En Colombia, las corporalidades están profundamente vinculadas a la identidad cultural, territorial y espiritual. Para muchas comunidades indígenas, afrodescendientes y campesinas, el cuerpo no solo es físico, sino también un puente con la tierra y la naturaleza.

Estas comunidades entienden el territorio como un elemento vital de su existencia colectiva, lo que contrasta con las visiones occidentales que separan al individuo del entorno natural.

La digitalización de territorios, como se plantea en el uso de la Inteligencia Artificial para conservación, presenta desafíos éticos importantes. Clasificar y definir tierras y recursos naturales a través de imágenes satelitales y algoritmos puede despojar a estas comunidades de su conexión simbólica y material con el territorio, perpetuando desigualdades históricas y vulnerando sus derechos culturales y corporales.

La traducción en Colombia podría desempeñar un papel clave al mediar entre las perspectivas indígenas y las prácticas occidentales de conservación y digitalización de territorios.

Traducir no solo lenguas, sino también conceptos culturales como la relacionalidad con la naturaleza y el conocimiento colectivo, es esencial para evitar malentendidos y garantizar que las voces de las comunidades sean escuchadas.

Por ejemplo, cuando se desarrollan proyectos de conservación basados en la Inteligencia Artificial, la traducción puede ayudar a garantizar que los principios, usos y riesgos de estas tecnologías sean entendidos desde las cosmovisiones indígenas, en lugar de imponer terminologías y enfoques que no respeten sus prácticas y saberes.

La implementación de Inteligencia Artificial en conservación y digitalización de tierras en Colombia debería centrarse en que:

Las comunidades indígenas deban ser incluidas como actores principales en el diseño de tecnologías que afectan sus territorios. Esto requiere procesos de consulta previos, libres e informados, en línea con los estándares internacionales de derechos humanos.

En lugar de imponer un modelo de digitalización basado en la separación tierra-persona, la Inteligencia Artificial deba reflejar cómo estas comunidades perciben su conexión espiritual, cultural y económica con la naturaleza.

La Inteligencia Artificial deba reconocer y respetar el conocimiento colectivo de las comunidades. Esto incluye evitar la apropiación de datos que no consideren el carácter comunal de la identidad y el saber indígena, promoviendo en su lugar principios éticos como los planteados en la posición de Indigenous AI.

La regulación debe centrarse en proteger y representar a las corporalidades humanas en toda su diversidad. Esto implica diseñar políticas que aborden las necesidades y derechos de las personas afectadas por la Inteligencia Artificial. Para lograrlo, es crucial que los responsables de políticas comprendan las implicaciones tecnológicas y que los tecnólogos integren valores sociales y éticos en sus diseños. Por ejemplo, aunque se desaconseje el uso de características protegidas en predicciones de la Inteligencia Artificial, la recopilación de estos datos podría ser esencial para auditar impactos demográficos y garantizar que no se perpetúen inequidades.

La traducción, como puente necesario entre disciplinas, abarca desde la tecnología hasta las políticas públicas. Se requiere un lenguaje común que permita a tecnólogos, legisladores y comunidades colaborar para crear soluciones responsables que sean aplicables en contextos específicos. Este proceso de traducción debe ser dinámico y reflexivo, adaptándose al impacto continuo de la tecnología en las personas.

La Inteligencia Artificial y las sociedades son dinámicas, lo que implica que no basta con diseñar una tecnología y desplegarla. Es necesario un proceso de auditoría continua que evalúe cómo los sistemas afectan a las corporalidades y modifican los datos y comportamientos sociales con el tiempo. Esto subraya la necesidad de reguladores confiables y terceros independientes que garanticen que las tecnologías sigan siendo justas y responsables a medida que evolucionan.

Corporalidades y fuentes de datos no tradicionales

Las fuentes no tradicionales, como registros administrativos y datos generados por la ciudadanía, pueden proporcionar información más granular sobre las corporalidades. Esto incluye indicadores relacionados con salud, género, y desigualdades espaciales o demográficas, como se observó en el caso de Nepal, donde datos geoetiquetados revelaron variaciones espaciales de desigualdades de género.

Incorporar datos de poblaciones marginadas, como personas trans, no binarias o mujeres en comunidades rurales, puede visibilizar experiencias y desigualdades que los métodos tradicionales ignoran. Por ejemplo, análisis de violencia sexual en El Salvador demuestran cómo el análisis de registros administrativos puede desglosar patrones que afectan a grupos específicos.

Traducción de datos y la alteración de dinámicas de poder

La recopilación de datos generados por la ciudadanía permite reflejar mejor las realidades vividas por distintas corporalidades, particularmente en regiones o contextos donde los métodos tradicionales no capturan su complejidad. Por ejemplo, la traducción de experiencias reportadas a través de encuestas SMS debe respetar las diferencias culturales y lingüísticas de los encuestados.

Al permitir que las comunidades participen directamente en la generación de datos, como en el proyecto de Ghana para reportar resultados en salud materno-infantil, se altera la dinámica de poder en la recopilación de datos. Este enfoque feminista reconoce las experiencias vividas y las traduce en evidencia cuantificable.

IA como herramienta para la equidad de datos

La Inteligencia Artificial puede detectar patrones en fuentes de datos no tradicionales, como redes sociales, imágenes satelitales y registros móviles. Estos patrones pueden revelar desigualdades relacionadas con género, ubicación o acceso a servicios, permitiendo intervenciones informadas.

Las tecnologías de Inteligencia Artificial permiten analizar múltiples capas de desigualdad simultáneamente. Por ejemplo, combinando datos satelitales, móviles y encuestas demográficas, se pueden mapear variaciones interseccionales como la brecha de alfabetización por género y región.

La Inteligencia Artificial puede crear datos sintéticos para suplir vacíos en áreas donde las corporalidades y sus experiencias no están representadas, siempre con atención ética para evitar reforzar sesgos.

Desafíos éticos y metodológicos

La recopilación de datos mediante métodos no tradicionales y herramientas de Inteligencia Artificial plantea preocupaciones sobre la privacidad, especialmente para las corporalidades en situaciones vulnerables.

La interpretación y traducción de datos implica que el análisis automatizado puede no captar matices culturales (culturemas) o de género si no se diseñan algoritmos sensibles e inclusivos.

Muchos gobiernos y comunidades carecen de los recursos técnicos y financieros necesarios para implementar sistemas avanzados de análisis de datos, limitando su capacidad para traducir datos en políticas inclusivas.

Un enfoque transformador para la recopilación de datos

Usar fuentes no tradicionales para incluir experiencias invisibilizadas, como mujeres en zonas rurales o personas no binarias.

Garantizar que los datos recojan las perspectivas locales con sensibilidad cultural y lingüística.

Diseñar algoritmos que no solo procesen datos, sino que también prioricen la equidad y representen realidades interseccionales.

Implementar regulaciones claras para proteger la privacidad y asegurar que las tecnologías beneficien a las poblaciones marginadas.

La cartografía nos ayuda a entender cómo un paisaje cambia y evoluciona con el tiempo, mostrando tanto lo que está pasando en un momento específico como los procesos históricos detrás de esos cambios. Más que solo describir la realidad, la cartografía también la construye, ya que incluye diferentes puntos de vista y reflexiones. Es un proceso en el que comprender un lugar o situación implica trabajar juntos y adaptarse a los contextos en los que ocurre

La cartografía nos ubica en la realidad actual, problemáticas en la sociedad y las capacidades de las colectividades. Ayuda a reflexionar de manera multilateral para un entendimiento amplio de lo que se percibe sobre las visiones de un espacio y tiempo específicos que da como resultado el entendimiento mutuo sobre los futuros posibles que cada uno tiene que asumir.