¿Y si estamos usando la inteligencia artificial para hacer lo mismo de siempre?

                

Voces Universitarias | Dr. Juan Boggio Vázquez *

La discusión sobre inteligencia artificial en la educación superior comenzó por el lugar más visible y, probablemente, menos importante. Profesores y autoridades se preguntaron si los estudiantes utilizarían ChatGPT para hacer sus tareas, cómo detectarlo y qué nuevas prohibiciones incorporar a los reglamentos. La preocupación era comprensible. Una tecnología capaz de producir en segundos un ensayo razonablemente correcto alteraba una práctica utilizada durante décadas para evaluar el aprendizaje. El problema apareció después: mientras las universidades discutían cómo conservar las tareas conocidas, la inteligencia artificial comenzaba a cambiar las condiciones para las que esas tareas habían sido diseñadas.

Una comparación con la industria cinematográfica ayuda a entenderlo. McKinsey ha mostrado que la transformación provocada por la IA no se limita a actores sintéticos o escenas generadas por computadora. Buena parte del cambio ocurre antes y después del rodaje: visualización de escenas, storyboards, desglose de guiones, búsqueda entre cientos de horas filmadas, edición y efectos visuales. Los usos más interesantes empiezan a modificar el proceso completo. En algunos procesos de preproducción, los productores consultados por McKinsey ya reportan mejoras de productividad de entre 5 y 10 por ciento.

En las universidades mexicanas seguimos, en buena medida, en una etapa anterior. El 13 de febrero de 2026, en Es la Hora de Opinar de N+, los rectores del Tecnológico de Monterrey, la Iberoamericana y la Panamericana conversaron sobre los desafíos de la IA para la educación superior. Quedó claro que sus instituciones habían entendido que llegó para quedarse. Lo que ninguno mencionó es si habían cambiado lo que se enseña, cómo se evalúa o qué se espera de un egresado. El alumno pide un resumen, el profesor genera un cuestionario y la administración redacta un oficio. Hay ahorro de tiempo, pero la actividad sigue siendo la misma. Sería como utilizar una nueva tecnología para filmar más barato una película que ya sabíamos hacer.

Una asignatura también tiene algo parecido a preproducción, producción y posproducción. Antes de entrar al aula seleccionamos materiales, ordenamos contenidos, diseñamos actividades y anticipamos dificultades. Durante el curso explicamos, preguntamos, observamos y corregimos. Al terminar revisamos trabajos y descubrimos, con frecuencia demasiado tarde, que una consigna era confusa, que el examen medía otra cosa o que la secuencia elegida no produjo el aprendizaje esperado.

La IA permite intervenir antes. Puede comparar el programa con los conocimientos previos de los estudiantes, ensayar distintas secuencias, cuestionar instrucciones, buscar vacíos en una rúbrica y simular respuestas de alumnos con antecedentes diferentes. Esa simulación no reemplaza a un grupo real, pero puede evitar que errores elementales lleguen intactos al salón. El cine aprendió que corregir durante la preproducción suele ser menos costoso que volver a filmar. La universidad todavía confía demasiado en que el profesor resolverá todo mientras la clase ocurre.

También obliga a revisar qué hacemos con el tiempo liberado. McKinsey recuerda que las tecnologías que redujeron costos en el cine no necesariamente produjeron películas más baratas. Parte de esos recursos se reinvirtió en productos más complejos y de mayor calidad. En educación, ahorrar horas para producir más presentaciones, tareas o formularios sería una ganancia bastante pobre. El valor aparece cuando ese tiempo permite conversar con estudiantes, discutir casos, revisar argumentos y corregir procesos antes de que se conviertan en una calificación.

La decisión importante, entonces, no pasa por autorizar o prohibir ChatGPT. Las universidades pueden incorporar IA para acelerar prácticas concebidas en otro momento. También pueden revisar el proceso educativo completo y preguntarse qué actividades perdieron sentido y cuáles, por su costo o complejidad, antes resultaban imposibles.

El cine cambiará de verdad cuando la nueva tecnología permita contar historias que antes no podían filmarse. La universidad lleva más tiempo esperando ese momento de lo que reconoce.

Referencia

Vickers, J., Brodherson, M., Wrubel, A. y Bernard, C. (2026, 23 de enero). What AI could mean for film and TV production and the industry's future. McKinsey & Company.

IA agéntica: Oportunidades y retos.

Voces Universitarias | César Hernández Brito*

 La inteligencia artificial agéntica (Agentic IA en inglés), puede ser considerada la evolución de los primeros sistemas de inteligencia artificial, que se dieron a conocer en noviembre de 2022, con el lanzamiento público de ChatGPT de la empresa OpenAI.

 Como antecedente, en 2017, la empresa Google publica el artículo Attention Is All You Need, que da origen a modelos como BERT en 2018, la propia GPT-2 en 2019 y GPT-3 en 2020, el significado de GPT es Generative Pre-trained Transformer, por sus siglas en inglés, lo que traducido se convierte en Transformador Generativo Preentrenado, con la apertura al público de GPT-3.5, se puso la inteligencia artificial a disposición de cualquiera con acceso a internet, convirtiéndola en un fenómeno de consumo masivo, con un millón de usuarios en cinco días y cien millones en solo dos meses.

 

Aunque este lanzamiento pudiera parecer un éxito rotundo, al superar a empresas como facebook (ahora meta) en términos de usuarios para el mismo período, existen dos factores que le son adversos a la empresa, dado que ofrece gratis su producto subsidia a cada usuario, así, entre más usuarios tiene, más dinero pierde, además de enfocarse en el público en general, del que sólo una fracción está dispuesta a pagar por el servicio, siempre y cuando éste no sea muy elevado, en resumen, su enfoque inicial sirvió para ganar popularidad, elevar su cotización de mercado y financiarse, aunque hasta la fecha sigue perdiendo dinero.

 

En contraejemplo, tenemos a la empresa Anthropic, con un enfoque centrado en la seguridad y la gobernanza (Constitutional AI en inglés), diseñó su modelo de negocio para resolver los temores de adopción, que frenan a las grandes corporaciones como bancos, aseguradoras, salud y telecomunicaciones, que aunque son menos que el público en general, pueden asumir las grandes inversiones necesarias para utilizar IA en sus empresas.

 

Aun así, no es suficiente, el entusiasmo original de 2022 por la IA, se ha visto frenado por diversas situaciones, entre ellas, empresas que la adoptaron de manera temprana, se han encontrado con facturas impagables por el consumo de tokens (en IA las preguntas se fragmentan en partes que hacen sentido al modelo de IA, estos se conocen como tokens, la mayoría de las empresas de IA cobran por token), incluso con estrepitosos fracasos en decisiones mal tomadas por la IA, bucles infinitos, respuestas incorrectas o información sensible expuesta, entre otros, que han demostrado, que hace falta un largo tramo por recorrer para delegar las tareas humanas no repetitivas a la IA.

 

Así surge la IA agéntica, estos sistemas pasan de meros procesadores textuales reactivos, basados en el esquema convencional de consulta y respuesta, para transformarse en entidades autónomas con objetivos definidos, el agente asume una meta general, fragmentando la complejidad del problema en logros específicos, interactuando con diversos ecosistemas digitales y ajustando su conducta de manera dinámica ante los hallazgos parciales.

 

Con este cambio de paradigma, las empresas de IA se enfocan en el modelo de negocio de Anthropic, al resolver en grandes empresas, problemas complejos, que son deterministas y automatizables, sin embargo, los problemas siguen siendo los mismos, en el afán de lograr el objetivo, los humanos, sean usuarios o desarrolladores, caen en el error de otorgar  a la IA todos los permisos o de establecer objetivos mal definidos, que en 2026 ya han causado algunas notas periodísticas estilo rebelión de las máquinas, sin serlo.

 

*Profesor-Investigador Depto. Ciencias Básicas e Ingenierías, Universidad del Caribe.

Inteligencia artificial en el aula: ¿prohibirla o aprender a integrarla?

  

Voces Universitarias | Dr. Héctor Fernando Gómez*

Hace apenas un par de meses, una noticia sorprendió a la sociedad mexicana. Por primera vez en su historia, el examen de admisión a la Universidad Nacional Autónoma de México se aplicó en línea, y el análisis de los resultados puso en evidencia un aumento atípico en las calificaciones. Al mismo tiempo que las autoridades universitarias identificaban diversas irregularidades, como la venta de servicios fraudulentos para presentar el examen, en las redes sociales aparecían publicaciones de jóvenes que describían cómo habían empleado herramientas de inteligencia artificial, como ChatGPT, Claude o Gemini, para responderlo. Paradójicamente, mientras algunos aspirantes empleaban inteligencia artificial para infringir las reglas, la plataforma utilizada por la UNAM también recurría a ella para vigilar su cumplimiento.

 

Lo ocurrido con el examen de admisión de la UNAM pone en evidencia un fenómeno cada vez más frecuente en el ámbito académico. Algunos estudiantes recurren a herramientas de inteligencia artificial para resolver exámenes, elaborar trabajos o responder actividades, desperdiciando con ello la oportunidad de adquirir nuevos conocimientos y habilidades. Ante este panorama, resulta comprensible que algunas instituciones y docentes consideren prohibir o limitar el uso de estas herramientas en el aula.

 

Responder únicamente mediante la prohibición o el control, sin embargo, puede resultar costoso y tardío. El caso de la UNAM lo ilustra: ante las irregularidades detectadas, fue necesario aplicar un examen presencial para verificar los resultados obtenidos en línea.

 

Además, concentrar los esfuerzos en mantener esta tecnología fuera de las aulas puede llevarnos a renunciar a una herramienta prometedora. Pensemos, por ejemplo, en los tutores virtuales inteligentes: sistemas que buscan resolver dudas de forma continua las 24 horas, adaptar las explicaciones al ritmo individual de cada estudiante y ofrecer retroalimentación inmediata y personalizada. Si gastamos nuestra energía intentando alejar a los estudiantes de esta tecnología, perderemos la oportunidad de descubrir qué podrían lograr con ella.

 

El verdadero desafío educativo no consiste en prohibir la inteligencia artificial, sino en aprender a integrarla de manera informada, crítica, ética y responsable. Esto exige transformar las prácticas docentes, replantear las estrategias de evaluación y enseñar a los estudiantes a utilizar estas herramientas sin renunciar al razonamiento, la creatividad y la responsabilidad sobre su propio aprendizaje.  

 

Una integración responsable exige, además, evaluar sus resultados. Cada iniciativa debe documentarse y someterse a un seguimiento sistemático. Los datos obtenidos en las aulas permitirán generar evidencia para valorar sus efectos sobre el aprendizaje, identificar posibles riesgos y orientar futuras decisiones académicas. La inteligencia artificial promete ampliar las capacidades humanas, pero su valor educativo dependerá, en última instancia, del propósito y el criterio con los que decidamos utilizarla.

 

*Profesor-Investigador del Departamento de Ciencias Básicas e Ingenierías

Universidad del Caribe

Más allá del aula: la IA y las credenciales que construirán el futuro

Voces Universitarias | Nancy Aguas García*

En los últimos años, la conversación sobre la inteligencia artificial (IA) ha estado dominada por preguntas sobre la automatización del trabajo, los riesgos tecnológicos y el futuro del empleo. Sin embargo, existe otra pregunta igual de relevante y trascendente: ¿cómo debemos transformar la educación para que todas las personas puedan aprovechar las oportunidades que ofrece esta nueva era?

Esta reflexión cobra especial importancia a partir del artículo "El futuro de la IA es para todos", publicado recientemente por Mark Zuckerberg, fundador y director ejecutivo de Meta. En él sostiene que el discurso ya no debe centrarse en si la superinteligencia llegará, sino en quién tendrá acceso a ella. Desde su perspectiva, el mayor potencial de la IA no radica únicamente en automatizar tareas, sino en empoderar a las personas para crear, emprender, aprender y resolver problemas que antes parecían imposibles. Zuckerberg propone construir un futuro basado en: el empoderamiento individual como fuente de prosperidad, la invención como propósito principal de la superinteligencia y el equilibrio de poder como fundamento de la seguridad.

Más allá de coincidir o no con todos los planteamientos del autor, su propuesta invita a reflexionar sobre un aspecto fundamental: si la inteligencia artificial será para todos, la educación también debe serlo.

Las universidades, por tanto, debe preparar profesionistas para empleos que aún no existen, utilizando tecnologías que evolucionan más rápido que los planes de estudio tradicionales.

Ante esta transformación surge una tendencia que está modificando la manera de reconocer el aprendizaje: las credenciales digitales.

Mientras el título profesional continúa siendo un elemento esencial de la formación universitaria, las credenciales digitales permiten certificar competencias específicas. Estas evidencias verificables pueden acreditar habilidades en áreas como inteligencia artificial generativa, ingeniería de datos, ética en IA, aprendizaje automático, ciberseguridad o análisis de datos, entre muchas otras tecnologías emergentes.

Su principal fortaleza radica en que responden a una realidad dinámica: las organizaciones necesitan conocer no solamente qué carrera estudió una persona, sino qué sabe hacer actualmente y qué competencias mantiene actualizadas.

Este modelo favorece trayectorias de aprendizaje flexibles, donde estudiantes, profesionistas y trabajadores pueden construir un portafolio de capacidades que evoluciona conforme cambian las demandas del mercado laboral. Más que sustituir a los títulos universitarios, las credenciales digitales los complementan y fortalecen, haciendo visible el aprendizaje continuo.

En otras palabras, pasamos de un modelo basado en un único certificado obtenido al finalizar una carrera a otro donde el conocimiento puede demostrarse, actualizarse y compartirse permanentemente. Esta transformación también redefine el papel de las instituciones de educación superior.

La universidad del futuro no será únicamente el espacio donde se obtiene un grado académico, sino un ecosistema que acompañe a las personas durante toda su vida profesional, ofreciendo rutas flexibles de actualización, certificaciones, proyectos interdisciplinarios y experiencias de aprendizaje vinculadas con los retos reales de la sociedad.

Desde esta perspectiva, en la Universidad del Caribe hemos impulsado diversas iniciativas orientadas a responder a esta nueva realidad. Entre ellas destacan el diseño del programa educativo de Ingeniería en Inteligencia Artificial, construido a partir de estándares internacionales y de un análisis de las competencias demandadas por la industria  requeridas para los próximos años; así como la incorporación de esquemas de microcredenciales que permitan reconocer aprendizajes específicos de manera flexible y verificable.

En un mundo donde la inteligencia artificial avanza a un ritmo sin precedentes, el verdadero desafío no será desarrollar tecnologías cada vez más sofisticadas, sino garantizar que las personas cuenten con las oportunidades para comprenderlas, utilizarlas y ponerlas al servicio del bien común. Las credenciales digitales representan una herramienta estratégica para reconocer el aprendizaje a lo largo de la vida, mientras que las universidades están llamadas a convertirse en catalizadoras de este nuevo modelo educativo: más flexible, inclusivo y conectado con las necesidades de la sociedad. Si, como plantea Mark Zuckerberg, el futuro de la IA debe ser para todos, entonces nuestra mayor responsabilidad es construir una educación que también lo sea, una educación que forme ciudadanos capaces de innovar con ética, aprender de manera permanente y liderar la transformación tecnológica con un profundo sentido humano.

*Profesora-Investigadora, Depto. Ciencias Básicas e Ingeniería, Unicaribe 

Efectos benéficos y funcionales de la chaya en productos cárnicos

 

 Voces Universitarias | Edgar Fernando Peña Torres*

La búsqueda de alimentos más saludables y con propiedades funcionales ha impulsado el interés de incluir plantas tradicionales a productos de consumo cotidiano. Entre ellas destaca la chaya (Cnidoscolus aconitifolius) que es una planta ampliamente conocida en la región del sureste de México, particularmente en la península de Yucatán; ya que sus hojas contienen compuestos bioactivos y nutricionales que pueden aprovecharse la mejora de productos alimenticios como lo son los productos cárnicos.

Particularmente, la chaya aporta proteínas, fibra dietética, minerales, vitaminas y antioxidantes gracias a sus compuestos fenólicos. Debido a esta composición su incorporación en alimentos puede contribuir a mejorar el perfil nutricional y aportar propiedades funcionales a los alimentos. En el caso de los productos cárnicos, como la carne molida, salchichas, jamones o productos reestructurados, esta inclusión de hojas de chaya representa una alternativa para enriquecer alimentos que tradicionalmente tienen un contenido elevado de proteína y grasa, pero reducida o nula cantidad de fibra.

Uno de los principales beneficios potenciales de la chaya es su actividad antioxidante, ya que los compuestos fenólicos presentes en sus hojas pueden ayudar a disminuir los procesos de oxidación en la carne. Esto resulta significativo en los productos cárnicos ya que la oxidación de las grasas puede afectar el sabor, el aroma, el color y la estabilidad del alimento durante su almacenamiento. En este sentido, algunas investigaciones en nuestro grupo de trabajo han encontrado hallazgos importantes con la inclusión de chaya en carne molida donde estas hojas mejoran la estabilidad oxidativa y las características sensoriales en el producto cárnico.

Otro aspecto de interés es el aumento del contenido de fibra; ya que, al incorporar chaya a una formulación cárnica es posible incrementar la cantidad de fibra dietética del producto y, al mismo tiempo reducir parcialmente la proporción de ingredientes de origen animal. Por lo tanto, esta característica puede favorecer el desarrollo de alimentos con un perfil nutricional diferente al de los productos cárnicos convencionales. Además de sus propiedades nutricionales y tecnológicas, el uso de chaya puede contribuir a la valorización de recursos vegetales regionales. Su aprovechamiento como ingrediente funcional abre posibilidades para desarrollar productos innovadores que combinen ingredientes tradicionales con nuevas tecnologías de procesamiento de alimentos. 

Sin embargo, es importante señalar que las hojas de chaya no deben consumirse crudas debido a la presencia de compuestos cianogénicos. Por lo que deben pasar por un proceso térmico adecuado para reducir estos compuestos y permitir su utilización alimentaria de manera segura. Por esta razón, cualquier aplicación de la chaya en productos cárnicos debe considerar cuidadosamente las condiciones de preparación y procesamiento.

Es importante señalar que la chaya presenta un potencial como ingrediente funcional en productos cárnicos principalmente por su aporte de fibra, compuestos antioxidantes y otros nutrientes como proteínas; por lo que su incorporación puede contribuir al desarrollo de alimentos con características nutricionales y tecnológicas mejoradas, además de promover el aprovechamiento de una planta tradicional de gran importancia regional. 

 

*Profesor Investigador del Departamento de Turismo Sustentable, Gastronomía y Hotelería. Universidad del Caribe

El juego tradicional fomenta nuestra cultura de paz

 Voces Universitarias | Dr. Oscar Reyes Hernández*

 El juego tradicional y las actividades recreativas guardan en su interacción una fuerza pacificadora y comunitaria. El juego es un acto profundamente colectivo, donde los retos y emociones se comparten. Jugar en comunidad universitaria implica mucho más que seguir reglas o pasar el tiempo y ganar. Es un ejercicio lúdico que convoca voluntades, reúne pensamientos dispersos y teje los hilos de una memoria compartida.

​Conscientes del valor humanista de estas prácticas, la Universidad del Caribe a través de su Departamento de Desarrollo Humano, participó la Jornada Nacional de Juegos Tradicionales, mediante sesiones lúdicas y recreativas. Nuestra institución se suma activamente a la recuperación de las tradiciones mexicanas para “Reconocer el valor cultural e histórico de los juegos tradicionales, a través de su recuperación y la práctica segura con enfoque comunitario y alternativa de recreación activa frente al uso excesivo de pantallas”.

El juego en el ámbito universitario trasciende para convertirse en una herramienta pedagógica transformadora. Para el Departamento de Desarrollo Humano, la integración de dinámicas lúdicas no solo consolida un entorno de paz y convivencia pacífica, sino que actúa como un catalizador de habilidades cognitivas y operativas esenciales para el desarrollo de un perfil profesional y humano de las y los estudiantes. Significados de jugar:

1. Fomento de la paz y la convivencia sana mediante la activación de espacios de empatía e inclusión.

2. Gestión de conflictos en entornos seguros: Un marco de juego cuenta con reglas claras y aceptadas de manera voluntaria. Esto permite experimentar la competencia, la negociación y el desacuerdo en un ambiente controlado donde el error no genera castigo, sino aprendizaje, promoviendo la tolerancia a la frustración y la autorregulación emocional.

3. Desarrollo del Pensamiento Crítico. Porque te invita a la evaluación de variables, la toma de decisiones e impulsa la creatividad y el pensamiento divergente. 

​Al poner en marcha la lotería, las cartas, el Kimbomba, entre otros la Universidad del Caribe no solo promueve la activación física y la recreación, sino que abre espacios de convivencia sana y armónica. Así, entre risas y dinámicas compartidas, el juego tradicional se consolida en Quintana Roo como un puente fundamental para reconocernos en el otro, sanar las distancias y recordar en los distintos espacios universitarios quiénes somos.

Nuestra iniciativa va más allá del ámbito académico formal, su meta busca transformar el entorno (más horizontal e incluyente) donde estudiantes de distintas carreras, semestres o contextos socioeconómicos interactúan en igualdad de condiciones, fortaleciendo la integración y la diversidad cultural.

“Para la Universidad del Caribe el juego ofrece una pausa necesaria para reducir el estrés diario, cultivar la salud emocional y devolver a la vida universitaria mayor cercanía y convivencia sana”.

Innovación y confianza digital

 Voces Universitarias | Dra. Sandra Guerra Mondragón*

Un solo clic basta para reservar un vuelo, cerrar un trato, arrancar un proyecto o redefinir el rastro de una carrera profesional. Nos movemos en una época donde las ideas viajan a una velocidad vertiginosa, impulsadas por pantallas, redes y algoritmos. Sin embargo, detrás de esa inmediatez hay una interrogante que pocas veces nos detenemos a reflexionar: ¿qué es lo que realmente nos mueve a dar ese clic?

La respuesta no está en la tecnología, sino en algo mucho más antiguo y humano: la confianza.

Lo observamos día a día en el turismo, un sector que no solo se transformó con la digitalización, sino que tuvo que reinventar sus bases. El viajero actual no busca un destino a ciegas; analiza experiencias, comentarios de desconocidos y recorre imágenes antes de tomar una decisión. En el fondo, no está comprando un servicio: está apostando por una promesa. Y esa promesa solo se sostiene si se edifica una relación auténtica en cada punto de contacto digital.

Pasa exactamente lo mismo con la innovación. Soleemos asociar el acto de innovar con herramientas sofisticadas: aplicaciones, inteligencia artificial o infraestructura compleja. Pero innovar es, en esencia, algo más cotidiano: es generar valor a partir de una idea que resuelve una necesidad real. Y ese valor jamás se consolida si quien está del otro lado —un cliente, un estudiante, un inversionista o la propia comunidad— no siente la seguridad suficiente para dar el primer paso.

Las grandes transformaciones raras veces nacen de presupuestos astronómicos o de fórmulas secretas. Surgen cuando alguien observa un problema común con mirada crítica, imagina una alternativa y asume el riesgo de ejecutarla. La innovación no es un privilegio reservado para unos cuantos; es una postura vital, una forma de habituarse a mirar la realidad con curiosidad e inconformismo.

En el entorno universitario, esto cobra una relevancia directa. Las aulas han dejado de ser meros receptores de teoría para convertirse en espacios donde se entrenan criterios, se detectan oportunidades y se cultiva la resiliencia ante la incertidumbre. Las herramientas digitales cambian de versión todo el tiempo; lo que permanece y marca la diferencia es el factor humano detrás de ellas.

La discusión ya no gira en torno a si la tecnología cambiará nuestras dinámicas: eso ya es un hecho. La pregunta de fondo es qué postura elegimos asumir ante ese escenario: ¿seremos observadores pasivos o protagonistas capaces de construir certidumbre, clic a clic e idea a idea? Cada propuesta, por modesta que parezca, es un voto de confianza. Y cada persona que se atreve a cuestionar lo establecido está, en la práctica, trazando el camino para los demás.

*Profesora-Investigadora, Turismo Sustentable, Universidad del Caribe

La apicultura en Quintana Roo: una alternativa sustentable para la autosuficiencia alimentaria

Voces Universitarias | Juan Manuel Carvajal Sánchez*

Quintana Roo es reconocido mundialmente por sus destinos turísticos, pero detrás de sus playas existe un territorio rural donde la selva, la agricultura y la cultura maya mantienen una estrecha relación. En este contexto, la apicultura representa una oportunidad para generar ingresos, conservar la biodiversidad y contribuir a la autosuficiencia alimentaria de las comunidades. 

La producción de miel es una actividad importante para el campo quintanarroense. Sin embargo, su valor va mucho más allá del producto que llega a la mesa. Las abejas cumplen una función esencial en la polinización de numerosas especies vegetales, favoreciendo la producción agrícola y la conservación de los ecosistemas.

Una tradición maya que permanece

La relación entre las comunidades mayas y las abejas tiene siglos de historia. La crianza de abejas nativas sin aguijón, conocida como meliponicultura, forma parte del patrimonio biocultural de la región. La abeja melipona, Xunán Kab o “Señora Abeja”, representa conocimientos tradicionales relacionados con la naturaleza, la alimentación y la cultura. 

Un hecho reciente fortalece esta actividad: en 2026 se otorgó la Indicación Geográfica “Miel de Abeja Melipona del Corredor de la Zona Maya de Quintana Roo”, reconocimiento que permite distinguir y proteger este producto por su origen territorial y sus características particulares.

Esta protección representa una oportunidad para que la miel melipona deje de comercializarse únicamente como materia prima y alcance mayor valor mediante el envasado, la transformación y la construcción de marcas comunitarias.

Apicultura y autosuficiencia alimentaria

La autosuficiencia alimentaria no consiste únicamente en producir más alimentos, sino en fortalecer las capacidades de las comunidades para producir, transformar y consumir localmente. 

En este sentido, la apicultura puede integrarse con la milpa, los huertos familiares y los sistemas agroforestales. Las abejas favorecen la polinización y, por lo tanto, contribuyen indirectamente a la producción de frutas, semillas y otros alimentos.

Al mismo tiempo, la actividad genera ingresos para las familias rurales y puede diversificarse mediante productos como miel, cera, propóleo, polen y alimentos derivados.

Una oportunidad para la gastronomía y el turismo

Quintana Roo posee una ventaja adicional: su enorme mercado turístico. Hoteles, restaurantes y cafeterías pueden incorporar miel y productos apícolas locales en sus propuestas gastronómicas.

La miel puede utilizarse en bebidas, postres, panes, salsas y otros platillos, pero su mayor valor aparece cuando el consumidor conoce su historia: quién la produce, de qué comunidad proviene y cuál es su relación con la selva y la cultura maya.

Así, la miel puede convertirse en un producto gastronómico con identidad territorial, capaz de vincular a productores, cocineras tradicionales, chefs, restaurantes y empresas turísticas.

También pueden desarrollarse experiencias de turismo rural alrededor de apiarios y meliponarios, acercando al visitante a la cultura maya y a los procesos tradicionales de producción.

El reto es conservar para producir

La apicultura enfrenta desafíos importantes: cambio climático, pérdida de vegetación, incendios forestales, uso inadecuado de agroquímicos, enfermedades y dificultades de comercialización.

Por ello, no puede existir una apicultura verdaderamente sustentable sin conservación ambiental. Proteger la selva y las plantas melíferas significa proteger también la producción de miel y los sistemas agrícolas que dependen de la polinización.

El futuro requiere fortalecer la capacitación de productores, incorporar a mujeres y jóvenes, promover la transformación de productos y reducir la dependencia de intermediarios.

 

Una estrategia para Quintana Roo

La apicultura puede convertirse en un eje de desarrollo rural si se articulan agricultura, conservación, gastronomía, turismo y patrimonio cultural.

Quintana Roo tiene la posibilidad de impulsar un modelo estatal que proteja los territorios apícolas, fortalezca la producción comunitaria, genere productos con valor agregado y promueva el consumo local.

 Las abejas representan mucho más que una fuente de miel. Son parte de la biodiversidad, de la cultura maya y de los sistemas que hacen posible la producción de alimentos.

Proteger a las abejas significa proteger la selva; proteger la selva significa proteger los alimentos; y fortalecer a los productores significa avanzar hacia un Quintana Roo más sustentable, autosuficiente y con mayor bienestar para sus comunidades.

*Profesor-Investigador, Gastronomía, Universidad del Caribe 

Inteligencia Artificial y Sustentabilidad Parte 2

Voces Universitarias | Rogelio Sotero Reyes Galaviz*

Cada vez que escribimos una petición (prompt) y obtenemos una respuesta, existe una enorme infraestructura de centros de datos que necesita electricidad para procesar la información, entrenar los modelos y mantener funcionando los servidores. Esa energía también tiene una huella de carbono: dependiendo del modelo, la infraestructura, la duración de la consulta y de dónde provenga la electricidad, un simple prompt puede representar una pequeña cantidad de emisiones de CO₂, que al multiplicarse por millones de consultas diarias deja de ser tan pequeña. 

Por ejemplo, las emisiones de Google incrementaron un 48% en los últimos 5 años debido a la IA y un solo centro de datos consume lo equivalente en electricidad a 50,000 hogares, haciendo que la huella de carbono de estas sea mayor que la de la industria aérea actualmente. Estos datos han sido encabezados en páginas de noticias que hacen voltear a ver el problema del consumo de energía de la IA con preocupación.

Y no solo hablamos de electricidad. Los centros de datos también necesitan agua para sus sistemas de enfriamiento, mientras que la fabricación de los procesadores y servidores requiere recursos naturales y energía. Por eso, aunque escribir “hazme un resumen de tal tema” parezca un acto completamente inocente, detrás de esa petición existe un consumo de energía, agua y recursos considerable. El problema no es utilizar un LLM, sino asumir que su uso es gratuito también para el planeta. 

Y aquí estamos poniendo de ejemplo el pedir un resumen, pero la creación de imágenes o vídeos consume casi más del doble de electricidad que crear texto, como lo demuestra  Sasha Luccioni, investigadora en Hugging Face, en su artículo “Power hungry processing: Watts driving the cost of AI deployment?” (Luccioni et al., 2024). Por eso, antes de subirnos a la moda de crear las mismas imágenes utilizando el mismo prompt que todos para salir cada uno de nosotros abrazando artistas o famosos que nunca hemos visto, podríamos reflexionar ¿En serio necesito esa imagen?. O simplemente el hecho de que en un solo prompt escribiéramos toda la petición y seamos claros con lo que queremos obtener, podríamos ir contribuyendo de manera individual a la disminución del impacto ambiental de la IA.

Afortunadamente, el problema también se está estudiando desde el lado de las grandes compañías. Investigadores y desarrolladores están buscando nuevas formas de hacer que los modelos sean más eficientes, utilizando menos recursos computacionales sin sacrificar necesariamente sus capacidades. La eficacia algorítmica, los modelos más pequeños y técnicas como la activación selectiva de parámetros o la destilación muestran que no siempre necesitamos más cómputo para obtener mejores resultados, como lo ha demostrado la empresa china Deepseek desde sus inicios. 

En este punto, las universidades también tienen una responsabilidad importante. Formar ingenieros en inteligencia artificial no debería significar únicamente enseñarles a construir modelos cada vez más precisos o potentes, sino también a cuestionar el desarrollo de la IA, los recursos que necesitan para funcionar y las consecuencias de sus decisiones. Un ingeniero en IA con criterio debe ser capaz de preguntarse no solo “¿puedo hacerlo?”, sino también “¿es necesario hacerlo así?” y “¿puedo conseguir el mismo resultado utilizando menos recursos?”. 

Formar profesionales con esta conciencia puede contribuir a que la próxima generación de sistemas de IA sea diseñada pensando no solamente en su rendimiento, sino también en su eficiencia y su impacto ambiental. 

Sin embargo, existe una tensión difícil de ignorar: mientras la investigación busca reducir el costo energético de la IA, las grandes compañías tienen incentivos económicos para seguir aumentando el tamaño, capacidad y uso de sus modelos. Al final, una empresa tecnológica no tiene como objetivo principal proteger el medio ambiente, sino posicionarse como el referente tecnológico, así como ser competitiva y rentable. Por eso, además de esperar que la industria encuentre soluciones más eficientes, también nos corresponde como usuarios preguntarnos si cada vez que podemos utilizar una inteligencia artificial ¿realmente necesitamos hacerlo?

Un 10% de este texto fue intervenido con un modelo de lenguaje, no en la idea, sino en las formas.

*Profesor-Investigador, Depto. Ciencias Básicas e Ingenierías, Universidad del Caribe 

1. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.

2. Luccioni, A. S., Jernite, Y., & Strubell, E. (2024). Power hungry processing: Watts driving the cost of AI deployment? In Proceedings of the 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 85–99). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3630106.3658542

Inteligencia Artificial y Sustentabilidad Parte 1

 
                                       

Voces Universitarias | Rogelio Sotero Reyes Galaviz*

La inteligencia artificial ha sido un tema muy sonado últimamente. En cierta medida, parece haberse convertido en una tendencia impulsada por la presión de las empresas tecnológicas por hacernos dependientes de sus productos, pero también por la necesidad de las personas de pertenecer a algo.

Aunque actualmente el término “Inteligencia Artificial” forma parte del vocabulario cotidiano de una gran parte de la sociedad, como algo muy familiar por las interacciones que han tenido con esta tecnología, aún existe un analfabetismo brutal que la asimila casi a magia o  a la idea de que detrás hay personas generando las respuestas como un método de control de masas, llevando a la sociedad a un desprecio/terror colectivo por toda la falta de información alrededor del tema.

Que si es de preocupar el futuro de esta tecnología, pero no por sí misma, sino por los intereses monetarios que existen detrás. Y quizá esta reacción no sea del todo nueva. La historia de la Inteligencia Artificial demuestra que nuestra relación con ella siempre ha estado marcada por ciclos de fascinación, expectativas y posterior desencanto. 

Históricamente se han tenido veranos e inviernos en el campo de investigación de la Inteligencia Artificial. Los primeros veranos llegaron acompañados de grandes promesas: máquinas capaces de razonar, aprender y algún día incluso pensar como los seres humanos. Sin embargo, en aquellos tiempos cuando aquellas expectativas no se cumplieron debido a la poca capacidad tecnológica disponible, el entusiasmo cedió ante la frustración y llegaron los llamados inviernos de la IA, períodos de escaso financiamiento y pérdida de interés dentro de la sociedad. 

Hoy en día, parece que estamos viviendo un buen verano, pues desde el 2017 que se proponen las arquitecturas Transformer (un tipo de red neuronal) en el artículo “Attention is all you need” de Ashish Vaswani y un grupo de investigadores pertenecientes a Google, el mundo pareciera que le halló sentido a todo ese campo que solo los computólogos y geeks hablaban, la inteligencia artificial y sus aplicaciones (Vaswani et al., 2017). A partir de los Transformers surgieron los llamados LLMs (Large Language Models o grandes modelos de lenguaje), sistemas de inteligencia artificial entrenados con enormes cantidades de texto para aprender patrones del lenguaje y generar respuestas coherentes que parecen escritas por una persona. ChatGPT, Gemini o Claude son ejemplos de esta tecnología. La arquitectura Transformer se convirtió en una pieza fundamental para el desarrollo de modelos capaces de trabajar con texto, imágenes, audio, video y otros productos digitales. 

Pero, aunque para los entusiastas tecnológicos este verano nos parezca fascinante, hay cosas que deberían de preocuparnos y ponerles verdadera atención. Este texto se centra en el uso desmedido y poco consciente de estas tecnologías y su impacto en el medio ambiente para generar una reflexión. Pues, al tener de forma gratuita el acceso a estos modelos, muchos hemos utilizado de manera irresponsable sus servicios. Pero de eso hablaremos en la siguiente entrega. 

*Profesor-Investigador, Depto. Ciencias Básicas e Ingenierías, Universidad del Caribe 

1.Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30.

2. Luccioni, A. S., Jernite, Y., & Strubell, E. (2024). Power hungry processing: Watts driving the cost of AI deployment? In Proceedings of the 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 85–99). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3630106.3658542