Plumas NCC | Gobernanza algorítmica y el capital documental

Por: Mtro. Rodolfo Guerrero Martínez (México).

 

En la actualidad, la transformación digital ha redefinido la matriz de la creación de valor, planteando desafíos ontológicos, éticos y jurídicos que exigen una reconfiguración urgente de los marcos de gobernanza. Por consiguiente, la filosofía del Nuevo realismo, en particular a través de la obra El Manifiesto del Webfare de Maurizio Ferraris, ofrece la base teórica necesaria para comprender y orientar este nuevo panorama socioeconómico, al identificar un capital emergente y proponer un modelo de justicia social para la era algorítmica.

 

1.-Fundamentos ontológicos del webfare y la revolución copernicana

El aporte académico y tecnológico fundamental de la obra de Ferraris se centra en una revolución copernicana de la Web, de manera tradicional, la Web se concebía erróneamente como una mera infosfera—el ámbito superficial de la información y la comunicación basado en datos semánticos.

Sin embargo, Ferraris demuestra que la esencia de la Web es el registro y la capitalización de la actividad humana, constituyendo la docúsfera, dado a que la tecnología digital ha transformado el registro, que antes era una actividad rara y costosa, en un proceso ubicuo y sistemático.

En este nuevo esquema, el ser humano es inherentemente un homo technologicus y un productor de documentos, cuya actividad cotidiana, especialmente el consumo—el único elemento no automatizable—, genera valor. Consecuentemente, esta movilización humana se traduce en la producción inconsciente de datos sintácticos (metadatos), que, al agregarse a miles de millones de otros datos, conforman un nuevo capital denominado patrimonio de la humanidad o plusvalía documedial.

 

2.-La asimetría de poder y la democratización de la necesidad

La relevancia de la data webfare en contextos institucionales y democráticos se manifiesta como una respuesta a la profunda asimetría de injusticia generada por las Big Tech. De forma crítica, estas plataformas obtienen la plusvalía documedial gratuitamente, convirtiéndose en propietarias de una acumulación primaria de valor derivada de la vida misma de los usuarios.

Frente a esta concentración de riqueza, el Webfare propone una nueva justicia social digital que priorice la democracia de la necesidad sobre la tiranía del mérito. Por lo tanto, la necesidad (aquello que iguala a los humanos y es el fin último no automatizable de la producción) debe ser el fundamento de la redistribución.

Institucionalmente, esta redistribución se articularía a través de los Bancos de virtud (intermediarios de datos), utilizando la legislación europea sobre portabilidad de datos (Reglamento 679/2016) para que los usuarios puedan solicitar sus datos, incluidos los sintácticos.

Adicionalmente, el valor mutualizado debe invertirse en educación para dotar a la ciudadanía de la alfabetización en Big Data necesaria para vivir en la docúsfera.

Así pues, el Webfare proporciona la teoría y teleología necesarias para gobernar la dirección de la humanidad, al convertir el consumo en un elemento productivo y transformarlo en capital que sostiene el sistema económico en el contexto de la automatización.

 

3.- La crisis de la autenticidad digital: De la docúsfera a la muerte del internet

En el marco de la gobernanza digital, la obra de Ferraris choca con los desafíos de la Inteligencia Artificial (IA) generativa y la crisis de autenticidad que ha dado origen a la Teoría del Internet Muerto (DIT). Efectivamente, la DIT sostiene que la Web está siendo dominada por bots y contenido generado por IA (como los Large Language Models o LLMs), superando el tráfico humano en ciertos ámbitos.

De hecho, reportes indican que los bad bots representan una porción significativa del tráfico global. Esta saturación de contenido sintético plantea provocaciones jurídicas de inmensa magnitud.

Primeramente, la proliferación de deepfakes y medios sintéticos amenaza la confianza pública en las fuentes de información legítimas, lo cual es considerado una amenaza primordial. Por lo tanto, la IA generativa intensifica los riesgos de manipulación y sesgo algorítmico.

En segundo lugar, la dificultad para rastrear la procedencia de los datos (trazabilidad) y la opacidad técnica del algoritmo de caja negra obstaculizan la capacidad de la justicia para exigir rendición de cuentas y explicabilidad.

Por consiguiente, los desafíos jurídicos se centran en cómo aplicar la legislación existente, como la portabilidad de datos (GDPR), cuando la autenticidad del propio dato es incierta, y en cómo establecer mecanismos de auditoría sociotécnica y supervisión humana efectiva para prevenir la propagación de errores sistémicos o el sesgo de automatización.

 

4.- Gobernar la IA agéntica: El desafío de la memoria y la gobernanza proactiva

El gobierno de la IA debe responder a la complejidad inherente de los sistemas avanzados, especialmente la IA agéntica y los LLMs, que buscan superar sus limitaciones actuales.

De manera específica, la publicación intitulada Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architecture revela que la arquitectura actual de los LLMs tiene una limitación fundamental en el aprendizaje continuo, comportándose como sistemas estáticos que padecen una especie de amnesia anterógrada tras su entrenamiento inicial. A pesar de la ilusión de la arquitectura multicapa, su conocimiento se limita a la ventana de contexto inmediata, impidiendo la formación de memoria persistente.

La oportunidad tecnológica, sin embargo, reside en el Aprendizaje Anidado (Nested Learning o NL), que modela el sistema como problemas de optimización multinivel. Por medio de este enfoque, los sistemas de memoria continua de múltiples escalas (CMS) permiten que los modelos (como Hope) adquieran capacidad de memoria, almacenando conocimiento persistente con diferentes frecuencias de actualización.

El resultado es que los modelos avanzados de Google Research pueden aprender continuamente y perfilar la forma de un especialista en un área del conocimiento, adaptándose a su expertise y realizando tareas complejas con menos supervisión humana.

Dicha capacidad de perfilar y retener conocimiento especializado representa un salto cualitativo en la utilidad de la IA, pero también en el riesgo potencial si se aplica, por ejemplo, en la toma de decisiones judiciales o en la reforma de la función pública.

Por lo tanto, la gobernanza de la IA se enfrenta al reto de legislar la autonomía algorítmica sin sofocar la innovación. En términos legales y/o normativos, esto implica:

1) Gobernar con la IA mediante la creación de habilitadores (como infraestructura digital y desarrollo de talento) y salvaguardas (como auditorías algorítmicas, evaluaciones de impacto ex ante y marcos de gestión de riesgos).

2) Alinearse con marcos regulatorios estrictos, como el Reglamento de IA de la UE (RIA), que clasifica los sistemas en función de su riesgo (riesgo inaceptable, alto, limitado) y exige trazabilidad.

3) Establecer la supervisión humana efectiva no como un requisito simbólico, sino como una capacidad real de revisión y anulación de las decisiones de la IA.

En última instancia, la respuesta al avance exponencial de la IA agéntica debe ser la Gobernanza de la IA por Diseño (AIGD). Es decir, la ética, la seguridad y el cumplimiento normativo deben ser intrínsecos al desarrollo del sistema desde su concepción, garantizando que el nuevo capital documedial y el poder algorítmico sirvan a la dignidad humana y al convivir esencial del homo sapiens.

 

Fuentes de consulta

Ferraris, M. (2024). El Manifiesto del Webfare: De la guerra de los datos al bienestar de los datos (J. H. Marcelo, Trad.; F. Manjarrés, Ed.). Materia Oscura Editorial.

Ahmed, A., Qamar, R., Asif, R., Imran, M., Khurram, M., & Ahmed, S. (2024). The Dead Internet Theory: Investigating the Rise of AI-Generated Content and Bot Dominance in Cyberspace. Pakistan Journal of Engineering Technology and Science (PJETS), 12(1), 37–48.

Brian Nougrères, A. (2025). Foundations and principles for the regulation of neurotechnologies and the processing of neurodata from the perspective of the right to privacy (Report of the Special Rapporteur on the right to privacy, A/HRC/58/58). Consejo de Derechos Humanos de las Naciones Unidas.

OECD. (2025). Gobernar con la inteligencia artificial: Panorama actual y hoja de ruta en las funciones centrales de gobierno. OECD Publishing.

Behrouz, A., Razaviyayn, M., Zhong, P., & Mirrokni, V. (2025). Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architecture. Google Research.