Por: Óscar Fernández Galíndez – Venezuela / Correo: osfernandezve@gmail.com
Introducción: Más allá de la acumulación de datos
Vivimos en una era de sobreabundancia informativa. La humanidad ha completado, en gran medida, una etapa evolutiva centrada en la acumulación de datos, un proceso que durante milenios definió el valor del conocimiento individual. Como bien señalaba la teoría de la información de Shannon y Weaver, el valor de un mensaje no radica en la cantidad de datos, sino en su capacidad para reducir la incertidumbre dentro de un conjunto de posibilidades. Hoy, nos adentramos en una nueva fase evolutiva donde el paradigma está cambiando radicalmente: ya no importa tanto qué información existe, sino cómo se procesa. Este ensayo reflexiona sobre el emergente modelo de “aprendizaje de colmena”, donde la eficiencia en el procesamiento colectivo y la adaptabilidad dinámica sustituyen a la mera retención individual de conocimientos, marcando potencialmente el siguiente peldaño en el desarrollo cognitivo de nuestra especie.
El agotamiento de un paradigma: del individuo erudito a la inteligencia colectiva
Durante siglos, el modelo educativo y social premió al individuo capaz de almacenar en su memoria la mayor cantidad de información posible. Sin embargo, este modelo muestra signos de agotamiento frente a la realidad contemporánea. La Teoría del Procesamiento de la Información, que compara la mente humana con un computador, nos recuerda que nuestras capacidades de almacenamiento y recuperación tienen límites biológicos bien definidos. La memoria de trabajo, por ejemplo, maneja alrededor de 7 ± 2 elementos simultáneamente, un cuello de botella cognitivo que nos impide competir con sistemas artificiales en tareas de memorización.
Este cambio de paradigma encuentra un paralelismo fascinante en la evolución biológica humana. El desarrollo de nuestro cerebro más grande y complejo en relación con la masa corporal no fue un fin en sí mismo, sino una adaptación seleccionada porque confería a nuestros ancestros “mayor control sobre el medio”. No se trataba simplemente de almacenar más datos, sino de procesar la información del entorno de manera más eficiente para sobrevivir. Del mismo modo, la especialización que condujo al género Homo no se basó en la acumulación, sino en la capacidad de innovar, crear herramientas y adaptarse a nuevos entornos, habilidades que requieren un procesamiento superior de la información disponible.
La colmena humana: pequeños grupos y distribución eficiente de la carga cognitiva
El modelo emergente se asemeja al funcionamiento de una colmena, donde la inteligencia no reside en abejas individuales, sino en el sistema colectivo. Los estudios sobre cognición en insectos revelan que, aunque existe cognición individual, es la cognición grupal la que permite a especies como las abejas y hormigas funcionar con notable eficiencia dentro de sus sociedades. Estos insectos muestran capacidades sofisticadas de aprendizaje de tiempo-lugar, innovación comportamental e incluso formas rudimentarias de cultura acumulativa, todo ello a través de la distribución de tareas y el procesamiento descentralizado de información.
En el contexto humano, este principio se manifiesta en los sistemas distribuidos que sustentan nuestra infraestructura digital global. Estos sistemas son “redes de ordenadores que, si bien están separados físicamente, trabajan de forma colectiva para realizar tareas de forma más eficiente de lo que podría hacerlo una sola máquina”. Plataformas como Google o Facebook aprovechan esta arquitectura para gestionar avalanchas de tráfico y datos, manteniendo una experiencia de usuario fluida y con capacidad de respuesta. La eficiencia no proviene de nodos individuales superpotentes, sino de la coordinación de múltiples componentes que funcionan armoniosamente como una sola entidad.
La verdadera ventaja adaptativa ya no reside en el individuo sobrecargado de datos, sino en el grupo que sabe distribuir, procesar y sintetizar información de manera colaborativa.
En la práctica, esto significa que equipos pequeños pero bien coordinados pueden superar en rendimiento a colectivos más grandes pero menos organizados. La clave está en lo que la teoría de sistemas denomina “propiedades emergentes”: capacidades que surgen del conjunto pero que no existen en los componentes individuales. Así como los abejorros pueden innovar soluciones a problemas y propagarlas culturalmente a través de sus poblaciones, los grupos humanos distribuidos pueden generar insights y adaptaciones que trascienden las capacidades de sus miembros por separado.
Mecanismos de la inteligencia distribuida: hacia una adaptación dinámica
La superioridad del modelo de colmena radica en su arquitectura fundamentalmente adaptativa. Mientras un sistema centralizado depende del desempeño de sus componentes individuales, un sistema distribuido posee una resistencia natural a los fallos y una escalabilidad orgánica. En el ámbito de los sistemas financieros y bancarios, por ejemplo, las bases de datos distribuidas minimizan el riesgo de fallo del sistema mediante mecanismos robustos de autenticación, cifrado y replicación de datos en varias ubicaciones geográficas.
Este principio se extrapola al aprendizaje humano colectivo. El concepto de “continual learning” o aprendizaje continuo, definido como “la capacidad de adquirir, retener y refinar conocimientos a lo largo del tiempo”, se ha vuelto esencial en la era de los modelos de inteligencia artificial fundacionales. Los investigadores argumentan que el futuro no estará definido por un modelo único y estático, sino por “un ecosistema de modelos que evolucionan e interactúan continuamente”. De manera similar, la inteligencia colectiva humana dependerá cada vez menos de individuos con conocimientos enciclopédicos y más de redes especializadas que practiquen lo que se denomina “continual compositionality”: la capacidad de orquestar, recombinar y adaptar dinámicamente módulos de conocimiento especializado.
La plasticidad es otro componente esencial. En los insectos, estructuras cerebrales como los corpora pedunculata cambian de tamaño a lo largo de la vida, relacionándose con la adquisición de nuevas funciones como la búsqueda de alimento. Análogamente, nuestros sistemas sociales y educativos requieren una plasticidad similar, capaz de reconfigurarse según las demandas informativas del entorno. El modelo del “Curriculum de 60 Años” responde a esta necesidad, replanteando el aprendizaje en el contexto de una vida laboral extendida que “requerirá una reinvención y crecimiento consistentes”.
Soluciones y implementación práctica: construyendo la colmena cognitiva
Para materializar esta transición evolutiva, se proponen las siguientes soluciones prácticas:
- Rediseñar los entornos educativos hacia modelos de desarrollo de capacidades: El sistema educativo debe desplazar su enfoque desde la transmisión de contenidos hacia el desarrollo de competencias para la colaboración distribuida. Esto implica priorizar habilidades como la coordinación, la metacognición (conciencia sobre los propios procesos de pensamiento) y la gestión de flujos informativos. Como sugiere el modelo del Curriculum de 60 Años, necesitamos preparar a los estudiantes para “cultivar las mentalidades y comprensiones que necesitarán para transitar entre los muchos intereses y oportunidades variados que experimentarán durante sus vidas”.
- Implementar arquitecturas organizativas inspiradas en microservicios: Así como la arquitectura de software moderna divide las aplicaciones en microservicios que pueden implementarse de forma independiente, las organizaciones humanas deben estructurarse en equipos pequeños y autónomos pero altamente interoperables. Estos equipos funcionarían como los “nodos” de un sistema distribuido, especializados en dominios específicos pero capaces de integrarse fluidamente para abordar desafíos complejos, replicando la eficiencia de los sistemas distribuidos que gestionan el comercio electrónico global.
- Desarrollar tecnologías de mediación cognitiva: Se necesitan herramientas digitales que actúen como “interfaces de coordinación” entre los diferentes procesadores humanos en la red. Estas tecnologías, inspiradas en principios de la teoría de la información, deberían optimizar no el almacenamiento, sino el ancho de banda comunicacional, la calidad de la señal y la reducción del ruido en las interacciones colectivas, facilitando que los grupos se mantengan “coherentes y dinámicamente adaptativos”.
- Fomentar la especialización complementaria sobre la generalización superficial: El sistema debe incentivar el desarrollo de experiencias profundas en dominios específicos, con la condición de que estos especialistas desarrollen también la capacidad de integrar sus conocimientos con los de otros dominios. Este enfoque refleja el funcionamiento de las bases de datos distribuidas, donde la información se administra en varios nodos o regiones para garantizar tanto el rendimiento como la escalabilidad.
Conclusión: Hacia una ecología de la mente colectiva
La humanidad se encuentra en el umbral de lo que podría ser su próxima gran transición evolutiva: el paso de una inteligencia basada en la acumulación individual a una conciencia colectiva basada en el procesamiento distribuido. Esta “colmena cognitiva” no supone la negación del individuo, sino su potenciación a través de la conexión sinérgica, de la misma manera que las abejas individuales poseen capac cognitivas que se ven amplificadas exponencialmente en el funcionamiento colectivo de la colmena.
El desafío ya no es técnico, sino cultural y organizativo. Contamos con las bases tecnológicas en forma de sistemas distribuidos y comprendemos los principios biológicos de la cognición colectiva. Lo que necesitamos ahora es la voluntad consciente de rediseñar nuestras instituciones, nuestros sistemas educativos y nuestras estructuras laborales para alinearlos con este nuevo paradigma evolutivo.
La solución no está en formar individuos que contengan más datos, sino en tejer redes más inteligentes de procesamiento colaborativo. En este nuevo ecosistema cognitivo, nuestro valor como individuos ya no se medirá por lo que sabemos, sino por nuestra capacidad para conectar, procesar y contribuir dinámicamente a la inteligencia colectiva que nos define como especie. Como en cualquier proceso evolutivo, las que prosperarán serán aquellas comunidades que mejor se adapten a este nuevo entorno informativo, no las que se aferren a modelos de acumulación cognitiva que han quedado obsoletos.
Referencias
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