¿Qué relación hay entre los Organoides Cerebrales utilizados en la biocomputación y los carros asistidos por la IA ? /

Los avances en ciencia y tecnología, nos lleva a replantear el cómo delinear (si fuese

posible) los límites y responsabilidades que tienen los nuevos actores o entidades con los

cuáles nos estamos relacionando, y que nos estaremos relacionando cada vez más al gozar

de las implementaciones que nos brinda la Inteligencia Artificial.

Los invito a reflexionar sobre si debemos abandonar los marcos normativos rígidos para

poder evolucionar a una normatividad que sea lo suficientemente compatible con los

avances actuales, en lo personal no soy experto legal, pero la necesidad de poder definir

estos conceptos y de sobre todo alcanzar a identificarlos ya sería un gran avance para

alinear la convivencia social actual y su interacción social donde las organizaciones

generadoras de tecnología no queden exentas de las responsabilidades éticas propias de la

interacción humano-máquina-(posible-IA).

El primer problema, la definición de “¿Qué es lo observado?”

En el ámbito de la biocomputación, los investigadores están desarrollando ordenadores que

funcionan a partir de organoides cerebrales cultivados en laboratorio. Esta innovación busca

superar las limitaciones físicas del hardware de silicio tradicional utilizando tejido neuronal

humano, el cual consume mucha menos energía puesto combina memoria

procesamiento en un mismo sustrato. Sin embargo, la naturaleza misma de este objeto

de estudio impacta directamente en el nivel ético y legal que se le puede otorgar.

Estudios recientes demuestran que las personas perciben a los organoides cerebrales como

entidades complejas: no son vistos plenamente como organismos vivos, pero tampoco

como simples objetos, sino como "algo intermedio". Esta ambigüedad ontológica dificulta el

establecimiento de límites legales y genera un profundo dilema ético respecto al

consentimiento de los donantes. El uso de un consentimiento "abierto" o amplio resulta

insuficiente y éticamente riesgoso, ya que los donantes pierden el control sobre

innovaciones que escapan al ámbito médico tradicional, lo que exige nuevos enfoques

legales y comités de revisión especializados.

Más allá de la aplicación que pueda tener y que en todo estudio científico se requiere ir

aplicando “iteraciones” donde en cada iteración nos arroje datos para poder aplicar otro

método o una mejora en el siguiente “set” de pruebas, el tema a abordar es ¿cuál es la

definición del objeto en estudio?, ya que esta definición cambia a partir de la percepción que

pueda tener cada donante.

El segundo problema, bordes o límites no tan claros.

Hablando de automóviles asistidos por Inteligencia Artificial, cuando uno de estos llega a

tener un accidente, se involucran múltiples actores: desde los que fabrican los chips, los que

desarrollan los firmwares o bien los implementadores de algoritmos de IA, los recolectores

de data-sets o bien los desarrolladores de las aplicaciones que se instalan en el sistema

operativo del auto. Identificar en dónde terminan los límites de un componente y dónde

empieza el ámbito de responsabilidad del otro es un desafío jurídico de primer orden.

A nivel institucional, la Comisión Europea ha reconocido esta problemática al proponer

directivas específicas sobre la responsabilidad civil extracontractual para la IA. El objetivo

de estos marcos es garantizar que las personas perjudicadas por sistemas de inteligencia

artificial gocen del mismo nivel de protección que aquellas afectadas por otras tecnologías,

abordando específicamente las dificultades probatorias inherentes a la "caja negra" que

suele acompañar a la IA. Todas estas propuestas e iniciativas comienzan a ser las primeras

en tomar un problema que aún no está del todo definido, pero sí estableciendo ya una

marco de cómo actuar ante posibles daños, estableciendo como base la tecnología o

conceptos tecnológicos ya conocidos haciendo un paralelismo semántico.

La necesidad de una legalidad "Antifrágil"

Aquí es donde cobra relevancia la tesis de Nassim Nicholas Taleb en su obra Antifragile:.

Taleb postula que frente a la volatilidad, la incertidumbre y el caos, los sistemas pueden

clasificarse en tres tipos: los frágiles (se rompen ante el estrés), los robustos (resisten sin

cambiar) y los anti-frágiles (mejoran y se fortalecen).

Tradicionalmente, hemos diseñado sistemas legales intentando que sean "robustos"

,promoviendo un exceso de estabilidad. Sin embargo, Taleb argumenta que demasiada

estabilidad termina creando sistemas extremadamente vulnerables que acumulan fragilidad

oculta. Al tratar de encajar realidades tecnológicas disruptivas (como células humanas

procesando algoritmos comerciales o vehículos tomando decisiones letales

descentralizadas) en leyes estáticas del siglo pasado, el sistema jurídico se vuelve frágil y

propenso al colapso frente a los "Cisnes Negros" (eventos impredecibles de enorme

impacto).

Es entonces donde vienen los cuestionamientos naturales que debemos de hacernos para

entender más a fondo esta problemática donde la legalidad queda bastante desalineada a la

realidad que se vive.

1. Es entonces la legalidad la que tendría que evaluar el transitar hacia la

“antifragilidad”

. Es decir construir marcos legales nuevos para que la complejidad

de las relaciones entre el humano y la asistencia de las máquinas autónomas,

transiten de tal manera que las normas jurídicas no se encuentren por debajo de los

avances.

2. En vez de querer eliminar la incertidumbre (siempre iremos cuesta arriba)

beneficiarnos de ella y generar nuevos marcos donde no tratemos de adaptar los

nuevos avances tecnológicos a marcos tan rígidos que impidan su aplicación o rápida

evolución sino más bien tener más en cuenta el ámbito del propósito desde su base.

3. ¿Cómo los actores involucrados pudieran tener más corresponsabilidad en el

desarrollo de tecnología sin que los cánones éticos sean sujetos a percepción

personal?

Aún con todo lo anterior puede haber fallos, eso es lo más humano, sin embargo un marco

normativo antifrágil debería basarse en el aprendizaje continuo a través del error controlado:

si podemos fallar rápido hagámoslo, en innovación lo más seguro es que fallemos muchas

veces, pero que sea rápido.

Fuentes utilizadas para este artículo:

1. Artículo científico sobre ética y organoides cerebrales: Salem, N. S., Fu, J., Guo, F.,

Kadmon, J., Revah, O., Reiner, O., & Hyun, I. (2026). Researchers are building computers that

run on brain organoids — but have neglected a major ethical issue. Nature, 655, 1132-1134.

https://doi.org/10.1038/d41586-026-02316-8.

2. Documento institucional sobre legislación y responsabilidad en IA: European

Commission. (2022). Liability Rules for Artificial Intelligence.

https://commission.europa.eu/topics/business-and-industry/contract-rules/digital-contracts/liability

-rules-artificial-intelligence_en.

3. Libro sobre la teoría de la antifragilidad: Taleb, N. N. (2012). Antifragile: Things That Gain

from Disorder.