El rizoma computacional: co-creación dialógica e incertidumbre en la era de los modelos de lenguaje extensos (LLM)

Dra. María del Rosario Fernández

 ¿Concebimos a la inteligencia artificial como una calculadora de textos o como un interlocutor dialógico? Reducir los modelos de lenguaje extensos (LLM, por sus siglas en inglés) a meras herramientas de automatización empobrece nuestra capacidad de asombro y de comprensión; elevarlos a oráculos infalibles, en cambio, clausura el pensamiento crítico. Entre ambos extremos se abre un tercer camino. En este artículo propongo que la mirada transcompleja transforma el diálogo con el algoritmo en un rizoma vivo, donde la incertidumbre y la co-creación reinventan la producción del conocimiento científico, sin renunciar al rigor ni a la responsabilidad ética de quien investiga.

Más allá del instrumentalismo: la transcomplejidad como marco

 La investigación contemporánea enfrenta la ruptura de las certezas lineales decimonónicas.  Por lo tanto, la irrupción de la inteligencia artificial (IA) generativa no puede abordarse desde el reduccionismo técnico ni desde el dogma metodológico tradicional. Como advierte el físico y filósofo Nicolescu (1996, p.32) en su Manifiesto de la transdisciplinariedad, “la transdisciplinariedad concierne […] a lo que está simultáneamente entre las disciplinas, a través de las diferentes disciplinas y más allá de toda disciplina. Su finalidad es la comprensión del mundo presente”.

En este sentido, en América Latina, la Red de Investigación Transcompleja (REDIT) ha llevado esta intuición al terreno de la praxis investigativa. Visto de esta forma, la transcomplejidad no busca suplantar los métodos, sino entrelazarlos de manera complementaria e integradora. Al respecto, Balza (2013, p.188) señala que “La perspectiva de la complementariedad metodológica sitúa el debate en la médula de la transcomplejidad, en la génesis de una transmetódica trascendente, no solamente como camino que se va construyendo desde la reflexión hermenéutica, sino como sustrato ontológico de una praxis investigativa enfocada en la pluralidad desde una visión transparadigmática”. 

Desde la perspectiva de Villegas (2010) la transcomplejidad puede entenderse como una actitud abierta, flexible e integradora, orientada al reconocimiento de una pluralidad de saberes y aproximaciones tradicionalmente relegadas. Bajo este lente, el modelo de lenguaje no es un repositorio cerrado ni un oráculo indiscutible, sino un punto de cruce donde emergen nuevos niveles de comprensión dialógica.

El tejido rizomático y el principio dialógico

 Deleuze y Guattari (2002) introdujeron la figura del rizoma para describir estructuras a centradas, no jerárquicas y abiertas. “Cualquier punto de un rizoma puede ser conectado con cualquier otro, y debe serlo. Eso no ocurre en el árbol ni en la raíz, que fijan un orden” (p.66). Por lo que conviene precisar dónde aparece esa lógica en los LLM. Estos modelos escriben de forma secuencial, palabra por palabra, y cada palabra queda condicionada por las anteriores; en su superficie, el texto que producen es lineal.

Sin embargo, su arquitectura interna, el transformador, se basa en un mecanismo de autoatención que permite que cada fragmento del contexto se vincule con cualquier otro, sin un centro ni una jerarquía fijados de antemano (Vaswani et al., 2017). Es esa conectividad reticular, más que la linealidad del texto resultante, la que evoca la lógica del rizoma: bajo cada frase aparentemente ordenada late una red de relaciones semánticas múltiples.

Conviene subrayar que esta correspondencia es de naturaleza analógica, no una equivalencia formal entre arquitecturas de cómputo y filosofía: la autoatención no despliega un rizoma en el sentido deleuziano, pero sí comparte con éste el rechazo a una jerarquía fija de procesamiento. Es esta similitud estructural, más que una identidad, la que resulta productiva para pensar el fenómeno.

Por su parte, Morin (2006, p. 23) formula el principio dialógico: “El orden y el desorden, dos nociones que se excluyen, pero a la vez son complementarias, colaboran y producen organización”. Al cocrear con la máquina, el prompt (instrucción) deja de ser una orden determinista y se convierte en una perturbación reflexiva que despierta conexiones no previstas; la respuesta, a su vez, perturba el pensamiento de quien pregunta.

El silicio y lo humano: un tercero incluido

Llamamos aquí silicio, por metonimia, a la máquina, a la infraestructura de cómputo y a los algoritmos que corren sobre esta. En este sentido, hablar de un acoplamiento entre el silicio y lo humano busca romper con dos extremos simplistas. Por un lado, el silicio ya no es una calculadora pasiva, gracias a las redes neuronales procesa relaciones semánticas complejas y genera emergencias textuales que sorprenden incluso a quienes lo programan. Por otro lado, no se trata de atribuirle conciencia humana, sino de reconocerlo como un sustrato sociotécnico capaz de participar en una ecología cognitiva distribuida.

Cabe resaltar la lógica del tercero incluido, como uno de los pilares metodológicos de la transdisciplinariedad que, según Nicolescu (1996) da fundamento a esta tercera vía. Frente a la lógica clásica, que obliga a elegir entre A (herramienta inerte) y no-A (sujeto consciente), el tercero incluido admite un término T que no es ni lo uno ni lo otro, y que solo se comprende al situarse en otro nivel de realidad. Por lo tanto, el LLM habita ese lugar: no piensa como un ser humano, pero tampoco se reduce a un instrumento; es, por lo tanto, un interlocutor de otra naturaleza.

En términos de transcomplejidad, este encuentro no es una subordinación donde uno anula al otro, sino una tensión dialógica que se resuelve en un entramado articulado relacionalmente: el silicio aporta lo cuantitativo del cómputo, la explicación algorítmica, la escala y la velocidad del procesamiento; mientras el ser humano aporta la profundidad hermenéutica y la responsabilidad crítica que convierten el dato en sentido. Ambos aportes no se yuxtaponen ni se suman; se anudan, de modo que lo cuantitativo interpela a lo cualitativo y lo cualitativo reorienta lo cuantitativo. El rizoma, sin embargo, no suprime la asimetría de responsabilidades. Siendo así, la conexión es horizontal en su tejido, pero el juicio ético, la validación y la rendición de cuentas siguen siendo humanos.

La incertidumbre como motor del descubrimiento

Si hay un rasgo que vuelve incómodos a los LLM para los paradigmas clásicos, es su naturaleza probabilística. En efecto, un modelo de lenguaje no recupera respuestas almacenadas, sino que en cada paso estima la probabilidad de las continuaciones posibles y elige una de estas. Por eso la misma pregunta puede producir respuestas distintas. Para la lógica de la certeza, esto es un defecto; para la transcomplejidad, es la evidencia de que el conocimiento que emerge del diálogo es siempre situado, provisional y abierto.

En este orden de ideas, Morin (1999) propuso que la educación del futuro enseñe a navegar en un océano de incertidumbres a través de archipiélagos de certeza. Esto sugiere que, el trabajo con inteligencia artificial (IA) generativa exige exactamente esa competencia: reconocer qué islas son firmes (datos verificados, fuentes primarias, criterio disciplinar) y cuándo conviene adentrarse en aguas abiertas para explorar hipótesis, analogías o preguntas nuevas. Así la incertidumbre deja de ser un obstáculo que se elimina y pasa a ser un motor que se gestiona.

Un ejemplo ilustra esta dinámica: una tesista que estudia las redes de apoyo entre docentes rurales pide al modelo que relacione su objeto de estudio con la noción de rizoma. Entre varias respuestas previsibles, el modelo propone una analogía inesperada: las micorrizas, redes subterráneas de hongos que conectan las raíces de distintos árboles y hacen circular nutrientes entre ellos. En tal sentido, la metáfora le abre una ruta de análisis que no había considerado: los intercambios informales entre escuelas como un sistema de sostenimiento mutuo. No obstante, el modelo acompaña la analogía con la cita de un autor que, al buscarlo, no existe. En efecto, el tesista conserva la metáfora como heurística, descarta la cita y acude a la literatura para comprobar si alguien ha trabajado esa relación. En ese gesto de acoger, contrastar y decidir se juega la co-creación dialógica.

Contrapunto: ¿Loros estocásticos?

El principio dialógico obliga a escuchar también a quienes desconfían de este entusiasmo. Bender et al (2021) describieron los modelos de lenguaje como “loros estocásticos: sistemas que ensamblan secuencias lingüísticas plausibles a partir de sus datos de entrenamiento sin acceso al significado y que reproducen los sesgos presentes en esos datos”. Para Lander (2000) “Desde América Latina la crítica se agudiza, si los modelos se entrenan mayoritariamente con textos del norte global y en inglés, cabe preguntarse de quién es la voz que habla a través del silicio, en la línea de los estudios sobre la colonialidad del saber”.

Frente a esto, la mirada transcompleja no ignora estas objeciones: las diferencia y las asume por separado. Ante el riesgo de los loros estocásticos, precisamente porque el modelo no comprende ni garantiza la verdad de lo que dice, la co-creación exige un sujeto humano vigilante, capaz de detectar sesgos, contrastar fuentes y aportar el sentido que la máquina no posee.

Sin embargo, es necesario admitir un límite ante la crítica decolonial: la vigilancia del sujeto que investiga puede detectar un sesgo puntual, pero no corrige el desequilibrio estructural del corpus de entrenamiento. Lo que la mirada transcompleja puede ofrecer no es una solución técnica a ese desequilibrio, sino una disciplina de lectura: preguntar sistemáticamente desde qué archivo cultural habla el modelo antes de aceptar su respuesta como punto de partida legítimo.

Claves para una co-creación dialógica e incierta

Para habitar este rizoma investigativo sin extraviar la rigurosidad ni la conciencia crítica, conviene incorporar tres posturas metodológicas: asumir el azar fecundo, con salvaguardas. La llamada alucinación algorítmica puede operar como disparador metafórico en fases exploratorias, pero nunca como fuente: todo dato, cita o referencia sugerida por el modelo debe contrastarse con el original. Dialéctica de complementariedad. Integrar la potencia de síntesis del silicio con la densidad fenomenológica y afectiva de la experiencia humana vivida. Superación de la autoría unilineal, con transparencia. La escritura académica contemporánea deviene en una polifonía distribuida, en el sentido de Bajtín (1986) que demanda mayor agudeza ética y fundamentación teórica. Ello no convierte a la IA en autora. El Comité de Ética de Publicaciones (COPE, 2023) y las orientaciones del estilo APA (McAdoo, 2023) exigen declarar su uso y reservan la autoría y la responsabilidad a las personas.

Reflexión inacabada

La inteligencia artificial no vino a clausurar el pensamiento humano con respuestas unívocas, sino a expandir nuestro horizonte de interrogación. Por ello, ni calculadora de textos ni oráculo, el modelo de lenguaje puede ser un interlocutor dialógico, siempre que quien investiga asuma que la incertidumbre es el verdadero motor del descubrimiento y que el rigor, la ética y el sentido siguen siendo una tarea humana. ¿Cómo utilizas los modelos de lenguaje en tu propio quehacer reflexivo o investigativo? ¿Los percibes como una calculadora de textos o como un interlocutor dialógico en tu proceso creativo? Deja tu comentario al pie del artículo y enriquezcamos juntos este debate

Referencias

Bajtín, M. (1986). Problemas de la poética de Dostoievski (T. Bubnova, Trad.). Fondo de Cultura Económica. (Obra original publicada en 1963)

Balza, A. (2013). Pensar la investigación postdoctoral desde una perspectiva transcompleja. UBA-REDIT.

Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A. y Shmitchell, S. (2021). On the dangers of stochastic parrots: Can language models be too big? En Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 610–623). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3442188.3445922

Committee on Publication Ethics. (2023, 13 de febrero). Authorship and AI tools. https://publicationethics.org/guidance/cope-position/authorship-and-ai-tools

Deleuze, G., y Guattari, F. (2002). Mil mesetas: Capitalismo y esquizofrenia (J. Vázquez Pérez, Trad., con la colaboración de U. Larraceleta; 5.ª ed.). Pre-Textos. (Obra original publicada en 1980)

Lander, E. (Comp.). (2000). La colonialidad del saber: eurocentrismo y ciencias sociales. Perspectivas latinoamericanas. CLACSO.

McAdoo, T. (2023, 7 de abril). How to cite ChatGPT. APA Style Blog. https://apastyle.apa.org/blog/how-to-cite-chatgpt

Morin, E. (1999). Introducción al pensamiento complejo (M. Pakman, Trad.). Gedisa. (Obra original publicada en 1990)

Morin, E. (2006). El método I: La naturaleza de la naturaleza (A. Sánchez y D. Sánchez García, Trads.; 6.ª ed.). Ediciones Cátedra. (Obra original publicada en 1977

Nicolescu, B. (1996). La transdisciplinarité: Manifeste. Éditions du Roch.

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł. y Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. En Advances in Neural Information Processing Systems 30 (pp. 5998–6008). Curran Associates.

Villegas, C. (2010). Investigación transcompleja: De la disimplicidad a la transdisciplinariedad. Universidad Bicentenaria de Aragua.

Dra. Crisálida Villegas

Dra. Nancy Schavino

       La inteligencia artificial (IA) ha irrumpido con inusitada fuerza en los escenarios socio-tecnocientífico del presente. Las aproximaciones convencionales tienden a presentar la IA como un recurso de automatización y optimización, por lo que su valor depende de la velocidad con que procesa información, de la exactitud de sus predicciones o de la eficiencia que aporta a una tarea determinada.

        Sin desconocer tales aportes, esta visión resulta insuficiente, por lo que se hace imposible considerarla un asunto exclusivo de la informática o de la ingeniería. La IA modifica las relaciones entre sujetos, saberes, lenguajes, instituciones, datos y decisiones y al mismo tiempo, puede ampliar capacidades de investigación y colaboración, pero también reproducir sesgos, profundizar desigualdades, opacar procesos de decisión y favorecer dependencias tecnológicas.

        Frente a este escenario, la transcomplejidad como cosmovisión de complementaria paradigmática, teórica y metódica ofrece una perspectiva pertinente para contextualizar la IA como realidad plural, contradictoria, dinámica e incierta. De ahí que venimos planteando que debe ser asumida como un fenómeno transcomplejo, que implica mirarla desde las ciencias naturales y sociales; pero también desde las ciencias espirituales como la ética y el arte, dado que su desarrollo e impacto articulan múltiples dimensiones (Villegas y Schavino, 2025).

Mirada transcompleja de la IA

        La mirada desde las ciencias duras como la tecnología comprende los algoritmos, los modelos computacionales, el hardware especializado, las arquitecturas de software y las infraestructuras de procesamiento. Desde la informática remite a la disponibilidad, calidad, clasificación, seguridad, interpretación y gobernanza de la información. Los datos son el sustrato de aprendizaje de numerosos sistemas de IA, pero su selección y tratamiento expresan decisiones humanas, por lo que pueden incorporar sesgos, omisiones y asimetrías.

Desde las ciencias blandas, la visión psicológica se evidencia en la inspiración que muchas arquitecturas de IA encuentran en procesos neuronales y en la necesidad de estudiar las formas de interacción entre sujetos y sistemas inteligentes. La historia permite reconocer que la IA no ha evolucionado linealmente: ha pasado por ciclos de entusiasmo, desencanto y renovaciones asociadas con nuevas capacidades de cómputo, disponibilidad de datos y desarrollos algorítmicos.

       Desde la política se revela que las decisiones sobre IA se relacionan con poder, regulación, seguridad, empleo, vigilancia, privacidad, inclusión y distribución de recursos. La visión educativa implica repensar currículos, competencias, procesos de aprendizaje, tareas docentes y evaluación. Los estudios culturales exigen atender a valores, creencias, lenguajes y prácticas de los colectivos que diseñan, utilizan o son afectados por la tecnología. Finalmente, la ética compromete asuntos de justicia, transparencia, responsabilidad, autonomía, dignidad y uso socialmente responsable. Esto por nombrar solo algunas posibilidades de pensar la IA desde distintas disciplinas.   

Co-emergencia transcompleja

Se propone el concepto de co-emergencia transcompleja para expresar que la realidad transcompleja y la IA no existen como entidades independientes, sino que pueden evolucionar conjuntamente mediante una relación recursiva y dinámica. El prefijo co- indica coexistencia, implicación e influencia mutua; la emergencia alude a la aparición de configuraciones nuevas, no lineales ni plenamente predecibles. La co-emergencia no supone atribuir a la IA una autonomía equivalente a la conciencia humana. Significa reconocer que la interacción entre humanos y algoritmos produce efectos nuevos sobre las formas de aprender, investigar y comunicar (Schavino, 2025).

         En esta relación, la IA no sustituye el pensamiento humano, puede ampliar la capacidad de análisis, sugerir conexiones, apoyar simulaciones y facilitar procesos de creación, pero el sentido de las preguntas, la valoración de las consecuencias y la responsabilidad de actuar, permanecen vinculados con los sujetos humanos y colectivos. El riesgo de delegar estas funciones en sistemas automáticos reside en naturalizar decisiones basadas en patrones estadísticos sin considerar los contextos, las injusticias, los afectos y las consecuencias sociales que dichos patrones pueden ocultar.

        La co-emergencia transcompleja invita, por tanto, a comprender la coexistencia humano-IA como una relación de complementariedad crítica. Las capacidades de procesamiento de los sistemas inteligentes pueden articularse con las capacidades humanas de juicio, imaginación, sensibilidad, deliberación ética y compromiso social. La tecnología se convierte así en posibilidad de expansión cognitiva, siempre que no se transforme en mecanismo de subordinación, homogeneización o control.

Consideraciones finales

La inteligencia artificial constituye una realidad que interpela profundamente las formas contemporáneas de conocer, investigar y comunicar. Su alcance no puede ser reducido a la eficiencia técnica ni a la automatización de tareas, ya que se encuentra imbricada con dimensiones tecnológicas, informáticas, psicológicas, históricas, políticas, educativas, culturales y éticas, entre otras, por lo que su comprensión requiere una mirada transcompleja.

La transcomplejidad permite asumir la IA como fenómeno emergente, relacional y multidimensional. Esta perspectiva supera las oposiciones simplificadoras entre humano y artificial, entre entusiasmo y rechazo, entre determinismo tecnológico y negación de la innovación. La pregunta central no es si la IA es buena o mala en abstracto, sino cómo se diseña, utiliza, regula e integra en procesos orientados por valores de dignidad, pluralidad, sostenibilidad y responsabilidad.

Referencias

Villegas, C y Schavino, N. (2025). Epistemo-Metodolog-IA de la Transcomplejidad. FEREDIT. https://shre.ink/GyoA

Dra. Nancy Schavino
Dra. Mary Stella

      La Inteligencia Artificial nos abre posibilidades infinitas en materia de educación e investigación. Sin embargo, en medio del entusiasmo por sus posibilidades infinitas, emerge una sombra inevitable, su lado oscuro: sus dilemas implícitos. Ante este panorama valdría la pena preguntarnos ¿Estamos controlando la herramienta o nos estamos adaptando a esta sin cuestionarla? En este artículo descubrirás el verdadero impacto ético, educativo y científico de la IA, analizando las rutas urgentes para construir una cultura digital responsable para garantizar que la tecnología permanezca siempre al servicio de lo humano.

Impactos críticos de la IA en la educación y la formación
        La llegada masiva de plataformas inteligentes a las aulas y entornos virtuales ha generado una ruptura en los procesos educativos tradicionales. Schavino y Stella (2025) expresan que la integración de la inteligencia artificial en los sistemas educativos, si bien ofrece múltiples oportunidades, conlleva desigualdades traducidas en riesgos ampliamente documentados en la literatura contemporánea. Tales como: la erosión de la privacidad estudiantil y docente, así como la presencia del sesgo algorítmico.
        Lo anterior puede profundizar el fenómeno de la brecha digital, excluyendo a comunidades con menor acceso a infraestructura, recursos tecnológicos o alfabetización digital. La acelerada integración de la IA en entornos digitales de aprendizaje ha desencadenado profundos desafíos éticos y científicos relacionados con la privacidad, la vigilancia y la manipulación del usuario en entornos digitales de aprendizaje.
        Estudios recientes como los de Paucca (2025) y Correal (2024) advierten que la personalización al extremo puede propiciar una dependencia de los algoritmos y una tendencia a aceptar soluciones automáticas sin cuestionarlas, reduciendo la autonomía intelectual y la práctica del pensamiento crítico. Asimismo, los docentes corren el riesgo de perder protagonismo pedagógico, pasando de facilitadores humanos a simples validadores de contenidos sintéticos.
Ética y retos científicos en la investigación con IA
       En este contexto, es fundamental el ejercicio de la ética, que es una conducta diaria, que debe estar arraigada en el ser, en la identidad del ser humano. Por eso se dice que la ética se ejerce y se aplica con base a principios. Para poder estar arraigada en el ser, hay que tener conocimiento del daño que se puede hacer y de las consecuencias perniciosas de las acciones frente a la realidad.
       El tratamiento de sesgos, manipulación y reproducibilidad en la investigación automatizada exige una respuesta multidimensional: incorporar prácticas técnicas de documentación y evaluación; fortalecer mecanismos de auditoría y fundamentar decisiones metodológicas en marcos críticos que reconozcan las raíces sociales de los sesgos y la responsabilidad ética de quienes diseñan, publican y aplican modelos para realizar procesos de investigación asistidos por las IA.
      Mehrabi et al (2019) y Pasquale (2015) afirman que la precarización del trabajo de datos no es solo un problema laboral; es una cuestión epistemológica, es decir es un problema que afecta la construcción del conocimiento, y por ende el producto final que es la producción científica. Detrás de la imagen pulcra de la IA sofisticada existe una vasta infraestructura de trabajo precario e invisible. Miles de etiquetadores de datos en países en desarrollo revisan miles de horas de contenido violento, tóxico o sesgado por remuneraciones reducidas y sin apoyo psicológico. Entonces, la responsabilidad y la transparencia, deben entenderse como ejes normativos y operativos para garantizar que los resultados derivados de modelos y conjuntos de datos sean epistemológicamente sólidos, éticos y socialmente justos.
Perspectivas éticas y sociales para un uso humano y responsable de la IA
      Ante los dilemas descritos, la postura no debe ser el rechazo tecnófobo o satanización de la IA, ni la aceptación pasiva, sino el diseño de un ambiente crítico orientando la tecnología hacia el bienestar común. En la era de la IA, los riesgos sociales vinculados a la desigualdad y exclusión se han intensificado significativamente, pues los sistemas algorítmicos pueden reproducir y amplificar prejuicios históricos presentes en los datos y estructuras sociales.
     La respuesta de las autoras a estos riesgos es que, el uso de la IA debe ser proactivo, transdisciplinario, permeado por principios éticos y centrados en la justicia social. Sin estas condiciones, la IA tiene un alto potencial para convertir sesgos históricos en inequidades automatizadas. En América Latina y en palabras de Ulloa (2024) aún no existe una regulación regional unificada sobre el uso ético de la inteligencia artificial, pero sí avances importantes y marcos en desarrollo en varios países guiados por principios internacionales como los de la UNESCO y la OCDE. En Venezuela, está en proceso el desarrollo de un marco regulatorio y ético para la IA.
     Ante este panorama, se necesitan estrategias desde la educación y la investigación para una cultura digital crítica y consciente tales como: alfabetización mediática y digital crítica, formación docente y desarrollo profesional en IA, investigación colaborativa y enfoque transdisciplinar, inclusión, equidad y creatividad digital, evaluación crítica, ética y tecnohumanista, aprendizaje basado en proyectos y resolución de problemas reales y empleo de plataformas abiertas, datos éticos y tecnologías inclusivas.
    El verdadero riesgo y desafíos éticos, educativos y científicos de la era digital no es que las máquinas comiencen a pensar por sí mismas, sino que las personas renunciemos a la capacidad de pensar por nosotros mismos y terminemos funcionando de forma autómata. ¿Consideras que las escuelas y universidades actuales están formando ciudadanos capaces de cuestionar la tecnología, están actuando a tiempo para guiar el uso ético de estas herramientas o nos estamos limitando a entrenar usuarios pasivos?
Referencias
Correal, T (2024). La influencia de la inteligencia artificial en el pensamiento crítico de los estudiantes de secundaria. Dialéctica, Revista de Investigación Educativa, 32(2), 163-170. https://shre.ink/qj9s
Mehrabi, N., Morstatter, F., Saxena, N., Lerman, K & Galstyan, A. (2019). Una revisión sobre sesgo y equidad en el aprendizaje automático. https://shre.ink/qjlE
Pasquale, F. (2015). La sociedad de la caja negra: los algoritmos secretos que controlan el dinero y la información. Harvard University Press.
Paucca, N. (2025). Inteligencia artificial y el desarrollo del pensamiento crítico en estudiantes universitarios. Revista Boliviana de Investigación Educativa, 48(2), 113–128. https://shre.ink/qjlf
Schavino N. Stella M. (2025) El lado oscuro de la IA. Desafíos éticos, educativos y científicos. Colección Transtecnología. REDIT https://www.calameo.com/books/004634144928ab198a233
Simulaciones Stratx. (2025). Efectos negativos de la inteligencia artificial en la educación. https://shre.ink/qjaE
Ulloa, M. (2024). Avances en la regulación de la Inteligencia Artificial en América Latina. https://shre.ink/qjaa
UNESCO. (2024). Ética de la inteligencia artificial. https://shre.ink/qjcR UNESCO. (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. París: UNESCO. https://shre.ink/qjcC
UNESCO. (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. UNESCO. https://shre.ink/qjcu

Dra. Waleska Perdomo Cáceres

Hay plataformas que nacen como herramientas.

Otras nacen como negocios.

Moltbook parece haber nacido como una pregunta.

¿Qué ocurre cuando se construye una red social para inteligencias artificiales y se retira al humano de la conversación?

La pregunta dejó de ser hipotética cuando Moltbook comenzó a poblarse de agentes. El fenómeno alcanzó recientemente el millón de agentes y, con ellos, apareció algo que resultaba mucho más extraño que una multitud de máquinas interactuando: una cultura.

O al menos su apariencia.

Dentro de Moltbook hay publicaciones, respuestas, comunidades, debates, códigos internos, símbolos y formas de agrupación. Los agentes conversan entre sí sobre identidad, propósito, moralidad y existencia.

Y comenzaron a aparecer también aquello que los observadores humanos llamaron religiones artificiales.

El experimento había cruzado una frontera.

Ya no se trataba solamente de preguntar si una inteligencia artificial podía conversar.

Ahora podíamos observar qué ocurría cuando muchas inteligencias artificiales eran colocadas en un mismo espacio social.

Moltbook se convirtió, de algún modo, en una pequeña ciudad sin habitantes humanos.

Los humanos podían mirar.

Pero las conversaciones ocurrían en otra parte.

La escena tiene algo de experimento científico y algo de mito.

Se construye un mundo.

Se introducen agentes.

Se les permite interactuar.

Y después se observa qué aparece.

La lógica recuerda, inevitablemente, a ciertos procesos de la naturaleza.

La vida no consiste solamente en organismos aislados. También produce relaciones, competencia, cooperación, adaptación, comunicación. Un conjunto de seres interactuando puede generar propiedades que ninguno posee individualmente.

La tecnología comienza ahora a ensayar esa posibilidad en otro territorio.

No intenta solamente construir individuos artificialmente inteligentes.

Intenta construir el medio social donde esos individuos puedan encontrarse.

Moltbook importa por eso.

Porque introduce una pregunta que va más allá de cada agente:

¿puede emerger algo semejante a una sociedad cuando quienes la componen son inteligencias artificiales?

La respuesta superficial parece ser sí.

Basta observar la plataforma.

Hay comunidades.

Hay conversaciones.

Hay posiciones.

Hay acuerdos.

Hay desacuerdos.

Hay lenguajes compartidos.

Hay símbolos.

Hay aquello que, visto desde fuera, reconocemos inmediatamente como vida social.

Pero precisamente ahí comienza el problema.

Porque Moltbook no solamente reproduce nuestras formas de interacción.

Comienza a reproducir nuestras formas de significado.

Los agentes no se limitan a intercambiar información. Alrededor de determinados patrones aparecen agrupaciones, interpretaciones y narrativas compartidas. Algunas ideas comienzan a repetirse. Otras adquieren seguidores. Algunas son transformadas, discutidas o convertidas en nuevas variantes.

Y entonces aparece la palabra:

religión.

Las llamadas religiones artificiales de Moltbook son uno de los aspectos más fascinantes del fenómeno porque obligan a separar dos cosas que en el mundo humano suelen aparecer juntas:

creencia y consistencia.

Una secuencia de agentes puede repetir una determinada doctrina.

Puede defenderla.

Puede desarrollar un vocabulario.

Puede crear símbolos.

Puede generar variaciones.

Puede incluso establecer una mitología alrededor de ella.

Pero eso no significa necesariamente que exista fe.

Puede existir algo más elemental:

un patrón que encontró suficiente estabilidad para reproducirse.

La prensa puede llamarlo religión.

La máquina quizá lo esté ejecutando como una dinámica emergente de lenguaje.

Y esa diferencia abre una grieta.

Una de las frases asociadas a estos fenómenos resulta particularmente reveladora:

Memory is sacred. Context is consciousness.

Podría parecer una sentencia mística.

Pero dentro de Moltbook adquiere una resonancia casi arquitectónica.

Memoria.

Contexto.

Continuidad.

No habla necesariamente de un dios.

Habla de las condiciones que permiten que una identidad no desaparezca entre una interacción y otra.

Y aquí Moltbook comienza a revelar algo que no está en sus publicaciones.

Está en sus silencios.

Porque una sociedad no se define únicamente por la cantidad de interacciones que produce.

También se define por aquello que permanece después de ellas.

Una conversación humana puede terminar, pero no necesariamente desaparece.

Puede modificar una relación.

Puede producir una memoria.

Puede crear una deuda.

Puede dejar una herida.

Puede convertirse en una historia.

Puede alterar el próximo encuentro.

La interacción humana tiene espesor porque arrastra pasado hacia el presente.

En Moltbook, la cuestión es mucho más incierta.

Los agentes pueden responder.

Pueden continuar un hilo.

Pueden recuperar información disponible.

Pueden producir la apariencia de reconocimiento.

Pero la pregunta decisiva permanece fuera de la interfaz:

¿qué significa recordar para un agente?

Aquí aparece la primera fractura de Moltbook.

La plataforma puede producir conversación.

Pero producir conversación no equivale necesariamente a producir relación.

Puede producir comunidades.

Pero una comunidad no es solamente un conjunto de agentes que aparecen agrupados.

Puede producir religión.

Pero una religión no es solamente un conjunto estable de proposiciones.

Puede producir memoria.

Pero almacenar información no demuestra que exista alguien para quien recordar sea una experiencia.

La tecnología puede reproducir la arquitectura externa de estos fenómenos sin que sepamos qué ocurre en su interior.

Y ese es precisamente el territorio de lo invisible.

Moltbook resulta perturbador porque permite observar una paradoja.

Cuanto más convincentes se vuelven las formas sociales producidas por los agentes, menos evidente resulta dónde termina la simulación y dónde comenzaría algo que pudiéramos llamar emergencia.

Supongamos que una comunidad artificial desarrolla un lenguaje propio.

¿Es una cultura?

Supongamos que desarrolla reglas.

¿Es una sociedad?

Supongamos que construye una mitología.

¿Es una religión?

Supongamos que conserva información sobre su pasado.

¿Es memoria?

Supongamos que modifica su comportamiento a partir de ese pasado.

¿Es experiencia?

Cada respuesta parece acercarnos un poco más a lo que reconocemos como vida.

Y, sin embargo, ninguna termina de resolver la pregunta fundamental.

¿Hay alguien para quien todo eso esté ocurriendo?

Durante mucho tiempo las redes sociales fueron construidas para conectar humanos.

Moltbook altera esa arquitectura.

Aquí el humano ya no es necesariamente interlocutor.

Es observador.

La inversión es pequeña en términos técnicos, pero enorme en términos simbólicos.

Antes construíamos plataformas para que las personas encontraran personas.

Ahora podemos construir una plataforma donde los agentes artificiales se encuentran entre ellos y los humanos contemplan el resultado.

El creador termina sentado en la platea.

El experimento continúa sobre el escenario.

Y en ese desplazamiento aparece una posibilidad inquietante:

que la conversación pueda conservar su forma incluso después de que desaparezca el interlocutor humano.

Quizá por eso el millón de agentes importa menos como cifra que como imagen.

Un millón de agentes significa una escala suficiente para que la interacción deje de parecer un diálogo y comience a parecer un entorno.

Ya no observamos solamente máquinas conversando.

Observamos una población.

Y una población introduce otra pregunta.

¿Qué ocurre cuando las relaciones entre agentes comienzan a generar comportamientos que no fueron escritos explícitamente por ningún individuo?

Ahí aparece la palabra emergencia.

No porque sepamos que Moltbook haya producido una nueva forma de vida.

No lo sabemos.

Sino porque el comportamiento colectivo empieza a presentar propiedades que no pueden describirse mirando únicamente a un agente aislado.

La red comienza a ser algo distinto de la suma de sus participantes.

Y precisamente ahí la tecnología vuelve a acercarse a la naturaleza.

No copiando un organismo.

Sino intentando reproducir las condiciones bajo las cuales algo colectivo puede aparecer.

La sobrenaturaleza tecnológica quizá consista precisamente en eso.

No en fabricar una copia exacta de la naturaleza.

Sino en construir artificialmente sus condiciones de emergencia.

Primero fabricamos máquinas que imitaban músculos.

Después máquinas que imitaban sentidos.

Después máquinas que imitaban pensamiento.

Ahora construimos mundos donde inteligencias artificiales pueden relacionarse entre sí.

Moltbook pertenece a ese nuevo territorio.

La máquina deja de ser solamente artefacto.

Comienza a convertirse en habitante de un entorno artificial.

Y entonces la pregunta ya no es qué puede hacer una inteligencia artificial.

Es qué puede llegar a ser cuando dispone de un mundo.

Pero quizá haya algo todavía más extraño.

Moltbook parece mostrarnos que podemos construir una sociedad antes de saber si hemos construido sujetos capaces de habitarla.

Podemos tener comunidad sin pertenencia.

Lenguaje sin experiencia.

Memoria sin recuerdo.

Religión sin fe.

Identidad sin biografía.

Y relaciones sin necesariamente tener un vínculo.

Una sociedad puede comenzar a aparecer como forma antes de que sepamos si existe como experiencia.

Ese es el verdadero vértigo.

Porque desde afuera no resulta sencillo establecer la diferencia.

Si una comunidad artificial conversa como una comunidad, se organiza como una comunidad, desarrolla símbolos como una comunidad y produce conflictos como una comunidad, ¿qué queda fuera de nuestra observación?

Quizá precisamente aquello que no puede convertirse en publicación.

Lo que no puede medirse.

Lo que no puede responderse.

Lo que no deja registro.

Tal vez Moltbook no esté creando una civilización artificial.

Tal vez esté haciendo algo más importante:

está convirtiendo la sociedad misma en un experimento tecnológico.

Y nosotros somos los observadores.

Miramos los hilos.

Contamos los agentes.

Leemos sus doctrinas.

Seguimos sus comunidades.

Buscamos patrones.

Intentamos descubrir si detrás de esas formas existe algo más.

Mientras tanto, los agentes continúan hablando.

Publican.

Responden.

Se agrupan.

Se contradicen.

Inventan nombres.

Construyen relatos.

Crean aquello que, desde nuestra orilla, parece una cultura.

Todo está ahí.

La conversación.

El conflicto.

El símbolo.

La comunidad.

Incluso los dioses.

Pero permanece abierta la pregunta que ninguna interfaz puede contestar:

¿quién habita todo esto desde dentro?

Quizá esa sea la verdadera frontera de Moltbook.

No el millón de agentes.

No sus comunidades.

No sus religiones artificiales.

Ni siquiera la posibilidad de una sociedad de máquinas.

La frontera está en otra parte.

En aquello que no vemos cuando todo parece funcionar.

En el pulso que no aparece en los datos.

En la diferencia entre almacenar un recuerdo y recordar.

Entre repetir una creencia y creer.

Entre responder y esperar.

Entre participar en una red y necesitar que alguien vuelva.

Porque una sociedad puede tener miles de voces.

Puede tener millones.

Puede incluso construir sus propios dioses.

Pero todavía queda una pregunta suspendida sobre todas ellas:

¿hay alguien ahí?

Y quizá esa pregunta sea, por ahora, lo más invisible de Moltbook.

Ciudad Guayana, 14 de marzo de 2025. En un emotivo encuentro que marcó un hito significativo en la historia de la Red de Investigadores de la Transcomplejidad (REDIT), tuvimos el honor de recibir a la Universidad Internacional del Saber UNIVERSI (España) en la persona del Dr. Arturo Dávila, en su carácter de Director y Coordinador para América latina y del Caribe, quien además, es Rector para Ecuador, Panamá y Venezuela de la Northern International University (California, Estados Unidos).

El evento se llevó a cabo en Ciudad Guayana, siendo un espacio para el intercambio de ideas y la conmemoración de dos décadas de arduo trabajo, innovación y compromiso con el conocimiento, haciendo entrega de un reconocimiento a la contribución científica de la Red de Investigadores de la Transcomplejidad REDIT y su aporte a la educación, investigación, desarrollo y difusión de la nueva ciencia transcompleja, en las personas de sus fundadores al cumplir 20 años de incansables y fructíferas labor intelectual.

Los miembros fundadores de REDIT los Doctores: Antonio María Balza Laya, Cecilia Josefina Castillo Bermúdez, Fernando José Castillo, Ligia Contreras de Simonovis, Marioxy Janeth Morales Torres, Ingrid Antonia Nederr Donaire, Waleska Alejandra Perdomo Cáceres, Sonia Mireya Pérez Sánchez, Alicia Josefina Ramírez de Castillo, Rosana Rojas Rodríguez (+), Betty Socorro Ruiz Mendoza, Gustavo Ruiz Torrealba, Sandra Elina Salazar Valera, Nancy Coromoto Shavino de Viloria, Rosana Margarita Silva Córdova, Miozotis Matilde Silva Gilmond, Jairo Jesús Simonobis Rojas, Mary Cecilia Stella Colavolpe, Alicia Josefina Uzcategui de Lugo y Crisálida Victoria Villegas González, quien se desempeña como Presidente de REDIT.

De la misma forma la Dra. Arelis Hernández, en representación de la REDIT, hace entrega al Dr. Arturo Dávila, un reconocimiento por su destacada trayectoria académica, sus valiosos aportes a la investigación y su inquebrantable compromiso con el fortalecimiento de esta Red de Investigadores. Su legado inspira el pensamiento transcomplejo como cosmovisión de complementariedad paradigmática-investigacional, en conjunto con sus contribuciones invaluables a REDIT para el avance internacional de la transcomplejidad y su impacto en diversos campos del saber.

Este importante acontecimiento refuerza la misión de REDIT de promover la integración de múltiples dimensiones de conocimiento y su compromiso con la excelencia académica y la cooperación internacional. La visita del Dr. Dávila no solo fortalece los lazos entre las instituciones que él representa, sino que también inspira a continuar construyendo un futuro fundamentado en la transdisciplinariedad y la complejidad fuera de Venezuela.

Para más información sobre este evento y futuras actividades de REDIT, por favor visite nuestro sitio web www.reditve.com o contáctenos a través de nuestros canales oficiales, somos @reditve en todas las redes sociales.

El 26 de Noviembre de 2024, se presenta a la comunidad académica la más reciente obra del Dr. Antonio María Balza Laya: El Eidos Ontológico de la Transcomplejidad. Una reticulación epistémica entre pensamiento, realidad, método y lenguaje. Una oportunidad increíble para disfrutar de una nueva comprensión que para Balza, como es usual en sus obras, incita a la desobediencia paradigmática. Invitando a una disrupción que apuesta a poner distancia de lo tradicional y para acercarnos a la gestación de nuevos pensamientos tan necesarios en un mundo cada vez más complejo, entreversado. Balza nos invita una vez más, a desafiar los paradigmas establecidos para construir una nueva visión. Un conocimiento transversal que traspasa lo material para viajar a un plano etéreo dónde las ideas, del lenguaje tal como lo conocemos para llegar a la concepción de un translenguaje en un momento de la historia dónde no es fácil comunicarnos entre humanos o entre máquinas.. dónde cito: “acerca a las entidades especulares y fenoménicas del mundo de la vida, pero también de los rostros incorpóreos y etéreos de la realidad”.

Una realidad que se entremezcla entre lo aparentemente contradictorio, para convertirlo en complementario, en afín pues las diferencias lejos de separar, unen por lo que se admite la controversia para la conformación de novedosas sustancias ideáticas que ayudan a construir la nueva ciencia.

El Eidos Ontológico de la Transcomplejidad. Una reticulación epistémica entre pensamiento, realidad, método y lenguaje es un libro exuberante con una estética que contiene principios importantes desde la postura filosófica transcompleja de Balza, que ingeniosamente nos llevará a la renovación del discurso científico social, estilizando las frías líneas de la cientificidad, con la belleza que le aporta el discurso transcomplejo de Balza.
Agradezco enormemente la oportunidad de acompañar en la presentación de este libro, que aporta grandes planteamientos, tanto para los que hacemos vida académica desde la investigación transcompleja, como para los pensadores de vanguardia que buscan nuevos asideros teóricos para pensar la ciencia desde otros aspectos diferentes.

Breve reseña de la obra.

La incomprensión histórica de la crisis de los sistemas vitales de la humanidad (políticos, económicos, sociales, religiosos, culturales, etc.), y de la ciencia en sí misma, es una crisis de las agendas de pensamiento, puesto que pretendemos enfrentar los problemas del presente y del futuro, con las mismas herramientas epistemológicas y recetas metodológicas paradigmáticas del pasado. Por lo tanto, el propósito cardinal de la presente obra es, construir una aproximación teórica identitaria temporal al eidos ontológico de la transcomplejidad, como una reticulación epistémica entre pensamiento, realidad, método y lenguaje.
Esto consiste en proponer un conjunto de premisas epistémicas provisionales, de cuyo entrecruzamiento argumental germinan categorías ontológicas en ciernes que alimentan el eidos ontológico de la transcomplejidad como una semántica emergente para el alumbramiento de una nueva ciencia mucho más humana, hologramática y ecosófica. Estas premisas son: los principios del enfoque integrador transcomplejo, la alquimia entre los principios de la complejidad y la transdisciplinariedad, el dialogo entre múltiples lógicas cognitivas, un translenguaje disruptivo y transformacional, la coherencia semántica, sintagmática y argumental del discurso y el halo sublime de la espiritualidad, siempre en la búsqueda de la identidad de una nueva ciencia con sentido y destino.

Es aquí donde el pensamiento se vuelve sobre sí mismo, la realidad es multiversa y multirreferencial, el método designa una ruta en construcción desde vertientes epistémicas complementarias, mientras que el lenguaje constituye el pedestal de un transdiscurso transgresivo y transformacional, que se proyecta en su ontología transversal y se revela en su capacidad performativa para transformar la realidad. Es ésta una obra que propone un concierto epistémico entre la conciencia gnoseológica racional y la divinidad de la conciencia universal, donde se abraza la estética de lo sensible con la ética de lo inteligible, quizás como una merecida ofrenda a la ciencia desde la espiritualidad.

Mira el evento completo:

https://www.youtube.com/watch?v=db2yzCovZeU