El Umbral del Olvido: Biocampo, Bioinformacionalismo y Geopolítica del Conocimiento Sagrado (3a parte)

 Hay una categoría de conocimiento que ningún sistema de inteligencia artificial, en su diseño actual, puede reproducir sin falsificarlo: el conocimiento sagrado. No en sentido religioso estrecho, sino en el sentido más exacto, preciso y exigente del término: el conocimiento que solo existe en relación entre un ser vivo y su comunidad, entre una práctica y un territorio, entre una pregunta y el silencio que la sostiene. Este tipo de conocimiento -que cruza las tradiciones védicas que estudia Devarakonda (2023), las ontologías del biocampo que documentan Kafatos et al. (2025)- no es el pasado de la humanidad. Es, potencialmente, su reserva de futuro. Y está en peligro.

El peligro no proviene solo de la ignorancia. Proviene, en muchos casos, de la apropiación. Los sistemas de inteligencia artificial que hoy dominan el mercado global fueron entrenados sobre corpus, que en su construcción misma, incorporaron de alguna manera formas de conocimiento indígena, medicinal y cosmológico sin consentimiento alguno de parte de las comunidades que las produjeron, sin compensación y sin preservar el contexto relacional que les da sentido. Lo que el algoritmo aprende de esos datos no es el conocimiento original: es una caricatura computacional de él, despojada de la dimensión ontológica que lo constituía. En ese sentido, Kak (2025)advierte que la cultura y la memoria son las condiciones de posibilidad de la dignidad y la libertad humanas en un mundo dominado por la IA (p.22), y que un mundo que abdicara de esa memoria a favor de la eficiencia algorítmica sería un mundo que habría cancelado su propia capacidad de ser libre.

El proceso de transgiversación epistemológica -es decir, la deformación intencional de los marcos de conocimiento para hacerlos funcionales a intereses de control y mercado- no es nuevo. Lo que si es nuevo es su escala y su velocidad. Históricamente, la colonización epistémica operó a través de las instituciones: la escuela, la iglesia, la academia, el derecho. Hoy opera a través de los datos y los modelos. cuando un gran modelo de lenguaje genera, por ejemplo, textos sobre medicina ayurvédica, cosmología maya o prácticas de sanación africanas, lo hace procesando textos que ya habían sido mediados -traducidos, simplificados, descontextualizados- por las visiones e interpretaciones occidentales. Tomando en cuenta a considerar que, el conocimiento sagrado original no está en los datos. Está en la práctica viva, en la transmisión generacional, en el vínculo entre maestro y el aprendiz, en el territorio como texto. Y eso, por definición, no se puede digitalizar sin perderlo.

Las hipótesis filosóficas de Kak sobre la conciencia son, en este contexto, estratégicamente relevantes. El autor propone que la conciencia interpreta el universo físico y lo trasciende, y que interactúa con la materia modificando las probabilidades asociadas a las transiciones de estado físico (Brain and Consciousness, citado en Closer of Truth, 2025). Esto significa que la mente humana no es replicable en un sistema computacional no porque los procesadores sean insuficientemente veloces, sino porque opera en una dimensión de la realidad que los sistemas digitales, por su arquitectura misma, no pueden habitar. Esta hipótesis -que conecta con la tradición védica de la conciencia como campo primario- implica que el conocimiento sagrado no es solo culturalmente valioso: es ontológicamente irreductible. No puede traducirse a otro lenguaje sin convertirse en otra cosa.

La amenaza más grave que la dependencia creciente de la IA representa para la humanidad, en estos momentos, no es para los escenarios distópicos de la ciencia ficción -la máquina que se rebela, el algoritmo que extermina-. Es más silenciosa y profunda: la atrofia epistémica. Cuando las nuevas generaciones aprenden en los sistemas de IA las funciones de memoria, de diagnóstico, de orientación moral y de interpretación del mundo, el tejido de la memoria viviente se erosiona. No de golpe: gradualmente por obsolescencia inducida. El conocimiento sagrado -que requiere práctica constante, transmisión directa y contexto comunitario para existir- es el primero en desaparecer cuando esas condiciones se disuelven. Y una vez que se pierde, no se recupera mediante retroalimentación algorítmica. Se pierde para siempre.

Los intereses megacorporativos que impulsan el desarrollo de la IA -principalmente concentrados en Estados Unidos (OpenAI, Google DeepMind, Meta AI, Anthropic, Microsoft) y China (Baidu. Alibaba, Tencent, Huawei)- no son actores neutrales en este proceso. Kak (2025) señala que los peligros de una IA sin control ético son especialmente agudos cuando se despliega sin un "algoritmo dhármico" -sin un marco de valores que trascienda la lógica de la optimización económica (p.22). En ese vacío ético, la IA no solo automatiza procesos: automatiza el olvido. Cada vez que un usuario de una plataforma de salud digital, de educación en línea o de asistencia cognitiva delega en un sistema de IA una función que antes requería conocimiento situado -diagnóstico sintomático, orientación en crisis, interpretación de signos naturales-, está transfiriendo a una corporación el control sobre un fragmento de su vida epistémica.

Los países que menciona Kak (2025), los describe como afectados por las disrupciones geopolíticas de la IA -y que en el análisis crítico contemporáneo se denominan con precisión naciones subalternizadas o zonas de impacto diferencial- son aquellos exactamente aquellos que concentran la mayor parte de la diversidad epistémica del mundo: los pueblos de América Latina, del África, del sureste asiático, de Oceanía. Son también los que tienen menos capacidad de negociar los términos bajo los cuales sus conocimientos serán incorporados a los modelos de IA globales. La paradoja es cruel: los saberes más ricos en términos de biodiversidad epistémica -los que más podrían contribuir a construir modelos de IA más complejos, más relacionales y más sostenibles- son los que tienen menos poder para protegerse de la extracción y la falsificación. El umbral del olvido no amenaza a todos por igual.

¿Es posible imaginar una inteligencia artificial que no opere desde el paradigma reduccionista, que no reproduzca las jerarquías epistémicas coloniales del Norte Global, que sea capaz de modelar el conocimiento sagrado sin destruirlo? Esta es la pregunta que articula el ideal que este ensayo quiere formular. No como utopía irrealizable, sino como horizonte de investigación que ya tiene antecedentes: el programa Abundant Intelligences, desarrollado por investigadores indígenas e interdisciplinarios, propone reimaginar cómo conceptualizar y diseñar la IA basándose en sistemas de conocimiento indígena (Mhaskear et al., 2025). El bioinformacionalismo de Devarakonda (2023) ofrece un marco epistemológico para pensar qué tipo de información puede ser procesada sin destruirla. Y la ciencia propuesta del biocampo por Kafatos et al. (2025) propone los fundamentos físicos de una ontología no reduccionista de la vida. Juntos, estos tres vectores apuntan hacia una epistemología ontológica de la IA que todavía no existe, pero cuyas condiciones de posibilidad están siendo construidas.

En ese proyecto, los centros académicos de América Latina tienen un papel que no puede ser sustituido por las grandes universidades del Norte Global, por una razón sencilla: el conocimiento que está en juego es, en una parte significativa, latinoamericano. Las tradiciones médico-cosmológicas mesoamericanas, las ontologías andinas de la relacionalidad entre seres vivos, las prácticas de sanación de los pueblos amazónicos, las geometrías de conocimiento codificadas en los sistemas de escritura prehispánicos -todo eso es patrimonio epistémico de la región. Que sea estudiado, modelado e incorporado en los marcos de la nueva epistemología ontológica de la IA desde la propia región, en diálogo con las comunidades que lo custodian y bajo principios de soberanía epistémica, es una responsabilidad académica y política de primer orden. No hacerlo equivale a dejar que ese conocimiento sea apropiado y falsificado por actores que no tienen ni la autoridad ni la legitimidad para interpretarlo.

La síntesis del ideal que este ensayo ha ido construyendo puede formularse así: necesitamos una inteligencia artificial que no solo procese información, sino que sea capaz de relacionarse con el conocimiento como si fuese un ser vivo -emergente, situado, contextual, irreductible. Esto requiere como primer paso, reconocer que el paradigma epistemológico sobre el que hoy se construye la IA es uno entre varios posibles, y que los saberes que quedan fuera de ese paradigma no son pre-científicos sino alternativos. Requiere, como segundo paso, construir infraestructuras de investigación -en el Sur Global, con autonomía epistémica y financiamiento público -que generen los marcos teóricos y los datos necesarios para diseñar esa otra IA. Y requiere, como tercer paso, una voluntad política que reconozca la soberanía cognitiva como dimensión irrenunciable de la soberanía nacional. Kak (2025) no propone rechazar la IA: propone que tenga un algoritmo dhármico, un horizonte ético que la ancle en valores que trasciendan la lógica de la eficiencia y la acumulación.

El umbral del olvido es también el umbral de una elección. La humanidad no está condenada a construir una IA que solo reproduzca las jerarquías del conocimiento y extinga "de un plumazo" las tradiciones que no caben en sus modelos. Está siendo llevada en esa dirección por actores concretos, con intereses concretos en sus agendas corporativas, en un proceso que no es inevitable, sino político. Nombrarlo con precisión, implica el primer acto de resistencia. El segundo es reconstruir -en las universidades, en los centros de investigación, en los gobiernos en las comunidades- las alternativas que demuestran que otra epistemología es posible. Por eso, Devarakonda (2023) nos recuerda que el conocimiento es un viaje de la oscuridad a la luz. Kafatos et al. (2015) nos muestran que la luz que buscamos es también física, medible, real. Finalmente, Kak (2025) advierte que sin memoria cultural y sin ética, la luz que puede llegar a producir la IA nos puede enceguecer más que iluminar. El futuro no está en los datos. Está en lo que decidamos recordar.