El término metatecnología se utiliza al menos en tres contextos diferentes. Por un lado, es un término que utiliza el filósofo de la técnica venezolano Ernesto Mayz Valenilla en un libro de 1993 (y que retoma el filósofo estadounidense Carl Mitcham en unos breves apuntes de 1995) donde describe un proyecto de desarrollo técnico que trasciende la escala antropomórfica, antropocéntrica y geocéntrica, con el propósito de “acrecentar el poder de que dispone el humano más allá de las fronteras que le impone su originaria composición somato-psíquica, y la paralela capacidad cognoscitiva sustentada en esta misma” (Mayz Valenilla 1993, 22). En segundo lugar, es el término que utiliza el filósofo italiano Luciano Fioridi, conocido por su trabajo en ética de la IA, para referir a aquellas tecnologías que “operan y regulan otras tecnologías”. En su texto Energía, Riesgos y Metatecnología (Energy, Risks and Metatechnology), Fioridi señala que “los sistemas legales y las tecnologías de seguridad constituyen, juntos, lo que me gustaría llamar una metatecnología”. Esta comprende “no sólo las tecnologías relevantes que se ocupan de las tecnologías apropiadas, sino también las reglas, convenciones, leyes y, en general, las condiciones sociopolíticas que regulan la I+D tecnológica y el siguiente uso o aplicación de la misma” (Fioridi 2011, 90).

Aquí, en cambio, lo utilizamos en un tercer sentido: en aquel que utilizan Ajay Agrawal, John McHale y Alex Oettl en su artículo “Encontrar agujas en pajares. Inteligencia artificial y crecimiento recombinante” (Finding Needles in Haystacks: Artificial Intelligence and Recombinant Growth), de 2018, cuando afirman que la reciente explosión en la disponibilidad de datos y los avances informáticos en las capacidades para descubrir y procesar esos datos “pueden ser vistos como ‘metatecnologías’, esto es: tecnologías para la producción de nuevos conocimientos” (2018, 3).

“Por supuesto –agregan–, las metatecnologías que ayudan en el descubrimiento de nuevos conocimientos no son nada nuevo: Joel Mokyr (2002; 2017) ofrece numerosos ejemplos de cómo instrumentos científicos como microscopios y cristalografía de rayos X ayudaron significativamente al proceso de descubrimiento. Y Nathan Rosenberg (1998) explica cómo la tecnología incorporada en la ingeniería química alteró el camino de los descubrimientos en el sector petroquímico. […] [Pero] la promesa de la IA como metatecnología para la producción de nuevas ideas es que facilita la búsqueda en espacios de conocimiento complejos, permitiendo tanto un mejor acceso al conocimiento relevante como a una mejor capacidad para predecir el valor de nuevas combinaciones” (2018, 3-4).

Del mismo modo la utiliza Alex Trollip cuando afirma que “las metatecnologías son tecnologías o invenciones que tienen la capacidad de ayudar a nuevos descubrimientos o estimular la innovación en otras áreas” (2021, 2). En cierta medida, la IA se parece a una “máquina universal”, en el sentido que utilizaba Alan Turing esa imagen para referirse a la máquina de computar como un instrumento capaz de realizar innumerables tareas y colaborar en su desarrollo y amplificación.

El término tiene puntos de contacto con lo que Tacsir y Tacsir (2022) denominan “tecnologías de propósito general”: ellos las definen como tecnologías aplicables “a prácticamente cualquier actividad, y que tienen la capacidad de transformar las actividades mejorando la eficiencia o creando oportunidades para nuevas formas de hacer las cosas” (2022, 6). Los autores agregan que “la Inteligencia Artificial (IA), como tecnología de propósito general, tiene el potencial de impactar en la economía en su conjunto, con aplicaciones que se extienden por todo el aparato productivo. Puede transformar el modo en el que se ejecutan actividades tradicionales, y contribuir al desarrollo de nuevos bienes o servicios. En específico, se reconoce que la aplicación de IA en las cadenas con potencial exportador y/o empresas individuales contribuiría a aumentar y sostener el crecimiento de  sus exportaciones de alto valor agregado” (2022, 6).

El hecho de que en muchas ocasiones las IA estén indiferenciadas de los dispositivos y sistemas tecnológicos donde están incorporadas tiene efectos en el nivel analítico y también en el normativo. A los fines regulatorios, esto implica que no es suficiente establecer un conjunto de normas generales para las IA. Tal como señala Ariel Vercelli (2023), dado que la IA –como cualquier otra tecnología digital– “presupone una combinación de elementos materiales y otros intelectuales” (Vercelli 2023, 208), resulta clave identificar en cada caso cómo se articulan los ensambles de bienes materiales e informacionales. Esto implica que, desde el punto de vista analítico, es necesario comprender que las IA están compuestas por varias capas –el autor menciona ocho niveles ensamblados: capa de infraestructura; de conectividad; de software (capa lógica o de código); de aplicación específica; de inputs o datos; de outputs o resultados; de usuarios, de ambiente (2023, 209-211) –. Esta desagregación analítica permite identificar de qué modo cada capa en que se descompone una IA es afectada por diferentes regulaciones (Vercelli 2003, 209).

REFERENCIAS

Ajay Agrawal, John McHale y Alex Oettl (2018). “Finding Needles in Haystacks: Artificial Intelligence and Recombinant Growth”. En Internet: https://www.nber.org/papers/w24541

Floridi, Luciano (2011). Energy, Risks, and Metatechnology, 3 de mayo de 2011. En Internet: https://ssrn.com/abstract=3854445

Mayz Valenilla, Ernesto (1993). Fundamentos de la meta-técnica. Barcelona, Gedisa.

Trollip, Alex (2021). “Unfolding AI’s Potential: How Investing in Research and Development Can Produce New Knowledge”, Bipartisan Policy Center, febrero de 2021. En Internet: https://bipartisanpolicy.org/blog/unfolding-ais-potential/

Tacsir Andrés y Tacsir Ezequiel (2022). “Experiencias internacionales de Centros de Inteligencia Artificial y recomendaciones”. Propuesta de Diseño, Gobernanza y Evaluación del Centro Argentino Multidisciplinario de Inteligencia Artificial (CAMIA). En Internet: https://www.iadb.org/document.cfm?id=EZIDB0000029-756715771-18

Vercelli, Ariel (2023). “Las inteligencias artificiales y sus regulaciones: pasos iniciales en Argentina, aspectos analíticos y defensa de los intereses nacionales”. en Revista de la Escuela del Cuerpo de Abogados y Abogadas del Estado, año 7, nº 9, pp. 195-217.