Capítulo 2
IA indígena
Thea Pitman
En una entrada publicada en su blog Cybernetic Forests [Bosques cibernéticos], Eryk Salvaggio (2025) plantea la pregunta: ‘¿Son posibles otras IA?’. Se trata de una cuestión que otros llevan tiempo abordando y en contextos más amplios que la mera relación entre la IA y el arte. Entre los enfoques teóricos alternativos al diseño de la IA, procedentes del ámbito de los estudios críticos de la IA (Raley y Rhee 2023), se incluyen la IA de(s)colonial (Mohamed, Png e Isaac 2020; Ricaurte 2022; Nas 2024) y el concepto relacionado de un ‘AI Commons’ [IA como bien común] federado (Varon et al. 2024), entre otros.[1] Estos enfoques pretenden abordar el modus operandi extractivista y totalizador de una IA hegemónica (Ricaurte 2022), con su enfoque poco ético respecto a la procedencia de los datos, su explotación de la mano de obra en el etiquetado y la ‘limpieza’ de los datos, y sus enormes impactos medioambientales, así como su tendencia inherente a replicar o incluso reforzar los estereotipos negativos y las desigualdades sociales basados en los sesgos existentes en los conjuntos de datos utilizados, y a hacer invisibles a comunidades enteras cuando carece de datos suficientes. Este enfoque acaba favoreciendo claramente las visiones del mundo predominantemente blancas, occidentales, heteronormativas, masculinas y capacitistas de la mayoría de los creadores de herramientas de IA y de los datos que utilizan.
Como sostiene Ameera Kawash,
La descolonización de la IA es una tarea con múltiples facetas que requiere una reacción contra la filosofía de la ‘informática universal’ – un enfoque amplio, universalista y que a menudo pasa por alto lo local. Debemos contrarrestarla con enfoques variados y localizados, centrándonos en el trabajo, el impacto ecológico, los cuerpos y la encarnación, los marcos feministas de consentimiento y la violencia inherente a la brecha digital. (Untold Mag, 2025, respuesta a la primera pregunta de la entrevista)
De manera similar, Shakir Mohamed, Marie-Therese Png y William Isaac (2020) sostienen que una IA de(s)colonial debería esforzarse por evitar el ‘tecnosolucionismo’ y proponer un enfoque crítico y autorreflexivo en el que ‘los sistemas de IA puedan adaptarse a situaciones locales específicas de formas originales’ (674), y el concepto de ‘AI Commons’ [IA como bien común] de Joana Varon, Sasha Costanza Chock, Mariana Tamari, Berhan Taye y Vanessa Koetz (2024) se inspira en las ideas de diversos grupos que trabajan en busca de alternativas a una IA hegemónica y que ‘se centran en criticar, salvaguardar, mejorar, imaginar y/o desarrollar alternativas a los actuales “ajustes predeterminados” de la IA como herramienta para impulsar la matriz de dominación (capitalismo, supremacía blanca, patriarcado y colonialismo)’ (6). Más recientemente, Mirca Madianou, en su obra Technocolonialism: When Technology for Good is Harmful [Tecnocolonialismo: cuando la tecnología ‘para el bien’ resulta perjudicial] (2025), se ha basado en el trabajo de Sasha Costanza Chock, así como en la obra anterior y muy influyente de Arturo Escobar, Designs for the Pluriverse: Radical Interdependence, Autonomy, and the Making of Worlds [Diseños para el pluriverso: interdependencia radical, autonomía y la creación de mundos] (2018), argumentando que, en un mundo en el que la IA y los big data suelen considerarse soluciones tecnológicas a los ‘problemas’ del desarrollo, debemos cuestionar las ideas de la informática universal y el diseño ‘para el bien’ con el ‘diseño para el pluriverso’ y la ‘justicia en el diseño’ (194). Madianou también señala el elefante lingüístico en la habitación: ‘es imposible descolonizar la IA mientras los algoritmos y los grandes modelos de lenguaje se entrenen con enormes conjuntos de datos en lengua inglesa’ (194), y esto tiene implicaciones no solo para la generación de texto, sino también para la generación de imágenes basadas en prompts textuales.
No es de extrañar que, en lo que respecta a los principios de diseño de cómo podría ser una IA de(s)colonial, varios autores se basen explícitamente en conceptos indígenas de responsabilidad comunitaria y trabajo colectivo en pro del bien común, como el ‘tequio’, la ‘minga’ o el ‘mutirão’ (Ricaurte Quijano 2021; Ricaurte 2022, 737), y de vivir en armonía con los demás y con nuestro entorno, como el Buen Vivir (Varon et al. 2024),[2] y el término ‘IA indígena’ ha ganado popularidad por derecho propio. La intersección entre la IA y los pueblos indígenas, o incluso los conocimientos indígenas, no es, por supuesto, idéntica a la ‘IA indígena’. Es cierto que organizaciones internacionales, como la ONU y el Fondo Mundial para la Naturaleza, y equipos de investigación dirigidos por personas que no son indígenas y con sede en el Norte Global que trabajan en este campo, tienden a adoptar un enfoque muy utilitario, a menudo centrado en los Objetivos de Desarrollo Sostenible, tal y como señala Madianou en sus críticas mencionadas anteriormente, buscando formas de utilizar la IA ‘para el bien’, para ‘ayudar’ a los pueblos indígenas con soluciones de atención sanitaria, seguimiento medioambiental y seguridad alimentaria, así como con la revitalización lingüística y la preservación cultural, por ejemplo.[3]
En cambio, han sido académicos indígenas como Jason Edward Lewis (nativo de Hawái y Samoa), que trabaja en un equipo internacional junto con otros académicos indígenas, entre los que se incluyen artistas como Suzanne Kite (Oglala Lakota) e informáticos como Michael Running Wolf (Cheyenne del Norte y Lakota), quienes han acuñado los términos ‘diseño de IA centrado en los pueblos indígenas’ e ‘IA indígena’. En su Indigenous Protocolo on Artificial Intelligence [Protocolo Indígena sobre Inteligencia Artificial] Lewis et al. (2020) abogan por una participación indígena en todas las etapas del ‘ecosistema’ de la IA y por una consideración cuidadosa de la soberanía indígena sobre los datos en relación con la IA, además de defender el desarrollo de alternativas más radicales a la IA hegemónica que estén alineadas con las epistemologías indígenas de la relacionalidad, la reciprocidad y la pluriversidad.[4] Lewis y sus colegas no se oponen al desarrollo de herramientas de IA orientadas a soluciones prácticas, pero estas deben estar adaptadas al contexto local, ser éticas y guiarse por las necesidades y los principios de las comunidades indígenas, ‘replanteando y creando prototipos de IA a través de las epistemologías indígenas’ (Lewis, Whaanga y Volgörmez 2024, 8).[5] En resumen, sus ‘Guidelines for Indigenous-centred AI Design’ [Directrices para el diseño de una IA centrada en los pueblos indígenas] comprenden:
el diseño de sistemas de IA en colaboración con las comunidades locales; la incorporación de la relacionalidad y la reciprocidad en los fundamentos; el requisito de que los sistemas de IA desarrollados por, con o para las comunidades indígenas sean responsables ante dichas comunidades, les proporcionen apoyo relevante y ante todo rindan cuentas ante ella, utilizando los protocolos indígenas como base para las directrices de gobernanza y regulación; el reconocimiento de que todos los sistemas técnicos son sistemas culturales y sociales y de que la computación es un material cultural; la aplicación del diseño ético a todo el conjunto de la tecnología en cuestión, así como el respeto y el apoyo a la soberanía indígena en materia de datos. (Lewis 2023b, 214)
Más allá de este enfoque centrado en los pueblos indígenas, aunque bastante pragmático, Lewis y sus colegas también han desarrollado una teoría sobre la IA en relación con las epistemologías indígenas, centrándose en el concepto de abundancia y en lo que denominan ‘el imaginario del futuro’. El concepto de ‘abundancia’ se refiere tanto a la necesidad de diseñar la IA a la luz de la pluralidad de los conocimientos indígenas como a la preocupación por garantizar que el impacto de la IA en el medio ambiente preserve la abundancia en lugar de provocar degradación y pérdida (Lewis 2023a, 17; Lewis, Whaanga y Volgörmez 2024). La IA Abundante se alinea, por lo tanto, muy estrechamente con los debates sobre una IA de(s)colonial y contrarresta la tendencia de una IA hegemónica y monolítica a universalizar y a promover un tecnosolucionismo que crea más problemas de los que resuelve.[6] Para lograr esta descolonización de la IA que propone la IA Abundante, Lewis, Whaanga y Volgörmez (2024) sostienen que los pueblos indígenas deben utilizar su imaginación, nutrida por diferentes epistemologías, para evocar los escenarios futuros que desean para el desarrollo de la IA: ‘Para transformar la IA, debemos imaginar futuros indígenas basados en las prioridades y los sueños de la comunidad [mediante] el desarrollo de “imaginarios futuros” que nos orienten hacia vías alternativas de investigación y desarrollo de la IA que promuevan la abundancia en lugar de la escasez, la explotación y el control’ (9).
Esto se refiere directamente a la imaginación de futuros indígenas, que fue una dinámica clave en la primera etapa del proyecto AIAI. No obstante, valoramos el hecho de que tanto la IA Abundante como ‘el imaginario futuro’ sean formulaciones que, aunque derivadas de las cosmovisiones indígenas, no limitan sus ambiciones a ser solamente aplicables a los pueblos indígenas.
Hito Steyerl también aboga, en última instancia, por la recuperación de los bienes comunes en ‘Mean Images’ [Imágenes Medias] (2023) y, en The AI Con: How to Fight Big Tech’s Hype and Create the Future We Want [La trampa de la IA: cómo combatir el revuelo publicitario de las grandes empresas tecnológicas y crear el futuro que queremos] (2025), Emily M. Bender y Alex Hanna encuentran esperanza en iniciativas de IA a pequeña escala, dirigidas y gestionadas por la comunidad, y ‘situadas socialmente’, utilizando el ejemplo (bastante simbólico) de la organización Te Hiku Media, que desarrolló sus propias herramientas para la lengua Maorí (Te Reo) de traducción automática y reconocimiento automático del habla basadas en IA. Véase también el proyecto decolonizAI (lanzado en 2022; https://decolonizai.com ), dirigido por la académica indígena Elen Nas (Puri) y con sede en la Universidade de São Paulo, así como el trabajo de Jude Browne et al. (2023) sobre la IA feminista; el proyecto de Francesco Bentivegna y Catherine Dadacz (2024) sobre la IA queer; el concepto de Paola Ricaurte Quijano (2021) sobre la IA ‘gambiarra’ [improvisada]; el trabajo de Ngozi Okidegbe (2022), Sanjoy Sharma y Kiran Narasimhan (2024) y Kojo Apeagyei (2024) sobre la IA afrofuturista ; El concepto de Timnit Gebru de IA lenta (Strickland 2022) y sus desarrollos más recientes, incluidas las corrientes de IA pequeña, esoterica y ancestral (AIxDesign 2024); y el discurso más conocido en torno a la IA responsable (véase Nas 2024) y la IA sostenible (véase el trabajo de Aimee Van Wynsberghe [2021]). ↑
Véase también el concepto de Buen Vivir Digital, desarrollado en el manifiesto redactado por varios colaboradores indígenas del proyecto AIAI (Potiguara et al. 2024). ↑
Para más detalles, véase el artículo de revisión de Maneesha Perera et al. (2024) sobre ‘la intersección entre el conocimiento indígena y la IA’. ↑
Véanse también Kite y Alisha B. Wormsley (2021), Jason Edward Lewis (2023b) y la entrevista de Justin Hendrix (2023) a Michael Running Wolf. ↑
En el artículo ‘Abundant Intelligences: Placing AI Within Indigenous Knowledge Frameworks’ [Inteligencias abundantes: la integración de la IA en los marcos de conocimiento indígenas], Lewis es coautor junto con el académico Maorí Hēmi Whaanga y la académica turca Ceyda Volgörmez. ↑
Gustavo Nogueira de Menezes (2025), un investigador brasileño afincado en los Países Bajos que colabora con el equipo de AIxDesign, también ha teorizado sobre lo que denomina ‘IA Ancestral’ siguiendo líneas similares, argumentando que ‘va más allá de la lógica extractiva de la velocidad y la escasez, en busca de una visión de la IA arraigada en el cuidado intergeneracional, la responsabilidad y la sabiduría colectiva’ (5). Como veremos más adelante, el concepto de ‘inteligencia ancestral’ está siendo retomado actualmente por una amplia variedad de pensadores y creadores culturales en relación con la identidad indígena en Brasil, cada uno de los cuales lo teoriza de nuevo en lugar de recurrir a una fuente compartida concreta, aunque la publicación de Futuro ancestral (2019) por Ailton Krenak es sin duda influyente. ↑