Vers un « bilinguisme de l’IA » : apprendre à faire avec et apprendre à faire sans

Source: The Conversation – in French – By Daniel Andler, Professeur de philosophie émérite, Sorbonne Université

Comme pour d’autres technologies venues avant l’IA, il s’agit d’apprendre à s’en passer, mais aussi à les maîtriser. Vitaly Gariev/Unsplash, CC BY

L’ESSENTIEL

  • L’intelligence artificielle (IA), et tout particulièrement l’intelligence artificielle générative, sa branche la plus visible, est déjà largement utilisée par les élèves – du collège au supérieur dans des proportions croissantes – et par les enseignants.

  • L’IA va-t-elle aider l’école à surmonter ses crises ou empêche-t-elle les jeunes de penser par eux-mêmes et d’acquérir de vraies compétences, faisant des enseignants de simples répétiteurs ? Peut-elle contribuer à réduire les inégalités ? Avons-nous encore le choix ou bien devons-nous nous accommoder de l’inévitable colonisation de l’éducation par l’IA ?

  • Face à ces questions qui peuvent être angoissantes pour les jeunes, leur entourage et les éducateurs, une proposition assez apaisante : celle du « bilinguisme », parler IA comme on parle une langue étrangère.


La posture à adopter dans l’éducation et dans la formation face à l’intelligence artificielle (IA), en particulier générative, fait l’objet de vifs débats dans le monde éducatif, tant en France qu’à l’étranger. Ils sont d’autant plus complexes qu’ils font intervenir des conceptions différentes, voire divergentes, de l’IA, et que la technologie ne cesse d’évoluer, produisant à la chaîne des systèmes d’intelligence artificielle toujours plus performants. De plus, ces systèmes s’insèrent à différents niveaux du processus éducatif, de la salle de classe à la transmission des notes, de la confection de documents pédagogiques à l’administration et à l’évaluation des établissements et du système éducatif national.

La question centrale se pose cependant en termes clairs : le recours aux systèmes d’intelligence artificielle, en particulier générative (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Mistral Vibe…), mais pas seulement, est-il une bonne chose pour les apprenants ou une mauvaise chose, ou bien les deux à la fois ? Et de même pour les enseignants ? Il n’y a pas de réponse univoque à cette question. En revanche, il y a un moyen simple, dans son principe du moins, de faire face à la situation : ce que j’appelle le « bilinguisme éducatif ».

Quels bénéfices pour les apprenants ?

Commençons par les apprenants et par les bénéfices que peut apporter un système d’intelligence artificielle. Il identifie des ressources (textes, images, vidéos, documents de toute nature) pertinentes pour la tâche en cours ; il explique et, si nécessaire, traduit ces documents ; il aide à la réalisation de textes, d’images, de plans, de présentations ou s’en charge intégralement ; il répond aux questions et soutient avec compétence une conversation approfondie ; il propose un suivi ou un plan d’étude personnalisé et confectionne les supports de cours et les exercices correspondants.

Par ailleurs, il fournit aux apprenants en situation de handicap, ainsi qu’à ceux dont la langue et la culture d’origine diffèrent de celles de l’établissement, des outils leur permettant de participer au processus éducatif.

De manière générale, il peut ainsi contribuer à réduire les inégalités de diverses origines.

Bien entendu, il n’y a pas de garantie que les systèmes d’intelligence artificielle existants assurent ces fonctions de manière satisfaisante, et leurs faiblesses sont à juste titre soulignées. Mais il n’est pas clair qu’elles réduisent à néant leurs bénéfices présents, ni absurde de penser qu’elles peuvent être surmontées.

Les dangers inhérents au principe même de l’intervention de l’IA dans l’éducation

D’une tout autre gravité sont les dangers inhérents au principe même de l’intervention de l’IA dans l’éducation (abstraction faite des effets psychologiques et sociologiques du recours à l’IA qui débordent de ses fonctions pédagogiques et soulèvent d’autres questionnements).

Une observation préliminaire est qu’il ne suffit pas d’examiner les conséquences immédiates de l’usage des systèmes d’intelligence artificielle : comme pour toute technologie puissante, c’est sur le long terme que ses effets doivent être évalués.

On s’inquiète à juste titre, pour commencer, du risque de perte de compétence des apprenants : en confiant à l’IA, jour après jour, l’exécution des tâches cognitives inhérentes au processus éducatif, ils n’apprennent pas à s’en acquitter eux-mêmes. Au début, ils comprennent encore en quoi consistent ces tâches. Mais bientôt, elles disparaissent de leur univers : ce que l’école ou l’université fournit, à savoir la capacité de penser dans ses diverses modalités disciplinaires, est remplacé par celle de composer la bonne commande sur un clavier. L’idée d’un effort personnel a disparu.

Un deuxième danger est l’affaiblissement du sens critique, causé à la fois par le biais d’automatisation (la tendance fréquente à faire davantage confiance à la décision d’une machine qu’à son propre jugement et qu’à d’autres sources d’information) et par l’absence des ressources intellectuelles pour l’exercer.

Un troisième risque est de réduire, dans l’esprit des apprenants, l’enseignant au rôle d’assistant de l’IA : il cesse d’être un modèle, le garant du sérieux de l’entreprise éducative et la source certifiée du processus de connaissance.

Un quatrième problème est celui de la triche ou plus exactement du plagiat : ce que fournit l’apprenant n’est pas le résultat de sa propre réflexion, mais la reproduction, éventuellement maquillée, de celle du système d’intelligence artificielle consulté.

Enfin, la dimension sociale de l’enseignement peut disparaître lorsque l’IA le fragmente en autant de processus individuels qu’il y a d’élèves : la classe est remplacée par une batterie de cours particuliers, ce qui ne peut qu’accroître les inégalités.




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Du côté des enseignants

Pour les enseignants, la situation est différente, mais elle présente la même dualité.

L’enseignant pourrait perdre la capacité, par exemple, de concevoir un cours ; puis – deuxième étape – ne plus même imaginer qu’un cours puisse et doive être conçu, puisqu’il suffirait de demander à l’IA d’en fournir un. Son sens critique pourrait s’affaiblir. Il prendrait l’habitude de s’en remettre à l’IA, abandonnant ainsi son rôle proprement magistral, non de détenteur d’un savoir absolu, mais de garant de la démarche pédagogique et, corrélativement, son rôle social. Face aux parents et à l’administration, il serait en position de faiblesse.

Et certains enseignants expriment crainte, méfiance ou répugnance à l’égard des systèmes d’intelligence artificielle ou de l’IA dans son projet même.

Nous voici donc au pied du mur : dans l’intérêt des apprenants ou dans celui des enseignants – qui ne coïncident pas nécessairement –, faut-il recourir à l’IA en dépit des risques et dangers qu’elle présente, ou bien faut-il renoncer aux bénéfices qu’ils apportent, en raison de ces risques et dangers, et peut-être aussi en raison de l’incertitude où nous sommes des effets réels des systèmes d’intelligence artificielle, à court et à long terme, et de leur évolution dans les années qui viennent ?




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Laisser l’enseignant décider : une réponse majoritaire, mais qui présente des limites

La réponse officielle consiste à déléguer la décision à chaque enseignant dans l’exercice de ses fonctions. Occupant, seul, le centre du dispositif pédagogique, il décide lui-même, au coup par coup, de recourir ou non à l’IA, de déployer un système d’intelligence artificielle particulier pour l’ensemble de sa classe ou de son cours, et enfin d’autoriser ou non les apprenants à s’appuyer sur un système d’intelligence artificielle généraliste dans leur travail personnel. Il reste en tout cas « dans la boucle », en position de maîtrise ou au moins de contrôle régulier.

Cette réponse, qui semble relever du bon sens et mettre tout le monde d’accord, a des limites. Elle laisse entier le problème, chargeant chaque enseignant de le résoudre à sa manière. Sur quelle base est-il censé déterminer sa politique ? A-t-il les compétences nécessaires pour faire un choix éclairé ? Comment éviter la fragmentation des outils, des méthodes, des pratiques, qui ne peut qu’exacerber les inégalités ?

Mais le principal défaut de cette position majoritaire est ailleurs : en recommandant d’incorporer, en dose variable, de l’IA dans le processus traditionnel d’enseignement, elle l’affaiblit en l’exposant aux risques mentionnés à l’instant, tout en empêchant l’IA de réaliser pleinement son potentiel. Au lieu d’entrer en synergie, les deux modalités se gênent mutuellement et la contribution de chacune, positive ou négative, est impossible à mesurer sinon intuitivement.

Vers un « bilinguisme numérique » : apprendre à faire avec et apprendre à faire sans

Je propose au contraire d’instituer un « bilinguisme numérique » : instaurer, à tous les niveaux à partir du collège et dans toutes les disciplines, des enseignements dans lesquels les outils numériques, IA comprise, sont bannis, et en parallèle des enseignements où ils sont déployés aussi largement que possible.

Ces cursus à deux voies, « sans » et « avec », seraient conçus sur le modèle des établissements bilingues, dans lesquels certaines matières ou certaines parties du cours sont enseignées dans une langue et les autres dans une autre, étant entendu que les apprenants utilisent eux-mêmes, dans leurs interventions et leurs rendus, la langue correspondante.

Ce bilinguisme numérique présenterait des avantages décisifs de trois ordres.

Premièrement, les enseignements « sans » fourniraient les bases cognitives et éthiques de l’approche traditionnelle, qui a fait ses preuves depuis des siècles : les savoirs de base seraient acquis et, plus encore, la norme du vrai, c’est-à-dire la valeur de la poursuite, pour soi-même, de la connaissance disciplinaire, serait inculquée par l’exemple. Les enseignements « avec » donneraient aux apprenants et aux enseignants l’occasion de développer un savoir-faire numérique solide qui leur sera nécessaire dans leur vie professionnelle, mais aussi dans leurs activités citoyennes et privées. Et le passage d’une modalité à l’autre donnerait tant aux enseignants qu’aux apprenants l’occasion de progresser par eux-mêmes dans la compréhension des vertus et des limites des dispositifs techniques et de cultiver l’esprit critique auquel on donne, à juste titre, une telle importance.

Deuxièmement, les participants, dans l’un ou l’autre rôle, seraient protégés de trois risques :

  • celui de l’indisponibilité des outils numériques, à la suite d’une panne technique, d’une crise économique, d’une catastrophe naturelle, d’une guerre : ils auraient appris à faire sans ;

  • celui de la déshumanisation que pourrait induire une pratique entièrement tributaire des outils numériques ; en particulier le plaisir de la profession (pour les enseignants) et celui de la participation à la vie sociale de la classe (pour les apprenants) seraient préservés ;

  • celui de l’irréversibilité : ignorants comme nous le sommes des effets à long terme de l’usage du numérique sur tous les apprenants ou sur certaines populations, nous pourrions vouloir sinon le bannir, du moins le limiter drastiquement ; nous serions en mesure de le faire, ayant conservé la capacité de nous en passer.

En troisième lieu, nous serions mieux capables que dans un régime mixte d’évaluer l’apport et les inconvénients des technologies, leur ayant donné toutes leurs chances dans les filières « avec », et pouvant les comparer aux filières « sans ».

L’IA dans l’éducation : bonne ou mauvaise chose ?

Que la majorité des enseignants soient, selon les derniers sondages, disposés à utiliser l’IA dans leur pratique, à condition de pouvoir le faire à leur guise, et qu’ils soient nombreux à y trouver des avantages certains n’empêche pas que d’autres soient fortement hostiles à l’IA, ni que certains de ceux qui ne le sont pas aujourd’hui le deviennent, car l’IA commence à avoir mauvaise presse dans l’opinion, laquelle est très divisée. Le bilinguisme permettrait aux uns et aux autres d’exercer leur métier en accord avec leurs convictions : ceux qui sont totalement opposés à l’IA n’enseigneraient que dans des classes « sans », les autres assureraient certains cours « avec », les autres « sans ».

Mais surtout, vu le désaccord persistant sur la question de savoir si, tout bien considéré, il faut déployer l’IA dans l’enseignement, le bilinguisme permettrait aux deux hypothèses d’être mises à l’épreuve empiriquement sur les mêmes populations d’apprenants, plutôt que sur des cohortes distinctes soumises aux deux régimes, en déclinant la comparaison selon le niveau, du primaire à l’université.

Il permet aussi d’échapper à l’alternative du tout ou rien autrement que par des dispositifs hybrides actuels, combinant dans les mêmes cours les méthodes traditionnelles et de l’IA à faible dose, une approche prudente, mais qui ne permet pas de progresser sur les questions théoriques et pratiques non résolues que pose l’irruption de l’IA dans l’éducation.


Cet article reprend les idées présentées par l’auteur lors de la journée « L’intelligence artificielle pour les sciences » organisée par l’Académie des sciences le 1er octobre 2025.

The Conversation

Daniel Andler Je détiens des parts pour moins d’1% du capital de la start-up d’edtech EvidenceB

ref. Vers un « bilinguisme de l’IA » : apprendre à faire avec et apprendre à faire sans – https://theconversation.com/vers-un-bilinguisme-de-lia-apprendre-a-faire-avec-et-apprendre-a-faire-sans-291895

Edificios rehabilitados para el invierno, ¿trampas de calor en verano?

Source: The Conversation – (in Spanish) – By Javier de Sola Caraballo, Investigador de la Escuela Técnica Superior de Arquitectura, Universidad de Sevilla

Sergieiev/Shutterstock

En España y en el resto de Europa se están rehabilitando miles de viviendas para que consuman menos energía. Esto es una buena noticia y va en la dirección correcta, pero conviene añadir un matiz: en climas cálidos esa mejora puede volverse en contra durante el verano y dejar las casas más calientes de lo que estaban antes. ¿La razón? Una vivienda preparada para mantener el calor en invierno no siempre es capaz de soltarlo en verano. Y lo que debería ser un refugio puede terminar convirtiéndose en una trampa.

Las casas de menor renta no disponen de aire acondicionado

Se estima que el 85 % del parque residencial español es energéticamente ineficiente. A esto se le suma otro dato: un 33 % de los hogares no consigue mantener su vivienda suficientemente fresca en verano, un porcentaje superior al de quienes no logran calentarlo en invierno. Dentro de casa ya pasamos más calor que frío.

El aire acondicionado, mientras tanto, está presente solo en alrededor de la mitad de los hogares españoles y escasea justo donde más falta haría, en los de menor renta. Muchas de estas viviendas no se climatizan a lo largo del día: se refrescan abriendo ventanas, bajando persianas y esperando a que caiga la noche. Funcionan, en definitiva, de manera pasiva.

Frente a esa realidad, la normativa europea y española de rehabilitación se construye sobre la eficiencia energética, sin poner el foco en el confort ni en lo que ocurre dentro de una casa que afronta sin aire acondicionado veranos cada vez más extremos.




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El calor queda atrapado en las viviendas aisladas

En un reciente estudio, investigadores del grupo Sostenibilidad en Arquitectura, Tecnología y Patrimonio de la Universidad de Sevilla hemos comprobado este problema en un barrio de vivienda social construido en Valencia en 1962, un ejemplo urbano que se repite por toda España y Europa.

Hemos analizado cómo se han comportado térmicamente estos edificios desde su construcción y cómo lo harán en las próximas décadas bajo las proyecciones climáticas más adversas. Después hemos comparado las viviendas tal como están hoy con esas mismas viviendas rehabilitadas según lo que exige la normativa.

Edificio de viviendas envejecido
Viviendas sociales en el barrio de El Cabañal, Valencia.
Los autores

Los resultados son rotundos. El invierno mejora mucho, hasta el punto de que, sin necesidad de calefacción, las horas de frío incómodo caen por debajo del 9 % del total anual. El verano, en cambio, no solo no mejora, sino que empeora. En el mes más caluroso, la vivienda pasa de estar en condiciones confortables durante un 38 % de las horas a solo un 18 % tras la rehabilitación, es decir, aumenta el equivalente a casi cinco horas más de calor incómodo cada día.

La explicación es el efecto “termo”: el aislamiento frena la entrada del calor durante el día, pero también impide que la casa se enfríe por la noche y, si además se ventila por costumbre y no por criterio, el calor entra, se queda y no encuentra por dónde salir.




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Una solución sencilla (y barata)

La buena noticia es que corregirlo sale barato. Ventilar en verano no consiste solo en abrir la ventana, sino en hacerlo cuando la temperatura exterior juega a favor: cerrar a partir de media mañana y volver a abrir cuando fuera empieza a hacer menos calor que dentro. Parece obvio, pero es lo que muchas veces no hacemos.

En invierno ocurre algo parecido: conviene ventilar poco rato y en las horas centrales del día, no necesariamente a primera hora de la mañana.

Es entendible que nadie quiera estar midiendo temperaturas a todas horas. Sin embargo, unos sensores domésticos baratos, conectados al móvil, bastarían para avisar del momento en que conviene abrir o cerrar.

El segundo elemento son los ventiladores, que consumen unas diez veces menos que un aire acondicionado y reducen la temperatura que percibimos, es decir, la sensación térmica. A la misma temperatura, el movimiento del aire nos permite estar cómodos hasta dos o tres grados por encima de lo que sería agradable sin movimiento de aire.

Con las dos medidas combinadas (sensores y ventiladores), el verano recupera horas confortables. En el mes más caluroso, aumenta hasta en un 45 % el tiempo en que la vivienda se encuentra en condiciones adecuadas. Y el año completo alcanza más del 90 % de horas en condiciones cómodas. Todo ello sin encender el aire acondicionado.

Doble tarea

España todavía está terminando de adaptar la directiva europea de eficiencia energética de los edificios y, al mismo tiempo, definiendo los nuevos planes de rehabilitación. Se está decidiendo ahora mismo qué se financia y con qué criterios, y quedan dos tareas por delante.

La primera es normativa: una regulación pensada para ahorrar energía no garantiza por sí sola que se viva mejor dentro de un hogar, así que es necesario que las normas se fijen también en el confort y que reconozcan lo que un edificio es capaz de conseguir con medidas pasivas.

La segunda tiene que ver con las personas. De poco sirve rehabilitar una vivienda si nadie explica después cómo aprovecharla: cuándo ventilar, cuándo cerrar, qué hacen realmente una persiana, un toldo o un ventilador.

Rehabilitar sigue siendo necesario y urgente. Solo hay que evitar que una casa reformada para pasar mejor el invierno acabe convertida en una trampa el verano siguiente.

The Conversation

Javier de Sola Caraballo recibe fondos y apoyo de los proyectos de investigación PID2021-124539OB- I00 y PID2024-155805OB-C21 financiados por el MICIU /AEI/ 10.13039/ 501100011033; y por “ERDF A way of making Europe”. El MICIU /AEI/ 10.13039/501100011033 también ha financiado un contrato predoctoral (FPU21/02458).

Carlos Alberto Rivera Gómez recibe fondos Como Investigador Responsable del Proyecto Financiado: Intervenciones en el paisaje mediante Islas de Frescor Urbano: Modelización basada en datos para la gestión y adaptación climática de áreas urbanas vulnerables. Referencia: PID2024-155805OB-C21. Empresa/Organismo financiador/es: Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades. Gobierno de España.
Y también Como Investigador Responsable del Proyecto Financiado: Indicadores técnicos y sociales en acciones de adaptación a los efectos de isla de calor urbana. Evaluación multi-escala aplicada a barriadas. Referencia: PID2021-124539OB-I00. Empresa/Organismo financiador/es: Ministerio de Ciencia e Innovación. Gobierno de España

Carmen Galán-Marín recibe fondos de Ministerio de Ciencia e Innovación, Plan Estatal 2024-2027 – Proyectos Investigación Orientada Referencia: PID2024-155805OB-C21 y PID2021-124539OB-I00 financiados por el MICIU /AEI/ 10.13039/ 501100011033; y por “ERDF A way of making Europe”.

Eduardo Diz Mellado recibe fondos de Ministerio de Ciencia e Innovación, Plan Estatal 2024-2027 – Proyectos Investigación Orientada Referencia: PID2025-173404OB-I00, PID2024-155805OB-C21 y PID2021-124539OB-I00 financiados por el MICIU /AEI/ 10.13039/ 501100011033; y por “ERDF A way of making Europe”. También MICIU/AEI /10.13039/501100011033 y ESF+ han financiado un contrato postdoctoral Juan de la Cierva JDC2023-050478-I.

Victoria Patricia López Cabeza recibe fondos de Ministerio de Ciencia e Innovación, Plan Estatal 2024-2027 – Proyectos Investigación Orientada Referencia: PID2025-173404OB-I00, PID2024-155805OB-C21 y PID2021-124539OB-I00 financiados por el MICIU /AEI/ 10.13039/ 501100011033; y por “ERDF A way of making Europe”.

ref. Edificios rehabilitados para el invierno, ¿trampas de calor en verano? – https://theconversation.com/edificios-rehabilitados-para-el-invierno-trampas-de-calor-en-verano-291469

El debate de tomar carbohidratos en pruebas de resistencia: ¿hasta qué punto marcan la diferencia?

Source: The Conversation – (in Spanish) – By María Isabel Buceta Toro, Vicedecana Grado Nutrición Humana y Dietética, Universidad Pontificia de Salamanca

La ingesta de carbohidratos puede influir decisivamente en el rendimiento físico de los corredores de pruebas de ultrarresistencia como el maratón. Gorodenkoff/Shutterstock

Hoy, las carreras de larga distancia viven un auge sin precedentes. La creciente popularidad de disciplinas como el maratón, el triatlón y el Ironman ha vuelto a a poner en cuestión cuál es el verdadero peso de los carbohidratos en estas pruebas de resistencia.

Así, una revisión reciente publicada en Endocrine Reviews planteaba que los atletas pueden mantener un alto rendimiento con una ingesta muy baja de dichos nutrientes a largo plazo, siempre que se respete un periodo de adaptación de al menos cuatro semanas.

Lo más llamativo de su propuesta es que sugiere que las pautas actuales (60-90 gramos de carbohidratos por hora) podrían estar sobreestimando las necesidades reales. Según el trabajo, cantidades muy inferiores, de apenas 10 g/h, serían capaces de prevenir la fatiga prematura por hipoglucemia (niveles de azúcar demasiado bajos) y maximizar la capacidad de resistencia.

Mantener la glucosa para evitar la “pájara”

Este enfoque aporta un valor significativo al devolver el protagonismo al hígado y al mantenimiento de la glucemia en la famosa “pájara”, ese descenso brusco del rendimiento físico.

Durante un ejercicio prolongado, los músculos necesitan un aporte constante de glucosa para seguir funcionando. Así, cuando su nivel en sangre desciende demasiado, pueden aparecer debilidad, mareo y la pérdida repentina de rendimiento. El hígado desempeña un papel fundamental en este proceso, ya que ayuda a mantener estable el azúcar que circula por nuestro organismo.

Sin embargo, conviene entender qué tipo de estudio tenemos delante. Se trata de una revisión narrativa, no de una revisión sistemática: los autores no han reunido y analizado de forma exhaustiva todos los trabajos disponibles, sino que han seleccionado investigaciones para proponer una interpretación basada en cómo funcionan los distintos procesos del organismo. Es, por tanto, un marco conceptual interesante que ofrece una nueva forma de entender el papel de los carbohidratos, pero no una síntesis definitiva de toda la evidencia disponible.

El factor determinante no es el nivel competitivo

El problema surge cuando este debate se traduce en recomendaciones simplificadas. Con frecuencia se plantea como una diferencia entre atletas de élite y deportistas populares, pero desde el punto de vista fisiológico esa distinción es secundaria. El factor realmente determinante es la intensidad relativa del esfuerzo.




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Un corredor que busca bajar de las tres horas en un maratón o un triatleta amateur que prepara un Ironman (que consiste en completar 3,86 km de natación en mar abierto, 180 km de ciclismo y un maratón a pie) pueden competir durante largos periodos a más del 80–85 % de su capacidad aeróbica máxima (VO₂máx). A esa intensidad, el metabolismo energético presenta características muy similares independientemente del nivel competitivo del atleta.

Diversos estudios clásicos de fisiología del ejercicio han demostrado que cuando la intensidad supera aproximadamente el 75–80 % del VO₂máx, la producción rápida de la molécula ATP (principal fuente de energía para las células) depende en gran medida de la oxidación de carbohidratos. En este contexto, el metabolismo no distingue entre un dorsal profesional o uno popular: responde únicamente a la demanda energética impuesta por el esfuerzo.

Esto explica por qué muchos principios derivados de la investigación en atletas de élite pueden trasladarse, con las adaptaciones pertinentes, al contexto de deportistas recreativos que compiten cerca de su máximo nivel individual.

¿Dónde están los límites? De Eliud Kipchoge a Kilian Jornet

Un ejemplo ilustrativo de estos límites fisiológicos se observó en el desafío INEOS 1:59 Challenge, donde el atleta keniano Eliud Kipchoge completó un maratón en menos de dos horas. Sostener un ritmo cercano a 21 km/h durante casi 120 minutos implica correr alrededor del 90–95 % del VO₂máx, una intensidad en la que la disponibilidad de carbohidratos resulta determinante para mantener la producción energética necesaria.

De hecho, la estrategia nutricional formó parte integral del rendimiento. Durante la carrera se utilizaron bebidas con carbohidratos administradas de forma planificada para mantener la disponibilidad energética y evitar caídas de glucemia. Más que “ahorrar” carbohidratos, la estrategia consistía en utilizarlos de forma eficiente para sostener una intensidad extrema.

A esto se suma que, en mayo de 2026, el fondista también keniano Sabastian Sawe batió en Londres el récord de maratón, dejando la marca en 1 hora, 59 minutos y 30 segundos. ¿Cuánto carbohidrato consumió Sawe? Aproximadamente 115 g/h.

Porque incluso en pruebas de ultrarresistencia, donde la intensidad media suele ser menor, el papel de los carbohidratos sigue siendo relevante. Atletas como el español Kilian Jornet han descrito cómo su enfoque nutricional ha evolucionado hacia una mayor ingesta de esos nutrientes durante la competición, acompañado de un entrenamiento específico del sistema digestivo para mejorar su tolerancia.

Porque la ultrarresistencia moderna no consiste simplemente en mantener un ritmo bajo durante muchas horas. En momentos clave –subidas exigentes, descensos técnicos o cambios de ritmo finales–, el organismo necesita una disponibilidad rápida de energía. En estos escenarios, la capacidad de mantener niveles adecuados de glucosa y glucógeno (la forma en que se almacena la primera en el hígado y los músculos) puede resultar decisiva tanto para el rendimiento físico como para la claridad cognitiva.

Superando las recomendaciones: los 120 gramos por hora

Frente a la propuesta de los 10 g/h, investigaciones recientes en corredores de élite que han realizado un entrenamiento específico han mostrado que ingestas de 120 g/h no solo pueden ser tolerables, sino que se asocian con una menor carga interna y menor daño muscular posterior a la carrera en pruebas exigentes.

Un elemento clave que a menudo se omite en el debate es que el intestino también se entrena. La literatura científica sobre entrenamiento gastrointestinal demuestra que el tracto digestivo es adaptable y que la exposición repetida a altas cargas de carbohidratos mejora la tolerancia, el vaciado gástrico y la absorción a los mismos. No se trata solo de cuánto se ingiere, sino de si el organismo está preparado para procesarlo.

La pregunta correcta

La revisión publicada en Endocrine Reviews acierta al sugerir que parte del beneficio de los carbohidratos es evitar la hipoglucemia, pero identificar un mecanismo no equivale a establecer una pauta universal. En pruebas de más de dos o tres horas, especialmente cuando el objetivo es competir cerca del máximo nivel individual, la disponibilidad de esos nutrientes marca la diferencia en la capacidad de sostener la intensidad, responder a cambios de ritmo y optimizar la recuperación.

En definitiva, el debate no debería centrarse en si los carbohidratos son un mito, sino en responder de forma individualizada: para quién, en qué prueba, con qué intensidad relativa y con qué objetivo competitivo.

The Conversation

María Isabel Buceta Toro no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.

ref. El debate de tomar carbohidratos en pruebas de resistencia: ¿hasta qué punto marcan la diferencia? – https://theconversation.com/el-debate-de-tomar-carbohidratos-en-pruebas-de-resistencia-hasta-que-punto-marcan-la-diferencia-277007

¿Por qué algunos espacios naturales en África y Asia se conservan sin leyes?

Source: The Conversation – (in Spanish) – By Jaime Tatay Nieto, Profesor de ética ambiental, Universidad Pontificia Comillas

Imaginemos un frondoso bosque en el norte de Etiopía. Mientras el paisaje circundante ha sido deforestado para el pastoreo, este pequeño enclave permanece intacto, como una isla de biodiversidad. No hay guardaparques armados ni vallas electrificadas; lo que protege a estos árboles es la presencia de una iglesia en su centro y la creencia de la comunidad de que el lugar es la morada de lo divino.

Estos espacios, conocidos como sitios naturales sagrados (SNS), son probablemente la forma más antigua de protección del hábitat en la historia de la humanidad. Sin embargo, a pesar de su importancia crítica, la ciencia de la conservación suele tratar “lo sagrado” como una caja negra: algo que funciona para proteger la naturaleza, pero que no terminamos de entender.

Un estudio que hemos llevado a cabo investigadores de la Universidad Pontificia Comillas ha revelado qué significa “lo sagrado” y qué implica para la conservación de la naturaleza.

Más allá del “prohibido pasar”

Durante mucho tiempo, los gestores de áreas protegidas han visto lo sagrado de forma puramente instrumental. Para muchos científicos, “sagrado” es simplemente un sinónimo de tabú: una serie de reglas y prohibiciones que impiden el uso de recursos. Es lo que algunos autores denominan “ambientalismo accidental”: la naturaleza se conserva no porque haya un plan de gestión, sino como un efecto secundario de la devoción religiosa.

Pero lo sagrado es mucho más que una lista de prohibiciones. Tradicionalmente se ha tendido a pensar en lo sagrado como lo opuesto a “lo profano”. Esta visión binaria, muy propia de la mentalidad occidental, sugiere que para que algo sea sagrado debe estar separado de los humanos, casi como una “naturaleza virgen”.

Sin embargo, los estudios en comunidades indígenas de Asia y África muestran una realidad distinta. Para muchos, lo sagrado no es una línea que separa espacios, sino una red de relaciones. En lugares como las montañas del Tíbet o los bosques de la India, lo sagrado es donde lo humano, lo natural y lo sobrenatural se encuentran en un diálogo constante.

Las cuatro caras de un lugar sagrado

Para entender mejor esta complejidad, podemos mirar lo sagrado a través de cuatro
dimensiones clave:

1. Construcción. Lo sagrado se “fabrica” a través de mitos, historias y la presencia física de templos o tumbas de santos que irradian su santidad al paisaje.

2. Defensa. Aquí entran los famosos tabúes. El miedo al castigo de una deidad, como ocurre en los bosques indios de Kerala y el temor a la ira de las deidades serpiente, actúa como un guardián invisible del ecosistema.

3. Identidad. Estos sitios son símbolos de orgullo comunitario. Ser el guardián de un monte sagrado otorga estatus y cohesión social.

4. Habitabilidad. A diferencia de un parque nacional moderno que a veces expulsa a los residentes, los sitios sagrados son lugares para ser habitados. Se protegen mediante rituales, ofrendas y un respeto profundo, no mediante la exclusión total.




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Lo sagrado no es estático: cambia y se transforma

Nuestro trabajo muestra cómo lo sagrado no es algo congelado en el tiempo. Al igual que los ecosistemas, las creencias están en constante flujo a través de tres procesos:

  • Desacralización. La modernización, la migración y, a veces, la expansión de religiones monoteístas puede erosionar las creencias antiguas, dejando los sitios vulnerables a la explotación.

  • Resacralización. Sorprendentemente, están naciendo nuevos sitios sagrados. Desde bosques protegidos por movimientos neopaganos en Estonia hasta santuarios marianos en España que recuperan nombres vinculados a la naturaleza, como la Virgen del Pino o de la Cueva, el ser humano sigue buscando sacralizar su entorno.

  • Mutación. A veces, las creencias no mueren, sino que cambian de forma. En Kazajistán, por ejemplo, antiguos rituales animistas sobreviven hoy bajo una capa de oraciones islámicas.

El riesgo de la “mirada occidental”

Una de las conclusiones del estudio advierte sobre un peligro importante: imponer una única visión de lo sagrado. Si el conservacionismo solo valora los sitios que encajan en un determinado ideal de “naturaleza prístina”, podría ignorar lugares que son vitales para las comunidades locales pero que no parecen “salvajes” a ojos externos.

Además, tratar lo sagrado solo como una herramienta de gestión puede ser contraproducente. Si los habitantes locales sienten que sus creencias están siendo “secuestradas” por políticos o científicos para fines ajenos, el vínculo espiritual que protegía el lugar podría romperse.




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Un puente hacia una nueva conservación

La gran lección de los Sitios Naturales Sagrados es que la conservación más efectiva es aquella que reconoce que naturaleza y cultura son inseparables. En un momento de crisis climática y pérdida de biodiversidad, quizás el camino no sea solo crear más reservas cercadas, sino aprender de las comunidades que llevan milenios viendo en un árbol, un río o una montaña algo más que un simple “recurso natural”.

Reconocer la pluralidad de lo sagrado no es solo un ejercicio académico: es una necesidad política y ética. Para proteger la salud del planeta, debemos empezar por respetar las diversas formas en que los seres humanos nos sentimos vinculados a él.

Al final, quizás lo que hace que un bosque sea sagrado no sea solo la presencia de una deidad, sino nuestra capacidad de reconocer que hay valores que están mucho más allá de la utilidad.

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Las personas firmantes no son asalariadas, ni consultoras, ni poseen acciones, ni reciben financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y han declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado anteriormente.

ref. ¿Por qué algunos espacios naturales en África y Asia se conservan sin leyes? – https://theconversation.com/por-que-algunos-espacios-naturales-en-africa-y-asia-se-conservan-sin-leyes-290585

¿Qué he hecho yo para que Google me recomiende esto?

Source: The Conversation – (in Spanish) – By Olaya López Munuera, PhD en Comunicación y Periodismo, Universitat Autònoma de Barcelona

Las noticias que aparecen en Google Discover responden a nuestros intereses, calculados mediante algoritmos que desconocemos cómo funcionan exactamente. Tada Images/Shutterstock

Si forma parte de los más de 500 millones de usuarios que usan a diario el feed de noticias de Google, seguramente se haya encontrado, sin haberlo buscado activamente, con algún titular que prometía revelarle la receta secreta de Ferràn Adrià, la hora a la que se acuesta Pilar Rubio a sus 46 años, el nuevo producto de Mercadona o el coche que a partir de 2026 iba a permitirle decir “adiós” a la ITV.

Cuando hablamos de Google, solemos pensar en su icónico buscador: la barra sobre un fondo blanco que se instaló en nuestro lenguaje con el verbo “googlear”, se ha ganado la posición de árbitro en nuestras sobremesas y es el producto estrella que vertebra los cuantiosos ingresos publicitarios de Alphabet.

De “buscar” a “encontrar” sin pedirlo

Pero, con el paso de los años, Google ha consolidado otro servicio que pasa del clásico “buscar” al algorítmico “encontrar”. Se trata de un sistema de recomendación de contenidos similar a la interfaz que comparten muchas redes sociales, aunque sin comentarios, retuits o interacciones visibles de otros usuarios.

Este producto se llama Google Discover y, a diferencia de otros servicios del ecosistema de Google como Maps, Drive o Fotos no cuenta con una aplicación concreta que podamos descargar: sencillamente se encuentra preinstalado en los teléfonos Android, como un elemento consustancial más de la interfaz al que se suele acceder deslizando hacia la izquierda desde la pantalla principal.

La gran pregunta –sobre este y cualquier otro sistema de recomendación como el que pueden utilizar las polémicas Instagram y Facebook, Netflix, YouTube o hasta las presuntamente inocentes Vinted y Wallapop– es cómo decide qué contenidos le recomiendan. ¿Qué ha hecho usted como usuario para merecerlos en su teléfono?

Ni algoritmo ni fórmula mágica

Cuando los usuarios o creadores intentamos explicar el funcionamiento de las plataformas que nos recomiendan contenidos como Twitter, Facebook, Instagram, YouTube o Spotify, desarrollamos imaginarios algorítmicos, cotilleos o creencias infundadas. Algunos intentan, incluso, entrenar o manipular al “algoritmo” a partir de estas reconstrucciones.

Lo cierto es que no existe un solo algoritmo ni una gran ecuación que podamos controlar. Los sistemas de recomendación como Google Discover son más bien una gran infraestructura algorítmica opaca. Es decir, un circuito de instrucciones informáticas escondidas en una caja negra metafórica de la que Google ha revelado pocos detalles.

El resto de las piezas del puzle provienen de los esfuerzos profesionales por descifrar cómo funciona y de la literatura científica, que ha observado su impacto en ámbitos como el periodismo. Pero, siendo honestos, no podemos leer los ingredientes de su composición como quien lee la etiqueta de un bote de kétchup o champú.

Un embudo digital para captar la atención

La documentación oficial define Google Discover como un feed personalizado basado en los intereses del usuario, según su actividad en la web y aplicaciones. En los estudios científicos publicados por los propios ingenieros de Google se ha revelado como un sistema industrial de recomendación de contenidos. Mientras, la investigación académica independiente lo sitúa en la intersección entre la recuperación de información y la curación algorítmica.

Para explicar por qué Google Discover le enseña ciertos contenidos sin saber exactamente cómo funciona, podemos comparar la arquitectura típica de un sistema de recomendación con las evidencias e hipótesis que tenemos sobre el producto de Google.

Una metáfora útil es la del embudo dividido en etapas. En internet se publican diariamente millones de contenidos de toda clase: artículos web, vídeos largos, publicaciones de redes sociales o resúmenes de inteligencia artificial. ¿Cómo sintetiza esa inmensa variedad a una lista diseñada a medida para usted?

Elegibilidad

Al igual que en Google Search (el buscador), el primer paso es la indexación. Google mantiene un inventario donde rastrea internet y aplica un primer filtro para descartar todo lo que no cumple sus políticas. De ahí, que el contenido que infringe las normas de seguridad quede fuera desde el principio. Por ejemplo, publicaciones que busquen reclutar personas para una organización terrorista o imágenes de torturas sin contexto periodístico. Pero superar este filtro solo significa que un contenido es elegible, no una plaza asegurada.

Lo que buscamos habla de nosotros

Para reducir ese universo inicial, el sistema necesita encontrar qué contenidos pueden encajar mejor con nuestros intereses. En el caso de Google Discover, lo hace identificando qué elementos concretos (entidades) están presentes en sus búsquedas o interacciones –Ferràn Adriá, Pilar Rubio, Mercadona o la ITV–, para relacionarlos entre sí. Así, puede interpretar qué búsquedas o lecturas desagregadas forman parte del mismo interés y organizarlo en temas y subtemas más amplios.

Cuando nuestros intereses ya están “fichados”, el sistema necesita traducirlos a un lenguaje con el que comparar y encontrar contenidos afines a gran escala. En el caso de Google Discover, la hipótesis de analistas profesionales como Damien Andell es que se utilizan representaciones matemáticas llamadas embeddings.

Estos vectores convierten los grupos de entidades (familias o clusters) y sus intereses en coordenadas de un mismo tablero, como en el juego de hundir la flota: cuanto más próximos están dos puntos, mayor es su afinidad.

Qué pasa cuando hace clic, “me gusta” o zoom

Una vez localizadas esas familias de contenidos, el embudo vuelve a estrecharse en los modelos predictivos. Aquí la inteligencia artificial del sistema intenta adivinar cómo reaccionaríamos ante cada una de las opciones. En este sentido, el trabajo de los ingenieros de Google describe once objetivos predictivos, de los que explicita siete: cinco positivos (que hagamos clic, que marquemos “me gusta”, que respondamos positivamente a una encuesta y que hagamos clic para ver detalle y que cliqueemos para expandir el texto) y dos negativos (la desestimación o dismissal y el bloqueo definitivo del contenido).

Cuando todas esas predicciones están sobre la mesa, el sistema tiene que resolverlas para ordenar los candidatos. Lo habitual es combinarlas en una única puntuación, dando más peso a unas señales que otras (como cuando en una evaluación la teoría “vale” 0,6 puntos y la práctica 0,4 de la nota final). Un artículo puede tener muchas probabilidades de que hagamos clic en él, pero también de que acabemos bloqueándolo; otro puede despertar menos curiosidad inmediata, pero generar señales más positivas. Discover tiene que resolver ese cruce para decidir qué aparece antes y qué después. Pero Google no ha publicado cómo combina esas predicciones.

En muchos sistemas de recomendación, una vez ordenados los candidatos, una última criba puede introducir criterios como diversidad, frescura o equidad, para evitar, por poner un caso, que las cinco primeras tarjetas o contenidos sean todas sobre el mismo producto de Mercadona.

Un bucle sin fin

Estamos al final del embudo y Google Discover ya ha decidido qué enseñarle, pero el proceso no se detiene aquí: el sistema se retroalimenta, es decir, observa las señales que genera explícitamente (cuando bloquea una fuente o le da “me gusta” a un contenido) e implícitamente (cuando se detiene a leer un artículo o pasa al siguiente).

Estos nuevos datos vuelven al sistema para entrenar y actualizar el modelo: las recomendaciones generan interacciones, las interacciones producen nuevos datos y esos datos alimentan futuras recomendaciones.

No sabemos con exactitud qué ensalada de señales ha invitado a Ferràn Adrià, Pilar Rubio o cualquier nombre propio al feed de su teléfono. Sí sabemos que el sistema es una ruleta que no se detiene y que se alimenta de su historial, de su ubicación y de pequeños comportamientos cotidianos que quizá resulten imperceptibles para usted mismo, pero que son la fuente de datos que riega todo este enorme sistema de recomendación.

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Las personas firmantes no son asalariadas, ni consultoras, ni poseen acciones, ni reciben financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y han declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado anteriormente.

ref. ¿Qué he hecho yo para que Google me recomiende esto? – https://theconversation.com/que-he-hecho-yo-para-que-google-me-recomiende-esto-291698

El laboratorio escolar: un lugar fundamental para evaluar la competencia científica de niños y niñas

Source: The Conversation – (in Spanish) – By Luis Alonso González, Profesor Educación, UNIE Universidad

Monkey Business Images/Shutterstock

Un estudiante puede memorizar la ley de Ohm, resolver una ecuación y obtener una buena nota. Pero ¿sabe elegir el material adecuado, montar un circuito, medir sin alterar el sistema, detectar un dato extraño y explicar qué ha ocurrido? Para averiguarlo no basta con otro ejercicio escrito: hay que observarlo mientras trabaja.

Recuperar el laboratorio escolar no consiste, por tanto, en volver a una enseñanza del pasado: es una vía fundamental para enseñar y evaluar de forma más completa la competencia científica real.

Competencias invisibles

Más allá de conocer conceptos, la competencia científica consiste en ser capaz de formular preguntas, proponer hipótesis, diseñar procedimientos, controlar variables, registrar datos, interpretar resultados y construir conclusiones basadas en pruebas.

Es verdad que estas capacidades pueden aparecer en un examen. Por ejemplo, podemos pedir al alumnado que ordene los pasos de una investigación o que interprete una gráfica. Sin embargo, una prueba escrita ofrece una imagen incompleta, ya que no permite comprobar bien cómo toma decisiones ante un montaje que falla, cómo corrige una medición, cómo utiliza los instrumentos o cómo modifica una explicación cuando los datos contradicen su idea inicial.

La competencia científica se demuestra cuando somos capaces de conectar teoría y pruebas, formular hipótesis, mantener registros, controlar el experimento y justificar las conclusiones. Si queremos evaluarlas de forma completa, conviene observar también al estudiante mientras las pone en práctica, no solo preguntar qué haría el estudiante en una situación imaginada.




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Evaluar el diseño, ejecución y reacciones a un experimento

El laboratorio puede convertirse en un espacio privilegiado de evaluación. Mientras un grupo investiga por qué cambia el periodo de un péndulo, separa los pigmentos de una hoja o analiza la acidez de distintas muestras, el docente puede recoger evidencias que una prueba convencional deja fuera.

No se trata de calificar si “el experimento ha salido bien”. En ciencia, un resultado inesperado también puede generar aprendizaje. Lo importante es observar cómo se ha planteado el problema, si el procedimiento permite responderlo, cómo se han tomado las medidas, qué decisiones se han adoptado y hasta qué punto las conclusiones están respaldadas por los datos.




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Para ello pueden combinarse una rúbrica de observación, el cuaderno de laboratorio, las tablas y gráficas obtenidas, una breve conversación con el grupo y una explicación individual final. Así se evita que la nota dependa solo del informe más bonito o del alumno que escribe mejor. También se obtiene una evaluación más rica de la autonomía, la colaboración, la seguridad y la capacidad de argumentar.

No todos los experimentos son iguales

Defender el laboratorio no significa aceptar cualquier práctica. Una actividad en la que el alumnado sigue una receta, copia una tabla y obtiene el resultado que ya aparece en el libro puede servir para aprender una técnica. Pero difícilmente permite comprender cómo se construye el conocimiento científico.

Las revisiones recientes sobre el trabajo de laboratorio muestran que sus resultados dependen de la finalidad de la actividad, del grado de indagación y de la intervención del profesor. Manipular materiales debe ir acompañado de preguntas, predicciones, discusión y análisis. Las manos tienen que trabajar, pero también la mente.

Esto tampoco implica dejar al alumnado solo ante un problema completamente abierto. La indagación guiada suele ser una alternativa más razonable: el docente plantea un reto, proporciona apoyos y reduce progresivamente la ayuda. Un estudio reciente con estudiantes de secundaria encontró mejoras en destrezas como observar, medir, clasificar, interpretar datos, formular hipótesis y experimentar mediante actividades de laboratorio basadas en este enfoque.

Pensar como científicos

La experimentación no es el único origen ni el único método de la ciencia. La ciencia también avanza mediante la observación, la modelización, la comparación, el debate y la revisión de explicaciones. Pero el laboratorio reúne muchas de estas prácticas en una situación concreta: obliga a pasar de una idea a una decisión, de una medida a una interpretación y de una afirmación a una prueba.

Esa experiencia enseña algo que un resultado cerrado suele ocultar: los datos contienen incertidumbre, los instrumentos tienen límites y los errores no siempre son fracasos. Aprender ciencias supone comprender conceptos, pero también entender cómo sabemos lo que afirmamos saber.




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¿Cuánta ciencia sabe un estudiante?

Recuperar el laboratorio exige tiempo, materiales, formación docente, grupos manejables y una evaluación que valore realmente lo que allí sucede. Si las pruebas decisivas solo premian la memorización y la resolución de ejercicios, el trabajo experimental seguirá ocupando un lugar secundario.

Para saber si un estudiante sabe hacer ciencia, aunque sea a escala escolar, hay que darle la oportunidad de preguntar, medir, equivocarse, revisar sus ideas y defender una conclusión basada en pruebas. Más allá de los notables o sobresalientes en los exámenes, lo cierto es que no podemos afirmar que evaluamos la competencia científica de manera completa si nunca observamos al alumnado investigar. Por eso resulta tan recomendable recuperar los laboratorios escolares y enseñar a chicos y chicas a manejarse en ellos con criterio y seguridad.

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Luis Alonso González no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.

ref. El laboratorio escolar: un lugar fundamental para evaluar la competencia científica de niños y niñas – https://theconversation.com/el-laboratorio-escolar-un-lugar-fundamental-para-evaluar-la-competencia-cientifica-de-ninos-y-ninas-288003

Ser taxista y mujer: entre la libertad y los desafíos del oficio

Source: The Conversation – (in Spanish) – By Marta Marín Berges, Profesora del grado de Terapia ocupacional, Universidad de Zaragoza

antoniodiaz/Shutterstock

En España, las mujeres representan alrededor del 5 % de quienes conducen taxis, según el Observatorio Mujer Taxista 2025. En Zaragoza, donde el sector reúne 1 777 licencias, se estimaban unas 60 mujeres taxistas en el momento de realizar este estudio, en 2025. Siguen siendo, por tanto una minoría en una profesión que, durante décadas, se ha asociado a los hombres.

Pero ¿qué ocurre cuando el taxi se observa desde la experiencia de quienes lo conducen siendo mujeres? Un estudio cualitativo realizado en Zaragoza, a partir de un grupo con cinco taxistas, o mujeres en proceso de incorporarse al sector, muestra que cuestiones aparentemente independientes, como la conciliación, la seguridad, la tecnología o el embarazo, están profundamente conectadas en el trabajo diario.

El objetivo de esta investigación no era obtener cifras representativas de todas las taxistas españolas, sino comprender con detalle cómo se vive y se organiza el trabajo en un contexto concreto. Precisamente por eso, los relatos permiten detenerse en aspectos del oficio que con frecuencia quedan fuera de las estadísticas.

La libertad tiene un precio

Una de las ventajas más valoradas del taxi es la posibilidad de organizar el propio horario. Para varias participantes, esa autonomía fue precisamente una razón para incorporarse o permanecer en la profesión.

La flexibilidad puede facilitar la atención a los hijos, al cuidado de familiares o a atender otras responsabilidades. Sin embargo, cuando el ingreso depende de alcanzar un determinado objetivo económico diario, la jornada puede prolongarse hasta conseguirlo.

Así, disponer de libertad para decidir cuándo trabajar no significa necesariamente trabajar menos. Puede implicar horarios largos, fragmentados o adaptados a los momentos de mayor demanda. La conciliación queda entonces en buena medida en manos de la propia trabajadora.

Este resultado ayuda a matizar una idea habitual: la flexibilidad laboral no es, por sí misma, ni una ventaja ni un inconveniente. Puede facilitar la conciliación y, al mismo tiempo, trasladar a la persona trabajadora la responsabilidad de gestionar los costes que esa flexibilidad implica.




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Cuando cae la noche

El trabajo nocturno concentra algunas de las horas más rentables, pero también algunos de los momentos que generan mayor desgaste. Las participantes hablaron de pasajeros ebrios, impagos, vómitos y comportamientos imprevisibles, especialmente durante determinadas franjas horarias y los fines de semana.

Para manejar esas situaciones, la seguridad no depende solo de la capacidad individual de la conductora. La radio, la localización mediante GPS y la coordinación con otros compañeros forman una red práctica de protección.

El taxi es, por tanto, mucho más que un vehículo destinado a transportar pasajeros. Para quien conduce profesionalmente, es también su lugar de trabajo, y la tecnología y la comunicación con otros taxistas forman parte de las estrategias cotidianas para reducir riesgos.




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‘No conduce mal para ser mujer’

Las participantes perciben que la presencia femenina en el taxi se ha normalizado con el tiempo. No describen un entorno dominado por una hostilidad abierta y constante. Pero sí aparecieron comentarios que revelan que la competencia de una conductora todavía puede ser evaluada de forma distinta.

Una frase aparentemente inofensiva como “no conduces mal para ser mujer” funciona como ejemplo de esa situación. Puede presentarse como un cumplido pero parte de una premisa previa: que una mujer, por el hecho de serlo, debería conducir peor. Son pequeños comentarios y valoraciones que pueden parecer anecdóticos, pero revelan una diferencia importante: mientras que la capacidad de un hombre para desempeñar el trabajo suele darse por supuesta, una mujer puede sentirse obligada a demostrarla.

Al mismo tiempo, los testimonios no se reducen a experiencias negativas. También aparecen relaciones de compañerismo y redes de apoyo entre profesionales. Grupos de mensajería y encuentros entre mujeres taxistas funcionan como espacios para intercambiar información práctica, resolver dudas y compartir experiencias. No sustituyen a la prevención formal, pero constituyen un recurso profesional importante.




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Embarazo: cuando las condiciones del trabajo cambian

Uno de las puntos clave surgió al hablar del embarazo. Varias participantes recordaron las dificultades que encontraron para compatibilizar la gestación con unas condiciones de trabajo que resultaban imposibles de modificar.

Permanecer muchas horas sentada, las vibraciones del vehículo, el trabajo nocturno, la dificultad para acceder con regularidad a baños o zonas de descanso y la exposición a determinados pasajeros fueron algunos de los aspectos que aparecieron en sus relatos. Durante esta etapa, las condiciones habituales de su trabajo adquieren un nuevo cariz.




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La protección por riesgo durante la gestación existe también para las trabajadoras autónomas, pero su reconocimiento requiere valorar las circunstancias concretas de la actividad profesional. Por eso, la experiencia de las participantes plantea una cuestión que va más allá de la existencia de la norma: ¿cómo se evalúan y gestionan los riesgos laborales cuando el trabajo es móvil, se desarrolla en solitario y apenas permite modificar las condiciones de la actividad?

Lo que revelan estas experiencias

Este trabajo tiene una limitación importante: se basa en un único grupo con cinco mujeres de Zaragoza. Por eso no permite afirmar que todas las taxistas de España vivan estas situaciones de la misma manera. Su valor está en mostrar cómo se entrecruzan la organización del tiempo, la seguridad, las relaciones de género y la protección social en un oficio muy concreto.

A partir de estos relatos pueden plantearse líneas de mejora que deberían estudiarse y evaluarse: brindar formación inicial específica, incorporar estrategias de gestión de conflictos y prevención del acoso, apoyar la mentoría entre profesionales, revisar los sistemas de seguridad disponibles y clarificar la evaluación de riesgos durante el embarazo.




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Por un sector más seguro y sostenible

La presencia de mujeres en el taxi sigue siendo minoritaria, pero su experiencia ayuda a mirar el oficio desde una perspectiva diferente. Y, al hacerlo, aparecen preguntas que van más allá de la propia situación de las conductoras: ¿quién asume el coste de la flexibilidad? ¿cómo se protege a una persona que trabaja sola dentro de un vehículo? ¿cómo pueden adaptarse las normas de protección laboral a formas de empleo autónomas, móviles y difíciles de modificar?

Responder a estas preguntas no solo puede contribuir a mejorar las condiciones de trabajo de las mujeres taxistas. También puede ayudar a construir un sector más seguro, sostenible y adaptado a la realidad de quienes trabajan en él y, en última instancia, a mejorar el servicio que recibe toda la ciudadanía.

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Las personas firmantes no son asalariadas, ni consultoras, ni poseen acciones, ni reciben financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y han declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado anteriormente.

ref. Ser taxista y mujer: entre la libertad y los desafíos del oficio – https://theconversation.com/ser-taxista-y-mujer-entre-la-libertad-y-los-desafios-del-oficio-289448

El ‘sesgo de la respuesta instantánea’: por qué los problemas complejos necesitan una reflexión lenta

Source: The Conversation – (in Spanish) – By José Manuel de Haro García, Profesor titular, Organización de Empresas (RR.HH. y Comportamiento Organizacional), Universidad Miguel Hernández

PeopleImages.com/Shutterstock

El psicologo Daniel Kahneman popularizó la distinción entre un pensamiento rápido, automático e intuitivo, y otro lento, deliberado y exigente. Ambos son necesarios para hacer frente a los distintos tipos de problemas a los que nos enfrentamos. Sin embargo, el uso desproporcionado de todo lo relacionado con el entorno digital podría estar inclinando la balanza hacia el predominio de la respuesta rápida, lo que mermaría nuestra capacidad de dar respuesta a problemas complejos.

Pensar despacio no es dedicar más minutos a una decisión, sino integrar información, considerar explicaciones alternativas y, si es necesario, reformular el problema. No parece que, de momento, vaya a desaparecer nuestra capacidad de pensar despacio, pero sí pueden reducirse las ocasiones y la paciencia para hacerlo.

Llamémoslo ‘sesgo de la respuesta instantánea’

En este artículo propongo una etiqueta divulgativa para reunir varios mecanismos conocidos: el sesgo de la respuesta instantánea. Ésta sería la tendencia a suponer que una respuesta rápida y plausible implica que ya hemos comprendido el problema y disponemos de una solución adecuada. No es un sesgo validado con ese nombre, sino una forma de agrupar tres errores: confundir acceso con comprensión, plausibilidad con corrección, y aplicar a los problemas complejos el proceso que resuelve los simples.

Nos hemos acostumbrado a escribir una pregunta, pulsar un botón y recibir una respuesta. La dificultad llega cuando esperamos que ciertas decisiones complejas, como definir una estrategia de retención de talento, realizar un diagnóstico médico o diseñar una política pública, se resuelvan también a golpe de clic.

No todos los problemas necesitan la misma velocidad

Consultar una fecha o corregir una errata son tareas simples. Preparar una previsión financiera o comparar proveedores son problemas complicados, pero analizables con conocimiento experto. En el ámbito de los recursos humanos, reducir la rotación, transformar una cultura empresarial o diseñar una política de selección entran también en la categoría de problemas complejos: contienen interdependencias, incertidumbre y efectos difíciles de anticipar. La trampa consiste en creer que una herramienta eficaz para el primer tipo de tareas, las simples, ofrece también el método adecuado para las segundas, las complejas.

Volviendo a Kahneman, este explicó junto al psicólogo Gary Klein que la intuición experta puede ser fiable cuando nos enfrentamos muchas veces a situaciones similares, reconocemos patrones y recibimos información clara sobre nuestros aciertos y errores. Un médico experimentado, por ejemplo, puede identificar rápidamente un cuadro clínico que ha visto cientos de veces. Pero, ante situaciones nuevas, cambiantes o poco predecibles, sentirnos seguros no significa necesariamente estar en lo cierto.

Pensar rápido funciona cuando realmente reconocemos el problema. Sin embargo, resulta más arriesgado cuando la cuestión solo nos parece conocida.

Cómo aprendimos a pensar con prisa

La inteligencia artificial no creó la cultura de la inmediatez. Se incorporó a un ecosistema de buscadores, redes sociales y notificaciones que lleva años acostumbrándonos a obtener respuestas casi instantáneas. Poco a poco puede instalarse una expectativa silenciosa: si casi cualquier pregunta se responde en segundos, casi cualquier problema debería poder resolverse con la misma rapidez.

La evidencia aconseja ser prudentes, no alarmistas. Un conocido estudio observó que las personas acostumbradas a alternar continuamente entre distintos medios digitales se distraían con mayor facilidad. Sin embargo, análisis posteriores encontraron que esa relación era débil. No podemos concluir, por tanto, que la multitarea digital esté destruyendo nuestra capacidad de concentración.

Sí existen indicios de que la conexión permanente puede restar espacio a los procesos que necesitan continuidad. En un experimento reciente, bloquear durante dos semanas el acceso a internet desde el móvil a los participantes –manteniendo las llamadas y los mensajes de texto– produjo una mejora modesta de la atención sostenida. Esto no demuestra que internet elimine el pensamiento profundo, pero sí que estar siempre conectados puede dificultar que mantengamos la atención durante más tiempo.

También está cambiando nuestra relación con el conocimiento. El efecto Google muestra que, cuando sabemos que podremos consultar posteriormente una información, tendemos a recordar mejor dónde encontrarla que su contenido. Además, buscar explicaciones en internet puede hacernos sentir que sabemos más de lo que realmente sabemos. El riesgo no es disponer de información al instante, sino confundir el conocimiento al que podemos acceder con el que verdaderamente hemos comprendido.

Cuando la urgencia se impone a la importancia

En las organizaciones, el pensamiento rápido encuentra un poderoso aliado: la sensación de urgencia. Una serie de experimentos mostró que tendemos a atender primero las tareas que parecen urgentes, aunque sean menos importantes y aporten un beneficio menor. Esta tendencia es aún más acusada cuando nos sentimos muy ocupados. Así, se entiende por qué dedicamos tanta energía a resolver lo que arde y dejamos para luego problemas estratégicos que pueden tener consecuencias mucho mas graves.

Lo urgente reclama nuestra atención, lo importante –en cambio– rara vez hace sonar las alarmas.

El verdadero valor de detenerse

A veces, la dificultad para encontrar una respuesta no es un defecto del proceso, sino una característica del problema. El pensamiento profundo exige dudar, revisar y reformular. Esa aparente lentitud ayuda a distinguir síntomas de causas y, en ocasiones, a descubrir que partíamos de la pregunta equivocada.

Y la evidencia respalda algunas de estas pausas: alejarse temporalmente de un problema puede favorecer su resolución, sobre todo cuando ya se ha trabajado en él. Combinar retroalimentación y reflexión mejora el desempeño. Así, por ejemplo, la reflexión guiada se ha relacionado con una
mayor precisión diagnóstica en los médicos.

Pensemos, por ejemplo en una empresa cuya rotación sube del 12 % al 18 %. La respuesta instantánea lanza un plan general: revisar salarios, añadir beneficios, flexibilizar horarios. La pausa reflexiva empieza con otras preguntas: ¿quiénes se marchan?, ¿de qué unidades?, ¿afecta al talento crítico?

Al segmentar los datos, la empresa descubre que casi todo el incremento se concentra en incorporaciones recientes de un único centro: el problema no era la retención general, sino la acogida y la dirección de un responsable.

La respuesta rápida ofrecía soluciones razonables pero el pensamiento profundo evitó resolver con eficiencia el problema equivocado.

Una competencia profesional cada vez más valiosa

Ante un problema complejo, una pausa productiva puede comenzar con tres preguntas: ¿qué supuesto damos por cierto?, ¿qué explicación alternativa no hemos considerado?, ¿qué evidencia nos haría cambiar de diagnóstico?

Cuando cualquiera puede encontrar información y generar respuestas, la ventaja se desplaza: saber qué pregunta formular, qué respuesta no aceptar todavía y qué problema exige otra velocidad. El riesgo no es perder la capacidad de pensar despacio, sino dejar de encontrar el momento de hacerlo. La competencia profesional no consistirá en pensar despacio siempre, sino en evitar que la presión por responder rápido determine la profundidad con la que abordamos cada problema.

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José Manuel de Haro García no recibe salario, ni ejerce labores de consultoría, ni posee acciones, ni recibe financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y ha declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado.

ref. El ‘sesgo de la respuesta instantánea’: por qué los problemas complejos necesitan una reflexión lenta – https://theconversation.com/el-sesgo-de-la-respuesta-instantanea-por-que-los-problemas-complejos-necesitan-una-reflexion-lenta-289451

La justicia robotizada ya está aquí, pero regulada para que juzgar siga siendo una potestad humana

Source: The Conversation – (in Spanish) – By Víctor Machado Carvajal, Abogado procesalista | Mediador civil | Investigador y doctorando en D° Privado, Universidad de Las Palmas de Gran Canaria

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La idea de una justicia robotizada ya no pertenece al terreno de la ciencia ficción ni constituye una novedad. En países como China o Gran Bretaña, los tribunales se sirven, al menos desde 2024, de algoritmos para dictar condenas.

En España, la inteligencia artificial (IA) también ha irrumpido con fuerza en el ámbito judicial. Algo que está dando lugar a un intenso debate acerca de sus implicaciones éticas y jurídicas. En marzo de 2025 se anunció que Cataluña iniciaría un plan piloto en diversos juzgados para evaluar el empleo de sistemas de IA destinados a agilizar la redacción de resoluciones judiciales.

Marco regulador

La IA ha llegado a todos los sectores de actividad y el ámbito jurídico no ha sido una excepción. Consciente de esta realidad y del creciente interés que despierta esta tecnología disruptiva, el Consejo General del Poder Judicial ha considerado necesario establecer un marco regulador para el uso que jueces y magistrados pueden hacer de ella en el ejercicio de sus funciones.

En enero de 2026, el pleno del máximo órgano de gobierno de la judicatura aprobó la Instrucción 2/2026 sobre la utilización de sistemas de IA, con el objetivo de fijar criterios y principios que orienten el empleo de sistemas expertos. El fin último es evitar un uso incontrolado de las herramientas, que pueda comprometer derechos y libertades fundamentales.

El modo en que los profesionales del derecho utilizan la IA merece una especial atención y constituye una cuestión que debe preocupar a la sociedad. La inquietud resulta aún mayor cuando una decisión de enorme trascendencia –como la resolución de un conflicto mediante sentencia– puede verse condicionada por la utilización de esta tecnología por parte del juzgador.

Lo que la IA aporta

Bien empleada, la IA ofrece un extraordinario potencial para mejorar la administración de justicia. Entre otras funciones, permite resumir, copiar y redactar textos, transcribir interrogatorios, optimizar la búsqueda de legislación y jurisprudencia aplicable, apoyar razonamientos jurídicos, reforzar la fundamentación argumentativa, facilitar la interpretación de las normas y contribuir a una aplicación más eficiente del derecho.

Pero surge una cuestión inevitable: ¿debe el juez informar sobre la utilización de IA generativa como herramienta de apoyo para elaborar y dictar sus resoluciones? Por razones de transparencia, honestidad, ética y, en última instancia, de seguridad –no solo jurídica–, cabe sostener que sí. El magistrado, al igual que cualquier otro profesional que recurra a esta tecnología, debe advertir con naturalidad y sin complejos que se ha servido de ella en el desempeño de su labor.

Un caso práctico

Esta cuestión ha comenzado ya a plantearse en la práctica judicial. En un caso reciente, uno de los letrados sospechó que la sentencia había sido elaborada con ayuda de IA al apreciar un uso excesivo de párrafos reproducidos de escritos procesales anteriores y de resoluciones judiciales. Sobre esa base, solicitó que el tribunal aclarase el modo en que se había redactado.

La Sala de Apelación de la Audiencia Nacional rechazó la pretensión por considerarla improcedente. A su juicio, la petición resultaba “inaceptable”, pues no descansaba sobre indicios objetivos de utilización de IA, sino únicamente sobre sospechas o conjeturas carentes de respaldo fáctico.

La sala evitó pronunciarse acerca de si el juez tiene o no el deber de revelar el empleo de estas herramientas en la elaboración de sus resoluciones. No obstante, sí dejó sentado un principio de indudable relevancia: mientras no existan elementos objetivos que permitan acreditar el uso de IA, no procede someter una sentencia a una suerte de “auditoría tecnológica”. Tampoco se puede exigir al órgano judicial que revele el algoritmo utilizado, el código fuente, los metadatos o el prompt (instrucción) que, en su caso, hubiera empleado.

Alucinaciones, sesgos e intereses opacos

Aún queda mucho camino por recorrer para conocer el verdadero alcance que tendrá la tecnología digital en el ámbito de la Justicia y, en particular, para determinar cómo y en qué medida jueces y tribunales recurrirán a los asistentes de IA generativa en la elaboración de sus resoluciones. Es previsible que sigan apareciendo casos de abogados sancionados por citar en sus escritos sentencias inexistentes, fruto de las ya conocidas “alucinaciones” de la IA. Del mismo modo, tampoco cabe descartar que algunos jueces y magistrados sean objeto de actuaciones disciplinarias por hacer un uso inadecuado o poco ortodoxo de estas herramientas.

Hoy por hoy, no parece que la sociedad esté preparada para aceptar que la función jurisdiccional pueda delegarse en las máquinas. Juzgar y hacer ejecutar lo juzgado constituye una responsabilidad de rango constitucional que, tradicionalmente, se ha entendido como una tarea profundamente humana, artesanal, racional y sustentada en dosis imprescindibles de humanismo, sensibilidad y psicología. Difícilmente puede concebirse que semejante cometido quede, sin más, al albur de sistemas gobernados por algoritmos opacos y controlados por quienes concentran el poder tecnológico.

Conviene no perder de vista que los sistemas algorítmicos presentan, entre otros rasgos, dos características especialmente preocupantes: la opacidad –el conocido efecto de la “caja negra”– y la posibilidad de incurrir en sesgos. Ambos factores pueden traducirse en decisiones discriminatorias y ocasionar perjuicios al justiciable, que podría verse sometido a una resolución discutible en su fundamentación o, en el peor de los escenarios, manifiestamente injusta. Especialmente, si la IA que auxilia al juzgador resulta poco fiable, insegura o técnicamente defectuosa.

Instrumento auxiliar

La incorporación de sistemas dotados de inteligencia artificial a los entornos de trabajo ha de someterse al escrutinio de la legalidad, de la deontología profesional y de los principios normativos de la Unión Europea, que velan por una IA ética y confiable. Esto garantiza que su empleo permanezca bajo el control efectivo del profesional.

Corresponde a este asumir la responsabilidad de utilizarla de forma diligente y como un instrumento auxiliar al servicio de su criterio. De lo contrario, existe el riesgo de convertir el algoritmo en una pretendida panacea y relegar la vívida figura del juez humano para sustituirla por la de un frío juez robot.

The Conversation

Las personas firmantes no son asalariadas, ni consultoras, ni poseen acciones, ni reciben financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y han declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado anteriormente.

ref. La justicia robotizada ya está aquí, pero regulada para que juzgar siga siendo una potestad humana – https://theconversation.com/la-justicia-robotizada-ya-esta-aqui-pero-regulada-para-que-juzgar-siga-siendo-una-potestad-humana-290307

Cómo lograr mejores fármacos contra infecciones

Source: The Conversation – (in Spanish) – By José María Alunda Rodríguez, Catedrático de Parasitología y Enfermedades Parasitarias, Universidad Complutense de Madrid

Kitsawet Saethao/shutterstock

Las tasas de incidencia y mortalidad de las enfermedades parasitarias humanas se han reducido en un 90 % globalmente, incluidas la malaria en África y enfermedades tropicales desatendidas (ETD) como la enfermedad del sueño. En conjunto, 58 países ya han eliminado al menos una ETD.

En cuanto a la leishmaniosis visceral, aunque la información es dispersa e imprecisa, Brasil es actualmente el país más afectado, con la tasa de letalidad más alta. Mientras, su letalidad se ha reducido drásticamente en India, tradicionalmente el país con mayor número de casos.

Todo esto se ha logrado a pesar de que en este momento existen 50 conflictos bélicos y, como consecuencia, más de 117,3 millones de personas desplazadas, la mayoría en regiones donde la incidencia de las ETD es mayor. El éxito se ha obtenido gracias a la implicación de actores internacionales y nacionales, junto al empleo de métodos de diagnóstico precoz más precisos. De igual manera, un mejor conocimiento de la epidemiología de las enfermedades ha permitido establecer campañas de prevención de la transmisión y planes terapéuticos.

Fármacos que no son perfectos

La reducción de esta carga se ha logrado empleando fármacos bien conocidos desde hace bastante tiempo. Por ejemplo, en el caso de la leishmaniosis visceral en la India, el medicamento estrella es AmB. La enfermedad del sueño se ha vencido con diferentes combinaciones de fármacos, como la pentamidina, el melarsoprol (un antiguo fármaco arsenical), el fexinidazol y el DFMO. Por su parte, la enfermedad de Chagas se aborda con nifurtimox y benznidazol, dos compuestos comercializados desde el siglo pasado (1965 y 1971, respectivamente).

No obstante, aún existen 1 400 millones de personas que requieren intervenciones para el control de las ETD, cuyo tratamiento –-principal método de control– dista de ser ideal.

La toxicidad asociada a la mayoría de los fármacos disponibles, su eficacia subóptima, cuando no reducida, necesidad de hospitalización en algunos casos, elevado precio de las presentaciones más eficaces y seguras, y el riesgo permanente de la aparición de resistencias son una persistente espada de Damocles que amenaza el progreso en el control de estas enfermedades.

Tampoco ayuda, en muchas ocasiones, el contexto: migraciones, cambio climático y epidemias. Además, la amplia aceptación de nuevos marcos conceptuales –One Health, Ecohealth y Planetary Health– ha puesto de relieve la necesidad de controlar la toxicidad de los medicamentos para el medio ambiente.

¿Nuevas tecnologías para crear mejores medicamentos?

En este escenario, pocos sectores productivos han mostrado mayor apertura que la industria farmacéutica a la incorporación de nuevas tecnologías: biología molecular, inteligencia artificial, machine learning, diseño “in silico”.

Esta estrategia, sin embargo, no ha resultado en una mejora significativa de los resultados en el descubrimiento de fármacos. De hecho, la innovación en la industria farmacéutica se ha reducido. La escasez de nuevos principios activos en todos los campos terapéuticos –y, de forma particular, en los antiparasitarios-– es una realidad en la medicina humana y veterinaria.

Hacia modelos más eficaces

Las ventajas de aplicar nuevos métodos, notablemente la IA por su enorme potencial para “descubrir” huecos en la investigación o ampliar el espacio químico explotable para sintetizar nuevos compuestos, son indudables. Al mismo tiempo, los bioensayos con moléculas y los métodos clásicos han demostrado ser razonablemente eficaces. Una combinación juiciosa de nuevas tecnologías y enfoques clásicos parece ser la estrategia más sensata.

Por otro lado, el diseño y descubrimiento de fármacos es una tarea multidisciplinar, en la que deben participar científicos de todos los campos relevantes, incluidos químicos sintéticos, farmacólogos, químicos médicos, bioinformáticos, tecnólogos farmacéuticos y especialistas en salud animal y humana, así como patólogos y bioquímicos, entre otros.

Factor humano: la importancia de la cooperación

Esta cooperación no es frecuente en el ecosistema académico estándar, debido a factores humanos profundamente arraigados: un cambio necesario debería considerar al resto de grupos más como compañeros con los que compartir el mismo objetivo común de conseguir un tratamiento eficaz, y no como rivales de medios y recursos.

Otro obstáculo está relacionado con la gestión de la investigación: ausencia de programas universitarios, falta de financiación plurianual, presión de publicación para la promoción científica y distorsión de los objetivos más relevantes – por ejemplo, cuando la financiación no se relaciona con la importancia real de las enfermedades, sino con las publicaciones en el área–.

Para paliar estos problemas, las herramientas de cooperación, como los proyectos conjuntos y las redes de investigación (por ejemplo, las acciones COST en la Unión Europea) podrían resultar valiosas, si se gestionaran de forma equilibrada. Sin embargo, su corta duración, la escasez de recursos y su orientación predominantemente académica limitan su eficacia. Asimismo, los centros académicos de descubrimiento de fármacos podrían ser una buena opción, siempre que se enfoquen en las necesidades terapéuticas reales.

La ciencia como empresa social

No menos importante es tener en cuenta que la ciencia es una empresa social y que la participación de la sociedad es un requisito indispensable, ya que la mayor parte de la investigación se financia con fondos públicos. Esto implica incluir la rendición de cuentas en el diseño y la ejecución de los proyectos.

Así, la implicación de la sociedad civil y el abandono de las actividades de investigación centradas en la publicación de artículos son pasos necesarios para el éxito de la estrategia de desarrollo de fármacos. No olvidemos que el objetivo principal es frenar las enfermedades que amenazan la salud y la vida de las personas y tienen un enorme impacto en la producción ganadera y el bienestar animal.

The Conversation

Las personas firmantes no son asalariadas, ni consultoras, ni poseen acciones, ni reciben financiación de ninguna compañía u organización que pueda obtener beneficio de este artículo, y han declarado carecer de vínculos relevantes más allá del cargo académico citado anteriormente.

ref. Cómo lograr mejores fármacos contra infecciones – https://theconversation.com/como-lograr-mejores-farmacos-contra-infecciones-287085