La agencia epistemológica de los actores no humanos
Las epistemologías tradicionales han situado al ser humano en el centro de los procesos de producción del conocimiento (FilosofoCientifico 2026a) mientras que la producción contemporánea del conocimiento depende de redes complejas de relaciones en las que participan investigadores, instituciones, instrumentos, tecnologías y sistemas de información (FilosofoCientifico 2026b). Sin embargo, reconocer la existencia de estas redes deja abierta una cuestión fundamental: ¿qué papel desempeñan exactamente los elementos no humanos que intervienen en ellas? La dificultad consiste en que las respuestas tradicionales parecen insatisfactorias. Por una parte, desde una perspectiva antropocéntrica clásica, instrumentos, bases de datos, modelos matemáticos o sistemas de inteligencia artificial no serían más que herramientas pasivas al servicio de investigadores humanos. Por otra parte, afirmar que estos elementos conocen del mismo modo que los seres humanos parece igualmente problemático. Entre ambos extremos surge la necesidad de comprender cuál es su función específica dentro de los procesos de producción del conocimiento.
Como ya señaló Kant, el ser humano necesita de la experiencia sensible para conocer, pero este conocimiento se encuentra limitado. No accede directamente a la cosa en sí, sino que interpreta la naturaleza a través de las categorías del entendimiento (Kant 1781). Expresado en un lenguaje contemporáneo, puede afirmarse que los sentidos transforman estímulos externos en señales bioeléctricas que posteriormente son procesadas e interpretadas por el cerebro (Damasio 1994). Incluso en la percepción más cotidiana, el conocimiento no consiste en un acceso directo a la realidad, sino en la interpretación de información previamente transformada por complejos mecanismos biológicos.
La producción del conocimiento siempre ha dependido de mediaciones. Las ciencias experimentales ofrecen ejemplos especialmente visibles de estas mediaciones debido a su dependencia de instrumentos tecnológicos complejos, pero el fenómeno no se limita a ellas. También la filosofía, la historia, la lingüística, el derecho o las ciencias sociales producen conocimiento mediante redes de conceptos, documentos, lenguajes, tecnologías de información y sistemas de procesamiento de datos.
Por ejemplo, en las ciencias experimentales puede observarse con claridad cómo los elementos no humanos intervienen cada vez más en la producción del conocimiento. Los primeros microscopios de Antonie van Leeuwenhoek ampliaban la capacidad visual del observador, pero la interpretación de lo observado seguía dependiendo casi exclusivamente de él. Sin embargo, la evolución tecnológica ha transformado profundamente esta situación. Los microscopios contemporáneos no se limitan a ampliar imágenes, sino que incorporan complejos sistemas ópticos, electrónicos e informáticos capaces de captar, procesar y reconstruir información antes incluso de que llegue al investigador. En muchos casos, el científico ya no observa directamente el fenómeno, sino el resultado de múltiples operaciones previas realizadas por el instrumento. Este proceso puede apreciarse en tecnologías como la microscopía confocal, la microscopía multifotónica o las técnicas de superresolución, donde el tratamiento computacional de los datos constituye una parte esencial del resultado final. Un fenómeno semejante puede observarse en ámbitos alejados de las ciencias experimentales. Historiadores, sociólogos, lingüistas, juristas e incluso filósofos trabajan cada vez más con archivos digitales, grandes bases documentales, buscadores especializados, técnicas estadísticas y sistemas de análisis textual. También aquí la información es seleccionada, organizada y procesada mediante complejas mediaciones tecnológicas antes de ser interpretada por el investigador.
Esta creciente presencia de mediaciones no humanas en los procesos de conocimiento explica el interés que autores como Bruno Latour y Rosi Braidotti han mostrado por cuestionar la centralidad del sujeto humano. Para Latour, los procesos científicos no pueden comprenderse exclusivamente a partir de las acciones de los individuos, sino mediante redes heterogéneas en las que participan investigadores, instrumentos, documentos, instituciones y fenómenos naturales (Latour 2005). Braidotti, desde una perspectiva posthumanista, ampliará esta crítica defendiendo la necesidad de superar las concepciones antropocéntricas heredadas y reconocer la compleja interdependencia entre seres humanos, tecnologías y entorno (Braidotti 2013). Sin embargo, reconocer la importancia de estas redes no equivale todavía a demostrar que los actores no humanos posean una auténtica agencia epistemológica.
Una revolución tecnológica reciente ha sido la aparición de la inteligencia artificial, que tiene aplicaciones en prácticamente todos los campos del conocimiento. La inteligencia artificial actual es una inteligencia artificial débil y, por tanto, la centralidad epistemológica continúa siendo humana (FilosofoCientifico 2026c). No obstante, la mediación que ofrece es mucho más sofisticada que la de la mayoría de instrumentos tecnológicos y programas informáticos tradicionales, ya que puede simular el lenguaje natural, seguir distintos patrones de comunicación, analizar grandes volúmenes de datos y proporcionar interpretaciones preliminares a partir de instrucciones previas. Del mismo modo, puede intervenir en procesos de revisión editorial, clasificación documental, búsqueda de información o análisis crítico de textos. Poco a poco, y pese a las críticas que ha suscitado en distintos ámbitos (Bender et al. 2021), la inteligencia artificial se ha incorporado a prácticamente todas las áreas del conocimiento. Sin embargo, los resultados que produce continúan dependiendo de objetivos, criterios de validación e interpretaciones establecidos por seres humanos. En consecuencia, no puede afirmarse que posea una epistemología independiente ni una auténtica agencia epistemológica. Solo la aparición de una hipotética inteligencia artificial fuerte permitiría replantear esta cuestión (Bostrom 2014; Floridi 2014).
Todos estos ejemplos permiten distinguir entre la participación en la producción del conocimiento y la agencia epistemológica propiamente dicha. Los instrumentos científicos, los archivos digitales, las bases documentales, los modelos matemáticos o los sistemas de inteligencia artificial intervienen activamente en la obtención, organización, procesamiento y transmisión de la información. Sin embargo, ninguno de ellos establece por sí mismo los fines de la investigación, determina los criterios de validez del conocimiento o atribuye significado a los resultados obtenidos. Estas funciones continúan dependiendo de sujetos humanos capaces de interpretar, decidir y evaluar críticamente la información disponible.
El análisis realizado muestra que los actores no humanos desempeñan un papel cada vez más relevante en la producción del conocimiento. Instrumentos científicos, archivos digitales, bases documentales, modelos matemáticos e inteligencias artificiales participan activamente en la obtención, organización, procesamiento e incluso generación funcional de nueva información. Sin ellos, una parte significativa del conocimiento contemporáneo resultaría imposible. Sin embargo, esta creciente capacidad de intervención no implica la existencia de una auténtica agencia epistemológica. Aunque algunos sistemas, especialmente las inteligencias artificiales actuales, son capaces de producir resultados novedosos, formular respuestas, elaborar síntesis y proponer interpretaciones preliminares, continúan dependiendo de fines, criterios de validación y marcos de significado establecidos por seres humanos. En consecuencia, los actores no humanos poseen funciones epistemológicas cada vez más complejas dentro de las redes contemporáneas de conocimiento, pero la interpretación última, la atribución de significado y la validación continúan siendo predominantemente humanas.
Bibliografía
Bender, Emily M., Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major y Margaret Mitchell. 2021. “On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?” En Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 610-623. New York: ACM.
Braidotti, Rosi. 2013. The Posthuman. Cambridge: Polity Press.
Bostrom, Nick. 2014. Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford: Oxford University Press.
Damasio, Antonio. 1994. El error de Descartes: La emoción, la razón y el cerebro humano. Barcelona: Crítica.
FilosofoCientifico. 2026a. “Los límites de las epistemologías antropocéntricas.” Entre bastidores: el ser, la existencia y otros asuntos, 2 de octubre de 2026. https://entre-bastidores-el-ser-la-existencia-y-otros-asuntos.ghost.io/los-limites-de-las-epistemologias-antropocentricas/.
FilosofoCientifico. 2026b. “Más allá del sujeto: la producción relacional del conocimiento.” Entre bastidores: el ser, la existencia y otros asuntos, 3 de octubre de 2026. https://entre-bastidores-el-ser-la-existencia-y-otros-asuntos.ghost.io/mas-alla-del-sujeto-la-produccion-relacional-del-conocimiento/.
FilosofoCientifico. 2026c. “La centralidad epistemológica del humano en la red posthumanista.” Entre bastidores: el ser, la existencia y otros asuntos, 26 de agosto de 2026. https://entre-bastidores-el-ser-la-existencia-y-otros-asuntos.ghost.io/la-centralidad-epistemologica-del-humano-en-la-red-posthumanista/.
Floridi, Luciano. 2014. The Fourth Revolution: How the Infosphere Is Reshaping Human Reality. Oxford: Oxford University Press.
Kant, Immanuel. 1781. Kritik der reinen Vernunft. Riga: Johann Friedrich Hartknoch.
Latour, Bruno. 2005. Reassembling the Social: An Introduction to Actor-Network-Theory. Oxford: Oxford University Press.