Los recientes hallazgos del Ipsos AI Monitor 2025 revelan que Bolivia enfrenta una paradoja digital fascinante: mientras el 65 % de los bolivianos urbanos afirma entender conceptualmente qué es la inteligencia artificial, solo el 51 % identifica correctamente qué productos y servicios utilizan IA en su vida diaria. Esta brecha entre teoría y práctica no es casual: refleja una comprensión superficial de los fundamentos matemáticos que hacen posible la IA, y al mismo tiempo, representa una oportunidad única para construir soberanía digital desde las aulas.
La inteligencia artificial no es magia: es álgebra lineal, cálculo y probabilidad al servicio de arquitecturas que convierten cultura en geometría y se optimizan con objetivos estadísticos. En términos ciudadanos, datos son la materia prima, cómputo es la capacidad de procesamiento y reglas de uso son el marco legal y operativo. Quien controla datos, cómputo y reglas define qué aprende y cómo “razona” un sistema; allí se disputa nuestra soberanía digital.
Todo arranca en una gran colección de textos llamada corpus, que es una biblioteca digital. Las máquinas no leen palabras; leen números. Por eso, tokenización significa segmentar texto en unidades útiles tokens, que son fragmentos mínimos como palabras, sub-palabras o símbolos que la IA transforma en números para procesar y comparar. La versión moderna usa BPE (Byte Pair Encoding), un método basado en sub-palabras que crea un vocabulario compacto al combinar las secuencias de letras más frecuentes. De esta forma se pueden manejar palabras raras y neologismos sin cortes caprichosos (p. ej., “te” y “le” forman “tele”).
Luego cada token se representa como un vector en un “mapa” de significados: embedding es un número con dirección y tamaño que ubica piezas cercanas si aparecen en contextos similares. Así, “minibús”, “trufi” y “taxi” quedan vecinas; “plato paceño”, “charkecán” y “silpancho” forman otro barrio semántico. A esta organización la llamamos geometría del significado.
Para comprender frases largas, hace falta decidir qué partes importan y cuánto. Attention es la atención que reparte foco entre palabras del contexto. Transformer es la arquitectura que alterna capas de atención y refinamiento con dos claves: multi-head significa varias atenciones en paralelo y positional encoding son señales que recuerdan el orden sin recurrencias. El resultado es coherencia en pasajes extensos, paralelismo y eficiencia de entrenamiento.
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¿Cómo aprende? Pre-training es el preentrenamiento, que consiste en completar textos de la biblioteca digital, mientras que Fine-tuning es el ajuste fino, es decir, la especialización mediante ejemplos bien elegidos. Cuando el entrenamiento escala, los modelos desarrollan capacidades con pocos ejemplos siempre que la instrucción (prompt) sea clara. Todo este proceso corre sobre GPU (Graphics Processing Unit, unidad de procesamiento gráfico), un hardware que permite millones de operaciones en paralelo, y se representa en tensores (arreglos multidimensionales). Si un modelo falla, generalmente se debe a una biblioteca pobre o sesgada, u objetivos mal definidos o a prompts ambiguos, lo que demuestra que la calidad de los datos, la precisión de los fines y la claridad de las instrucciones son determinantes para el éxito del aprendizaje automático.
La lógica mayor es matemática: álgebra lineal proporciona representaciones vectoriales (embeddings) y transformaciones que permiten comparar y combinar significados; cálculo permite optimización iterativa (descenso de gradiente) para mejorar decisiones paso a paso; probabilidad y estadística ofrecen inferencia bajo incertidumbre y evaluación de riesgos para decidir con evidencia. La síntesis cívica es directa: Matemática conduce a Razonamiento, que genera Poder, que construye Soberanía.
Esta base técnica contrasta con las percepciones ciudadanas. El estudio de Ipsos muestra que el 60 % de los bolivianos anticipa que la IA transformará su trabajo en cinco años, mientras el 21 % teme ser reemplazado. Esta dualidad refleja una tensión entre expectativa de progreso y miedo a la obsolescencia. La solución no está en rechazar la tecnología, sino en entenderla: conceptualizar la IA como copiloto, no sustituto.
La demanda de transparencia emerge como elemento crucial: el 71 % exige que se revele cuándo interactúan con algoritmos. Al mismo tiempo, existe una notable confianza cultural: 64 % confía en que la IA no discriminará y 58 % cree que las empresas protegerán sus datos.
Pero esta confianza es condicional. Contraintuitivamente, en la era de la generación automatizada, los bolivianos prefieren abrumadoramente lo humano: 68 % elige fotoperiodismo creado por personas, 71 % prefiere publicidad humana y 63 % noticias con autoría humana.
Para que esa soberanía sea real, la formación escolar debe escalar con claridad por tramos. En Inicial a 3º de primaria (6 a 8 años), números y figuras implican conteo, suma/resta y patrones que se relacionan con la vida cotidiana; lenguaje y lógica abarcan instrucciones paso a paso (si… entonces…) para organizar acciones; datos del aula incluyen tablas simples sobre clima, frutas o medios de transporte para leer frecuencias; pensamiento computacional desenchufado comprende secuencias y clasificaciones que ejercitan orden y criterio.
En 4º a 6º de primaria (9 a 11 años), proporcionalidad cubre fracciones y porcentajes aplicados a problemas reales; geometría y coordenadas abarcan primeros planos y vectores en actividades lúdicas; datos incluyen mediciones, frecuencias y gráficos (barras, líneas) para describir fenómenos; introducción a algoritmos comprende series, instrucciones y depuración como entrenamiento del pensamiento paso a paso.
En 1º a 3º de secundaria (12 a 14 años), álgebra abarca ecuaciones, desigualdades y vectores básicos para modelar relaciones; probabilidad cubre experimentos simples y combinatoria elemental para razonar sobre escenarios; datos incluyen promedio, mediana y variabilidad para resumir información; pensamiento computacional comprende pseudocódigo y estructuras básicas para expresar soluciones; ética digital abarca privacidad y sesgos como primera frontera ciudadana.
En 4º a 6º de secundaria (15 a 17 años), álgebra lineal incluye matrices, vectores y transformaciones con intuición geométrica para entender representaciones; cálculo cubre tasas de cambio y optimización elemental (máximos/mínimos) para mejorar decisiones; estadística inferencial abarca muestreo, intervalos y distinción correlación vs. causalidad para no confundir coincidencias con causas; modelación incluye regresión lineal con proyectos de datos locales; nociones de IA abarcan tokenización para segmentar, embedding para representar, atención para ponderar contexto; ética y ciudadanía reconocen que datos son patrimonio cultural y reglas de uso son responsabilidad pública.
Nada de esto funciona sin docentes preparados. Docente preparado forma estudiante competente: la formación continua debe ser pertinente y escalable, enfocada en matemática aplicada e inteligencia artificial responsable. La evaluación del aprendizaje puede resumirse en tres dimensiones: el producto, reflejado en un informe breve acompañado de un gráfico bien elaborado y coherente con los datos; el proceso, que se centra en el razonamiento y los pasos seguidos; y la actitud, que implica un uso ético y responsable de los datos y las herramientas.
El mensaje para Bolivia es contundente. En el contexto internacional, la IA y los datos ya forman parte de los colegios bajo distintos modelos: como asignatura obligatoria, electiva o como marcos de uso responsable. La decisión boliviana debe apostar por una matemática sólida y una IA responsable desde primaria, para construir soberanía y no dependencia.
El riesgo es llegar tarde otra vez; la oportunidad es potenciar el talento local con bases científicas firmes. No se trata de una moda, se trata de soberanía educativa y digital. Matemática conduce a Razonamiento, que genera Poder, que construye Soberanía. El futuro ya se estudia en las aulas del mundo; Bolivia no puede ser la excepción.
Javier Samael Valdivia Arce
Informático y educador