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1. Introducción: La obsesión por lo más rápido

Durante las últimas décadas, el progreso tecnológico ha estado estrechamente vinculado a la capacidad de transmitir, procesar y almacenar información con mayor rapidez. Desde las primeras redes cableadas hasta los sistemas de comunicación actuales, cada avance ha supuesto una mejora en velocidad, precisión y eficiencia.

Este enfoque ha permitido logros impresionantes. Hoy podemos enviar datos entre continentes en milisegundos, procesar grandes volúmenes de información en tiempo real y operar infraestructuras globales con una precisión sin precedentes. La velocidad ha sido un habilitador clave.

Sin embargo, en medio de esta evolución constante, surge una pregunta válida: ¿sigue siendo suficiente pensar solo en términos de velocidad? ¿Y si existiera otro aspecto, igual de fundamental, que no hemos priorizado del mismo modo?

La forma en que representamos los datos —no solo cómo los transportamos— juega un rol crítico en cómo los interpretamos, procesamos y aplicamos. El modelo actual, basado casi exclusivamente en codificación binaria, ha demostrado ser funcional, pero no necesariamente definitivo. Las tecnologías actuales abren posibilidades para explorar alternativas.

¿Y si todo lo que ya conocemos pudiera organizarse de una forma distinta?
¿Qué puertas se abrirían si repensáramos la estructura misma de los datos?

Este artículo propone una reflexión sobre ese punto: no se trata de ir más rápido, sino de preguntarnos si estamos yendo en la dirección más significativa.

2. La evolución binaria: eficiencia sobre significado

La representación de la información ha pasado por múltiples formas a lo largo de la historia: nudos, símbolos, escritura, pulsos eléctricos. Sin embargo, en el contexto tecnológico moderno, el modelo binario se consolidó como la forma dominante de codificar datos. Este sistema, basado en dos estados —encendido y apagado, uno y cero— permitió construir circuitos simples, confiables y escalables.

Los fundamentos de este paradigma se apoyan en teorías sólidas, como el teorema de Shannon (1948), que establece los límites de la transmisión eficiente de información en un canal ruidoso. Posteriormente, la teoría de Nyquist ayudó a definir cómo optimizar la cantidad de símbolos por segundo sin perder información. Todo esto permitió que la ingeniería de comunicaciones se convirtiera en una ciencia de la velocidad, la compresión y la fidelidad.

Sobre este marco se han desarrollado técnicas como la multiplexación, la modulación, la codificación de canal o la corrección de errores. Todas buscan un objetivo común: transportar más información por segundo, con la mayor eficiencia posible. Y aunque sus implementaciones varían, todas comparten una característica estructural: operan dentro del marco de la codificación binaria.

Este modelo ha demostrado ser extraordinariamente exitoso. Ha impulsado generaciones enteras de innovación digital. Pero hoy, cuando contamos con tecnologías más avanzadas, cabe preguntarnos:

¿Y si existiera una forma diferente de representar la información, no solo para hacerla más eficiente, sino para dotarla de más estructura o significado desde su origen?

Explorar esa posibilidad no implica rechazar lo actual, sino abrir espacio para imaginar. Si el dato pudiera construirse de otra forma, ¿qué nuevos lenguajes, formas de comprensión o aplicaciones podrían surgir?

3. El límite invisible: cuando optimizar ya no transforma

Durante años, el avance en comunicaciones e informática se ha apoyado en mejorar lo ya conocido. Nuevas generaciones de redes, algoritmos de compresión, estándares de codificación y velocidades de procesamiento surgen constantemente. Pero todas esas mejoras ocurren dentro del mismo modelo representacional.

Se transmiten más datos, sí. Se hace más rápido, con menos errores y mejor aprovechamiento del canal. Pero si observamos en profundidad, casi todo sigue siendo una evolución incremental: optimizar una estructura ya definida. En otras palabras, seguimos hablando en el mismo idioma, solo que con frases más largas, más comprimidas o más rápidas.

Este tipo de progreso es valioso, sin duda. Pero también invita a una pregunta legítima:

¿Hasta qué punto mejorar algo dentro de su propio marco deja de ser evolución y se convierte en refinamiento?

En otras disciplinas, cuando las herramientas ya no permiten explicar o resolver ciertos fenómenos, se cambian los marcos conceptuales. La física cuántica no fue una optimización de la física clásica, sino un cambio de paradigma. ¿Podría suceder algo similar con la forma en que representamos y entendemos los datos?

Hoy en día contamos con capacidades tecnológicas, materiales y teóricas que abren puertas a explorar caminos distintos. Ya no se trata solo de cuánto podemos transmitir, sino de cómo podemos estructurar lo que transmitimos. Y esa puede ser una de las preguntas más importantes para el futuro de la tecnología.

4. Dato vs. significado: una brecha ignorada

En el corazón de cualquier sistema informático está el dato: esa unidad mínima que representa algo. En teoría, es el componente básico sobre el que se construye todo procesamiento digital. Pero en la práctica, el dato no contiene significado por sí mismo. Es una abstracción, una referencia que necesita contexto para cobrar sentido.

Un “1” o un “0” no dicen nada por sí solos. Solo adquieren valor cuando están dentro de una codificación acordada, en una posición específica, bajo ciertas reglas interpretativas. En muchos casos, esas reglas están definidas por el software; en otros, dependen de cómo el receptor espera interpretar esa información. En ambos casos, el significado es externo al dato, no está en su forma ni en su representación física.

Esto fue claramente planteado por Claude Shannon en su célebre trabajo de 1948, A Mathematical Theory of Communication, donde afirma que “these semantic aspects of communication are irrelevant to the engineering problem”. En otras palabras, el modelo de información sobre el que se construyó la era digital fue diseñado para eficiencia de transmisión, no para transmitir sentido.

La consecuencia de esa separación entre dato y significado es que hemos construido sistemas rápidos pero dependientes de capas externas de interpretación. Esto puede generar ambigüedad, pérdida de contexto o vulnerabilidad semántica. Como afirmó Gregory Bateson, “la información es una diferencia que marca una diferencia” —una definición que nos recuerda que el dato solo cobra vida en relación con una estructura que le otorgue sentido.

La pregunta no es si podemos transmitir más rápido, sino si podemos transmitir mejor. Mejor no en términos de volumen o latencia, sino en cómo preservamos la intención, la lógica y la función de lo que se transmite. Esto requeriría repensar el rol del dato no como un contenedor vacío, sino como una estructura que forma parte del mensaje en sí mismo.

¿Y si cada unidad de información no fuera solo una posición en una tabla, sino una construcción simbólica, con relaciones internas y propiedades físicas que expresen parte de su sentido? Esa posibilidad no implica desechar lo que tenemos, sino considerar que la forma en que representamos la información podría cambiar profundamente —del código al símbolo, del transporte al entendimiento.

5. ¿Y si el dato pudiera tener forma, contexto y sentido?

A lo largo de la historia, los grandes saltos tecnológicos no siempre vinieron de hacer lo mismo más rápido, sino de ver lo mismo de otra forma. En computación, llevamos más de medio siglo confiando en que toda información puede representarse mediante combinaciones de ceros y unos. Pero esa forma de codificación no es una ley natural: es una convención, una elección de diseño que funcionó, y sigue funcionando, pero que podría no ser la única posible.

Hoy contamos con capacidades materiales, ópticas, computacionales y cognitivas que permiten pensar más allá de ese modelo. ¿Y si el dato no tuviera que ser reducido a un valor abstracto, sino representado como una estructura con forma, capaz de expresar parte de su función mediante sus propias propiedades?

La física ya permite trabajar con múltiples dimensiones de representación. La neurociencia y la lingüística han mostrado que el significado no se genera por unidades aisladas, sino por relaciones y contextos. ¿Por qué no imaginar que los datos también puedan adoptar esa lógica, como entidades que significan por cómo se organizan, no solo por lo que valen?

En lugar de depender completamente de capas de interpretación, podríamos explorar una arquitectura donde parte del sentido esté embebido en la forma misma del dato. No sería solo codificar, sino estructurar para expresar. No sería solo comprimir, sino construir para comprender.

Esto no implica rechazar el paradigma actual. Todo lo contrario: se trata de preguntarnos si ese paradigma puede convivir con otro. Uno que no solo mida bits por segundo, sino estructuras por significado. Y quizás, al complementar ambas formas, podamos alcanzar no solo una nueva era tecnológica, sino una nueva lógica de la información.

6. Conclusión: No se trata de hacerlo más rápido, sino de hacerlo distinto

La historia de la tecnología está llena de soluciones que en su momento parecían suficientes, hasta que apareció una forma distinta de ver el mismo problema. Con el dato puede estar ocurriendo lo mismo. No porque el modelo binario haya fallado, sino porque ya hemos optimizado todo lo optimizable dentro de sus propios límites.

La velocidad ha sido el motor principal de mejora durante décadas. Pero tal vez ahora el verdadero desafío no sea mover más datos, sino darles más sentido desde su origen. No transformar cómo viajan, sino cómo existen. Pensar no solo en eficiencia, sino en estructura. No solo en capas que interpretan, sino en formas que significan.

Nada de esto requiere esperar décadas. La tecnología, el conocimiento y la necesidad ya están presentes. Lo que falta es plantear la pregunta adecuada:

¿Y si el dato pudiera dejar de ser una abstracción para convertirse en una entidad con forma, contexto y sentido?

Tal vez el próximo salto no sea más velocidad, más inteligencia artificial o más ancho de banda. Tal vez sea algo más fundamental: una nueva forma de representar la información.