Neuroderechos

El concepto de neuroderechos surgió en el ámbito académico como una respuesta a los dilemas éticos de las neurotecnologías. Se refiere a un conjunto de derechos que buscan proteger la autonomía, privacidad y la integridad mental de las personas frente a posibles abusos derivados del acceso a sus datos cerebrales. Así entonces, los neuroderechos son un conjunto de nuevos derechos humanos propuestos para proteger la mente y el cerebro humano frente a los avances de la neurotecnología, buscando salvaguardar aspectos fundamentales como la privacidad mental, la identidad personal y el libre albedrío ante la posibilidad de leer, manipular o alterar la actividad cerebral, la cual genera información delicada (neurodatos). Estos buscan asegurar el control sobre nuestros propios pensamientos y emociones, adelantándose a riesgos como la manipulación, el sesgo algorítmico y la desigualdad en el acceso a mejoras cognitivas.

En principio, se protegen las siguientes áreas:  

    La privacidad mental. El derecho a que el contenido de la mente no sea descifrado o accedido sin consentimiento.

    El libre albedrío o "agencia", que es el derecho a tomar decisiones sin interferencia externa de la neurotecnología.

    La identidad personal, esto es, la protección de la integridad psíquica y la personalidad frente a alteraciones tecnológicas.

    El acceso equitativo, muy importante para garantizar el acceso justo a neurotecnologías de mejora sensorial y cognitiva.

    Y finalmente, la protección contra sesgos. Se propone  evitar sesgos en los algoritmos de las neurotecnologías.

Como vemos, estos neuroderechos urgen como respuesta a los rápidos desarrollos en neurotecnología (como interfaces cerebro-computadora, algoritmos de inteligencia artificial que decodifican señales cerebrales, y dispositivos de estimulación neural), que podrían amenazar la integridad mental y la intimidad de los pensamientos.

La puesta en efecto de estos derechos es importante porque la neurotecnología puede llegar a leer, influir o modificar la actividad cerebral, planteando riesgos como la publicidad manipuladora basada en emociones, la discriminación laboral según estados mentales o la coacción o control externo de decisiones. En fin, buscan adaptar los derechos humanos a la era de la conectividad cerebral, asegurando que la mente humana permanezca como un espacio inviolable.

Conocimiento multicapas

La gestión del conocimiento multicapas se refiere a la administración del capital intelectual de una organización a través de diferentes niveles (capas) interconectados, que van desde lo individual y cultural hasta los procesos, la tecnología y los objetivos estratégicos, buscando transformar el conocimiento tácito y explícito en conocimiento organizacional para mejorar la innovación y la toma de decisiones, usando sistemas que mapean y relacionan conceptos entre estas capas. 

También llamado knowledge layering o layered knowledge, se refiere a una forma de estructurar, organizar y profundizar en el aprendizaje o en la comprensión de un tema, dividiéndolo en diferentes niveles o capas de complejidad y detalle. La idea central es que el conocimiento no es plano, sino que se construye en capas superpuestas, donde cada capa proporciona una comprensión más profunda, contextualizada o aplicada que la anterior.

Los componentes de esta forma de conocimiento son las personas (o sea, el capital humano), con sus experiencias, habilidades y conocimiento tácito (difícil de formalizar). También los procesos, esto es, los flujos de trabajo, procedimientos y la forma en que se comparte y usa la información. La tecnología, las herramientas tecnológicas (bases de datos, plataformas) para capturar, almacenar y distribuir conocimiento. La cultura, el entorno que fomenta el aprendizaje, la colaboración y la confianza para compartir conocimiento. Y la estructura organizacional, o sea interconexión entre departamentos, roles y responsabilidades. 

Este enfoque se puede aplicar en múltiples ámbitos. Un buen ejemplo es en la educación, en el diseño curricular donde los temas se revisan con mayor profundidad en cada nivel educativo. En la ingeniería y la tecnología como puede ser en las arquitecturas de sistemas (como el modelo OSI en redes). También en las ciencias y la investigación, que va desde observaciones generales hasta mecanismos moleculares. Finalmente, en la gestión del conocimiento en organizaciones: información operativa, táctica y estratégica.

A veces se vincula con la "comprensión profunda" (deep understanding), el aprendizaje en espiral (revisitar temas con mayor complejidad) o la arquitectura en capas en informática. Este método de conocimiento multicapas facilita el aprendizaje progresivo, permite adaptar la profundidad según el interés o la necesidad y ayuda a integrar conocimientos de diferentes disciplinas (enfoque interdisciplinario). Todo en consonancia con nuestra realidad en esta actual sociedad del conocimiento. 

Una imagen de ciberarte abstracto en un marco 3D

Esta imagen, hallada en la Web, es otra muestra de arte digital, con formas dinámicas multicolores, flotando sobre un marco de fondo en una composición tridimensional. 

Conectivismo académico

Ya en unas anteriores publicaciones hablé del conectivismo, que es un  tema cada día más relevante en nuestros tiempos de hiperconectividad y ciberespacio. El conectivismo es una teoría del aprendizaje que describe cómo el conocimiento se distribuye a través de redes de información y tecnología en la era digital. Propone que el aprendizaje ocurre dentro de un contexto social en constante cambio, donde las conexiones entre nodos (personas, organizaciones, bases de datos, etc.) son tan importantes como el conocimiento individual. Se centra en la capacidad de conectar y navegar por estas redes, discerniendo la información útil, y se apoya en principios de teorías del caos, la complejidad y las redes neuronales.

Ahora bien, el conectivismo académico es la aplicación de los principios de la teoría del conectivismo al contexto específico de la educación superior, la investigación y la práctica académica. Para entender esto mejor, hay que desarrollar sus conceptos. La teoría base es el conectivismo desarrollado por George Siemens y Stephen Downes (alrededor de 2004-2005), que es una teoría del aprendizaje para la era digital. Postula que el aprendizaje no solo ocurre dentro de un individuo, sino que también reside en bases de datos, dispositivos y, notablemente, en redes de conexiones entre personas y fuentes de información. Según esto, "saber dónde" y "saber quién" es tan importante como "saber qué" y "saber cómo". La capacidad de buscar, filtrar, evaluar y conectar información es fundamental. Así, el aprendizaje es un proceso de formación de redes. Aprendemos al crear nodos (personas, libros, sitios web, datos) y establecer conexiones significativas entre ellos.

Esto lo podemos llevar al ámbito académico, tanto en la universidad como en el mundo de la investigación. Aquí esto se plasma en distintas manifestaciones:

a) El aprendizaje en red, ir más allá del aula y la biblioteca física. Se fomenta el uso de Entornos Personales de Aprendizaje (PLE), donde el estudiante o investigador construye su propia red de recursos: revistas especializadas en línea, bases de datos, blogs académicos, redes sociales profesionales (como Academia.edu, ResearchGate), perfiles en Google Scholar, listas de Twitter/X de expertos, webinars, podcasts científicos, etcétera.

b) Colaboración distribuida. La investigación y el aprendizaje se vuelven más colaborativos y descentralizados. Se pueden formar grupos de estudio o investigación con miembros de diferentes universidades o países, usando herramientas como Slack, Miro, GitHub o Google Workspace.

c) Conocimiento dinámico y abierto, donde se valora y promueve el acceso abierto (Open Access) a las publicaciones, los datos abiertos (Open Data) y los Recursos Educativos Abiertos (REA/OER). El conocimiento deja de ser estático y custodiado, para ser un flujo constante que se actualiza y discute en red.

d) Nuevas alfabetizaciones. Acá el académico y el estudiante deben desarrollar competencia digital crítica. Esto incluye evaluar la credibilidad de fuentes en línea, manejar grandes volúmenes de información, comunicarse efectivamente en entornos digitales y mantener una identidad digital académica profesional.

e) Rol del docente como guía y conector: el profesor ya no es la única fuente de conocimiento, sino un facilitador que guía a los estudiantes a construir sus redes, les señala recursos clave (curaduría de contenidos) y les enseña a navegar y contribuir críticamente en los entornos digitales de su disciplina.

Viendo esto, podemos señalar algunas características especiales del conectivismo académico. Una es el énfasis en la autonomía; el aprendiz académico toma control de su proceso de aprendizaje y construcción de conocimiento. Otra es el aprendizaje continuo y permanente. La velocidad del cambio hace que el aprendizaje formal (un grado) sea solo el punto de partida. Mantenerse actualizado requiere una participación constante en redes profesionales. Finalmente, destacamos la inteligencia colectiva. El conocimiento se construye y valida a través de la interacción, discusión y colaboración dentro de comunidades (por ejemplo, la revisión por pares, comentarios en blogs académicos, foros especializados). 

El conectivismo académico es un marco que reconoce que el conocimiento en el siglo XXI se genera, discute y distribuye a través de redes complejas (tanto humanas como tecnológicas), y propone que el éxito académico depende de la capacidad de participar activa y críticamente en esas redes. No es solo usar tecnología, sino adoptar una filosofía de aprendizaje y trabajo basada en la conexión.

Más sobre la IA y la comunicación organizacional

No hay duda de que la inteligencia artificial (IA) está transformando profundamente las ciencias de la comunicación y, en particular, la comunicación organizacional, al redefinir los procesos de producción, distribución y recepción de mensajes. La IA permite automatizar tareas como el análisis de audiencias, la generación de contenidos y la gestión de crisis, lo que aumenta la eficiencia y la personalización en la comunicación corporativa. 

Se nos presenta una transformación evidente en los procesos comunicativos. La IA permite automatizar y optimizar procesos como el análisis de datos, la creación de contenido, la personalización de mensajes y la gestión de canales de comunicación. Esto modifica las formas tradicionales de interacción y difusión de información. Gracias a la IA, las organizaciones pueden recopilar y analizar grandes volúmenes de datos para entender mejor las preferencias, comportamientos y necesidades del público, mejorando así la segmentación y la estrategia comunicativa. También afecta la creación de contenido y medios, pues la generación automática de textos, imágenes y videos mediante IA (como los chatbots y los generadores de contenido) influye en la forma en que se produce y distribuye la información, generando nuevas maneras de comunicar. Un elemento notable es la interacción en tiempo real, Los asistentes virtuales, por ejemplo, permiten una comunicación rápida y personalizada, facilitando una interacción continua entre organizaciones y sus audiencias.

Todo ello tiene, sin duda, implicaciones en la comunicación organizacional, tanto positiva como negativamente. Por un lado, mejora en la eficiencia y rapidez, ya que la IA permite respuestas inmediatas y la automatización de tareas repetitivas, mejorando la eficiencia en la gestión de la comunicación interna y externa. Se da una personalización y una mejor segmentación. Las organizaciones pueden adaptar sus mensajes según las características específicas de cada audiencia, aumentando la relevancia y el impacto de la comunicación, pero con un cambio en los roles profesionales, pues la incorporación de IA requiere que los profesionales de la comunicación desarrollen nuevas habilidades en análisis de datos, gestión de tecnologías y ética digital.

La imaginación fantástica de Arcane Palette

Procedente de la India, Arcane Palette es un artista visual que se apoya en programas informáticos y de inteligencia artificial para crear sus visiones fantásticas y sutiles en paisajes imaginarios. Crea mundos de imaginación y encanto, pues él está cautivado por la interacción entre la fantasía y el surrealismo, donde paisajes etéreos e historias oníricas cobran vida. Su arte explora temas de misterio, asombro y lo no contado; cada obra es un viaje a reinos invisibles, donde la figura femenina, el color y la forma bailan al susurro de la magia. Ya sea criaturas míticas, paisajes oníricos surrealistas o visiones fantásticas, su objetivo es despertar emociones y avivar la imaginación. Aquí vemos algunos de sus relatos visuales hechos con su pincel de IA, mezclando lo arcano con lo extraordinario. Su sitio en Deviantart: https://www.deviantart.com/arcanepalette.

Sobre la alegría y la belleza por Dickens

"La alegría y la satisfacción son grandes embellecedores y famosos conservadores de la buena apariencia".

Charles Dickens (1812-1870) escritor inglés.

La dictadura de los algoritmos (y 2)

En la publicación anterior hice un resumen de lo que ha dado en llamase "dictadura de los algoritmos". Siendo los algoritmos toda serie de pasos o instrucciones bien definidas que se siguen para resolver un problema o realizar una tarea específica, y en el caso de la informática una serie de secuencias, instrucciones o mandos que sirven para hacer correr programas y funciones digitales, estos guían los procesos mediante los cuales se rige internet, las redes sociales y la Web. Vimos que están diseñados de tal manera que responden a intereses de programaciones pensadas para canalizar formas de navegación y acceso a informaciones en el ciberespacio. Aquí pongo algunos ejemplos:

    Redes Sociales: el feed de Instagram o TikTok es un producto algorítmico que dicta qué es tendencia y qué no.

    Búsqueda de Google: el PageRank decide qué información es "autoritativa", influyendo en nuestro conocimiento del mundo.

    Plataformas de trabajo: Uber, Deliveroo o Amazon Mechanical Turk fijan precios, turnos y rendimiento mediante algoritmos, a menudo deshumanizando el trabajo.

    Vigilancia Predictiva: algunas policías usan algoritmos para predecir dónde ocurrirá un crimen o quién podría cometerlo, llevando a una vigilancia desproporcionada de ciertos barrios.

Esta especie de "dictadura" que domina y determina tendencias, sesgos e intereses, recibe muchas críticas. El problema va más allá de la vigilancia o la manipulación. Se argumenta que vivimos en una "siliconización del mundo", donde la lógica algorítmica busca cuantificar, predecir y optimizar todos los aspectos de la vida humana, erosionando el juicio personal, la serendipia, la intimidad y la soberanía individual. Se instaura una "gobernanza por los números".

Hay algunas formas o alternativas para minimizar este gobierno. Por ejemplo, la alfabetización digital y crítica; entender cómo funciona este régimen algorítmico es el primer paso para dejar de verlos como neutrales. Otra forma es establecer ciertas formas de regulación. Leyes como el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) en Europa intentan dar transparencia y control sobre los datos personales. Se debate el "derecho a la explicación" de decisiones algorítmicas. Está latente la delicada frontera entre el control y la censura, pero pareciera que en efecto falta control en este sentido.

Hay que pensar también en el diseño ético. Hoy hay varios movimientos dentro de la tecnología que abogan por algoritmos auditables, justos y con supervisión humana. Inclusive, se piensa en una tecnología de código abierto y pública, para promover algoritmos cuyo funcionamiento sea público y esté al servicio del bien común, no solo del lucro privado. 

La "dictadura de los algoritmos" es una llamada de atención sobre cómo hemos delegado, sin un debate democrático profundo, la toma de decisiones que afectan a individuos y sociedades en sistemas automatizados, opacos y con fines frecuentemente comerciales o de control. Estos no son "malvados" por naturaleza, pero su diseño, opacidad y uso indiscriminado plantean riesgos enormes para la autonomía, la igualdad y la libertad. Es una campanada para no ser usuarios pasivos, sino a cuestionar, exigir transparencia y repensar el lugar que queremos que la tecnología ocupe en nuestra humanidad.

La dictadura de los algoritmos (1)

En estos tiempos de redes sociales, comunicación digital e inteligencia artificial, aparece un concepto interesante que nos da una visión cuestionadora de todos esos fenómenos. La llamada "dictadura" de los algoritmos. Es, obviamente, un término metafórico y crítico que describe la creciente influencia, y en muchos casos, el control, que los sistemas algorítmicos tienen sobre nuestras vidas, decisiones y sociedad, a menudo de manera opaca y sin un escrutinio democrático adecuado.

Naturalmente, no se refiere a un régimen político formal sino a un sistema de gobernanza tecnocrático donde las decisiones humanas son suplantadas o dirigidas por procesos matemáticos automatizados. Hay varios elementos que se pueden tomar en consideración para desarrollar este concepto. La primera dimensión es la de su propio funcionamiento.

La dictadura parte de la personalización y los filtros. Plataformas como redes sociales, Netflix o Amazon, usan algoritmos para mostrarle al usuario contenido "relevante". Esto crea la "burbuja de filtros" o "cámara de eco", donde solo se ve lo que el algoritmo predice que gustará, limitando la exposición a ideas diversas. Así mismo, otro elemento es la puntuación y la clasificación. Los algoritmos nos asignan "puntuaciones" que determinan si obtenemos un crédito (crédito social en algunos países, scoring financiero), un trabajo (análisis de CV), o incluso afectan sentencias judiciales en algunos lugares (herramientas de "risk assessment").

Por otra, tenemos la moderación de contenido. Los algoritmos deciden qué se viraliza, qué se oculta o qué se elimina, actuando como censores privados con criterios poco transparentes. Como fueron diseñados para la optimización del comportamiento, maximizan el "engagement" (tiempo en pantalla, clics), moldean nuestros hábitos, consumo y hasta nuestras opiniones políticas.

A este sistema se le designa como "dictadura" por su opacidad, falta de rendición de cuentas, inevitabilidad y discriminación. Muchos algoritmos son "cajas negras" y sus criterios son secretos comerciales. No sabemos por qué nos muestran algo o nos niegan un servicio. Cuando un algoritmo comete un error (por ejemplo, negar injustamente un beneficio), es difícil apelar, discutir o encontrar un responsable humano. Lo peor es su universalidad: es casi imposible escapar de ellos. Gobiernan desde el ocio hasta los servicios esenciales.

Finalmente, y tal vez lo más grave, multiplican los sesgos y la discriminación. Como aprenden de datos históricos que contienen prejuicios humanos (racismo, sexismo, clasismo), suelen reproducirlos y amplificarlos a escala masiva, creando injusticias sistémicas.  En la siguiente publicación veremos ejemplos concretos y cómo nos enfrentamos a esta nueva realidad. 

Una viñeta de humor con la IA y mucha ironía

Esta imagen la he visto circulando hace unos días por las redes sociales y me ha parecido muy oportuna, porque además de un toque de humor negro nos muestra una ironía latente: la inteligencia artificial que lo sabe todo, muchas veces se equivoca... 

Significados leyendo las imágenes, según Gunther Kress y Theo van Leeuwen

En la entrada anterior vimos un breve resumen de lo que los autores Gunther Kress y Theo van Leeuwen proponen para entender los significados de las imágenes según una gramática visual. Vimos que la base de sus proposiciones se fundamentan en lo que llaman las Tres Metafunciones, adaptación de lingüística de Michael Halliday a lo visual. Sostienen entonces que toda imagen cumple simultáneamente tres funciones grandes (o metafunciones): Representacional, Interactiva y Composicional. 

En primer término, se estudia el Significado Representacional (El "Qué"). Se refiere a las personas, lugares o cosas representadas y cómo se relacionan entre sí. Se dividen en dos tipos principales, los Procesos Narrativos, que cuentan una historia o indican acción, y la clave aquí son los vectores (líneas invisibles formadas por miradas, brazos señalando o movimiento); si hay vectores, hay una narración. Y los Procesos Conceptuales, donde no hay acción, sino clasificación o simbolismo; muestran "lo que son" las cosas (ej. un diagrama, un retrato corporativo estático, una infografía).

Luego se desarrolla el Significado Interactivo (La relación con el espectador). Esta es quizás la parte más útil para el análisis. Define cómo la imagen manipula o invita a quien la mira a través de tres herramientas:

A. El Contacto (La Mirada)

    Demanda (Demand): El sujeto mira directamente a los ojos del espectador. "Exige" una respuesta imaginaria o conexión.

    Oferta (Offer): El sujeto mira hacia otro lado. Se "ofrece" como objeto de observación sin pedir interacción.

B. La Distancia Social (El Plano)

    Primer plano (Close-up): Sugiere intimidad o relación personal.

    Plano medio: Sugiere una relación social estándar (como de negocios).

    Plano general: Sugiere distancia impersonal o pública.

C. La Perspectiva (El Poder)

    Ángulo Picado (desde arriba): El espectador tiene poder sobre el sujeto. El sujeto se ve pequeño o vulnerable.

    Ángulo Contrapicado (desde abajo): El sujeto tiene poder sobre el espectador. Se ve imponente.

    A nivel de los ojos: Sugiere igualdad entre el espectador y el sujeto.

Después se destaca Significado Composicional (El diseño). Aquí es donde Kress y Van Leeuwen analizan cómo la distribución en el espacio altera el significado. Utilizan un esquema muy específico:

A. Valor de la Información (Zonas espaciales)

    Izquierda vs. Derecha:

Izquierda: Lo "Dado" (información conocida, el pasado, lo establecido).

Derecha: Lo "Nuevo" (la novedad, el futuro, el mensaje clave a aprender).

    Arriba vs. Abajo:

Arriba: Lo "Ideal" (la promesa, el sueño, la aspiración, lo emotivo).

Abajo: Lo "Real" (la información práctica, el producto, el precio, lo terrenal).

    Centro vs. Margen: Lo que está en el centro es el núcleo del mensaje; lo de los márgenes es secundario.

B. Resalte (Peso visual)

Qué elementos captan la atención primero debido a su tamaño, foco, contraste de color o ubicación.

C. Encuadre (Framing)

Cómo se conectan o desconectan los elementos. Líneas divisorias (marcos) separan ideas; la ausencia de marcos conecta conceptos.

Sin duda, la vigencia del libro "Reading Images" resulta indiscutible en el actual ecosistema digital. Lejos de quedar obsoleta, la gramática visual propuesta por Kress y Van Leeuwen ofrece un marco sólido para navegar la complejidad de las nuevas interfaces y narrativas transmedia. Entender la lógica de lo 'Dado' y lo 'Nuevo', o la psicología de la interacción visual, permite a los creadores diseñar con intencionalidad precisa y a los usuarios decodificar eficazmente los mensajes que consumen a diario en sus pantallas. La imagen, así entendida, se confirma como el signo predominante del siglo XXI.

La teoría de la Gramática Visual de Kress y van Leeuwen

En el libro de 1996, "Reading Images: The Grammar of Visual Design", Gunther Kress y Theo van Leeuwen  proponen que las imágenes no son solo decorativas, sino que tienen un sistema de reglas y significados tan estructurado como el lenguaje escrito, pero basado en recursos visuales en lugar de palabras. Es una idea ya planteada y desarrollada de muchas otras formas por varios autores con anterioridad, pero con una visión más cercana al campo de la tecnología y la semiótica actual.

Kress y van Leeuwen proponen consideraciones para el análisis semiótico de las imágenes que refieren a los patrones de representación, cómo visualizamos la experiencia en el mundo el significado ideativo); los patrones de interacción, lo qué sucede entre quien crea la imagen y quien observa (el significado interpersonal); y los principios de composición, que es cómo está organizada la imagen en su valor informativo, preponderancia contextual y marco de referencia.

Los autores sostienen que las imágenes no son neutrales; tienen una estructura que puede analizarse como un lenguaje. Elementos como composición, color, perspectiva y encuadre funcionan como “gramaticales” que producen sentido. Sostienen que toda imagen cumple simultáneamente tres funciones grandes (o metafunciones), que se inspiran en la lingüística de Michael Halliday:

Representacional: ¿Qué está pasando en la imagen? Esto es cómo se muestran los objetos, personas y acciones.

Interactiva: ¿Cómo se relaciona la imagen con el espectador? Es decir, cómo la imagen establece relaciones con el espectador (por ejemplo, miradas directas, ángulos de cámara, distancia).

Composicional: ¿Cómo están organizados los elementos en el espacio? O sea, cómo se organizan los elementos en el espacio (arriba/abajo, izquierda/derecha, centro/margen) para jerarquizar significados.

Con esta visión, se pueden analizar variados ejemplos, desde dibujos infantiles hasta publicidad, foto-periodismo y arte, mostrando cómo las imágenes transmiten ideología, poder y valores culturales. Esto tiene una dimensión social y cultural: la gramática visual no es universal ni fija; depende de convenciones culturales y contextos históricos. Por ejemplo, el uso del color o la disposición espacial puede variar según la tradición visual de cada sociedad.

Esta perspectiva introduce un método sistemático para leer imágenes, útil en comunicación, educación, diseño y análisis crítico. Reivindica que la alfabetización visual es tan importante como la verbal en sociedades mediáticas y subraya que las imágenes son portadoras de ideología, no simples ilustraciones. 

Este libro se convirtió en un texto fundamental para los estudios de comunicación visual, semiótica y educación mediática. Aunque no está traducido al español, ha sido reseñado mucho y su propuesta de una “gramática de lo visual” abrió un campo de investigación que hoy se aplica en análisis de medios, publicidad, interfaces digitales y pedagogía crítica. En la siguiente publicación veremos cómo se desarrollan estos sistemas de signos y significados visuales según los autores. 

Spider-Man: Un nuevo universo, la película de animación digital

Aunque estrenada en 2018, vale la pena reseñar hoy la película, Spider-Man: Un nuevo universo, por su notable producción y estética que combina la digital 3D con 2D, en una propuesta que resulta visualmente muy atractiva y dinámica. Se parte de algo básico: después de la picadura de una araña radioactiva, el adolescente neoyorquino Miles Morales conoce a más gente con sus poderes, pero de otra dimensión. Probablemente esta es la cinta de animación que mejor ha logrado llevar el mundo de este cómic a la gran pantalla, con gran viveza y energía. Si bien sus técnicas animadas no son exclusivamente en 3D, se logra una unidad que le da fuerza y coherencia. "Spider-Man into the Spider-Verse" tiene un guion sólido y unos personajes bien presentados, además del hombre araña principal. Fue dirigida por Bob Persichetti, Peter Ramsey y Rodney Rothman, escrita por Phil Lord y Rothman, dura casi dos horas y fue producida por el estudio Sony Pictures Animation. Su trama es bastante compleja, pero es muy fluida y entretenida. 

Una frase de Churchill

"Si comenzamos una pelea entre el pasado y el presente, nos daremos cuenta de que habremos perdido nuestro futuro".

Winston S. Churchill (1874-1965), político, militar, escritor y estadista británico.

Estética sintética e imagen de síntesis

La idea de una estética sintética es fundamental para entender la ontología (la naturaleza) de la imagen digital. En la teoría del arte y los nuevos medios, se suele hablar de la "Imagen de Síntesis" o computer-generated imagery (CGI) para diferenciarla de la imagen óptica (como la fotografía tradicional). Para entender la noción de una estética sintética en el arte digital es importante definir ciertos aspectos fundamentales. 

En primer término, hay que hablar de la naturaleza de la "Síntesis". A diferencia de la fotografía analógica, que es una huella de la realidad (la luz golpea un químico y deja un rastro físico), el arte digital es una construcción matemática informática. No tiene un referente físico, pues en una estética sintética, la imagen no "captura" un objeto que existe ahí fuera; lo calcula. Se puede decir que parte desde la nada: se construye píxel a píxel o vector a vector mediante algoritmos. Es una síntesis de datos, no un registro de luces.

Luego, se pueden revisar algunos fundamentos teóricos, como los que propone Max Bense y la Estética de la Información). Bense propuso la "Estética de la Información" o estética generativa; él argumentaba que el arte podía ser producido mediante procesos racionales y reglas estadísticas, alejándose de la "intuición mística" del artista romántico. Esto sentó las bases para que consideremos bello aquello que es procesado, ordenado y sintetizado por una máquina.

De aquí podemos establecer algunos rasgos que delimitan la Estética Sintética Actual. Hoy en día, cuando hablamos de una estética sintética (especialmente en el arte 3D, Generativo y AI Art), solemos referirnos a ciertas características visuales y conceptuales. Uno es el hiperrealismo antinatural: superficies demasiado perfectas, lisas o brillantes que no existen en la naturaleza (el famoso "look 3D" pulido). Otro es la materialidad del Glitch: cuando la síntesis falla, vemos el código. El error digital se convierte en una decisión estética que nos recuerda que "esto no es real, es una construcción". También se registra la fluidez metamórfica. En el arte digital, un objeto puede transformarse en otro sin respetar las leyes de la física. Esa plasticidad es puramente sintética. 

El nuevo horizonte que se nos presenta es el de IA Generativa. Con la llegada de modelos como Midjourney o Stable Diffusion, el término "sintético" cobra una nueva dimensión. La IA no "crea" en el sentido humano ni "copia" en el sentido fotográfico; sintetiza patrones estadísticos aprendidos de millones de imágenes para generar algo nuevo. Es la estética de la probabilidad matemática.

Entonces, hablar de estética sintética es correcto porque define el origen de la obra. Esta no nace de la observación óptica del mundo, sino de la simulación matemática del mismo. Es una estética que valora la artificialidad, la simulación y la construcción algorítmica como lenguajes propios.