TEKTRON IA de Borde como Insurgencia Epistemológica
Abstract
VERSIÓN 2.0 - CORRECCIÓN CRÍTICA Esta es la versión corregida del documento originalmente publicado el 5 de febrero de 2026. Se corrige un error material en el nombre de la metodología propuesta. CORRECCIÓN APLICADA: - Nombre INCORRECTO (v1.0): “Método de Crítica Cognitiva (MCC)”- Nombre CORRECTO (v2.0): “Método de Calibración Contextual (MCC)” El Método de Calibración Contextual es la metodología oficial documentada por la autora desde noviembre de 2025 en tres publicaciones previas (ver referencias relacionadas). Esta corrección es fundamental para la protección de propiedad intelectual. ----- *RESUMEN DEL CONTENIDO:* La Inteligencia Artificial de Borde (Edge AI) no constituye meramente una arquitectura técnica de procesamiento distribuido, sino una herramienta de soberanía cognitiva frente al extractivismo mental 3.0. Este paper presenta TEKTRON Border IA como infraestructura decolonial: un gabinete UL508A que, mediante el Método de Calibración Contextual (MCC), transforma activos industriales pasivos en sistemas cognitivos soberanos. Frente a la colonialidad del dato impuesta por hipercentros computacionales, proponemos una infraestructura encarnada que procesa 100% localmente, garantiza la propiedad de los pesos del modelo y elimina la dependencia de suscripciones perpetuas. El sistema integra sensores de análisis de firma eléctrica (ESA) con nodos NVIDIA Jetson bajo el paradigma de “redundancia inversa”, donde la IA actúa como capa cognitiva sin comprometer la seguridad cableada. Validado por CLACSO, este proyecto demuestra que la verdadera inteligencia artificial reside en generar reciprocidad con los territorios productivos que habita, no en maximizar operaciones de punto flotante.
Fields of Study & Subjects
Ethics and Social Impacts of AI
Decolonial Thought and Epistemologies
Cybernetics and Technology in Society
Publication details
- Journal / source
- Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
- Publication date
- 16 February 2026
- Language
- ES