{"id":300,"date":"2026-11-03T00:10:50","date_gmt":"2026-11-03T00:10:50","guid":{"rendered":"https:\/\/totonacapan.com\/?page_id=300"},"modified":"2026-11-04T20:28:05","modified_gmt":"2026-11-04T20:28:05","slug":"formacion-integral-3-0","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/totonacapan.com\/formacion-integral-3-0\/","title":{"rendered":"Formaci\u00f3n Integral 3.0"},"content":{"rendered":"<style id=\"iict-fi3-integracion\">\n#main .fi3-unified-note{box-sizing:border-box;margin:1.5rem 0;padding:1.1rem 1.4rem;background:rgba(224,234,238,.45);border-inline-start:3px solid #b19a60;color:#254761;}#main .fi3-unified-note p{margin:0 0 .65rem;line-height:1.65;text-align:justify;hyphens:auto;}#main .fi3-unified-note a{display:inline-block;font-weight:600;line-height:1.5;}#main .fi3-ancestral{min-width:0;scroll-margin-top:2rem;}#main .fi3-ancestral .editorial-dossier{width:100%;max-width:none;margin:0;padding:0;background:transparent;border:0;box-shadow:none;}#main .fi3-ancestral 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cambia la direcci\u00f3n del aprendizaje<\/a><\/li><li><a href=\"#fi3-section-3\">Tres principios de dise\u00f1o<\/a><\/li><li><a href=\"#fi3-section-4\">Un maestro y dos aprendices<\/a><\/li><li><a href=\"#fi3-section-5\">Rose Luckin: hacer visible la capacidad humana<\/a><\/li><li><a href=\"#fi3-section-6\">Europeana: cuatro preguntas que desarrollan el m\u00e9todo<\/a><\/li><li><a href=\"#fi3-section-7\">Un di\u00e1logo que une territorios<\/a><\/li><li><a href=\"#fi3-section-8\">IGF 2026: propuesta, orientaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n<\/a><\/li><li><a href=\"#fi3-section-9\">El registro que acompa\u00f1a al conocimiento<\/a><\/li><li><a href=\"#fi3-section-10\">Documentos y continuidad<\/a><\/li><li><a href=\"#ai-ancestral-wisdom\">AI &#038; Ancestral Wisdom \u00b7 m\u00e9todo y modelo<\/a><\/li><\/ol><\/nav><article class=\"fi3-document\"><section class=\"fi3-section fi3-section-1\" id=\"fi3-section-1\"><p class=\"fi3-section-number\">01<\/p><h2>Conocimiento vivo en la Internet 3.0<\/h2><p>Formaci\u00f3n Integral 3.0 conecta el patrimonio vivo del Totonacapan con la investigaci\u00f3n sobre aprendizaje, inteligencia artificial y gobernanza de Internet. Su punto de partida es una capacidad humana concreta: saber hacer algo, reconocer cu\u00e1ndo funciona, corregirlo y ense\u00f1arlo a otra persona.<\/p><p>La Internet 3.0 plantea un cambio en la circulaci\u00f3n del conocimiento. Los asistentes y agentes de IA buscan informaci\u00f3n, la traducen, la resumen y la convierten en instrucciones. Nuestro trabajo sit\u00faa en ese recorrido a las personas que originan el conocimiento: su nombre, su contexto, su criterio y sus decisiones sobre el uso de lo que ense\u00f1an.<\/p><p>La pregunta central es directa: <strong>\u00bfqu\u00e9 debe viajar junto con un conocimiento para que siga unido a las personas y comunidades que lo sostienen?<\/strong> Formaci\u00f3n Integral 3.0 la convierte en un programa de investigaci\u00f3n que une al Instituto Totonacapan y Tegrity.AI, dentro de The Integral Management Society.<\/p><\/section><section class=\"fi3-section fi3-section-2\" id=\"fi3-section-2\"><p class=\"fi3-section-number\">02<\/p><h2>Una trayectoria que cambia la direcci\u00f3n del aprendizaje<\/h2><h3>1.0 \u00b7 Aprender con el maestro<\/h3><p>La joyer\u00eda, la plater\u00eda, la relojer\u00eda y otros oficios de Papantla se transmiten mediante observaci\u00f3n, pr\u00e1ctica y correcci\u00f3n. La Bola de Oro ofrece una entrada a esa historia: el taller re\u00fane herramientas, materiales, memoria y relaciones de confianza. Usamos Formaci\u00f3n Integral 1.0 para nombrar esta l\u00f3gica de aprendizaje entre maestros y aprendices.<\/p><h3>2.0 \u00b7 Del mundo a la regi\u00f3n<\/h3><p>Entre 2005 y 2014, Formaci\u00f3n Integral desarroll\u00f3 en Totonacapan una experiencia de aprendizaje digital apoyada en ciberescuelas, docentes y operadores locales. Compartir computadoras y conectividad resolv\u00eda una parte del problema; el acompa\u00f1amiento ayudaba a cada persona a encontrar contenidos, usar las herramientas y convertir el acceso en aprendizaje \u00fatil.<\/p><p>La preparaci\u00f3n de los docentes y facilitadores era fundamental. Ellos conservaban su lugar de referencia y pod\u00edan orientar a estudiantes y familias. El cat\u00e1logo hist\u00f3rico reuni\u00f3 m\u00e1s de setenta l\u00edneas de cursos, junto con recursos para profesores, centros educativos y bibliotecas digitales. Esa experiencia dej\u00f3 un principio de trabajo: organizar la tecnolog\u00eda alrededor de las relaciones que permiten aprender.<\/p><h3>3.0 \u00b7 De la comunidad al mundo<\/h3><p>La nueva etapa invierte el recorrido. Un maestro comparte una pr\u00e1ctica; una persona joven la aprende; un sistema de IA aprende junto a ella; y la comunidad revisa la representaci\u00f3n que puede circular. El patrimonio se convierte as\u00ed en una fuente de conocimiento para el desarrollo tecnol\u00f3gico y para nuevas generaciones de practicantes.<\/p><\/section><section class=\"fi3-section fi3-section-3\" id=\"fi3-section-3\"><p class=\"fi3-section-number\">03<\/p><h2>Tres principios de dise\u00f1o<\/h2><h3>Contexto port\u00e1til y memoria propia<\/h3><p>Las fuentes, instrucciones, decisiones y avances del aprendizaje deben poder mantenerse en archivos y registros controlados por las personas y las comunidades. La arquitectura trabaja con memoria persistente, procesos expl\u00edcitos y modelos sustituibles. As\u00ed, el recorrido de aprendizaje puede continuar al cambiar de herramienta, de proveedor o de condiciones de conectividad.<\/p><h3>Confianza distribuida<\/h3><p>La introducci\u00f3n de IA comienza con maestros, docentes, personas mayores y facilitadores que conocen el lugar. Se preparan para interpretar respuestas, contrastarlas con la pr\u00e1ctica y explicar qu\u00e9 informaci\u00f3n utiliza el sistema. La confianza tiene personas reconocibles, responsabilidades claras y formas de corregir el trabajo.<\/p><h3>Competencia demostrada<\/h3><p>El aprendizaje se organiza mediante retos concretos. La persona ejecuta, observa, decide, adapta y explica. Su desempe\u00f1o y el de la IA se eval\u00faan por separado. La evidencia incluye lo que cada participante puede hacer, las correcciones que necesita y lo que logra transferir a una situaci\u00f3n nueva.<\/p><\/section><section class=\"fi3-section fi3-section-4\" id=\"fi3-section-4\"><p class=\"fi3-section-number\">04<\/p><h2>Un maestro y dos aprendices<\/h2><p>El ejercicio central re\u00fane a un maestro, un aprendiz humano y una IA que act\u00faa como segundo aprendiz. El maestro demuestra una pr\u00e1ctica en su entorno. El aprendiz intenta realizarla, pregunta y recibe correcciones. La IA organiza lo observado y presenta su interpretaci\u00f3n. Los errores y las preguntas hacen visibles detalles que una explicaci\u00f3n inicial puede dejar impl\u00edcitos.<\/p><p><strong>Elegir \u2192 acordar \u2192 demostrar \u2192 practicar \u2192 comprobar \u2192 transmitir.<\/strong> Cada paso deja una decisi\u00f3n y una evidencia: qui\u00e9n ense\u00f1a, qu\u00e9 se registra, qu\u00e9 se aprendi\u00f3 y qu\u00e9 representaci\u00f3n est\u00e1 autorizada a circular.<\/p><p>El trabajo del chijol ofrece un reto especialmente f\u00e9rtil. Una persona experimentada reconoce la veta, el estado de la herramienta, la presi\u00f3n, el \u00e1ngulo y el momento de cambiar de movimiento. El aprendizaje exige relacionar material, herramienta, gesto y resultado. La correcci\u00f3n de un intento fallido puede revelar una parte esencial del oficio.<\/p><p>La misma l\u00f3gica interesa a la joyer\u00eda y la relojer\u00eda: reconocer el desgaste, elegir una herramienta, valorar una reparaci\u00f3n y explicar por qu\u00e9 una pieza requiere un tratamiento particular. El resultado de investigaci\u00f3n es un conjunto de evidencias que otro practicante pueda examinar y utilizar, con el criterio del maestro como referencia.<\/p><\/section>\n<section id=\"diagrama-maestro-y-dos-aprendices\" class=\"bandeja-visual prose\" aria-labelledby=\"diagrama-maestro-y-dos-aprendices-titulo\" data-iict-plate=\"process\" data-iict-label=\"Diagrama de trabajo\"><h2 id=\"diagrama-maestro-y-dos-aprendices-titulo\">Qui\u00e9n hace qu\u00e9 en el ejercicio<\/h2><p>El modelo de Formaci\u00f3n Integral 3.0 separa tres tareas y re\u00fane las evidencias para revisarlas.<\/p><div data-pt-art=\"flow\" style=\"margin:1rem 0\"><div style=\"box-sizing:border-box;min-width:0;padding:1rem 1.1rem;background:#e8eff2;border-top:3px solid #527487\"><h3 style=\"color:#25495e;margin:.25rem 0 .5rem\">Maestro<\/h3><p style=\"margin:.45rem 0 0\">Demuestra una pr\u00e1ctica y explica sus correcciones.<\/p><\/div><div aria-hidden=\"true\" style=\"text-align:center;color:#526d61;font-size:1.65rem;line-height:1.25;margin:.35rem 0\">\u2193<\/div><div style=\"display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(min(100%,14rem),1fr));gap:.9rem;margin:1rem 0;padding:0;list-style:none\"><div style=\"box-sizing:border-box;min-width:0;padding:1rem 1.1rem;background:#f4ecdc;border-top:3px solid #a47d39\"><h3 style=\"color:#25495e;margin:.25rem 0 .5rem\">Aprendiz humano<\/h3><p style=\"margin:.45rem 0 0\">Intenta realizar la pr\u00e1ctica, formula preguntas y ajusta su trabajo.<\/p><\/div><div style=\"box-sizing:border-box;min-width:0;padding:1rem 1.1rem;background:#eef0e6;border-top:3px solid #697751\"><h3 style=\"color:#25495e;margin:.25rem 0 .5rem\">IA como segundo aprendiz<\/h3><p style=\"margin:.45rem 0 0\">Organiza el registro autorizado y presenta su interpretaci\u00f3n.<\/p><\/div><\/div><div aria-hidden=\"true\" style=\"text-align:center;color:#526d61;font-size:1.65rem;line-height:1.25;margin:.35rem 0\">\u2193<\/div><div style=\"box-sizing:border-box;min-width:0;padding:1rem 1.1rem;background:#f8f4ea;border-top:3px solid #526d61\"><h3 style=\"color:#25495e;margin:.25rem 0 .5rem\">Revisi\u00f3n de la evidencia<\/h3><p style=\"margin:.45rem 0 0\">Se contrasta lo que la persona pudo hacer con lo que la IA pudo explicar. Cada desempe\u00f1o se eval\u00faa por separado.<\/p><\/div><\/div><p style=\"margin:.75rem 0 0\"><a href=\"#fi3-section-6\">Ver el caso del chijol y las preguntas de evaluaci\u00f3n \u2192<\/a><\/p><\/section><section class=\"fi3-section fi3-section-5\" id=\"fi3-section-5\"><p class=\"fi3-section-number\">05<\/p><h2>Rose Luckin: hacer visible la capacidad humana<\/h2><p>El 2 de septiembre de 2026, la profesora Rose Luckin ley\u00f3 la nota de discusi\u00f3n y aport\u00f3 un comentario escrito cuyo uso autoriz\u00f3. Destac\u00f3 la inversi\u00f3n del recorrido \u2014del mundo a la regi\u00f3n y de la regi\u00f3n al mundo\u2014 y propuso precisar c\u00f3mo demostrar el crecimiento de la capacidad de una persona.<\/p><blockquote><p>\u00abFormaci\u00f3n Integral 3.0 aborda algo que gran parte del debate actual sobre IA en educaci\u00f3n evita: la diferencia entre una respuesta fluida y la competencia humana. La IA puede generar resultados pulidos mientras quien la utiliza aprende muy poco. El piloto propuesto resulta interesante porque convierte el aprendizaje humano en aquello que debe demostrarse y prepara a educadores y profesionales de confianza antes de una adopci\u00f3n m\u00e1s amplia. La pregunta de investigaci\u00f3n que animar\u00eda al equipo a precisar es c\u00f3mo evidenciar que ha aumentado la capacidad de un practicante: qu\u00e9 puede hacer, juzgar y adaptar sin apoyo de la IA, y si puede explicar por qu\u00e9. El aprendizaje paralelo del practicante y del agente de IA plantea tambi\u00e9n una pregunta \u00fatil de evaluaci\u00f3n: qu\u00e9 deja de captar un sistema de IA cuando intervienen conocimientos t\u00e1citos y culturalmente situados; las comunidades est\u00e1n bien situadas para juzgarlo\u00bb.<\/p><\/blockquote><p>Rose Luckin \u00b7 Comentario para Formaci\u00f3n Integral 3.0, 2 de septiembre de 2026. Traducci\u00f3n del original en ingl\u00e9s.<\/p><p>Sus observaciones se concretan en tres l\u00edneas: una demostraci\u00f3n independiente del aprendiz, una reflexi\u00f3n sobre lo aprendido y sobre los errores de la IA, y una definici\u00f3n clara de qui\u00e9n conserva el contexto port\u00e1til y c\u00f3mo puede retirarlo. Estas l\u00edneas orientan el dise\u00f1o de la evaluaci\u00f3n y la participaci\u00f3n de los custodios del conocimiento.<\/p><\/section><section class=\"fi3-section fi3-section-6\" id=\"fi3-section-6\"><p class=\"fi3-section-number\">06<\/p><h2>Europeana: cuatro preguntas que desarrollan el m\u00e9todo<\/h2><p>El 3 de septiembre, Lorena Aldana, de Europeana Foundation, remiti\u00f3 observaciones despu\u00e9s de consultar a especialistas en formaci\u00f3n y gobernanza de datos. Sus preguntas abordaron las alucinaciones, la pertinencia de los temas, el ritmo del aprendizaje, la evaluaci\u00f3n de la artesan\u00eda y el gobierno de los datos. El 16 de septiembre respondimos con cuatro notas desarrolladas.<\/p><h3>Fuentes, errores y recuperaci\u00f3n<\/h3><p>La primera nota organiza la separaci\u00f3n entre fuentes originales e interpretaciones generadas. Propone conservar registros, reconstruir el recorrido de una tarea, comparar resultados y repetir un paso con otro modelo. La evaluaci\u00f3n observa fidelidad a la fuente, omisiones, informaci\u00f3n introducida, contexto retenido y capacidad de recuperaci\u00f3n. La memoria del proyecto permanece disponible para volver sobre una interpretaci\u00f3n y corregirla.<\/p><h3>El criterio del oficio<\/h3><p>La pregunta sobre c\u00f3mo una IA podr\u00eda juzgar el trabajo de la madera lleva a describir una arquitectura de la pr\u00e1ctica: materiales, herramientas, secuencia, condiciones ambientales, tolerancias, se\u00f1ales de calidad y excepciones. El maestro y otros practicantes competentes establecen los criterios con los que se examina el resultado. La IA ayuda a observar, documentar, comparar y recuperar informaci\u00f3n.<\/p><h3>El reto del chijol<\/h3><p>La tercera nota desarrolla el aprendizaje a partir de la diferencia entre la ejecuci\u00f3n experta y el intento del aprendiz. Cambios de agarre, selecci\u00f3n de material, preguntas inesperadas y correcciones permiten estudiar qu\u00e9 informaci\u00f3n hace falta para transmitir una pr\u00e1ctica. La prueba de transferencia consiste en que otra persona competente utilice el conocimiento conservado para realizar una parte delimitada del trabajo.<\/p><h3>Datos, atribuci\u00f3n y valor futuro<\/h3><p>La cuarta nota trata por separado el gobierno de los datos, la autoridad sobre el conocimiento, la procedencia y el valor que pueda producir su reutilizaci\u00f3n. Desarrolla decisiones diferenciadas para ense\u00f1ar, registrar, procesar con IA, representar, publicar y reutilizar. El dise\u00f1o incluye estados visibles de grabaci\u00f3n, trabajo local, materiales reservados, reglas de atribuci\u00f3n y revisi\u00f3n de los beneficios que puedan surgir con el tiempo.<\/p><\/section><section class=\"fi3-section fi3-section-7\" id=\"fi3-section-7\"><p class=\"fi3-section-number\">07<\/p><h2>Un di\u00e1logo que une territorios<\/h2><h3>Xanath y el Totonacapan<\/h3><p>El planteamiento de Xanath re\u00fane cultivo de vainilla, cuidado del h\u00e1bitat, selecci\u00f3n de materiales y gesti\u00f3n cotidiana del entorno. Permite estudiar c\u00f3mo se transmite un conocimiento que combina observaci\u00f3n ecol\u00f3gica, experiencia y decisiones pr\u00e1cticas con recursos limitados. Junto con la joyer\u00eda y otros oficios identificados por el trabajo del Censo, sit\u00faa los retos de investigaci\u00f3n en pr\u00e1cticas y lugares concretos.<\/p><h3>Jokkolabs Banjul \u00b7 Gambia<\/h3><p>Poncelet Ileleji confirm\u00f3 el 8 de septiembre su conformidad con las propuestas y la inclusi\u00f3n de Jokkolabs Banjul en el planteamiento. El 9 de septiembre aport\u00f3 la perspectiva de su trabajo con la iniciativa nacional de gobernanza de Internet de Gambia, la Gambia NRI. Su intervenci\u00f3n situ\u00f3 la comparaci\u00f3n en un ecosistema de aprendizaje, participaci\u00f3n y gobernanza que conecta el trabajo local con el IGF.<\/p><p>Esta aportaci\u00f3n refuerza una pregunta pr\u00e1ctica: c\u00f3mo adaptar el aprendizaje con IA a los recursos, las redes de confianza y los retos de cada lugar. La correspondencia continu\u00f3 en octubre, cuando Poncelet confirm\u00f3 la recepci\u00f3n de la actualizaci\u00f3n de la propuesta.<\/p><h3>United Diplomats of Africa \u00b7 Senegal<\/h3><p>Amath Ndiaye aport\u00f3 cuatro prioridades para la adaptaci\u00f3n africana: estructuras locales de confianza, oralidad y lenguas propias, funcionamiento con poca conectividad y retos relacionados con la vida cotidiana. Propuso desarrollar el enfoque junto con las comunidades y situ\u00f3 a maestros, personas mayores, asociaciones de mujeres y j\u00f3venes entre los actores relevantes.<\/p><p>Para concretarlo, present\u00f3 un caso de estudio en Diakhao, regi\u00f3n de Fatick, centrado en la transmisi\u00f3n de conocimientos s\u00e9r\u00e8res sobre plantas y pr\u00e1cticas tradicionales de cuidado. El planteamiento propone interacci\u00f3n oral en s\u00e9r\u00e8re-siin y wolof, interfaz en franc\u00e9s y apoyo local en tel\u00e9fonos Android. La comparaci\u00f3n con Xanath permite estudiar una misma arquitectura ante conocimientos, lenguas y condiciones de uso diferentes.<\/p><p>En septiembre, Amath revis\u00f3 y expres\u00f3 su acuerdo con el material correspondiente a UDA y Diakhao\/Fatick. En octubre volvi\u00f3 a ofrecer su ayuda para continuar el trabajo. Sus aportaciones desarrollan la autoridad de los custodios, la memoria local y la adaptaci\u00f3n cultural como elementos centrales del programa.<\/p><h3>Research ICT Africa<\/h3><p>Liz Orembo y Kola Ijasan recibieron el concepto con inter\u00e9s y plantearon revisar la nota y conversar sobre ella. El intercambio abri\u00f3 una v\u00eda para contrastar la arquitectura con cuestiones de agencia, justicia, conocimiento contextual y gobernanza digital en \u00c1frica. La correspondencia recoge la preparaci\u00f3n de ese di\u00e1logo y la disposici\u00f3n de ambos a examinar el planteamiento.<\/p><h3>Masakhane<\/h3><p>Lydia Kila Taban pidi\u00f3 concretar qu\u00e9 implicar\u00eda la participaci\u00f3n de Masakhane y traslad\u00f3 la cuesti\u00f3n a su equipo. El di\u00e1logo ayud\u00f3 a precisar la dimensi\u00f3n ling\u00fc\u00edstica: c\u00f3mo conservar significado y contexto al trabajar con lenguas locales, y c\u00f3mo hacer que quienes hablan esas lenguas intervengan en el dise\u00f1o y la evaluaci\u00f3n.<\/p><h3>GCSAYN y comunidades de pr\u00e1ctica<\/h3><p>Divine Ntiokam comunic\u00f3 que el equipo de GCSAYN hab\u00eda revisado la propuesta y pidi\u00f3 una conversaci\u00f3n para profundizar en ella. El intercambio conecta la investigaci\u00f3n con las prioridades de juventud, aprendizaje y pr\u00e1cticas comunitarias. Por su parte, Etienne y Bev Wenger-Trayner consideraron interesante la pregunta sobre la contribuci\u00f3n de la IA a la continuidad cultural y explicaron que su trabajo editorial ocupaba su disponibilidad.<\/p><\/section><section class=\"fi3-section fi3-section-8\" id=\"fi3-section-8\"><p class=\"fi3-section-number\">08<\/p><h2>IGF 2026: propuesta, orientaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n<\/h2><p>La conversaci\u00f3n con el IGF comenz\u00f3 en el contexto de las MAG Chair Office Hours. Jennifer Chung se\u00f1al\u00f3 el valor del aprendizaje entre regiones y conect\u00f3 el intercambio con Anja Gengo, punto de contacto de la Secretar\u00eda para IG Labs. El 1 de septiembre, Anja destac\u00f3 el valor espec\u00edfico de la comparaci\u00f3n regional y ofreci\u00f3 un espacio de conversaci\u00f3n en el seminario de la convocatoria.<\/p><p>El 15 de septiembre presentamos Formaci\u00f3n Integral 3.0 al programa IG Labs. La propuesta figura con el n\u00famero <strong>136<\/strong>, en el \u00e1mbito de descubrimiento de informaci\u00f3n facilitado por IA y ecosistema de la Web. El texto re\u00fane la trayectoria del Totonacapan, el di\u00e1logo africano y una pregunta de gobernanza: mantener custodia, permisos, atribuci\u00f3n y capacidad de correcci\u00f3n cuando el conocimiento circula por sistemas de IA.<\/p><p>El 30 de octubre, la Secretar\u00eda comunic\u00f3 una evaluaci\u00f3n de tres revisores dentro de un proceso de 133 propuestas. Formaci\u00f3n Integral 3.0 qued\u00f3 fuera de las tres propuestas seleccionadas para el programa presencial de IG Labs 2026. La evaluaci\u00f3n dej\u00f3 tres aportaciones concretas para continuar la investigaci\u00f3n.<\/p><h3>Revisor 1 \u00b7 Precisar el problema y la implementaci\u00f3n<\/h3><p>Pidi\u00f3 definir mejor el problema, concretar la implementaci\u00f3n t\u00e9cnica y diferenciar el enfoque respecto de iniciativas anteriores. Esta observaci\u00f3n concentra el trabajo en una pregunta delimitada y en una especificaci\u00f3n que pueda ponerse a prueba.<\/p><h3>Revisor 2 \u00b7 Una pregunta que el laboratorio puede probar<\/h3><p>Destac\u00f3 la cuesti\u00f3n de qu\u00e9 debe viajar con el conocimiento comunitario para que siga vinculado a las personas que lo custodian. La describi\u00f3 como una pregunta dif\u00edcil que el laboratorio puede examinar de forma concreta.<\/p><h3>Revisor 3 \u00b7 Permisos, procedencia y autoridad colectiva<\/h3><p>Identific\u00f3 como fortaleza el tratamiento granular de los permisos y la capacidad comunitaria de corregir, retirar o rechazar una representaci\u00f3n. Solicit\u00f3 desarrollar la forma t\u00e9cnica y la interoperabilidad del registro port\u00e1til, su relaci\u00f3n con est\u00e1ndares de procedencia, identidad y uso de contenidos, y la autoridad para decidir sobre conocimientos colectivos, compartidos entre generaciones o parcialmente p\u00fablicos.<\/p><p>La Secretar\u00eda alent\u00f3 a continuar el desarrollo de las ideas y el di\u00e1logo con la comunidad del IGF. La revisi\u00f3n centra la siguiente etapa en el registro port\u00e1til y en la demostraci\u00f3n de competencia humana.<\/p><\/section><section class=\"fi3-section fi3-section-9\" id=\"fi3-section-9\"><p class=\"fi3-section-number\">09<\/p><h2>El registro que acompa\u00f1a al conocimiento<\/h2><p>El objeto de dise\u00f1o es una ficha port\u00e1til que mantiene conectadas cinco dimensiones: <strong>fuente y custodia; usos permitidos; atribuci\u00f3n y transformaciones; revisi\u00f3n y retirada; evidencia de aprendizaje<\/strong>.<\/p><p>La ficha identifica qu\u00e9 se aprendi\u00f3, de qui\u00e9n procede, qu\u00e9 personas pueden revisar la representaci\u00f3n y qu\u00e9 condiciones acompa\u00f1an cada uso. Conserva versiones y correcciones, diferencia la fuente de la interpretaci\u00f3n de la IA y permite seguir el recorrido entre herramientas. Al mismo tiempo, el registro de aprendizaje muestra qu\u00e9 puede hacer y explicar el aprendiz por s\u00ed mismo.<\/p><p>La agenda de investigaci\u00f3n conecta estos elementos con pruebas entre modelos y lenguas, funcionamiento local, autoridad colectiva y continuidad del oficio. El Instituto aporta el trabajo con patrimonio vivo y comunidades de pr\u00e1ctica; Tegrity.AI desarrolla las preguntas de arquitectura, contexto, procedencia y sistemas. Formaci\u00f3n Integral 3.0 es el puente entre ambos.<\/p><\/section><section class=\"fi3-section fi3-section-10\" id=\"fi3-section-10\"><p class=\"fi3-section-number\">10<\/p><h2>Documentos y continuidad<\/h2><p>Esta p\u00e1gina re\u00fane la narrativa de Formaci\u00f3n Integral, la nota de discusi\u00f3n, las cuatro respuestas a Europeana y los intercambios mantenidos entre agosto y octubre de 2026. El comentario de Rose Luckin se reproduce con su permiso de uso. Las observaciones del IGF se presentan por revisor, tal como fueron comunicadas al proyecto.<\/p><ul><li><a href=\"https:\/\/www.intgovforum.org\/en\/content\/received-ig-lab-proposals-and-reviewers-overview\">Propuestas y proceso de revisi\u00f3n de IG Labs \u00b7 IGF<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/totonacapan.com\/?page_id=47\">Investigaci\u00f3n y transmisi\u00f3n<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/totonacapan.com\/?page_id=45\">La Bola de Oro y su archivo de oficios<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/totonacapan.com\/?page_id=49\">Censo de Artes y Oficios<\/a><\/li><li><a href=\"https:\/\/tegrity.ai\/\">Investigaci\u00f3n de Tegrity.AI<\/a><\/li><\/ul><p>Para aportar una pr\u00e1ctica, una pregunta de investigaci\u00f3n o una experiencia comparable: <a href=\"https:\/\/totonacapan.com\/?page_id=59\">contactar con el Instituto<\/a>.<\/p><\/section><section class=\"fi3-section fi3-ancestral\" id=\"ai-ancestral-wisdom\"><p class=\"fi3-section-number\">11<\/p><div class=\"fi3-unified-note\"><p>AI &amp; Ancestral Wisdom forma parte de Formaci\u00f3n Integral 3.0: es el desarrollo metodol\u00f3gico del mismo programa de aprendizaje, transmisi\u00f3n de saberes e investigaci\u00f3n con inteligencia artificial. Aqu\u00ed se re\u00fane su contenido completo, junto con la trayectoria y los intercambios que dan forma al programa.<\/p><\/div><section class=\"editorial-dossier\" id=\"cuaderno-saberes-ancestrales\"><header><p class=\"eyebrow\">Cuadernos de pr\u00e1cticas \u00b7 Instituto Totonacapan<\/p><h2>AI &amp; Ancestral Wisdom: del aprendiz humano al aprendiz artificial<\/h2><\/header><div class=\"editorial-reading\"><p>El planteamiento original comienza con el aprendizaje humano. Una comunidad identifica una pr\u00e1ctica que desea transmitir, acuerda qu\u00e9 puede observarse y documentarse, y reconoce a las personas capaces de evaluar el aprendizaje. La inteligencia artificial entra despu\u00e9s, como objeto de investigaci\u00f3n dentro de ese entorno de conocimiento.<\/p><h3>Por qu\u00e9 el Totonacapan forma parte de la investigaci\u00f3n<\/h3><p>El Totonacapan aporta un contexto especialmente rico para esta pregunta. En sus oficios, lenguas, pr\u00e1cticas ecol\u00f3gicas, t\u00e9cnicas artesanales, memoria oral y transmisi\u00f3n entre maestros y aprendices existen conocimientos que no quedan \u00edntegramente representados en manuales ni en los grandes corpus digitales. El inter\u00e9s de la investigaci\u00f3n no es convertir el territorio en una fuente de datos, sino comprender c\u00f3mo se reconoce, ejerce y transmite un criterio que depende de personas, materiales, relaciones y circunstancias concretas.<\/p><p>El proyecto no pretende sustituir a maestros ni portadores de saber, ni extraer conocimientos al margen de sus custodios. La documentaci\u00f3n y cualquier ensayo de IA deben partir del consentimiento, la atribuci\u00f3n, el contexto cultural, el beneficio para quienes participan y la posibilidad de restringir o retirar determinados usos. La tecnolog\u00eda es un instrumento que se somete a evaluaci\u00f3n; no adquiere por ello autoridad para definir la pr\u00e1ctica ni representarla.<\/p><h3>Dos ambig\u00fcedades que deben distinguirse<\/h3><ul><li><strong>Responsabilidad y autoridad:<\/strong> qui\u00e9n aporta un registro, qui\u00e9n puede corregirlo y qui\u00e9n tiene legitimidad para decidir sobre una pr\u00e1ctica o un uso.<\/li><li><strong>Versi\u00f3n:<\/strong> cu\u00e1l es el documento vigente, qu\u00e9 cambi\u00f3 y si dos descripciones son contradictorias o expresan variantes leg\u00edtimas.<\/li><\/ul><p>Ordenar esos aspectos permite formular una pregunta m\u00e1s exigente: cuando la documentaci\u00f3n es clara, \u00bfqu\u00e9 sigue sin poder transmitirse mediante un registro? El proyecto distingue la p\u00e9rdida producida por desorden documental de la dificultad ligada al gesto, al contexto, a la percepci\u00f3n material o al juicio experto. Un conocimiento t\u00e1cito no se convierte autom\u00e1ticamente en un error de documentaci\u00f3n.<\/p><h3>La IA como aprendiz paralelo<\/h3><p>El dise\u00f1o propone observar qu\u00e9 reconstruye un sistema a partir de procedimientos autorizados y compararlo con el aprendizaje de una persona. Importa detectar pasos omitidos, errores de secuencia, condiciones ignoradas y respuestas que parecen coherentes pero alteran la pr\u00e1ctica. La evaluaci\u00f3n corresponde a quienes pueden reconocer esas diferencias en el oficio.<\/p><h3>La IA como apoyo a una nueva persona que aprende<\/h3><p>Una segunda etapa pregunta si la representaci\u00f3n aprendida por el sistema ayuda a ense\u00f1ar. El criterio ser\u00eda lo que otra persona puede comprender y realizar con su apoyo, bajo revisi\u00f3n humana. Repetir una explicaci\u00f3n convincente y ejercer una capacidad son resultados diferentes que deben medirse por separado.<\/p><h3>Comparar sin borrar el contexto<\/h3><p>La investigaci\u00f3n plantea comparar arquitecturas de IA bajo condiciones documentales controladas y tareas acordadas. Las variables incluyen calidad de los registros, claridad de las responsabilidades, control de versiones y cantidad de contexto necesario. Los l\u00edmites de cada pr\u00e1ctica deben influir en el dise\u00f1o del experimento.<\/p><p>Se trata de hip\u00f3tesis y de un m\u00e9todo propuesto, no de resultados ya obtenidos. Cualquier ensayo con materiales de una comunidad requiere definir previamente participaci\u00f3n, acceso, revisi\u00f3n, usos de IA y devoluci\u00f3n. El prop\u00f3sito es aprender qu\u00e9 ayuda a la transmisi\u00f3n y reconocer d\u00f3nde la relaci\u00f3n humana sigue siendo indispensable.<\/p>\n\n<details class=\"wp-block-details editorial-model\" id=\"modelo-propuesto\"><summary>Modelo propuesto completo \u00b7 21 apartados<\/summary><h3>Modelo propuesto: del conocimiento vivo a la evaluaci\u00f3n de inteligencia artificial<\/h3><p>AI &amp; Ancestral Wisdom propone un m\u00e9todo progresivo y auditable para estudiar c\u00f3mo se preserva, formaliza, transmite y contrasta el conocimiento humano ante sistemas contempor\u00e1neos de inteligencia artificial. No empieza con la IA. Empieza con comunidades de pr\u00e1ctica vivas, aprendizaje maestro\u2013aprendiz, procedimientos documentados, trazabilidad y una investigaci\u00f3n sobre las ambig\u00fcedades que aparecen cuando intentamos representar una pr\u00e1ctica mediante informaci\u00f3n.<\/p><h4>1. La premisa de investigaci\u00f3n<\/h4><p>Una parte significativa del conocimiento humano no se expresa completamente en reglas, documentos o conjuntos de datos. Vive en el gesto, el momento oportuno, la relaci\u00f3n con los materiales, el territorio, la memoria compartida, el ritual y el juicio adquirido mediante la experiencia. Michael Polanyi llam\u00f3 la atenci\u00f3n sobre esta dimensi\u00f3n del conocimiento t\u00e1cito: con frecuencia sabemos hacer m\u00e1s de lo que podemos explicar de forma expl\u00edcita. La investigaci\u00f3n pregunta qu\u00e9 partes de una capacidad pueden describirse, ense\u00f1arse o modelarse, y cu\u00e1les siguen dependiendo de la pr\u00e1ctica y de comunidades humanas vivas.<\/p><h4>2. Por qu\u00e9 no es \u00fanicamente digitalizaci\u00f3n cultural<\/h4><p>Digitalizar documentos, registrar lenguas, describir oficios, ordenar conocimiento experto o establecer reglas \u00e9ticas para los datos son tareas valiosas, pero distintas. Esta propuesta las conecta mediante una misma pregunta: \u00bfqu\u00e9 ocurre con una capacidad cuando pasa de una pr\u00e1ctica viva a una representaci\u00f3n formal? El prop\u00f3sito no es convertir una cultura en contenido digital. Es estudiar qu\u00e9 se conserva, qu\u00e9 se transforma y qu\u00e9 se pierde en ese tr\u00e1nsito, y c\u00f3mo reconocer esas diferencias con quienes conocen la pr\u00e1ctica.<\/p><h4>3. El principio metodol\u00f3gico<\/h4><p>Antes de introducir sistemas de IA, el trabajo identifica pr\u00e1cticas, actividades, procedimientos, datos, transformaciones, responsabilidades, versiones, evidencias, reglas de decisi\u00f3n, excepciones y criterios de validaci\u00f3n. Esta base permite separar una instrucci\u00f3n escrita de la operaci\u00f3n realmente ejecutada y, a su vez, de aquello que un experto resuelve mediante experiencia sin poder reducirlo por completo a una regla. No se supone que la documentaci\u00f3n sea un reflejo perfecto de la pr\u00e1ctica: esa diferencia tambi\u00e9n se observa.<\/p><h4>4. Primera fase: censo y prioridades<\/h4><p>El primer paso es identificar capacidades, t\u00e9cnicas, oficios y personas que desean participar en su documentaci\u00f3n. El censo busca reconocer qu\u00e9 pr\u00e1cticas existen, cu\u00e1les dependen de muy pocos maestros, d\u00f3nde se debilita el relevo generacional, qu\u00e9 materiales o espacios resultan indispensables y qu\u00e9 formas de transmisi\u00f3n necesitan apoyo. Su utilidad no se limita a una lista de nombres: ofrece un primer mapa de capacidades vivas y de sus condiciones de continuidad. Las prioridades deben acordarse con quienes practican esos saberes.<\/p><h4>5. Segunda fase: comunidades de pr\u00e1ctica<\/h4><p>El conocimiento no reside exclusivamente en individuos. Tambi\u00e9n se sostiene en talleres, rutinas compartidas, herramientas, materiales, aprendizajes, correcciones, relaciones de confianza y criterios colectivos de calidad. La investigaci\u00f3n identifica las comunidades ya existentes o las condiciones en las que podr\u00edan fortalecerse, sin imponerles una estructura ajena. Comparar variantes y compartir criterios puede reducir la dependencia de un \u00fanico maestro, siempre que se respete la diversidad leg\u00edtima de cada pr\u00e1ctica y se mantenga la autoridad de sus portadores.<\/p><h4>6. Tercera fase: observar la transmisi\u00f3n maestro\u2013aprendiz<\/h4><p>La relaci\u00f3n maestro\u2013aprendiz es el principal campo de observaci\u00f3n. Se atiende a lo que se explica verbalmente, lo que se muestra con las manos, lo que se aprende mediante correcciones sucesivas, lo que depende del tiempo o del material y lo que requiere juicio experto. Tambi\u00e9n se distinguen los cambios aceptables de los errores y las condiciones en que dos maestros pueden actuar de manera distinta sin que ninguno est\u00e9 equivocado. La finalidad es hacer observable el aprendizaje sin reducir prematuramente su complejidad a datos.<\/p><h4>7. Cuarta fase: procedimientos y formalizaci\u00f3n<\/h4><p>Una vez comprendida la pr\u00e1ctica real, pueden elaborarse procedimientos que describan secuencias de actividad, herramientas, materiales, funciones, responsables, versiones, transformaciones, criterios de calidad, excepciones, pruebas y relaciones entre documentos. Las fotograf\u00edas y otros registros se incorporan \u00fanicamente en los t\u00e9rminos autorizados. Formalizar no significa imponer una versi\u00f3n \u00fanica: significa distinguir lo que puede normalizarse, las variantes que deben conservarse y los aspectos que contin\u00faan dependiendo de circunstancias y criterio humano.<\/p><h4>8. Quinta fase: trazabilidad y posibilidad de auditor\u00eda<\/h4><p>El paso siguiente consiste en comprobar si una descripci\u00f3n puede seguirse hasta sus fuentes y si una persona competente puede revisar c\u00f3mo se obtuvo. El control documental, la gesti\u00f3n de versiones, los criterios de calidad y la auditor\u00eda de procesos permiten pasar de una observaci\u00f3n a un registro verificable y parcialmente transmisible. La pregunta no es si todo puede convertirse en procedimiento, sino qu\u00e9 partes son consistentes, qu\u00e9 variaciones son leg\u00edtimas y qu\u00e9 aspectos perder\u00edan significado si se intentara estabilizarlos artificialmente.<\/p><h4>9. Sexta fase: hip\u00f3tesis sobre entrop\u00eda informacional<\/h4><p>El modelo plantea, como hip\u00f3tesis por contrastar, que ciertas ambig\u00fcedades informacionales podr\u00edan ayudar a identificar zonas donde persiste conocimiento no formalizado. Presta especial atenci\u00f3n a la ambig\u00fcedad de responsabilidad o autoridad \u2014qui\u00e9n aporta, custodia, valida o puede decidir sobre una pr\u00e1ctica\u2014 y a la ambig\u00fcedad de versi\u00f3n \u2014qu\u00e9 descripci\u00f3n se usa, c\u00f3mo cambi\u00f3 y por qu\u00e9 conviven variantes diferentes\u2014. La presencia de estas ambig\u00fcedades no demuestra por s\u00ed misma conocimiento t\u00e1cito: puede se\u00f1alar tanto un defecto documental como una complejidad real del contexto. Esa distinci\u00f3n constituye precisamente parte de la investigaci\u00f3n.<\/p><h4>10. Desorden corregible y conocimiento t\u00e1cito estructural<\/h4><p>Cuando la ambig\u00fcedad procede de documentos incompletos, responsabilidades confusas, duplicaci\u00f3n accidental o falta de control de versiones, la respuesta puede ser documental y organizativa: aclarar autoridades, consolidar registros, establecer procedencias y verificar el cumplimiento de los acuerdos. En cambio, cuando dos variantes responden leg\u00edtimamente a materiales, estaciones, territorios, maestros, rituales o circunstancias distintas, eliminar la diferencia puede destruir conocimiento. La tarea es comprenderla, documentar sus condiciones y validarla sin forzar una simplificaci\u00f3n.<\/p><h4>11. Cuatro tipos de ambig\u00fcedad que conviene distinguir<\/h4><p>El modelo de trabajo separa cuatro situaciones. El desorden documental aparece cuando faltan autor, versi\u00f3n o control y puede corregirse con mejores registros. La duplicaci\u00f3n operativa surge cuando dos \u00e1reas mantienen informaci\u00f3n sin coordinaci\u00f3n y requiere responsabilidades y fuentes maestras claras. La ambig\u00fcedad contextual aparece cuando varias versiones son v\u00e1lidas en condiciones distintas y exige describir esas condiciones. Por \u00faltimo, el conocimiento t\u00e1cito estructural aparece cuando una pr\u00e1ctica depende de criterio experto todav\u00eda no formalizado; requiere observaci\u00f3n, contraste y preservaci\u00f3n del contexto. Clasificar estos casos evita confundir cualquier diferencia con un error o, a la inversa, justificar como misterio un defecto que puede corregirse.<\/p><h4>12. S\u00e9ptima fase: la IA como aprendiz<\/h4><p>La IA entra \u00fanicamente despu\u00e9s de construir una base humana y documental suficiente. En su primer papel es un aprendiz paralelo al humano: recibe procedimientos, observaciones, im\u00e1genes autorizadas, variantes, reglas, excepciones, lenguaje contextual y correcciones registradas durante la transmisi\u00f3n. Se compara lo que un aprendiz humano comprende y ejecuta con lo que el sistema parece comprender a partir de esos materiales. La coherencia de una respuesta textual no se toma como prueba de comprensi\u00f3n de la pr\u00e1ctica.<\/p><h4>13. Octava fase: la IA como apoyo a la ense\u00f1anza<\/h4><p>El segundo papel es m\u00e1s exigente. Se examina si el sistema puede explicar una pr\u00e1ctica de manera que ayude a otra persona a aprenderla, por ejemplo un nuevo aprendiz, un artesano de otro contexto o un observador t\u00e9cnico. Ya no basta con que recuerde informaci\u00f3n: debe conservar secuencias, condiciones, variantes y l\u00edmites. La evaluaci\u00f3n distingue entre producir una explicaci\u00f3n convincente y contribuir realmente a una capacidad que otra persona pueda ejercer con supervisi\u00f3n adecuada.<\/p><h4>14. Revisi\u00f3n humana de la transmisi\u00f3n asistida por IA<\/h4><p>Las explicaciones generadas por sistemas de IA deben ser revisadas por personas competentes y legitimadas para evaluar la pr\u00e1ctica. La revisi\u00f3n observa si se conserva la secuencia de trabajo, se respeta el contexto, se reconocen variantes leg\u00edtimas, se se\u00f1alan excepciones y se mantienen procedencias y l\u00edmites de uso. Tambi\u00e9n busca omisiones, afirmaciones inventadas y una falsa sensaci\u00f3n de coherencia. Un sistema puede escribir de modo fluido y, sin embargo, alterar el sentido t\u00e9cnico, cultural o simb\u00f3lico de aquello que pretende ense\u00f1ar.<\/p><h4>15. Hip\u00f3tesis experimental<\/h4><p>La hip\u00f3tesis central propone que, cuanto mayor sea la complejidad contextual y la densidad de ambig\u00fcedades leg\u00edtimas de una pr\u00e1ctica, m\u00e1s dif\u00edcil podr\u00eda resultar para un sistema de IA representarla, estabilizarla y transmitirla fielmente. Esta relaci\u00f3n a\u00fan debe definirse y comprobarse emp\u00edricamente; no es un resultado demostrado. Para estudiarla se pueden describir perfiles que atiendan al n\u00famero de variantes, la autoridad sobre los registros, el control de versiones, la dependencia del contexto, el juicio experto, la transmisi\u00f3n impl\u00edcita, las diferencias territoriales, la carga ritual o simb\u00f3lica y la resistencia a una formalizaci\u00f3n uniforme.<\/p><h4>16. Investigaci\u00f3n comparativa<\/h4><p>El m\u00e9todo est\u00e1 concebido para comparar pr\u00e1cticas diferentes sin imponerles una medida cultural \u00fanica. Podr\u00edan estudiarse bordados del Totonacapan y de otras regiones, joyer\u00eda, cultivo y beneficio de vainilla, tejido, relojer\u00eda, restauraci\u00f3n, conocimientos ecol\u00f3gicos o t\u00e9cnicas complejas de taller. Cada caso requiere su propio acuerdo con los portadores del saber y sus criterios de evaluaci\u00f3n. La comparaci\u00f3n busca comprender qu\u00e9 aspectos pueden explicitarse y cu\u00e1les exigen experiencia situada, no jerarquizar culturas por su facilidad de digitalizaci\u00f3n.<\/p><h4>17. Qu\u00e9 podr\u00eda revelar el modelo<\/h4><p>Una pr\u00e1ctica predominantemente procedimental puede resultar m\u00e1s sencilla de registrar, revisar y transmitir. Otra, muy dependiente de circunstancias cambiantes, necesitar\u00e1 reglas de contexto y validaci\u00f3n humana. Otras capacidades dependen de percepci\u00f3n material, gesto, tiempo, autoridad comunitaria o conocimiento ritual y podr\u00edan resistirse a una formalizaci\u00f3n m\u00e1s profunda. Son perfiles de trabajo, no una clasificaci\u00f3n definitiva de personas o culturas. Uno de los resultados m\u00e1s valiosos podr\u00eda consistir en identificar con precisi\u00f3n d\u00f3nde fallan los sistemas de IA y qu\u00e9 condiciones humanas no pueden sustituirse.<\/p><h4>18. Contribuci\u00f3n propuesta a la evaluaci\u00f3n de IA<\/h4><p>Gran parte de la evaluaci\u00f3n corriente de IA se centra en lenguaje, razonamiento, b\u00fasqueda, matem\u00e1ticas, programaci\u00f3n o ejecuci\u00f3n de tareas. Aqu\u00ed se propone un tipo complementario de ensayo: contrastar modelos con conocimiento t\u00e1cito situado, transmisi\u00f3n maestro\u2013aprendiz, variaciones leg\u00edtimas y situaciones donde la documentaci\u00f3n no agota el contexto. El objetivo es observar qu\u00e9 arquitecturas o estrategias permiten reconocer sus l\u00edmites y trabajar con ambig\u00fcedad sin producir explicaciones falsamente seguras o reducir las diferencias culturales a una media indiferenciada.<\/p><h4>19. Contribuci\u00f3n propuesta a la preservaci\u00f3n<\/h4><p>El mismo m\u00e9todo puede ayudar a identificar capacidades en riesgo, reforzar comunidades de pr\u00e1ctica, documentar variantes, favorecer la ense\u00f1anza entre generaciones, organizar archivos trazables y mejorar la atribuci\u00f3n cultural. Tambi\u00e9n puede preparar informaci\u00f3n \u00fatil para estudiar, cuando proceda y con consentimiento, mecanismos de protecci\u00f3n formal. Preservar no equivale a almacenar una grabaci\u00f3n o una descripci\u00f3n: significa mantener condiciones para que una capacidad pueda seguir practic\u00e1ndose, corrigi\u00e9ndose y transmiti\u00e9ndose.<\/p><h4>20. Estado institucional y condiciones de implantaci\u00f3n<\/h4><p>Este texto describe una propuesta metodol\u00f3gica de investigaci\u00f3n, no un programa experimental completado ni un reconocimiento concedido por una instituci\u00f3n externa. Su posible puesta en pr\u00e1ctica requiere comunidades voluntarias, acuerdos claros sobre derechos y acceso, investigadores y evaluadores competentes, recursos de campo, documentaci\u00f3n y criterios de revisi\u00f3n. The Integral Management Society y el Instituto aportan una trayectoria de trabajo con comunidades de pr\u00e1ctica, documentaci\u00f3n, gesti\u00f3n de procesos y sistemas complejos, pero cada caso deber\u00e1 concretar participantes, alcance, autorizaciones y evidencia propia antes de presentarse como actividad ejecutada.<\/p><h4>21. La pregunta que permanece abierta<\/h4><p>AI &amp; Ancestral Wisdom no pretende demostrar que la inteligencia artificial pueda reemplazar la sabidur\u00eda humana. Busca averiguar, de forma pr\u00e1ctica y verificable, qu\u00e9 conocimientos pueden documentarse, cu\u00e1les pueden ense\u00f1arse parcialmente, cu\u00e1les pueden modelarse y cu\u00e1les deben permanecer vinculados a personas, comunidades, materiales y territorios. La pregunta central no es si una IA puede almacenar conocimiento ancestral. Es si puede aprender, explicar y apoyar su transmisi\u00f3n sin perder la coherencia del contexto ni borrar aquello que hace leg\u00edtima y viva una pr\u00e1ctica.<\/p><\/details>\n\n<div class=\"editorial-links\"><a href=\"#fi3-section-1\">Ver la secuencia del programa \u2192<\/a><a href=\"https:\/\/tegrity.ai\/\">Investigaci\u00f3n en Tegrity.AI \u2197<\/a><\/div><\/div><\/section><div class=\"prose\"><p class=\"eyebrow\">L\u00ednea conceptual de trabajo<\/p><p class=\"lead\">La tecnolog\u00eda puede ayudar a organizar un archivo. Comprender un conocimiento exige tambi\u00e9n a quienes lo viven.<\/p><p>AI &#038; Ancestral Wisdom explora c\u00f3mo documentar saberes vivos y preparar registros para usos educativos y de investigaci\u00f3n, conservando su contexto y procedencia. Es una l\u00ednea de trabajo del Instituto: no se presenta aqu\u00ed un sistema desplegado ni resultados de un piloto.<\/p><h2>Antes de digitalizar<\/h2><p>El primer paso es acordar qu\u00e9 se quiere conservar y para qu\u00e9. El registro debe respetar la lengua, la interpretaci\u00f3n de sus portadores y las condiciones de acceso. Algunos conocimientos pueden describirse sin difundir su contenido; otros requieren reserva.<\/p><h2>Cuatro preguntas para cada registro<\/h2><ul><li><strong>Procedencia:<\/strong> \u00bfde d\u00f3nde viene y qui\u00e9n aporta la informaci\u00f3n?<\/li><li><strong>Contexto:<\/strong> \u00bfqu\u00e9 lengua, pr\u00e1ctica y situaci\u00f3n le dan sentido?<\/li><li><strong>Autorizaci\u00f3n:<\/strong> \u00bfqu\u00e9 usos se han acordado y con qu\u00e9 l\u00edmites?<\/li><li><strong>Revisi\u00f3n:<\/strong> \u00bfqui\u00e9n puede corregir una traducci\u00f3n o interpretaci\u00f3n?<\/li><\/ul><h2>El papel de la inteligencia artificial<\/h2><p>Las herramientas digitales pueden apoyar tareas como clasificaci\u00f3n, b\u00fasqueda y preparaci\u00f3n de transcripciones. Esas ayudas requieren revisi\u00f3n humana y trazabilidad. Una traducci\u00f3n autom\u00e1tica no se convierte en la voz aut\u00e9ntica de una comunidad ni una inferencia en testimonio.<\/p><h2>Acceso y reutilizaci\u00f3n<\/h2><p>Publicar una descripci\u00f3n no concede derechos para entrenar modelos o reproducir todo el material asociado. Cada uso necesita un marco adecuado de autorizaci\u00f3n, atribuci\u00f3n y responsabilidad. La finalidad es fortalecer la memoria y la transmisi\u00f3n, conservando la capacidad de decisi\u00f3n de las personas implicadas.<\/p><div class=\"note\"><h3>Una conexi\u00f3n con la investigaci\u00f3n de IMSV<\/h3><p>El di\u00e1logo con las l\u00edneas tecnol\u00f3gicas de IMSV permite formular preguntas sobre documentaci\u00f3n e integridad. No implica la validaci\u00f3n de una herramienta ni un acuerdo con terceros.<\/p><a href=\"https:\/\/tegrity.ai\/\">Conocer Tegrity.AI \u2192<\/a><\/div><a class=\"button\" href=\"https:\/\/totonacapan.com\/?page_id=59\">Proponer una conversaci\u00f3n \u2192<\/a><\/div><\/section><\/article><\/div>\n\n\n<section class=\"prose literal-publication\" id=\"bandeja-formacion-integral\" lang=\"es\"><h2>Formaci\u00f3n Integral 3.0 \u2014 Propuesta IGF Labs, Internet Governance Forum 2026<\/h2><p>Desde el Totonacapan, presentamos Formaci\u00f3n Integral 3.0 a los Internet Governance Labs del Internet Governance Forum (IGF). La propuesta parte de la transmisi\u00f3n de saberes entre maestros y aprendices y de la experiencia de Formaci\u00f3n Integral de 2005\u20132014, para explorar una nueva etapa de aprendizaje intergeneracional con inteligencia artificial.<\/p><p>La propuesta incorpor\u00f3 intercambios y aportaciones de dos organizaciones africanas: Jokkolabs Banjul (Gambia), a trav\u00e9s de Poncelet Ileleji, y United Diplomats of Africa (UDA, Senegal), a trav\u00e9s de Amath Ndiaye. Este di\u00e1logo M\u00e9xico\u2013\u00c1frica permite contrastar contextos, formas de aprendizaje y necesidades de las comunidades, buscando una cooperaci\u00f3n donde cada regi\u00f3n conserve su voz, sus conocimientos y su capacidad de decisi\u00f3n.<\/p><p>El planteamiento propone retos pr\u00e1cticos en los que maestros, j\u00f3venes y herramientas de IA aprenden y trabajan conjuntamente, con atenci\u00f3n a la atribuci\u00f3n, el consentimiento, el contexto cultural y la transmisi\u00f3n efectiva de conocimientos.<\/p><\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Conocimiento vivo, aprendizaje humano y gobernanza de la Internet 3.0. 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