El Observatorio Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (Oncti) realizó con éxito el Bloque 2 de su Ciclo de Conferencias Especializadas, bajo el eje temático “Las Comunidades de Aprendizaje con el uso de la IA en la investigación”, con especialistas que examinaron los desafíos epistemológicos, pedagógicos y éticos que plantea la irrupción de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) y los agentes autónomos en el ámbito académico e investigativo.
Este miércoles, a través de su plataforma digital de Youtube Videos Oncti, se presentaron ponencias magistrales a cargo de la Dra. Oliger Mendoza, investigadora e ingeniera electrónica (Ph. D., Universidad de Ciencia y Tecnología de Beijing China, 2026), quien intervino en vivo desde la República Popular China; la Dra. Mireya Bolett, docente e investigadora con Doctorado en Ciencias de la Educación por la Universidad Nacional Experimental Simón Rodríguez (Unesr) y la Universidad Nacional Abierta (UNA); y el Dr. Carlos Berbecí, rector fundador de la Universidad Nacional Experimental de las Telecomunicaciones e Informática (Uneti).
Esta actividad, impulsada por el presidente del observatorio, Dr. Roberto Betancourt A., persigue la divulgación y la promoción social del conocimiento científico a través del debate. En esta oportunidad, la Dra. Yeisa Rodríguez fungió como moderadora del espacio.
La gobernanza de datos
Desde China intervino de manera virtual la destacada investigadora venezolana Oliger Mendoza, quien dictó la ponencia titulada “Datos que cruzan fronteras: la IA en las investigaciones científicas”, en la cual abordó la urgencia de establecer políticas sólidas de gobernanza de datos para el desarrollo tecnológico soberano.
Mendoza, doctora en Ingeniería de la Información y las Comunicaciones por la Universidad de Ciencia y Tecnología de Beijing, analizó los retos éticos e infraestructurales que impone el procesamiento masivo de datos en la ciencia contemporánea.
Enfatizó que el avance de la Inteligencia Artificial (IA) en áreas complejas, como las comunicaciones ópticas submarinas y sistemas MIMO-NOMA, depende estrictamente de la calidad de su materia prima: los datos. La ponente afirmó que “la ciencia es un puente entre los pueblos, pero necesita reglas de tránsito claras y eso se construye con fortaleza y no con desconfianza”. Propuso adaptar marcos internacionales de ética y gobernanza de datos al contexto científico venezolano.
Artefacto conversacional
Seguidamente, Mireya Bolett desarrolló la conferencia “La inteligencia artificial generativa como artefacto conversacional en la construcción colectiva de conocimiento en comunidades de aprendizaje”. La investigadora estableció con claridad el estatuto de la IAG en la investigación universitaria, enfatizando que esta herramienta “no es una autoridad epistémica, ni un redactor sustituto, ni una fuente de verdad infalible”. Añadió que “por el contrario, debe asumirse como un artefacto conversacional e interlocutor dialéctico”. La premisa central radica en investigar con criterio: mientras la máquina procesa datos, el investigador humano mantiene la titularidad intelectual y la profundidad metacognitiva.
Subrayó que los modelos de lenguaje están permeados por los sesgos algorítmicos de los corpus dominantes, caracterizados por el eurocentrismo y el anglocentrismo. Ante esta realidad, planteó como un imperativo desde el Sur decolonial, el ejercicio de una vigilancia crítica activa sobre los insumos de la máquina; confrontar las hegemonías teóricas y hacer valer la ecología de saberes; y garantizar que el contexto real de estudio prevalezca de forma absoluta sobre las generalizaciones del modelo algorítmico.
Redefiniendo el pensamiento crítico
El Dr. Carlos Berbecí, en su disertación titulada “De la búsqueda profunda a los agentes autónomos: redefiniendo el pensamiento crítico en las comunidades de sprendizaje”, analizó el quiebre epistemológico actual en la investigación científica y el paso de modelos de lenguaje reactivos a sistemas autónomos multiagente con capacidad teleológica y planificación jerárquica.
El rector de la Uneti contrapuso la evolución de las arquitecturas tecnológicas, señalando que los sistemas reactivos iniciales actuaban como simples “redactores sustitutos” y las herramientas de Búsqueda RAG como “bibliotecarios automatizados”, mientras que los flujos agénticos emergentes ofrecen el potencial de convertirse en un andamio socrático y coconstructor del aprendizaje.
“Todo no es IA. La IA es una herramienta transversal al conocimiento y la investigación”, afirmó Berbecí y se pregunta ¿Cómo integrar la Inteligencia Artificial en aulas e investigaciones sin perder el sentido crítico?
Propone reconfigurar el rol de la tecnología: en lugar de verla como un oráculo infalible. Debemos configurarla como un interlocutor socrático para debatir, analizar sesgos y fortalecer el juicio humano. “La misión ineludible de las universidades es cultivar la duda metódica y el compromiso ético frente a la IA”.
El Oncti pionero
Asimismo, Carlos Berbecí, consultado sobre el ciclo de conferencias especializadas del Onct, expresó que la institución, con esta iniciativa “se coloca en primer lugar para crear un modelo de IA que se parezca a los venezolanos”.
– Esta serie de ponencias –reconoció- nos invita a reflexionar y, sobre todo, a discernir en esa visión paradigmática de la IA en el área de la investigación, la innovación, el desarrollo, pero -sobre todo- a la hora de poder validar el dato, buscar el dato de la gobernanza de los datos sobre todo a qué llamamos nosotros la gobernanza de los datos y cómo desde el Oncti validamos esos datos que nos van a permitir en todas las áreas.
Superar la fascinación por la IA
Finalmente, el presidente del Oncti agradeció a los ponentes y celebró el debate del día, con palabras inspiradas en su artículo «La inteligencia artificial, ¿juventud, madurez o un nuevo nacimiento?». Abordó la evolución de la IA desde el modelo de innovación de James Utterback y William Abernathy, analizando cómo coexisten aplicaciones consolidadas con fases de acelerada competencia, como la IA generativa, en un contexto donde su gobernanza y estandarización se debaten en paralelo a su desarrollo.
Invitó a superar la mera fascinación por la novedad tecnológica para enfocar la atención en el impacto tangible de estas herramientas. Enfatizó que el verdadero progreso de la IA debe medirse por su capacidad para generar conocimiento útil, resolver problemas concretos y construir capacidades que se traduzcan en beneficios demostrables y oportunos para la sociedad.
