El positivismo es fragmentario, la hermenéutica es reunidora. Si la IA es capaz de enlazar conocimientos de distintas disciplinas, esto es, si se convierte en una herramienta transdisciplinar, entonces puede conducir a avances muy notables.
Históricamente, el desarrollo de la computación y las primeras etapas de la IA (como los sistemas expertos o el aprendizaje estadístico clásico) se apoyaron firmemente sobre pilares positivistas:
- Reducción de la realidad a datos: lo que no es medible o cuantificable queda fuera del sistema.
- Fragmentación disciplinaria: Los modelos suelen entrenarse en silos hiperespecializados (una IA para radiología ósea, otra para traducción jurídica, otra para meteorología) sin una comprensión unificada del sentido humano detrás de esos datos.
La hermenéutica, sin embargo, (desde Schleiermacher y Dilthey hasta Gadamer y Ricoeur) sostiene que el conocimiento no es una mera acumulación de hechos objetivos, sino un acto de interpretación anclado en un horizonte de sentido, lenguaje y cultura.
La IA generativa y los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), a pesar de su sustrato matemático y probabilístico, replican dinámicas estructurales de la hermeneútica:
El Círculo Hermenéutico: Para comprender una palabra o fragmento, la IA analiza el contexto global del texto; y para entender el todo, procesa las partes. Funciona mediante un bucle continuo de resignificación contextual.
Intertextualidad y Transdisciplinariedad: Al haber sido entrenadas en vastos corpus que cruzan la filosofía, la física, la literatura, la biología y la sociología, estas herramientas no reconocen fronteras departamentales. Un LLM puede conectar una metáfora poética con un concepto de la física cuántica o un dilema ético, tejiendo puentes donde el positivismo tradicional ve disciplinas estancas.
¿Puede la IA producir avances que el positivismo no alcanza?
Precisamente al hibridar el rigor computacional con la comprensión contextual. El positivismo busca la causa y el efecto bajo leyes generales; la hermenéutica busca el por qué y el significado.
Síntesis de saberes inconexos: Puede identificar patrones estructurales profundos entre campos que la ciencia positivista, debido a su especialización extrema, mantiene desconectados (por ejemplo, relacionar la neurobiología de la percepción estética con la teoría del arte renacentista).
Los mayores desafíos contemporáneos (la crisis climática, la bioética, la gobernanza global) no se resuelven solo con más datos (positivismo), sino interpretando valores, narrativas y tensiones culturales (hermeneútica). La IA actúa como un mediador hermenéutico capaz de procesar la polifonía de los discursos humanos.
Aunque la IA nace de una matriz matemática y positivista, su capacidad operativa se acerca funcionalmente a la hermenéutica. Al procesar el lenguaje como un tejido vivo de significados y no como meros símbolos lógicos, la IA dota a la investigación de una dimensión transdisciplinar que permite desentrañar conexiones de sentido vedadas al reduccionismo positivista.
Ahora bien. La comprensión artificial es en realidad procesamiento. Los algoritmos de IA manipulan patrones estadísticos de lenguaje a gran escala, pero carecen de una experiencia vivida, de intencionalidad o de un "mundo" propio.
Vaciamiento del léxico: Se utiliza de forma imprecisa la terminología filosófica (decir que la máquina "entiende", "interpreta" o "razona"). Desde la hermenéutica (de Heidegger a Gadamer), comprender no es procesar datos, sino situarse en un horizonte histórico y cultural.
En lugar de ver a la IA como un oráculo que entrega verdades neutras, la perspectiva hermenéutica propone tratarla como un interlocutor textual que genera borradores o estímulos.
Reificación vs. Desreificación: Existe el riesgo de la reificación algorítmica (aceptar los resultados de la IA como verdades objetivas einmutables). La hermenéutica crítica busca la desreificación: desenmascarar los sesgos, intereses y construcciones humanas detrás del código
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