Rompiendo el silencio algorítmico. Comunicadoras latinoamericanas y justicia epistémica en la inteligencia artificial
ARK CAICYT: https://id.caicyt.gov.ar/ark:/s27969010/fyxgwghid
Pereyra Carrillo, Verónica[1]
Resumen
Este artículo realiza una relectura teórico-interpretativa de los resultados de una investigación doctoral sobre las prácticas comunicacionales de diez profesionales latinoamericanas entre 2015 y 2025. El estudio mostró que sus intervenciones en radios comunitarias y feministas, medios periodísticos, universidades, organizaciones sociales, políticas públicas, archivos y redes regionales, además de transmitir información, producen conocimientos situados, preservan memorias, construyen marcos de interpretación y disputan sentidos sobre las experiencias de las mujeres y sus comunidades. A partir de las formas de legitimidad territorial, relacional, epistémica e institucional identificadas en esas trayectorias, se examinan las condiciones bajo las cuales tales saberes pueden ser reconocidos por los sistemas de inteligencia artificial. El texto articula los estudios latinoamericanos de las mediaciones y la legitimidad comunicacional con el feminismo de datos y la teoría de la injusticia epistémica. Propone tres conceptos: silencio algorítmico, traducción algorítmica de la legitimidad y visibilidad epistémica algorítmica. Se sostiene que la justicia epistémica no se alcanza mediante la mera incorporación de nombres de mujeres, sino reconociendo sus autorías, conocimientos situados, memorias, redes y formas colectivas de producción. Asimismo, se plantea la necesidad de incorporar a las comunicadoras como actoras en la evaluación y gobernanza de la inteligencia artificial.
Palabras clave: inteligencia artificial, comunicadoras latinoamericanas, justicia epistémica, silencio algorítmico, comunicación feminista
Breaking Algorithmic Silence: Latin American Women Communicators and Epistemic Justice in Artificial Intelligence
Abstract
This article offers a theoretical and interpretive rereading of the findings of a doctoral study on the communication practices of ten Latin American women professionals between 2015 and 2025. The research showed that their work in community and feminist radio, journalism, universities, social organizations, public policies, archives, and regional networks goes beyond transmitting information but produces situated knowledge, preserves memories, constructs interpretive frameworks, and disputes the meanings attributed to women’s and their communities’ experiences. Drawing on the territorial, relational, epistemic, and institutional forms of legitimacy identified in these trajectories, the article examines the conditions under which such knowledge may be recognized by artificial intelligence systems. It brings Latin American approaches to mediation and communicative legitimacy into dialogue with data feminism and the theory of epistemic injustice. Three concepts are proposed: algorithmic silence, the algorithmic translation of legitimacy, and algorithmic epistemic visibility. The article argues that epistemic justice cannot be achieved merely by adding women’s names to databases or automated responses. It requires recognition of their authorship, situated knowledge, memories, networks, and collective modes of knowledge production. It also calls for women communicators to be included as active participants in the assessment and governance of artificial intelligence.
Keywords: artificial intelligence, Latin American women communicators, epistemic justice, algorithmic silence, feminist communication
Rompendo o silêncio algorítmico. Comunicadoras latino-americanas e justiça epistêmica na inteligência artificial
Resumo
Este artigo apresenta uma releitura teórico-interpretativa dos resultados de uma pesquisa de doutorado sobre as práticas comunicacionais de dez profissionais latino-americanas entre 2015 e 2025. O estudo mostrou que suas atuações em rádios comunitárias e feministas, meios jornalísticos, universidades, organizações sociais, políticas públicas, arquivos e redes regionais não se limitam à transmissão de informações: elas produzem conhecimentos situados, preservam memórias, constroem marcos de interpretação e disputam os sentidos atribuídos às experiências das mulheres e de suas comunidades. A partir das formas de legitimidade territorial, relacional, epistêmica e institucional identificadas nessas trajetórias, o artigo examina as condições sob as quais tais saberes podem ser reconhecidos pelos sistemas de inteligência artificial. O trabalho articula os estudos latino-americanos das mediações e da legitimidade comunicacional com o feminismo de dados e a teoria da injustiça epistêmica. Propõe três conceitos: silêncio algorítmico, tradução algorítmica da legitimidade e visibilidade epistêmica algorítmica. Sustenta-se que a justiça epistêmica não se alcança pela simples incorporação de nomes de mulheres, mas pelo reconhecimento de suas autorias, conhecimentos situados, memórias, redes e formas coletivas de produção. Defende-se também a participação das comunicadoras como agentes na avaliação e na governança da inteligência artificial.
Palavras-chave: inteligência artificial, comunicadoras latino-americanas, justiça epistêmica, silêncio algorítmico, comunicação feminist
“We may be the last generation able to set the terms on which humanity and machines coexist.”
[Quizás seamos la última generación capaz de establecer las condiciones en las que coexistirán la humanidad y las máquinas.]
—António Guterres (2026, 24:50)
Introducción. La inteligencia artificial como nuevo espacio de disputa por la palabra
Este artículo deriva de una investigación doctoral sobre las prácticas comunicacionales de diez profesionales latinoamericanas entre 2015 y 2025. Mediante entrevistas en profundidad, análisis de producciones comunicacionales y observación digital, el estudio examinó experiencias vinculadas con radios comunitarias y feministas, periodismo, universidad, políticas públicas, memoria audiovisual, salud, derechos humanos, historia de las mujeres y comunicación desde el exilio. El análisis comparativo mostró que las protagonistas no se limitan a transmitir información: producen conocimientos situados, preservan memorias, construyen agendas y marcos de interpretación, articulan redes y disputan los sentidos desde los cuales se comprenden públicamente las experiencias de las mujeres y de sus comunidades (Pereyra Carrillo, 2026).
Entre los principales resultados se identificaron cuatro formas de legitimidad comunicacional: territorial, relacional, epistémica e institucional. La primera se construye mediante la pertenencia y el reconocimiento en comunidades concretas; la segunda, a través de redes de confianza y vínculos sostenidos; la tercera, mediante la producción de saberes e interpretaciones socialmente relevantes; y la cuarta, por medio de cargos, publicaciones, afiliaciones y reconocimientos formales. La investigación también mostró que la escucha, el cuidado, la reciprocidad y la protección de las fuentes intervienen en la producción y validación del conocimiento.
Estos hallazgos adquieren una nueva significación ante la expansión de la inteligencia artificial generativa y de los sistemas automatizados de recuperación y síntesis de información. Si la autoridad de las comunicadoras se construye mediante formas diversas de experiencia, conocimiento y relación, cabe preguntar qué sucede cuando esas legitimidades atraviesan sistemas que seleccionan, clasifican y reorganizan registros producidos en condiciones históricas desiguales. La inteligencia artificial constituye aquí un nuevo escenario para prolongar la pregunta sobre cómo se reconoce públicamente a quienes producen conocimiento.
La advertencia de Guterres que abre este artículo no funciona como una apelación retórica ni como una profecía determinista. Al afirmar que quizá seamos la última generación capaz de establecer las condiciones de coexistencia entre la humanidad y las máquinas, sitúa el desarrollo de la inteligencia artificial en un momento de decisión política, ética y comunicacional (Guterres, 2026). Establecer esas condiciones implica decidir también qué memorias serán preservadas, qué conocimientos adquirirán autoridad, qué sujetos serán reconocidos como productores de saber y quiénes podrán intervenir en las categorías con las que los sistemas representan el mundo. Desde esta perspectiva, interrogar la visibilidad epistémica de las comunicadoras latinoamericanas no constituye una cuestión marginal de inclusión, sino parte de la responsabilidad histórica de orientar la inteligencia artificial antes de que sus formas de clasificación y reconocimiento se naturalicen como inevitables.
La perspectiva de Martín-Barbero (1984) permite abordar esta cuestión sin reducirla a las prestaciones de una tecnología. Su invitación a “perder el ‘objeto’ para ganar el proceso” desplaza la atención hacia las mediaciones culturales, políticas e institucionales que convierten determinadas experiencias en conocimientos reconocibles. En este artículo se utiliza la expresión mediaciones algorítmicas para designar, en diálogo con ese enfoque, los procesos mediante los cuales los sistemas automatizados seleccionan, relacionan y jerarquizan memorias, fuentes y saberes.
La legitimidad ofrece un segundo puente. Rey Lennon (2024) afirma que “la legitimidad está por construirse” (p. 64) y que sus condiciones no se definen por adelantado. Las comunicadoras estudiadas ya han construido autoridad en territorios, redes, instituciones y campos de conocimiento; el problema es que esas formas de reconocimiento no dejan huellas igualmente estandarizadas. La legitimidad institucional suele expresarse en documentos fácilmente clasificables, mientras que la territorial y la relacional pueden permanecer distribuidas entre comunidades, archivos sonoros, prácticas colectivas y vínculos difíciles de atribuir o conservar.
El marco crítico se completa con el feminismo de datos y los estudios sobre poder algorítmico. D’Ignazio y Klein (2020) muestran que los datos no son neutrales: su producción supone decisiones acerca de qué registrar, cómo clasificar y qué trabajo hacer visible. Klein y D’Ignazio (2024) trasladan esos principios a la IA y subrayan la necesidad de examinar fuerzas desiguales, extractivas y excluyentes, atender al contexto e incorporar las perspectivas de quienes resultan afectados. Noble (2018), Buolamwini y Gebru (2018) y Crawford (2021) permiten analizar la jerarquización algorítmica de identidades, la distribución interseccional de los errores y las infraestructuras materiales e institucionales que sostienen la inteligencia artificial. Fricker (2007) aporta la categoría de injusticia epistémica para pensar el daño producido cuando ciertas personas reciben menos credibilidad o cuando sus experiencias no encuentran marcos adecuados de interpretación.
El artículo realiza una relectura teórico-interpretativa de los resultados de la tesis doctoral; no audita modelos específicos ni pretende demostrar la ausencia empírica de las diez comunicadoras en determinados sistemas. La pregunta orientadora es la siguiente: ¿qué revelan sus prácticas y formas de legitimidad acerca de las condiciones necesarias para alcanzar justicia epistémica en la inteligencia artificial? El objetivo es examinar cómo sus conocimientos y memorias pueden ser reconocidos sin perder contexto, atribución y densidad relacional. La tesis central sostiene que, debido a que las legitimidades territoriales, relacionales, epistémicas e institucionales no dejan huellas legibles, su traducción algorítmica puede ser desigual. De este diálogo surgen tres conceptos: silencio algorítmico, traducción algorítmica de la legitimidad y visibilidad epistémica algorítmica.
Del silencio comunicacional al silencio algorítmico
El silencio no equivale a la ausencia de palabra. Puede producirse cuando una persona habla, publica, investiga o sostiene archivos, pero su intervención no alcanza condiciones suficientes de audibilidad, atribución o reconocimiento. Las comunicadoras analizadas han creado espacios para que las experiencias relegadas ingresen en la conversación pública y han disputado marcos sobre violencia, salud, territorio, memoria, derechos humanos, exilio y género. Sin embargo, una voz puede construir legitimidad en una comunidad sin integrarse en los repertorios mediáticos, académicos o institucionales dominantes.
Desde la perspectiva de las mediaciones, la visibilidad desigual no puede atribuirse a un dispositivo aislado. Depende de procesos previos: qué experiencias fueron documentadas, qué archivos se conservaron, qué producciones se digitalizaron, qué lenguas alcanzaron mayor circulación y qué instituciones pudieron estabilizar su versión del conocimiento. La inteligencia artificial añade una nueva capa porque selecciona, relaciona y sintetiza esos registros, y produce respuestas que atribuyen relevancia diferencial a sujetos, fuentes y saberes.
D’Ignazio y Klein (2020) advierten que los datos expresan relaciones de poder y decisiones acerca de qué experiencias se vuelven legibles. Noble (2018) muestra, por su parte, que la mera existencia de información no garantiza una recuperación igualitaria: los sistemas de búsqueda ordenan y presentan contenidos mediante jerarquías que pueden reforzar desigualdades sociales. Aunque los motores de búsqueda y los modelos generativos no sean equivalentes, ambos obligan a distinguir entre producir una voz y lograr que esa voz sea reconocida como autoridad.
El silencio algorítmico no debe confundirse con una intención deliberada de censura. Es un efecto relacional de la interacción entre archivos desiguales, infraestructuras tecnológicas, criterios de clasificación y formas históricas de legitimación. Puede manifestarse como ausencia, representación incompleta, atribución incorrecta, reducción biográfica o pérdida de contexto. La inteligencia artificial no solo refleja desigualdades anteriores: al ofrecer síntesis que suelen operar como puerta de entrada al conocimiento, puede reiterarlas y conferir a una representación parcial apariencia de exhaustividad.
En este artículo, silencio algorítmico designa la producción de ausencia, irrelevancia, distorsión o reconocimiento insuficiente de determinados sujetos, trayectorias y conocimientos en representaciones generadas por sistemas de inteligencia artificial. La noción no convierte toda omisión en discriminación ni atribuye voluntad a la tecnología. Identifica la distancia posible entre la autoridad construida socialmente y el modo en que esa autoridad es traducida al entorno algorítmico. Romper ese silencio no consiste solo en incorporar nombres, sino en reconocer autorías, contextos y contribuciones epistémicas.
Memoria, legitimidad e injusticia epistémica en la inteligencia artificial
Los sistemas de inteligencia artificial no acceden a una memoria social completa. Operan sobre textos, imágenes, clasificaciones y asociaciones producidos en contextos históricos específicos. Se propone llamar memoria algorítmica a la reconstrucción selectiva del conocimiento social realizada a partir de registros culturales y digitales previamente desiguales. La expresión no atribuye a las máquinas una memoria humana; señala que aquello que pueden recuperar depende de qué experiencias fueron documentadas, qué autorías quedaron identificadas y qué instituciones dispusieron de recursos para preservar y organizar sus archivos.
Esta desigualdad antecede a la inteligencia artificial. Las prácticas desarrolladas en radios comunitarias, organizaciones sociales, redes de mujeres o procesos territoriales pueden tener gran relevancia y dejar registros efímeros, dispersos o colectivos. En cambio, las trayectorias respaldadas por instituciones centrales suelen expresarse mediante publicaciones, cargos, premios, catálogos y perfiles normalizados. Como sostienen D’Ignazio y Klein (2020), la falta de datos no puede confundirse con falta de actividad o conocimiento: también puede revelar una distribución desigual de los recursos para documentar, preservar y clasificar.
La misma asimetría afecta a la legitimidad. La investigación identificó formas territoriales, relacionales, epistémicas e institucionales que se combinan sin una jerarquía fija. No obstante, dejan huellas de distinta legibilidad. La legitimidad institucional se plasma con facilidad en títulos, afiliaciones y publicaciones; la territorial y la relacional suelen permanecer distribuidas entre prácticas, testimonios y vínculos; y la epistémica puede quedar opacada cuando los conocimientos circulan bajo el nombre de una organización o una producción colectiva.
Se denomina traducción algorítmica de la legitimidad al proceso mediante el cual esas formas de autoridad se convierten en señales reconocibles para sistemas automatizados. No existe una correspondencia directa entre legitimidad social y reconocimiento algorítmico: una comunicadora puede ser correctamente vinculada con una institución y, sin embargo, no ser reconocida por los conocimientos que produjo; puede aparecer como participante de una experiencia colectiva sin que se le atribuya capacidad interpretativa.
La injusticia epistémica permite precisar el problema. Fricker (2007) distingue entre injusticia testimonial —cuando el prejuicio disminuye la credibilidad atribuida a una persona—, e injusticia hermenéutica —cuando los recursos interpretativos disponibles no permiten comprender de forma adecuada ciertas experiencias—. En el entorno algorítmico, la primera puede manifestarse en la menor centralidad concedida a saberes procedentes de fuentes comunitarias; la segunda, cuando prácticas como la comunicación territorial, el cuidado o la autoría colectiva se interpretan mediante categorías que no reconocen su función en la producción de conocimiento.
Noble (2018) muestra que la clasificación algorítmica puede reforzar jerarquías de raza y género bajo apariencia de neutralidad; Buolamwini y Gebru (2018) demuestran que los errores tecnológicos no se distribuyen de manera uniforme; y Crawford (2021) sitúa esas desigualdades en infraestructuras sostenidas por empresas, instituciones, trabajo y decisiones clasificatorias. En las comunicadoras latinoamericanas, el género se articula con territorio, lengua, pertenencia étnica, institucionalización, movilidad y acceso a recursos documentales. La justicia epistémica exige atender a esas diferencias, no solo ampliar la cantidad de información disponible.
Comunicadoras latinoamericanas como productoras de conocimiento
La investigación doctoral desplazó la mirada desde las representaciones mediáticas de las mujeres hacia sus prácticas comunicacionales. Este cambio permitió advertir que las diez profesionales estudiadas no actúan solo como transmisoras o divulgadoras: seleccionan problemas, construyen categorías de interpretación, organizan memorias, articulan experiencias y producen conocimientos capaces de incidir en comunidades, instituciones y debates públicos. La comunicación aparece, así, como una práctica epistémica, es decir, como una forma de conocer y volver inteligible la realidad social.
Los casos fueron seleccionados intencionalmente para mostrar configuraciones diversas de la comunicación feminista latinoamericana entre 2015 y 2025. El corpus reúne prácticas de radios comunitarias y feministas, periodismo, universidad, archivos de memoria, organizaciones sociales, instituciones públicas y redes regionales. La comparación no persiguió representatividad estadística, sino reconocer recurrencias, diferencias y tensiones entre experiencias situadas en nueve países (Pereyra Carrillo, 2026).
En las radios comunitarias, el conocimiento se construye en proximidad con los territorios. María Eugenia Chávez convierte la radio en espacio de encuentro, articulación y memoria; Bessi Ramírez dialoga con comunidades indígenas, saberes territoriales y perspectivas ecofeministas. En ambos casos, comunicar no significa hablar desde afuera en nombre de una comunidad, sino construir condiciones para que sus experiencias y lenguajes circulen públicamente. La autoridad se apoya en la escucha y en el vínculo sostenido, no únicamente en una credencial.
La trayectoria de Vanessa Cortés Bonilla muestra cómo el desplazamiento y el exilio reorganizan, sin eliminarla, la inscripción territorial de la palabra. La comunicación articula memoria, identidad, resistencia y vínculos transnacionales; funciona como refugio y continuidad frente a la ruptura política y biográfica. Este caso confirma que el conocimiento situado no es inmóvil: puede circular entre países y reconstruir pertenencias sin perder historicidad.
La memoria constituye otro ámbito de producción epistémica. Tatiana Duplat trabaja con archivos y políticas de memoria vinculados con la paz y la justicia en Colombia; Ivanova Nieto recupera voces y testimonios y confiere a la escucha un papel central; Irene Ballatore reconstruye historias de mujeres relegadas de los relatos dominantes; y Sandra Míguez articula periodismo, radio universitaria, producción editorial y derechos humanos. Estas prácticas no se limitan a conservar documentos: seleccionan, contextualizan, relacionan acontecimientos e identifican ausencias. Las comunicadoras actúan como productoras y mediadoras de conocimiento histórico.
Esta dimensión es decisiva frente a la inteligencia artificial. Un sistema puede recuperar documentos o vincular nombres con acontecimientos, pero la memoria producida por las comunicadoras incluye operaciones de escucha, contextualización y responsabilidad. Si esos materiales circulan sin reconocer quiénes los organizaron e interpretaron, el contenido puede mantenerse mientras se borra el trabajo epistémico que hizo posible su existencia.
La comunicación sobre salud y derechos humanos ofrece otra expresión de esa capacidad. Lídice López Tocón transforma experiencias relacionadas con VIH, tuberculosis, estigma y desigualdad en conocimientos comunicables para poblaciones y redes regionales. No se limita a difundir indicaciones, sino que articula saberes técnicos, testimonios y contextos, decide vocabularios y construye marcos que evitan el estigma y presentan situaciones privadas como problemas públicos.
Fernanda Paixão produce conocimiento mediante puentes entre países, movimientos, lenguas y agendas. Su periodismo feminista y antirracista construye marcos comparativos para comprender desigualdades que atraviesan fronteras sin perder sus manifestaciones locales. Mónica Maureira, por su parte, articula periodismo, docencia, investigación e incidencia institucional. Los conocimientos construidos en la práctica ingresan en políticas públicas y organismos regionales, donde contribuyen a formular diagnósticos, categorías y recomendaciones.
La comparación mostró que las comunicadoras transforman experiencias particulares en problemas públicos: nombran lo naturalizado, conectan testimonios, elaboran agendas y crean lenguajes para intervenir en disputas por la interpretación. Su incidencia no depende solo de la exposición, sino de los saberes, vínculos y mediaciones que sostienen la producción de sentido.
Las redes cumplen aquí funciones de producción, circulación y protección. Permiten acceder a fuentes, contrastar interpretaciones, compartir aprendizajes, ampliar públicos y sostener proyectos en condiciones de precariedad. Incluso cuando existe una firma individual, el conocimiento se apoya en tramas de confianza y cooperación. Esta relacionalidad cuestiona las concepciones aisladas de la autoría y explica por qué parte del trabajo comunicacional no queda registrada en el producto final.
El cuidado posee, por ello, una dimensión epistémica. Preservar un testimonio, evitar una exposición innecesaria, acompañar procesos y devolver conocimientos a las comunidades son decisiones que intervienen en lo que puede conocerse y comunicarse. La autoridad de la comunicadora se construye también mediante coherencia, continuidad, escucha y responsabilidad frente a las consecuencias de su trabajo.
Las prácticas se desarrollan bajo condiciones materiales desiguales: precarización laboral, discontinuidad de proyectos, concentración mediática, dependencia de plataformas y restricciones políticas. Aun así, las comunicadoras negocian y producen transformaciones dentro y fuera de universidades, medios, organismos públicos y organizaciones internacionales. El corpus no permite hablar de una figura homogénea, sino de una racionalidad comunicacional en la que se articulan experiencia situada, producción de sentido, relacionalidad y orientación hacia la vida colectiva.
Este hallazgo modifica la pregunta por la inteligencia artificial. Las comunicadoras no llegan a ella como nombres que esperan ser incorporados a una base de datos, sino como sujetos que ya han producido archivos, marcos, memorias y formas de comprender América Latina. El desafío consiste en evitar que, durante su traducción algorítmica, se pierdan la autoría, el contexto, la dimensión colectiva y las legitimidades que sostienen esos conocimientos.
De la visibilidad nominal a la visibilidad epistémica
Reconocer a las comunicadoras como productoras de conocimiento obliga a revisar el significado de visibilidad en los entornos de inteligencia artificial. La presencia de un nombre no garantiza que una trayectoria haya sido comprendida, que sus aportes estén bien atribuidos ni que la persona sea reconocida como autora. La visibilidad no es una condición binaria, sino un proceso cualitativo en el que intervienen identificación, contextualización, atribución y legitimación.
La visibilidad nominal constituye el nivel elemental: el sistema identifica un nombre y lo asocia con un país, una profesión, una organización, una obra o una actividad. Es importante frente a ausencias históricas, pero insuficiente. Los nombres pueden confundirse, aparecer con variantes o quedar vinculados con facetas parciales y desactualizadas. En trayectorias extensas o transnacionales, los rastros digitales pueden permanecer dispersos sin integrarse como una identidad pública coherente.
La visibilidad narrativa se alcanza cuando esos datos se organizan como trayectoria. El sistema construye un relato acerca de quién es la persona y por qué resulta relevante. Sin embargo, toda narración selecciona y jerarquiza. Puede privilegiar cargos, premios y fuentes institucionales, y omitir procesos comunitarios, redes o contribuciones colectivas. También puede presentar los logros como atributos individuales, aunque el conocimiento se haya producido mediante escucha, colaboración y confianza.
Los casos permiten apreciar esa insuficiencia. Identificar a una comunicadora como directora de una radio no expresa su capacidad para articular voces y crear categorías pertinentes para una comunidad. Denominar investigadora o archivista a quien trabaja con testimonios no reconoce las decisiones mediante las cuales organiza la memoria. Presentar a una especialista en comunicación sanitaria como transmisora de información no muestra su contribución a los marcos que permiten comprender estigma, desigualdad y derechos.
La visibilidad epistémica constituye un tercer nivel: una persona o colectivo no solo es identificado y descrito, sino reconocido como sujeto capaz de producir conocimientos, interpretaciones, categorías y memorias. En este artículo, visibilidad epistémica algorítmica designa la posibilidad de que los sistemas de inteligencia artificial representen a una persona o colectivo como productor legítimo de saberes socialmente relevantes. La definición no supone que la tecnología conceda legitimidad; señala que sus representaciones participan en la atribución pública de autoría y autoridad.
Esta visibilidad no se mide por la frecuencia de un nombre ni por la extensión de una respuesta. Depende de la condición en que la persona aparece: como dato biográfico, participante de un acontecimiento, profesional, autora, fuente autorizada o productora de marcos interpretativos. Una representación puede ser abundante y, aun así, epistémicamente injusta si atribuye el conocimiento a las instituciones o especialistas vinculados con la comunicadora y la reduce a simple mediadora.
Fricker (2007) ayuda a explicar esa reducción. La injusticia testimonial puede manifestarse como menor atribución o menor centralidad concedida a los aportes de una comunicadora; la hermenéutica, cuando categorías convencionales reducen las radios comunitarias a medios de difusión, las redes feministas a activismo, el cuidado a afectividad o la memoria a acumulación de archivos. Tales descripciones pueden contener datos correctos y, sin embargo, no captar la dimensión epistémica y política de las prácticas.
El feminismo de datos propone examinar quién clasifica, qué trabajo se vuelve visible y qué conocimientos cuentan (D’Ignazio & Klein, 2020). Una parte sustantiva del trabajo de las comunicadoras queda detrás del producto final: escuchar, verificar, proteger fuentes, sostener redes, contextualizar archivos, traducir saberes y devolver resultados. Hacer visible ese trabajo no implica registrar cada interacción, sino reconocer que el conocimiento fue producido mediante procesos materiales, afectivos y relacionales.
Atender al contexto y adoptar el pluralismo también son condiciones centrales. Los saberes situados pueden circular, pero no deberían desprenderse de los territorios, lenguas e historias que les dan sentido. A la vez, “comunicadoras latinoamericanas” no designa un bloque homogéneo. Buolamwini y Gebru (2018) muestran la necesidad de analizar intersecciones; en este corpus existen diferencias de institucionalización, circulación, recursos y disponibilidad documental. La presencia de unas pocas figuras centrales no equivale a representación regional justa.
La perspectiva de Martín-Barbero (1984, 1987) sitúa la visibilidad dentro de una trama de mediaciones: medios, organizaciones, archivos, plataformas, universidades, lenguas y políticas documentales. La inteligencia artificial no decide en forma aislada quién merece reconocimiento, pero puede reorganizar desigualdades del ecosistema simbólico. A su vez, Rey Lennon (2024) permite distinguir legitimidad social y reconocimiento algorítmico: la primera se construye en relaciones con públicos y comunidades; el segundo puede facilitar o limitar su circulación, pero no sustituirla.
Las cuatro formas de legitimidad identificadas muestran una jerarquía específica de legibilidad. La institucional suele traducirse en señales recuperables; la territorial y la relacional dependen de presencias, vínculos y confianzas menos formalizadas; la epistémica puede perder atribución cuando circula mediante organizaciones o autorías colectivas. La facilidad de procesamiento no debe confundirse con la relevancia del conocimiento.
Por ello, la visibilidad epistémica requiere atribución, contextualización y pluralidad. Reconocer producciones colectivas exige no apropiarlas individualmente, pero tampoco borrar a quienes realizaron el trabajo decisivo. Contextualizar evita que el contenido se separe de la historia y de los sujetos que le dieron sentido. Pluralizar impide reemplazar un canon masculino por un pequeño canon femenino. La pregunta ya no es solo si la IA identifica a una comunicadora, sino si reconoce qué produjo, desde dónde, con quiénes y mediante qué relaciones.
Hacia la justicia epistémica en la inteligencia artificial
La justicia epistémica en la inteligencia artificial no se alcanza incorporando más nombres de mujeres o equilibrando cuantitativamente las respuestas. Esas medidas pueden ser necesarias, pero resultan insuficientes si las comunicadoras continúan apareciendo como objetos de información, integrantes indiferenciadas de organizaciones o mediadoras de saberes ajenos. La expresión “hacia la justicia epistémica” señala una orientación normativa: revisar las condiciones históricas, documentales e institucionales que determinan quién puede ser reconocido como sujeto de conocimiento.
Una primera condición consiste en ampliar los criterios de autoridad. Las prácticas estudiadas muestran que el conocimiento se produce en radios comunitarias, redes feministas, archivos, políticas públicas, periodismo, organizaciones de salud y procesos de reconstrucción histórica. La universidad, la publicación indexada y el cargo institucional son formas relevantes de legitimación, pero no las únicas. La justicia exige verificar y contextualizar sin convertir un solo modelo de acreditación en medida universal.
La tipología propuesta en la tesis ofrece una herramienta para esa ampliación. La legitimidad territorial aporta conocimientos construidos por proximidad con comunidades; la relacional, autoridad basada en confianza y cooperación; la epistémica, capacidad para elaborar interpretaciones; y la institucional, estabilidad y circulación formal. Ninguna es suficiente por sí sola. Una IA más justa debería evitar que la mayor legibilidad de la última conduzca a la subordinación de las demás.
Reconocer conocimientos situados supone conservar su relación con territorios, sujetos y finalidades. D’Ignazio y Klein (2020) cuestionan la separación entre datos y contexto, y Klein y D’Ignazio (2024) sostienen que una IA feminista debe examinar el poder, atender a las asimetrías históricas y escuchar a quienes reciben sus impactos. Universalizar un saber hasta borrar su origen o encerrarlo en un localismo sin capacidad de circulación son operaciones reductoras. Las prácticas analizadas muestran que lo territorial puede producir categorías con relevancia regional sin perder historicidad.
Una segunda condición es la atribución adecuada. La inteligencia artificial puede resumir ideas o reutilizar documentos sin hacer visible el trabajo que los originó. En prácticas colectivas, el desafío es evitar tanto la atribución exclusiva a una institución como la individualización artificial de una producción común. Hacer visible el trabajo permite comprender cómo se produjo el conocimiento y quiénes participaron en él.
Las prácticas de cuidado profundizan esta exigencia. Acceder a un testimonio no equivale a disponer en forma ilimitada de él. Los materiales vinculados con violencia, salud, exilio o derechos humanos fueron compartidos dentro de relaciones de confianza y con finalidades específicas. Una IA que los incorpore sin contexto puede conservar el contenido y eliminar la ética relacional que permitió producirlo. La justicia debe articular reconocimiento, consentimiento, atribución y protección.
Por ello, romper el silencio algorítmico no implica volver visibles todas las experiencias. La visibilidad no es un bien absoluto: en contextos de persecución o vulnerabilidad, el anonimato puede ser una condición de justicia. Ser reconocida como productora de conocimiento no obliga a renunciar al control sobre la circulación de fuentes y testimonios.
Una tercera condición es la participación. Las comunicadoras no deberían ser consideradas solo usuarias, fuentes de datos o grupos afectados. Su experiencia en escucha, mediación, memoria, construcción de agendas y articulación territorial les permite identificar daños que una evaluación técnica puede no advertir: categorías culturalmente inadecuadas, testimonios descontextualizados, borramiento de autorías o efectos de exposición sobre comunidades.
Reconocerlas como actoras de la inteligencia artificial implica incorporar sus conocimientos en la definición de problemas, criterios éticos, mecanismos de evaluación y formas de gobernanza. Desde Martín-Barbero (1984, 1987), esa participación debe intervenir en las mediaciones, no solo en los contenidos. Agregar nombres sin revisar archivos, lenguas, formatos y centros de autoridad mantiene intactas las estructuras de reconocimiento. Desde Rey Lennon (2024), la dimensión dialógica exige posibilidades sociales de respuesta, rectificación y disputa de las categorías.
Crawford (2021) recuerda que la IA es una infraestructura de poder sostenida por empresas, instituciones, recursos, trabajo y clasificaciones. Por eso, la justicia compromete responsabilidades colectivas. Las universidades legitiman y preservan conocimientos; bibliotecas y archivos deciden qué conservar y cómo describirlo; los medios construyen continuidad y atribución; las organizaciones documentan experiencias; los organismos públicos establecen políticas; y las empresas tecnológicas seleccionan datos, lenguas y mecanismos de recuperación.
Esa responsabilidad no puede descargarse sobre cada comunicadora como una obligación de autopromoción. Muchas trayectorias se desarrollan bajo precariedad, discontinuidad, censura, desplazamiento o escasez de recursos técnicos. Se requieren políticas colectivas de memoria que reconozcan programas, entrevistas, campañas, documentos y archivos como parte del patrimonio comunicacional latinoamericano.
La diversidad interna también debe preservarse. Género, raza, territorio, lengua, clase, generación, movilidad e institucionalización producen condiciones diferentes de visibilidad y error. Como muestran Noble (2018) y Buolamwini y Gebru (2018), la inclusión abstracta de “las mujeres” puede convivir con desigualdades interseccionales. La representación de unas pocas figuras institucionalizadas no sustituye la pluralidad de prácticas y legitimidades.
En síntesis, avanzar hacia la justicia epistémica exige desplazarse de la inclusión al reconocimiento; de la extracción a la atribución; de la universalización a la contextualización; de la autoridad exclusivamente institucional a la pluralidad de legitimidades; y de la representación unilateral a la participación. Las comunicadoras latinoamericanas no deben incorporarse a la IA solo para diversificar sus respuestas; sus trayectorias aportan criterios para discutir quién produce conocimiento, cómo se construye la autoridad y qué relaciones hacen posible una comunicación responsable.
La justicia epistémica no se alcanzará cuando los sistemas enumeren de manera correcta sus nombres, sino cuando sus prácticas, interpretaciones y memorias puedan ser reconocidas sin perder los territorios, vínculos y responsabilidades que les dan sentido. Esa transformación compromete a la inteligencia artificial y al ecosistema comunicacional e institucional que produce los registros desde los cuales aquella reconstruye el mundo.
Consideraciones finales
Este artículo releyó los hallazgos de una investigación doctoral sobre diez comunicadoras latinoamericanas a la luz de los debates sobre inteligencia artificial y justicia epistémica. El punto de partida no fue comprobar si sus nombres aparecen en sistemas específicos, sino reconocer que sus prácticas ya producen conocimientos, memorias y marcos de interpretación cuya autoridad se construye mediante formas diversas de legitimidad. La pregunta por la IA surge de una tensión identificada en la investigación: no todas esas formas poseen las mismas posibilidades de ser documentadas, clasificadas y reconocidas algorítmicamente.
Las trayectorias analizadas muestran que la comunicación no consiste solo en transmitir información. En radios comunitarias y feministas, medios, universidades, archivos, políticas públicas, organizaciones sociales y redes regionales, las comunicadoras seleccionan problemas, recuperan experiencias, elaboran categorías, preservan testimonios y disputan marcos de interpretación. Su trabajo es una práctica epistémica porque interviene en aquello que una sociedad puede conocer, recordar y reconocer como relevante.
La tipología de legitimidades —territorial, relacional, epistémica e institucional— permitió identificar una dificultad central. Los títulos, cargos, publicaciones y afiliaciones suelen dejar registros formalizados; la autoridad construida mediante presencia territorial, redes de confianza, cuidado, escucha y producción colectiva no siempre se traduce en huellas estables. La inteligencia artificial no crea esa desigualdad, pero puede reorganizarla al presentar unas formas de autoridad con mayor claridad que otras.
En diálogo con Martín-Barbero, la IA fue interpretada como una mediación comunicacional que conecta documentos, atribuye relevancia y reconstruye trayectorias. Rey Lennon permitió precisar que la legitimidad se construye socialmente y no puede ser concedida por un sistema automatizado, aunque su representación algorítmica contribuya a reconocerla, reducirla o distorsionarla.
A partir de esta relación se propusieron tres conceptos. El silencio algorítmico designa la ausencia, irrelevancia, distorsión o insuficiente reconocimiento de determinados sujetos y conocimientos. La traducción algorítmica de la legitimidad refiere al proceso desigual mediante el cual formas de autoridad social se convierten en señales reconocibles para sistemas automatizados. La visibilidad epistémica algorítmica alude a la posibilidad de que una persona o colectivo sea representado como productor legítimo de conocimientos, interpretaciones y memorias.
Estas categorías distinguen entre ser mencionada, ser descrita y ser reconocida como sujeto de conocimiento. Una comunicadora puede aparecer asociada con una profesión, institución o acontecimiento sin que se le atribuyan las interpretaciones y memorias que produjo. Por ello, la justicia epistémica requiere revisar fuentes, lenguas, formas de autoría y criterios de autoridad, preservar el contexto de los saberes situados y reconocer el trabajo relacional que los hace posibles.
Esta responsabilidad no recae en forma exclusiva en las comunicadoras. Universidades, bibliotecas, archivos, medios, organizaciones sociales, instituciones públicas y empresas tecnológicas participan en la construcción de la memoria que procesan los sistemas. Se requieren políticas colectivas de preservación, atribución y participación que reconozcan a las comunicadoras no solo como usuarias o fuentes de datos, sino como actoras capaces de intervenir en la gobernanza de la inteligencia artificial.
El trabajo posee una limitación deliberada: no auditó modelos específicos ni verificó la presencia actual de los diez casos. Su aporte es teórico-interpretativo. Futuras investigaciones podrán contrastar las categorías propuestas mediante análisis comparativos de sistemas generativos y procesos participativos con las propias comunicadoras.
Sin embargo, las decisiones sobre datos, archivos, lenguas y criterios de autoridad ya intervienen en la memoria que se está construyendo. Guterres (2024) advirtió que no debe permitirse que la IA signifique “advancing inequality” (párr. 51). La advertencia adquiere aquí un sentido epistémico: una tecnología destinada a ampliar el acceso al conocimiento no puede consolidar un mundo en el que solo algunas voces sean reconocidas como capaces de producirlo.
En una dirección convergente, Magnifica Humanitas recuerda que la comunicación “no es sólo transmisión de informaciones, sino creación de una cultura” (León XIV, 2026, párr. 135). Romper el silencio algorítmico exige, por ello, evitar que la facilidad técnica para recuperar información se confunda con la capacidad de comprender el conocimiento humano. Las comunicadoras estudiadas no esperan que una máquina les conceda voz: ya han hablado, sostenido redes y producido interpretaciones sobre sus sociedades. El desafío es que la IA no convierta esa pluralidad en nombres aislados o relatos sin autoría.
Ante el riesgo de nuevas formas de deshumanización, la encíclica señala “el deber urgente de permanecer profundamente humanos” (León XIV, 2026, párr. 15). En comunicación, ello supone conservar la escucha, el contexto, la atribución, el cuidado y el reconocimiento del otro como sujeto de conocimiento. Ninguna inteligencia artificial será justa si, al organizar las memorias del mundo, reproduce los silencios que las comunicadoras latinoamericanas llevan décadas intentando romper.
Referencias
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[1] Doctora en Comunicación por la Pontificia Universidad Católica Argentina, con calificación summa cum laude, y profesora universitaria de Lengua y Literatura Inglesas. Es investigadora externa de la Universidad Nacional de La Matanza. Su trabajo aborda la comunicación de las mujeres, la comunicación política y la producción de conocimiento en América Latina. Fue oficial regional de Comunicaciones de ONUSIDA para América Latina y creó y condujo La Vida en Violeta. Correo electrónico: mariapereyra0@uca.edu.ar
Fecha de recepción: 25/07/2026. Fecha de aceptación: 10/10/2026.