Sobre los temas en torno a los que su cabeza da vueltas, la relación entre desarrollo humano y desarrollo tecnológico, y las posturas que considera que Uruguay debería empezar a tomar en torno a estas discusiones, va el siguiente resumen de la charla con Casacuberta.
Tomaste contacto con la idea de la inteligencia artificial hace 30 años. Es curioso encontrarse con que el concepto está entre nosotros desde hace tanto, teniendo en cuenta además que hoy hablamos de ella con un halo de novedad que tiñe todas las discusiones.
La inteligencia artificial ha estado en el imaginario y en la literatura por miles de años. De hecho, el primer texto del que tenemos referencia narrativa, que es Gilgamesh, ya tiene una entidad artificial, hecha de barro, que cobra vida y toma decisiones. La Biblia también, y El Gólem, Frankenstein. Es interesante que conforme vamos avanzando en el desarrollo de las tecnologías y en el proceso de la Ilustración, cada vez más esa capacidad de generar entidades artificiales comienza a desplazarse hacia la ciencia. En la novela Frankenstein, la criatura no sólo es más ágil que un humano: es mucho más inteligente. Aprende a leer, lee El paraíso perdido de Milton en tres meses. Entonces, la idea de una entidad más inteligente o poderosa que los humanos ha estado siempre pendiendo sobre el imaginario público.
¿Y cómo pasa a ser parte de procesos a los que podemos acceder tan abiertamente?
Hay que decir que más allá de esa tradición literaria y filosófica, el proceso analítico de la computación tiene más de 100 años. En general siempre se pone como el padre de la computación a Alan Turing, pero en realidad la computación tuvo una madre mucho más significativa que fue Ada Byron, también llamada Ada Lovelace. Ella es la persona que escribió el primer programa de computadora, que de hecho tardó más de 150 años en ser puesto en funcionamiento y en corroborarse que funcionaba. Turing es la primera persona que formula en un contexto académico la pregunta ¿pueden las máquinas pensar?. Cuando se hace el primer congreso internacional de inteligencia artificial, en los años 50, se forman rápidamente dos bandos, y los dos hacen avanzar la inteligencia artificial a distintos ritmos y con distintas dinámicas. Un bando piensa "vamos a craquear cómo funciona el pensamiento en términos algorítmicos y después lo reproducimos". Esa fue la premisa básica. Como nuestra conciencia parecería ser lineal o tiene un discurso lineal, uno tendería a pensar que el pensamiento es lineal.
En ese momento había una desconexión absoluta entre el análisis de los procesos mentales y el estudio de los sistemas emergentes. A nadie se le ocurría pensar que la cabeza funcionaba como un hormiguero. Pero el propio Alan Turing, cuando hace su pregunta ¿pueden las máquinas pensar? se da cuenta de que no sabemos lo que es el pensamiento, cómo se describe y, de hecho, es difícil definirlo. Y como no sabemos qué es, Turing se centra en qué resultados se pueden obtener de lo que llamaríamos pensamiento. Y es justamente el bando número dos el que se ocupa no tanto de cuáles son los procesos mentales, sino de cuáles son los desempeños. Esa división entre procesos y desempeños es esencial, porque una vez que la entendés te das cuenta de la diferencia fundamental que hay entre las dos cosas. Uno pensaría, y ese es el criterio del bando uno, que para reproducir ciertos desempeños tenés que entender el proceso. Pero el grupo dos dice no estamos en condiciones de entender, pero sí podemos pensar en términos de desempeño. Por esa vía es que se llega a sistemas artificiales que en un ámbito muy limitado, con reglas muy precisas, como el ajedrez, logran desempeños superiores a los de un humano. En 1997 la máquina Deep Blue le gana a Kasparov la partida de ajedrez, y esa victoria inauguró la época en que ninguna persona, por avanzada que sea, le puede ganar a una computadora avanzada. Y así se avanzó tortuosamente hasta el día de hoy. Una de las cosas intuitivas que nosotros desarrollamos, que nace de nuestra experiencia y de nuestra intuición sobre cómo funcionamos, es una pirámide cognitiva donde ponemos algunas funciones básicas en la parte de más abajo: lo sensomotor, aquello que por ejemplo compartimos con una ardilla, y vamos construyendo arriba de esa pirámide lo que consideramos que es más complejo, en un discurso que es antropocéntrico, concienciocéntrico, occidental.
¿Reduccionista?
Sí, pero no es una mala palabra para mí, el reduccionismo es lo que la percepción es: reducir y comprimir. Entonces, en esa pirámide colocamos lo que serían las funciones superiores y las funciones básicas. Cuando se produce, al inicio del 2020 y poco, la irrupción de los modelos de lenguaje que se venían desarrollándose hace muchísimos años, y se produce un modelo de lenguaje que puede tener conversaciones que son mayormente razonables, incluso con alucinaciones y errores, la percepción pública es que de pronto existe un salto por el cual la IA se puede ocupar de uno de esos procesos superiores de la pirámide. En realidad, la vida nos ha demostrado que ese no es necesariamente un proceso superior, porque ha sido muy difícil de craquear lo que intuitivamente nosotros colocamos en la base de la pirámide: lo sensomotor. Es decir, es mucho más difícil lograr en términos de inteligencia artificial lo que es capaz de hacer una ardilla que el lenguaje, que es un sistema que a pesar de que parece ser un reino infinito de posibilidades, no deja de estar lleno de reglas. Entonces, en 2022 o 2023 se produce una especie de despertar colectivo acerca de un proceso que llevaba muchísimas décadas, incluso se podría argumentar que siglos.
Es mucho más difícil lograr en términos de inteligencia artificial lo que es capaz de hacer una ardilla que el lenguaje, que es un sistema que a pesar de que parece ser un reino infinito de posibilidades, no deja de estar lleno de reglas. Es mucho más difícil lograr en términos de inteligencia artificial lo que es capaz de hacer una ardilla que el lenguaje, que es un sistema que a pesar de que parece ser un reino infinito de posibilidades, no deja de estar lleno de reglas.
Ese "despertar" desertó, valga la redundancia, otros dos grupos opuestos: los tecnofílicos y los tecnoapocalípticos. ¿Se habla demasiado en términos de "victoria" y "derrota" humana en estos temas?
Ese despertar en realidad es el despertar de nosotros como comunidad a una serie de ideas que han sido incómodas o difíciles de digerir a lo largo de la historia. La primera idea es entender que los procesos cognitivos son procesos materiales, y, por lo tanto, se pueden emular mal o pobremente, pero se pueden emular. Segundo, cuando se piensa en la inteligencia artificial, se piensa en un sistema que se hizo solo y que se alimenta de sus propias producciones, pero no es cierto. Es un sistema que viene trabajándose hace muchas décadas y cuya formación es un repositorio de toda la creación humana. La propia criatura en Frankenstein es un sujeto que procesa literatura y que adquiere una porción significativa de cultura y de sensibilidad ante la naturaleza, pero cuando las personas lo rechazan lo hacen porque no tiene un origen humano, no nació de madre y carece de alma. Al enfrentarnos a la inteligencia artificial, primero tenemos la falsa noción de que se trata de un emergente nuevo. No nos damos cuenta que más que inteligencia artificial es una suerte de inteligencia colectiva, donde se enhebran y coordinan muchas manifestaciones del pensamiento y la cultura en un sistema que las compila, pero que también intenta encontrar coherencia. Y en esa sorpresa y en ese shock público se generan dos modelos de reacción un poco extremos. Uno es el apocalipsis, la idea de que es el fin de todo, algo que nunca realmente ha sido cierto a lo largo de la historia. Por otro lado, está la tecnoutopía, una parte de la cual está estructurada en torno a un discurso económico promovido por enormes corporaciones y que debe ser sometido a la misma clase de escepticismo y escrutinio, y en el que se supone que esto es la panacea que va a curar todo. Pienso que hay que asumir una tesitura más contemplativa y propender a la investigación y a entender este proceso como un proceso social, no solamente cognitivo o computacional.
En ese sentido, ¿cuál es la principal diferencia entre otros procesos que hemos vivido antes?
Cuando surgieron tecnologías como el arado, la imprenta, la máquina de vapor, los procesos de industrialización, en el uso de esas herramientas siempre hubo una pieza esencial: el humano que opera y entiende. Todas esas floraciones tecnológicas son la extensión, en la categoría de herramienta, de las capacidades humanas que ya tenemos. Nunca ha habido en la historia una tecnología que por definición sea una caja negra. Nosotros podemos conducir un auto y no saber cómo repararlo, pero entendemos lo que está pasando en el motor, grosso modo. Si tenés una tecnología que adquiere y procesa conocimiento, pero además aprende en el camino, es una categoría distinta a la de un destornillador. Y eso no quiere decir que deba ser vista con temor, sino con una atención distinta a la que recibe un arado. Cuando tenés una máquina que aprende, la relación de tu aprendizaje es con un blanco móvil, donde sus capacidades cambian. Y al mismo tiempo, esa máquina no está físicamente acá, no la puedo tocar.
Y eso obviamente desconcierta más.
Saboteador viene etimológicamente del nombre que se le daba a un tipo de suecos que usaban los trabajadores. Un saboteador era un tipo capaz de tirar un sueco adentro de una máquina para romperla. Así de tangible era la relación que había entre la automatización y la sustitución de trabajo antes. Uno de los retos que ofrece la inteligencia artificial es cómo tipificarla de una manera que nos permita entender que se trata de un ámbito nuevo.
¿Cómo entra en juego la idea de la retribución económica ahora que todos estamos, de alguna manera, "entrenando" a las inteligencias artificiales generativas a partir de nuestra interacción, así como del acopio que hace de la producción cultural humana existente? Ese aspecto es uno de los principales dilemas éticos y disparadores de demandas que existen hoy contra grandes corporaciones como Meta o Anthropic.
Lo primero es que ese enriquecimiento del bagaje de información con el que cuentan los modelos generativos se nutre de todo lo bueno y todo lo malo que hemos generado. Es interesante entender eso porque hay todo un proceso que en general no está en nuestras manos, sino en manos de corporaciones, que se llama alineación. Y en esa alineación se propende a que esa información sea estructurada y convertida en agencia bajo la premisa de seguir unos ciertos valores de lo que sería "lo bueno". Ese proceso es inasequible a los usuarios. Por eso hay una parte compleja ahí, que no se trata solamente de un enriquecimiento, sino que tiene que ver con una construcción de sentido, es decir, un proceso de significación en términos de qué sería benéfico como uso o destino para esa capacidad de procesar información.
En primer lugar, está el acopio. Estos modelos se han valido de muchísima información producida sin la intención de entrenar algoritmos, información producida a raíz de la interacción social y cultural humana, y se ha usado en forma inconsulta para entrenar algoritmos. Con respecto a esto hay dos tesituras, una absolutamente despreocupada y otra apocalíptica y centrada en la justicia. Yo me ubico en una zona gris. Porque si vos mañana fueras considerado tan sabio, tan capaz de administrar con buen juicio la información, que fueras nombrado secretario general de la ONU, nadie te diría "Emanuel, devolvé ahora un poco a la sociedad de lo que aprendiste", porque tu respuesta sería "devolver a la sociedad es ejercer como secretario general de la ONU". Entonces describir acopio de información como un robo de bienes sociales prescinde del hecho de que estas herramientas tienen un uso. No son herramientas de las que se sirve solamente el Pentágono, también nos servimos nosotros.
Segundo, en la educación de toda entidad, ya sea artificial o humana, hay un acopio de influencias. Yo me he ganado alguna reprimenda por decir que el nombre técnico de la apropiación cultural es cultura. Es decir, podés decir desde una perspectiva un poco indignada que el hecho de que Benetton se apropie de textiles guatemaltecos para hacer una colección es un acto de apropiación indebida. Y en ese caso hay cierto margen de apropiación indebida, pero todos los actos culturales están basados en algún índice de apropiación, y el problema no es definir la apropiación como una conducta discreta, sino como un gradiente dentro del cual vas a ocupar un espacio que considerás ético. Y este es uno de esos casos. Nunca antes nos habíamos enfrentado a que un servicio que pagamos se valga de información generada por nosotros y adquirida gratuitamente. Luego, sí, viene la dimensión de justicia económica y de adaptación a los impactos laborales de la inteligencia artificial.
Describir acopio de información como un robo de bienes sociales prescinde del hecho de que estas herramientas tienen un uso. No son herramientas de las que se sirve solamente el Pentágono, también nos servimos nosotros. Describir acopio de información como un robo de bienes sociales prescinde del hecho de que estas herramientas tienen un uso. No son herramientas de las que se sirve solamente el Pentágono, también nos servimos nosotros.
¿Cuáles serían esos impactos?
Primero hay que pensar que las economías de los países no sufren un colapso cuando la mitad de la población se queda desempleada. La economía de los países ya colapsa cuando un 16% de la población está desempleada. Tendemos a pensar en términos de todo o nada y a veces no se trata de una corporación dando un golpe de estado en la trama laboral de todo un país, sino de pequeños impactos que, sumados, generan una demografía. Un ejemplo: el 96% de las empresas uruguayas tienen 10 empleados o menos, y 85% tienen 4 o menos. Es decir que si una empresa encuentra que hay un conjunto de desempeños que se podrían realizar mejor o igual empleando a tres personas en lugar de cuatro, sin organizar una ola de despidos que salga en el diario y solamente prescindiendo de un trabajador, en un país con esta demografía de pymes, se llega a un resultado dramático. Por eso no tiene que ver sólo con la justicia o con la devolución de los bienes justa o injustamente apropiados, tiene que ver con qué hacemos para que las sociedades sigan siendo funcionales en su trama laboral. En todo el mundo occidental, la contratación de egresados recientes está en su punto más bajo, y en esa interacción claramente está presente el hecho de que hay algoritmos que tienen desempeños que no sustituyen todas las habilidades humanas, pero sustituyen algunas tareas. Y esas tareas a veces son suficientemente significativas para tener un impacto laboral. Entonces, hay una conclusión que es difícil de tomar a nivel gubernamental y social, que es que los procesos de optimización, de eficiencia y de desplazamiento hacia una rentabilidad inmediata, van a tender a gravitar hacia lo automatizable, conforme más y más, entre comillas, gama de grises y criterio contextual ganen las inteligencias artificiales. Ante lo cual uno podría decir, ¿pero lo humano carece de valor, acaso?
Que es una de las preguntas que sobrevuela estos tiempos.
En realidad lo que hay que preguntarse es: ¿qué es lo que los humanos producen valioso en función estricta de ser humanos? Vos podrías haberte quedado en la redacción y tener esta charla con GPT-5 y en términos informativos probablemente habría sido mejor. Pero elegiste venir hasta esta oficina a tener esta charla porque te interesa lo que dice este humano. Nosotros no somos conscientes del espacio enorme que ocupa en nuestra economía el mercado de la intersubjetividad. La columna vertebral de nuestro discurso económico es generar rentabilidad, eficiencia y optimización, pero tenemos cientos de instancias de economía de lo intersubjetivo: la performance musical, la composición, la terapia, el coaching, la docencia, la preparación física, el deporte, lo testimonial. Hay cientos de dimensiones monetizadas y aún no monetizadas por explorar, donde se agrega valor.
Un ejemplo muy bueno de monetización de un concepto que antes se consideraba por definición gratuito es el Sistema Nacional de Cuidados. Había una conducta que antes estaba librada a la buena voluntad y al cariño que pudiera esperarse de los involucrados en cuidar a una persona. Y en determinado momento el Estado dice "esto es una cosa que podemos monetizar, generalizar e incluir dentro de un sistema donde se asume que el hecho de que esta actividad sea gratuita es injusto". Y ahí lo que estás apreciando es intervención estrictamente humana sobre otro humano. Descubrir que allí se agregaba valor fue una suerte de iluminación por parte del Estado. Y es una iluminación colectiva. La mayoría de las cosas que hoy consideramos derechos, en algún momento fueron exclusivamente commodities: la salud, la educación. Todo eso dependía de la buena voluntad de alguna institución. Hay un momento en que las comunidades estructuradas en torno a Estados dicen "pará, esto es valioso, vamos a pagar por eso y a incluirlo en la columna vertebral de la funcionalidad social". Entonces nosotros estamos en uno de esos momentos. Nos obliga a darnos cuenta que una dimensión de lo humano que antes considerábamos "condimento" genera valor. Y tenemos que encontrar una manera de generar una filosofía del trabajo, que es un reto muy grande a nivel de políticas públicas, que nos permitan entender que a la larga, y me refiero a 10 años, hay que haber generado un sistema donde no sólo se genere valor, sino mucho más urgentemente se genere sentido.
Porque, en el discurso actual, todos los días se asume que tu función es valiosa en la medida que lo que genera al final es una participación activa en el ciclo económico. Estamos atravesando un proceso por el cual tenemos que reconsiderar qué es aquello que sirve, por qué nos interesa el vínculo social y qué obtenemos de ello. Y el reto terrible es que esto ocurre en el momento de mayor fractura social, de mayor virtualización. Es el momento en la historia reciente en que las personas han tomado menos un café juntas, que se reúnen menos con amigos. En la era del Tinder es el momento en la historia reciente en que las personas han tenido menos interacciones sexuales. Es un momento de particular disgregación de la trama social y el reto es que esto que se nos viene, para atravesarlo, hay que generar una trama social muy vigorosa de revalorización de lo humano.
Estamos atravesando un proceso por el cual tenemos que reconsiderar qué es aquello que sirve, por qué nos interesa el vínculo social y qué obtenemos de ello. Y el reto terrible es que esto ocurre en el momento de mayor fractura social, de mayor virtualización. Estamos atravesando un proceso por el cual tenemos que reconsiderar qué es aquello que sirve, por qué nos interesa el vínculo social y qué obtenemos de ello. Y el reto terrible es que esto ocurre en el momento de mayor fractura social, de mayor virtualización.
¿Qué percepción tenés vos de que estos temas se discuten y se encaran en Uruguay? ¿Hay lugar para ser auspiciosos desde este rincón del mundo, en ese sentido?
Te voy a dar un dato alentador sobre Uruguay. En el inicio del siglo XX, el mundo atraviesa un proceso no sólo de industrialización vertiginosa, sino de empobrecimiento de la mirada sobre la condición humana que le permite a las potencias que se están disputando el planeta seguir políticas de un colonialismo criminal. Se incurre en el genocidio, en la degradación humana y en la barbarie. Si ves las prácticas que siguió Bélgica en el Congo, parecen anteriores al medioevo. En ese contexto, Uruguay, que salía de un siglo entero de conflictos internos intermitentes y muy desgastantes, inicia un proceso increíblemente único, donde lo que se hace un acopio de ideas que en el mundo son solamente conceptos potenciales y los convierte en legislación de desarrollo humano. En Uruguay se desarrolla un volumen increíble de legislaciones, todas las cuales, en vez de centrarse en el aspecto del fomento de la industrialización per se, ponen el énfasis en el desarrollo humano y en las personas. Y por eso se fomentan legislaciones que desde el punto de vista del mundo se podrían considerar contraintuitivas. El Estado promueve que los obreros se sindicalicen, ofrece una participación en las utilidades, genera a la larga salario vacacional, desarrolla políticas de inclusión de la mujer en las decisiones electorales, instituye el divorcio por la sola voluntad de la mujer en 1913, una política que en la mayoría de los países de Europa todavía no existe. Es decir, si sos cínico podrías decir que Uruguay emprendió ese camino porque no tenía la posibilidad de conquistar a nadie y expoliarlo, pero yo creo que hay una dimensión filosófica mucho más profunda, fundacional, que es poner el énfasis en generar políticas al margen de si existen o no en el mundo. Uruguay, al día de hoy, sigue siendo un banco de pruebas de políticas públicas. Lo es para el BID, para el Banco Mundial, no sólo para la trama partidaria en Uruguay.
¿Y por qué es un banco de políticas públicas?
Porque es un país de tres millones y medio de habitantes que tiene al mismo tiempo estabilidad, bajísima corrupción, tiene una escala de demografía que permite poner en práctica una política pública y medir sus resultados en un plazo brevísimo. Tiene una intercomunicación gigantesca, tiene un estado de conectividad con el mundo, tiene una trazabilidad del dinero. Es decir, que es un espacio particularmente propicio para desarrollar políticas públicas. No solo eso: tiene unas características que no tiene Silicon Valley y es que no cargamos con una mochila de enormes corporaciones y lobistas obstaculizando políticas públicas de desarrollo humano. No la tenemos. Y al mismo tiempo, y esta característica es difícil de ver porque está en las fronteras de lo que consideramos la soberanía, el hecho de que Uruguay sea un banco de pruebas de políticas públicas le conviene a todo el mundo.
Uruguay, al día de hoy, sigue siendo un banco de pruebas de políticas públicas. Lo es para el BID, para el Banco Mundial, no sólo para la trama partidaria en Uruguay. Uruguay, al día de hoy, sigue siendo un banco de pruebas de políticas públicas. Lo es para el BID, para el Banco Mundial, no sólo para la trama partidaria en Uruguay.
¿En qué sentido?
En el sentido de que tenés un país que es una especie de arenero donde probás cosas y ves qué funciona. Y al mismo tiempo tenés una trama de personas que se dedican a las tecnologías de la información. Uruguay exporta productos basados en inteligencia artificial desde hace 35 años. Tiene una cantidad de personas que entienden materialmente el tema. No tiene una infraestructura descollante, pero es el primer país que tuvo una carrera de ingeniería en computación. Y sobre todo tiene una disposición al contacto entre partes bastante accesible. Es un país donde si querés hablar con el presidente de la república te lleva seis llamados, no 300 como en cualquier otro país. Todas esas condiciones, si Uruguay las supiera aprovechar, lo colocarían en una posición especialmente privilegiada para dar vuelta al criterio con el que se abordan las legislaciones de inteligencia artificial, que es cómo puedo valerme de estas herramientas en un entorno donde la trama social siga siendo funcional. Freud dice que los ámbitos de la realización humana son el amor y el trabajo, y ambos se están viendo trastocados por la irrupción de estas tecnologías. El trabajo tiene muchísimo que ver con la identidad. En la medida en que eso se trastoca genera una suerte de resistencia a entenderte a vos mismo en términos de lo que hacés. Y acá introduzco una nota dramática: Uruguay tiene 300 % el índice de suicidios promedio de América Latina. Tiene una altísima tasa de depresión y la tercera tasa más alta de desvinculación de estudiantes de secundaria del ciclo que están cursando, solo después de Honduras y Haití. Es decir que ya hay, entre otras cosas porque se trata de un pueblo muy crítico, una dificultad para concebir lo que se hace en términos de sentido, para concebir lo que uno hace en términos individuales como importante. Y por eso esas políticas de valorización del aporte de cada humano son especialmente urgentes en Uruguay. Cuando pienso en las reformas batllistas de inicios del siglo XX, en realidad son todas políticas que viabilizan no sólo la trama de la comunidad, sino que valorizan lo humano.
¿Qué tiene que pasar para que esas políticas de valorización se concreten?
La primera medida es incorporar mucho más la interdisciplina. En general, la institucionalidad destinada a la inteligencia artificial en los países es una herramienta de promoción que tiende a estimular la adopción temprana de estas herramientas y la comprensión de su uso para evitar un un dislocamiento de la sociedad en términos de equidad. Y al mismo tiempo las políticas de promoción también tienen que ver con favorecer que no haya sesgos culturales negativos que estereotipen una porción de la población, que haya un respeto de la privacidad de datos y de la ciberseguridad. Todas esas dimensiones están bien, pero como en general hay una posposición del abordaje del problema del impacto laboral, y al mismo tiempo hay una posposición del problema de la construcción de sentido, las personas o entidades que se encargan de la promoción de estas cosas en el común de los países están estructuradas en torno a ingenieros, gestores, economistas, personas que saben implementar una política económica o industrial. Pero en este caso, este reto excede lo industrial. Es gracioso ver ahora que Anthropic u OpenAI están contratando filósofos a rolete. Las propias corporaciones se dan cuenta de que hay una dimensión en que hay que involucrar epistemología, nuestra capacidad de construir sentido. Eso en Uruguay está ocurriendo de una manera muy fragmentada. Entonces lo primero que hay que hacer es vencer el temor a que una mirada interdisciplinaria empantane o obstaculice la promoción del uso de herramientas. No está reñido en absoluto entender el impacto social con favorecer desarrollo por la vía del uso de herramientas contemporáneas. Una cosa no se opone a la otra. Uruguay hasta el día de hoy tiene pocas instancias de corte institucional donde haya cuerpos consultivos. Dicho en términos más crudos, desde la pandemia hasta ahora no ha habido una circunstancia que amerite un GACH. Pero no un GACH circunstancial, sino una suerte de institucionalidad consultiva que nos permita entender aspectos del problema que no estamos viendo y que solo se entienden si se incorporan neurocientíficos, filósofos, expertos en educación, en el diseño de políticas públicas, laborales, legisladores. Es el reto más grande en términos legislativos que hemos atravesado, en mi lectura, desde el inicio del siglo XX. Y como el del inicio del siglo XX lo atravesamos bien, pienso en ese antecedente como un dato augural sobre nuestra posibilidad de hacerlo en el presente.
De hecho es curioso que no se haya repetido cuando el experimento del GACH funcionó bien.
Funcionó bien y al mismo tiempo mal, en el sentido de que por primera vez el uruguayo se dio cuenta de que podía incorporar la ciencia a la trama de decisiones que tenían que ver con la vida cotidiana y el desarrollo socioeconómico del país. Por primera vez empezamos a ver científicos en el noticiero. El debe que le quedó al país es la incapacidad de la trama gubernamental y partidaria de darse cuenta que el capital generado excedía largamente a la pandemia. El GACH fue un éxito desde el punto de vista de la irrupción de una capacidad de ofrecer conocimientos y soluciones, Uruguay hizo una cantidad de cosas con una velocidad y dinamismo muy desprendidos de esa pachorra gris que la gente piensa que nos define. Uruguay es un país muchísimo más dinámico que lo que el discurso público pretende. El GACH es un antecedente valioso y una oportunidad desaprovechada, que en esta nueva oportunidad no podemos permitir que vuelva a ocurrir.
