¿Qué es el "Material Turn"?

El término inglés "Material Turn" se suele traducir al español como "Giro Material" o "Giro hacia lo material", y se refiere a un cambio fundamental en la forma de pensar dentro de las humanidades y las ciencias sociales que comenzó a ganar fuerza a finales del siglo XX y en el siglo XXI. Antes de este "giro", muchas disciplinas (como la historia, la sociología, la antropología o los estudios culturales) se centraban principalmente en las ideas, los textos, el lenguaje, los símbolos y las estructuras sociales. Es decir, se enfocaban en el mundo de las representaciones y lo inmaterial.

El Material Turn propone, en cambio, que para entender realmente la vida humana y la sociedad debemos prestar también atención a las cosas físicas, los objetos, la materia, los cuerpos y los entornos. Sostiene que los objetos no son simplemente telones de fondo pasivos de la acción humana, sino que juegan un papel activo en moldear nuestras relaciones, nuestras identidades y nuestro mundo.

En ese sentido se pueden marcar algunas ideas fundamentales, como el hecho de que los objetos tienen agencia, es decir, no son meramente pasivos. Una puerta nos "invita" a abrirla o cerrarla; un smartphone "moldea" nuestra forma de comunicarnos y trabajar; una silla "define" cómo nos sentamos. Los objetos influyen en nuestro comportamiento. También muestra las relaciones entre humanos y no-humanos, como destacó Bruno Latour. El foco ya no está solo en las relaciones entre personas, sino en las redes y ensamblajes que formamos con animales, plantas, tecnologías, edificios y máquinas. Así, la materialidad importa. Las propiedades físicas de las cosas (su peso, textura, durabilidad, composición) son importantes. No es lo mismo un libro de papel que un ebook, aunque contengan el mismo texto. La materialidad afecta nuestra experiencia.

Esta teoría crítica al excesivo enfoque en el lenguaje que han tenido las ciencias humanísticas. El Material Turn surgió, en parte, como una reacción contra los giros "lingüístico" y "cultural" que dominaron las humanidades, argumentando que se había descuidado la base material de la existencia. En la siguiente publicación veremos algunos ejemplos de su interpretación y algunas corrientes de pensamiento asociadas esta novedosa noción.

 

La teoría de Bruno Latour sobre la tecnología como actante

Bruno Latour (1947-2022) fue un filósofo, sociólogo y antropólogo francés, cuyos aportes en los estudios de Ciencia, Tecnología y Sociedad, son muy relevantes para ayudar a comprender la modernidad y la postmodernidad. Uno de sus conceptos más conocidos es el que revisa la tecnología como actante, que es una idea central de su Teoría del Actor-Red (TAR) o Actor-Network Theory (ANT). Esta teoría propone una forma radicalmente diferente de entender el mundo social, la ciencia y la tecnología, rompiendo con las dicotomías tradicionales (como sujeto/objeto, naturaleza/sociedad o humano/no humano).

Su concepto clave acá es el de actante, que se define como cualquier entidad que realice una acción, produzca un efecto o modifique un estado de cosas dentro de una red de relaciones. Esta es una idea que desde otro punto de vista también fue desarrollada por Algirdas Greimas en el campo semiótico, donde el actante es quien realiza el acto participante en un acto narrativo, independientemente de cualquier otra determinación. La originalidad de Latour es que aplica este término de manera simétrica o generalizada, sin distinguir a priori si la entidad es Humana (un científico, un político, un usuario) o No Humana (un artefacto tecnológico, una ley, un microbio, un texto, un algoritmo, una máquina).

Así entonces señala que la tecnología es un actante. Cuando habla de la tecnología como actante, sostiene que los objetos técnicos no son meros instrumentos pasivos en manos de los humanos, sino que participan activamente en la configuración de la realidad social y en el curso de las acciones. En consecuencia tenemos que una agencia No Humana son los objetos técnicos (una cámara de vigilancia, un tope de velocidad, un smartphone) que tienen la capacidad de "hacer hacer" o "prohibir hacer" a los humanos, es decir, ejercen agencia. Por ejemplo, un tope de velocidad obliga al conductor a reducir la marcha, asumiendo una parte de la acción de "mantener la seguridad".

Esto implica una Simetría Generalizada: la TAR exige que el análisis trate a todos los elementos (actantes) que componen la red (humanos y no humanos) con la misma importancia explicativa. La tecnología no es un mero "fondo" o "contexto", sino un participante. Lo "social" no es una estructura externa que explica la acción, sino el resultado temporal y la estabilización de las asociaciones y relaciones entre todos estos actantes heterogéneos (humanos y tecnología). La Teoría del Actor-Red, propone, pues, que los actores en una red son cualquier entidad que puede influir en un evento o situación, ya sean personas, objetos, sistemas o ideas. Los actores no tienen una identidad fija, sino que están en constante cambio y transformación en función de sus relaciones con otros actores.

Siendo así, la realidad está compuesta por redes o ensamblajes de elementos heterogéneos (socio-técnicos) que se moldean mutuamente en el proceso de interacción. Una tecnología es tan solo una parte de una compleja red de usuarios, diseñadores, leyes, políticas de mantenimiento y otros objetos técnicos. En conclusión, la teoría de Latour busca "reintroducir los objetos" en la sociología, argumentando que la acción y la capacidad de transformación no son monopolio de la voluntad o la intención humana.

Otra frase sobre la tecnología y la naturaleza

"Tienes que aprender a aprovechar la tecnología para poder usarla para cosas positivas sin estar desconectado de la naturaleza".

Talib Kweli, músico y cantante rapero estadounidense, nacido en 1975.

Daniel Bell y la crisis de la modernidad

El sociólogo y profesor estadounidense, Daniel Bell (1919-2011), analizó la situación cultural y social del mundo moderno de la segunda mitad del siglo XX, con su posmodernidad deconstructiva, y afirmó que la sociedad postindustrial está llena de contradicciones que la misma tecnología no ha podido resolver. Así, sostiene que la modernidad está marcada por la coexistencia y a veces contradicción entre tres órdenes autónomos: el tecnoeconómico, el político y el cultural, cada uno con sus propios principios y ritmos de cambio. En particular, Bell destaca que la cultura moderna se basa en la expresión y remodelación del "yo" para lograr la autorrealización, caracterizada por un "hedonismo sin límites" y la búsqueda de autenticidad individual, lo que provoca una ruptura con la ética occidental clásica que fundamentó el capitalismo. Esta ética tradicional valoraba la frugalidad, el cálculo racional y la contención del yo, mientras que la cultura contemporánea prioriza la experiencia individual y la autenticidad, lo que genera tensiones culturales y sociales significativas.

Distingue entonces esas tres esferas autónomas en la modernidad: la esfera tecnoeconómica, el orden político y la cultura. La esfera tecnoeconómica se rige por la racionalidad funcional y busca eficiencia y economización mediante estructuras burocráticas y jerárquicas. El orden político es el ámbito de la justicia y el poder, basado en la legitimidad y la participación política organizada. Finalmente, la esfera cultural es la dimensión simbólica y expresiva que aborda preocupaciones existenciales humanas a través de las artes, la religión y la literatura, y donde la cultura moderna se centra en la autorrealización y la expresión individual del "yo". Estas tres esferas tienen principios y ritmos de cambio distintos, y la modernidad se caracteriza por la interacción y a veces contradicción entre ellas.

Bell interpreta estas tensiones como un desafío fundamental de la modernidad, donde la cultura acelera cambios sociales y legitima nuevas formas de vida y valores, pero también produce desajustes difíciles para las instituciones y las personas. Así, para Bell, el problema central de la modernidad es la ausencia o crisis de creencias y valores compartidos que puedan sustituir a los antiguos sistemas integradores, en un contexto cultural de fragmentación y búsqueda constante de novedad y autenticidad.

Esos planteamientos, formulados a la luz de la realidad finisecular, están hoy igualmente vigentes con el añadido de las condiciones tecnológicas de hoy en día: internet, redes sociales, inteligencia artificial y cibercultura. David Bell fue uno de los precursores en la descripción y análisis de lo que hoy se conoce como sociedad de la información y del conocimiento, que basa en el uso intensivo de las nuevas tecnologías. Mientras que la imprenta, señala, "está en la base de la sociedad industrial: en la base de saber-leer y de la educación de las masas", las telecomunicaciones y la informática dan sentido a la nueva escena histórica, que presenta nuevas contradicciones y complejidades. 

Las imágenes surreales de Hansruedi Ramsauer

Este es un caso curioso: el artista y diseñador Web Hansruedi Ramsauer, radicado en Suiza, estuvo unos 20 años en el mundo de las finanzas, hasta que llegó el momento de dejarlas de lado y dedicarse a su auténtica pasión: el diseño digital. Una profesión nada sencilla, pero que le terminó convirtiendo en uno de los mejores del mundo en su campo. 

Su habilidad se centra en el uso muy original y creativo de algunos programas como Photoshop, lo que le permite crear espectaculares composiciones totalmente surrealistas, que nos acercan a su particular universo. Desde paisajes totalmente mágicos en los que personas e incluso animales se combinan a la perfección hasta sueños fantásticos en los que cada detalle está cuidado con inteligencia.

Su obra se basa casi siempre en el uso de fotografías manipuladas digitalmente e inspirada en otros artistas. Con esa idea sigue trabajando hasta transformarlas y convertirlas en algo totalmente distinto a su idea inicial. Trabaja hoy para varias empresas que requieren de servicios de creación visual y publicidad. Aquí pongo una breve muestra de sus imágenes. Pueden verse muchas más en https://www.instagram.com/swissgo4design/.

IA débil, IA fuerte

En la publicación anterior, haciendo referencia al Test de Turing, terminé hablando de las llamadas inteligencia artificial fuerte e inteligencia artificial débil, como una forma de clasificar el desarrollo de estas tecnologías. La distinción entre IA débil e IA fuerte es fundamental para entender el estado actual de la tecnología y sus aspiraciones futuras.

La inteligencia artificial débil, también llamada inteligencia artificial estrecha, se refiere a sistemas de IA diseñados para realizar tareas específicas y limitadas, sin poseer conciencia ni una comprensión genuina. Estos sistemas son muy buenos en una función concreta, como asistentes virtuales (por ejemplo, Siri), filtros de spam, chatbots o sistemas de recomendación, pero no pueden realizar tareas fuera de su ámbito predefinido.

Esta es la única forma de IA que existe hoy en día. Se refiere entonces a sistemas de inteligencia artificial que están diseñados y entrenados para realizar una tarea específica, o un conjunto muy limitado de tareas. Son "expertos" en su área, pero no tienen inteligencia general ni conciencia. Veamos una analogía: es como una calculadora humana superpotente. Puede ser increíblemente buena para calcular, pero no puede entablar una conversación, reconocer un rostro o conducir un coche.

Su objetivo es simular la inteligencia humana para una función concreta, no poseerla. Como ejemplos tenemos los asistentes virtuales como Siri, Alexa o Google Assistant; loss sistemas de recomendación de Netflix, Spotify o Amazon. Los motores de búsqueda avanzados como Google. Los carros autónomos (que perciben el entorno y conducen, pero no hacen otra cosa). Y los más notables hoy, los Chatbots como ChatGPT o Gemini. Aunque parecen muy versátiles, su funcionamiento se basa en predecir y generar lenguaje a partir de patrones en datos masivos. No "comprenden" el mundo como un humano.

Por otro lado, la inteligencia artificial fuerte es un concepto teórico y futurista que se refiere a una IA con conciencia, autoconciencia y comprensión equivalente a la inteligencia humana. Esta IA podría aprender, razonar y aplicar conocimientos a cualquier tarea intelectual que un humano pueda realizar. A diferencia de la IA débil, la IA fuerte no solo simula inteligencia sino que sería verdaderamente inteligente. Sin embargo, esta IA aún no se ha logrado y está muy lejos de ser desarrollada.

Es decir, esta es una forma de inteligencia artificial que, hasta ahora, es hipotética y no existe. Es el concepto que se ve en la ciencia ficción. Se refiere a una máquina que poseería una inteligencia igual o superior a la humana, con la capacidad de entender, aprender y aplicar su inteligencia para resolver cualquier tipo de problema, tal como lo haría una persona. Tendría razonamiento, autoconciencia y sentido común. Sería como crear un cerebro humano artificial. Si le presentas un problema nuevo (por ejemplo, arreglar un grifo que gotea), podría entender la situación, aprender de manuales o videos, y aplicar su conocimiento para solucionarlo, aunque nunca lo haya hecho antes. Su objetivo será replicar la inteligencia humana de forma completa y autónoma.

Podemos tomar algunos ejemplos de la ficción: Data de Star Trek, Samantha de la película Her, Wall-E (en términos de su curiosidad y capacidad de aprendizaje emocional). Los robots de Asimov, los androides conscientes de Westworld. En resumen, la IA Fuerte sería una mente artificial con capacidades cognitivas universales.

Si hacemos una comparación tenemos que IA Débil (Narrow AI) existe hoy, es la tecnología actual; en tano la IA Fuerte (AGI) no existe aún, es un objetivo teórico. La capacidad de la primera está especializada en una tarea o dominio en tanto la segunda sería general, adaptable a cualquier tarea. El funcionamiento de la IA débil encuentra patrones en datos para realizar su función, en tanto la IA fuerte entendería, razonaría y aprendería como un humano. Una no tiene conciencia, ni autoconciencia, la otra se supone que sí tendría autoconciencia. Un ejemplo: la primera presenta un sistema que gana al ajedrez. La segunda desarrolla un sistema que aprende a jugar al ajedrez en una tarde y te explica por qué le gusta el juego.

El concepto de IA Fuerte a menudo va ligado a la idea de la Singularidad Tecnológica. Esta es la hipótesis de que, una vez creada una IA Fuerte, esta podría ser capaz de automejorarse recursivamente, creando inteligencias cada vez más potentes a un ritmo incontrolable y acelerado, lo que cambiaría la civilización humana de forma impredecible.

Cuando hablamos de IA en las noticias, en nuestros teléfonos o en el trabajo, siempre nos referimos a IA Débil. La IA Fuerte es un desafío científico y filosófico fascinante que, de lograrse, marcaría un antes y un después en la historia de la humanidad, pero por el momento sigue en el terreno de la investigación teórica y la especulación.

Las críticas al Test de Turing

En la publicación anterior hablé sobre la "Maquinaria computacional e inteligencia" de la que escribió Alan Turing, y sobre la capacidad de pensar de las computadoras y ahora de la inteligencia artificial. Para eso me referí al Test de Turing, que tiene como objetivo ser un criterio objetivo para evaluar la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del de un ser humano.

No obstante, esta prueba que fue concebida hace ya más de 75 años, ha recibido diversas críticas y debe ser entendida bajo nuevas nuevas perspectivas. Las principales críticas al Test de Turing en la era de la IA moderna son:

Comportamiento vs. Comprensión: el test solo evalúa la capacidad de simulación, no la comprensión real. Una máquina puede "pasar" el test imitando patrones de lenguaje de forma convincente sin tener conciencia, emociones o entendimiento del mundo. 

Contexto limitado: El test se centra en una conversación escrita, lo que no evalúa otras formas de inteligencia, como la capacidad de resolver problemas complejos, la creatividad genuina o el razonamiento abstracto que no dependen del lenguaje.

Sesgo antropocéntrico: El test basa la inteligencia en la capacidad de imitar a un ser humano. Esto ignora que la inteligencia artificial puede tener formas de ser inteligente que son completamente diferentes a la humana y no necesitan simularla.

Es decir, sin duda el Test de Turing fue el punto de partida que definió la ambición inicial de la IA, pero debe ser visto más como un punto de partida que como uno de llegada. Hoy se utiliza como un marco conceptual para medir la fluidez de los sistemas conversacionales, pero ya no se considera el estándar definitivo para la inteligencia. El debate ha evolucionado de "¿Puede una máquina pensar?" a preguntas más profundas sobre la conciencia, la ética y las verdaderas capacidades de los sistemas de IA.

Un tema polémico es el que tiene que ver con las llamadas "Inteligencias Artificiales Débiles" contra las "Inteligencias Artificiales Fuertes". Este es un debate filosófico central que se origina a partir de la propuesta de Alan Turing y que veremos en la siguiente publicación. 

Turing y la pregunta "¿Puede pensar una máquina?"

En el año 1950 la revista filosófica estadounidense, Mind, publicó, en forma de artículo, un texto académico del matemático e informático Alan Turing (1912-1954) en el que formalizó su famoso Test de Turing. Sin embargo, la idea central de la inteligencia artificial, tal como él la formuló, tiene raíces en una conferencia anterior. En 1947, en la Sociedad Matemática de Londres, Turing dio una charla donde ya abordaba temas similares y presentó las ideas preliminares que luego desarrollaría en ese artículo de 1950. Este artículo se tituló "Computing Machinery and Intelligence" (Maquinaria computacional e inteligencia). y aquí explora la pregunta de si las máquinas pueden pensar.

Para abordar la pregunta "¿Puede pensar una máquina?", Turing propone una prueba que llama el "Juego de la Imitación". Esta prueba, ahora conocida como el Test de Turing, tiene como objetivo ser un criterio objetivo para evaluar la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del de un ser humano.

El juego involucra a tres participantes: un interrogador (humano), una máquina, un ser humano. El interrogador se comunica a través de un teclado con los otros dos participantes sin saber quién es quién. Su objetivo es determinar cuál de los dos es la máquina y cuál es el humano. Si el interrogador no puede distinguir consistentemente a la máquina del humano, se considera que la máquina ha pasado el test.

La conclusión de Turing es que, en lugar de debatir la naturaleza del pensamiento, es más fructífero centrarse en si las máquinas pueden imitar el comportamiento humano inteligente hasta el punto de ser indistinguibles. Sugiere que para finales del siglo XX, las computadoras podrían ser tan avanzadas que el interrogador promedio tendría menos de un 70% de posibilidades de identificar correctamente a la máquina después de cinco minutos de interrogatorio.

La propuesta de Turing sentó las bases conceptuales de la inteligencia artificial, pero su relación con la IA contemporánea es de fundación y crítica. Aunque el Test de Turing sigue siendo una referencia histórica, hoy en día se considera una medida limitada de la verdadera inteligencia. La principal relación es que el Test de Turing impulsó la investigación en la IA al proponer un objetivo concreto: construir máquinas que pudieran imitar el comportamiento humano en una conversación. Este enfoque en la imitación del lenguaje natural ha sido fundamental para el desarrollo de la IA conversacional, como los chatbots y los asistentes virtuales que usamos a diario. Es por esto que Alan Turing es admirado como visionario de esta realidad que hoy vivimos.

Tolkien sobre la imaginación y la fantasía

"La mente del hombre tiene capacidad para formar imágenes de cosas que no están de hecho presentes. La facultad de concebir imágenes recibe (o recibió) el nombre lógico de Imaginación. Pero en los últimos tiempos y en lenguaje especializado, no en todos los días, se ha venido considerando a la Imaginación como algo superior a la mera formación de imágenes, adscrito al campo de operaciones de lo Fantasioso, forma reducida y peyorativa del viejo término Fantasía; se está haciendo pues, un intento para reducir, yo diría que de forma inadecuada la imaginación al poder de otorgar a las criaturas de ficción la consistencia interna de la realidad."

J.R.R. Tolkien (1982-1973) en Sobre los cuentos de hadas, 1947

Equinoccio septiembre de 2025

Este año, el equinoccio cae hoy 22 de septiembre, bien sea de otoño para el Hemisferio Norte o de Primavera para el Sur. La palabra proviene del latín aequinoctium, que significa “noche igual”. Allí está la clave de este suceso: durante los equinoccios, que ocurren dos veces al año, el día y la noche tienen la misma duración en ambos hemisferios. Esto sucede porque el eje de la Tierra está inclinado unos 23,5 grados, lo que genera las estaciones y hace que solo en los equinoccios los rayos del Sol caigan perpendiculares sobre el ecuador.

El fenómeno marca el comienzo de las estaciones astronómicas, y sus fechas pueden variar ligeramente cada año. Esto obedece a la diferencia entre el año trópico (365,2422 días solares) y el año del calendario gregoriano (365,2425 días solares). El año trópico es el tiempo real que tarda la Tierra en completar una vuelta alrededor del Sol tomando como referencia las estaciones. El calendario gregoriano es el sistema que se usa todos los días, dividido en meses y años. Para ajustarse a esa diferencia se agregan los años bisiestos, que suman un día extra cada cuatro años.

La celebración de esta fecha se remonta al inicio de todas las civilizaciones, como sucede con los solsticios, y a pesar de ser un hecho natural, en el mundo tecnológico de hoy aún se festeja. De hecho hay mucho arte digital relacionado con este evento, una muestra de que a pesar de todo seguimos ligados a nuestra vieja Tierra, 

"Cabello de adultos", film en animación digital

Este cortometraje en animación CGI 3D, fue realizado en 2024, en el ESMA, Ecole Supérieure des Métiers Artistiques de Montpellier, Francia. "Adult Hair" o Cabello de adultos, nos cuenta la hilarante historia de una peluquera que se encuentra en una situación complicada con su cliente, que resulta ser la esposa del policía del pueblo, muy exigente en sus requerimientos. Fue creado por el talentoso equipo de Florian Boury, Gautier Froehly, Manon Hirat, Matthieu Paugam, Cindy Redon y David Varsi. La música es de Brice Brouillet-Laboissière y Baptiste Leblanc. Las voces de Manon Hirat, Cindy Redon, Yoann Poncet, José Vicente; y el sonido es por José Vicente en el Studio des Aviateurs. Tiene todas las características visuales de los filmes digitales, con texturas y colores muy vivos. Es interesante que a los personajes no se les ven los ojos. Algunas animaciones no los tienen porque quieren probar el resto del movimiento, o para hacer que la gente preste más atención al resto. Por ejemplo, aquí los personajes todavía logran ser extremadamente expresivos incluso sin ojos. Eso es mucho más difícil que dibujar ojos. Más información en http://www.esma-montpellier.com/index.html.

Damas guerreras en ilustración digital por MurderByGrief

En esta galería muestro hoy algunas imágenes del trabajo visual del artista británico conocido como MurderByGrief, que entre diversos temas que abarca, destacan sus mujeres guerreras, hechas con programas gráficos digitales y con inteligencia artificial. Su estética está ligada a la ficción y a la fantasía, con temas diversos pero siempre de imaginación y mundos fantásticos. Tiene una página  Web en DeviantArt: https://www.deviantart.com/murderedbygrief.

Sobre la inteligencia por José Antonio Marina

"Inteligencia es la capacidad de dirigir bien el comportamiento, eligiendo las metas, aprovechando la información y regulando las emociones".

José Antonio Marina, filósofo, pedagogo y escritor español, nacido en 1939.

El futuro del coleccionismo de arte digital

El coleccionismo de arte digital, es decir, el hecho y proceso de coleccionar obras de arte en este nuevo formato, está evolucionando rápidamente y su futuro va mucho más allá de la simple compra de NFTs (Non Fungible Tokens). Se están desarrollando nuevos modelos de propiedad, formas de exhibición y, sobre todo, desafíos únicos que no existen en el mundo del arte físico.

Aunque los NFT fueron el motor inicial que propusieron nuevas formas de propiedad, el futuro no se limitará a ellos. Se están explorando nuevas tecnologías y protocolos en la blockchain que buscan hacer el proceso más eficiente y menos costoso. Ahora tenemos nuevos modelos de propiedad y autenticidad, como la propiedad fraccionada:, que es la posibilidad de que varios coleccionistas posean una parte de una misma obra de arte digital. Esto democratiza el coleccionismo de piezas de alto valor, haciéndolas más accesibles.

Se presenta también el "Arte programable", obras que cambian con el tiempo, reaccionan a datos en tiempo real (como el precio de una criptomoneda o el clima) o interactúan con su propietario. En este caso, el coleccionismo no se trata solo de poseer un objeto, sino de ser parte de una experiencia evolutiva. Por otro lado, una obra de arte digital puede ir acompañada de una réplica física única, o viceversa. El NFT se usa como certificado de autenticidad para ambas versiones, creando una nueva clase de objetos de colección.

Acá el gran desafío es la preservación y la obsolescencia. Este es uno de los temas más críticos y menos resueltos. A diferencia de un cuadro o una escultura que pueden perdurar por siglos con el cuidado adecuado, una obra digital depende de la tecnología para existir. Un coleccionista puede comprar una obra de arte digital creada para una versión específica de un software que ya no existe o un hardware obsoleto. Las instituciones y galerías están investigando cómo "migrar" estas obras a nuevas plataformas sin perder su esencia original. Por otro lado, está el problema de la conservación de datos. ¿Dónde se almacenan los archivos? ¿Cómo se asegura que no se pierdan o se corrompan con el tiempo? Este es un reto que exige la colaboración entre artistas, coleccionistas, museos y expertos en conservación digital.

El coleccionismo de arte digital no es solo una transacción; es una experiencia inmersiva. El futuro del coleccionismo implicará nuevas formas de exhibir y disfrutar las obras, como por ejemplo, galerías virtuales y realidad aumentada. Los coleccionistas podrán exhibir sus obras en galerías virtuales personalizadas o usar la realidad aumentada para proyectarlas en su espacio físico, permitiendo una nueva forma de interacción con el arte. Igualmente se puede incorporar la integración con el metaverso: a medida que los mundos virtuales se expandan, el arte digital será un elemento central. Los coleccionistas podrán comprar y vender obras que existen y se exhiben exclusivamente dentro de estos ecosistemas, convirtiéndose en parte de una economía y cultura digital.

El mercado del arte digital está atrayendo a una nueva generación de coleccionistas que se sienten más cómodos en el entorno digital. Los nuevos compradores son, mayormente, los de la Generación Z y los Millennials, familiarizados con la tecnología y la cultura de Internet, que están impulsando la demanda de arte digital. Su enfoque está menos en la inversión tradicional y más en la conexión emocional con el artista o la obra. Esto también se empata con la idea de la demanda de arte con propósito. Muchos coleccionistas jóvenes buscan arte que se alinee con sus valores, como obras que aborden temas sociales o que utilicen tecnologías más sostenibles.

En resumen, el futuro del coleccionismo de arte digital se perfila como un espacio dinámico, desafiante y lleno de oportunidades. Se espera que se convierta en una parte integral del mercado del arte, redefiniendo qué es poseer, exhibir y valorar el arte en la era digital.

El Data Mesh

Se llama "Data Mesh" a un enfoque de arquitectura de datos que descentraliza la gestión y propiedad de los datos. En lugar de tener un equipo centralizado de tecnología informática o un departamento de datos que se encarga de todo, el Data Mesh propone que los datos sean tratados como productos y que su propiedad sea distribuida a los dominios de negocio que los generan y los consumen. La idea básica es cambiar de un modelo único y centralizado (como un Data Lake o un Data Warehouse gigante) a un modelo donde los datos son responsabilidad de los equipos que los generan y conocen mejor.

Aquí un elemento importante es el Dominio de Negocio, que se refiere a una parte específica y autónoma de la empresa, como marketing, ventas, finanzas o logística. En el Data Mesh, cada uno de estos dominios es responsable de sus propios datos. Otro factor a considerar son los datos como producto. Los equipos de dominio deben considerar sus datos como un producto que tiene usuarios (otros equipos o dominios). Esto implica que los datos deben ser descubribles, accesibles, comprensibles, seguros e interoperables. Un producto de datos debe incluir no solo los datos en sí, sino también metadatos, documentación y las interfaces de programación para su consumo.

Para que los equipos de dominio puedan gestionar sus propios datos de manera efectiva, necesitan herramientas y recursos. El Data Mesh propone una plataforma centralizada que ofrece funcionalidades comunes y automatizadas (como almacenamiento, procesamiento y gobernanza) para que los equipos de dominio no tengan que construir todo desde cero.

No obstante, y aunque los equipos de datos son autónomos, debe existir justamente un marco de gobernanza común para asegurar la interoperabilidad, la calidad y la seguridad de los datos a nivel de toda la organización. Este marco de gobernanza se acuerda y se aplica de manera federada, con reglas y estándares claros. 

El Data Mesh surge entonces como una respuesta a los desafíos de las arquitecturas de datos monolíticas y centralizadas, como los bancos de datos tradicionales. Estos enfoques a menudo se vuelven cuellos de botella y no pueden seguir el ritmo de las necesidades cambiantes y la velocidad de los negocios modernos. Con la descentralización del Data Mesh, las empresas pueden escalar más fácilmente, fomentar la innovación y tomar decisiones más rápidas.