El derecho a cambiar los datos sobre mí

Si el cerebro puede cambiar, ¿por qué el algoritmo debería mantenernos en el pasado?

En el Blog 3 afirmamos:

el dato no eres tú.

Pero existe una consecuencia todavía más importante:

el dato sobre ti también tiene una fecha.

Imaginemos una IA Personalísima acompañando a una persona durante diez años.

Aprende adónde va, qué lee, cómo escribe, sus horarios, relaciones, elecciones y miles de otras regularidades.

Después de algún tiempo, el modelo se vuelve muy bueno.

Entonces la persona cambia.

Tal vez haya aprendido algo.

Se haya mudado de ciudad.

Haya conocido a alguien.

Haya perdido a alguien.

Haya comenzado una profesión.

Abandonado otra.

Entrado en contacto con otro territorio.

Envejecido.

O simplemente haya hecho algo diferente.

La máquina posee miles de evidencias sobre quién esa persona fue.

Pero ¿cuántas nuevas evidencias necesita recibir para admitir quién está llegando a ser?

Esta quizás sea una de las preguntas fundamentales para una IA Personalísima:

si el Cuerpo-Territorio puede cambiar, ¿quién le da al algoritmo el derecho de mantenerlo prisionero de su propio pasado?

Plasticidad: cambiar no es una excepción

La neuroplasticidad ocupa un lugar central en la trayectoria científica de Roberto Lent.

En una síntesis reciente producida en el ámbito de IBRO/IBE-UNESCO, Lent define la neuroplasticidad como la capacidad del cerebro para modificar su estructura y función mediante la interacción con el ambiente, ocurriendo en diferentes niveles, desde los procesos moleculares hasta los circuitos neurales.

Esto impide una interpretación simplista.

Plasticidad no significa:

“podemos convertirnos en cualquier cosa”.

Tampoco significa que todo cambio sea beneficioso.

Significa algo fundamental para nuestra discusión:

el sistema nervioso tiene historia sin estar completamente congelado por su historia.

Aquello que ocurrió participa de lo que existe ahora.

Pero aquello que ocurre ahora también participa de lo que podrá existir después.

Para una IA que aprende sobre personas, esta diferencia es enorme.

Cuando la memoria se transforma en una prisión estadística

Los sistemas de IA aprenden regularidades porque las regularidades son útiles.

Si durante cien mañanas elegí café, predecir café a la mañana siguiente parece razonable.

Pero mañana puedo probar té.

El sistema quizás lo considere ruido.

Cinco días pueden seguir pareciendo una excepción.

¿Y veinte?

En algún momento, aquello que parecía una desviación puede comenzar a representar una nueva regularidad.

La pregunta técnica es:

¿cuánto peso debemos dar al pasado y cuánto a lo nuevo?

Sin embargo, cuando el modelo trata sobre una persona, la cuestión también se vuelve ética y epistemológica.

Porque el algoritmo no solamente recuerda.

Puede actuar sobre aquello que recuerda.

Si cree que me gusta determinado contenido, me ofrece más.

Al ofrecer más, modifica mi exposición.

Mi siguiente comportamiento ocurre entonces dentro de un ambiente parcialmente producido por el modelo de mi comportamiento anterior.

Surge un circuito:

comportamiento → dato → modelo → recomendación → ambiente modificado → nuevo comportamiento.

El sistema deja de limitarse a predecir.

Comienza a participar de las condiciones de la próxima elección.

Cuando el pasado continúa llegando al presente

Imaginemos a alguien que demostró un interés intenso por determinado tema durante un período difícil.

El algoritmo aprende.

Meses después, esa persona ha cambiado.

Pero la plataforma continúa ofreciendo el mismo universo de contenidos.

El pasado continúa llegando al presente.

La persona cambió.

Su ambiente algorítmico quizás no.

Una representación históricamente correcta puede volverse actualmente inadecuada y aun así continuar influyendo en el Cuerpo-Territorio.

En el Blog 3 afirmamos que la representación no es el Ser.

Ahora añadimos:

una representación antigua no debería adquirir el poder de dificultar que el Ser produzca nuevas diferencias.

Reserva conectómica: ¿aquello que existe sin haberse manifestado todavía?

En 2026, Roberto Lent, Fernanda Tovar-Moll y Diego Szczupak propusieron una hipótesis particularmente provocadora: connectomic reserve — reserva conectómica.

Los autores sugieren que conexiones ampliamente distribuidas por el cerebro, algunas originadas durante el desarrollo y posteriormente menos evidentes desde el punto de vista funcional, podrían permanecer disponibles para modulación o remodelación plástica de acuerdo con demandas internas o externas.

Los propios autores dejan claro que esta propuesta todavía necesita ser comprobada experimentalmente.

Trabajos anteriores del grupo ya habían mostrado que nuestra comprensión de la conectividad puede ser menos simple de lo que sugerían los modelos tradicionales. Un estudio de 2023 sobre disgenesia del cuerpo calloso encontró reorganizaciones importantes y una gran variabilidad de conexiones heterotópicas; otro trabajo mostró que las conexiones heterotópicas representan una proporción significativa de la conectividad callosa en diferentes especies.

No debemos transformar estos hallazgos neuroanatómicos en una prueba sobre identidad o libertad humana.

Pero podemos formular una pregunta BrainLatam:

¿cuántas posibilidades de un Cuerpo-Territorio no aparecen en sus datos simplemente porque todavía no se han manifestado?

Una IA aprende aquello que ocurrió.

Pero aquello que ocurrió no contiene necesariamente todo aquello que todavía puede ocurrir.

Existe una diferencia entre:

probabilidad calculada a partir del pasado

y

posibilidad todavía no manifestada.

La excepción puede ser el comienzo

Imaginemos a alguien que ha repetido determinado comportamiento mil veces.

Entonces hace algo diferente.

Estadísticamente, quizás sea solamente un outlier.

Pero esa diferencia también puede ser el comienzo de una transición.

La IA todavía no lo sabe.

La propia persona quizás tampoco.

Surge entonces una pregunta:

¿debería la IA Personalísima eliminar rápidamente las excepciones o preservarlas durante el tiempo suficiente para descubrir si alguna representa el comienzo de una nueva regularidad?

No toda excepción es transformación.

Pero toda transformación necesita, en algún momento, producir alguna diferencia respecto de aquello que venía ocurriendo.

Esa diferencia necesita espacio para existir.

No borrar el pasado — temporalizarlo

Aquí debemos evitar el extremo opuesto.

El derecho a cambiar los datos sobre mí no significa:

“borra todo aquello que ya no corresponde a la persona que creo ser”.

El pasado ocurrió.

Los registros primarios legítimos poseen valor histórico.

Tal vez la solución esté menos en borrar y más en temporalizar.

Una IA Personalísima podría distinguir:

qué ocurrió → cuándo ocurrió → con qué frecuencia → si continúa ocurriendo → qué inferencia fue producida → si esa inferencia todavía encuentra respaldo en los datos actuales.

En lugar de:

“Prefieres X”.

podríamos tener:

“Entre 2023 y 2025, X apareció como una preferencia recurrente. Durante los últimos seis meses, este patrón disminuyó significativamente”.

La primera frase aproxima el comportamiento a la identidad.

La segunda describe una trayectoria.

Y el Cuerpo-Territorio también es trayectoria.

Poder decir: “esto cambió”

Volvemos entonces a la pregunta que dio origen a esta serie:

los datos de cada uno necesitan volver a cada uno, en el lenguaje de cada uno, para que cada persona pueda interactuar y cambiar los datos extraídos de ella.

“Cambiar el dato” necesita ser comprendido cuidadosamente.

No significa falsificar el registro primario.

Significa poder decir:

“Esto ocurrió, pero ya no representa mi situación actual”.

“Esta inferencia perdió su contexto”.

“Este comportamiento pertenecía a aquel período”.

“Considera esta nueva información”.

“Muéstrame por qué esta clasificación todavía se aplica”.

La IA Personalísima necesitaría preservar simultáneamente:

memoria suficiente para no falsificar la historia

y

plasticidad suficiente para no transformar la historia en destino.

Cuerpo-Territorio: no es solamente el cerebro el que cambia

Existe todavía otra consecuencia.

La plasticidad no ocurre independientemente de la experiencia y del ambiente. La propia definición de Lent enfatiza la interacción del cerebro con el ambiente.

Por eso hablamos de Cuerpo-Territorio.

El territorio cambia.

Las relaciones cambian.

El trabajo cambia.

La alimentación cambia.

Las palabras disponibles cambian.

Las tecnologías cambian.

Las instituciones cambian.

Y nuevas diferencias se vuelven disponibles para ser percibidas por el cuerpo.

Tal vez una IA Personalísima no debería preguntar solamente:

“¿Qué cambió en ti?”

También podría necesitar preguntar:

“¿Qué cambió a tu alrededor?”

Existe aquí una diferencia fundamental entre construir un perfil digital y acompañar a un Cuerpo-Territorio.

Un estudio brasileño de 2023 con participación de Lent ofrece una advertencia útil contra las reducciones fáciles: al comparar hombres con diferentes niveles de escolaridad, los investigadores no encontraron diferencias significativas en los números absolutos de células, neuronas y células no neuronales del lóbulo temporal medial atribuibles a la escolaridad.

Las relaciones entre experiencia, cerebro y trayectoria no pueden reducirse a una única variable ambiental.

Hipótesis BrainLatam: derecho computacional a la plasticidad

Llegamos entonces a la cuarta hipótesis de esta W41/2026:

Una IA Personalísima debería preservar no solamente la memoria del Cuerpo-Territorio, sino también su posibilidad permanente de producir diferencias que contradigan el modelo construido a partir de su pasado.

Por ahora, llamamos a esto:

derecho computacional a la plasticidad.

No es el derecho a falsificar el pasado.

Es el derecho a no ser condenado estadísticamente a repetirlo.

La IA puede decir:

“Durante mucho tiempo seguiste este camino”.

Pero debe continuar siendo capaz de percibir:

“Tal vez esté comenzando a surgir otro camino”.

Y esto comienza a llevarnos más allá del individuo.

Porque nadie cambia completamente solo.

Cambiamos en las relaciones.

Aprendemos con otros.

Somos afectados por instituciones, territorios, lenguajes, economías y tecnologías.

Si cada Cuerpo-Territorio tiene el derecho de producir nuevas diferencias, ¿cómo podemos construir algo colectivo sin transformar la regularidad de la mayoría en una obligación para cada individuo?

¿Cómo podemos pertenecer sin tener que reducirnos para poder encajar?

Es aquí donde la palabra a la que nos hemos aproximado desde el comienzo de esta serie debe ocupar el centro:

Jiwasa — “Nosotros / La gente”: sentir pertenencia sin necesidad de reducir el Ser.

Pertenecemos y somos parte del Estado y de sus instituciones, pero cada Cuerpo-Territorio continúa conteniendo nuevas posibilidades de ser Estado.

Tal vez un futuro colectivo no dependa de descubrir cómo hacer que todos sigan el mismo camino.

Tal vez dependa de construir un Estado capaz de percibir cuándo comienzan a surgir nuevos caminos.

Referencias comentadas — América Latina, posteriores a 2021

LENT, Roberto; TOVAR-MOLL, Fernanda; SZCZUPAK, Diego. The secret connections of the brain: a connectomic reserve for neuroplasticity? Brain, 2026.
Referencia central de este ensayo. Propone la reserva conectómica como una hipótesis relacionada con la neuroplasticidad y la reserva cognitiva: conexiones distribuidas podrían permanecer disponibles para remodelación o modulación frente a demandas internas y externas. Los autores enfatizan que la hipótesis todavía requiere validación experimental.

LENT, Roberto. Neuroplasticity, for better and for worse. IBRO / IBE-UNESCO, 2025.
Presenta la neuroplasticidad como la capacidad cerebral de modificar estructura y función mediante la interacción con el ambiente y en diferentes niveles de organización. Es la base para nuestra distinción entre tener una historia y estar condenado a repetirla.

SZCZUPAK, Diego; LENT, Roberto; TOVAR-MOLL, Fernanda; SILVA, Afonso C. Heterotopic connectivity of callosal dysgenesis in mice and humans. Frontiers in Neuroscience, 2023.
Muestra cambios y una considerable variabilidad de las conexiones heterotópicas en cerebros con disgenesia del cuerpo calloso. Para este ensayo, resulta relevante como evidencia de que diferentes organizaciones estructurales y procesos de reorganización desafían modelos excesivamente rígidos de conectividad.

SZCZUPAK, Diego et al. The relevance of heterotopic callosal fibers to interhemispheric connectivity of the mammalian brain. Cerebral Cortex, 2022/2023.
El estudio encontró una predominancia de conexiones callosas heterotópicas en ratones, titíes y seres humanos, ampliando una visión tradicionalmente centrada en conexiones homotópicas. Nos recuerda que incluso los mapas científicos consolidados permanecen abiertos a revisión cuando aparecen nuevas mediciones.

DE MORAIS, Viviane A. Carvalho et al. Resilience of Neural Cellularity to the Influence of Low Educational Level. Brain Sciences, 2023.
Estudio brasileño con participación de Roberto Lent que investigó la escolaridad y la composición celular del lóbulo temporal medial. No encontró diferencias significativas en los números absolutos de células, neuronas y células no neuronales atribuibles a la escolaridad en los grupos estudiados. Es útil como advertencia contra relaciones causales simplistas entre una única variable ambiental y una característica cerebral.

W41/2026 — CEPID: De la IA Personalísima al Futuro Colectivo

Hipótesis BrainLatam: una IA Personalísima necesita memoria sin transformar la memoria en una sentencia. Si el Cuerpo-Territorio puede cambiar, su modelo computacional debe permanecer abierto no solamente a aquello que ha sido, sino también a las diferencias que comienzan a anunciar aquello que todavía puede llegar a ser.