Más allá del sujeto: la producción relacional del conocimiento
Se ha mostrado cómo las principales tradiciones epistemológicas situaron al ser humano en el centro de los procesos de conocimiento (FilosofoCientifico 2026a). Sin embargo, la producción contemporánea de conocimiento plantea dificultades crecientes para este modelo. Ningún descubrimiento científico relevante depende hoy de un sujeto aislado. Laboratorios, instrumentos, algoritmos, infraestructuras, bases de datos, modelos matemáticos e instituciones participan de manera inseparable en la generación del conocimiento. Si esto es así, la cuestión ya no consiste únicamente en preguntarse quién conoce, sino en comprender cómo se produce el conocimiento dentro de redes complejas de relaciones.
En el imaginario popular existe la figura del científico como sabio que por sí solo descubre los entresijos de la naturaleza, pero en realidad nunca ha sido un individuo solo el que alcanza un conocimiento completo; sin entrar en filosofía de la ciencia, se puede hablar de que existe un ambiente propicio para que aparezca un descubrimiento relevante que tradicionalmente se atribuía a un científico y que en la actualidad se suele reconocer más como un grupo de investigación en un ambiente científico propicio. Así la ley de la gravedad de Newton es consecuencia de toda una tradición científica, más allá del mito de la manzana que cayó en la cabeza de Newton, como mínimo metafóricamente, se puede decir que su descubrimiento empieza antes en un ambiente científico adecuado: Copérnico puso el sol en el centro, Kepler describió las órbitas de los planetas y eliminó las esferas de cristal y Newton descubrió la fuerza que permitía las órbitas de Kepler, y este último también modificó ligeramente la teoría heliocéntrica, el sol no estaba en el centro; estaba en uno de los focos de las elipses que describían los planetas en su viaje alrededor de la estrella. La propia formulación de la ley de la gravedad no puede entenderse únicamente como el resultado de la actividad intelectual de Newton. En ella convergen una tradición científica previa, observaciones acumuladas a lo largo de generaciones, fenómenos naturales concretos y la interacción entre el investigador y el mundo que intenta comprender. Incluso la célebre anécdota de la manzana, ya sea histórica o legendaria, resulta significativa porque muestra que el conocimiento no surge del sujeto aislado, sino de la relación entre el sujeto y aquello que observa. Desde esta perspectiva, los descubrimientos científicos aparecen menos como actos individuales de genialidad y más como el resultado de una compleja red de relaciones.
En la actualidad, prácticamente nadie pone en duda que la ciencia es una actividad colaborativa. Investigadores de un mismo grupo trabajan conjuntamente con otros equipos pertenecientes a instituciones públicas y privadas diferentes, una cooperación que la globalización facilita cada vez más gracias a la mejora de los transportes y al desarrollo de las tecnologías de la información y la comunicación. Esta dimensión colectiva puede observarse en proyectos como el Proyecto Genoma Humano, que requirió la participación coordinada de numerosos centros de investigación internacionales, la integración de distintas técnicas de biología molecular y la colaboración de especialistas procedentes de disciplinas muy diversas (Lander et al. 2001). Del mismo modo, el programa Artemis de la NASA constituye un ejemplo contemporáneo de investigación y desarrollo a gran escala, en el que participan agencias espaciales, empresas privadas, centros tecnológicos y miles de profesionales distribuidos entre diferentes países e instituciones (NASA 2025). Algo similar ocurre en el ámbito biomédico. La investigación sobre el cáncer se articula mediante amplias redes internacionales de colaboración científica, financiación compartida e intercambio de datos, hasta el punto de que numerosas organizaciones consideran la cooperación global una condición necesaria para avanzar en el conocimiento y tratamiento de la enfermedad (EORTC 2026; National Cancer Institute 2024). En todos estos casos, resulta evidente que el conocimiento no puede atribuirse a un único individuo. Aunque persistan fuertes tendencias a personalizar los logros científicos y a concentrar el mérito en figuras concretas, la producción contemporánea del conocimiento es, en esencia, una actividad colectiva.
Pese a demostrar que los descubrimientos científicos son fruto de la colaboración entre personas, la realidad muestra que incluso este tipo de cooperación ha sido superada. Esta transformación procede de la propia ciencia y de uno de sus principales efectos prácticos: la tecnología. En la actualidad, prácticamente ningún investigador trabaja con herramientas rudimentarias que pueda construir por sí mismo. A diferencia de Galileo Galilei, pocos astrónomos contemporáneos fabrican sus propios telescopios o radiotelescopios, del mismo modo que en las ciencias biomédicas resulta impensable desarrollar investigaciones complejas sin analizadores automáticos, sistemas robotizados o plataformas avanzadas de procesamiento de datos. Situaciones semejantes pueden encontrarse en prácticamente cualquier disciplina científica o tecnológica. Los investigadores no trabajan únicamente con otros investigadores, sino también junto a extensas redes de instrumentos, infraestructuras tecnológicas y flujos de datos. Estos últimos requieren, además, numerosos mecanismos de control, validación y trazabilidad que combinan intervenciones humanas y procesos automatizados. Para cerrar el círculo, ya no existen solamente programas informáticos capaces de controlar equipos y generar información, sino también sistemas de inteligencia artificial que pueden revisar grandes volúmenes de datos, detectar patrones y ofrecer una primera interpretación de los resultados obtenidos. Ese es, en buena medida, el entorno cotidiano de cualquier laboratorio o centro de investigación avanzado.
Hasta este punto todavía podría sostenerse que instrumentos, tecnologías, algoritmos e inteligencias artificiales son simples herramientas al servicio de investigadores humanos. Sin embargo, esta interpretación comienza a resultar problemática cuando se observa que buena parte del conocimiento contemporáneo no podría producirse sin la mediación de estos elementos. Un astrónomo no puede observar directamente una galaxia distante; observa los datos producidos por telescopios, sensores y sistemas informáticos. Del mismo modo, un genetista no observa directamente una secuencia genética, sino los resultados generados por complejos sistemas de análisis molecular y procesamiento de datos. La cuestión ya no consiste únicamente en determinar quién produce el conocimiento, sino en establecer qué papel desempeñan todos los elementos que intervienen en dicho proceso.
Bruno Latour, mediante la teoría actor-red, intentó describir cómo se articulan las relaciones entre elementos humanos y no humanos dentro de diferentes sistemas sociales y científicos (Latour 2005). Su propuesta no consiste en formular una teoría clásica del conocimiento, sino en mostrar que numerosos fenómenos contemporáneos solo pueden comprenderse como redes en las que participan simultáneamente personas, instituciones, instrumentos, tecnologías, documentos, infraestructuras y fenómenos naturales. Desde esta perspectiva, el científico deja de aparecer como un sujeto aislado que produce conocimiento por sí mismo y pasa a formar parte de una red mucho más amplia de relaciones que hacen posible dicho conocimiento. Esta forma de entender la actividad científica resulta especialmente relevante en la actualidad. Un descubrimiento contemporáneo no depende únicamente de investigadores humanos, sino también de laboratorios, instrumentos automatizados, bases de datos, programas informáticos y sistemas de comunicación global. El ser humano continúa desempeñando un papel decisivo dentro de la red, (FilosofoCientifico 2026b), pero ya no puede considerarse el único elemento relevante del proceso de producción del conocimiento. La situación se vuelve todavía más compleja con la aparición de sistemas de inteligencia artificial capaces de revisar grandes volúmenes de información, identificar patrones, detectar anomalías y proporcionar interpretaciones preliminares de los resultados obtenidos. Aunque estas herramientas siguen operando dentro de marcos diseñados por seres humanos, su creciente participación obliga a replantear cómo se genera, valida y distribuye el conocimiento en las sociedades contemporáneas.
La producción contemporánea del conocimiento ya no puede entenderse como la actividad de un sujeto aislado ni siquiera como el resultado exclusivo de comunidades humanas de investigación. Los descubrimientos científicos emergen de redes complejas en las que interactúan investigadores, instituciones, instrumentos, tecnologías, datos, algoritmos y fenómenos naturales. Desde esta perspectiva, el conocimiento deja de aparecer como una propiedad exclusivamente humana para convertirse en una propiedad emergente de sistemas relacionales más amplios. Sin embargo, reconocer la existencia de estas redes no resuelve una cuestión fundamental: si los elementos no humanos participan en la producción del conocimiento, ¿qué papel desempeñan exactamente en dicho proceso? Responder a esta pregunta exige examinar con mayor detalle la función epistemológica de los actores no humanos.
Bibliografía
European Organisation for Research and Treatment of Cancer (EORTC). 2026. About EORTC. Bruselas: EORTC. https://www.eortc.org/.
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. “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/.
Lander, Eric S., et al. 2001. “Initial Sequencing and Analysis of the Human Genome.” Nature 409 (6822): 860-921.
Latour, Bruno. 2005. Reassembling the Social: An Introduction to Actor-Network-Theory. Oxford: Oxford University Press.
National Aeronautics and Space Administration (NASA). 2025. Artemis Partners. Washington, DC: NASA. https://www.nasa.gov/artemis-partners/.
National Cancer Institute. 2024. International Cancer Research Partnership (ICRP). Bethesda, MD: National Cancer Institute. https://www.cancer.gov/about-nci/organization/cgh/partnerships-dissemination/icrp-international-cancer-research-partnership.