Por Fabricio Falcucci. 

Durante años se instaló una certeza casi incuestionable: las ciencias sociales estaban destinadas a perder relevancia. En la era del big data, se afirmaba, ya no harían falta grandes interpretaciones ni debates teóricos. Bastaría con recolectar información, procesarla y dejar que los datos hablaran por sí solos.

Pero ocurrió lo contrario. Lejos de desaparecer, las ciencias sociales regresan con fuerza, impulsadas precisamente por aquello que parecía condenarlas: la inteligencia artificial.

Hoy resulta evidente que los datos no hablan solos. Son seleccionados, organizados e interpretados por personas, instituciones y sistemas de poder. Nunca son neutrales. Cada algoritmo arrastra decisiones previas, supuestos ideológicos y criterios de exclusión. Allí donde la técnica promete objetividad absoluta, reaparece la pregunta por lo humano.

Por eso organismos como la UNESCO y la OECD insisten en que la inteligencia artificial no es solamente un desafío técnico. Es también un problema político, jurídico y cultural. La regulación de los algoritmos, los sesgos de los sistemas automatizados y la concentración de poder en grandes plataformas exigen herramientas que exceden la ingeniería.

El auge de la inteligencia artificial coincidió con la expansión de la ciencia de datos y de la llamada computational social science. Parecía el triunfo definitivo de la cuantificación. Sin embargo, apareció una paradoja evidente: cuanto más abundan los datos, más difícil resulta comprender su sentido.

Reducir la conducta humana a patrones estadísticos ignora algo esencial. Lo social no se agota en regularidades. También está hecho de conflicto, incertidumbre, valores y disputas de sentido. Como sostuvo Bruno Latour, los hechos no son simplemente datos disponibles, sino construcciones atravesadas por mediaciones y relaciones de poder. La inteligencia artificial no escapa a esa lógica. También es una construcción social.

La supuesta neutralidad algorítmica empieza entonces a mostrar sus límites. Los sistemas de IA no solo describen el mundo: lo moldean. Deciden qué noticias vemos, qué oportunidades laborales aparecen y hasta quién accede a un crédito o a un tratamiento médico.

Cathy O’Neil explicó cómo los modelos predictivos pueden consolidar desigualdades bajo una apariencia de imparcialidad técnica. Shoshana Zuboff mostró cómo el capitalismo de vigilancia convierte la experiencia humana en materia prima para la extracción y comercialización de datos.

Mientras tanto, algo importante comenzó a observarse en las universidades.

Lejos de una retirada, las ciencias sociales mantienen e incluso incrementan su peso en muchas instituciones. En Harvard University, Stanford University y la University of California, las carreras vinculadas con economía, ciencia política, sociología y estudios interdisciplinarios siguen concentrando una parte importante de la matrícula. Incluso en espacios altamente tecnológicos como el Massachusetts Institute of Technology crece la demanda de programas que articulan computación, ética y ciencias sociales.

No se trata de una nostalgia académica. Es una necesidad histórica.

Diversos artículos publicados en revistas universitarias y reportes institucionales muestran que, frente al avance de la automatización, muchos estudiantes vuelven a buscar disciplinas capaces de ofrecer criterio, análisis normativo y comprensión del conflicto social. El problema ya no es solo saber programar, sino entender qué consecuencias produce esa programación sobre la vida colectiva.

Aquí aparece una dimensión filosófica decisiva.

La inteligencia artificial puede optimizar decisiones, pero no puede responder por sí sola qué decisiones son justas. Puede calcular probabilidades, pero no definir qué merece ser protegido. Puede ordenar información, pero no resolver el problema del bien y del mal.

Ese terreno sigue perteneciendo a la filosofía, al derecho y a las ciencias sociales.

Carlos María Cárcova sostuvo que el derecho no debe entenderse como una estructura inmóvil, sino como una práctica social atravesada por disputas de poder y luchas de interpretación. También Rudolf von Ihering advirtió que el derecho nace del conflicto y no de una armonía abstracta. La justicia no surge automáticamente del orden técnico, sino de la confrontación entre intereses y valores. La IA vuelve visible esa verdad.

Un algoritmo puede predecir conductas, pero no puede decidir por sí mismo qué sociedad queremos construir. Allí reaparece la centralidad de las ciencias sociales: no como un saber ornamental, sino como la condición necesaria para orientar el poder tecnológico.

Vivimos en una época de exceso de información y escasez de sentido. Nunca hubo tantos datos disponibles y, sin embargo, pocas veces resultó tan difícil interpretar la realidad.

Confundimos cantidad con conocimiento.

Las ciencias sociales regresan precisamente en ese vacío. No traen respuestas definitivas ni soluciones automáticas. Traen algo más incómodo y más valioso: preguntas. Sobre la justicia, sobre la desigualdad, sobre la dignidad humana y sobre los límites del poder. Porque comprender (no saber) es y seguirá siendo una tarea profundamente humana.