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El reciente anuncio del presidente Javier Milei sobre la creación de un “Gemelo Digital Social” impulsado por inteligencia artificial despertó entusiasmo en algunos sectores y escepticismo en otros. Confieso que me encuentro entre estos últimos. No porque considere imposible la propuesta, ni porque desconfíe de la inteligencia artificial como herramienta, sino precisamente por mi formación científica y por más de cincuenta años trabajando en sistemas que exigen pruebas, validación y evidencia antes de formular conclusiones. TAGS: Inteligencia artificial. Gemelo digital. Tecnología. Políticas públicas. Modelado social

Por: Dr. Alfredo M. Montes Niño. Médico Veterinario – Especialista en inocuidad y sanidad agroalimentaria Exconsultor FAO/IAEA – Miembro del Comité Ejecutivo de la Unión Internacional de Laboratorios Independientes (UILI)

La expresión que utilicé al escuchar la presentación fue espontánea: ¿estamos ante un “Gemelo Digital” o ante un “Camelo Digital”? En el lunfardo argentino, un camelo es una promesa que aparenta ser algo extraordinario, pero cuya sustancia resulta mucho menor de lo anunciado. La pregunta no pretende ser una descalificación, sino una invitación a examinar el proyecto con el mismo rigor que aplicaríamos a cualquier afirmación científica.

Debemos comenzar por reconocer una realidad: los gemelos digitales existen. Son herramientas reales y cada vez más utilizadas en la industria, la ingeniería, la medicina y la gestión urbana. Consisten en réplicas virtuales de sistemas físicos alimentadas por datos que permiten simular escenarios y evaluar decisiones antes de aplicarlas en el mundo real.

Sin embargo, una turbina, una línea de producción o incluso una ciudad son sistemas infinitamente más simples que una sociedad humana. Las personas no son moléculas obedeciendo leyes físicas invariables. Tienen cultura, valores, emociones, intereses, capacidad de adaptación y comportamientos imprevisibles. Construir un modelo capaz de anticipar cómo reaccionará una sociedad ante determinadas políticas públicas constituye uno de los desafíos científicos más complejos imaginables.

Mi experiencia profesional me lleva inevitablemente a observar este anuncio desde otra perspectiva. Durante décadas trabajé en el diseño, validación y auditoría de métodos analíticos para la detección de residuos de medicamentos veterinarios, contaminantes y otras sustancias en alimentos. He participado en programas nacionales e internacionales de control de residuos, colaborado con organismos como FAO, OIE, IAEA, Codex Alimentarius y laboratorios acreditados bajo la norma ISO 17025.

En ese ámbito aprendimos una lección fundamental: las afirmaciones extraordinarias requieren evidencias extraordinarias.

Cuando un laboratorio afirma que puede detectar un antibiótico en una muestra de carne, no basta con que un experto lo declare. Debe presentar protocolos, estudios de validación, límites de detección, incertidumbres de medición, controles de calidad y resultados verificables. Si un método promete identificar una sustancia en concentraciones extremadamente bajas, nadie acepta la promesa hasta que los datos demuestran que efectivamente funciona.

¿Por qué deberíamos aplicar un criterio diferente cuando se afirma que una inteligencia artificial podrá modelar el comportamiento de millones de ciudadanos y anticipar los efectos de políticas públicas?

Hasta donde alcanza la información disponible, el proyecto presentado carece de muchos de los elementos que permitirían evaluarlo científicamente. No se conocen públicamente los modelos matemáticos que utilizará, las fuentes de datos, los procedimientos de validación, los márgenes de error aceptables, los mecanismos de auditoría independientes ni los indicadores que permitan medir si sus predicciones resultan acertadas.

Lo que se ha presentado hasta ahora parece más una visión estratégica que un sistema operativo validado.

Esto no significa que la iniciativa deba ser descartada. Por el contrario, la aplicación de inteligencia artificial a la gestión pública podría generar beneficios importantes. La simulación de escenarios económicos, sanitarios, ambientales o sociales puede ayudar a mejorar la calidad de las decisiones gubernamentales. Muchos países exploran caminos similares.

Pero existe una diferencia esencial entre una herramienta de apoyo a la decisión y una supuesta capacidad de “predecir el futuro”. Cuando la comunicación política comienza a utilizar expresiones que sugieren capacidades casi omniscientes, el científico tiene la obligación de levantar la mano y formular preguntas incómodas.

¿Con qué precisión puede realizar esas predicciones? ¿Cómo se validarán? ¿Quién auditará los resultados? ¿Qué ocurrirá cuando el modelo se equivoque? ¿Cómo se protegerán los derechos individuales? ¿Qué mecanismos impedirán que una herramienta de análisis se convierta en un sistema de vigilancia o perfilamiento ciudadano?

La historia reciente está llena de tecnologías anunciadas como revolucionarias que nunca alcanzaron las expectativas prometidas. Big Data, blockchain, ciudades inteligentes, metaversos y múltiples aplicaciones de inteligencia artificial han sido utilizadas frecuentemente como herramientas de marketing político antes que como soluciones concretas a problemas reales.

Por eso mi escepticismo no surge de una posición ideológica. Surge de la misma actitud que he debido aplicar durante toda mi vida profesional: exigir evidencia antes de aceptar conclusiones.

Tal vez dentro de algunos años este proyecto se convierta en una herramienta valiosa para la administración pública y debamos reconocer su éxito. Sería una excelente noticia. Pero mientras no existan datos verificables, metodologías transparentes y validaciones independientes, considero legítimo preguntarse si estamos ante un verdadero gemelo digital o simplemente ante una promesa tecnológica revestida de terminología científica.

En ciencia, la carga de la prueba corresponde siempre a quien realiza la afirmación. Y hasta que esas pruebas aparezcan, el escepticismo no es una actitud negativa. Es, simplemente, una forma de prudencia intelectual.