual y la antropología: una sola línea que indica al modelo tanto el registro disciplinario como el nivel de conocimientos previos que se da por supuesto. Tu propia descripción del público objetivo debería ser más o menos así de específica.

Un ejemplo práctico, extraído directamente de la plantilla original, tiene el siguiente aspecto. Úsalo como un modelo de referencia más que como algo que debas copiar al pie de la letra: mantén la estructura de tres bloques (Objetivo principal / Público objetivo / Tono requerido), pero reescribe los puntos para que se ajusten a tu tarea.

## Objetivos y resultados esperados

### Objetivo principal del resumen

- Proporcionar una visión general **secuencial y exhaustiva** de los argumentos, las ideas y las pruebas del texto original tal y como los presenta quien escribió el texto.
- Servir como la mejor herramienta para que quien lee comprenda cómo **evolucionan** los puntos principales del texto y cómo se relacionan entre sí de principio a fin.
- Minimizar los desvíos interpretativos: **centrarse estrictamente en resumir** el texto original, en lugar de analizarlo, criticarlo, reorganizarlo o añadir información externa.

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### Público objetivo del resumen

- Estudiantes de doctorado en campos como **la filosofía, la sociología histórica, el marxismo, la historia intelectual y la antropología**.
- Lectores y lectoras que necesiten una comprensión **sencilla, meticulosamente estructurada y precisa** de la argumentación del texto **en el orden exacto en que la presenta quien escribió el texto**.

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### Tono requerido del resumen

- Académico, claro, preciso y coherente.
- Neutral y objetivo, **sin** un marco teórico extenso ni un análisis retórico de la fuente.
- Una narración exhaustiva y fiel que preserve la progresión natural y el énfasis del texto original.

3. Protocolo de ejecución

A continuación, el protocolo de ejecución para la síntesis debe desglosarse en una serie de subprotocolos rigurosos, que conforman el núcleo operativo del prompt. Esta es la parte más extensa y trascendental del prompt: en lugar de reducirla a un único bloque de “haz estas cosas”, debe estructurarse como un protocolo numerado que el modelo ejecute paso a paso. Cada subprotocolo se corresponde con una decisión concreta que, de otro modo, el modelo tomaría de forma implícita, e incoherente.

Los ocho subprotocolos que se indican a continuación reflejan el ciclo de vida de la elaboración de un resumen, desde la definición del alcance, pasando por la estructuración y la redacción, hasta las verificaciones finales.

3.1 Alcance y extensión

Especifica qué partes del texto original deben incluirse y cuál puede ser la extensión del resumen. Hay dos aspectos importantes. En primer lugar, el alcance: abarca todas las secciones principales, los argumentos y las referencias significativas en el orden en que aparecen, y no resumas de forma que se distorsione el énfasis del autor o la estructura general. En segundo lugar, la extensión: establece un límite máximo (por ejemplo, hasta 10.000 palabras para un texto extenso y denso), pero pide que se sea conciso siempre que ello no sacrifique la exhaustividad.

3.2 Estructura requerida

Aquí es donde fallan la mayoría de los resúmenes genéricos: se leen con fluidez, pero dan la sensación de carecer de estructura. Por eso, obliga al modelo a seguir un esquema fijo:

• Visión general: comienza con uno o dos párrafos breves en los que se explique de qué trata el texto, cómo está organizado (una breve guía de sus secciones) y los temas clave que se repitan.
• Recorrido secuencial: organiza el cuerpo del texto siguiendo estrictamente el mismo orden que el original. Utiliza los títulos de las secciones del original como subtítulos y recurre a viñetas, párrafos cortos o subsecciones numeradas para desglosar los argumentos, las pruebas, los ejemplos y las transiciones de cada sección.
• Elementos clave que deben aparecer a lo largo del resumen: afirmaciones y teorías principales; definiciones de conceptos y términos tal y como los utiliza quien escribió el texto; referencias significativas (pensadores, textos, acontecimientos a los que hace referencia); contexto o antecedentes que esa persona haya proporcionado; ejemplos o casos prácticos utilizados para ilustrar los argumentos.
• Conclusión: reformula brevemente la tesis general tal y como la articula quien escribió el texto, además de cualquier reflexión final, implicaciones o llamado a la acción.

3.3 Citas y paráfrasis

Las citas directas son valiosas, pero costosas. Permite citas directas breves únicamente para pasajes emblemáticos, definitorios o llamativos que pongan de relieve de forma única el estilo del autor, una afirmación clave o una definición fundamental. Da preferencia a la paráfrasis precisa para los argumentos generales. Si el texto original no está en inglés, indica explícitamente si el resumen cita una traducción existente o si se trata de una traducción propia.

3.4 Claridad y notas explicativas

Dos reglas que entran en conflicto. Por un lado, hay que desglosar los argumentos densos o abstractos en explicaciones claras y precisas, adecuadas para el público al que va dirigido, y definir la terminología especializada tal y como la utiliza quien escribió el texto. Por otro lado, no se deben introducir críticas externas, análisis propios ni marcos teóricos que no estén presentes en el original. La única excepción es un contexto de fondo mínimo: si esa persona se basa en una referencia poco conocida (un pensador, un acontecimiento o un debate previo) sin explicarla, se permite una breve aclaración entre paréntesis, pero solo para que su argumento resulte comprensible, nunca para introducir un nuevo análisis.

3.5 Fidelidad y exhaustividad

Hay tres compromisos. Sin omisiones ni adiciones: no se deben omitir secciones importantes ni argumentos de apoyo, ni insertar interpretaciones que no figuren en la fuente. Orden y lógica: hay que seguir rigurosamente la secuencia en la que quien escribió el texto presenta las ideas; y si el original es en sí mismo inconexo o no lineal, hay que reflejarlo fielmente en lugar de ordenarlo en silencio. Precisión: las fechas, los nombres, los acontecimientos y las citas directas deben coincidir exactamente con la fuente.

3.6 Estilo y formato

Especifica el registro académico y cómo se debe navegar por el resumen. Utiliza con generosidad los títulos y subtítulos del Markdown para reflejar las divisiones estructurales del texto original. Utiliza frases de transición que reflejen la lógica expuesta por quien escribió el texto —por ejemplo, “Partiendo de este punto, el autor aborda a continuación…” o “Una vez establecido X, el texto pasa a tratar Y…”— para que quien lee comprenda cómo se desarrolla el texto original, y no solo lo que dice.

3.7 Requisitos del resultado final

Especifica en qué debe consistir el resultado final: un resumen autónomo que permita al lector que no esté familiarizado con el original obtener una comprensión coherente de principio a fin; un flujo narrativo cronológico que exponga cada parte en el orden en que se presentó originalmente. Es igualmente importante aclarar lo que este prompt no es: se trata de un resumen narrativo, no de una crítica ideológica, un análisis retórico ni un análisis comparativo. Esas son instrucciones independientes dentro de la misma cadena de herramientas (la plantilla complementaria TextKillerCritique de este directorio es un ejemplo de ello); mantén esta estrictamente centrada en el enfoque lineal de la “historia del texto”. Este límite es lo que permite que coexistan múltiples instrucciones sin solaparse.

También hay un límite más sutil que cabe mencionar explícitamente: el resultado final es un documento narrativo independiente, no un rastreo ni un índice de apoyo a la investigación. La alineación estructural con la fuente se consigue reflejando los títulos de las secciones (véanse los apartados §3.2 y §3.6), no mediante números de página por párrafo ni enlaces del tipo [Sección X] adjuntos a cada afirmación. Si tu uso posterior necesita realmente ese tipo de referencia precisa al original —para la recopilación de citas, la verificación argumento por argumento o la auditoría de pruebas—, trátalo como una tarea independiente con su propio prompt, en lugar de ampliar esta para abarcarlo.

3.8 Revisión final

Cierra el protocolo con una autoevaluación explícita que el modelo debe realizar antes de entregarlo:

• Cumplimiento de la tarea específica: sin desviarse hacia posicionamientos ideológicos, análisis retóricos o tablas comparativas.
• Completo pero conciso: se abordan todos los contenidos y argumentos esenciales, sin comentarios interpretativos.
• Listo para servir de referencia a nivel de posgrado: lo suficientemente pulido como para servir de recurso fiable e independiente para el público al que va dirigido.

En resumen, la sección del protocolo del prompt tiene el siguiente esquema:

## Protocolo detallado de resumen

Debes realizar el resumen siguiendo el siguiente protocolo detallado.

### 1. Alcance y extensión

Especifica qué partes del texto original deben incluirse y la extensión máxima del resumen, buscando un equilibrio entre la exhaustividad y la concisión.

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### 2. Estructura requerida

**Visión general**
Comienza con un breve párrafo en el que se explique de qué trata el texto, cómo está organizado y cuáles son los temas clave que se repiten.

**Recorrido secuencial**
Organiza el cuerpo del texto siguiendo el orden del texto original, con subtítulos que reflejen las divisiones estructurales del mismo.

**Elementos clave que deben aparecer a lo largo del resumen**
Afirmaciones principales, definiciones de conceptos y términos, referencias significativas, contexto proporcionado por quien escribió el texto y cualquier ejemplo o estudio de caso.

**Conclusión**
Reafirma la tesis general del autor y cualquier reflexión final o implicación.

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### 3. Citas y paráfrasis
Reserva las citas directas para pasajes emblemáticos o definitorios; en el resto del texto, opta por una paráfrasis precisa. Especifica cómo deben tratarse las traducciones.

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### 4. Claridad y notas explicativas

Desglosa los argumentos densos y define los términos tal y como los utiliza quien escribió el texto. No introduzcas críticas externas. Permite un contexto mínimo entre paréntesis solo para referencias poco conocidas e inexplicadas que sean esenciales para su argumento.

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### 5. Fidelidad y exhaustividad

Sin omisiones ni adiciones. Sigue la secuencia y la lógica del texto original, incluida cualquier estructura inconexa o no lineal. Asegúrate de la exactitud factual de fechas, nombres, acontecimientos y citas.

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### 6. Estilo y formato

Registro académico; títulos y subtítulos en Markdown que reflejen los del texto original; frases de transición que reflejen los propios saltos lógicos del autor entre secciones.

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### 7. Requisitos del resultado final

Un resumen narrativo, cronológico y autónomo. No debe ser una crítica ideológica, ni un análisis retórico, ni un análisis comparativo; esos pertenecen a instrucciones distintas dentro de la cadena de herramientas.

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### 8. Revisión final

Antes de la entrega, comprueba que: no se haya desviado hacia otros tipos de tareas; esté completo pero conciso; y esté pulido como referencia independiente para el público al que va dirigido.

4. Formato de salida

El prompt también debe establecer requisitos claros sobre el formato de salida; por ejemplo, que el archivo de salida debe estar en formato Markdown, que debe seguir estrictamente las convenciones de formato de texto especificadas en el prompt y que debe indicar claramente que no se requieren citas externas ni bibliografía. Esto sirve para agrupar de forma sistemática todas las especificaciones anteriores, garantizando que el modelo sepa cómo organizarlas en un resultado final coherente.

## Formato de salida

1. Elabora el resumen como un **único documento Markdown bien estructurado**.
2. Respeta estrictamente las especificaciones de salida, especialmente en lo que respecta al uso de títulos y subtítulos para reflejar el texto original.
3. No se requieren citas externas ni bibliografía. El texto de entrada es el centro de atención. Genera el resultado como texto Markdown puro.

5. Contenido de entrada

Por último, en la sección de entrada situada al final del prompt, hay que pegar el artículo, el capítulo o la transcripción completos como contenido principal, lo que activará todo el proceso.

## Entrada

`[Pega AQUÍ el TEXTO COMPLETO del artículo académico, el capítulo de un libro, la transcripción de una entrevista de podcast o la transcripción de una charla para su resumen. 
Asegúrate de que el texto esté limpio y sea legible.]`

Ejemplo práctico

Las secciones anteriores no son solo un tutorial, sino una plantilla de prompt que puedes convertir en un archivo único. Cuando hayas terminado, dispondrás de un prompt de resumen completo, un conjunto de instrucciones autónomo que el modelo podrá seguir en cada ocasión.

Una vez que te hayas decidido por ese prompt, puedes registrarlo como una skill en tu cadena de herramientas para no tener que pegar todo el protocolo en cada ejecución. En VS Code con la extensión Claude Code, por ejemplo, puedes pedirle al agente que instale el archivo como una skill del proyecto y, a continuación, invocarlo en un documento con un solo mensaje, como se muestra a continuación.

Por favor, ayúdame a instalar @project/Cómo resumir artículos y libros con IA/summarise-papers.md como una skill en este proyecto y, a continuación, utiliza esta skill para resumir el artículo @project/Cómo resumir artículos y libros con IA/test.md

A continuación, el modelo generó un resumen extenso con títulos claros y un hilo conductor coherente con el orden de las ideas de la fuente.

Por el contrario, una instrucción mínima como “Por favor, ayúdame a resumir xxx” suele generar un resultado que se lee con fluidez, pero que carece de estructura y no vincula bien las afirmaciones con el texto. El mismo documento, procesado con el prompt explícito anterior, presentó una división en secciones que permite leerlo por encima y un contenido que se ajusta bien al original.

Validación del resultado

La sección 3.8 del protocolo corresponde a la autoevaluación del modelo. Detecta ciertos patrones de desviación —desviarse hacia la crítica, rellenar con interpretaciones, salirse del formato—, pero no puede indicar si el resumen es realmente una representación fiel de la fuente. El modelo no tiene forma de compararse con el original. Esa comparación es tarea de quien lo lea, y merece una rutina breve y repetible propia. Sin ella, todo el proceso queda en bucle abierto: se dispone de un proceso que debería producir un buen resumen, pero no existe ningún mecanismo que confirme que una ejecución concreta lo haya hecho.

Las fallas a comprobar rara vez son del tipo “el resumen es erróneo de forma evidente”. Son más sutiles:

• Cobertura de las secciones: abre el índice del texto original junto al resumen. Cada sección principal del texto original debería poder localizarse en el resumen como un subtítulo o un bloque claramente delimitado. Es habitual que falten secciones cuando el texto original es extenso, cuando su estructura por capítulos es débil o cuando una sección es mucho más densa que las demás.
• Preservación de los matices: elige entre tres y cinco afirmaciones del resumen que parezcan afirmaciones categóricas. Busca los pasajes correspondientes en el texto original. Los modelos tienen una tendencia bien documentada a reescribir silenciosamente las afirmaciones con reservas (“el autor sugiere tentativamente…”, “X podría darse en condiciones Y…”) y convertirlas en declaraciones categóricas. Si la fuente contenía matices y el resumen los ha omitido, se trata de una desviación hacia el exceso de confianza —precisamente el modo de falla de “precisión vaga” sobre el que se advertía en la introducción—.
• Fidelidad en las definiciones: para cualquier término especializado que quien escribió el texto introduzca o utilice en un sentido estipulativo, comprueba que la explicación del resumen se ajuste al uso que le da esa persona, en lugar del significado general del término. La simplificación excesiva de las definiciones estipulativas es la falla de calidad más común en textos con carga teórica.
• Exactitud de las citas: las citas directas deben coincidir palabra por palabra con la fuente, incluida la puntuación. Comprueba al azar dos o tres.
• Referencias fantasma: examina una o dos de las “referencias significativas” que menciona el resumen: pensadores, textos, acontecimientos. Confirma que quien escribió el texto realmente las haya mencionado, más o menos en el contexto que describe el resumen. Las referencias inventadas son poco frecuentes en los modelos modernos, pero no inexistentes, y resultan catastróficas si se mantienen en citas posteriores.

Reserva entre 10 y 15 minutos aproximadamente para esto las primeras veces. Tras unas cuantas revisiones del mismo tipo de fuente, aprenderás a qué tipo de error es propenso tu género específico, y la rutina se reducirá a aquel subconjunto que siga mereciendo el tiempo invertido.

Presentación visual

El texto puro en Markdown tiene varias limitaciones: su formato es relativamente uniforme, resulta difícil resaltar visualmente los puntos importantes y el aspecto final suele depender en gran medida de la herramienta de edición o del entorno de visualización.

Para mejorar la legibilidad y la calidad de la presentación, puedes utilizar el siguiente prompt para transformar el Markdown en un documento HTML independiente con un estilo más elaborado. Esto permite que el contenido se muestre de una forma más clara, estructurada y visualmente atractiva. Por ejemplo, puedes utilizar el prompt que aparece a continuación para convertir tu propio contenido.

Eres un experto en diseño web editorial, desarrollador de front-end y maquetador de publicaciones de formato extenso.
Tu tarea consiste en convertir el documento Markdown proporcionado en una experiencia de lectura en HTML pulida e independiente, adecuada para un think tank de primer nivel, una revista académica o una publicación de análisis estratégico.

Requisitos:
- Un único archivo HTML autónomo
- Solo CSS y JavaScript incrustados
- Diseño adaptativo
- Estética académica/editorial elegante
- Texto del cuerpo en tipografía serif, encabezados en sans-serif
- Índice fijo a la izquierda
- Barra de progreso de lectura
- Desplazamiento fluido
- Secciones principales plegables
- Resaltado activo del índice

Estructura:
- Área de título con metadatos
- Sección de visión general
- Secciones principales numeradas con una estructura concisa de subsecciones
- Jerarquía visual mínima pero clara
- Cuadros de texto discretos para críticas clave
- Iconos sencillos de vulnerabilidad/riesgo
- Nota al pie

Estilo:
- Tranquilo, intelectual, moderno
- Estética de publicación editorial de formato extenso
- Evitar interfaces de usuario tipo “dashboard” o representaciones genéricas de Markdown
- Utilizar colores editoriales sobrios y espaciado generoso

Normas de contenido:
- Conservar la estructura original y el tono analítico
- No reescribir el contenido en profundidad
- No resumir en exceso
- Reducir las viñetas excesivas siempre que sea posible
- Dar preferencia a una prosa analítica concisa con énfasis selectivo

Objetivo:
Transformar el Markdown en un artículo analítico apto para su publicación, en lugar de una simple exportación en formato Markdown sin procesar.

Después de enviar el prompt, espera a que el agente procese el contenido. Una vez finalizada la generación, podrás previsualizar directamente el resultado en HTML.

Conclusión

El mayor valor de la IA no es sustituir la lectura, sino ayudar a las personas a organizar la lectura de forma más eficiente. Un resumen académico de alta calidad es, en esencia, una secuencia de pasos metódicos más que un único acto generativo: primero se establece el alcance (qué tipo de resumen, para quién, en qué registro); luego se fija la estructura (los ocho subprotocolos que rigen la cobertura, el orden, la fidelidad y la autoevaluación); después, se genera; y, por último, se valida comparándolo con la fuente, en lugar de basarse en el instinto de que el resultado “suena bien”.

Cuando la IA se inserta en ese ritmo de cuatro pasos —alcance, estructura, generación, validación—, deja de ser una máquina de textos que devuelve cualquier cosa que suene plausible y empieza a ser una pieza de infraestructura de investigación: resultados en los que se puede confiar lo suficiente como para citarlos, entregárselos a un colaborador o elaborar una nota bibliográfica a partir de ellos.

Apéndice

El ejemplo de entrada, el prompt y el resultado generado (tanto en Markdown como en HTML) están disponibles en el repositorio Circuitos de Bandung, publicado como código abierto por Perspectivas del Sur Global (GSI, por sus siglas en inglés).

Todos los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) producen prosa con los mismos rasgos reveladores. La retórica del contraste (“X no es solo Y, es Z”), el uso excesivo de guiones, la regla del tres, el giro fluido hacia una profundidad genérica… Una vez que la audiencia reconoce el patrón, es inconfundible. El año pasado, el artículo de Forbes “Seven Tells of AI Writing” [Las siete señales delatoras de la escritura con IA] los catalogó; “The Field Guide to AI Slop” [Guía de campo sobre el “AI slop”] llegó al mismo diagnóstico desde un ángulo diferente. Y esa prosa está ahora por todas partes. Un informe de Graphite reveló que, desde noviembre de 2024, los artículos generados por IA en Internet han superado en número a los escritos por humanos. Una única voz, uniforme y mecánica, se ha convertido en la voz mayoritaria de la web escrita.

El coste de esa uniformidad no se aprecia en una sola frase. Se hace evidente cuando el registro predeterminado se aplica a textos cuya singularidad residía precisamente en el contenido analítico. Consideremos un pasaje del dossier n.º 69 de Tricontinental, Cómo el Fondo Monetario Internacional está exprimiendo a Pakistán (2023):

Los problemas de la balanza de pagos de Pakistán se han gestionado durante mucho tiempo gracias al principal “producto de exportación” del país: su valor geoestratégico para Washington. Cuando Estados Unidos invadió Afganistán en 2001, necesitaba el apoyo de Pakistán, por lo que eliminó las sanciones contra el país y le proporcionó ayuda económica, de seguridad y militar. En el mismo periodo, debido a la importancia estratégica de Pakistán en la “Guerra contra el Terror”, el Club de París reprogramó 12.500 millones de dólares del total de 13.500 millones de la deuda que Pakistán tenía con él (Club de París, 2001).

Si le pides a un LLM que genere un párrafo sobre el mismo tema —Pakistán, el FMI, los intereses estratégicos de EE. UU. tras 2001—, el resultado, por muy fluido que sea, será de otro tipo. Una respuesta representativa, generada por ChatGPT en mayo de 2026, fue la siguiente:

Tras la invasión de Afganistán liderada por Estados Unidos en 2001, Pakistán se convirtió en un aliado estratégico fundamental en la denominada “Guerra contra el Terror”, un cambio que reconfiguró significativamente sus relaciones económicas exteriores. A cambio de cooperación militar y apoyo logístico, Pakistán recibió nueva ayuda financiera, alivio de la deuda y respaldo diplomático por parte de las potencias occidentales y las instituciones financieras internacionales. En diciembre de 2001, el Club de París acordó reestructurar aproximadamente 12.500 millones de dólares de la deuda bilateral de Pakistán, incluyendo condiciones concesionales sustanciales y plazos de amortización ampliados. Esta reestructuración alivió las presiones fiscales inmediatas y ayudó a estabilizar las reservas de divisas de Pakistán, pero también profundizó la dependencia a largo plazo del país respecto a los acreedores externos y su alineamiento geopolítico con Estados Unidos. El período posterior a 2001 ilustró así la estrecha relación entre la cooperación estratégica en materia de seguridad y la gobernanza internacional de la deuda en el orden mundial contemporáneo.

La información objetiva es la misma. Se conservan algunos elementos clave: la “supuesta ‘guerra contra el terror’” entre comillas, la cifra de 12.500 millones de dólares y las consecuencias concretas de la “dependencia” y la “alineación”. Pero el núcleo analítico se ha desvanecido. El rasgo característico del informe —tratar el valor geoestratégico de Pakistán como la principal “exportación” del país, una reasignación crítica del vocabulario comercial que pone de manifiesto la mercantilización de la soberanía— no tiene equivalente. La proporcionalidad de la reestructuración (12.500 millones de dólares de un total de 13.500 millones, casi la totalidad de la deuda bilateral) se reduce a una única cifra que ya no tiene el mismo peso político. La gramática del informe, que presenta la situación económica de Pakistán como gestionada estructuralmente por Washington antes de denominar así a la relación, se sustituye por una prosa activa en la que Pakistán “se convirtió en un aliado estratégico central” —un actor que entra en un intercambio, no un país sometido a él—. Y el párrafo concluye con el recurso característico del registro de IA: una formulación equilibrada del tipo “pero también” que absorbe la crítica política en una perspectiva más amplia, seguida de un giro hacia una afirmación genérica sobre “el orden mundial contemporáneo”. El modelo no es incapaz de ser crítico. Es incapaz de realizar los movimientos conceptuales que convierten el vocabulario crítico en un argumento estructural.

Dar instrucciones vagas al modelo —“escribe de manera formal”, “que suene analítico”, “escribe como Tricontinental”— no recuperan lo que se ha perdido. Cuando una instrucción es poco específica, el modelo recurre a un registro por defecto: una media estadística del texto con el que se entrenó, que resulta fluido, atractivo e indiferenciado. El reto para cualquier instituto de investigación con una voz analítica distintiva es, por lo tanto, el mismo: cómo instruir a un modelo con la precisión suficiente para que produzca textos con esa voz, en lugar de con la voz promedio. Si se pudiera encontrar un método, el registro de la IA —el registro por defecto que tienen los escritos generados por IA, tomando prestado el término de estilística, que se refiere a la variedad de lenguaje que genera un contexto de producción— podría eliminarse sistemáticamente.

El registro de la IA es estructural, no incidental

La primera reacción de la mayoría ante el registro de la IA es modificar la indicación. Si “escribe de forma formal” no funciona, se prueba con “escribe como un analista político sénior” o “utiliza frases más cortas”. Cada instrucción produce un resultado ligeramente diferente, pero en el fondo persiste la misma fluidez mecánica. El instinto no está equivocado. El diagnóstico sí lo es. El problema no es la instrucción; es a lo que el modelo recurre cuando cualquier instrucción no cumple con todas las especificaciones.

El patrón de “imitación de estilos” del artículo publicado en PLoP titulado “A Pattern Language for Knowledge Engineering with Large Language Models” [Un lenguaje de patrones para la ingeniería del conocimiento con grandes modelos de lenguaje] (2025) ofrece un diagnóstico preciso. Un LLM tiene un estilo de redacción predeterminado, neutro y, en cierto modo, útil por su neutralidad. Los usuarios pueden modificarlo con comandos sencillos, pero estos a menudo no logran captar las reglas implícitas de un estilo genuinamente específico. El resultado “no funciona”: puede que técnicamente cumpla el requisito (que sea “formal”, por ejemplo), pero carece de la autoridad, el ingenio o la intimidad característicos de la voz deseada. El problema es estructural. El modelo se ha entrenado con enormes cantidades de texto, y su estilo por defecto representa una media estadística de todo ese material escrito: fluido, competente, atractivo y totalmente genérico. Es el equivalente en prosa de una pared gris neutra: inofensivo, funcional y totalmente olvidable.

El promedio no es políticamente neutral. Los corpus de entrenamiento son abrumadoramente del Norte, anglófonos y producidos por las instituciones que crean, alojan y consumen herramientas de IA: la web corporativa, las revistas académicas, los blogs sobre política de EE.UU. El registro predeterminado es el tono que tiene la escritura en el centro de ese corpus. Para cualquier institución cuya voz se haya formado distante a ese centro, el estilo predeterminado del modelo se percibe como el acento de otra persona.

Pensemos en una persona encargada de redactar un informe de políticas. Este género exige una estricta disciplina estilística: altamente formal, analítico, directo y conciso. Los informes de políticas se escriben para responsables de la toma de decisiones que disponen de minutos, no de horas. Cada frase debe ganarse su lugar. Cuando esta persona le indicó a la IA simplemente que “escribiera un informe formal sobre este tema”, el resultado parecía lo suficientemente profesional a primera vista, pero, al examinarlo más detenidamente, carecía de las características fundamentales del género. Era demasiado largo. Carecía de un tono contundente. Requería una revisión exhaustiva. El problema radicaba en lo impreciso de la instrucción. Una instrucción abstracta como “escribe de forma formal” no puede transmitir las reglas implícitas acumuladas a lo largo de años de una tradición de escritura concreta, la cadencia específica de la argumentación política, la expectativa de que las afirmaciones estén respaldadas por pruebas en lugar de adornadas con elementos superfluos, ni el requisito tácito de que un informe suene como si quien esté a cargo de su autoría hubiera dedicado su carrera al gobierno en lugar de a escribir entradas de blog. Nadie le indicó a la IA cómo debía redactarse un escrito de este tipo, por lo que recurrió a su estilo predeterminado, produciendo un texto que, aunque formalmente adecuado, resultaba genéricamente insípido.

Este diagnóstico apunta a una línea de actuación clara. Si la causa fundamental del registro de la IA es un retorno al estilo por defecto impulsada por instrucciones imprecisas, entonces la solución consiste en descomponer el estilo, pasando de una impresión sensorial holística a descripciones específicas y operativas, para luego introducir esas descripciones en la IA como instrucciones precisas. Esto requiere un marco analítico sistemático capaz de convertir una instrucción sobre cómo escribir de un deseo a un proceso de ingeniería.

La estilística convierte el estilo de la intuición a la ingeniería

Pensemos de nuevo en la redacción del informe de políticas. El primer intento, con una instrucción abstracta, dio lugar a un texto que requirió una revisión exhaustiva. En el segundo intento se cambió por completo el enfoque. La diferencia radicaba en la precisión de la instrucción. Esa precisión procedía de una disciplina académica específica.

La lingüística cuenta con una subdisciplina dedicada por completo al estudio del estilo lingüístico: la estilística. En Stylistics: A Resource Book for Students [Estilística: un manual de recursos para estudiantes] (2025), Paul Simpson propone un marco analítico de siete niveles que descompone el estilo de un texto en siete niveles lingüísticos observables y analizables: patrones fonológicos (los efectos sonoros, el ritmo y la prosodia del texto), representación gráfica (presentación visual, incluyendo la puntuación y la maquetación), estructura morfológica (cómo se forman y se declinan las palabras), elección léxica (características del vocabulario, como la formalidad y el registro emocional), estructura sintáctica (organización, longitud y construcción de las oraciones), implicación semántica (significado literal y figurado, metáfora e imaginería) y uso pragmático (rasgos a nivel del discurso: tono, punto de vista y estructura general).

El marco estilístico de siete niveles: descomposición del concepto holístico de “estilo” en niveles lingüísticos observables y analizables

El valor fundamental del marco es el siguiente: convierte el “estilo”, de ser una impresión holística y sensorial, en descripciones específicas y operativas. Cuando se aplica a un texto de referencia, los siete niveles dan como resultado un “perfil de estilo” estructurado que establece cómo debe seleccionarse cada nivel lingüístico. La transformación es decisiva. Mientras que antes solo se podía decir “haz que suene como The Economist”, ahora la instrucción especifica exactamente qué significa eso en cada nivel lingüístico: qué tipo de oraciones, qué registro de vocabulario, qué estructuras retóricas, qué relación entre autores y audiencia. La intuición de “lo reconozco cuando lo veo” se sustituye por una especificación que cualquiera, incluida una máquina, puede seguir.

Imitar un estilo se convierte así en un proceso de ingeniería de dos pasos. Paso uno: analizar el texto de referencia con el marco de siete niveles para generar un perfil de estilo estructurado. Paso dos: utilizar el perfil de estilo como parte de las instrucciones, indicando a la IA que genere un nuevo texto de acuerdo con las características establecidas en cada nivel.

El proceso de ingeniería de dos pasos: transformación de preferencias estilísticas imprecisas en instrucciones precisas y ejecutables para la IA mediante la generación de perfiles de estilo

El experimento con los informes de políticas pone a prueba este marco. El primer intento, en el que se utilizó la instrucción abstracta “escribe de forma formal”, fracasó. En el segundo intento se cambió por completo el enfoque. Se proporcionaron dos ejemplos de informes de políticas de alta calidad y se pidió a la IA que los analizara utilizando el marco estilístico de siete niveles y que elaborara una guía de estilo detallada. La guía ofrecía recomendaciones precisas en cada nivel. En el apartado de léxico, por ejemplo, señalaba que el vocabulario es sistemáticamente formal y oficial, carece de lenguaje emocional y prefiere términos técnicos específicos a generalidades. En el apartado de representación gráfica, observaba que la numeración (“primero, segundo, tercero…”) aporta claridad, orden y una impresión de sistematicidad. En cuanto a la sintaxis, indicaba que las frases son largas y estructuralmente complejas, y utilizan conectores lógicos formales (“por lo tanto”, “sin embargo”, “en vista de”) para condensar una cantidad considerable de información en una sola frase. A continuación, esta guía de estilo se incorporó como parte de las instrucciones para redactar un nuevo informe. El resultado: la estructura, el tono y el vocabulario se ajustaban estrechamente al género deseado. El tiempo de edición se redujo significativamente.

La guía de estilo tiene otra propiedad importante: la reutilización. Una vez generada, pasa a formar parte de la reserva de información, aplicable a innumerables tareas de redacción futuras. La creación de un perfil de estilo es una inversión única con beneficios continuos. Para un instituto de investigación que elabora informes de políticas de forma regular, el mismo perfil puede servir de guía para docenas de tareas de redacción sin necesidad de modificaciones, garantizando la coherencia entre distintas autorías y a lo largo del tiempo.

Un pasaje de “Sovereignty or Surrender: Confronting Africa’s Comprador Class” [Soberanía o rendición: enfrentarse a la clase compradora de África] (2025), de Dalaya Ashenafi Esayiyas, publicado en el séptimo número del Boletín de Panáfrica, ofrece un ejemplo concreto de este marco en acción:

La trayectoria de la economía política de Ghana ilustra cómo una burguesía compradora facilitó la subyugación neoliberal, pasando del panafricanismo socialista de Kwame Nkrumah a convertirse en un “caso de éxito” del FMI. El golpe de Estado de 1966 contra Nkrumah, respaldado por la intervención de la CIA según revelan documentos desclasificados, inició el desmantelamiento de sus proyectos de industrialización. En la década de 1980, Jerry Rawlings, que en su día fue un líder revolucionario, adoptó los programas de ajuste estructural del FMI, privatizando las empresas estatales y recortando el gasto social en Ghana. Este cambio se institucionalizó a través de tres mecanismos clave. En primer lugar, mediante la captura de las políticas, ya que el Equipo de Gestión Económica, formado por el Banco Mundial, asumió el gobierno de facto, dejando de lado la autoridad ministerial. En segundo lugar, mediante la aplicación de la deuda como medida disciplinaria, con unas condiciones de los préstamos del FMI que daban prioridad a las exportaciones de cacao en bruto y oro frente al desarrollo industrial, afianzando así la dependencia extractiva. En tercer lugar, mediante la cooptación de las élites que neutralizó a la oposición, ya que los antiguos aliados socialistas de Rawlings fueron absorbidos en consultoras y puestos en ONG, lo que supuso, en la práctica, la eliminación de la disidencia. En conjunto, estos procesos reconfiguraron la economía de Ghana para que sirviera al capital global a expensas del desarrollo soberano.

La aplicación del marco de siete niveles a este pasaje permite obtener un perfil preciso. En el nivel pragmático: el pasaje expone su diagnóstico estructural (la burguesía compradora como agente transmisor del neoliberalismo) en la cláusula inicial, antes de que se presenten pruebas alguna —el argumento es la premisa retórica más que el destino retórico—; la frase final (“En conjunto, estos procesos reconfiguraron la economía de Ghana para que sirviera al capital global a expensas del desarrollo soberano”) expone la consecuencia política en términos claros, cerrando el arco argumentativo en lugar de apuntar hacia fuera. En el plano léxico: “historia de éxito” aparece entre comillas, reutilizando críticamente el propio vocabulario triunfalista del FMI para desenmascararlo como una designación de sometimiento más que de logro; los neologismos analíticos —“captura de políticas”, “deuda como disciplina”, “cooptación de la élite”, “supresión de la disidencia”— condensan cada mecanismo estructural en una categoría denominada según los términos del analista, en lugar de adoptar el marco conceptual de la institución; la precisión en los nombres propios (Nkrumah, Rawlings, el Equipo de Gestión Económica formado por el Banco Mundial, el golpe de Estado de 1966) ancla el argumento en actores históricos y organismos institucionales concretos. En el plano sintáctico: las frases son largas y subordinadas, pero la estructura es enumerativa (“En primer lugar… En segundo lugar… Tercero…”) en lugar de causal-cronológica: el argumento se presenta como una tipología de mecanismos, cada uno de los cuales se nombra antes de explicarse, con verbos de acción integrados (“asumió”, “priorizó”, “absorbió”, “suavizó”) que especifican lo que hace cada mecanismo, en lugar de limitarse a describir lo que es. Una vez extraído, este perfil se convierte en el conjunto de instrucciones. La IA genera un nuevo texto en el registro de la fuente, en lugar de utilizar su propio registro predeterminado.

Este proceso cuenta ahora con herramientas de código abierto. La skill “stylistics” agrupa el análisis estilístico de siete niveles en un único comando. Se ejecuta dentro de un entorno de IA agéntica, como Claude Code. La instalación es muy sencilla:

npx skills add eXtremeProgramming-cn/stylistics

Tras la instalación, al ejecutar /stylistics extract article.md sobre cualquier texto se genera una guía de estilo completa, que incluye un resumen del análisis, reglas normativas, una lista de verificación de referencia rápida y un vocabulario específico del ámbito. Lxs investigadorxs no necesitan redactar sus propias instrucciones analíticas; un único comando extrae el perfil estilístico de cualquier texto de referencia.

La instrucción analítica detallada para el marco de siete niveles fue elaborada por la propia IA a partir del libro de texto de Paul Simpson. Un investigador guió a la IA a través del material para sintetizar un método analítico estructurado y práctico: el conocimiento académico transformado en una herramienta para la propia IA. El marco “IA para las ciencias sociales”  (AI4SS) —la intervención de Circuitos Bandung sobre la soberanía de la investigación en la era de la IA— denomina a esto “Sinergia Interdisciplinaria”: la disciplina proporciona la estructura analítica; la IA proporciona la capacidad de sintetizarla y ejecutarla; ninguna de las dos podría producir el instrumento por sí sola.

Un perfil de estilo puede hacer que cualquier voz se parezca más a sí misma. Lo que no puede determinar es si esa voz tiene algo que valga la pena decir.

Un perfil de estilo solo responde a la quinta pregunta

Con al método sistemático de la estilística y al proceso de ingeniería de la elaboración de perfiles de estilo, el registro de la IA parece eliminable. Sin embargo, la eliminación del registro de la IA puede dar lugar a un resultado pulido que siga careciendo de contenido analítico, al no contar con la visión que solo una perspectiva humana puede aportar.

En “Ingeniería del conocimiento: seis preguntas críticas para la producción de conocimiento en la era de la inteligencia artificial” (2026), la “forma de expresión” se sitúa como la quinta pregunta (la sexta —la contribución distintiva de lxs investigadorxs— es la metapregunta a la que sirve el marco, más que un paso dentro del mismo). El mismo conjunto de conocimientos puede reexpresarse rápidamente en múltiples formatos: artículos académicos, informes de políticas, guiones de vídeo, publicaciones en redes sociales. Pero las cuatro primeras preguntas —orientación al problema, marco epistemológico, reserva de información y metodología— definen la estructura de soporte de la producción de conocimiento. Poseer habilidad estilística no confiere ideología, base de conocimiento ni método analítico. Un perfil de estilo solo resuelve la cuestión de cómo decir algo. Qué decir sigue siendo responsabilidad exclusiva de quien realiza la investigación.

A modo de contraste, el popular marco de ingeniería de prompts CO-STAR sirve como ejemplo aleccionador. Sus seis elementos son: Contexto (información de fondo), Objetivo (la tarea), Estilo (cómo se presenta la información), Tono (cualidad emocional), Audiencia (quién lo lee) y Respuesta (formato de salida, como JSON o prosa). Cuatro de los seis elementos (Estilo, Tono, Audiencia y Respuesta) abordan cómo se dice o cómo se formatea. Lo que falta es qué decir: el marco epistemológico, la base de información, la metodología, el punto de vista y la perspectiva —las dimensiones sustantivas que determinan si un texto dice algo que merezca la pena leer—. El experimento con el informe de políticas ilustra directamente esta laguna: el perfil de estilo especificaba la longitud de las frases, el registro léxico y los conectores lógicos; no decía nada sobre qué postura adoptar respecto al papel del FMI en la crisis de la deuda de Pakistán, qué cifras citar o en qué análisis confiar.

El hecho de que el marco de la Ingeniería del Conocimiento sitúe la “forma de expresión” como la quinta cuestión —después de la orientación del problema, el marco epistemológico, la reserva de información y la metodología— refleja un principio que va más allá del propio marco. Confucio habló de wén zhì bīn bīn (Analectas 6.18: “质胜文则野，文胜质则史。文质彬彬，然后君子”): el refinamiento y la sustancia mantenidos en proporción. Tanto wén (expresión estilística) como zhì (conocimiento sustantivo) son indispensables, pero no son simétricos. La prioridad de zhì sobre wén es la prioridad que Marx denominaría más tarde en términos materialistas: “no es la conciencia de los hombres la que determina su ser, sino, por el contrario, su ser social el que determina su conciencia” (Prefacio a Una contribución a la crítica de la economía política, 1859). La sustancia fundamenta la forma, y no al revés. Las palabras sin elegancia no llegan muy lejos. Pero la elegancia sin sustancia carece incluso de la capacidad para llegar a ninguna parte.

Una guía de estilo es en sí misma un activo reutilizable: un instituto de investigación con recursos limitados puede desarrollar una que se adapte al posicionamiento de la organización, y todo el equipo puede compartirla. Pero esa guía no puede decidir por quien investiga de qué lado ponerse, qué preguntas plantear o en qué fuentes confiar. El estilo es una “forma de expresión”, una capacidad que se puede desarrollar, pero no puede sustituir a las dimensiones más fundamentales de la ingeniería del conocimiento: la orientación al problema, el marco epistemológico, la reserva de información y la metodología.

La intervención humana aporta un propósito, no una aprobación

La importancia de las herramientas estilísticas solo queda clara cuando se considera el panorama general.

El marco AI4SS propone cuatro capacidades fundamentales, una de las cuales es la “Producción Omnicanal”. La idea central es que un análisis en profundidad puede llegar simultáneamente a diferentes públicos en forma de artículo académico, informe de políticas, columna de boletín informativo o publicación en redes sociales, y cada canal exige sus propias convenciones estilísticas y de formato. Esto significa que se debe encontrar la forma de expresión adecuada de la investigación para cada medio. Sin herramientas estilísticas, se debe buscar un editor con el estilo adecuado para cada canal o dedicar un tiempo considerable a pulir los diferentes géneros por su cuenta. Para las instituciones de investigación del Sur Global, donde los recursos editoriales son escasos y las barreras lingüísticas agravan el desafío, esta limitación tiene consecuencias prácticas: un buen análisis no llega a los públicos que lo necesitan, debilitado por una presentación inadecuada más que por ideas débiles.

Las herramientas estilísticas cambian la ecuación. Una vez generado un perfil de estilo, este pasa a formar parte de la reserva de información de la institución: un activo de conocimiento reutilizable que puede aplicarse a innumerables tareas de redacción y compartirse entre los miembros del equipo. Un instituto de investigación con recursos limitados puede encargar a una sola persona que desarrolle múltiples perfiles de estilo y los distribuya entre el equipo. El mismo análisis de las condiciones impuestas por el FMI en Pakistán puede enviarse a los lectores de medios progresistas a través del registro de dossiers de Tricontinental, o entregarse a una mesa del Ministerio de Hacienda en forma de informe de políticas. El conocimiento es único. Las voces son plurales.

La IA se encarga del trabajo repetitivo de pulir el estilo. Lxs investigadorxs se ocupan de lo que ninguna máquina puede hacer: decidir de qué lado ponerse, qué preguntas plantear y en qué fuentes confiar. El marco AI4SS denomina a esto el principio del “Humano en el Bucle” —no porque el ser humano apruebe el resultado de la máquina, sino porque el trabajo analítico del ser humano es lo que da sentido a ese resultado—. La ingeniería estilística aporta el wén. Lo que el Sur Global necesita de sus instituciones de investigación es el zhì: la posición analítica, el compromiso político, el conocimiento de las condiciones con las que ningún modelo ha sido entrenado.

Por qué los PDF escaneados son un problema

Existen numerosos artículos académicos, documentos históricos y registros oficiales que solo están disponibles como imágenes escaneadas, página tras página de píxeles bloqueados que las herramientas estándar basadas en texto no pueden tocar.

Cuando su investigación implica extraer citas, tablas o referencias de docenas de estos archivos, la transcripción manual se convierte en un cuello de botella serio. Existen motores de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR por siglas en inglés), pero integrarlos en un flujo de trabajo asistido por IA, fiable y repetible, dista mucho de ser sencillo: la mayoría de los resultados de OCR sin procesar pierden encabezados, fusionan columnas o mezclan las estructuras de las tablas, lo que hace imposible que un gran modelo de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) razone sobre el documento con confianza.

Necesita una herramienta que no solo “lea” la imagen, sino que también reconstruya el diseño lógico del documento y devuelva un texto limpio, estructurado y apto para máquinas. Es exactamente para esto que está diseñado Docling.

Qué hace Docling

Docling es una herramienta de comprensión de documentos de código abierto que convierte una amplia variedad de formatos de documentos en información estructurada que los agentes de IA pueden consumir. Mucho más que un simple contenedor de OCR, procesa materiales donde el texto, las tablas y las imágenes están intercalados, incluyendo diseños de múltiples columnas, notas manuscritas y PDF complejos que en realidad son solo fotografías escaneadas.

Capacidades clave que distinguen a Docling:

• Comprensión de contenido mixto, maneja documentos donde el orden de lectura natural no coincide con el flujo del PDF en bruto. Las tablas siguen siendo tablas, las figuras conservan sus pies de foto y los encabezados no se vuelcan en el cuerpo.
• Flexibilidad de formatos, acepta PDF, DOCX, PPT, XLSX, HTML, imágenes (PNG, JPEG, TIFF), LaTeX, texto plano, WAV, MP3 y WebVTT. Esto amplía drásticamente la gama de material de origen con el que un agente de IA puede trabajar posteriormente.
• Integración con MCP, a través del Model Context Protocol (MCP), Docling se convierte en un servicio que un agente puede invocar directamente. Esto cierra el ciclo “cargar → convertir → consultar” dentro de una sola conversación, sin que tenga que salir de la interfaz de chat.

En resumen, Docling toma una fotografía de una página y la transforma en un archivo Markdown que conserva la estructura real del contenido. Esa estructura es lo que marca la diferencia entre una IA que alucina un resumen que suena plausible y otra que realmente cita el párrafo correcto.

Instalación local de Docling

Los pasos que se indican a continuación utilizan un agente en VS Code, pero el mismo método funciona en cualquier entorno compatible con MCP.

Primero, abra el panel de chat de su agente.

Panel del agente

Los agentes de IA modernos a menudo pueden localizar y aplicar las instrucciones de instalación por sí mismos. Para comenzar, introduzca un prompt que describa exactamente lo que desea:

Por favor, ayúdame a instalar el servicio de Docling MCP para usarlo con un agente 
de IA y a configurar el entorno si es necesario. 
Para la configuración, consulta la documentación en 
https://docling-project.github.io/docling/usage/mcp/

El estado del MCP muestra Connected después de los pasos manuales

Una vez que el agente confirma que la configuración se ha completado, Docling está listo para usarse.

El agente confirma que la instalación se ha completado

Puede verificar la instalación escribiendo el comando /mcp en el diálogo. Esto enumera todos los servidores MCP conectados actualmente a su agente.

Escriba /mcp para ver la lista de servicios

Cuando docling aparece en la lista MCP y su estado es Connected (normalmente mostrado en verde), el servicio está activo y esperando una nueva solicitud.

docling aparece como Connected en la lista MCP

Para probar la configuración, cargue un PDF escaneado de muestra y pregúntele al agente:

Por favor, convierte este PDF a Markdown.

Prompt para convertir un PDF a Markdown

Una conversión exitosa devolverá un Markdown limpio y estructurado, conservando todos los encabezados, párrafos, tablas y referencias de imágenes. Esto confirma que su agente puede leer y procesar de manera fiable el contenido del PDF, lo cual es la base para tareas posteriores como el resumen, la extracción de puntos clave y la respuesta a preguntas fundamentadas en evidencias.

Un resultado exitoso de conversión a Markdown

Si la conversión falla o el resultado se ve desordenado, pídale al agente que revise los registros y sugiera correcciones; las soluciones comunes incluyen ajustar las dependencias del sistema o volver a escanear el PDF original a una resolución más alta.

Comprobación de la calidad del resultado

Obtener un archivo Markdown es solo la mitad del trabajo. Para trabajos de nivel de investigación, debe verificar que el resultado represente fielmente el documento original. Dedique unos minutos a examinar una muestra representativa y preste mucha atención a los siguientes puntos:

• Integridad de los párrafos y orden de lectura, compruebe que los párrafos clave estén completos y aparezcan en la misma secuencia lógica que en el PDF. Los diseños de múltiples columnas a veces confunden a los motores de OCR, así que busque fragmentos de texto que puedan haber sido desordenados.
• Fidelidad de las tablas, confirme que las tablas estén identificadas y que se conserve su estructura de filas y columnas. Una tabla renderizada como una simple cadena plana de números es casi inútil para el análisis posterior.
• Fórmulas matemáticas y caracteres especiales, los símbolos, las letras griegas y las ecuaciones en bloque son propensos a errores. Verifique que se hayan convertido con precisión y que no estén deformados ni omitidos.
• Encabezados y pies de página, asegúrese de que los encabezados corrientes, los números de página y las notas al pie no se fusionen incorrectamente con el texto principal, lo que contaminaría el contenido extraído.

Para documentos especialmente importantes, lo más seguro es cotejar el resultado de Markdown con el PDF original página por página. Si detecta problemas sistemáticos, como fuentes no reconocidas o tablas consistentemente rotas, intente volver a escanear el documento a un DPI más alto o elegir un formato de exportación diferente antes de enviarlo a Docling. Los pequeños ajustes en la entrada a menudo producen resultados drásticamente mejores.

Resumen

Docling transforma el contenido escaneado y bloqueado en Markdown estructurado y legible por máquinas, cerrando la brecha entre los documentos estáticos y la investigación fundamentada en IA. Con soporte nativo para PDF, DOCX, PPT, XLSX, HTML, PNG, JPEG, TIFF, LaTeX, texto plano, WAV, MP3 y WebVTT, elimina el caos de formatos que típicamente ralentizan los proyectos con gran volumen de documentos. Una vez que el servicio MCP está instalado y verificado, simplemente puede describir cualquier tarea de conversión o análisis a su agente y dejar que este se encargue del resto.

Cuando se combina con la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) o la construcción de gráficos de conocimiento, el texto limpio que produce Docling se convierte en contenido fiable para respuestas basadas en evidencias. En lugar de adivinar lo que podría decir un artículo escaneado, su IA tiene el texto real, y eso marca toda la diferencia entre el ruido plausible y el conocimiento confiable.

El filósofo austro-británico Ludwig Wittgenstein escribió en el Tractatus Logico-Philosophicus (1921): “los límites de mi lenguaje significan los límites de mi mundo” (Die Grenzen meiner Sprache bedeuten die Grenzen meiner Welt).¹ El psiquiatra martinicano Frantz Fanon, escribiendo tres décadas después, llegó a una conclusión similar en Piel negra, máscaras blancas (1952): “hablar una lengua es asumir un mundo, una cultura” (parler une langue, c’est assumer un monde, une culture).² Para lxs investigadorxs cuyo trabajo atraviesa numerosos dominios disciplinarios desconocidos —a menudo sin tiempo para un aprendizaje formal en ninguno de ellos, y a través de una literatura cuya autoridad y acceso están distribuidos de forma desigual—, estas proposiciones conllevan una implicación epistemológica directa: el obstáculo más fundamental no es un déficit de datos o de habilidades, sino la ausencia del lenguaje para hablar de ello —la dificultad para articular cómo el dominio delimita sus problemas, nombra sus conceptos clave y organiza su análisis—. Un dominio del que no se puede hablar es un dominio que no existe dentro del mundo propio.

Wittgenstein y Fanon describen la misma condición desde tradiciones distintas; ninguna de las dos explica del todo por qué el límite adopta esa forma. La explicación materialista ya lo había planteado. En La ideología alemana (1845-1846), Marx y Engels situaron el lenguaje no como la membrana que envuelve una mente individual, sino como “conciencia práctica”: la forma social acumulada en la que la práctica humana existe para otros y, por tanto, para uno mismo.³ Encontrar un dominio “inexplicable”, según esta interpretación, es estar fuera de la conciencia práctica en la que ese dominio ha sido organizado a través del trabajo acumulado de quienes lo construyeron. El argumento que sigue parte de esta posición materialista. Las dos formulaciones iniciales se conservan porque cada una denomina la situación con una compresión excepcional desde una tradición a la que la otra no tenía acceso, y porque el propio Wittgenstein más tarde se alejó decididamente de la teoría pictórica del Tractatus hacia una concepción basada en el uso, ampliamente compatible con la posición aquí adoptada.

Sin embargo, “inexplicable” no significa que el conocimiento del dominio sea inexistente; solo significa que quien investiga todavía no ha dominado el lenguaje necesario para expresarlo. Esta distinción es crucial: implica que la operación crítica para adentrarse en un dominio desconocido no es ni la acumulación de datos ni la adquisición de habilidades, sino dominar su lenguaje.

La aparición de los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) le da a este juicio epistemológico una significación práctica. Los LLM operan utilizando el lenguaje como medio: reciben lenguaje, lo procesan y lo producen. En consecuencia, todo conocimiento que pueda articularse suficientemente en lenguaje puede, potencialmente, transformarse mediante los LLM en acción práctica. Lo “explicable” se vuelve “aplicable” —palabras hechas realidad—.

Pictorial es el resultado de esa entrada. Dominar el lenguaje del diseño de infografías —los elementos básicos de la composición, las gestalts del estilo, la clasificación de la estructura de información— resultó suficiente para construir un sistema que genera infografías de nivel profesional con la ayuda de un LLM, sin formación profesional en diseño.

La pregunta central que este artículo busca responder es: ¿cuál es la operación crítica para adentrarse en un dominio disciplinario desconocido? La respuesta es dominar su lenguaje —no como metáfora, sino como una afirmación precisa—: vocabulario, patrones y lenguaje de patrones no son una taxonomía, sino una secuencia de operaciones. Cada nivel hace posible el siguiente: sin vocabulario no hay patrones; sin patrones no hay lenguaje de patrones; sin lenguaje de patrones no hay nada lo suficientemente preciso para que un LLM lo ejecute.

Qué significa hablar el lenguaje de un dominio

Vocabulario: delimitar el espacio del problema

Construir Pictorial hizo visible el primer paso operativo. ¿Cómo produce infografías profesionales alguien que no sabe dibujar? La respuesta no es la teoría estética ni la técnica del color: es aprender a delimitar el espacio del problema del dominio.

En el dominio del diseño de infografías, se descubrió que el espacio del problema se descompone a lo largo de dos dimensiones ortogonales: la composición, que atiende al contenido y responde cómo se organizan en el espacio las relaciones entre piezas de información; y el estilo, que atiende al lector y responde qué tipo de impresión visual debe transmitir la pieza gráfica. Ambas poseen estructuras internas fundamentalmente distintas. La composición es estructural: puede descomponerse en siete elementos básicos —eje, casilla (Slot), conector, anclaje, secuencia (Stack), rama (Branch) y anotación— débilmente acoplados y libremente combinables. El estilo es gestalt: sus seis dimensiones —el medio, la paleta, la línea, la superficie, la tipografía y el estado de ánimo— están estrechamente acopladas y no pueden separarse; deben anclarse en una tradición visual real para funcionar.

El poder del vocabulario no reside en nombrar, sino en delimitar el espacio del problema. La descomposición ortogonal “composición × estilo” divide la experiencia continua y nebulosa del “diseño” en unidades discretas y operables. Saussure hizo la misma observación desde la lingüística: “en la lengua solo hay diferencias sin términos positivos” (dans la langue il n’y a que des différences sans termes positifs).⁴ Cuando nombramos los elementos básicos de un dominio —eje, casilla, conector, o medio, paleta, línea—, no nos limitamos a poner etiquetas: creamos asideros cognitivos que transforman intuiciones antes vagas en conceptos operables.

La estilística ofrece un ejemplo paralelo. En Tricontinental, el equipo especificó el estilo propio de publicación del instituto en siete niveles del lenguaje —desde la grafología y la fonología, pasando por el léxico, hasta la pragmática y el discurso—. En el nivel léxico, por ejemplo, la especificación distingue entre “hegemonía” (un concepto estructural) y “dominancia” (un sinónimo más vago que las publicaciones del instituto evitan sistemáticamente): un término aceptado y otro rechazado, que constituyen una única regla operable donde antes solo había una preferencia inarticulada. Se trata, igualmente, de operaciones de delimitación: la transformación de un “sentido estilístico” tácito en dimensiones operables.

Patrones: la codificación de las contradicciones

El vocabulario constituye el material fundamental; los patrones son la manifestación de ese material en contextos específicos. La teoría de patrones fue propuesta originalmente por Christopher Alexander en el dominio de la arquitectura. En Ensayo sobre la síntesis de la forma (1964), investigó la descomposición estructurada de los problemas de diseño; en Un lenguaje de patrones (1977), describió sistemáticamente 253 patrones de diseño arquitectónico y urbano; y en La naturaleza del orden (2002-2005), desarrolló el concepto de “centros” para explicar cómo los patrones generan una “estructura viva”. La esencia de un patrón no es la invención, sino la identificación y el denominación de las contradicciones y soluciones que se repiten en la práctica. Cada patrón describe un problema, las fuerzas en pugna dentro de ese problema y una solución que equilibra esas fuerzas.⁵

Este método encontró una amplia aplicación en la ingeniería de software. Desde los patrones de diseño de Gamma et al. (GoF, 1994), hasta los patrones de análisis de Fowler (1996), los patrones arquitectónicos de Buschmann et al. (POSA, 1996), los patrones de arquitectura de aplicaciones empresariales de Fowler (PoEAA, 2002), los patrones de integración empresarial de Hohpe y Woolf (EIP, 2003) y los patrones de implementación de Beck (2007), el método de los patrones abarca todos los niveles, desde el código hasta la arquitectura de sistemas. La comunidad PLoP (Pattern Languages of Programs) [Lenguajes de patrones de programas] sigue documentando y difundiendo patrones.

En la visualización de información, composiciones específicas (como el diagrama de Sankey) y estilos específicos (como clean-analytics) son en sí mismos patrones: instanciaciones particulares del vocabulario que codifican las contradicciones del dominio y sus resoluciones. El diagrama de Sankey codifica la contradicción entre “la totalidad de la información y la carga cognitiva”: cuando los nodos se vuelven demasiado numerosos, deben fusionarse o simplificarse. Cada prohibición de clean-analytics (sin ilustraciones decorativas, sin efectos 3D) codifica la contradicción entre “el atractivo visual y la claridad de la información”. No comprender estas contradicciones es caer en la metafísica: elegir una composición o un estilo de manera aislada, sin entender por qué es superior a otro en un contexto determinado.

Lenguaje de patrones: la estructura organizativa de los patrones

Los patrones no existen de forma aislada: constituyen un “lenguaje” organizado. Los 253 patrones de Alexander abracan desde la escala de las ciudades hasta los detalles arquitectónicos, interconectados mediante una red de referencias cruzadas. POSA parte de los patrones arquitectónicos, pasa por los patrones de diseño, hasta los modismos, formando un sistema de granularidad descendente. El CHECKS de Cunningham representa un ejemplo clásico de lenguaje de patrones en el dominio del software. El título completo de PLoP —Pattern Languages of Programs [Lenguajes de patrones de programas]— señala que la comunidad, desde su origen, ha hecho hincapié en que los patrones constituyen un “lenguaje” y no simplemete un catálogo. Lo que importa no es la cantidad de patrones, sino las reglas organizativas que rigen su interrelación.

En la visualización de información, esta relación organizativa se manifiesta como: la relación entre estructuras de información y composiciones (con condiciones y rutas de degradación), la semántica de degradación (cómo conformarse con la siguiente mejor opción cuando la perfección es inalcanzable), la coherencia a nivel de documento (el estilo es una decisión a nivel de documento, no por cada gráfico) y la fórmula esqueletal (la expresión formalizada de los patrones). Estas reglas determinan cómo se relacionan los patrones entre sí, cómo se realizan las selecciones y cómo procede la degradación.

Dominar el lenguaje de un dominio es dominar los tres elementos: el vocabulario, que delimita en el espacio del problema unidades discretas y operables; los patrones, que codifican las contradicciones y soluciones que se repiten en la práctica; y el lenguaje de patrones, que determina las reglas organizativas que rigen cómo se relacionan los patrones, cómo se realizan las selecciones y cómo procede la degradación.

El camino epistemológico

Estos tres niveles no se aprenden en los libros de texto. El camino epistemológico completo es: comenzar con un problema práctico, descubrir los conceptos y marcos existentes del dominio mediante un diálogo con un LLM, rastrear las fuentes originales para confirmar su autoridad, extraer vocabulario, hacer explícitos los patrones, codificarlos como reglas ejecutables por IA, hacer que la IA ejecute y produzca un resultado, y refinar el vocabulario y los patrones a partir de ese resultado. En la construcción de Pictorial, el camino hacia el diseño de infografías no comenzó con la teoría del diseño, sino con una pregunta diagnóstica: ¿qué hace que esta infografía sea difícil de leer? La respuesta del LLM no devolvió preferencias estéticas: devolvió términos estructurales —densidad de información, jerarquía visual, carga cognitiva, la distinción entre la composición como estructura argumentativa y el estilo como forma de dirigirse al lector—. Estas se convirtieron en las primeras entradas del vocabulario. A partir de ellas se hicieron visibles los primeros patrones: las condiciones bajo las cuales un diagrama de flujo se degrada de un diagrama de Sankey a una disposición de ejes más simple, y la regla de que el estilo es un compromiso a nivel de documento y no una decisión por cada gráfico.

Mao describió el mismo recorrido en Sobre la práctica: del conocimiento perceptivo al conocimiento racional, y luego usar el conocimiento racional para guiar una nueva práctica.⁶

Este camino incluye un problema de partida: ¿cómo se encuentra el lenguaje antes de haberlo dominado? La dificultad común no es que “los profesionales no puedan articular el conocimiento tácito”, sino que los principiantes “no saben dónde buscar”: no pueden encontrar los libros correctos, o encuentra una multitud de libros sin saber cuáles son confiables. Aquí, el LLM funciona como instrumento de partida: al haber sido entrenado con la literatura del dominio, puede, mediante el diálogo, orientar hacia la dirección correcta. El LLM, por lo tanto, funciona no solo como motor de ejecución, sino también como motor de descubrimiento.

La respuesta es iterativa, no inmediata. Lxs investigadorxs que se adentran en un dominio desconocido comienzan con el lenguaje que ya poseen: términos cotidianos, conceptos adyacentes, analogías aproximadas. El LLM, entrenado con la literatura de ese dominio, se encuentra con la persona que investiga en ese nivel e introduce progresivamente un vocabulario más preciso. Cada intercambio reduce la brecha. El primer paso no se resuelve de forma inmediata, sino que se resuelve mediante la iteración: cada ciclo de diálogo produce suficiente lenguaje para que el siguiente ciclo pueda profundizar más.

Este camino funciona en la práctica. Pero ¿por qué funciona? ¿Por qué dominar el lenguaje produce el efecto de adentrarse en un dominio —y por qué esa entrada se facilita al usar el LLM como herramienta—? La respuesta no está en la tecnología, sino en la naturaleza misma del lenguaje.

Por qué el lenguaje tiene este poder

El lenguaje como medio del pensamiento

En sus últimos años, Wittgenstein, en las Investigaciones filosóficas, se volcó hacia una posición considerablemente más rica. La sección 43 del escrito propone que “el significado de una palabra es su uso en el lenguaje” (Die Bedeutung eines Wortes ist sein Gebrauch in der Sprache); Wittgenstein aclara que esto se aplica a “una gran clase de casos” y no a todos, pero para nuestro análisis basta.⁷ El lenguaje adquiere significado dentro de los “juegos de lenguaje” (Sprachspiel, desde la sección 7 en adelante), que están integrados en “formas de vida” (Lebensform, sección 19, sección 23). La sección 23 lo hace explícito: “las palabras ‘juego de lenguaje’ pretenden enfatizar que hablar una lengua forma parte de una actividad, o de una forma de vida” (Das Wort ‘Sprachspiel’ soll hier hervorheben, dass das Sprechen der Sprache ein Teil ist einer Tätigkeit, oder einer Lebensform).⁸ Cada dominio disciplinario constituye una forma de vida, con sus propios juegos de lenguaje. Lo que se logró en el dominio de la visualización de información fue, en esencia, aprender el juego de lenguaje de ese dominio —y la misma palabra puede significar cosas distintas en diferentes juegos dentro de ese dominio—. “Flujo”, en el sistema Pictorial, denomina una estructura de información (una relación semántica de movimiento dirigido: “el 62% fluye hacia Y”) y una familia de composiciones (diagrama de Sankey, Embudo): dos juegos distintos con una misma palabra.

Marx escribió en La ideología alemana: “El lenguaje es tan viejo como la conciencia: el lenguaje es la conciencia práctica, la conciencia real, que existe también para los otros hombres y que, por tanto, comienza a existir también para mí mismo” (Die Sprache ist so alt wie das Bewusstsein — die Sprache ist das praktische, auch für andre Menschen existierende, auch für mich selbst erst existierende wirkliche Bewusstsein).⁹ El lenguaje no es un fenómeno psicológico privado, sino un producto social que codifica la experiencia acumulada por los seres humanos a través de la práctica. Cuando se entrena un LLM con lenguaje humano, se está entrenando con la “conciencia práctica” acumulada de la humanidad.

Vygotsky, en el séptimo capítulo de Pensamiento y lenguaje, sostuvo además que el pensamiento no se “expresa” con palabras, sino que más bien se “realiza” en ellas. “Una palabra es un microcosmos de la conciencia humana”.¹⁰ El lenguaje no es meramente un instrumento de comunicación: es un instrumento de pensamiento: el pensamiento adquiere su forma a través del lenguaje.

En la práctica de construir Pictorial, esto no fue una observación filosófica, sino una restricción de práctica: sin un nombre para la diferencia entre composición y estilo, no podía escribirse ninguna regla para que el sistema hiciera esa distinción.

Las Investigaciones filosóficas, Marx y Vygotsky apuntan en la misma dirección: el lenguaje no es una herramienta para describir el pensamiento; es el medio del pensamiento mismo. Si este juicio se sostiene, la generalidad de los LLM deja de ser un misterio: lo que operan no son símbolos, sino la sustancia misma del pensamiento.

El isomorfismo entre la estructura del conocimiento y la estructura del lenguaje

La estructura del conocimiento en tres capas descrita en la sección anterior es isomorfa al lenguaje mismo. El vocabulario corresponde al eje paradigmático —el conjunto de elementos disponibles para la selección en cada posición—; los patrones corresponden al eje sintagmático —elementos particulares seleccionados y dispuestos en conjunto para formar combinaciones significativas—; y el lenguaje de patrones corresponde a la langue [la lengua] —el sistema de reglas que rige estas selecciones y combinaciones—.¹¹ En Pictorial, la composición en forma de Embudo vuelve esto concreto: el eje paradigmático es el conjunto de siete elementos básicos {eje, casilla, conector, anclaje, secuencia, rama, anotación} del que se nutre cualquier composición; el eje sintagmático es la selección particular del Embudo —un eje vertical, una secuencia decreciente de casillas, conectores delgados entre etapas—; y la langue es la regla de que las estructuras de información de tipo flujo deben corresponder a composiciones Embudo o de diagrama de Sankey, junto con la regla de degradación de que un número excesivo de etapas debe fusionarse.

La Gramática de Construcciones llegó de manera independiente, desde la lingüística, a una estructura análoga de tres capas. Adele Goldberg argumentó en Constructions: A Construction Grammar Approach to Argument Structure [Construcciones: un enfoque de la estructura argumental desde la gramática de construcciones] (1995) y Constructions at Work [Las construcciones en acción] (2006) que el lenguaje es un constructicón estructurado —un repertorio de construcciones (emparejamientos de forma y significado) que existen en todos los niveles, desde el morfema hasta el discurso, organizadas mediante redes de herencia—. “Construcciones hasta el final” —no hay una frontera de principio entre léxico y gramática, del mismo modo que en un lenguaje de patrones no hay un límite tajante entre los patrones individuales y las reglas organizativas—. Además, la gramática de construcciones se basa en el uso: el conocimiento emerge de los patrones de la práctica.¹²

No es casualidad que una teoría de patrones desarrollada desde la arquitectura y la ingeniería de software y una teoría de construcciones desarrollada desde la lingüística compartan esta estructura de tres capas. Volviendo al juicio de Marx —“el lenguaje es conciencia práctica”—, el conocimiento acumulado por los seres humanos a través de la práctica está necesariamente organizado en forma lingüística y, por lo tanto, exhibe necesariamente las características estructurales del lenguaje mismo.

La generalidad de los LLM se deriva de la naturaleza del lenguaje

Todo el conocimiento humano explícito —en medicina, derecho, ingeniería, arquitectura, visualización de información— se almacena, se transmite y se practica a través del lenguaje. Los LLM han aprendido el sistema lingüístico (langue) a partir de cantidades masivas de actos de habla (parole). Los distintos dominios tienen paroles diferentes, pero comparten la estructura profunda de la langue. Este argumento también encuentra respaldo desde el lado negativo: la investigación ha demostrado que los datos de entrenamiento de los LLM provienen predominantemente de internet en lengua inglesa, y lo que los LLM aprenden del parole incluye no solo estructuras lingüísticas, sino también los sesgos ideológicos incrustados en ellas.¹³

Esta línea de investigación conlleva una nota histórica importante. La investigación de Lydia H. Liu de 2021 reveló que la filosofía de Wittgenstein, a través de Margaret Masterman y la Unidad de Investigación del Lenguaje de Cambridge, inspiró directamente el desarrollo de tecnologías computacionales del lenguaje —traducción automática, recuperación de información, representación del conocimiento— que más tarde se incorporaron a los dominios de la IA y la ciencia cognitiva.¹⁴ De Wittgenstein a los LLM contemporáneos hay una conexión histórica, no una analogía.

Searle argumentó en el experimento mental de la “habitación china” (1980) que “la sintaxis no basta para la semántica”, es decir, que manipular símbolos no constituye comprensión.¹⁵ Pero la afirmación aquí es epistemológica, no de ciencia cognitiva. La pregunta no es si los LLM “comprenden”; la pregunta es si el conocimiento está organizado y se transmite en forma lingüística, y si los LLM pueden operar eficazmente sobre esa forma. Dentro del marco del “significado como uso” de Wittgenstein y de “el lenguaje es conciencia práctica” de Marx, “si realmente comprende” no es la pregunta correcta; la pregunta correcta es “si puede participar eficazmente en el juego de lenguaje”.

Si este argumento filosófico es correcto, conlleva una predicción histórica: en cualquier momento en que el lenguaje pudiera articularse suficientemente pero no pudiera ejecutarse directamente, habría una comunidad que produciría descripciones excelentes que a su vez no producirían nada. La comunidad de los patrones es exactamente esa comunidad.

Del silencio a la acción

La aspiración fue siempre correcta. Lo que faltaba no eran mejores descripciones, sino un medio capaz de ejecutarlas.

Wittgenstein escribió en la proposición final del Tractatus Logico-Philosophicus: “de lo que no se puede hablar, hay que callar” (Wovon man nicht sprechen kann, darüber muss man schweigen).¹⁶ La práctica descrita en este artículo apunta hacia una inversión de esta proposición: de lo que se puede hablar, se puede actuar. La tarea de la epistemología es transformar lo inexplicable en lo explicable; las secciones anteriores han demostrado cómo se despliega este camino.

El impasse de la comunidad de patrones

Construir Pictorial requirió resolver un problema para el que no existía una solución: el conocimiento sobre diseño existía en la práctica, pero no como lenguaje articulable. Había que extraerlo de la práctica, nombrarlo y formalizarlo antes de poder especificárselo a cualquier ejecutor, ya fuera humano o máquina. El conocimiento estaba latente en el dominio; había que construir el vocabulario para especificarlo. Una vez construido, el LLM podía ejecutarlo directamente. Esta brecha entre el conocimiento articulable y el resultado ejecutable no es exclusiva del diseño de infografías: la comunidad de patrones en la ingeniería de software ya la había encontrado décadas antes, a gran escala.

La comunidad de patrones albergaba la aspiración de “palabras hechas realidad” desde su mismo origen. Beck y Cunningham, en su ponencia de OOPSLA de 1987, tomaron a Alexander como punto de partida y propusieron que quienes usan computadoras deberían poder escribir sus propios programas —expertos en un dominio que no entendían nada de los mecanismos internos de Smalltalk podrían, usando un lenguaje de patrones, diseñar una interfaz de usuario razonable en un solo día—.¹⁷ Cuando Gamma, Helm, Johnson y Vlissides publicaron Design Patterns [Patrones de diseño] (GoF) en 1994, su objetivo era registrar la experiencia de diseño de los expertos para que quienes recién comenzaban pudieran “tomar las decisiones de diseño correctas desde el primer intento”.¹⁸ El núcleo común de estas visiones era: describir el conocimiento experto con la suficiente claridad, y quienes no son expertos podrán aplicarlo.

Sin embargo, las condiciones objetivas limitaban esta aspiración: entre la descripción y la implementación se interponía la habilidad humana. El propio Alexander, en su conferencia inaugural de OOPSLA de 1996, criticó a la comunidad de patrones de software: habían tomado el “formato” de los patrones sin adquirir su poder “generativo” —los patrones se usaban para describir decisiones de diseño existentes en lugar de generar nuevos diseños—.¹⁹ Brian Marick, en su ponencia en la conferencia Deconstruct de 2017, revisó esta historia: se suponía que GoF sería el “primer paso” hacia los lenguajes de patrones, pero “todo se vino abajo”: la gente terminó simplemente copiando diagramas de clases en lugar de usar los patrones de forma generativa.²⁰ Los patrones constituían una forma de conocimiento “correcta pero impotente”: los expertos ya los conocían y, por tanto, no los necesitaban; los principiantes, tras leer las descripciones, seguían sin poder implementarlos.

El resultado es que el movimiento de los patrones ha estado en declive sostenido durante las últimas dos décadas. En su apogeo, PLoP sostuvo varias conferencias regionales activas: KoalaPLoP (Australia), VikingPLoP (países nórdicos), MensorePLoP (Japón), ChiliPLoP y SugarLoafPLoP (América Latina). Hoy, KoalaPLoP (extinta desde 2002), MensorePLoP (celebrada una sola vez) y VikingPLoP (extinta desde 2017) ya no existen. La conferencia principal, PLoP, acepta aproximadamente entre 24 y 30 trabajos por edición, y en 2024 fue rebautizada como Pattern Languages of Programs, People & Practices para ampliar su alcance.²¹ La comunidad no ha desaparecido, pero su influencia se ha reducido significativamente.

Los LLM eliminan la barrera entre descripción e implementación

Antes de la aparición de los LLM, la cadena que iba desde la descripción del conocimiento a la implementación pasaba por la habilidad humana: por excelente que fuera la descripción, se requería un profesional cualificado para ejecutarla. Tras la aparición de los LLM, la descripción pasa directamente a través del lenguaje, y el resultado se genera sin ese intermediario. La descripción misma es la instrucción de ejecución.

El autor verificó esta transformación en la práctica de construir Pictorial. Un investigador que no sabe dibujar, al dominar el lenguaje de patrones del diseño de infografías —la clasificación de la estructura de información, la combinación de los elementos básicos de la composición, la gestalt del estilo y su anclaje cultural—, habilita al LLM a generar infografías de nivel profesional. El flujo de trabajo de tres etapas del sistema —el Extractor identifica la estructura de información, el Asesor empareja composición y estilo, el Renderizador produce la imagen— está asistido por IA: en cada etapa, quien investiga revisa el resultado, edita las estructuras de información, anula las recomendaciones de composición y estilo, y aprueba las imágenes antes de que se publiquen. Esto constituye una matrialización concreta de “la descripción como ejecución”: el conocimiento de diseño pasó de ser un umbral disciplinario que requería años de formación profesional a convertirse en una metodología que puede codificarse y ejecutarse sistemáticamente con ayuda de la IA.

Esta transformación se puede expresar directamente. El valor de un patrón depende de dos variables: la calidad de la descripción y el factor de descuento de la implementación. Antes de la aparición de los LLM, ese factor de descuento era muy bajo: por bien descrito que estuviera algo, sin la habilidad requerida nada podía ejecutarse, y el valor práctico de los patrones se veía severamente disminuido. Los LLM elevan este factor a aproximadamente uno. La calidad de la descripción se convierte en la variable primaria que determina el valor de los patrones.

Un cambio de paradigma en la producción de conocimiento

Esto significa que la calidad de las descripciones de patrones —el trabajo que la comunidad de patrones ha perseguido durante tres décadas— se ha convertido en trabajo de alto valor. En PLoP 2024, una sesión de Imagination Run Wild titulada “The New Emperor’s Old, Old Clothes: Patterns & Programming in the Era of AI” comenzó a abordar el impacto de la IA en la comunidad de patrones, y AsianPLoP 2025 adoptó “AI & Patterns” como tema de su conferencia.²² Michael Weiss presentó “An Exploration of Pattern Mining with ChatGPT” en EuroPLoP 2024.²³ La comunidad percibe el cambio, pero nadie ha planteado aún de manera explícita la tesis central de este artículo: que los LLM hacen que los patrones sean ejecutables.

Los lenguajes de patrones se convierten, en consecuencia, en la interfaz crítica entre el conocimiento humano y la capacidad de ejecución de la IA. Extraer patrones de la práctica —identificar contradicciones, nombrar las fuerzas en pugna dentro de los problemas, describir soluciones que equilibran esas fuerzas— se convierte en una de las formas más valiosas de trabajo intelectual. No se trata simplemente de un resurgimiento de los patrones de diseño de software; más bien, todo el conocimiento de un dominio susceptible de formalización mediante patrones puede, potencialmente, transformarse mediante LLM en capacidad ejecutable.

Las especificaciones metodológicas desarrolladas en la práctica de la ingeniería del conocimiento —desde los procesos de análisis de problemas hasta los pasos completos para construir la versión más fuerte del argumento contrario (steelman arguments)— son en sí mismas instancias de lenguaje de patrones en la ingeniería del conocimiento.

También se plantean nuevas exigencias sobre la redacción de patrones: el lector ya no es exclusivamente el humano, sino también el LLM. Las descripciones de patrones deben ser lo suficientemente precisas como para servir de base para la acción.

En la práctica de la ingeniería del conocimiento, una especificación escrita en el propio prompt —“aplicar implícitamente el marco epistemológico”— ejemplifica esto: “El marco ideológico debe: orientar el análisis del poder, los intereses y las estructuras… El marco ideológico NO debe: aparecer como términos retóricos explícitos; sustituir la evidencia por suposiciones.”

La especificación ilustra una redacción de patrones “lo suficientemente precisa para que un LLM actúe en base a ella”.

El uso humano de los seres humanos

Norbert Wiener propuso en Cibernética y sociedad (The Human Use of Human Beings, 1950) que las máquinas deberían liberar a los seres humanos del trabajo repetitivo, dejándoles más tiempo para el trabajo intelectual más creativo.²⁴ La observación de Wiener adquiere un significado más preciso en la era de los LLM: lo que los LLM automatizan es la cadena que va de la descripción a la implementación; la irreemplazabilidad humana reside en la descripción misma —en el juicio sobre qué descomposición es correcta, qué fuerzas son primarias y qué constituye una buena solución—.

Tomando como ejemplo la visualización de información: la descomposición más fundamental —la descomposición ortogonal “composición × estilo”— no se inventó de la nada, sino que se extrajo de los mejores proyectos tras un estudio exhaustivo de la práctica existente de infografías y la comparación de distintos esquemas de descomposición. El juicio de qué es “mejor” se deriva de la percepción de las contradicciones centrales: es la contradicción entre “la densidad de información y la carga cognitiva” la que determina la selección de composición, y la contradicción entre “el atractivo visual y la claridad de la información” la que determina las decisiones de estilo. Esta conciencia de la contradicción no es algo que un protocolo de verificación pueda codificar: esto es lo que Wiener entendía por el uso humano de los seres humanos —la capacidad de pensamiento abstracto y de juicio de valor—.

En la práctica de ingeniería del conocimiento que produjo estas especificaciones, esto se estableció como un requisito previo imprescindible: “¿cuál es la contradicción fundamental que impulsa la situación actual?” Si lxs investigadorxs no pueden identificar la contradicción principal, la investigación no comienza.

El concepto de “Human-in-the-loop” es ampliamente empleado en el dominio de la IA, pero su significado suele reducirse a la aprobación o la supervisión: el ser humano como punto de control final, que verifica si el resultado de la IA cumple con los estándares. Esto reduce al humano a un punto de control mecánico. El “uso humano de los seres humanos” en el sentido de Wiener se refiere a una forma más profunda de intervención: aportar la conciencia de la contradicción y el juicio estético, así como definir el marco epistemológico, es decir, determinar desde qué punto de vista se observa el mundo; son cosas que solo pueden provenir de los seres humanos. Los LLM pueden operar eficazmente dentro de los juegos de lenguaje existentes, pero las reglas del juego de lenguaje deben establecerlas los seres humanos.

Conclusión

Volviendo a la pregunta planteada en la introducción: ¿cuál es la operación crítica para adentrarse en un dominio disciplinario desconocido? La respuesta de este artículo es: dominar su lenguaje —desplegado en tres niveles—: delimitar el espacio del problema para obtener el vocabulario (descomponer la experiencia continua y nebulosa en unidades discretas y operables), identificar los patrones (codificar las contradicciones y soluciones que se repiten en la práctica) y establecer un lenguaje de patrones (determinar las reglas organizativas que rigen los patrones). En la era de los LLM, dominar el lenguaje basta para la práctica: la descripción en sí misma es la instrucción para la ejecución.

Esta conslusión apunta hacia una nueva división del trabajo intelectual. Los humanos son responsables del lenguaje mismo: delimitar el espacio del problema, nombrar los elementos básicos, identificar las contradicciones fundamentales y establecer el marco epistemológico. La IA es responsable de la ejecución: transformar el conocimiento suficientemente articulado en acción práctica. No se trata de que “la IA reemplaza a los humanos” ni “la IA es solo una herramienta”, sino una división del trabajo fundada en las capacidades respectivas de cada uno —el “uso humano de los seres humanos” en el sentido de Wiener—.

El argumento de este artículo conlleva varuas implicaciones para tres comunidades. Para la comunidad de patrones, las descripciones de patrones acumuladas durante tres décadas adquieren un nuevo valor en la era de los LLM: la calidad de la descripción determina directamente la calidad de la ejecución, y la redacción de patrones merece un renacimiento y un refinamiento. Para la comunidad lingüística, el hecho de que la teoría de patrones y la gramática de construcción, procedentes de tradiciones totalmente diferentes —la arquitectura y la ingeniería de software, por un lado; la lingüística, por el otro—, hayan llegado de forma independiente a la misma estructura de tres capas constituye una convergencia que merece una investigación teórica más profunda.

Para lxs investigadorxs que buscan adentrarse en dominios desconocidos con la ayuda de la IA, el camino que va del vocabulario a los patrones, al lenguaje de patrones y a la ejecución mediante los LLM constituye un camino epistemológico transitable.

Para proyectos sencillos, suele bastar con recopilar fuentes manualmente y redactar preguntas de investigación. Cuando se necesita una investigación exhaustiva que abarque decenas o cientos de artículos, las limitaciones de la búsqueda y la descarga manuales se hacen evidentes.

Este artículo enmarca la investigación fundamentada en torno a dos acciones complementarias: la búsqueda en la web (descubrir de forma programática lo que existe en la web abierta y en los índices académicos) y la recuperación de contenido web (recuperar documentos completos o representaciones legibles por máquina a través de interfaces documentadas que tú controlas). Si se utiliza de acuerdo con los términos de servicio y los límites de uso de cada proveedor, esta combinación agiliza la recopilación y reduce el riesgo de “alucinaciones”, al vincular los resultados del modelo a fuentes que pueden verificarse.

Búsqueda en la web y recuperación de contenido web

Los motores de búsqueda tradicionales devuelven enlaces y fragmentos breves. Los humanos pueden seguir esos enlaces uno por uno; los flujos de trabajo a gran escala o impulsados por agentes suelen necesitar resultados de búsqueda estructurados, campos que se puedan analizar, filtrar y pasar al siguiente paso.

En este contexto, la búsqueda en la web consiste en utilizar unas API de búsqueda para que el agente obtenga datos normalizados (títulos, URL, fragmentos, posiciones en los resultados y similares) en lugar de código HTML renderizado.

El JSON que se muestra a continuación es un ejemplo sencillo de cómo puede ser un resultado de búsqueda estructurado:

[
{
    "title": "Google",
    "link": "https://google.com/",
    "snippet": "Busca información de todo el mundo, incluyendo páginas web, imágenes, vídeos y mucho más. _Google_ cuenta con numerosas funciones especiales para ayudarte a encontrar exactamente lo que buscas...",
    "position": 1
},

{
    "title": "Google Académico",
    "link": "https://scholar.google.com",
    "snippet": "_Google Scholar_ ofrece una forma sencilla de realizar búsquedas amplias de bibliografía académica. Realiza búsquedas en una amplia variedad de disciplinas y fuentes: artículos, tesis, ...",
    "position": 2
}
]

La recuperación de contenido web es el siguiente paso: conseguir el texto completo o el contenido depurado de una página, un PDF o una extracción en formato similar a Markdown de una página que se te permita procesar, de modo que el modelo pueda trabajar a partir de argumentos completos, y no solo de vistas previas.

En conjunto, la búsqueda estructurada y la recuperación disciplinada forman un proceso que va desde la consulta hasta la evidencia, la columna vertebral práctica de la investigación fundamentada.

Por qué son importantes estas capacidades

Los modelos generativos producen alucinaciones cuando el contexto es escaso o incorrecto. Alimentarlos con material recuperado y verificable, metadatos, resúmenes, archivos PDF o extractos de canales autorizados, permite anclar las respuestas a fuentes reales.

Para proyectos de investigación completos, la búsqueda y la recuperación programáticas resultan útiles porque ofrecen:

• Trazabilidad: URL, identificadores o datos de solicitudes a API que pueden registrarse y volverse a consultar.
• Un contexto más rico: el texto completo o las extracciones depuradas superan a los simples fragmentos cuando los matices son importantes.
• Actualidad: muchas API académicas y web muestran registros más recientes que el límite de entrenamiento estático de un modelo.

A continuación se repasan herramientas a las que puedes conectarte mediante claves de API y documentación publicada, además de algunas ayudas interactivas cuyo valor radica en la exploración más que en la automatización.

Búsqueda en la web

Las secciones siguientes explican cómo descubrir candidatos, artículos, páginas y conjuntos de datos antes de ir a la recuperación completa.

1. Serper.dev

Serper.dev pertenece a la misma familia general que otras API de tipo SERP: se envía una solicitud HTTP con una consulta y las credenciales, y se recibe un JSON estructurado en lugar de tener que navegar por una página de resultados. Los motores, parámetros y límites de uso se definen en la documentación de Serper; el flujo de trabajo diario resultará familiar si ya has utilizado productos del estilo de SerpApi.

Empieza por crear una cuenta: https://serper.dev/signup.

Una vez verificado tu correo electrónico, la página suele redirigirte al entorno de pruebas en https://serper.dev/playground. Allí puedes consultar el uso reciente y probar consultas de forma interactiva.

Para usar la API desde código o desde un agente, abre la pestaña “API Keys” en la barra lateral izquierda. Normalmente se genera una clave automáticamente; cópiala y guárdala de forma segura (por ejemplo, en una variable de entorno).

Para realizar búsquedas en Google a través de Serper, sigue el método HTTP, los encabezados y el formato del cuerpo que se indican en la documentación oficial cuando uses la API desde el código o desde un agente. Para una comprobación rápida, a veces puedes abrir una URL mínima en el navegador (sustituye {palabras de búsqueda} y {tu clave de API}):

https://google.serper.dev/search?q={palabras de búsqueda}&apiKey={tu clave de API}

La respuesta es un JSON, no una página de resultados HTML de tipo consumidor, exactamente lo que esperan los clientes programáticos.

En tu agente, guarda la clave bajo un nombre como SERP_DEV_API_KEY y haz referencia a ella desde tus prompts en lugar de codificarla de forma fija. Por ejemplo:

Utiliza SERP_DEV_API_KEY de las variables de entorno para buscar información sobre «Google» con el motor de búsqueda de Google y proporciona un resumen. El formato de la API es:

https://google.serper.dev/search?q={palabras de búsqueda}&apiKey={tu clave de API}

A continuación, el agente puede llamar al endpoint y resumir el JSON.

El plan gratuito de Serper es generoso en cuanto a volumen (de miles de búsquedas para cuentas nuevas en el momento de redactar este artículo), pero ofrece menos motores y resultados que SerpApi. Elige Serper cuando te baste con una opción limitada y centrada en Google; opta por SerpApi cuando necesites productos adicionales de Google (Académico, Noticias y otros) de un único proveedor.

2. SerpApi

SerpApi agrupa Google y muchos otros “motores” de Google como datos estructurados, de modo que los agentes pueden automatizar la búsqueda sin tener que abrir cada resultado manualmente. Convierte las páginas de resultados en un JSON limpio, que es más fácil de filtrar, clasificar y transmitir a las etapas posteriores que el HTML sin procesar.

Regístrate e inicia sesión en https://serpapi.com/users/sign_in.

El plan gratuito predeterminado incluye un número limitado de búsquedas al mes; actualiza tu plan si tu volumen de trabajo aumenta.

Desde el panel de control, copia tu clave de API.

Una solicitud web mínima a Google tiene este aspecto (sustituye con tu consulta y tu clave):

https://serpapi.com/search?engine=google&q={palabras de búsqueda}&api_key={tu clave de API}

Pega la URL en un navegador una vez para confirmar que ves formato JSON en lugar de HTML.

En el agente, lee la clave del entorno, por ejemplo SERP_API_KEY, y mantén el patrón de la URL en el indicador o en la configuración de la herramienta:

Utiliza la variable de entorno SERP_API_KEY para buscar información sobre «Google» con el motor de búsqueda de Google y proporciona un resumen. El formato de la API es:

https://serpapi.com/search?engine=google&q={palabras de búsqueda}&api_key={tu clave de API}

El modelo realiza la solicitud y devuelve un breve resumen de los resultados.

Este patrón se puede generalizar: SerpApi también ofrece acceso a Google Scholar, Google Events, Google Finance y otros servicios; ajusta el motor de búsqueda y el prompt para que el agente seleccione la fuente adecuada.

Recuperación de contenido web

La búsqueda te indica qué podría merecer la pena leer. La recuperación es la forma de conseguir el contenido completo, conforme a las normas: archivos PDF de repositorios abiertos, metadatos de API académicas o texto normalizado procedente de herramientas diseñadas para la extracción, no una copia masiva improvisada de sitios web completos.

API orientadas a PDF y documentos

arXiv

arXiv es un servicio de acceso abierto a preimpresiones gestionado por la Universidad de Cornell. Se utiliza ampliamente en informática, física, matemáticas y campos afines. Dado que los autores suelen subir sus trabajos antes de su publicación en revistas, arXiv es a menudo el primer lugar donde aparecen los nuevos trabajos.

arXiv permite tanto la búsqueda como la recuperación: puedes buscar metadatos y obtener archivos PDF a través de interfaces HTTP estables y documentadas. La API pública de metadatos se describe en el centro de ayuda de arXiv; en la sección “Conceptos básicos de la API / Inicio rápido” se explica que los clientes envían solicitudes HTTP normales y reciben fuentes XML cuyas entradas incluyen enlaces a los archivos PDF.

No es necesario analizar el XML manualmente en cada flujo de trabajo, ya que tu agente o un pequeño script pueden hacerlo, pero es útil saber que la respuesta está estructurada y no es una simple página HTML destinada a los usuarios.

Ejemplo de consulta (metadatos de hasta diez resultados cuyos metadatos coincidan con electron en los campos predeterminados como “all”):

http://export.arxiv.org/api/query?search_query=all:electron&start=0&max_results=10

El feed devuelto muestra títulos, resúmenes y enlaces relacionados; se puede acceder a los archivos PDF desde los enlaces de las entradas, tal y como se describe en la documentación oficial. Se deben respetar los términos y condiciones de uso publicadas por arXiv.

En un agente, puedes mantener la interacción a un nivel general:

Por favor, busca en arXiv artículos relacionados con los electrones y descarga los archivos PDF localmente.

El agente debe implementar la solicitud XML, seleccionar entradas y descargar solo lo que el usuario o la política permitan.

Semantic Scholar

Semantic Scholar, del Allen Institute for AI, combina la clasificación semántica con metadatos detallados (autores, revistas, citas, trabajos relacionados). Sus API admiten tanto la búsqueda bibliográfica como, cuando las licencias y los enlaces de los editores lo permiten, la recuperación de archivos PDF o URL de destino, siempre sujetas a las normas de acceso de cada artículo.

Inicia sesión en https://www.semanticscholar.org/sign-in.

Utiliza la búsqueda del sitio web para comprobar títulos, autores o temas.

El acceso programático requiere una clave de API independiente. Solicítala en https://www.semanticscholar.org/product/api.

Una vez aprobada la solicitud, recibirás una clave por correo electrónico.

Guárdala bajo un nombre similar a S2_API_KEY y configura el agente según los ejemplos oficiales del cliente:

Utiliza la clave S2_API_KEY almacenada en tus variables de entorno para buscar artículos sobre «xxx» mediante la API de Semantic Scholar y descarga los archivos PDF localmente cuando esté permitido. Para el uso de la API, consulta la documentación en https://github.com/allenai/s2-folks/tree/main.

Contenido de páginas web

Algunos equipos encadenan la búsqueda web a servicios de extracción alojados que convierten las URL autorizadas, o pequeños trabajos configurados, en texto limpio o Markdown para procesamiento por modelos posterior.

Firecrawl y Crawl4AI se citan habitualmente en los tutoriales sobre agentes: tú proporcionas las URL y las restricciones; la herramienta devuelve el contenido normalizado. Sin embargo, no sustituyen a la lectura de la política de robots, el aviso de derechos de autor y las condiciones de uso de cada sitio web. Este artículo no expone tácticas de rastreo web; limita tu uso a lo que documenta cada proveedor y a lo que permite el sitio web de destino.

Otras herramientas: Connected Papers

Connected Papers es un mapa interactivo: a partir de un artículo de referencia, traza un gráfico de trabajos relacionados para que puedas detectar grupos y nodos de gran influencia antes de fijar una lista de lecturas. No es principalmente una capa de recuperación de datos basada en API, pero resulta excelente para ver cómo se relacionan los artículos.

Abre https://www.connectedpapers.com/ y realiza una búsqueda por título.

La herramienta crea un gráfico visual de los artículos vecinos en el espacio de las citas y la similitud.

Conclusión

La búsqueda en la web a través de Serper.dev y SerpApi te ofrece un descubrimiento estructurado de contenidos web; Semantic Scholar hace lo mismo con los metadatos académicos. La recuperación de contenido web, la API XML de arXiv para preimpresiones abiertas, junto con Semantic Scholar, siempre que las claves y las licencias lo permitan, proporciona el texto completo y los enlaces. Connected Papers permite realizar un mapeo exploratorio de la bibliografía, mientras que herramientas como Firecrawl y Crawl4AI pueden proporcionar texto normalizado de las páginas solo cuando las políticas y los contratos lo permiten.