エピソード

  • 404. Detrás del teletrabajo docente: las puertas que se cierran antes del paper, con Marcela Cobos
    2026/08/31

    Teletrabajo docente y salud: qué hay detrás de un estudio sobre las condiciones de trabajo de profesores universitarios que dan clase desde casa, con Marcela Cobos Rodríguez. Dos años preparando una investigación, un cuestionario validado, una universidad que dice que sí y que un día dice que no.

    Marcela quiso medir qué pasa con las condiciones de trabajo y de salud cuando el aula se traslada a casa; no en la emergencia de la pandemia, sino en el teletrabajo como forma de contrato ya establecida. Antes de tener un solo dato tuvo que atravesar meses de portazos institucionales: "más cartas de rechazo en el correo que artículos en la biblioteca".

    Hablo con Marcela Cobos Rodríguez, terapeuta ocupacional y magíster en Salud y Seguridad en el Trabajo por la Universidad Nacional de Colombia, hoy prevencionista de riesgos laborales en Bogotá (Trabajo Digno). Su artículo, publicado en 2026 en Archivos de Prevención de Riesgos Laborales, describe las condiciones de trabajo y la percepción de salud de 59 docentes universitarios en modalidad virtual de dos instituciones colombianas.

    Recorremos, entre otras cosas:

    • Educación virtual y teletrabajo no son lo mismo, y en el hueco entre ambos estaba la pregunta de investigación.
    • Una institución que se echa atrás por "procedimientos legales" y muchas que leen un estudio sobre sus docentes como si fuera una inspección.
    • Por qué se exigieron seis meses de antigüedad: sin tiempo de exposición no hay efecto que medir.
    • Trabajo prescrito y trabajo real, doble presencia y un trabajo de campo con entrevistas a las diez de la noche.
    • Los números del paper: 71 % sin silla ergonómica, 66 % sin acabar dentro de la jornada, 87 % con dolor de cuello, hombros o espalda.
    • Consejos para los primeros cinco años: conocer el proceso de trabajo, escuchar a los trabajadores, pasar de lo descriptivo a lo analítico y devolver el conocimiento a quien lo generó.
    • La habilidad que no aparece en el currículo: mandar el décimo correo de seguimiento sin perder la esperanza.

    Grabado en diferido: Marcela grabó sus respuestas desde Bogotá y yo las mías desde Murcia (el formato lo explico en el episodio 205).

    Invitada:
    Marcela Cobos Rodríguez
    Correo: marcela@marcelacobos.com
    LinkedIn: www.linkedin.com/in/marcelacobos

    Para profundizar: Condiciones de trabajo en teletrabajo y percepción de condiciones de salud en docentes universitarios que laboran en educación en modalidad virtual en dos instituciones colombianas (Arch Prev Riesgos Labor, 2026): https://doi.org/10.12961/aprl.2026.29.01.07

    Capítulos:
    00:00 Intro: las puertas que se cierran antes del paper
    02:30 Quién es Marcela: de la terapia ocupacional a la salud laboral
    03:38 Antes del paper: educación virtual no es teletrabajo
    10:03 Portazos: buscar dos instituciones que abran la puerta
    13:52 Lo que no salió: seis meses de exposición y un estudio que no es de pandemia
    18:31 El día a día: doble presencia y entrevistas a las diez de la noche
    24:53 Para quien empieza: construir una línea en cinco años
    31:15 La habilidad que no aparece en el currículo
    33:08 Outro: las cuatro ideas del episodio

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    36 分
  • 403. Buscar a un desaparecido es un problema de información, con Miguel Ángel Morales
    2026/08/28

    Personas desaparecidas en México e identificación forense: por qué encontrar a alguien es también un problema de información, con Miguel Ángel Morales Hernández. Un cuerpo sin nombre sobre una mesa forense. A unos kilómetros, una familia que lleva años buscándolo y tiene todo lo necesario para reconocerlo. Los dos lados tienen la información. Pero no se encuentran.

    Entre 2000 y 2024 se han reportado en México más de 101.000 personas desaparecidas: 66 trenes del metro llenos, uno cada cuatro meses durante 24 años. Y más de 70.000 cuerpos sin identificar: otros 46 trenes. Miguel lo cuenta así, y luego explica por qué la solución no es (solo) más tecnología.

    Hablo con Miguel Ángel Morales Hernández, doctor en Ingeniería de Sistemas por el Instituto Politécnico Nacional, especialista en genética forense y perito en la Fiscalía del Estado de México. Investiga los sistemas de identificación humana y cómo llevar la evidencia científica a las políticas públicas.

    Hoy, además, esta problemática atraviesa personalmente a Miguel. Su tía, María Bárbara Hernández Mancera, falleció en su domicilio en la Ciudad de México y, pese a existir elementos para identificarla, fue inhumada en una fosa común como cadáver de identidad desconocida. Miguel y su familia buscan ahora su exhumación digna y justicia por las irregularidades del caso.

    Recorremos, entre otras cosas:

    • Qué es la crisis forense, qué es un cadáver de identidad desconocida y cómo se cruzan los datos ante mortem y post mortem.
    • El trabajo de campo: grupos focales con peritos de las fiscalías y del INCIFO, más de cien encuestas a familiares y sesiones con los colectivos Una Luz en el Camino y Mariposas en Búsqueda de Justicia.
    • La identificación como un sistema de cuatro piezas: la cadena se rompe en las intersecciones entre instituciones, no por falta de tecnología.
    • Seis especialistas operando las bases genéticas para más de 30 millones de habitantes.
    • La conclusión incómoda de un ingeniero: sin coordinación, acreditación y marcos legales, más tecnología solo reproduce las ineficiencias.
    • Investigar con genetistas, fiscales y madres buscadoras en la misma mesa, y cómo se cuida quien lo hace.

    Grabado en diferido por notas de voz de WhatsApp (el formato lo explico en el episodio 205).

    Invitado:
    Miguel Ángel Morales Hernández
    Correo: miguelangelmoraleshernandez29@outlook.com
    LinkedIn: www.linkedin.com/in/miguel-ángel-morales-hernández-0507b5139
    YouTube: www.youtube.com/@MiguelAngel-zs6sw
    Instagram: miguel_angel_mh29

    Para profundizar: Identifying the unidentified: Scientific advances and institutional challenges in Mexico's forensic identification system (2026): https://doi.org/10.1016/j.jflm.2026.103128

    Capítulos:
    00:00 Intro: un cuerpo sin nombre y una familia que lo busca
    02:41 Quién es Miguel: del laboratorio forense a los sistemas
    06:16 La crisis forense en llano: 66 trenes de metro
    10:41 El trabajo de campo y la historia de doña Bárbara
    14:33 Cuatro piezas: dónde se rompe la cadena
    18:43 Seis especialistas para 30 millones
    22:16 La conclusión incómoda: no es la tecnología
    26:40 El oficio: fiscales y madres buscadoras
    30:35 Cierre de Miguel: hacer el bien, hace bien
    35:01 Outro: las cinco ideas del episodio

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  • 402. Lo que ningún ordenador podrá resolver jamás, con Rodrigo Torres
    2026/08/16

    Máquinas de Turing, problemas indecidibles y estructuras de datos compactas: las dos vidas de un investigador, con Rodrigo Torres Avilés. ¿Hay preguntas que un ordenador no va a poder responder jamás, aunque le dieras todo el tiempo del universo?

    Pues sí, y se puede demostrar. Rodrigo Torres se dedica a eso. Y en su otra vida investigadora dirige a estudiantes comprimiendo datos, con proyectos y plazos. Dos líneas a dos relojes distintos: la teórica da un resultado cada dos años, la aplicada dos al año, y una acaba subvencionando a la otra.

    Hablo con Rodrigo Torres Avilés, profesor de Sistemas de Información en la Universidad del Bío-Bío (Concepción, Chile). Ingeniero informático que hizo el doctorado en Ingeniería Matemática porque el de informática «estaba en pañales», y que lleva más de una década publicando a distancia con Anahí Gajardo y Nicolas Ollinger.

    Recorremos, entre otras cosas:

    • Qué es una máquina de Turing (Hilbert, 1936) y por qué todo ordenador vive dentro de ese modelo.
    • Qué significa que un problema sea indecidible: no es cuestión de esperar más ni de un ordenador más grande. Y por qué importa en la era de la IA.
    • Mirar la máquina no por lo que computa sino por cómo se comporta si la dejas correr para siempre.
    • La máquina SMART (2017): «a mí no se me ocurrió; mi trabajo fue demostrar de lo que era capaz».
    • Compactar no es comprimir: consultar los datos sin descomprimirlos. El caso de Pinterest: de veinte servidores a uno o dos.
    • Cuando una demostración lleva meses sin salir: «no sabes si es por tu incapacidad o porque no se puede».
    • Ciencia teórica desde una universidad pública del sur de Chile, y un truco para leer gratis casi cualquier artículo.

    Grabado de forma asíncrona por notas de voz de WhatsApp, Rodrigo desde Concepción y yo desde España (el formato lo explico en el episodio 205).

    Invitado:
    Rodrigo Torres Avilés — Universidad del Bío-Bío; director del Magíster en Ciencias de la Computación. Su trabajo, en DBLP y Google Scholar.

    Para profundizar:

    • Cassaigne, Ollinger y Torres-Avilés — A small minimal aperiodic reversible Turing machine (la máquina SMART), JCSS 2017
    • Estructuras de datos compactas: k²-tree y familia
    • La película «The Imitation Game», sobre Alan Turing

    Capítulos:
    00:00 Intro: ¿hay preguntas que un ordenador no responderá jamás?
    02:39 Quién es Rodrigo Torres: de la informática a la matemática y vuelta
    06:39 Qué es una máquina de Turing, en llano
    09:50 Lo indecidible: los límites de cualquier ordenador
    13:43 La máquina SMART: «a mí no se me ocurrió»
    17:28 La otra vida: compactar datos sin descomprimirlos
    21:38 Dos líneas, dos relojes: una subvenciona a la otra
    23:58 El oficio: cuando una demostración no sale en meses
    28:36 Cierre de Rodrigo: ciencia teórica desde el sur de Chile
    33:58 Outro: las cinco ideas del episodio

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    38 分
  • 401. Contar la vida, no el horror: investigar la desaparición en México con Lucía Leonor
    2026/08/04

    Desaparición de personas en México: arte y memoria para contar la vida, no el horror, con Lucía Leonor González Enríquez. ¿Puede una receta de cocina buscar a una persona? ¿Puede una carta encontrar a alguien que ya no está?

    En México hay más de 135.000 personas desaparecidas y la ONU ha llamado a esto «el paradigma del crimen perfecto». Pero este no es un episodio sobre el horror: es un episodio sobre cómo se le planta cara al olvido contando la vida. Los colectivos de búsqueda no cuentan cómo desapareció una persona, sino quién era: qué música escuchaba, qué cocinaba, qué soñaba.

    Para entenderlo hablo con Lucía Leonor González Enríquez, investigadora posdoctoral en el CITRU (Centro Nacional de Investigación, Documentación e Información Teatral Rodolfo Usigli), en la línea «Cuerpos, fronteras y violencias». Viene del teatro y de la historia del arte, y acabó investigando la memoria de las personas desaparecidas desde dentro, como solidaria del colectivo Familiares en Búsqueda María Herrera.

    Recorremos, entre otras cosas:

    • Qué significa que haya más de 135.000 personas desaparecidas y cómo funciona la anestesia social del «en algo andarían».
    • El teatro en Tamaulipas en pleno estado de emergencia: compañías que iban puerta a puerta con teatrinos a contar historias a los niños.
    • Las contranarrativas en búsqueda de vida: por qué contar la vida, y no el horror, es más eficaz contra el olvido.
    • El Recetario para la Memoria y Memoria de un corazón ausente: recetas y cartas manuscritas como objetos que hacen memoria.
    • Ayotzinapa y el antimonumento +43: un monumento que aspira a ser retirado el día que haya justicia, y la crítica al #TodosSomosAyotzinapa.
    • Cómo se investiga esto desde dentro: horizontalidad, afectos y rigor, sin romantizar a las buscadoras.

    Nota: este episodio se grabó de forma asíncrona por notas de voz de WhatsApp, ella desde Ciudad de México y yo desde Murcia (te explico el formato en el episodio 205).

    Invitada:
    Lucía Leonor González Enríquez — investigadora posdoctoral en el CITRU (línea «Cuerpos, fronteras y violencias») y docente en la UNAM. En redes: Facebook (Lucia Leonor Enríquez), X (@LuleGoen), Instagram (@lucyleonor), y su obra en Academia.edu y ORCID.

    Para profundizar:

    • Recetario para la Memoria — Zahara Gómez Lucini con Las Rastreadoras del Fuerte (y el Cancionero para la memoria, playlists con las canciones favoritas de las personas buscadas)
    • Memoria de un corazón ausente. Cartas en búsqueda — proyecto de Jorge Verástegui
    • Colectivo Familiares en Búsqueda María Herrera
    • Pilar Calveiro (memoria y poder) y Paul Slovic (el «entumecimiento psicofísico»)

    Capítulos:
    00:00 Intro: la receta y la carta
    02:23 Quién es Lucía Leonor: del teatro a investigar la desaparición
    05:17 El contexto: 135.000 desaparecidos y el «crimen perfecto»
    11:00 Teatro en Tamaulipas: crear en pleno estado de emergencia
    16:02 Contranarrativas en búsqueda de vida: contar la vida, no el horror
    20:24 El Recetario para la Memoria y las cartas de un corazón ausente
    26:56 Ayotzinapa, el antimonumento +43 y la solidaridad que sirve
    34:07 Investigar desde dentro: método, afectos y rigor
    37:48 Cierre de Lucía: consejos y dónde encontrar su trabajo
    43:08 Outro: las cinco ideas del episodio

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    46 分
  • 400. Investigar a los que investigan: historia de la ciencia con Leo Corry
    2026/06/28

    Historia de la ciencia: cómo nacen, se discuten y se olvidan las ideas, con Leo Corry. ¿Por qué la forma de hacer ciencia ha cambiado tanto en solo un siglo?

    Pensamos en la ciencia mirando siempre hacia adelante: laboratorios, datos, experimentos. ¿Pero quién mira hacia atrás? ¿Quién estudia cómo nacieron las ideas que hoy damos por obvias, cómo se discutieron y cómo casi se pierden? De eso vive un historiador de la ciencia.

    Para responder hablo con Leo Corry, historiador de la ciencia en la Universidad de Tel Aviv. Empezó como matemático en Venezuela y acabó dedicando su carrera a contar la historia de cómo se construye el conocimiento.

    Recorremos, entre otras cosas:

    • Cómo ha cambiado la forma de hacer ciencia: de la Big Science tras la Segunda Guerra Mundial al Internet, los datos masivos y la inteligencia artificial.
    • Las matemáticas como caso aparte: por qué la autoría individual sigue pesando tanto.
    • ¿Puede un ordenador ser coautor de un artículo? El provocador caso de Doron Zilberger.
    • Cómo trabaja un historiador de la ciencia: fuentes, archivos y el caso de David Hilbert.
    • El gran pecado del oficio: el anacronismo, juzgar el pasado con la vara del presente.
    • El papel de la mujer en la ciencia, las humanidades digitales y por qué la investigación deja de ser solitaria.

    Y una idea de fondo: la ciencia no avanza sola. Las ideas no se mueven por sí mismas; alguien las crea, las discute, las distribuye… y a veces las olvida.

    Una conversación pausada y para todos los públicos sobre metaciencia, historia y filosofía de la ciencia, con Hilbert, Kuhn, Heisenberg, von Neumann y la Gotinga de los años 20 de fondo.

    Nota: este episodio se grabó a principios de 2023, de forma asíncrona en nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp (te explico cómo en el episodio 205).

    Invitado:
    Leo Corry — Profesor de Historia de la Ciencia, Universidad de Tel Aviv (ex-decano de la Facultad de Humanidades). Web: busca «Leo Corry» en Google; ahí están sus ocho libros y sus artículos.

    Para profundizar:

    Obra de Leo Corry:

    • Modern Algebra and the Rise of Mathematical Structures
    • David Hilbert and the Axiomatization of Physics (1898–1918)
    • A Brief History of Numbers

    Mencionado en el episodio:

    • Thomas Kuhn — La estructura de las revoluciones científicas
    • «Culturomics»: análisis cuantitativo de millones de libros digitalizados (Michel et al., Science, 2011)
    • El matemático Doron Zilberger y su «coautor» computacional

    Capítulos:
    00:00 Avance (mejores momentos)
    01:30 Intro
    01:54 El tema de hoy: la historia de la ciencia
    02:22 Quién es Leo Corry
    03:58 De matemático en Venezuela a historiador en Tel Aviv
    07:39 ¿Ha cambiado la forma de hacer ciencia?
    09:57 Big Science, Internet y la ciencia de datos
    12:31 El papel de la mujer en la ciencia
    15:27 Matemáticas: individualismo y machine learning
    22:36 ¿Un ordenador como coautor? El caso Zilberger
    24:39 Un día de trabajo: ante todo, un historiador
    29:24 Las fuentes, los archivos y el caso Hilbert
    45:11 El pecado del historiador: el anacronismo
    47:45 Hilbert y la física del siglo XX
    50:19 Metainvestigación: investigar a los investigadores
    55:19 Humanidades digitales: por qué hace falta equipo
    62:39 Cierre: las ideas clave del episodio

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    1 時間 6 分
  • 399. Filosofía de la ciencia, las tres grietas del conocimiento. Con Alfredo Marcos y María de Paz
    2026/06/18

    Filosofía de la ciencia en serio: las tres grietas del conocimiento, con dos filósofos de la ciencia. ¿Por qué funciona la ciencia si no es del todo segura?

    En 1610 Galileo apuntó su telescopio al cielo y no actualizó el mapa heredado: lo rompió. Mucha gente prefirió no mirar. Este episodio usa ese gesto como metáfora: las preguntas de la filosofía de la ciencia son las grietas de nuestro mapa del mundo.

    Recorremos tres grietas del método científico:

    • La inducción no garantiza el futuro: David Hume y el pavo de Bertrand Russell.
    • Los hechos no se ordenan solos: Henri Poincaré ("una pila de piedras no es una casa").
    • El observador altera lo observado: Werner Heisenberg.

    Y la gran pregunta: si el mapa tiene grietas, ¿por qué funciona la ciencia?


    Para responder entrevisto a dos filósofos de la ciencia: Alfredo Marcos (catedrático en la Universidad de Valladolid) y María de Paz (Universidad de Sevilla). Les hago las mismas tres preguntas —qué estudia la filosofía de la ciencia, cuándo nace como disciplina y tres libros para empezar— y luego exploramos zonas poco tratadas: los sesgos de género y el eurocentrismo en la ciencia, los científicos que también filosofaron (Newton, Poincaré, Heisenberg) y el sociólogo Robert Merton con su "etos" de la ciencia (las normas CUDOS).


    Una introducción rigurosa y para todos los públicos a la metaciencia y la epistemología, con Kuhn, Popper, Feyerabend, Duhem y Hacking de fondo.


    Invitados:
    Alfredo Marcos — Catedrático de Filosofía de la Ciencia, Universidad de Valladolid. Contacto: amarcos@uva.es
    María de Paz — Filósofa de la ciencia, Universidad de Sevilla. Contacto: mdepaz3@us.es



    Para empezar a leer (recomendaciones de los invitados):
    Thomas Kuhn — La estructura de las revoluciones científicas
    Karl Popper — Conjeturas y refutaciones
    Paul Feyerabend — Contra el método
    Pierre Duhem — La teoría física
    Ian Hacking — Representar e intervenir
    Henri Poincaré — Ciencia e hipótesis
    Antonio Diéguez — La ciencia en cuestión



    Capítulos:
    00:00 Avance (mejores momentos)
    01:11 Intro
    01:35 Hoy: filosofía de la ciencia
    02:09 Galileo y el telescopio: romper el mapa
    04:49 Grieta 1: la inducción (Hume y el pavo de Russell)
    07:20 Grieta 2: los hechos no se ordenan solos (Poincaré)
    08:07 Grieta 3: el observador altera lo observado (Heisenberg)
    09:04 Si el mapa tiene grietas, ¿por qué funciona?
    09:44 Entrevista: Alfredo Marcos y María de Paz
    10:06 ¿Qué estudia la filosofía de la ciencia?
    15:49 ¿Cuándo nace la disciplina?
    24:00 Tres libros para empezar
    31:54 Zonas por explorar: sesgos de género y eurocentrismo
    36:34 Científicos que filosofaron (Newton, Poincaré, Heisenberg)
    41:15 Merton y el "etos" de la ciencia (CUDOS)
    46:18 Cierre: seguir mirando por el telescopio


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    49 分
  • 398. ¿Quién paga por tu investigación?
    2026/06/10

    Transferencia de tecnología: cómo vender tu investigación sin rebajar la ciencia. La pregunta que el laboratorio no sabe responder.


    Dos tiendas de ropa casi idénticas en los años 70. Mismas telas, mismos precios, mismos escaparates. Una se convirtió en una de las mayores empresas del mundo —Zara— y la otra desapareció sin que nadie recuerde su nombre.


    La diferencia no estaba en la tela: una entendió que la clienta no compraba una prenda, compraba novedad. La otra no.Esa misma frase —el cliente no compra lo que tú crees que vendes— es el muro contra el que se estrella casi toda la investigación que intenta salir del laboratorio y llegar al mundo.


    En este episodio de Investigando la investigación hablamos de transferencia de tecnología y de cómo vender tu investigación, del laboratorio al mercado, sin traicionar tu ciencia.


    El investigador está entrenado en un solo instrumento, el de la verdad: ¿es correcto?, ¿es reproducible?, ¿resiste la crítica? Es un instrumento maravilloso, pero no sabe responder a la pregunta del mercado: ¿por qué iba alguien a pagar por esto? Como los sabios que se negaron a mirar por el telescopio de Galileo, muchos investigadores se niegan a mirar por un segundo telescopio: el que no apunta al cielo, sino al cliente.


    Las 4 cosas que casi todo investigador no ve:

    • Observa la vida del cliente, no le preguntes — la etnografía de diseño y el caso Lego: los niños no buscaban lo fácil, buscaban dominar una destreza.

    • Di qué haces tú que no hace nadie — el ejercicio del "momento de la verdad": si me quitas esto y esto, soy uno más en el montón.

    • Traduce tu tecnología a algo que el cliente puntúe — el AVE no vende velocidad, vende certeza y reducción de riesgo (Renfe te devuelve el dinero si el tren llega tarde).

    • Evita las frases que te matan — "técnicamente damos los mismos resultados que los demás".

    Con casos reales del laboratorio al mercado: Oryzon (del paper al Nasdaq) y Avelino Corma, ciencia de élite con más de 200 patentes usadas por Repsol, Cepsa o ExxonMobil.

    La conclusión: no hay que elegir entre hacer ciencia de verdad y venderla. Se pueden hacer las dos cosas a la vez.

    Una idea de partida sobre valorización de la investigación, propuesta de valor y emprendimiento científico para cualquier investigador que quiera que su ciencia llegue a la gente.


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    21 分
  • 397. Del experimento único al bucle infinito, la revolución que nadie ve venir en la ciencia
    2026/05/30
    Hay muchísimas formas de hacer investigación, pero la mayoría solo conocemos una: la del laboratorio académico clásico. Es el agua en la que nadamos sin darnos cuenta de que es agua.Una sola pregunta desmonta el sistema entero: ¿cuándo y cómo entran los datos en tu proyecto? Esa decisión condiciona quién manda, cuándo termina el proyecto y qué cuenta como éxito.En este episodio recorro una línea con 10 modelos ordenados por cuándo entra el dato, desde el dato congelado hasta el dato que pide un algoritmo.Laboratorio académico clásico: el dato entra una vez y se congela.Bell Labs: "correa larga, valla estrecha". Dato continuo dentro de una empresa.Institutos independientes (Arc Institute, etc.): financiación a varios años, poca presión por publicar.Ciencia ciudadana: el público recoge datos de forma distribuida y constante.Big Science (CERN, Hubble): datos en chorro permanente, papers con miles de autores.FRO: 15 a 30 personas, 5 años, dinero filantrópico, sin obligación de publicar.DARPA: un Program Manager con poder real marca hitos. Así nació Internet.DeSci: financiación y propiedad intelectual en blockchain entre holders de tokens.Self-Driving Lab: bucle DMTA. El dato entra a demanda; cada vuelta decide el siguiente experimento.Radial: rediseñar el proceso científico como ingeniería, en ciclos, a nivel de sistema.El laboratorio autónomo es el extremo más radical: no tiene final, sigue optimizando mientras lo dejes encendido. Eso es justo lo que el sistema científico actual no sabe gestionar.Lo más profundo: ¿quién decide qué dato pedir? En el modelo clásico, el investigador. En Big Science, un comité. En DARPA, el Program Manager. En DeSci, una comunidad. En el laboratorio autónomo, un algoritmo. No estamos automatizando el pipeteo: estamos delegando la autoría intelectual del siguiente paso.La razón por la que casi ninguno nace en la academia es sencilla: la academia solo sabe puntuar papers. No es un problema de calidad, es un problema de contabilidad del mérito.¿Tu problema pide un bucle? Porque si lo estás forzando dentro del molde del paper, estás remando contra tu propio problema.Comunidad de investigadores: https://horacio-ps.com/comunidadNewsletter: https://horacio-ps.com/newsletterSi el episodio te ha resultado útil, dale like, suscríbete o compártelo en Spotify, Apple Podcasts, iVoox o YouTube.Enlaces y referenciasTony Blair Institute, "A New Model for Science": https://institute.global/insights/tech-and-digitalisation/new-model-scienceFuture Blind (Max Olson), "The new wave of science and research models": https://futureblind.com/p/the-new-wave-of-science-and-research-modelsConstruction Physics (Brian Potter), "The Influence of Bell Labs": https://www.construction-physics.com/p/the-influence-of-bell-labsArc Institute, "The Arc Model": https://arcinstitute.org/modelFranzoni y Sauermann (2014), Research Policy 43(1), pp. 1-20: https://ideas.repec.org/r/eee/respol/v43y2014i1p1-20.htmlBritannica, "Big Science": https://www.britannica.com/science/Big-Science-scienceFederation of American Scientists, "FROs: A New Model": https://fas.org/publication/focused-research-organizations-a-new-model-for-scientific-research/Ethereum.org, "Decentralized science (DeSci)": https://ethereum.org/desci/Tom et al. (2024), Chemical Reviews 124(16), pp. 9633-9732: https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.chemrev.4c00055Autonomous Chemical Experiments, Acc. Chem. Res. (2022): https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9454899/Astera, "Announcing Radial": https://astera.org/announcing-radial/Seemay Chou, "Scientific Publishing: Enough is Enough": https://astera.org/scientific-publishing-enough-is-enough/STAT News sobre Radial: https://www.statnews.com/2026/03/11/radial-ai-science-astera-nonprofit/Nature, "Inside the self-driving lab revolution": https://www.nature.com/articles/d41586-026-00974-2Nature, "Will self-driving robot labs replace biologists?": https://www.nature.com/articles/d41586-026-00453-8
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    31 分