Los programas agentes autónomos

Los agentes autónomos (o semiautónomos) basados en modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), son aplicaciones de software que, en lugar de seguir un conjunto fijo de reglas ("si pasa X, haz Y"), utilizan un modelo de lenguaje grande (como GPT-4, Claude, Gemini, etc.) como su "cerebro" para razonar (pueden descomponer una solicitud compleja en pasos, planificar, hacer inferencias lógicas y adaptarse a nueva información) y actuar (ejecutan tareas en el mundo digital, o eventualmente físico, haciendo uso de herramientas (APIs, bases de datos, navegadores web, código) de tipo informático).

¿Cómo funcionan en la práctica? Pueden enfocarse en un objetivo: reciben una instrucción de alto nivel, por ejemplo: "Reserva un vuelo a Madrid para el viernes que no cueste más de 200€, y si no hay, busca alternativas en tren". Aplican razonamiento: el LLM dentro del agente analiza el objetivo, lo divide en sub-tareas (consultar precios, comparar opciones, priorizar restricciones). Manejan el uso de herramientas: el agente puede llamar a una API de búsqueda de vuelos, consultar un calendario, enviar un correo y demás. Tienen iteración y memoria: reciben resultados, los evalúan, y si falla o la situación cambia, ajustan su plan (por ejemplo, "No hay vuelos, ahora reviso trenes"). Pueden recordar conversaciones o pasos previos. 

Lo interesante es que un Chatbot típico solo responde o genera texto, no tiene acceso a herramientas externas, funciona sin memoria de largo plazo y no planifica ni razona más allá de la respuesta inmediata. En cambio, un Agente LLM ejecuta acciones (escribe archivos, hace clics, envía comandos), usa calculadora, navegador, APIs y códigos, puede tener memoria persistente y hace planificación secuencial y se adapta. 

Aquí ponemos ejemplos concretos:

Asistentes de programación como Devin (de Cognition) o AutoGPT: pueden escribir código, ejecutarlo, depurarlo y desplegarlo.

Agentes de automatización empresarial que leen correos, extraen datos, llenan formularios y responden.

Agentes de investigación como Storm de Stanford: buscan en internet, leen artículos, sintetizan información y generan informes.

Agentes personales (en desarrollo) que gestionan tu agenda, compras, reservas, etc., interactuando con múltiples servicios Web.

Por supuesto, aún tienen limitaciones y riesgos. En la fiabilid pueden fallar, alucinar (inventar respuestas), o quedarse en bucles infinitos. Costo y latencia: cada razonamiento requiere múltiples llamadas al LLM. En seguridad es delicado. Darles acceso a ejecutar acciones reales (enviar emails, transferir dinero) conlleva riesgos. Por eso hoy suelen requerir supervisión humana (modo "humano en el bucle"). Un agente LLM es como un empleado digital que recibe un objetivo complejo, piensa cómo lograrlo paso a paso, usa herramientas (calculadora, navegador, APIs) para actuar, y aprende de los resultados. No son perfectos, pero representan un salto cualitativo frente a la automatización tradicional basada en reglas.

Un sueño asiático en ciberarte

Esta es una imagen creada por la artista Jenny 1945, originaria de Belice, inspirada en el arte tradicional japonés. Las referencias son evidentes. La obra, titulada Dreaming of Asian dinner, fue realizada con apoyo de Openartai y Midjourney, está en la Web y es una buena muestra de estética digital con referencias asiáticas. 

Ver en https://www.deviantart.com/jenni1945/art/Dreaming-of-Asian-dinner-1339621237.

Expresar o enunciar, según R. M. Hare

En una reciente publicación el mes pasado, cité un párrafo del interesante libro Ordenando la ética (1997), del filósofo británico R. M. Hare, en el que señalaba la diferencia entre el naturalismo y el intuicionismo en la definición de la ética. Hoy copio otro texto de esa obra, dentro del marco del emotivismo, en el que distingue muy bien entre expresar y enunciar al hablar de una sentencia o afirmación. Esto relacionado con el concepto de verdad y de moral desde el punto de vista de la emoción.

"Espero que vean que la distinición entre expresar y enunciar que también sobrevive en este sentido diferente de "expresar". Si estoy escribiendo algo en un trozo en un papel y alguien me pregunta qué estoy escribiendo, una de mis respuestas puede ser "Estoy negando el enunciado de que Estocolmo está en Suecia". En tal caso, si lo que estoy escribiendo es "Estocolmo no está en Suecia", entonces lo que digo con mi boca es verdadero; pero lo que escribo es falso. De modo que la negación que estoy expresando es falsa, pero el enunciado de que la estoy expresando es verdadera. En consecuencia, expresar no puede ser lo mismo que enunciar". 

Esta paradoja es interesante, porque lo que está escrito es falso, pero lo que estoy diciendo es verdadero: es verdad que estoy diciendo algo que es falso... Expreso y enuncio... Curioso, ¿No?

Edgar Morin, su pensamiento complejo nos dejó (y 2)

En la anterior publicación hice referencia a la idea del pensamiento complejo que propuso el recientemente fallecido filósofo francés Edgar Morin (1921-2026), que aquí desgloso ahora de forma sucinta. Para entenderlo de forma sencilla, Morin propone tres principios fundamentales que sirven como herramientas para analizar cualquier sistema u organización:

Principio Dialógico: a diferencia de la lógica clásica (donde dos cosas opuestas se excluyen), este principio une dos nociones que deberían excluirse pero que se necesitan mutuamente. Por ejemplo, en una organización coexisten el orden y el caos (o desorden). El desorden puede generar innovación, y el orden da estabilidad; ambos son necesarios para que el sistema evolucione. Ejemplo: el orden y el desorden. En un sistema complejo, el desorden puede generar nuevo orden (la evolución biológica), y el orden puede generar desorden (una dictadura que colapsa). No se elimina una lógica en favor de la otra; se las mantiene en diálogo productivo.

Principio de Recursividad Organizacional: acá rompe con la idea lineal de causa y efecto. Aquí, los productos y los efectos son al mismo tiempo causas y productores de aquello que los produce. Por ejemplo, los individuos producen la sociedad a través de sus interacciones, pero la sociedad, a su vez, produce a los individuos al transmitirles su cultura y lenguaje. Es un bucle continuo. Ejemplo: los seres humanos generamos la sociedad a través de nuestras interacciones, pero esa sociedad, a su vez, nos produce a nosotros como individuos (lenguaje, cultura, valores). Somos productos y productores a la vez.

Principio Hologramático: Se inspira en los hologramas, donde cada punto contiene la información del objeto completo. En los sistemas complejos, la parte está en el todo, pero el todo también está inscrito en la parte. No puedes entender a un individuo sin entender su entorno, ni puedes entender el entorno sin analizar a los individuos que lo componen. Ejemplo: en un holograma físico, cada punto contiene la información del todo. Aplicado al conocimiento: para entender una célula, necesitas entender el organismo (el todo), pero para entender el organismo, necesitas entender la célula (la parte). El individuo contiene a la sociedad (lengua, cultura), y la sociedad contiene a los individuos que la conforman.

¿Contra qué se opone el Pensamiento Complejo? Se opone a tres formas de "pensamiento simplificador": el reduccionismo, explicar un fenómeno complejo solo por sus partes más simples (por ejemplo, querer entender una sociedad solo por sus individuos, o la mente solo por las neuronas); la disyunción (o pensamiento disyuntivo), o sea, separar lo que está unido, crear compartimentos estancos (por ejemplo, separar ciencias naturales de ciencias humanas, o economía de ecología); la abstracción formalizadora, esto es reducir la realidad a modelos matemáticos o lógicos puros que ignoran el ruido, la incertidumbre y el contexto concreto.

Dice Morin: "El pensamiento complejo no rechaza la claridad, la ordenación, ni el determinismo. Pero los ve como insuficientes, sabe que no podemos programar el futuro, solo podemos preparar estrategias". Entonces "Pensamiento Complejo" es la capacidad de tejer conjuntamente (del latín complexus, "lo que está tejido junto") aquello que el pensamiento simplificador disgrega. Es un pensamiento que acepta la incertidumbre, integra el desorden, respeta la diversidad, conecta los saberes y reconoce la retroacción y recursividad en los fenómenos. Su objetivo no es alcanzar la verdad absoluta, sino navegar con lucidez en un mundo inseguro, multidimensional y contradictorio.

En la práctica, este enfoque propone abandonar los compartimentos estancos y a adoptar una mirada transdisciplinaria. Es especialmente útil al analizar sistemas humanos, instituciones o dinámicas culturales, donde la incertidumbre y la conectividad constante hacen imposible predecir resultados usando fórmulas simplistas.

Edgar Morin, su pensamiento complejo nos dejó (1)

Ya en este blog he citado varias veces al filósofo y sociólogo francés Edgar Morin, fallecido el día de ayer en París, a sus 104 años. Es autor o co-autor de más de 50 libros sobre temas variados, que van desde la política hasta la cibernética, dejando un legado extraordinario en el pensamiento complejo. De hecho, se puede revisar aquí en mi blog, con la etiqueta de Edgar Morin, muchas de las ideas y referencias que de él he tomado.

Hoy vuelvo a resumir, brevemente, una idea fundamental en su filosofía: el pensamiento complejo. Es este un enfoque conceptual propuesto hace más de cincueta años y que nace como una crítica al método científico tradicional (que Morin llama "pensamiento simplificador"), el cual tiende a dividir el conocimiento en disciplinas hiperespecializadas, aislando los problemas de sus contextos.

Para Morin, la realidad no es lineal ni fragmentada. Vivimos en un mundo donde todo está interconectado, es cambiante y está lleno de incertidumbres. Por lo tanto, el pensamiento complejo no es un pensamiento que lo sabe todo, sino una estrategia para articular y tejer juntos los diferentes hilos de la realidad (de hecho, complejus significa originalmente "lo que está tejido junto"). 

En otras palabras, el pensamiento complejo es una postura epistemológica y metodológica que se opone al pensamiento simplificador (cartesiano, reduccionista, disyuntivo) que ha dominado la ciencia moderna. No se trata de una teoría cerrada, sino de una estrategia de pensamiento para abordar la multidimensionalidad, la incertidumbre y la interconexión de los fenómenos del mundo real. En la próxima publicación desarrollaré algunas de sus interesantes variantes en esta dirección. 

Otra pizca de humor gráfico

Pongo hoy esta viñeta humorística hallada en la Web, de Ian Mora, muy a tono con los tiempos digitales que vivimos. Jocosa pero irónica a la vez, el mejor amigo...

Sin libros, por Dostoyevski

Vi esta imagen con esta frase, que según el texto pertenece al escritor ruso Fiódor Dostoyevski (1821-1881), y me gustó, por el tema de los libros. Espero que la cita sea correcta, por lo menos la foto del autor, sí la es y el libro se traduce mejor como Apuntes del subsuelo, obra que fue escrita en un momento en el que el autor padecía grandes trastornos emocionales.

Violencia digital en el uso de imágenes

Se entiende por violencia digital en el uso de imágenes a cualquier acción que, a través de tecnologías digitales, utilice imágenes para dañar, hostigar, discriminar o vulnerar la dignidad e integridad de una persona. Este es un tema muy delicado de abordar porque toca aspectos éticos, morales y comunicacionales. 

Básicamente, es toda acción dolosa que consiste en exponer, distribuir, difundir, exhibir, transmitir o compartir imágenes, fotos, videos o audios de contenido íntimo o sexual de una persona sin su consentimiento, aprobación o autorización. Esta forma de violencia causa daño psicológico, emocional y afecta la vida privada, la dignidad y la imagen propia de la víctima.

Este tipo de violencia no física, que utiliza redes sociales, internet y el uso de inteligencia artificial, incluye:

• Difusión no consentida de imágenes íntimas o privadas (hasta llegar al caso incluso de pornografía).
• Manipulación de imágenes (deepfakes, montajes) para ridiculizar, extorsionar o desprestigiar.
• Uso de imágenes para acosar, amenazar o chantajear.
• Apropiación indebida de fotografías sin permiso para crear perfiles falsos.
• Exhibición pública de imágenes con fines de escarnio o humillación.

Como vemos, todas estas formas de uso indebido de las imágenes traen consecuencias de todo tipo. Afecta particularmente a mujeres, niños, adolescentes y a personas de la diversidad sexual. Como hecho negativo se puede señalar que es un delito, pues quien envía, reenvía, publica o difunde contenido sexual, calumnioso, injurioso o personal sin consentimiento, comete una violación y está sujeto a sanción. Notablemente, afecta principalmente a mujeres. Más del 70% de las mujeres en el mundo han experimentado alguna violencia en línea que daña su intimidad e integridad. 

Esta acción se perpetra mediante tecnologías de información y comunicación como redes sociales, correos electrónicos y aplicaciones de mensajería móvil. Lo más grave es que violenta derechos humanos, pues involucra datos personales cuya difusión no autorizada puede dañar la vida privada y hasta causar la muerte. 

Una reflexión sobre la realidad por Gary Zukav

"La realidad es lo que creemos que es verdad. Lo que consideramos cierto es lo que creemos. Lo que creemos se basa en nuestras percepciones. Lo que percibimos depende de lo que buscamos. Lo que buscamos depende de lo que pensamos. Lo que pensamos depende de lo que percibimos. Lo que percibimos determina lo que creemos. Lo que creemos determina lo que consideramos verdad. Lo que consideramos verdad es nuestra realidad".

Gary Zukav, escritor estadounidense, nacido en 1942

¿Puede un crítico de arte distinguir una imagen auténtica de una creada por IA?

Esta cuestión abre diversos debates, y eso solo ciñéndonos al campo del arte, sin entrar en la comunicación o en otras disciplinas visuales. Es principio y como respuesta corta es que depende del crítico, del tipo de imagen y de las condiciones de observación. Pero vayamos por partes, distinguiendo niveles. Claro que a veces puede, pero no por razones puramente visuales, sino por razones contextuales, procesuales y éticas. Cuando no puede, la teoría de la imagen entra en crisis. Sin ayudas técnicas ni información adicional, un crítico entrenado puede no distinguir sistemáticamente una imagen IA de alta calidad de una fotografía o pintura real.

Estudios recientes muestran que incluso expertos en artes visuales aciertan solo ligeramente por encima del azar (entre 55% y 60%) cuando se enfrentan a imágenes IA fotorrealistas. La razón es que la IA aprende a replicar texturas, iluminación, profundidad de campo, grano, aberraciones cromáticas, etc. No hay "marca de fábrica" visual estable.

El plano ontológico (lo que está en juego teóricamente es el estudio del ser), si un crítico no puede distinguir una imagen IA de una auténtica en condiciones controladas, entonces la teoría de la imagen basada en la percepción pura colapsa (no hay "esencia" visible de la imagen real). Así, la diferencia debe buscarse en el régimen de producción y circulación, no en el objeto visual mismo. Como consecuencia, el crítico cambia de función: ya no es un "catador visual", sino un "investigador forense del origen".

Algunos teóricos sostienen que esto no es una pérdida, sino una expansión de la crítica: ahora el crítico debe entender estadística, entrenamiento de modelos y políticas de datos. Un crítico de arte puede distinguir una imagen IA de una auténtica solo cuando la imagen IA es mala (tiene errores evidentes). Cuando la IA es buena, el crítico difícilmente puede distinguir visualmente. Por lo tanto, la calidad de la IA se define justamente por su capacidad de volver innecesaria la distinción que el crítico pretende hacer. El crítico, entonces, solo existe como verificador del fracaso de la IA, no como juez de su éxito.

Esto plantea un posible debate: si el crítico no puede distinguir, ¿no debería eso alarmarnos? ¿No implica que la IA produce algo indistinguible de la imagen, pero no por eso igual? Si la indistinguibilidad perceptiva es total, ¿sobre qué base material o conceptual se afirma la diferencia? ¿No es una diferencia puramente metafísica, no verificable? Como vemos, es un asunto bien complejo, actual y complicado de resolver. Y eso que no nos hemos preocupado acá del tema ético, que ya es otro gran problema. 

Las maravillosas aves en el Hazelnutgarden

Este sobrenombre, Hazelnutgarden ("Jardin de avellanas"), corresponde a la artista alemana Katja H, que utiliza distintas herramientas gráficas y logra imaginativas y sugerentes imágenes de pájaros, animales, paisajes y siluetas femeninas con una sutileza notable. Su estética tiene que ver con la sensorialidad visual, usando líneas y colores suaves pero contrastantes. Pongo aquí una muestra de sus aves extraordinarias, particularmente pavos reales. Este es su sitio en DeviantArt, donde su galería muestra una extensa y bella obra: https://www.deviantart.com/hazelnutgarden. 

Más de "Ordenando la ética" de R.M. Hare

En el libro Ordenando la ética (1997), el profesor de ética y filósofo británico R.M. Hare, a quien ya cité aquí antes, subdivide los enfoques éticos y sus definiciones en varios tipos, y sus planteamientos son muy interesantes y a veces polémicos. Dado que el tema ético es clave hoy en día con el tema de la inteligencia artificial y en particular respecto del uso de la imagen sintética, creo valioso copiar un párrafo de ese libro aquí. Él habla de Naturalismo, Intuicionismo, Emotivismo y Racionalismo como una taxonomía para ordenar esos enfoques. De los dos primeros hace una muy valiosa diferenciación. 

"El naturalismo es la concepción según la cual las condiciones de verdad de los enunciados morales que según el descriptivismo determinan su significado, tienen que consistir en la posesión por parte de las acciones, la gente, etc., de propiedades no morales -es decir, de propiedades que se pueden especificar en unos términos moralmente neutrales. En contraste con ello, el intuicionismo es la concepción según la cual las condiciones de verdad de los enunciados morales consisten en la posesión de propiedades sui generis específicamente morales que no pueden ser definidas sin introducir algún término moral en el definiens". 

Esto significa que el intuicionista debe afrontar una dificultad que no se le presenta al naturalista. Esto es, cómo va a especificar estas propiedades, o estas condiciones de verdad, si no puede hacerlo en términos propiamente morales. Como vemos, esta discusión puede ser compleja, pero en todo caso esta breve referencia nos sirve para destacar la complejidad de los asuntos éticos y morales y lo difícil que es su aplicación a esta nueva realidad digital que trae la IA. 

Propuestas de Victoria Camps sobre ética y democracia

Victoria Camps, filósofa española experta en ética, propone integrar virtudes cívicas y cuidado en la democracia para superar algunas de las limitaciones y dificultades que involucra el liberalismo puro. Ella defiende las virtudes cívicas como equidad, respeto y responsabilidad para formar un "carácter democrático", del que derivan solidaridad y tolerancia, corrigiendo la fragilidad del liberalismo que se centra solo en instituciones justas. Critica el enfoque trascendental por su abstracción y propone un "vértice aristotélico" con práctica cívica más allá de la escuela, involucrando a toda la sociedad.

Camps defiende que en una sociedad democrática y pluralista no podemos imponer una moral particular (religiosa, ideológica, etc.). Por eso propone una ética cívica basada en valores mínimos comunes como la libertad, la igualdad, la solidaridad y el respeto activo. Esos valores son los que permiten la convivencia sin necesidad de compartir una concepción del bien.

Igualmente, propone una "democracia cuidadora" que conjuga justicia y cuidado, reconociendo la interdependencia humana y el derecho-deber universal de cuidar, institucionalizando los cuidados contra su privatización y generización histórica. Enfatiza educar en virtudes que unan razón y emoción para fomentar respeto mutuo y cambios estructurales.

Para Camps, la democracia no se reduce a votar o respetar reglas formales. Requiere una cultura democrática donde los ciudadanos desarrollen virtudes como la tolerancia, la responsabilidad, el diálogo y la participación. Sin esa base ética, la democracia se vacía y puede derivar en populismo o apatía.

Sugiere, para el desarrollo de estas propuestas, una visión de "ética provisional para una democracia imperfecta", que prioriza el interés común sobre parcialidades, construyendo la democracia mediante reflexión crítica y justicia mínima que dignifique la vida humana. Este sistema requiere cooperación y formación ciudadana responsable para sobrevivir. Camps, concluye que la democracia no funciona solo con leyes e instituciones; necesita ciudadanos con actitudes éticas: dialogantes, respetuosos, solidarios y críticos. La ética no es un añadido opcional, sino el alma de la democracia.

Una frase sobre la ética por Victoria Camps

"La ética o la moral deben de entenderse no solo como la realización de unas cuantas acciones buenas, sino como la formación de un alma sensible". 

Victoria Camps, filósofa y catedrática española, nacida en 1941.

Prospectiva y comunicación (y 2)

En la entrada anterior hablé sobre la prospectiva como método y forma propostiva en general. Hoy me referiré a la metodología prospectiva aplicada en el campo de la comunicación social. La investigación en campo usando esta metódica es un ejercicio fascinante y a la vez muy necesario en la actualidad. Vivimos en un ecosistema mediático marcado por la aceleración tecnológica (como la evolución de la inteligencia artificial generativa), la fragmentación de las audiencias y la gobernanza algorítmica.

Hacer investigación tradicional en comunicación a veces se siente como tomar una fotografía de un tren en marcha: para cuando analizas el dato, el fenómeno ya cambió. La prospectiva le da a la comunicación una función anticipatoria. La combinación de ambas disciplinas se estructura a través de metodologías específicas para analizar cómo nos comunicaremos mañana. Veamos.

El enfoque: ¿Qué investiga la Comunicación Prospectiva? No se trata de ciencia ficción, sino de analizar variables críticas actuales para construir escenarios a 5 o 10 años. Los objetos de estudio suelen ser el consumo cultural y estético o sea cómo cambiará la percepción visual y la atención de las audiencias (por ejemplo, el paso de las pantallas tradicionales a entornos inmersivos o sintéticos). También las estructuras institucionales: cómo mutará la gestión de la comunicación en organizaciones complejas ante la automatización. Igualmente se aplica a la gobernanza y la ética; el impacto de las imágenes generadas por algoritmos en la confianza pública y las políticas institucionales.

La metodología paso a paso: cómo diseñar la investigación. Si hubiera que estructurar un proyecto de investigación con este enfoque, la ruta metodológica combina el rigor científico con las herramientas de anticipación. 

• Paso 1: Configuración del Sistema (Análisis Estructural). En lugar de estudiar un medio o una audiencia de forma aislada, la comunicación se entiende como el sistema nervioso de la sociedad. Como técnica se puede utilizar el Análisis PESTEL o matrices de relaciones (como el método Micmac) para identificar qué variables tienen más poder de transformar la comunicación. Por ejemplo, estudiar cómo la variable "regulación de derechos de autor en IA" (política/legal) afecta directamente a la variable "producción estético-visual en las universidades" (tecnológica/cultural).
• Paso 2: Consulta de Expertos (Método Delphi). La investigación cualitativa es clave aquí. Para validar hacia dónde van las tendencias de comunicación, se recurre a paneles de expertos (académicos, tecnólogos, directores de comunicación). Técnica, mediante el Método Delphi, se pasa una serie de cuestionarios anónimos en varias rondas. No se busca una simple opinión, sino un consenso estructurado sobre cuándo y cómo se adoptarán ciertas tecnologías o narrativas. 
• Paso 3: Identificación de "Señales Débiles" y Tendencias. Se investigan los fenómenos emergentes que hoy parecen marginales pero que tienen potencial disruptivo. La mejor técnica es el análisis de contenido y monitorización del entorno digital. Se buscan anomalías en el consumo digital, nuevos lenguajes estéticos en subculturas de internet o los primeros borradores de gobernanza algorítmica en la educación superior.
• Paso 4: Diseño de Escenarios Comunicacionales. Con los datos anteriores, se construyen narrativas cualitativas detalladas sobre los futuros posibles (Futuribles). Generalmente se diseñan tres o cuatro escenarios, un escenario tendencial (qué pasa si la comunicación sigue el curso actual, poe ejemplo, un mayor monopolio de plataformas y saturación de contenido sintético). Así tenemos, escenario de ruptura (disruptivo): qué pasa si un evento cambia las reglas (una crisis de desinformación radical que obligue a prohibir ciertas herramientas visuales, por ejemplo). Un escenario deseable: el ideal normativo (un ecosistema donde la comunicación institucional use la IA de forma ética, transparente y descentralizada).

La utilidad práctica, de la teoría a la política. Investigar la comunicación desde la prospectiva no es un ejercicio meramente teórico; tiene un fin eminentemente estratégico y de diseño institucional. Permite a las universidades y organizaciones, construir políticas proactivas; en lugar de reaccionar con un reglamento de emergencia cuando surge una nueva tecnología visual o una crisis de comunicación, la investigación prospectiva entrega la base científica para diseñar directrices de gobernanza institucional antes de que el escenario nos supere. Permite pasar de una comunicación que solo "gestiona el día a día" a una comunicación que diseña las bases conceptuales para los entornos hiperconectados del mañana.

Considerando la complejidad de los entornos comunicativos actuales, la prospectiva es sin duda en medio muy útil y actual para explorar, proyectar, proponer y revisar escenarios en el futuro de la gestión de la comunicación o incluso el impacto de las estéticas digitales.