La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las fuerzas transformadoras más influyentes del siglo XXI. Su impacto se extiende más allá del ámbito tecnológico para irrumpir en los modos de producción de conocimiento y en las prácticas educativas.

Desde la antropología del aprendizaje, analizando el fenómeno esta incursión nos plantea dos preguntas epistemológicas claves: ¿Cómo se configuran las nuevas formas de aprender con y a través de la IA? y ¿Qué saberes se validan o se excluyen?

Por esta razón en este artículo abordamos estas interrogantes explorando la IA como dato epistemológico en contextos latinoamericanos y caribeños, integrando además su papel en la etnografía, la observación participante y la entrevista como métodos de investigación fundamentales en Antropología.

La Antropología se interroga igualmente sobre las tentativas, de retrospección de algunos grupos o sectores, aquéllas que buscan encontrar un modelo de acción en el pasado (La valorización del pasado, de modos de vida antiguos, el reencuentro de valores que le dieron una manera de ser a un determinado grupo social). También cuestiona la prospectiva de la sociedad occidentalizada, descifra las formas en gestación que las transformaciones aceleradas producen en esta sociedad.

Por ejemplo, el instrumento de la informática no se comprende únicamente como un desafío tecnológico y económico: la Antropología se detiene sobre sus implicaciones en el campo de las relaciones de trabajo y de la sociabilidad. Lo interpreta también bajo el aspecto cognoscitivo, como una nueva técnica de inscripción, de lo real y, por este mismo hecho, capaz de transformar nuestra manera, de representar y de describir nuestra relación con el mundo.

La IA como objeto cultural

Ya estamos muy claros que la IA no es neutra; está cargada de significados culturales y valores implícitos. Su desarrollo refleja contextos sociales, intereses económicos y relaciones de poder que deben ser leídos desde una mirada antropológica. Considerarla como objeto cultural implica analizar no solo su diseño técnico, sino también las narrativas, expectativas y temores que la rodean en diferentes sociedades. En América Latina, la recepción de la IA revela tensiones entre modernidad, dependencia tecnológica, apropiación local y resistencia al cambio, sobre todo en el ámbito académico, espacio donde estamos sumergido en nuestra práctica.

Epistemologías del sur y tecnologías inteligentes

Las epistemologías del sur, como propone Boaventura de Sousa Santos, invitan a valorar los saberes no hegemónicos. Desde esta óptica, la IA puede reproducir desigualdades o abrir espacios de re-existencia si es apropiada críticamente por las comunidades. En países como Bolivia, México, Colombia, Ecuador, Panamá y Brasil conocemos iniciativas que emergen desde las periferias desde miradas que cuestionan el universalismo tecnológico y las mismas promueven formas de IA situadas que reconocen sus saberes originarios, populares y afrodescendientes.

IA y educación intercultural

En contextos como República Dominicana y Colombia, donde en los últimos años hemos sido parte de proyectos culturales estas herramientas de IA han sido incorporadas a programas formativos interculturales y de gestión, pero su efectividad depende de su adecuación a las realidades locales y del respeto por los saberes comunitarios. Ya que es muy importante tener claro, que la IA aplicada sin mediación cultural puede reforzar procesos de homogeneización.

Sin embargo, cuando es co-creada con los actores locales, puede convertirse en una aliada para revitalizar lenguas originarias, prácticas agrícolas ancestrales y pedagogías propias o procesos etnoeducativos, como los que acabamos de conocer hace poco en la ciudad de Cali, Colombia en el Festival Petronio 2025.

Aprendizaje automatizado y deshumanización

Una crítica frecuente es que el aprendizaje mediado por algoritmos puede despersonalizar la experiencia educativa. En el Caribe, las iniciativas educativas deben cuidar que la IA complemente y no sustituya los vínculos humanos y pedagógicos. El riesgo de automatizar la enseñanza sin atención a los contextos emocionales, históricos y afectivos del aprendizaje puede generar experiencias vacías de sentido. Esto es uno de los grandes retos para todos los que estamos involucrados en estos procesos.

Antropología digital y metodologías colaborativas

La IA ha llegado para transformar la manera en que los antropólogos, sociólogos, investigadores y cientistas sociales investigamos, ofreciendo herramientas de análisis de datos o lo que ahora le llaman en el mundo académico la etnografía virtual.

Por ejemplo, en Brasil muestran cómo se emplea IA para mapear narrativas culturales en redes sociales, analizar corpus lingüísticos en comunidades afrodescendientes o documentar prácticas rituales. Estas metodologías híbridas abren nuevos caminos para lo que nosotros entendemos es una antropología del aprendizaje conectada, transdisciplinaria y colaborativa.

IA y los métodos antropológicos clásicos

Los componentes políticos, económicos, sociales, no son exteriores al mismo proceso generado.  La visión holística de la Antropología nos da cuenta de ello, por esa razón las Ciencias Sociales han visto agotarse sus posibilidades de explicación del contexto social al reducir el estudio de la realidad a una serie de variables, su cuantificación y correlación, para cuya comprensión se privilegia la referencia a mediciones de categorías previamente construidas por el o la investigadora (Diamond 1982).

Más recientemente, se ha intensificado un interés por el aspecto subjetivo de la vida social, desarrollándose aproximaciones que han conducido a los y las científicas sociales a la comprensión de realidades diferentes, aunque no exóticas, en las que otros seres humanos como pluralidades culturales han aprendido a darle un sentido peculiar a su mundo cotidiano.

La etnografía, como método de aproximación cualitativa al conocimiento de la realidad social, ofrece también la posibilidad de hacer a un lado las propias concepciones culturales, el etnocentrismo occidental y de clase, para aprehender el mundo desde el punto de vista de seres humanos que construyeron sistemas simbólicos diferentes para explicarse su realidad y transformarla desde su particular visión del mundo.

Este método central de la antropología, se enriquece con el uso de la IA para analizar grandes volúmenes de datos digitales. En la observación participante, la IA puede sistematizar registros audiovisuales y patrones de interacción. En la entrevista, herramientas de transcripción automática y análisis semántico facilitan la organización de discursos, como se ha visto en estudios sobre migración y feminismo en Puerto Rico y México.

La aldea global desde la mirada antropológica

Uno de los temas que no se pueden dejar de analizar en esta reflexión desde la mirada antropológica, es el concepto de "aldea global" de Marshall McLuhan, que implica que las tecnologías de comunicación han acortado las distancias, creando un mundo interconectado donde las experiencias y la información fluyen de manera inmediata, lo cual modifica las estructuras sociales, culturales y la construcción de identidades.

La antropología analiza cómo este fenómeno impacta las particularidades locales frente a la homogeneización cultural, la formación de comunidades globales basadas en redes, los intercambios culturales y la posibilidad de resistencia frente a la imposición de modelos occidentales de consumo y pensamiento.

Las cinco dimensiones de aldea global propuestas por McLuhan

Homogeneización cultural vs. hibridación: La antropología estudia cómo la difusión masiva de contenidos y estilos de vida a través de los medios electrónicos y las redes sociales puede llevar a una homogeneización cultural, pero también permite la hibridación y el intercambio enriquecedor de tradiciones, al tiempo que las comunidades locales buscan preservar su identidad y sus imaginarios colectivos.

Nuevas comunidades y subjetividades: La interconexión electrónica fomenta la formación de comunidades de redes que trascienden lo geográfico. Desde una perspectiva antropológica, esto implica analizar cómo se construyen nuevas formas de ciudadanía, pertenencia e interrelación social en un marco digital.

Impacto en el tiempo y el espacio: La aldea global, al hacer la información accesible de forma instantánea y mundial, minimiza la relevancia de la distancia y el tiempo. Esto altera las nociones antropológicas tradicionales de territorio, migración y frontera, generando nuevas dinámicas sociales.

Perspectivas críticas y ecológicas: La antropología aborda el fenómeno desde la teoría crítica, cuestionando si la aldea global promueve un pensamiento ecológico que considere el bien común y los derechos humanos, o si, por el contrario, favorece el consumo, el materialismo y la explotación ambiental.

El papel de los medios: La visión antropológica de McLuhan se enfoca en la forma en que los medios de comunicación no solo transmiten un contenido, sino que también configuran nuestra forma de pensar, nuestros valores y nuestra cultura. Los medios son herramientas que traducen la experiencia humana en nuevas formas de entender el mundo.

Recomendaciones para una IA contextualizada

Es urgente fomentar una alfabetización digital crítica, diseñar políticas públicas inclusivas y promover la participación de las comunidades en el desarrollo de tecnologías. Algunas recomendaciones que entendemos claves son:

Integrar saberes tradicionales en modelos de IA, establecer marcos éticos participativos, garantizar la formación crítica de estudiantes en el uso de IA para la investigación cualitativa y etnográfica y desarrollar programas de formación que vinculen el uso de la IA en la academia.

La IA como dato epistemológico permite repensar no solo cómo aprendemos, sino qué consideramos como conocimiento válido. Desde la antropología del aprendizaje, se abren nuevos caminos para el análisis crítico y la acción transformadora. Los casos conocidos en el Caribe, invitan a construir una relación más ética, contextualizada, dialógica con las tecnologías inteligentes y centradas en los territorios como enclaves de las investigaciones.

Para finalizar, debo reconocer que, desde mi práctica académica e investigativa con estudiantes, la incorporación de estas herramientas en la enseñanza de la etnografía, la observación participante y la entrevista se convierten en un recurso que enriquece los procesos formativos. El reconocimiento de las bondades de la IA, ha de estar ligado al interés por formar en el sentido de lo humano, lo que requiere de reflexión y compromiso ético de la comunidad científica y de los usuarios inmediatos.

Sin embargo, insisto en que su uso debe estar guiado por criterios éticos, rigor metodológico y calidad interpretativa. Teniendo muy claro y es el gran reto reitero, que la IA no sustituye la mirada antropológica, sino que nos desafía a mantenerla viva y crítica frente a los cambios tecnológicos. Hasta la próxima semana.

Referencias

Boaventura de Sousa Santos (2009). Una epistemología del sur. CLACSO.

Borgesius, F. J. Z. (2018). Discrimination, Artificial Intelligence, and Algorithmic Decision-Making. Council of Europe.

Couldry, N., & Mejias, U. (2019). The Costs of Connection: How Data Is Colonizing Human Life and Appropriating It for Capitalism. Stanford University Press.

Grosfoguel, R. (2016). Decolonizar las tecnologías y los saberes: Epistemologías del sur y justicia cognitiva. Universidad de Puerto Rico.

Bourdieu P. et al. El Oficio del Sociólogo. México. Siglo XXI Eds. 6ta. Ed. 1983.

Diamond S & B. Belasco, De la cultura primitiva a la cultura moderna. Barcelona. Ed. Anagrama. 1982

Guevara M. La etnografía y los diseños de TTG en Antropologia Social". Trabajo elaborado para el seminario de reforma curricular del Departamento de Antropologia, UCR. Reproducción interna. 1991

Hinkelammert F. El Capitalismo al Desnudo. Bogotá, Ed. El Búho Ltda. 1991. Kilani M. Introduction a l’Anthropologie. Citado por José Camacho "El campo de la Antropolgía" (inédito). 1989

UNESCO. (2021). Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial. París: UNESCO.