Panarquía artificial: ciclos adaptativos de la IA
Fecha: marzo 2026
David Martinez Rego
Inteligencial artificial, panarquía, ciclos adaptativos, teoría del aprendizaje, aprendizaje profundo
Ingeniería de la inteligencia artificial responsable
Este trabajo propone un marco analítico para comprender la evolución reciente de la inteligencia artificial (IA), superando la narrativa simplista de “veranos e inviernos”. A través de la teoría de ciclos adaptativos y panarquía, se interpreta la IA como un sistema sociotécnico complejo, donde invención, innovación y difusión interactúan en múltiples escalas. Se revisan hitos históricos, desde la teoría estadística hasta el aprendizaje profundo y los grandes modelos de lenguaje, y se analizan limitaciones, anomalías empíricas y la transición hacia aplicaciones prácticas. El enfoque multinivel permite reconciliar expectativas extremas con la realidad, ofreciendo una visión prospectiva para la gestión estratégica de la tecnología.