El Umbral del Olvido: Biocampo, Bioinformacionalismo y Geopolítica del Conocimiento Sagrado (2a parte)

  La geopolítica del conocimiento no es una metáfora. Es la descripción precisa de un proceso histórico, en el cual el control de los paradigmas epistemológicos ha determinado con tal eficacia como los ejércitos, quiénes dominan y quiénes son dominados. En el siglo XXI, este proceso se ha acelerado de manera exponencial. El conocimiento ya no solo circula: se captura, se patenta, se entrena en modelos de lenguaje y se convierte en infraestructura de poder. En ese contexto, el denominado "bionformacionalismo", -concepto desarrollado por el académico y filósofo Devarakonda (2023), que expone a través de la intersección entre la filosofía india (basada en el conocimiento de los vedas), el budismo temprano y la teoría de la información biológica- adquiere una dimensión que trasciende la academia: es, potencialmente, una epistemología de resistencia frente a la colonización cognitiva que los grandes actores globales de la IA están desplegando a escala planetaria.

El bioinformacionalismo, en su formulación más rigurosa, postula que la información no puede separarse del ser vivo que la genera, ni el conocimiento del proceso relacional a través de la cual emerge. Este autor, parte de la premisa védica de que la búsqueda del conocimiento es un viaje de lo conocido a lo desconocido, un movimiento que los textos clásicos describen como el tránsito de la no-verdad a la verdad, de la oscuridad a la luz.

Esta arquitectura es completamente distinta de la que subyace a los grandes modelos de inteligencia artificial: donde el bioinformacionalismo postula un conocimiento de encarnado, relacional y emergente, la IA opera sobre un corpus de datos históricos, estáticos, ya codificados y despojados del contexto vivo que les dio origen. Esta diferencia no es técnica: es ontológica, y sus consecuencias geopolíticas son profundas.

Los sistemas de inteligencia artificial que hoy dominan el mercado global -desarrollados fundamentalmente en Estados Unidos y China, con contribuciones relevantes de la Unión Europea, Reino Unido, Corea del Sur e Israel- fueron entrenados sobre corpus textuales que reproducen, en su distribución misma, las jerarquías epistémicas del sistema académico internacional. El idioma inglés y chino mandarín representan la abrumadora mayoría de los datos de entrenamiento. Las tradiciones de conocimiento en lenguas indígenas (nativas) en sistemas de escritura no latinizados o en las formas de tradición oral que nunca fueron digitalizadas, están prácticamente ausentes. Kak (2025) advierte que el mundo enfrenta transformaciones geopolíticas de primer orden vinculadas a la IA, y que las experiencias históricas de Occidente, China e India en la gestión de las disrupciones servirán como plantilla para las respuestas a las perturbaciones que la IA desencadenará en el futuro. Esa plantilla, como toda plantilla, excluye lo que no está en su formato.

La dimensión geoestratégica del bioinformacionalismo se vuelve visible cuando se analiza quién controla la infraestructura del conocimiento biológico del mundo. Los grandes bancos de datos genómicos tales como GenBank, el UK BioBank el All of Us Research Program de los NIH, están localizados y administrados en el Norte Global. Los algoritmos de análisis de bioseñales, de procesamiento de imágenes médicas y de modelado de sistemas biológicos complejos son desarrollados y patentados principalmente por corporaciones tecnológicas como Google Health, Microsoft Research, IBM y sus equivalentes chinos como Tencent AI Lab y Alibaba DAMO Academy. En ese ecosistema, las naciones que no producen sus propios modelos de IA biomédica -y eso incluye a la región de América Latina, África Subsahariana y Sur de Asia- están condenadas a ser usuarias de infraestructuras diseñadas en función de intereses ajenos, alimentados con datos que no les pertenecen y gobernadas por estándares que no contribuyeron a definir.

El caso de conocimiento sobre biocampo es paradigmático en este sentido. Si las propiedades del biocampo -campos electromagnéticos endógenos, biofotones, procesos cuánticos asociados a sistemas vivos- pudieran ser modeladas, medidas y predichas por sistemas de IA, el valor comercial y estratégico de ese conocimiento sería inconmensurable. La medicina de precisión basada en biocampo permitiría diagnósticos no invasivos, intervención de sanación si farmacología convencional y modelos de salud pública radicalmente más eficientes. ¿Quién tiene los recursos para desarrollar ese campo de investigación a escala? ¿Y quién, en consecuencia, tendría en control de sus aplicaciones clínicas, sus patentes y sus modelos de distribución? Esta es la pregunta que el bioinformacionalismo como geopolítica obliga a formular: no ¿es posible?, sino ¿quién lo controla cuando sea posible?

Kak (2025) introduce en este debate el concepto de "AI State". La configuración de poder en la que un Estado o conjunto de autores usa la IA no solo como herramienta económica, sino como instrumento de gobernanza, vigilancia y formación de subjetividad (p.18). Bajo ese marco, la IA no es neutral: es la extensión digital de un proyecto político. Y ese proyecto, en su versión dominante, no incluye las epistemologías del Sur Global como contribuyentes activos al diseño de los sistemas, sino como objetos de extracción de datos y como mercados de consumo de soluciones diseñadas en otro lugar. La alarma de advertencia que Kak lanza sobre los peligros de una IA sin freno ético no algorítmico dhármico (p.22), no es una mera preocupación filosófica abstracta: es la descripción de una arquitectura de poder que ya opera.

El bioinformacionalismo, ofrece en ese contexto, una posición de enunciación alternativa. Si el conocimiento siempre es situado, encarnado y relacional -como postula esta epistemología-, entonces la validación del conocimiento no puede ser monopolizada por un paradigma único, por más potente que sea en su infraestructura computacional. Las tradiciones de conocimiento indígena, las medicinas no occidentales, los sistemas filosóficos del sur de Asia, África y de Mesoamérica, no pueden ser únicamente consideradas como pre-científicas del conocimiento que la IA eventualmente traducirá en datos: son ontologías alternativas que articulan la relación entre el ser, el saber y el mundo de maneras que el paradigma tecnocientífico dominante no puede capturar sin destruir. Reconocer eso no es romanticismo: es rigor epistemológico. Y, en términos geopolíticos, es el fundamento de una soberanía cognitiva que ningún tratado de libre comercio en ciencia y tecnología debería de comprometer.

Los países satélites o subalternos -para usar los términos que la geopolítica crítica ha acuñado para describir las naciones que no controlan su propia agenda de desarrollo tecnológico- se encuentran en una posición especialmente vulnerable frente a este proceso. América Latina por ejemplo, posee una riqueza extraordinaria de biodiversidad, saberes ancestrales sobre sanación y ecosistemas de conocimiento vivo que son, potencialmente, recursos epistémicos de primer orden, para la investigación de biocampo y en bioinformacionalismo. Sin embargo, la dependencia de infraestructura tecnológica reproduce en el campo del conocimiento biológico la misma dinámica extractivista que en el pasado operó sobre los recursos naturales: se extraen los datos -genomas y bioseñales, prácticas ancestrales digitalizadas-, se procesan en los centros tecnológicos del Norte Global y se devuelven en forma de productos con valor agregado que las economías periféricas no pueden pagar sin endeudarse.

Frente a ese panorama, la propuesta que emerge de la integración postulada por Devarakonda (2023), Kak (2025) y Kafatos et al. (2015), sobre construir agendas de investigación sobre bioinformacionalismo que sean no solo epistemológicamente soberanas, sino geopolíticamente estratégicas. Eso implica, en primer lugar, documentar y proteger las tradiciones de conocimiento vivo que operan con principios fundamental y funcionalmente equivalentes al biocampo, antes que sean absorbidas por el corpus de entrenamiento de los modelos de IA sin consentimiento ni compensación. Implica, en segundo lugar, desarrollar infraestructuras propias de procesamiento y análisis de datos biológicos -con participación pública, académica y comunitaria- que impidan la monopolización corporativa de los hallazgos. Y, en tercer lugar, establecer marco normativos de soberanía epistémica en los convenios internacionales de ciencia y tecnología, análogos a los que existen -aunque tampoco se cumplan- para la biodiversidad biológica.

No es casual que los debates más intensos sobre gobernanza de la IA en los últimos años -el Parlamento Europeo, en los organismos de la ONU, en los foros académicos internacionales- hayan circulado en torno a los datos, la privacidad y la discriminación algorítmica-, pero hayan prestado escasa atención a la dimensión epistémica: quién define qué, es conocimiento válido, qué ontologías son computacionalmente representables y cuáles son excluidas por diseño. El bioinformacionalismo introduce precisamente esa dimensión. Y al hacerlo, transforma lo que parecía un debate sobre el tipo de civilización que queremos construir. Una civilización que concentra el poder de definir en unos pocos actores tecnológicos -bajo el pretexto de la eficiencia y la objetividad algorítmica- es una civilización que ha renunciado a la pluralidad ontológica que hizo posible, a lo largo de la historia humana, la resiliencia colectiva ante las grandes crisis.

Para concluir el apartado, podemos plantear lo siguiente. ¿Tienen los Estados latinoamericanos una política de soberanía epistémica frente a la expansión de los grandes modelos de IA? ¿Existen en la región marcos jurídicos, académicos y políticos para proteger el bioinformacionalismo como patrimonio estratégico del conocimiento? ¿O la geopolítica del conocimiento ya está siendo decidida sin que la región participe en las mesas de negociación?