Resumen

Un mono araña bebé aparece abrazado a un peluche en una casa, pero antes vivió un proceso largo y violento: para capturar viva a una cría suelen matar primero a la madre, y otros animales mueren en el camino. Lo vendido es sólo el último tramo de esa cadena.
sto ocurre en el comercio mundial de fauna capturada en la naturaleza, y México no es la excepción: aves, reptiles, mamíferos y otras especies se venden en mercados, carreteras y redes sociales para quien busca una mascota distinta, sin saber su verdadero costo.
Los animales silvestres no están hechos para vivir en una casa: sufren estrés, enfermedades y desnutrición, y mueren antes de tiempo. Su cercanía con las personas facilita contagios, y su extracción altera el equilibrio de la naturaleza.
El tráfico de fauna silvestre daña a los animales, la salud humana y el entorno natural, y frenarlo exige no comprarlos.
Palabras clave: tráfico de fauna silvestre, mascotas exóticas, comercio ilegal de animales, bienestar animal, conservación de especies.

The Animal That Didn’t Belong at Home

Abstract

A baby spider monkey clings to a stuffed toy in a living room. But getting there took a long, violent process: to capture a live infant, poachers usually shoot the mother first, and other animals die along the way. What ends up for sale is only the final, visible link in that chain.
This happens across the global trade in wild-caught animals, and Mexico is no exception: birds, reptiles, mammals, and other species are sold in markets, along roadsides, and on social media to people looking for an unusual pet, unaware of what it truly cost.
Wild animals aren’t built for houses: away from their habitat they suffer stress, disease, and malnutrition, and often die early. Living close to people spreads disease, and removing them from their populations throws nature’s balance off.
Wildlife trafficking harms animals, human health, and the natural world—and stopping it starts with refusing to buy.
Keywords: wildlife trafficking, exotic pets, illegal animal trade, animal welfare, species conservation.

Lo que no se ve detrás de la ternura

Un mono bebé abrazado a un peluche en la esquina de una sala puede parecer una escena tierna. Sus manos pequeñas se aferran con fuerza al primer objeto suave que encuentra, y quien lo mira podría pensar que sólo necesita cariño, alimento y un poco de paciencia para adaptarse a su nuevo hogar. Lo que no se ve es todo lo que tuvo que ocurrir antes de llegar ahí.

Ese mono no nació huérfano. En la selva, los monos araña (Ateles geoffroyi) pasan prácticamente toda su infancia adheridos al cuerpo de su madre (figura 1). Para obtener una cría viva, los captores suelen disparar primero a la hembra adulta que la transporta; tras el disparo, la cría cae junto con el cuerpo de la madre. Algunas mueren en el impacto; otras sobreviven lo suficiente para ser vendidas (Rodríguez-Luna et al., 1996).

Para obtener 29 crías de mono araña debieron morir 60 individuos adultos; es decir, casi 100 animales silvestres desaparecieron en el proceso. El cálculo funciona así: de 40 crías capturadas sobrevivió el 72.5 % —29 individuos—. Para conseguirlas, murieron 40 madres, y otros 20 individuos resultaron afectados durante el procedimiento de captura —por ejemplo, machos adultos de la población, también alcanzados por la violencia de los captores—. Cabe señalar que, de los 29 monos capturados, no todos sobreviven hasta el punto de venta: algunos mueren durante la captura, el cautiverio temporal, el traslado o en los lugares de venta. El animal que finalmente aparece en una casa es sólo el último eslabón visible de una cadena mucho más larga. El mono araña es una especie de gran valor comercial, debido a su popularidad y alta demanda —nacional e internacional—, principalmente como mascota (Rodríguez-Luna et al., 1996).

Figura 1. Hembra y cría de mono araña, Ateles geoffroyi.
Créditos: Carlos Javier Navarro Serment/CONABIO.

Historias como esta no son excepcionales. Forman parte de una actividad global: el tráfico ilegal de fauna silvestre. Este comercio incluye organismos vivos, partes de animales y derivados, y abastece mercados de mascotas, objetos decorativos, trofeos, medicina tradicional y entretenimiento (Chavan et al., 2023). Se encuentra entre los negocios ilícitos más lucrativos del mundo, sólo después del tráfico de drogas, armas, personas y órganos (gfi, 2017), y mueve miles de millones de dólares cada año. Dentro de este mercado, cerca de una quinta parte (20 %) está impulsada por la demanda de animales silvestres como animales de compañía (Baker et al., 2013). El comercio de vida silvestre como mascota puede involucrar tanto especies nativas del lugar de venta como especies exóticas, es decir, aquellas que se encuentran fuera de su ámbito de distribución natural (Carpio-Domínguez, 2023).

El problema no se limita a países lejanos ni a redes criminales invisibles. También ocurre en México. En mercados, carreteras, redes sociales y domicilios particulares se venden aves, reptiles, mamíferos y otras especies capturadas directamente de su hábitat natural. Muchas veces las adquieren personas que no buscan dañar a ningún animal, sino algo distinto: una mascota diferente, exótica o poco común.

Sin embargo, un animal silvestre no es apenas un animal doméstico que aún no se acostumbra a la casa. Su cuerpo, su conducta y su forma de relacionarse con el entorno están adaptados a un hábitat específico. Cuando ese entorno desaparece, aparecen consecuencias que no siempre son evidentes: sufrimiento animal, riesgos sanitarios, daños ecológicos y pérdidas para la biodiversidad.

Comprender lo que implica tener un animal silvestre en casa requiere mirar más allá del momento de la compra y reconstruir la historia completa: desde el bosque donde fue capturado hasta el espacio doméstico donde termina. Sólo así se vuelve visible que la escena aparentemente inofensiva de una “mascota exótica” es, en realidad, el punto final de un proceso con múltiples costos biológicos, ecológicos y sociales.

Una cadena que no termina en la sala de casa

Tener animales silvestres como mascotas es una conducta social que forma parte de una red más amplia: el tráfico ilegal de vida silvestre. Aunque podría percibirse como algo inofensivo, sus consecuencias son mucho más profundas y afectan más que a los animales. El daño no sólo se encuentra en el sufrimiento animal o en la pérdida de individuos al ser extraídos de su hábitat. También afecta a los entornos naturales, altera el equilibrio de las poblaciones silvestres y genera problemas económicos y sociales en las comunidades donde se extraen los animales. Además, las instituciones públicas se debilitan al no poder hacer cumplir la ley y proteger los recursos naturales; en otras palabras, se pone en riesgo la manera en que administramos, protegemos y organizamos los recursos que como sociedad compartimos (unodc, 2024; véase la figura 2).

Figura 2. Se muestran los efectos negativos del tráfico ilegal de animales de vida silvestre en el trabajo de las autoridades, así como en los ámbitos ecológicos, sociales y económicos.
Créditos: Patricia Frías-Álvarez, 2025.

El precio de la ternura

Traer animales silvestres a espacios humanos responde al deseo de interactuar con ellos y tenerlos como mascotas (Carpio-Domínguez et al., 2018). Muchas personas se sienten atraídas hacia estos animales porque son únicos, diferentes y poco comunes. Este deseo varía según los actores sociales involucrados: puede estar vinculado a gustos personales, creencias culturales, la búsqueda de extravagancia y ostentación, la afirmación de estatus social o el deseo de dominar la naturaleza (Carpio-Domínguez et al., 2018). Estas motivaciones generan consecuencias negativas en la salud física y mental de los animales adquiridos de forma ilegal, así como en su bienestar general (Carpio-Domínguez et al., 2018; Chavan et al., 2023).

El comercio de animales silvestres es un claro ejemplo de la explotación humana hacia otras especies, en la que no se considera su bienestar y, mucho menos, sus derechos (Wyatt et al., 2022). Esta actividad puede comprometer las cinco libertades esenciales del bienestar animal, imprescindibles para su calidad de vida: 1) libertad de hambre y sed; 2) libertad de molestias físicas y térmicas; 3) libertad de dolor, lesión y enfermedad; 4) libertad de miedo y angustia, y 5) libertad para expresar su comportamiento natural (Mellor, 2016).

Los animales silvestres experimentan aún más problemas de bienestar que aquellos criados en cautiverio. Los individuos comercializados son capturados y, con frecuencia, mutilados; se les expone a condiciones inadecuadas de transporte y se les fuerza a interactuar con humanos sin una adaptación previa. Además, dependiendo de su uso comercial, pueden llegar a ser sacrificados (Wyatt et al., 2022). Las investigaciones sobre el bienestar de los animales silvestres en el comercio documentan enfermedades, lesiones y discapacidades que les impiden realizar actividades comunes (Baker et al., 2013; Wyatt et al., 2022). Asimismo, se ha reportado que, cuando se venden como mascotas o para espectáculos, estos animales presentan restricciones de comportamiento, además de altos niveles de ansiedad, miedo, dolor y angustia (Wyatt et al., 2022). También se han observado individuos con desnutrición, lo que evidencia que se les priva de recursos esenciales para su bienestar, como lo son el alimento y el agua (Baker et al., 2013; Wyatt et al., 2022).

Un puente hacia el contagio y el peligro

La comercialización, el transporte y la tenencia de animales silvestres conllevan riesgos para la salud pública, la seguridad, el bienestar animal y la biodiversidad (Doody et al., 2021). Las zoonosis —enfermedades transmisibles de animales a humanos— están vinculadas al creciente contacto entre fauna silvestre, animales domésticos y personas (Arroyo-Quiroz, 2023). Los mercados de animales vivos favorecen su propagación debido al estrés, el hacinamiento, la proximidad entre especies y las condiciones insalubres. Un ejemplo es el sars–cov, cuyo posible origen se ha ubicado en un mercado de animales vivos en Guangdong, China, en 2002, donde se comerciaban diversas especies silvestres (Webster, 2004).

En México, a partir de reportes de decomiso, se reveló que muchas especies silvestres se mantienen como mascotas, sobre todo en domicilios particulares. Esta convivencia directa entre humanos y animales implica un riesgo para la salud, debido a la posible transmisión de enfermedades (Carpio-Domínguez et al., 2021). Entre 2008 y 2018 se reportaron en México enfermedades zoonóticas en mamíferos, aves y reptiles decomisados, causadas por agentes infecciosos como bacterias, virus, parásitos y hongos (Carpio-Domínguez et al., 2021). Entre las principales enfermedades detectadas se encuentran la leptospirosis, la salmonelosis, la dermatofitosis, la nematodiasis, la toxoplasmosis, la toxocariosis y la influenza H7N3 (Carpio-Domínguez et al., 2021).

Tener animales silvestres como mascotas también puede poner en riesgo la seguridad de las personas. Algunos periódicos han reportado un número creciente de personas lesionadas o fallecidas a causa de la posesión de animales silvestres —adquiridos tanto legal como ilegalmente— como mascotas (Carpio-Domínguez, 2023). Asimismo, animales como felinos y osos han sido liberados de manera accidental o deliberada, lo que ha ocasionado avistamientos y lesiones en la población (Carpio-Domínguez, 2023). Esta liberación intencional suele estar relacionada con las dificultades que implica mantenerlos en cautiverio (Carpio-Domínguez, 2023).

Además, tener animales silvestres como mascotas conlleva desafíos que van más allá de lo individual, pues afecta gravemente la biodiversidad y los entornos naturales. Muchas especies invasoras han sido introducidas por comerciantes o dueños de mascotas que las liberan en ambientes ajenos a su origen. En México, la introducción de especies invasoras representa una de las mayores amenazas para las especies nativas y una de las principales causas de extinción de vertebrados (Álvarez-Romero et al., 2008). Estas especies pueden generar cambios en la estructura de la cadena alimenticia, competir por recursos con las especies nativas, transferir enfermedades, dispersarse con facilidad y representar una amenaza para las poblaciones humanas, entre otras consecuencias (Álvarez-Romero et al., 2008).

El lado oscuro de la compra de animales silvestres en México

El tráfico de animales silvestres para el comercio de mascotas implica una alta mortalidad de los individuos y, por lo tanto, efectos negativos en las poblaciones, lo que agrava los problemas de conservación de las especies (Wyatt et al., 2022). Mueran o no durante el proceso, de todos modos tienen un efecto negativo: reducen el número de individuos en sus poblaciones.

Loros mexicanos: el ave más codiciada

Figura 3. Perico Eupsittula canicularis, comúnmente conocido como perico atolero o de frente naranja, enjaulado.
Créditos: Carlos Galindo Leal/CONABIO.

Los pericos, las guacamayas, las cacatúas y los loros pertenecen a la familia Psittacidae (de aquí en adelante, nos referiremos a los psitácidos como loros). Los loros son el grupo de aves más comercializado como mascota a nivel mundial (unodc, 2024; véase la figura 3). En México, el tráfico ilegal de estas aves representa una amenaza constante para sus poblaciones silvestres (Cantú-Guzmán et al., 2007).

Cantú-Guzmán y sus colaboradores (2007) realizaron una evaluación detallada del tráfico ilegal de loros en México. Los autores señalan que los captores pueden atrapar adultos, polluelos o ambos, dependiendo de la especie.

La captura afecta de forma directa a las poblaciones silvestres: la extracción de adultos en edad reproductiva inhibe futuras reproducciones y provoca la mortalidad de huevos y polluelos abandonados, mientras que la extracción de polluelos suele conllevar la pérdida del nido.

En conjunto, la extracción de individuos puede frenar el crecimiento poblacional e incluso provocar que la especie desaparezca de una región concreta, aunque sobreviva en otros lugares.

Cantú-Guzmán y sus colaboradores estimaron, en 2007, que durante la primera década de los años dos mil se capturaban ilegalmente entre 65,000 y 78,500 loros al año en México. Calcularon, además, que de cada 100 aves, 77 morían antes de llegar al comprador final: de cada 100 loros capturados, 93 individuos sobrevivían a la captura; de estos, sólo 69 superaban la etapa de acopio y confinamiento; después, 47 lograban sobrevivir a la transportación, y finalmente sólo 23 individuos llegaban con vida al punto de venta.

Ante esta situación, las autoridades mexicanas tomaron medidas: en 2008 se modificó la Ley General de Vida Silvestre para establecer la veda de loros. Esta reforma prohíbe la captura, exportación, importación y cría en cautiverio de todo tipo de loros (Cantú-Guzmán et al., 2022). Gracias a la aplicación de esta medida, se estima que el tráfico ilegal de loros se redujo casi a la mitad —47 %— entre 2009 y 2021, lo que evitó la captura anual de entre 31,000 y 37,000 loros (Cantú-Guzmán et al., 2022).

Un escudo legal para la fauna

En México, las leyes que protegen y regulan la vida silvestre y su hábitat son la Ley General de Vida Silvestre (lgvs) y la Ley General del Equilibrio y la Protección del Ambiente (lgeepa; Sosa-Escalante, 2011). El tráfico y la posesión ilegal de fauna silvestre se consideran delitos según el Código Penal Federal y pueden castigarse con penas de uno a nueve años de prisión, además de multas económicas (Sosa-Escalante, 2011). La institución encargada de la protección y gestión de la biodiversidad en el país es la Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales (semarnat), que, a través de la Procuraduría Federal de Protección al Ambiente (profepa), vigila el cumplimiento de la ley y realiza decomisos de animales cuando detecta irregularidades (Sosa-Escalante, 2011).

Cerrar el mercado, salvar la selva

En países en desarrollo como México, el combate al tráfico ilegal de fauna silvestre enfrenta obstáculos como la debilidad institucional, la corrupción, y la escasez y falta de capacitación del personal (Melgoza et al., 2017). Es necesario fortalecer el marco legal ambiental, mejorar las estrategias de protección y dotar a las instituciones de más recursos y facultades para combatir este delito.

Sin embargo, lo más importante es acabar con el negocio: no comprar animales silvestres. Sin mercado no hay negocio; sin negocio, no hay tráfico ilegal. Y eso significa menos animales y especies en peligro, hábitats más protegidos, entornos naturales más saludables y un planeta más equilibrado.

Referencias

• Álvarez-Romero, J., Medellín, R. A., Oliveras de Ita, A., Gómez de Silva, H., y Sánchez, Ó. (2008). Animales exóticos en México: una amenaza para la biodiversidad. Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad, unam, Instituto de Ecología, semarnat.
• Arroyo-Quiroz, I. (2023). Responsabilidad de México como agente activo en el comercio de animales silvestres para mascotas. En K. Oyama y F. García Oliva (Eds.), Ecología, medio ambiente y sustentabilidad (pp. 245–275). Coordinación de Humanidades, unam; Secretaría de Desarrollo Institucional, unam; Escuela Nacional de Estudios Superiores, Unidad Morelia, unam. https://doi.org/10.22201/ch.9786073075022e.2023.c8.
• Baker, S. E., Cain, R., Van Kesteren, F., Zommers, Z. A., D’Cruze, N., y Macdonald, D. W. (2013). Rough trade: Animal welfare in the global wildlife trade. BioScience, 63(12), 928–938. https://doi.org/10.1525/bio.2013.63.12.6.
• Cantú-Guzmán, J. C., Sánchez-Saldaña, M. E., Grosselet, M., y Silva-Gámez, J. (2007). Tráfico ilegal de pericos en México: una evaluación detallada. Defenders of Wildlife, Teyeliz. https://defenders.org/publications/trafico-ilegal-de-pericos-en-mexico-una-evaluacion-detallada.
• Cantú-Guzmán, J. C., Sánchez-Saldaña, M. E., García-De la Puente, E., y Pimentel-Ontiveros, J. M. (2022). Disminuye el tráfico ilegal de psitácidos en México. Defenders of Wildlife, Teyeliz A.C. y uabcs. https://www.researchgate.net/publication/361995578_Disminuye_el_trafico_ilegal_de_psitacidos_en_Mexico.
• Carpio-Domínguez, J. L., Vargas-Orozco, C. M., Villarreal-Sotelo, K., Santillana-Cantú, R., y Hernández-Rodríguez, I. (2018). Percepción criminológica de la posesión de animales del narcotráfico en Tamaulipas, el zoológico del crimen organizado. Letras Jurídicas, 26, 1–20.
• Carpio-Domínguez, J. L., Villareal-Martínez, M. T., y Hernández-Jiménez, M. C. (2021). Posesión de animales exóticos y enfermedades zoonóticas: una aproximación desde el contexto mexicano. Sociedad y Ambiente, 24, 1–31. https://doi.org/10.31840/sya.vi24.2414.
• Carpio-Domínguez, J. L. (2023). Posesión de animales exóticos como mascotas en México, una aproximación criminológica verde desde los reportes hemerográficos durante 2008–2018. Constructos Criminológicos, 3(5), 127–155. https://doi.org/10.29105/cc3.5-56.
• Chavan, A. S., Muley, E. D., y Naphade, S. R. (2023). Animal trafficking and poaching: Major threats to the biodiversity. Journal of Entomology and Zoology Studies, 11(5), 45–49. https://doi.org/10.22271/j.ento.2023.v11.i5a.9231.
• Doody, J. S., Reid, J. A., Bilali, K., Diaz, J., y Mattheus, N. (2021). In the post-covid-19 era, is the illegal wildlife trade the most serious form of trafficking? Crime Science, 10, 1–12. https://doi.org/10.1186/s40163-021-00154-9.
• Global Financial Integrity [gfi]. (2017). Transnational crime and the developing world (pp. 53–59). https://gfintegrity.org/wp-content/uploads/2017/03/Transnational_Crime-final.pdf.
• Melgoza, A., Alvarado, E., y Estrada, A. M. (2017). Tráfico de animales: Comercio ilegal en México. Ediciones B.
• Mellor, D. J. (2016). Updating animal welfare thinking: Moving beyond the “Five Freedoms” towards “a Life Worth Living”. Animals, 6(3), 21. https://doi.org/10.3390/ani6030021.
• Rodríguez-Luna, E., Cortés-Ortiz, L., y Canales-Espinosa, D. (1996). El tráfico de monos araña en México: El estudio de un caso. Neotropical Primates, 4(1), 8–13.
• Sosa-Escalante, J. E. (2011). Aplicación de la ley para el combate del tráfico ilegal de vida silvestre en México: El caso de Charco Cercado. Therya, 2(3), 245–262. https://doi.org/10.12933/therya-11-53.
• United Nations Office on Drugs and Crime [unodc]. (2024). World wildlife crime report: Trafficking in protected species.
• Webster, R. (2004). Wet markets—a continuing source of severe acute respiratory syndrome and influenza? The Lancet, 363(9404), 234–236. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(03)15329-9.
• Wyatt, T., Maher, J., Allen, D., Clarke, N., y Rook, D. (2022). The welfare of wildlife: An interdisciplinary analysis of harm in the legal and illegal wildlife trades and possible ways forward. Crime, Law and Social Change, 77(1), 69–89. https://doi.org/10.1007/s10611-021-09984-9.

Recepción: 15/05/2025. Aceptación: 01/06/2026. Publicación: 14/08/2026.

Este es un artículo de acceso abierto bajo la licencia de Creative Commons 4.0.

Clarice Lispector tenía una manía admirable: la de detenerse frente a lo más trivial —un huevo en la cocina, una gallina que pone ese huevo, una cucaracha en un edificio en obras— hasta que ese objeto diminuto, de tanto ser mirado, dejaba de ser trivial y se abría como una grieta hacia algo inmenso. No cambiaba el huevo: cambiaba la manera de mirarlo. De esa grieta, de ese instante en que lo cotidiano se resquebraja, asomaba siempre algo que perturbaba tanto como revelaba.

Ese gesto —mirar dos veces lo que ya creíamos conocido— es también el que atraviesa, con enorme variedad de temas y voces, el número que ahora tienes entre las manos.

En la sección Varietas encontramos ese ejercicio una y otra vez, aunque disfrazado de biología, geología o historia. Un mono araña bebé abrazado a un peluche parece, a primera vista, una escena entrañable; “El animal que no debía estar en casa” la desmonta y nos recuerda que detrás de esa ternura hay una cadena de violencia que empezó mucho antes de que el animal llegara a un hogar. Esa misma vocación de desmontar lo evidente aparece en “Cuando el corazón afecta la mente: la conexión entre hipertensión y Alzheimer”, que revela cómo dos enfermedades que aprendimos a pensar por separado —una del corazón, otra de la mente— están unidas por mecanismos que sólo la biología molecular vuelve visibles; de igual manera, en “TDP-43 y el rompecabezas de las enfermedades neurodegenerativas”, se teje un hilo invisible entre trastornos que hasta hace poco mirábamos como universos aislados.

Hay también quien encuentra el revés de lo que damos por sentado. “El lado B de los parásitos: aspectos positivos y benéficos” nos invita a mirar a esos organismos que solemos condenar sin matices y descubrir que sostienen ecosistemas enteros; “La medicina tradicional de México para la herbolaria del mundo” rescata plantas cuyas propiedades apenas empezamos a comprobar con métodos científicos actuales, y “Enfermedad de Parkinson y la pimienta: explorando su potencial terapéutico” encuentra, en un condimento de cocina tan ordinario, un principio activo con potencial neuroprotector. No hace falta viajar muy lejos para hallar lo extraordinario: a veces basta con mirar la especiera con más atención.

La sección Impresiones abre otras grietas, ahora en el terreno de lo social. “Pensando juntos un futuro mejor para la CaprinoCultura en las zonas áridas” narra una experiencia de investigación participativa entre personas pastoras, académicas y personal del servicio público, y muestra que un territorio que parecía vacío —o cuando mucho, productivo— rebosa en realidad de historia y de saberes que rara vez se escuchan juntos. “Juegos de mesa: evolución, beneficios y rumbos” resalta que detrás de una partida de dominó o de Catan hay aprendizaje, comunidad y una cultura entera esperando ser estudiada con más seriedad de la que suele dársele. “La Copa Mundial 2026: psicología social del fervor, cultura del consumo y crisis de pertenencia” se detiene a leer, bajo el ruido del espectáculo, los afectos, las tensiones y las formas de pertenencia de sociedades marcadas por la precariedad y la hiperconectividad. En los tres casos, lo popular —lo que parece demasiado obvio para merecer análisis— resulta ser exactamente el lugar donde más se puede aprender. Además, siguiendo con el tema del Mundial, en “Jugadas seguras, jugadas peligrosas: el sistema hla a través del fútbol”, descubrimos cómo el sistema inmune funciona como un árbitro que revisa las jugadas de cada célula, mediante las moléculas hla, para determinar qué es propio y qué es ajeno, qué está permitido y qué no.

La sección Universidades, por su parte, nos trae un recordatorio necesario: que las innovaciones educativas, por bien intencionadas que sean, también tienen su reverso. “Portafolio digital de evidencias como herramienta evaluativa: aprendizajes y desafíos” muestra que transitar de la evaluación tradicional a un modelo participativo no es un cambio neutro: bajo la promesa de autonomía y reflexión crítica se esconden angustia, frustración y resistencias que el diseño de cualquier estrategia educativa debería anticipar. Otra grieta, esta vez pedagógica, que sólo se hace visible cuando alguien se toma el tiempo de mirar con cuidado lo que ocurre del otro lado del salón de clases.

Si algo tienen en común el conocimiento que se divulga, el ensayo que reflexiona y la investigación educativa que se reporta, es que las tres son, en el fondo, formas de resistirse a quedarse con la primera impresión. Vivimos un momento en que la información circula más rápido que la comprensión: los titulares prometen certezas absolutas, los algoritmos premian lo que se lee en cinco segundos y la tentación de conformarnos con la superficie —con el huevo tal como está, sin abrirlo— es más fuerte que nunca. Comunicar el conocimiento con responsabilidad implica justamente lo contrario: sostener la mirada un instante más de lo cómodo, aceptar que la mayoría de las respuestas útiles llegan acompañadas de nuevas preguntas, y desconfiar un poco de cualquier explicación que se presente completa, cerrada y sin grietas.

Los textos reunidos en este número no agotan sus temas ni pretenden hacerlo. Cada autora y autor abre una puerta y, en el mejor de los casos, deja a quien lee con más curiosidad que certezas: sobre lo que come, lo que estudia, lo que juega, lo que enseña, lo que cree conocer. Ojalá este número funcione, como los cuentos de Lispector, no como una respuesta cerrada sino como esa grieta breve por la que, si uno se detiene a mirar, algo distinto empieza a asomar.

Este es un artículo de acceso abierto bajo la licencia de Creative Commons 4.0.

Resumen

En el Día del Maestro, la unam reflexiona sobre el impacto de la inteligencia artificial generativa (iagen) en la educación superior. Los datos son contundentes: más del 80% del profesorado y el 90% del estudiantado ya utilizan estas herramientas. Lejos de representar una amenaza, la ia invita a repensar cómo se enseña, cómo se evalúa y qué significa aprender. La resistencia docente no depende de la edad, sino de las condiciones institucionales: formación, acceso y guía clara. El verdadero reto es integrar la tecnología con criterio pedagógico —convertir respuestas rápidas en pensamiento reflexivo— sin perder el núcleo irreemplazable de la docencia: formar personas, no solo informarlas. El optimismo prudente que propone el texto apuesta por una universidad que use la inteligencia artificial con más inteligencia humana.
Palabras clave: inteligencia artificial, educación superior, IA generativa, innovación educativa, alfabetización.

Teaching in the Age of Artificial Intelligence: Prudence, Imagination, and Commitment

Abstract

On Teacher’s Day, the National Autonomous University of Mexico (unam) reflects on the impact of generative artificial intelligence (gai) on higher education. The data are compelling: more than 80% of faculty members and 90% of students already use these tools. Far from representing a threat, ai invites us to rethink how teaching, assessment, and learning itself are understood. Faculty resistance does not depend on age, but on institutional conditions such as training, access, and clear guidance. The real challenge lies in integrating technology through sound pedagogical judgment —transforming quick answers into reflective thinking— without losing the irreplaceable core of teaching: educating people, not merely informing them. The text advocates for a cautious optimism and for a university that uses artificial intelligence with greater human intelligence.
Keywords: artificial intelligence, higher education, generative AI, educational innovation, literacy.

Cada 15 de mayo, México hace una pausa para reconocer a quienes enseñan. En la Universidad Nacional Autónoma de México, esa pausa tiene un sentido especial. No celebramos sólo una profesión; reconocemos una forma de servicio público que se expresa todos los días en aulas, laboratorios, clínicas, talleres, bibliotecas, seminarios, plataformas digitales y espacios de tutoría. Ser docente de la universidad es dominar un campo de conocimiento, desde luego, pero también abrirle la puerta a otros para que puedan entrar en él, entenderlo, ponerlo en duda, usarlo con responsabilidad y, llegado el momento, transformarlo.

La docencia mira siempre hacia adelante. Quien enseña trabaja con lo que todavía no existe del todo: la comprensión que una estudiante alcanzará mañana, la pregunta que un alumno aún no logra formular, el criterio profesional que alguien ejercerá años después de haber escuchado una explicación, recibido una retroalimentación o vivido una conversación intensa. Enseñar es confiar en que las personas pueden crecer, revisar sus ideas, ampliar su mundo, equivocarse con dignidad y aprender de nuevo. Por eso el Día del Maestro no es una ceremonia de nostalgia. Es una fecha para agradecer, sí, pero también para preguntarnos cómo se enseña en una época que ya no se parece a la de hace apenas unos años.

Créditos: imagen generada mediante OpenAI DALL·E a partir de instrucciones conceptuales elaboradas por el autor.

La pregunta se ha vuelto más apremiante por la irrupción de la inteligencia artificial generativa (iagen). En muy poco tiempo, estas herramientas entraron a la vida académica de una manera que no suele ocurrir con las innovaciones educativas. No esperaron a que termináramos de discutir lineamientos, rediseñar programas o acordar definiciones. Aparecieron en los teléfonos, las computadoras, las tareas, los buscadores, las conversaciones de pasillo y las dudas de profesores y estudiantes. La comunidad universitaria comenzó a usarlas, probarlas, temerles, criticarlas e imaginar posibilidades con ellas casi al mismo tiempo.

Esa mezcla de curiosidad y cautela es comprensible. La inteligencia artificial puede ayudar a crear materiales, ofrecer ejemplos, explorar información, traducir, resumir, ensayar explicaciones, diseñar preguntas, generar casos, producir imágenes o apoyar la retroalimentación. También trae riesgos conocidos: sesgos, respuestas falsas, pérdida de privacidad, dependencia excesiva, uso indebido en tareas escolares, inequidad en el acceso, opacidad técnica y debilitamiento del pensamiento crítico si se usa sin orientación. No hay que escoger entre entusiasmo y preocupación: necesitamos ambas cosas. El entusiasmo sin juicio pedagógico suele terminar en adopciones superficiales; la cautela sin imaginación nos deja inmóviles justo cuando más necesitamos aprender.

Por eso conviene hablar de un optimismo prudente. No de una fe ingenua en la tecnología ni de una defensa automática de todo lo nuevo, sino de una disposición universitaria a mirar la evidencia, reconocer los riesgos, diseñar mejores prácticas y sostener un principio básico: la tecnología debe estar al servicio de la formación humana, no al revés.

Los datos recientes de la unam ofrecen razones para esa postura. En el estudio realizado a finales de 2024 y reportado en 2025 por la Coordinación de Evaluación, Innovación y Desarrollo Educativos (ceide), dependencia de la Secretaría General, participaron 2,069 docentes y 4,725 estudiantes de bachillerato, licenciatura y posgrado. El resultado general fue claro: la inteligencia artificial generativa ya estaba presente en la comunidad universitaria. Entre el profesorado, 83 % en bachillerato, 70 % en licenciatura y 73 % en posgrado reportó haber usado alguna herramienta de iagen. Entre el estudiantado, las cifras fueron todavía más altas: 87 % en bachillerato, 81 % en licenciatura y 88 % en posgrado. Ese hallazgo cambia el punto de partida. La pregunta ya no es si la inteligencia artificial llegará a las aulas universitarias; ya está aquí. La pregunta pertinente es cómo queremos que esté ahí, con qué propósitos, bajo qué criterios y con qué acompañamiento. También nos obliga a reconocer que muchas prácticas ya están ocurriendo antes de que existan acuerdos institucionales suficientemente claros.

El mismo estudio mostró que los primeros usos eran, en buena medida, exploratorios. El profesorado recurría a la iagen sobre todo para obtener información, buscar recursos bibliográficos y, en algunos casos, diseñar actividades de aprendizaje, materiales didácticos e instrumentos de evaluación. El estudiantado la empleaba principalmente para obtener explicaciones de contenidos, buscar información y generar ideas para iniciar tareas. La tecnología entró primero como apoyo para comprender, buscar, organizar y producir. Todavía no se observaba una integración robusta en el currículo ni en la evaluación, pero sí una familiaridad creciente que no puede ignorarse.

Un año después, la encuesta sobre inteligencia artificial en educación superior en América Latina, realizada a fines de 2025 y reportada en 2026 por el Digital Education Council (dec), con participación de la unam, amplió la mirada. A nivel regional reunió más de 30 mil respuestas: 22,941 estudiantes y 7,319 docentes de 29 instituciones de educación superior. La unam aportó 6,398 participantes: 5,509 estudiantes y 889 docentes. En la muestra universitaria, 91.5 % del estudiantado y 75 % del profesorado reportó haber utilizado ia en sus estudios o en su docencia. A nivel regional, 92 % del estudiantado y 79 % del profesorado dijo usarla. Además, los datos regionales mostraron un aumento respecto a estudios globales previos: el uso estudiantil pasó de 86 % en 2024 a 92 % en América Latina en 2026; en el profesorado, de 61 % en 2025 a 79 % en la región.

La tendencia coincide con los resultados de la Encuesta Nacional “Usos y percepciones sobre Inteligencia Artificial Generativa en la Educación Superior en México”, levantada por la Secretaría de Educación Pública en 2025 y presentada en 2026. Esa encuesta reportó que más de nueve de cada diez estudiantes y docentes conocen qué es la inteligencia artificial generativa, y que más de 60 % de la comunidad universitaria la utiliza de forma cotidiana. Con diferencias de contexto y metodología, los estudios apuntan en la misma dirección: la ia generativa dejó de ser una curiosidad marginal y se convirtió en parte del ecosistema académico.

Pero quizá lo más relevante no sea solo cuánto se usa, sino cómo se mira. En la unam, alrededor de siete de cada diez docentes expresan una opinión positiva o muy positiva sobre la ia en la educación. A nivel regional, el porcentaje llega a 72 %. Entre el estudiantado, dos terceras partes en América Latina tienen una opinión positiva o muy positiva; en la unam predomina también una valoración favorable, aunque con más cautela. El futuro imaginado por la comunidad confirma la tendencia: 96.3 % del profesorado de la unam prevé utilizar ia en sus prácticas docentes futuras, mientras que en la región el dato es 94 %. Entre estudiantes de América Latina, 73 % se ve utilizando ia en su trabajo futuro.

Estos datos no resuelven los dilemas, pero ayudan a situarlos. La comunidad no está ante una tecnología pasajera: estamos frente a una condición nueva de la vida académica y profesional. Y dentro de ese panorama hay un hallazgo especialmente valioso para el Día del Maestro: la experiencia docente no parece ser sinónimo de resistencia al cambio. En la encuesta regional del dec, el uso de ia por parte del profesorado no mostró variaciones importantes según los años de experiencia. Quienes tienen más de 20 años de docencia reportaron tasas de uso apenas 7 % inferiores a quienes tienen menos experiencia; en la muestra de la unam, la diferencia fue cercana a 6 %. Las actitudes hacia la ia también fueron bastante consistentes entre los distintos niveles de trayectoria. Este hallazgo importa porque desarma un estereotipo injusto. Con frecuencia se piensa que la innovación educativa depende de la edad, como si las generaciones más jóvenes fueran naturalmente abiertas y las de mayor antigüedad naturalmente reacias. La realidad, como suele ocurrir, es más interesante. Las barreras principales parecen estar menos en la edad y más en las condiciones de apoyo: formación pertinente, acceso a herramientas, tiempo para experimentar, ejemplos pedagógicos, claridad normativa, acompañamiento y espacios donde se pueda probar sin temor al error. Esa es una buena noticia, porque las condiciones institucionales sí pueden modificarse. Una universidad no puede cambiar la fecha de nacimiento de su planta académica, pero sí puede construir mejores entornos para que todas las generaciones docentes aprendan juntas.

Quien ha acompañado procesos de formación docente reconoce este punto casi de inmediato. El problema rara vez es una negativa abstracta a cambiar. Con más frecuencia aparece en preguntas muy concretas: ¿qué herramienta puedo usar sin comprometer datos?, ¿cómo lo explico en mi programa?, ¿qué hago si un estudiante entrega una tarea producida con ia?, ¿cómo evalúo el proceso?, ¿qué ejemplos son pertinentes para mi asignatura? Detrás de esas preguntas no hay resistencia, sino responsabilidad. La innovación educativa no avanza con consignas; avanza cuando esas dudas se toman en serio. El profesorado de la unam no necesita ser convencido de que el mundo está cambiando; lo vive en sus grupos, en sus programas, en las tareas que recibe y en las preguntas que le hacen sus estudiantes. En la muestra universitaria, 76 % anticipa cambios significativos o transformadores en su rol por efecto de la ia. A nivel regional, solo una minoría la percibe como amenaza directa para su empleo. Dicho de otra manera, las y los docentes advierten el cambio, pero lo interpretan como un reto de adaptación profesional, no como la desaparición de su función. La inteligencia artificial puede producir respuestas, pero no forma personas por sí misma. Explica un concepto, pero no conoce la historia de un grupo. Resume un texto, pero no percibe el silencio de una estudiante que no se atreve a preguntar. Crea reactivos de opción múltiple, pero no comprende el horizonte ético de una profesión. Simula diálogo, pero no sustituye el vínculo educativo. Ayuda a escribir, pero no garantiza que alguien aprenda a pensar con rigor, sensibilidad y responsabilidad.

La docencia no se reduce a transmitir información. Si ese hubiera sido su núcleo, las bibliotecas, los buscadores o los videos en línea la habrían reemplazado hace tiempo. Enseñar implica seleccionar lo importante, ordenar lo complejo, mostrar lo que no se ve a primera vista, modelar formas de razonamiento, plantear problemas, acompañar procesos, sostener exigencias justas y construir ambientes donde se pueda aprender con otros. La inteligencia artificial no vuelve menos necesaria esa tarea; en muchos sentidos, la vuelve más visible e importante. Los propios datos muestran que el profesorado no piensa en la ia únicamente como una herramienta para automatizar trabajo. En la encuesta dec, las áreas donde docentes identifican mayor valor son el pensamiento creativo, el pensamiento crítico y la resolución de problemas. En la muestra de la unam, 57.3 % del profesorado señaló el desarrollo del pensamiento creativo, 54.8 % el pensamiento crítico y 46.1 % la resolución de problemas como espacios donde la ia podría ser más útil para el proceso de enseñanza-aprendizaje. Eso abre una posibilidad pedagógica potente. La ia puede usarse para evitar pensar, por supuesto; pero también puede usarse para pensar mejor. La diferencia depende del diseño docente. Pedir a un estudiante que obtenga una explicación inicial de un tema puede ser útil. Pedirle después que contraste esa explicación con fuentes confiables, detecte errores, identifique supuestos, mejore la respuesta, la aplique a un caso situado y reflexione sobre el proceso puede ser formativo. La herramienta es la misma; la actividad no lo es.

Créditos: imagen generada mediante OpenAI DALL·E a partir de instrucciones conceptuales elaboradas por el autor.

En el fondo, la tarea consiste en convertir una tecnología de respuesta rápida en una oportunidad para el pensamiento lento y reflexivo. Esa expresión puede sonar paradójica, pero describe bien el desafío. La ia genera con velocidad; la educación exige pausa, duda, contraste, justificación y diálogo. Si la usamos como atajo, empobrece el aprendizaje. Si la usamos como interlocutor imperfecto, como borrador criticable o como punto de partida para indagar, puede enriquecerlo. Esto exige más trabajo de diseño al inicio, aunque a la larga pueda ahorrar tiempo. También exige aceptar que muchas respuestas no serán definitivas. En algunas asignaturas convendrá permitir el uso abierto de ia; en otras será necesario limitarlo; en otras más, la actividad consistirá precisamente en analizar sus errores. La buena docencia siempre ha sido contextual; la diferencia es que ahora el contexto cambió con mucha rapidez.

Algo parecido ocurre con la evaluación. La ia generativa puso en crisis muchas tareas tradicionales, sobre todo aquellas centradas en productos escritos descontextualizados. La crisis es incómoda, pero no necesariamente negativa. Desde hace años la investigación educativa insiste en evaluar procesos, no sólo resultados; razonamientos, no solo respuestas; decisiones, evidencias, iteraciones y reflexión, no solo productos finales. En la encuesta dec, más de la mitad del profesorado identifica la necesidad de cambios significativos en los métodos actuales de evaluación estudiantil, y 17 % señala la urgencia de una renovación completa. Esto no significa abandonar la escritura, la lectura o el trabajo individual. Al contrario, significa protegerlos mejor. En tiempos de ia, escribir, leer críticamente y argumentar con evidencias importa todavía más. Lo que cambia es que ya no basta pedir un ensayo como si el contexto tecnológico no existiera. Habrá que solicitar borradores, bitácoras, defensas orales, análisis de fuentes, comparación entre versiones, reflexión metacognitiva, solución de problemas situados, proyectos ligados a experiencias reales y declaraciones transparentes sobre el uso de herramientas digitales. El propósito no debe ser perseguir estudiantes, sino formar criterio. Una cultura de sospecha deteriora la relación educativa. Una cultura de integridad, en cambio, requiere reglas claras. El estudiantado necesita saber cuándo puede usar ia, para qué, con qué límites, cómo debe declararlo, qué se evaluará y qué usos son inaceptables. El profesorado necesita respaldo para definir esas reglas de manera pedagógica, ética y viable. La ambigüedad favorece el conflicto; la claridad favorece el aprendizaje.

Ahí tenemos una tarea pendiente. En la encuesta dec, tanto estudiantes como docentes reportan conocimiento limitado de directrices institucionales sobre ia. Una proporción amplia se declara insegura o en desacuerdo cuando se le pregunta si conoce lineamientos o si su institución dispone de directrices exhaustivas. El reto no es menor: la adopción de la tecnología corre más rápido que la construcción de orientaciones compartidas. Aun así, hay motivos para mirar el panorama con confianza. La comunidad no parece pedir una prohibición general; pide guía. El estudiantado identifica como factores importantes para desarrollar habilidades en ia el acceso a herramientas y recursos, directrices claras y oportunidades para interactuar y aprender con ia en el aula. El profesorado señala como principales habilitadores la formación en conocimientos y habilidades de ia, el acceso a herramientas y recursos, y una recopilación de buenas prácticas y casos de uso. En términos sencillos, docentes y estudiantes están pidiendo que la Universidad ejerza su papel formativo.

También es alentador que las preocupaciones sean maduras. El profesorado expresa inquietud por la dependencia excesiva del estudiantado, por su capacidad para evaluar críticamente resultados generados por ia y por los sesgos o la exactitud de la información. En la muestra de la unam, más de ocho de cada diez docentes se muestran preocupados por la dependencia excesiva y por la capacidad estudiantil de evaluar críticamente esos resultados; cerca de tres cuartas partes expresan preocupación por sesgos y exactitud. El estudiantado, por su parte, manifiesta inquietudes sobre aprendizaje superficial, privacidad de datos, integridad académica y equidad en la evaluación. Estas preocupaciones no deberían leerse como rechazo. Una comunidad que se preocupa por la superficialidad del aprendizaje está defendiendo el aprendizaje profundo. Cuando hablamos de sesgos, defendemos justicia epistémica. Cuando hablamos de privacidad, defendemos derechos. Y cuando hablamos de integridad académica, defendemos el valor de los títulos, del esfuerzo y de la formación. La preocupación acompañada de acción no es conservadurismo, es responsabilidad universitaria.

El riesgo no está en que tengamos dudas; el riesgo sería no tenerlas. Quien enseña sabe que ninguna herramienta es neutral en sus efectos educativos. Un pizarrón puede iluminar una idea o servir para copiar mecánicamente información. Un examen puede promover estudio profundo o memorización superficial. Una plataforma digital puede ampliar oportunidades o multiplicar inequidades. La ia no es distinta en ese sentido: su valor dependerá de los fines, los contextos, las reglas, las prácticas y las personas que la usan. Por eso, la conversación sobre ia en educación debe empezar por la pedagogía, no por la herramienta. ¿Qué queremos que aprendan nuestras y nuestros estudiantes? ¿Qué tipo de profesionales, ciudadanos, científicas, humanistas, artistas, docentes, médicos, ingenieras, juristas o investigadores necesita el país? ¿Qué capacidades deben desarrollar en un mundo donde producir información será cada vez más fácil, pero discernir su calidad será más difícil? ¿Qué significa formar criterio cuando las respuestas abundan y la atención escasea?

Una parte de la respuesta pasa por fortalecer la alfabetización en ia. No se trata de aprender unos cuantos trucos para escribir mejores prompts. Saber usar ia implica comprender, al menos en términos generales, cómo funcionan estos sistemas; reconocer sus limitaciones; evaluar críticamente sus resultados; identificar sesgos; proteger datos; usarla con integridad; decidir cuándo no conviene usarla; mantener la centralidad humana; aplicarla en contextos disciplinares; y reflexionar sobre sus efectos sociales, profesionales y éticos. Los estudios muestran que ahí hay una brecha importante. Tanto estudiantes como docentes se ubican en niveles intermedios de alfabetización en ia. En la encuesta dec predominan competencias iniciales o medias en comprensión de la ia y los datos, pensamiento crítico y juicio, uso ético y responsable, centralidad humana y conocimiento del dominio. Más de la mitad del estudiantado y del profesorado reporta dificultades o niveles iniciales para evaluar críticamente contenidos generados por ia. No es motivo para alarmarse, pero sí para actuar. La adopción va más rápido que la comprensión; la Universidad debe ayudar a que la comprensión alcance, oriente y humanice la adopción.

Aquí aparece una oportunidad notable para el profesorado. Las maestras y los maestros no tienen que convertirse en ingenieros de ia para enseñar con responsabilidad en esta nueva etapa. Sí necesitan espacios para comprenderla, probarla, discutirla, adaptarla a sus disciplinas y compartir experiencias. Necesitan formación situada, no recetas genéricas. No se enseña ni se usa igual la ia en filosofía que en química, en clínica que en matemáticas, en arquitectura que en derecho, en artes que en ingeniería, en ciencias sociales que en salud pública. Cada campo tiene formas propias de evidencia, géneros de escritura, criterios de validación, dilemas éticos y estándares de calidad. Por ello, la incorporación de ia debe ser disciplinar y pedagógica antes que tecnológica. En medicina, puede servir para discutir diagnósticos diferenciales simulados, siempre bajo supervisión experta. En derecho, para analizar argumentos y detectar omisiones normativas. En literatura, para comparar estilos, discutir autoría y examinar interpretaciones. En ingeniería, para explorar soluciones y revisar supuestos. En ciencias sociales, para analizar discursos y sesgos. En artes, para problematizar creatividad, autoría y colaboración humano-máquina. En todas las áreas, puede funcionar como objeto de crítica, herramienta de exploración y punto de partida para tareas más exigentes.

La clave es no confundir rapidez con profundidad. Una respuesta inmediata puede abrir una puerta, pero no sustituye el recorrido. La docencia diseña ese recorrido: qué se pide antes de usar ia, qué se permite durante su uso, qué se exige después, cómo se verifica la comprensión, cómo se promueve la reflexión y cómo se evalúa el aprendizaje. El producto generado por ia puede ser un insumo; el aprendizaje está en lo que el estudiante hace con él. En ese sentido, la ia puede ayudarnos a recuperar el valor del proceso. Durante mucho tiempo, muchas prácticas escolares han privilegiado el producto final. Ahora resulta evidente que el producto, por sí sólo, ya no basta como prueba de aprendizaje. Necesitamos volver visible el camino: preguntas formuladas, fuentes consultadas, decisiones tomadas, errores corregidos, razones para aceptar o rechazar una sugerencia y reflexión sobre lo aprendido. Paradójicamente, una tecnología capaz de producir resultados rápidos puede empujarnos a evaluar con más profundidad humana.

También puede ayudarnos a personalizar apoyos sin perder el sentido colectivo del aula. Un estudiante puede pedir explicaciones alternativas, ejemplos adicionales, ejercicios graduados o retroalimentación preliminar. Una docente puede generar casos, variar niveles de dificultad, construir rúbricas, diseñar preguntas o preparar materiales accesibles. Sin embargo, esas posibilidades solo serán educativas si se insertan en una relación pedagógica deliberada. La ia puede ampliar la disponibilidad de ciertos apoyos; la maestra o el maestro les da sentido, pertinencia y dirección.

En la unam, la magnitud y diversidad de nuestra comunidad hacen especialmente relevante esta discusión. Somos una universidad de bachillerato, licenciatura y posgrado; de humanidades, ciencias, artes, tecnologías, salud y ciencias sociales; de escuelas nacionales, facultades, institutos, centros y programas. Esa diversidad impide una respuesta única. Habrá principios comunes y aplicaciones situadas; acuerdos generales y decisiones locales; lineamientos institucionales y libertad académica responsable. El desafío es construir una cultura universitaria de uso crítico, ético y creativo de la ia. Una cultura así no se decreta, se cultiva. Requiere formación continua, comunidades de práctica, investigación educativa, evaluación de experiencias, diálogo con estudiantes, apoyo a docentes, infraestructura, cuidado de datos y mecanismos de actualización. Requiere también reconocer el trabajo adicional que supone enseñar en tiempos de cambio tecnológico. Innovar no es pedir al profesorado que haga más con menos; es crear condiciones para hacer mejor lo que importa. Una cultura de este tipo también requiere conversación pública dentro de la Universidad: no basta con publicar un documento y dar por resuelto el asunto. Los lineamientos deben probarse en el aula, discutirse en cuerpos colegiados, revisarse con estudiantes, contrastarse entre disciplinas y actualizarse conforme cambien las herramientas. En ia, las respuestas cerradas envejecen pronto; los principios bien formulados resisten mejor.

Créditos: imagen generada mediante OpenAI DALL·E a partir de instrucciones conceptuales elaboradas por el autor.

En el Día del Maestro vale la pena decirlo: ninguna transformación educativa seria puede descansar en el voluntarismo individual del profesorado. Las y los docentes han mostrado disposición, curiosidad y apertura; los datos lo confirman. Ahora corresponde fortalecer las condiciones institucionales que permitan pasar de la exploración aislada a una apropiación pedagógica compartida. Eso significa ofrecer formación flexible y pertinente; generar bancos de casos de uso por disciplina; desarrollar orientaciones claras sobre integridad académica; promover criterios para declarar el uso de ia; revisar políticas de privacidad y datos; apoyar el rediseño de la evaluación; facilitar acceso equitativo a herramientas; crear espacios donde el profesorado pueda experimentar sin temor al error; y escuchar de manera sistemática al estudiantado. Una proporción importante de estudiantes quiere participar en las decisiones sobre qué herramientas de ia implementar, aunque no todos perciben que su voz sea considerada. La gobernanza de la ia también puede ser una forma de practicar democracia universitaria.

La esperanza, entonces, no está en la tecnología por sí misma. Está en la capacidad de la Universidad para convertir una disrupción en proyecto educativo; en el profesorado que no renuncia a aprender; y en el estudiantado que pide orientación. Está en la evidencia que nos ayuda a tomar mejores decisiones y en la posibilidad de formar personas capaces de usar herramientas poderosas sin cederles su juicio, ética o responsabilidad. La historia de la educación está llena de tecnologías que parecían destinadas a sustituir la enseñanza: el libro impreso, la radio, la televisión, la computadora, internet, los cursos masivos abiertos en línea, las plataformas digitales. Ninguna eliminó la necesidad de maestras y maestros. Todas, sin embargo, obligaron a redefinir qué significa enseñar bien. La ia generativa quizá sea una de las más desconcertantes, porque produce lenguaje, imágenes y respuestas con una fluidez que antes asociábamos exclusivamente con las personas. Pero precisamente por eso nos recuerda que el centro de la educación no es la información, es la formación.

Celebrar al profesorado en esta época no significa pedirle que compita con las máquinas en velocidad, memoria o producción automática. Significa reconocer aquello que la docencia hace mejor que cualquier sistema: formar juicio, despertar curiosidad, sostener conversaciones difíciles, reconocer trayectorias, construir comunidades de aprendizaje, transmitir amor por el conocimiento y cuidar la dimensión ética de las profesiones. Aprender no es solo obtener respuestas, es transformarse en el proceso. Tal vez la pregunta más importante no sea qué hará la ia con la educación, sino qué hará la educación con la ia. Si la dejamos actuar sin orientación, puede reforzar inercias, desigualdades y superficialidades. Si la prohibimos sin comprenderla, puede desplazarse a prácticas ocultas, sin criterios ni acompañamiento. Pero si la integramos con inteligencia pedagógica, puede ayudarnos a renovar preguntas, rediseñar evaluaciones, ampliar apoyos, fortalecer el pensamiento crítico y preparar mejor a nuestras y nuestros estudiantes para un mundo en transformación.

El optimismo prudente consiste en reconocer que nada de esto ocurrirá automáticamente. También consiste en mirar las señales alentadoras: una comunidad docente abierta al cambio, estudiantes que ya usan la tecnología y piden formación, preocupaciones éticas bien identificadas, evidencia institucional creciente y una Universidad con capacidad histórica para pensar los grandes desafíos de su tiempo. En este 15 de mayo, celebremos a las maestras y los maestros no como guardianes de un pasado inmóvil, sino como constructores de futuros posibles. Celebremos su capacidad de aprender mientras enseñan, de dudar sin paralizarse, de innovar sin abandonar principios y de acompañar a nuevas generaciones en medio de la incertidumbre. La inteligencia artificial cambiará muchas prácticas, pero no cambia la razón profunda de la docencia: ayudar a otros seres humanos a comprender mejor el mundo y a participar en él con conocimiento, imaginación y responsabilidad. La Universidad que queremos no será la que use más inteligencia artificial, sino la que la use con más inteligencia humana. Y en esa tarea, hoy como siempre, las maestras y los maestros son insustituibles.

Referencias

• Benavides-Lara, M. A., Rendón Cazales, V. J., Escalante Rivas, N., Martínez Hernández, A. M. del P., y Sánchez Mendiola, M. (2025, enero-febrero). Presencia y uso de la inteligencia artificial generativa en la Universidad Nacional Autónoma de México. Revista Digital Universitaria, 26(1). https://doi.org/10.22201/ceide.16076079e.2025.26.1.10
• Canal Multimedios Lapi. (2026, 27 de marzo). Seminario de ia generativa en educación – Dr. Melchor Sánchez Mendiola [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/live/TGUL3oG5Bx4
• Coordinación de Evaluación, Innovación y Desarrollo Educativos. (2025). La inteligencia artificial generativa (iagen) en el profesorado y estudiantado de la unam: Retos y prospectivas. ceide-Secretaría General, Universidad Nacional Autónoma de México. https://www.ceide.unam.mx/wp-content/uploads/2025/08/IAGen_UNAM_2025.pdf
• Coordinación de Evaluación, Innovación y Desarrollo Educativos. (2026). Estudio dec sobre la inteligencia artificial en la educación superior en América Latina: Análisis de los resultados de la unam. ceide-Secretaría General, Universidad Nacional Autónoma de México. https://www.ceide.unam.mx/wp-content/uploads/2026/05/DEC_UNAM_2026.pdf
• Digital Education Council. (2026, January 30). ai in higher education LATAM survey 2026 (EN | ES). https://www.digitaleducationcouncil.com/post/ai-in-higher-education-latam-survey-2026

Resumen

La sociedad actual enfrenta muchos retos y, entre ellos, destaca el de la educación. Más que una disciplina, la educación es un campo de estudio que contiene personas, eventos, instituciones y procesos que interactúan entre sí para que ocurra el aprendizaje. Uno de los elementos fundamentales de este complejo ecosistema social es el docente, quien hace un gran esfuerzo para favorecer el aprendizaje de los educandos, frecuentemente con pocos recursos, contextos adversos y preparación limitada en el proceso educativo. Es menester identificar las necesidades de los docentes en los diferentes niveles educativos, y establecer acciones para satisfacerlas, acompañadas de reconocimiento formal e informal por las instituciones, sus pares y la sociedad. La motivación interna de las personas que enseñan debe ser complementada con escenarios más amables, dignos y propicios para ejercer apropiadamente la educación.
Palabras clave: docentes, reconocimiento, educación no formal, formación docente.

Teachers and education: do we need recognition?

Abstract

Modern society deals with many challenges, among them education stands out. More than a discipline, education is a field of study that contains people, events, institutions and processes that interact among themselves for learning to occur. One of the fundamental elements of this complex social ecosystem is the teacher, who dedicates great effort to support and generate student learning, frequently with limited resources, adverse contexts and limited training in the educational process. It is crucial to identify teachers’ needs in the different educational levels and establish actions to fulfill them, accompanied with formal and informal recognition by their institutions, peers and society. The internal motivation of teachers needs to be complemented with better scenarios, dignified and respectable to practice teaching appropriately.
Keywords: cteacher, recognition, non-formal learning, faculty development.

Inicia un 2019 lleno de cambios, retos y oportunidades. Si bien la incertidumbre es incómoda y nos genera ansiedad, es imprescindible aprender a vivir con ella ya que es connatural a la vida moderna. En nuestro país y en el mundo están ocurriendo muchísimos cambios, tantos que es difícil tener consciencia clara de todos. Nos sentimos abrumados por la vorágine de eventos, catástrofes y tragedias humanas de las que nos enteramos diariamente a través de los medios de comunicación (que por su propia naturaleza tienden a privilegiar “la nota”) y de las redes sociales, que fácilmente perdemos la perspectiva de dónde estamos y cuál es el camino más apropiado a seguir. El laberinto de posibilidades al que nos enfrentamos día con día parece no tener sentido, y con dificultad intentamos tomar la hebra de la madeja que nos permita buscar significado a la cadena de eventos y momentos que conforma nuestra vida diaria.

La Universidad Nacional Autónoma de México debe crecerse a los retos de 2019 y formar parte activa de las soluciones que requiere y exige la sociedad. No basta con “crear fama y echarse a dormir”; los vastos logros de nuestra institución y de las personas que la integran son impresionantes, pero continúan siendo insuficientes para resolver los problemas “endiabladamente complejos” que presenta el mundo moderno.

Éstos o los “problemas retorcidos” son aquellos que son muy intrincados o imposibles de resolver debido a información y requisitos incompletos, contradictorios y cambiantes, que con frecuencia son difíciles de identificar (Rittel et al., 1973).

El calificativo de “endiablado” se refiere a que son resistentes a solucionarse, más que a una intención diabólica. Estos problemas no tienen soluciones claras o unívocas, ni manera de determinar a priori cuál será la mejor solución, ya que, debido a las complejas interdependencias de los diversos elementos que integran la situación, el intento de resolver un aspecto de estos problemas puede crear o revelar otros.

En el tsunami de retos del México actual, que puede catalogarse como “endiabladamente complejo”, destaca por su importancia la educación. Pero para utilizarla adecuadamente como estrategia y herramienta de desarrollo de una sociedad, es menester tomar en cuenta la amplitud y profundidad del campo de estudios que implica. En palabras de Lee Shulman, una de las personalidades más destacadas de la educación superior del siglo pasado,

Cuando se manejan definiciones restrictivas y limitadas de educación, como es frecuente en las pláticas de pasillo o de café, es fácil subestimar la complejidad del proceso y minimizar la necesidad de la participación de varias disciplinas (pedagogía, psicología, antropología, sociología, entre muchas otras) que se requiere colaboren con un enfoque más inter y transdisciplinario que el meramente multidisciplinario.

Cuando discutimos sobre educación, es inevitable traer a la mesa nuestras experiencias personales, que inevitablemente colorean nuestra percepción interna de qué es una buena educación, qué es evaluación educativa y cuáles son los atributos de un buen docente y de un buen estudiante (Hattie, 2015). Ello hace complicado dialogar con base en una plataforma de entendimiento común, académicamente rigurosa, sobre el papel de la educación en la sociedad en que vivimos y el enorme potencial que tiene para mejorar la vida de las personas. La multiplicidad de marcos conceptuales y paradigmas de origen de cada rama profesional y campo del conocimiento genera frecuentemente dificultades de comunicación y una sensación de “lost in translation” (“perdido en la traducción”) que hace que perdamos la paciencia, nos exasperemos y, simple y sencillamente, optemos por dejar la vehemente discusión y nos cerremos a escuchar al otro. Como en cualquier disciplina y campo de estudio, cuando una persona se ha formado académicamente ya sea con licenciatura o posgrado en educación, parte de su identidad y autoeficacia se reflejan en un más o menos profundo conocimiento del tema. A los profesionales y académicos de alto nivel en el campo educativo a veces nos cuesta trabajo “poner los pies en la tierra” y hacer un esfuerzo real por entender a los profesionistas “disciplinarios” (arquitectos, ingenieros, médicos, artistas) y ponernos en sus zapatos, así como por aceptar sus juicios y prejuicios sobre qué es la educación de calidad. Si un académico con doctorado en educación trata de enseñar a un profesionista cómo debe enseñar su propia disciplina, es posible que se desborden los ánimos y las emociones dominen la discusión, generando un distanciamiento que no beneficia a ninguna de las partes.

Es un hecho que la mayoría de los docentes en educación superior son expertos en su disciplina particular, con algún entrenamiento básico en estrategias de enseñanza. En la mayoría de las universidades la proporción de profesores de asignatura contratados por hora comparada con los de tiempo completo es mucho mayor, y la cantidad de profesionistas específicamente formados en las ciencias de la educación es relativamente menor. Todo esto nos lleva a una fascinante situación sociológica y de identidad profesional, en la que la mayor parte de las personas que ejercen la educación directamente con los estudiantes tienden a tener una visión del proceso educativo y la evaluación del aprendizaje intensamente matizada por su experiencia personal y colectiva, predominantemente gremial, con implicaciones profundas para el acto educativo, la percepción social y universitaria del rol del profesor, así como sus necesidades de formación docente.

La mayoría de los docentes no tienen plazas académicas de tiempo completo en las universidades, y su compromiso laboral es limitado debido a las realidades presupuestarias y de distribución de recursos. Son predominantemente profesores de asignatura o incluso profesionistas que dedican tiempo y esfuerzo a la enseñanza y supervisión de los educandos, sin nombramiento “oficial” como profesores, con el salario, reconocimiento y prestaciones laborales que ello implica. Pido al lector reflexionemos sobre los siguientes escenarios:

• Un arquitecto que trabaja en un despacho privado es profesor de asignatura del bachillerato de una universidad pública. Tiene a su cargo dos grupos de estudiantes con más de 50 alumnos por grupo, a los que da clase de Matemáticas dos veces por semana. Además de las horas presenciales de clase tiene que dedicar tiempo a la preparación de las sesiones, revisión de tareas y exámenes, e identificar la problemática individual psicológica, académica y afectiva de los estudiantes que lo requieran.
• Un ingeniero mecánico, que no tiene nombramiento universitario y realiza jornadas de trabajo en una fábrica de automóviles, cuando inicia su turno revisa lo que está ocurriendo en sus instalaciones y ayuda, explica y asesora a los colegas que trabajan con él, incluyendo estudiantes que están tomando alguna de sus clases prácticas en el sitio, sobre el funcionamiento de los elementos de la fábrica. Dedica tiempo a enseñarles los principios del manejo de los aparatos y dispositivos que utiliza, proporcionando muchas “perlas” de conocimiento y realimentación formativa.
• Una química farmaco bióloga asignada a la farmacia de la consulta externa de un hospital proporciona orientación a todos los estudiantes que rotan cada mes por el servicio. No tiene nombramiento universitario y en su contrato institucional no se especifican responsabilidades educativas. Sin embargo, aplica los exámenes mensuales que le envían del área de enseñanza a los estudiantes, supervisa las recetas que elaboran los médicos internos y está disponible para aclarar sus dudas y darles consejos.
• Una enfermera que tiene más de 10 años en la unidad de trasplante renal supervisa y asiste a los estudiantes que atienden a los pacientes. Les da varios “tips” que no vienen en los libros, y si detecta errores les da realimentación constructiva. Además les enseña a los enfermos y a sus familiares una serie de medidas de prevención, aplicando la “educación para la salud”.

Todos estos personajes realizan primordialmente actividades profesionales, sin embargo y de manera natural, participan en el proceso formativo de todos los educandos que interactúan con ellos (además de realizar actividades de desarrollo continuo personal y con sus pares). Algunos lo hacen de forma periférica e intermitente, otros de forma más profunda y continua. Es probable que hagan su mejor esfuerzo, pero también es probable que no hayan recibido cursos, talleres o intervenciones específicas de formación docente para mejorar sus competencias educativas. Generalmente los cursos de formación docente se dan a los profesionistas que tendrán una responsabilidad educativa formal, como requisito de los cuerpos colegiados universitarios de las facultades o escuelas para establecer una relación laboral, ya sea como profesores titulares, asociados o de asignatura de estudiantes de pre o posgrado. Existe gran cantidad de investigación que documenta que las actividades de formación y profesionalización docente pueden mejorar la satisfacción, la eficacia y el impacto de la enseñanza en las instituciones educativas y de servicio. Es claro que estas actividades deben realizarse educativamente de manera sólida, siguiendo los principios basados en evidencias para este tipo de intervenciones: diseño educativo fundamentado, contenido relevante, aprendizaje experiencial, realimentación, construcción de comunidad, programas longitudinales, apoyo institucional (Steinert et al., 2016). Desafortunadamente la mayoría de las instituciones en países como el nuestro, tanto en lo privado como en lo institucional, enfoca sus actividades de desarrollo profesional continuo en cursos y congresos dirigidos a las diferentes áreas de especialidad de los profesionistas y pocos dirigidos al campo de estudio de la educación.

Las razones de esto son múltiples y de diversa índole, sociales, antropológicas, psicológicas, políticas, económicas y de mercadotecnia, entre otras (como la falta de conciencia de que las habilidades docentes de los profesionistas pueden desarrollarse, mantenerse y mejorarse). Si revisamos la misión de prácticamente cualquier dependencia, en algún lugar del texto seguramente se menciona la formación de recursos humanos de calidad como una de las actividades fundamentales de la institución. ¿Si es tan relevante, por qué se le da poca importancia en los hechos? Las posibles respuestas a esta pregunta deberían ser exploradas por las autoridades, la comunidad docente y estudiantil, y ser discutidas explícitamente con la sociedad. Es frecuente que el aspecto educativo de nuestras instituciones se mantenga con un bajo perfil (a excepción de las ceremonias de graduación, de ingreso, o los cambios curriculares mayores, que tienen altos componentes simbólicos y culturales), comparado con los avances en investigación o en adquisición de equipo tecnológico de “última generación”.

Desde la trinchera académica, sugiero que las instituciones de servicio y de formación de recursos humanos consideren algunas de las siguientes ideas:

• Promover una política de asignación de responsabilidades educativas a aquellos profesionales que realmente vayan a dedicar un tiempo y esfuerzo sustancial a estas tareas. Es entendible la asignación de cargos a personas conocidas, de lealtad probada, distinguidos en su ámbito disciplinar, pero el compromiso con la educación debe ser explícito.
• Definir perfiles profesionales para los responsables formales del proceso educativo en las instituciones, que incluyan preferentemente formación de posgrado en educación. Nunca aceptaríamos que se designara como responsable de un área de investigación de vanguardia a alguien que no tenga preparación formal en investigación (ya pasaron los tiempos en que la sola experiencia en algo era suficiente para asignar responsabilidades formales en las organizaciones). ¿Por qué lo hacemos en la designación de responsables de las áreas de enseñanza de nuestras instituciones?
• Establecer mecanismos de reconocimiento formal (e informal, no menos importante) para aquellos docentes que sean destacados en la labor educativa en su sede de trabajo, tengan o no un documento contractual de profesores universitarios.
• Realizar una evaluación de necesidades sobre habilidades docentes de los profesores en las instituciones, para establecer un programa de formación y profesionalización docente que cubra dichas necesidades. Abrir estas actividades no solamente a los profesores formalmente asignados, sino a todos los que participen en el proceso educativo en la institución.
• Identificar a los jóvenes que tengan habilidades y motivación en el área educativa, para apoyarlos en cursos, diplomados, maestrías y hasta doctorados en educación, con soporte financiero, laboral y afectivo, de la misma manera que lo hacemos para la formación profesional en sus respectivas especialidades.
• Adquirir para la biblioteca de la institución algunos de los textos y revistas académicas importantes sobre educación, relevantes en lo local y en lo global, y difundirlos en la comunidad.
• Implementar programas de evaluación de la docencia, atendiendo los principios evaluativos de este tipo de instrumentos, promoviendo la evaluación “para el aprendizaje” de los mismos docentes. Estos programas no deben ir ligados a mecanismos punitivos ni de naturaleza laboral, más bien a mecanismos de reconocimiento y premios a la excelencia.
• Apoyar institucionalmente a los profesionistas para que eventualmente asistan a congresos, reuniones o cursos sobre educación, ya que es muy difícil conseguir apoyo de la industria para este tipo de eventos.

Necesitamos realizar un esfuerzo conjunto para explorar en la comunidad académica algunas de estas propuestas. De otra manera, al existir presupuesto limitado para el área educativa en muchas instituciones, y no haber conciencia clara de la necesidad de este tipo de actividades, se genera un círculo vicioso negativo que eterniza el statu quo y no promueve el desarrollo educativo de nuestros docentes. Atendamos las palabras de Paulo Freire con las que inicié este artículo, seamos dignos, reconozcamos la docencia de calidad, fomentemos una cultura en que las actividades educativas sean de la mayor calidad posible, ya que los educandos lo merecen. Reconozcamos que los profesores “de a pie”, en todos los niveles educativos, son los responsables de proporcionar la mayor parte de la docencia en las universidades, y deberían ser por lo menos reconocidos e incentivados para dar lo mejor de sí en la noble tarea de la enseñanza.

Referencias

• Hattie, J. (2015). What Doesn’t Work in Education: The Politics of Distraction. London: Pearson. Recuperado de: https://visible-learning.org/2015/06/download-john-hattie-politics-distraction/.
• Rittel, H. W. J. y Webber, M. M. (1973). Dilemmas in a General Theory of Planning. Policy Sciences, 4: 155–169. DOI: https://doi.org/10.1007/bf01405730.
• Shulman, L. (1981). Disciplines of Inquiry in Education: An Overview. Educ Res., 10(6): 5-23. Recuperado de: https://www.jstor.org/stable/1175075.
• Steinert, Y., Mann, K., Anderson, B., Barnett, B. M., Centeno, A., Naismith, L., … Dolmans, D. (2016). A systematic review of faculty development initiatives designed to enhance teaching effectiveness: A 10-year update: BEME Guide No. 40. Med Teach. 38(8):769-86.

Recepción: 4/9/2018. Aprobación: 4/10/2018.

Resumen

Tiempo y clima son términos meteorológicos que se utilizan en el idioma español indistintamente para comunicar el estado presente o inmediato de la atmósfera dentro del rango de horas a días. Mientras que tiempo (meteorológico) se refiere al estado actual de la atmósfera, clima se refiere a las variaciones en períodos de 30 años o más. Sin embargo, el uso indiscriminado de dichos términos genera confusión al suponer que los eventos atmosféricos de corta duración son climáticos. El presente trabajo tiene como objetivo principal esclarecer la diferencia entre tiempo y clima, así como mostrar un panorama general de las variaciones atmosféricas que ocurren dentro de estas escalas de tiempo. Para este fin se presentan ejemplos propios de cada una de estas variaciones, sus influencias, así como también las causas que los producen. Por último, se presentan algunos ejemplos de casos en México.
Palabras clave: tiempo meteorológico, clima, variabilidad climática, cambio climático, forzamiento radiativo.

Weather, climate and the atmospheric phenomena: From whirlwinds to climate change

Abstract

Weather and climate are meteorological terms that in the Spanish language are used indistinctly to provide information about the present state of the atmosphere within the range of hours to days. Weather refers to the current state of the atmosphere, while climate refers to long-term variations in the state of the atmosphere on timescales of at least 30 years. However, the arbitrary use of both terms is misleading, assuming that weather events are climatic in nature. The main objective of this work is to clarify the difference between weather and climate, as well as to show a broad overview of the atmospheric variations that occur on different time scales. To achieve this goal, examples for each time scale as well as their influences and their origin are presented. Finally, specific examples for Mexico are shown.
Keywords: weather, climate, climate variability, climate change, radiative forcing.

Introducción

Día a día vivimos distintos estados en el ambiente que nos rodea, desde un frío que nos pone los pelitos de punta, hasta un calor al medio día que nos hace enojar por haber cargado el dichoso suéter que mamá nos sugirió llevar. En otras ocasiones, nos puede tocar la mala fortuna de que en la tarde nos agarre la lluvia, precedida por un viento que muchas veces urge a quien lavó a correr por la ropa. “Es el clima que ya está bien loco” o “es por el cambio climático”, dice la gente.

En muchos medios de comunicación al notificar la predicción meteorológica, éstos utilizan expresiones como el clima. De manera análoga, los portales oficiales de algunos gobiernos utilizan la palabra clima para proveer información sobre las condiciones atmosféricas en los días próximos, y en algunos otros se pueden encontrar frases como estado del tiempo o pronóstico del tiempo. Aunado a esto, términos como frente frío, El Niño, u onda tropical acompañan a la información que proveen, por ejemplo: “El Niño hace que llueva menos”, mezclando así fenómenos de distinta naturaleza y escala temporal que resultan sumamente confusos.

Este intercambio de términos lleva, entonces, a la idea de que el clima cambia a diario, y por consecuencia, todos los fenómenos atmosféricos son cambio climático. ¿Qué es lo correcto, entonces, clima o tiempo? ¿Todo es cambio climático? ¿Dónde queda El Niño y las sequías? Es importante distinguir entre los conceptos de tiempo y clima para identificar el tipo de fenómenos que experimentamos diariamente, el cómo estudiarlos, así como conocer los efectos que éstos ocasionan. Dichos efectos pueden variar desde una insignificante lluvia ligera o una tormenta, hasta una sequía de decenas de años de duración. Tales eventos influyen nuestra vida cotidiana e incluso la de generaciones por venir.

El objetivo del presente trabajo es presentar las diferencias que existen entre tiempo y clima, así como dar a conocer los fenómenos que existen en el marco de estas escalas de tiempo. Posteriormente, se presenta la forma en cómo dichos sucesos interactúan, seguida de los mecanismos que originan a los fenómenos atmosféricos en distintas escalas de temporales. Finalmente, se presentan algunos ejemplos de casos en México y las conclusiones de lo expuesto.

Tiempo, clima y variabilidad climática

De acuerdo con la sociedad meteorológica de los Estados Unidos (AMS, por sus siglas en inglés), se define al tiempo meteorológico como “el estado atmosférico actual, y que está relacionado principalmente con los efectos en la vida y las actividades humanas”. Como lo establecen en su definición, “popularmente el tiempo se percibe en términos de temperatura, humedad, lluvia, nubosidad, visibilidad, y viento” (AMS, 2018). En cambio “clima se refiere a las variaciones en el largo plazo del sistema atmósfera-hidrosfera-tierra”, por lo que clima se define, entonces, como las condiciones medias del tiempo durante períodos de 30 años o más (AMS, 2018).

Estas dos simples definiciones (tiempo y clima) ponen en claro que los fenómenos que observamos día a día en nuestra vida cotidiana se refieren a tiempo atmosférico. Ejemplos de tiempo son lluvias, viento, torbellinos, tornados, brisas marinas, ondas de latitudes medias, así como también ondas tropicales y huracanes (ver figura 1). Así pues, el pronóstico del tiempo de cierto lugar en particular nos dirá si lloverá y estará nublado, o si hará mucho calor durante el día con lluvia por la tarde.

Figura 1. Ejemplo de fenómeno de tiempo meteorológico: huracán Newton (categoría 1) en el Océano Pacífico, el 5 de septiembre de 2016. Imagen tomada de NASA EOSDIS Worldview. Resolución horizontal: 500m por pixel. Fuente: https://worldview.earthdata.nasa.gov.

Por otra parte, al hablar de clima nos estaremos refiriendo a estados del sistema terrestre promediados durante 30 años. A partir de esta definición se entiende que cambio climático son los cambios en las condiciones medias del sistema atmósfera-hidrosfera-tierra en un lapso de tiempo de al menos 30 años (IPCC, 2013). Entonces, si nos preguntáramos cómo va a estar el clima mañana o en una semana, la respuesta sería igual que ayer, o hace cinco días, o como hace diez años, ¡no hay diferencia! Dado que estas escalas en tiempo son a largo plazo, fenómenos como las sequias, el calentamiento global y el cambio climático caen dentro de esta categoría (ver figura 2). Por todo lo anterior, lo correcto en los medios de comunicación sería usar pronóstico del tiempo y evitar frases como: “pronóstico del clima” o “previsión climática”.

Cambios observados en la temperatura de la superficie entre 1901-2012

Figura 2. Ejemplo de fenómeno en la escala de clima. Mapa de los cambios en la temperatura de la superficie terrestre de 1901 a 2012. Figura adaptada de Climate Change 2013: The Physical Science basis. WG1- IPCC. Fuente: http://www.ipcc.ch/report/ar5/wg1/.

El estudio de nuestra atmósfera no sólo se reduce a analizar fenómenos de tiempo y clima. Se ha encontrado que existen fenómenos atmosféricos que duran más de un mes y poco menos que una estación del año. Este tipo de fenómenos caen dentro de que se conoce como variabilidad intraestacional. Ejemplos de estos son la Oscilación Madden-Julian1 (o MJO por sus siglas en inglés) y los monzones, que duran aproximadamente de tres a cinco meses. Estos últimos marcan la temporada de lluvias dentro de las zonas tropicales (Krishnamurti, Stefanova, y Misra, 2013).

Figura 3. Ejemplo de variabilidad interanual: fenómeno El Niño-Oscilación del Sur. En la parte superior observamos su fase negativa, La Niña, caracterizada por presentar anomalías negativas en la temperatura de la superficie del mar en el Ecuador. En su fase positiva, El Niño, se presenta lo contrario, es decir, anomalías positivas en la temperatura de la superficie del mar. Fuente: NOAA Climate, https://www.climate.gov/news-features/understanding-climate/el-niño-and-la-niña-frequently-asked-questions.

De manera similar, existen fenómenos atmosféricos cuya presencia oscila entre uno y cinco años y caen dentro de lo que se conoce como variabilidad interanual. Dentro de esta encontramos fenómenos como El Niño-Oscilación del Sur2 (o ENSO: El Nino-Southern Oscillation) y la Oscilación Cuasi-Bienal3 (o QBO: Quasi-Biennial Oscillation) por mencionar algunos (Magaña, Vázquez, Pérez, y Pérez, 2003; Wang y Fiedler, 2006). La figura 3 muestra un ejemplo de la variabilidad interanual. Cada una de estas variaciones atmosféricas en cada una de las distintas escalas temporales implica bastante estudio, así como también el clima por sí mismo.

Al considerar escalas de tiempo de orden climático surgen preguntas como: ¿el clima era el mismo ahora que cuando los mayas estaban en su máximo esplendor?, ¿realmente ha cambiado el clima desde 1970?, ¿cómo será el clima dentro de 40 años? O una muy importante: ¿el clima varía? Éstas son las cuestiones que los climatólogos –personas que estudian el clima– analizan. Dichas investigaciones han llevado a encontrar fenómenos atmosféricos que caen en escalas aún mayores a la escala interanual y menores a la de clima. Estas fluctuaciones, conocidas como variabilidad climática, se definen como las variaciones del estado medio del clima que se deben principalmente a factores naturales. Nuevamente, existen modos de variabilidad climática, entre los que se encuentran: la Oscilación del Atlántico Norte4 (NAO: North Atlantic Oscillation), la Oscilación del Ártico5 (AO: Arctic Oscillation), y la Oscilación Decadal del Pacífico6 (PDO: Pacific Decadal Oscillation) por mencionar algunas (IRI, 2018). La figura 4 nos ayuda a entender este entramado de fenómenos atmosféricos en las distintas escalas de tiempo y espacio.

Figura 4. Escalas temporales y espaciales que muestran algunos de los distintos fenómenos atmosféricos. Se pueden observar aquellos que caen dentro de la categoría tiempo y los que están dentro de la categoría clima. Basada en Stull (1988).

Relación entre las distintas escalas de tiempo en los fenómenos atmosféricos

Como ya se mencionó, los fenómenos atmosféricos ocurren en distintas escalas que van desde tiempo atmosférico hasta clima. Sin embargo, como ya se ha visto, en general estamos acostumbrados a sólo observar y experimentar fenómenos meteorológicos en las escalas de días. En ocasiones dichos eventos son más intensos o alcanzan cifras que empiezan a sobrepasar los registros históricos. Por ejemplo, tormentas intensas o temperaturas mayores a las que estamos acostumbrados.

Figura 5. Relación entre ciclones tropicales en el Golfo de México y la Oscilación Madden-Julian. Durante su fase convectiva se observa un mayor número de ciclones tropicales, mientras que durante su fase no-convectiva se observa un menor numero de ciclones tropicales. Adaptada de Maloney and Hartmann (2000).

La pregunta que surge, entonces, es: ¿existe alguna relación entre las distintas escalas de tiempo de los fenómenos atmosféricos? La respuesta es sí. Hay evidencias que indican que los fenómenos que observamos día a día están influenciados por factores de mayor escala tanto temporal como espacial. Ejemplo de ello son la intensidad y frecuencia de las lluvias, así como el número de huracanes y tormentas tropicales que en ocasiones dependen de la variabilidad intraestacional modulada por la Oscilación Madden-Julian (Aiyyer y Molinari, 2008) como lo muestra la figura 5. Asimismo, éstos son influenciados por la variabilidad interanual, un ejemplo bien documentado es el de El Niño y su relación con los ciclones tropicales (Camargo, Emanuel, y Sobel, 2007; Zhao y Raga, 2015). De igual forma, el número de días fríos dependerá en cierta medida del número de ondas de latitudes medias7 (que ocasionan los frentes8 fríos), y éstas, a su vez, estarán también influenciadas por la variabilidad interanual de El Niño (Held, Lyons, y Nigam, 1989). En una escala temporal de largo plazo, estas ondas se ven condicionadas por la Oscilación del Ártico (Ambaum, Hoskins, y Stephenson, 2001). Como un ejemplo de relación entre escalas climáticas, se empieza a suponer que los fenómenos de El Niño (de variación interanual) serán más comunes dado que se tendrá un océano más cálido en el futuro debido a cambios climáticos (Stevenson et al., 2012). Sin embargo, se necesitan aún más estudios de estos temas para tener mayor certeza y confirmar dichas hipótesis.

Todo lo anterior parece indicar que la gran cantidad de fenómenos atmosféricos que existen en las distintas escalas de tiempo están de alguna manera relacionados entre sí y tienen influencia en el tiempo meteorológico. Sin embargo, hablar de cada una de estas conexiones y de cada fenómeno es muy extenso y fuera del alcance del presente trabajo. No obstante, veamos cuál es la naturaleza de los fenómenos atmosféricos, es decir, qué origina su existencia.

Naturaleza de los fenómenos atmosféricos

¿Qué es lo que origina el tiempo atmosférico y qué fuerzas lo controlan? Como dice la canción, ¿serán [acaso] los dioses ocultos? En parte lo son. Desde la antigüedad, los fenómenos atmosféricos han estado asociados a manifestaciones de los dioses. Esto lo podemos encontrar desde los más remotos registros de la humanidad y en las antiguas civilizaciones. Por ejemplo, Adad en Mesopotamia e Indra en la antigua India eran ambos dioses de la lluvia y las tormentas. En la antigua Grecia, Zeus era dios de los cielos y también del tiempo (meteorológico). Por su parte, en la antigua Mesoamérica, Tláloc entre los aztecas y Chaac entre los mayas eran los dioses del agua. Todos estos dioses, si estaban contentos, proveían de buenas lluvias y abundancia; en caso contrario, enviaban desgracias a la población. Por lo tanto, en la antigüedad se creía que los fenómenos atmosféricos estaban originados por la voluntad de los dioses.

Tiempo después, los santos y las artes adivinatorias ocuparon su lugar. No hace mucho, dentro del catolicismo, en México se fomentaba la idea de que a principios de octubre “san Francisco ajustaba su cordón” y dejaba lluvias y días fríos, creencia popularmente conocida como el cordonazo de San Francisco. Otras formas incluían también el uso de las cabañuelas, un antiguo arte adivinatorio de origen judío que se ocupa a inicios de año. Sin embargo, ninguno de estos dioses, santos o artes adivinatorias eran objetivos, siendo la predicción del tiempo imposible en esos tiempos.

El uso del método científico ha logrado que los fenómenos atmosféricos sean comprensibles a través de la elaboración de teorías basadas en suposiciones y simplificaciones de la naturaleza. Se ha demostrado que las fuerzas de la naturaleza –aquellas identificadas por Arquímedes, Newton, y Coriolis, entre otros– y que todos conocemos como flotación,9 presión, fricción,10 fuerza centrífuga11 y fuerza de Coriolis,12 así como también la cizalladura,13 son las causantes de los cambios en el estado del tiempo. Esto ha llevado a la comunidad científica a que actualmente, a través del uso de supercomputadoras y modelos matemáticos basados en fenómenos físicos, sea posible la predicción del tiempo en el rango de seis días, y con el uso de técnicas matemáticas de hasta 15 a 20 días. La figura 6 muestra un ejemplo de los equipos tecnológicos que son empleados para tal fin.

Figura 6. Supercomputadora CRAY-X2 del Centro Europeo para la previsión del tiempo meteorológico de rango medio (ECMWF, por sus siglas en inglés), es decir, en escalas de 15 días. Este sistema está compuesto por dos clusters CRAY XC40, cada uno con 6,912 núcleos de proceso. En la parte superior derecha se puede observar algunas técnicas para procesar datos. Fuente: https://www.ecmwf.int/en/computing/our-facilities/supercomputer.

¿Qué fuerzas ocasionan, entonces, los cambios en el clima? Esta pregunta tiene dos respuestas. La primera, dado que el clima es el estado medio de un conjunto de eventos, las mismas fuerzas que originan el tiempo. La segunda, ya que en el sistema climático entran más factores en juego y sus variaciones son en escalas de décadas (recordemos que incluye a la atmósfera-hidrosfera-tierra), el clima está influenciado por el estado de los océanos (por ejemplo, en su temperatura), la composición y estado de la atmósfera (por ejemplo, en su composición química), así como también los elementos en la tierra (como el uso de suelo o cambio en las cubiertas polares). Todos estos factores alterarán finalmente la radiación que entra y sale de la atmósfera, esto es conocido como forzamiento radiativo y es lo que condicionará los cambios en el clima (IPCC, 2013).

Un caso muy interesante es el siguiente: si la atmósfera contiene una mayor composición de gases de efecto invernadero, ésta se calentará más, lo que originará un aumento en su temperatura y, por consecuencia, un calentamiento global (Caballero, Lozano, y Ortega, 2007). En los últimos años la comunidad científica ha demostrado que la actividad humana (también llamada actividad antropogénica) ha alterado este forzamiento radiativo principalmente a través de emisiones de CO2 y CH4 en la atmósfera, lo que eventualmente llevará a un cambio climático, es decir, las condiciones medias de temperatura, precipitación y circulación oceánica serán distintas a las que actualmente conocemos. Por lo anterior, podemos establecer que lo que origina el tiempo meteorológico se debe a la acción de fuerzas físicas en la atmósfera y su interacción con el sistema terrestre. En la escala climática, los forzamientos radiativos serán lo que condicionen, entonces, el estado climático.

Tiempo, clima y variabilidad climática en México

¿Cómo es que todo este entramado de fenómenos atmosféricos se observa en México? Nuestra experiencia cotidiana ha empezado a poner más énfasis en fenómenos que cada vez son más extremos. Recientemente podemos mencionar casos como las tormentas que han inundado partes de la Ciudad de México el día 7 de septiembre de 2017 (Llanos y Ramirez, 2017). Otros casos incluyen precipitación extrema en las costas del Pacífico (Rodriguez, 2017), o aquellos que han causado deslaves en zonas montañosas con cuantiosas pérdidas humanas y materiales, como en Teziutlán, Puebla, el 5 de octubre de 1999 (Vergara y Animas, 2016). Asimismo, huracanes más intensos han impactado costas mexicanas, por ejemplo, Patricia en 2015 (Kimberlain, 2016); así como también sequias en la parte norte del país durante el año 2011 (Monitor de Sequía en México, 2018). La figura 7 ilustra algunos de estos casos.

Figura 7. Algunos eventos extremos suscitados en los últimos años.
a. Inundaciones al sur de la Ciudad de México en septiembre de 2007;
b. Sistema frontal y onda tropical que afecto a Teziutlán, Puebla, el 5 de octubre de 1999;
c. Huracán Patricia el 23 de octubre de 2015;
y d. Sequia en el norte de México. Fuentes: a y d: internet; b: Gibbs Satellite Imagery; c: NASA Worldview.

Algunos de estos fenómenos a pesar de durar horas o días, en la mayoría de los casos, han estado relacionados con fenómenos de mayor escala temporal (como cambio climático, por ejemplo). Veamos los casos mencionados anteriormente. Las lluvias en la ciudad de México en septiembre de 2017 se debieron a la convección profunda asociada a un frente frío (fenómeno puramente en la escala de tiempo meteorológico). Por otra parte, la precipitación extrema en Teziutlán, Puebla, se debió a una interacción de dos fenómenos, a saber, una onda tropical y un frente frío (Hernandez Unzon y Bravo Lujan, 1999), que pertenecen también a esa escala de tiempo. Con respecto a los fenómenos de lluvias extremas en la costa del Pacífico se ha demostrado que están influenciados por eventos de escala intraestacional como la Oscilación Madden-Julian (Aiyyer y Molinari, 2008). Para las sequias en México, se ha documentado que están en función de factores de variabilidad climática interanual asociados a cambios en la temperatura superficial del Océano Pacifico (Cook, Seager, Cane, y Stahle, 2007; Seager, Goddard, Nakamura, Henderson, y Lee, 2014), así como también a la escala interdecadal asociada con oscilaciones como PDO y AMO (Méndez y Magaña, 2010). Lo anterior muestra que no todos los eventos meteorológicos son resultado únicamente ni de El Niño ni del cambio climático.

Todo lo presentado indica que existen diversos fenómenos atmosféricos que abarcan distintas escalas temporales que van desde horas a días (tiempo) hasta décadas (clima). A las variaciones atmosféricas naturales se les conoce como variabilidad intraestacional, interanual o climática, según la escala de tiempo considerada. Los cambios en el tiempo meteorológico están en función de las fuerzas fundamentales de la naturaleza, mientras que los cambios en el clima se deben más al forzamiento radiativo. Muchos fenómenos atmosféricos que vemos día a día se deben a cambios dentro del corto a mediano plazo y cada uno requiere de un conocimiento muy amplio y necesario en México.

Conclusiones

Es importante discernir entre tiempo meteorológico y clima. Mientras que el estado del tiempo trata con fenómenos de horas a días, los fenómenos climáticos varían en escalas de tiempo que van de algunos años a décadas. Entre las escalas de tiempo meteorológico y clima existe una amplia gama de fenómenos. Estas diferencias en la escala de tiempo de los fenómenos atmosféricos sientan las bases para establecer una metodología de estudio, pues no será igual estudiar los mecanismos que ocasionan un tornado que los que ocasionan el calentamiento global. Ciertos fenómenos que ocurren en escalas de tiempo que abarcan muchos años pueden establecer condiciones atmosféricas que favorezcan la generación de otros fenómenos en escalas de tiempo menor (es decir, de tiempo meteorológico). Un ejemplo de esto es la relación entre El Niño (escala interanual) y los ciclones tropicales en el océano Atlántico (escala de tiempo meteorológico). Sin embargo, es necesario darse cuenta de que no todo se puede atribuir al cambio climático. A pesar de que ya se han identificado los mecanismos que condicionan y controlan al clima, aún no se ha podido establecer claramente una conexión directa entre las escalas de clima y tiempo meteorológico. Este problema, entre muchos otros en este ramo de la ciencia, nos invita a realizar más estudios en los campos de la dinámica atmosférica, cambio climático y, en particular, acerca de sus impacto en México, todo esto con el fin de tener mejores sistemas de pronóstico a corto y largo plazo.

Referencias

• Aiyyer, A., y Molinari, J. (2008). MJO and Tropical Cyclogenesis in the Gulf of Mexico and Eastern Pacific: Case Study and Idealized Numerical Modeling. Journal of the Atmospheric Sciences, 65(8), 2691-2704. DOI: http://doi.org/10.1175/2007jas2348.1.
• Ambaum, M. H. P., Hoskins, B. J., y Stephenson, D. B. (2001). Arctic Oscillation or North Atlantic Oscillation? Journal of Climate, 14(16), 3495-3507. DOI: http://glossary.ametsoc.org/wiki/weather.
• Caballero, M., Lozano, S., y Ortega, B. (2007). Efecto invernadero, calentamiento global y cambio climático: una perspectiva desde las ciencias de la tierra. Revista digital universitaria, 8(10), 1-12. Recuperado de: http://www.revista.unam.mx/vol.8/num10/art78/oct_art78.pdf.
• Camargo, S. J., Emanuel, K. A., y Sobel, A. H. (2007). Use of a genesis potential index to diagnose ENSO effects on tropical cyclone genesis. Journal of Climate, 20(19), 4819-4834. DOI: https://doi.org/10.1175/JCLI4282.1.
• Cook, E. R., Seager, R., Cane, M. A., y Stahle, D. W. (2007). North American drought: Reconstructions, causes, and consequences. Earth-Science Reviews, 81(1), 93-134. DOI: https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2006.12.002.
• Held, I. M., Lyons, S. W., y Nigam, S. (1989). Transients and the Extratropical Response to El Niño. Journal of the Atmospheric Sciences, 46(1), 163-174. DOI: Depresion Tropical 11. Recuperado de: http://smn.cna.gob.mx/tools/DATA/Ciclones Tropicales/Ciclones/1999-DT 11.pdf.
• Intergovernmental Panel on Climate Change (2013). Climate Change 2013: The Physical Science Basis. (Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change). Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA: Cambridge University Press.
• International Research Institute. (2018). Climate Variability. Recuperado de: https://iri.columbia.edu/our-expertise/climate/climate-variability/.
• Kimberlain, T. B., Blake, Eric S., and Cangialosi, John P. (2016). Hurricane Patricia (EP202015). Recuperado de: https://www.nhc.noaa.gov/data/tcr/EP202015_Patricia.pdf.
• Krishnamurti, T. N., Stefanova, L., y Misra, V. (2013). Tropical meteorology : An introduction. New York, NY, USA: Springer.
• Llanos, R., y Ramirez, B. (2017, Septiembre 6). Tormentas colapsan el sur de la ciudad por inundaciones y fallas de los bordos. La Jornada. Recuperado de: http://semanal.jornada.com.mx/ultimas/2017/09/06/lluvias-cortan-ruta-de-metrobus-y-ocasionan-corrientes-en-cdmx.
• Madden, R. A., y Julian, P. R. (1971). Detection of a 40–50 Day Oscillation in the Zonal Wind in the Tropical Pacific. Journal of the Atmospheric Sciences, 28(5), 702-708. DOI: Geofísica internacional, 42(3), 313-330. Recuperado de: http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_serial&pid=0016-7169&nrm=iso&rep=&lng=en.
• Maloney, E. D., y Hartmann, D. L. (2000). Modulation of Hurricane Activity in the Gulf of Mexico by the Madden-Julian Oscillation. Science, 287(5460), 2002-2004. DOI: https://doi.org/10.1126/science.287.5460.2002.
• Méndez, M., y Magaña, V. (2010). Regional Aspects of Prolonged Meteorological Droughts over Mexico and Central America. Journal of Climate, 23(5), 1175-1188. DOI: https://doi.org/10.1175/2009jcli3080.1.
• Monitor de Sequía en México. (2018). Recuperado de: http://smn.cna.gob.mx/es/climatologia/monitor-de-sequia/monitor-de-sequia-en-mexico.
• Rodriguez, O. (2017, Junio 13). Por ‘Calvin’, refinería de Pemex en Oaxaca se inunda. Milenio. Recuperado de: http://www.milenio.com/estados/por-calvin-refineria-de-pemex-en-oaxaca-se-inunda.
• Seager, R., Goddard, L., Nakamura, J., Henderson, N., y Lee, D. E. (2014). Dynamical Causes of the 2010/11 Texas–Northern Mexico Drought. Journal of Hydrometeorology, 15(1), 39-68. DOI: https://doi.org/10.1175/JHM-D-13-024.1.
• Stevenson, S., Fox-Kemper, B., Jochum, M., Neale, R., Deser, C., y Meehl, G. (2012). Will There Be a Significant Change to El Niño in the Twenty-First Century? Journal of Climate, 25(6), 2129-2145. DOI: https://doi.org/10.1175/jcli-d-11-00252.1.
• Stull, R. B. (1988). An Introduction to Boundary Layer Meteorology. Netherlands: Springer.
• Vergara, S., y Animas, L. (2016, Octubre 4). La sierra norte recuerda a sus muertos en la tragedia de la década. e-consulta. Recuperado de: http://www.e-consulta.com/nota/2016-10-04/ciudad/la-sierra-norte-recuerda-sus-muertos-en-la-tragedia-de-la-decada.
• Wang, C., y Fiedler, P. C. (2006). ENSO variability and the eastern tropical Pacific: A review. Progress in Oceanography, 69(2), 239-266. DOI: https://doi.org/10.1016/j.pocean.2006.03.004.
• Zhang, C. (2005). Madden‐julian oscillation. Reviews of Geophysics, 43(2). DOI: https://doi.org/10.1029/2004RG000158.
• Zhao, H. K., y Raga, G. B. (2015). On the distinct interannual variability of tropical cyclone activity over the eastern North Pacific. Atmosfera, 28(3), 161-178. DOI: https://doi.org/10.20937/Atm.2015.28.03.02.

Recepción: 5/2/2018. Aprobación: 10/12/2018.