Inteligencia artificial para una agricultura sustentable: lecciones y desafíos desde el panel ITCG–DIMA 2025

Aldo Hernán Zanabria Gálvez

Investigador en IA aplicada - Grupo de Investigación en IA y CD aplicada. UNA PUNO

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Resumen

La agricultura —una de las actividades más antiguas de la humanidad— está viviendo una transformación sin precedentes gracias a la inteligencia artificial (IA). En un foro celebrado recientemente, expertos de España, Chile, Perú y El Salvador compartieron sus experiencias y visiones sobre cómo la IA redefine las prácticas agrícolas, desde la gestión eficiente del agua hasta la detección temprana de plagas.

En mayo de 2025, el Instituto Tecnológico de Ciudad Guzmán (ITCG) y la Expo Agrícola Jalisco (DIMA) organizaron un panel internacional sobre innovación digital y agricultura de precisión. Participaron especialistas de los mismos países, quienes presentaron casos reales basados en visión artificial, sensórica IoT, drones multiespectrales y analítica hídrica. Este artículo sintetiza los proyectos más relevantes, los retos comunes y los acuerdos de colaboración surgidos en la sesión, aplicando criterios de corrección ortográfica y semántica para ofrecer una lectura clara y fluida.

1. Introducción

La agricultura contemporánea se encuentra en la encrucijada de tres fuerzas convergentes:

1. Cambio climático – patrones meteorológicos extremos alteran ventanas de siembra, expanden rangos de plagas y reducen la previsibilidad de los rendimientos (Flores, 2023).

2. Escasez hídrica – el sector primario consume cerca de 70 % del agua dulce disponible; cada punto porcentual de eficiencia liberado equivale a millones de metros cúbicos recuperados para consumo humano y ecosistemas.

3. Exigencias de trazabilidad y sostenibilidad – los mercados internacionales, amparados en pactos como el Pacto Verde de la UE o el US Food Safety Modernization Act, demandan registros «de la semilla al anaquel» que certifiquen inocuidad, origen ético y huella de carbono controlada.

A estas presiones se suman retos adicionales: degradación de suelos, envejecimiento de la mano de obra rural y vulnerabilidad de las cadenas logísticas globales, expuestas durante la pandemia de COVID-19 y los recientes conflictos geopolíticos. En este escenario, la inteligencia artificial (IA) y la sensórica (IoT, drones, espectroscopía portátil) despuntan como herramientas estratégicas: permiten optimizar insumos en tiempo real, pronosticar rendimientos con semanas de antelación y reducir mermas poscosecha mediante clasificaciones automatizadas de calidad.

Sin embargo, la adopción tecnológica no es un proceso lineal; requiere datos robustos, conectividad rural y capital humano multidisciplinar. Allí es donde interviene la iniciativa conjunta del Instituto Tecnológico de Ciudad Guzmán (ITCG) y la Expo Agrícola Jalisco (DIMA). El panel ITCG–DIMA 2025 se concibió como un «laboratorio social» que articula a investigadores, productores, startups y organismos públicos para co-crear soluciones replicables en toda Latinoamérica (Romo, 2025). Bajo un formato de diálogo abierto, la jornada reunió experiencias de España, Chile, Perú y El Salvador, demostrando que la región posee tanto los desafíos como las capacidades para convertirse en un polo de innovación agro-digital.

En las páginas siguientes se sistematizan las lecciones aprendidas, los acuerdos de colaboración y las líneas de investigación prioritarias que emergieron de este encuentro, con la convicción de que sembrar innovación hoy es la vía más segura para cosechar un futuro alimentario resiliente y equitativo.

2. Metodología de la sesión

El encuentro se celebró vía Zoom durante 2 h 30 min. Cada experto dispuso de 10–15 min para exponer su caso; posteriormente se abrió un debate guiado por el ITCG. Para la presente síntesis se aplicó:

1. Transcripción limpia (supresión de marcas de tiempo y muletillas).

2. Corrección ortográfica y de concordancia según RAE (2024).

3. Estructuración temática (proyectos, retos, acuerdos).

3. Proyectos emblemáticos

País	Investigador(a)	Cultivo / problema	Tecnología empleada	Resultados clave
España	Dr. Jordi Cruz (IRTA–EUSS)	Frijol, tomate y pino	Espectroscopía NIR/hiperespectral + modelos multivariantes	Predicción semicuantitativa de patógenos y estrés hídrico; determinación in situ de grados Brix en tomate.
Chile	Ing. Gustavo Plaza (Sector privado)	Cuotas de riego en berries, aguacate y caña	IoT de caudal + chatbot WhatsApp + panel Power BI	Reducción de multas por uso excesivo de agua y trazabilidad minuto a minuto para 120 predios.
El Salvador	Dr. Jackdiel Flores (UDB)	Café, caña, mango, maíz	Drones multiespectrales, CNN YOLO v11, quimiometría Raman	Detección temprana de roya y broca; optimización de nitrógeno en caña (−25 % fertilizante, +8 % rendimiento).
Perú	Dr. César Beltrán (PUCP)	Café orgánico y quinua andina	Visión artificial en cintas, deep learning, drones RGB	Clasificación automática de defectos físicos (13 tipos) con 95 % F1; estimación de cosecha de quinua con 9 semanas de antelación.

La Gestión Hídrica: Un Desafío Global con Soluciones Innovadoras

El uso eficiente del agua es una preocupación apremiante a nivel mundial, y Gustavo Adolfo Plaza de Chile presentó una innovadora solución a este desafío. Ante la estricta regulación de la Dirección General de Agua en Chile, que exige a la agroindustria informar cada gota de agua utilizada, se generó una vasta cantidad de datos. A través de análisis de datos, drones e imágenes satelitales, se monitorea la hidratación de la vegetación y se detectan usos irregulares. Lo más notable es el desarrollo de una herramienta basada en WhatsApp, inspirada en ChatGPT, que permite a los pequeños agricultores consultar en tiempo real si pueden regar y por cuánto tiempo, promoviendo un uso responsable del recurso. A pesar del éxito, Gustavo señaló la persistente barrera de la resistencia de los agricultores a adoptar nuevas tecnologías, subrayando la necesidad de soluciones más amigables y accesibles.

En México, Juan Carlos Romo y Jaime Cuevas de Grupo Dima y Expo Agrícola Jalisco, resaltaron que Jalisco es el "gigante agroalimentario" del país, doblando el PIB de su competidor más cercano. Sin embargo, compartieron la preocupación por el uso indiscriminado del agua, a pesar de la existencia de regulaciones. Elogiaron el sistema chileno como un modelo a seguir en la medición y control hídrico, enfatizando el reto que aún tienen en México para una gestión más eficiente del agua.

Lucha contra Plagas y Optimización de Cultivos Regionales

Jackdiel de El Salvador, con experiencia previa en acuicultura en Alemania, ha continuado su labor en agricultura de precisión, adaptando tecnologías a los cultivos locales. Sus investigaciones en café para combatir la roya y la broca son cruciales, explorando el uso de drones con cámaras multiespectrales para la detección temprana. Ha demostrado la falta de tecnología avanzada en los sistemas agroforestales y la necesidad de una mayor inversión en este ámbito. En la caña de azúcar, sus estudios han revelado que la aplicación de nitrógeno en los primeros estadios no es necesaria, lo que ha generado significativos ahorros económicos. La detección de pulgones en limón y el análisis de enfermedades y madurez en mango con drones, así como la colaboración con Jordi en la detección de plagas en pinos en España, demuestran la versatilidad de la IA en la agricultura. Jackdiel también destacó la importancia de integrar más tecnología para medir las condiciones medioambientales y entender cómo los sistemas agroforestales influyen en la producción y calidad del café.

La Innovación Abierta: Un Camino a Seguir

El foro concluyó con un llamado a la innovación abierta, buscando que los empresarios del campo colaboren más estrechamente con las universidades. El objetivo es que las necesidades del sector agrícola lleguen a los centros de investigación, fomentando el desarrollo de soluciones adaptadas y en contacto con expertos de todo el mundo.

En definitiva, la inteligencia artificial no es solo una promesa para la agricultura; es una realidad que está transformando la forma en que cultivamos nuestros alimentos. A pesar de los desafíos inherentes a la adopción tecnológica y la necesidad de una mayor integración y accesibilidad, el camino hacia una agricultura más eficiente, sostenible y productiva ya ha comenzado, impulsado por la innovación y la colaboración global.

4. Retos transversales

1. Datos longitudinales insuficientes

   • Requerimiento mínimo: ≥ 10 ciclos productivos para modelar clima, suelo y patógenos (Cruz, 2025).

2. Conectividad rural

   • Persistencia de redes 3G en zonas andinas y mexicanas; Starlink y LoRaWAN se perfilan como mitigantes (Plaza, 2025).

3. Brecha de talento

   • Escasez de perfiles que mezclen agronomía, IA y electrónica; se sugirió crear programas híbridos en el ITCG (Beltrán, 2025).

4. Costos de sensórica avanzada

   • Cámaras hiperespectrales > USD 90 000; se propuso co-crear versiones de bajo costo con universidades.

5. Acuerdos y líneas de acción

1. Consorcio de datos abiertos LATAM-AgroIA

   • Repositorio regional de imágenes y variables microclimáticas (liderazgo inicial: ITCG, PUCP, UDB).

2. Pilotos de bajo costo 2025-2026

   • Probar espectrómetros portátiles NIR (< USD 800) para café y aguacate en Jalisco y Cusco.

3. Programa de estancias multidisciplinarias

   • Estudiantes de sistemas y agronomía realizarán prácticas conjuntas en los predios de DIMA y en laboratorios del IRTA.

4. Seguimiento anual en Expo Agrícola Jalisco 2026

   • Tema oficial: “Sembrando innovación, cosechando futuro”.

6. Conclusión

El panel confirmó que la IA ya es una realidad operativa en la agricultura latina—desde la clasificación de café en Perú hasta la gestión hídrica en Chile—pero su impacto masivo depende de datos robustos, conectividad y capital humano. Iniciativas como el consorcio LATAM-AgroIA y la apertura de la carrera de IA en el ITCG apuntan a cerrar esas brechas. La invitación queda abierta para que investigadores, productores y entes públicos siembren innovación y, con ello, cosechen un futuro sustentable.

Referencias

Beltrán, C. (2025, mayo 15). Clasificación de defectos en café usando visión artificial [presentación]. Panel ITCG–DIMA, Ciudad Guzmán, México.

Cruz, J. (2025, mayo 15). Aplicaciones de espectroscopía NIR en agricultura de precisión. Panel ITCG–DIMA.

Flores, J. (2023). Agricultura inteligente en Mesoamérica: retos y oportunidades. Revista Centroamericana de Tecnología Agroindustrial, 7(2), 45-60.

Plaza, G. (2025, mayo 15). Chatbots y analítica para gestión hídrica en Chile. Panel ITCG–DIMA.

Romo, J. C. (2025). Memoria Anual DIMA 2024-2025 (Anuario N.º 18). Expo Agrícola Jalisco.

Desmitificar la Inteligencia Artificial: Crítica a los mitos tecnodominantes y propuesta para una alfabetización digital crítica

 Por: Aldo Hernán Zanabria Gálvez 

Resumen

La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una estructura de poder que opera bajo narrativas mitificadas. Estas narrativas, promovidas por sectores corporativos, tecnólogos e incluso marcos institucionales estatales, configuran una visión distorsionada y acrítica de lo que realmente implica el uso y expansión de la IA. En este artículo se revisan los seis mitos más difundidos —identificados por Galanos et al. (2020)— a través de una revisión crítica apoyada en literatura científica y académica reciente (Broussard, 2018; Crawford, 2021; Mitchell, 2021). Asimismo, se discuten las consecuencias sociales, epistémicas y ambientales de sostener dichos mitos, y se propone una ruta de alfabetización digital crítica con un enfoque contextual para América Latina.

1. Introducción

La narrativa que rodea a la Inteligencia Artificial, como bien señalan Ganascia (2022), Crawford (2021) y Broussard (2018), está más cargada de imaginarios que de comprensiones técnicas o éticas. Se presenta la IA como una suerte de oráculo digital: infalible, neutral, inevitable. Sin embargo, estas representaciones son construcciones culturales que obedecen a intereses concretos —políticos, económicos y militares— antes que a la realidad tecnológica. De hecho, tal como advierte Leufer (2020), el mito de una IA omnipotente y autónoma suele operar como legitimador de desigualdades estructurales, invisibilizando tanto el trabajo humano detrás de su funcionamiento como su huella ecológica. Es urgente, por tanto, desmontar estos relatos para formular una política pública y educativa verdaderamente democrática y emancipadora (UNESCO, 2023; Villarreal, 2024).

2. Mito 1: “La IA aprende como los humanos”

Este mito representa una de las falacias más persistentes en la cultura tecnológica contemporánea. Aunque los sistemas de machine learning pueden identificar patrones complejos, no comprenden el mundo de forma semántica ni contextual (Mitchell, 2021; Broussard, 2018; Leufer, 2020). A diferencia del aprendizaje humano, que es experiencial, situado y mediado por estructuras simbólicas, los modelos de IA aprenden por correlación estadística sin entender causalidades. Además, como señalan Crawford (2021), Galanos et al. (2020) y Villarreal (2024), el entrenamiento de estos sistemas depende de datasets curados por humanos que, a menudo, están impregnados de sesgos históricos, raciales y de género. Así, lejos de emular la cognición humana, la IA refleja los límites de su arquitectura técnica y los prejuicios de sus diseñadores.

3. Mito 2: “La IA reemplazará todos los empleos”

La narrativa de la “automatización total” ha sido instrumentalizada para justificar recortes laborales y reformulaciones neoliberales del trabajo (Eubanks, 2018; Crawford, 2021; Giray, 2024). Sin embargo, como advierten Mitchell (2021) y Broussard (2018), los sistemas de IA no sustituyen completamente al trabajador humano, sino que lo reconfiguran, muchas veces precarizándolo. Plataformas como Amazon Mechanical Turk evidencian una nueva clase obrera digital global, mal remunerada, invisibilizada y sin derechos (Crawford, 2021; Villarreal, 2024; UNESCO, 2023). Lejos de liberar al sujeto del trabajo alienado, la IA ha profundizado modelos de explotación algorítmica que fragmentan tareas, impiden la organización sindical y exacerban la desigualdad.

4. Mito 3: “La IA es inmaterial”

Uno de los engaños más extendidos es la ilusión de que la IA “habita la nube” y por tanto carece de impactos físicos. En realidad, como muestran Crawford (2021), Galanos et al. (2020) y Villarreal (2024), los sistemas de IA consumen enormes cantidades de energía, requieren minerales escasos como el litio o el cobalto, y dependen de infraestructuras industriales altamente contaminantes. Ganascia (2022) agrega que la lógica extractiva que sostiene la IA replica patrones coloniales, ya que la obtención de estos recursos recae principalmente sobre comunidades indígenas y naciones del sur global. De igual forma, la huella hídrica de los centros de datos y el uso intensivo de electricidad desafían cualquier afirmación sobre una IA “verde” o “sustentable” (UNESCO, 2023; Leufer, 2020; Mitchell, 2021).

5. Mito 4: “La IA tiene personalidad”

El antropomorfismo es una estrategia discursiva que facilita la aceptación social de tecnologías opacas (Galanos et al., 2020; Leufer, 2020; Mitchell, 2021). Aplicaciones como Siri o ChatGPT son frecuentemente percibidas como agentes con intención, afectividad o juicio moral, cuando en realidad se trata de sistemas basados en procesamiento de lenguaje sin comprensión real. Esta ilusión genera un falso sentido de confianza, delegando decisiones a sistemas que carecen de responsabilidad o agencia legal (Broussard, 2018; Crawford, 2021; Villarreal, 2024). Además, como señalan Giray (2024) y UNESCO (2023), la personificación de la IA refuerza la idea de una subjetividad computacional que nunca existió, desplazando la agencia humana y debilitando el control democrático sobre la tecnología.

6. Mito 5: “La IA actúa de forma autónoma”

La mayoría de avances en IA son altamente dependientes de la intervención humana: desde el diseño de arquitecturas hasta la supervisión de resultados y ajustes de parámetros (Mitchell, 2021; Broussard, 2018; Galanos et al., 2020). Los sistemas que aparentan autonomía operan bajo estrictos marcos de entrenamiento y optimización, lo que los vuelve ineficaces en entornos no estructurados o dinámicos. Leufer (2020) demuestra que muchas demostraciones virales sobre “robots inteligentes” están guionizadas o editadas, ocultando sus limitaciones reales. Esta falsa autonomía no solo alimenta el mito de la superioridad técnica, sino que también desplaza responsabilidades éticas y jurídicas a entidades que no pueden responder por sus actos (Crawford, 2021; Villarreal, 2024; UNESCO, 2023).

7. Mito 6: “La IA superará a la humanidad”

El discurso de la “singularidad” —según el cual la IA alcanzará y luego superará la inteligencia humana general— ha sido ampliamente promovido por gurús tecnológicos y medios de comunicación (Mitchell, 2021; Leufer, 2020; Broussard, 2018). Sin embargo, este escenario carece de fundamento científico sólido y responde más a intereses ideológicos que a proyecciones realistas. Crawford (2021) y Ganascia (2022) sostienen que esta visión futurista distrae la atención de los problemas actuales de la IA: sesgo, vigilancia masiva, exclusión digital, explotación laboral y daño ecológico. En lugar de una superinteligencia abstracta, lo que se necesita es una supervisión humana efectiva, una regulación ética y una ciudadanía empoderada que cuestione el uso y dirección de estas tecnologías.

8. Hacia una inteligencia artificial con ética y justicia

Superar los mitos de la IA implica más que una corrección técnica: requiere una transformación cultural y política (Villarreal, 2024; Crawford, 2021; UNESCO, 2023). América Latina, y en particular contextos como el peruano, debe apostar por una soberanía tecnológica que no se limite al consumo de plataformas extranjeras, sino que promueva la creación de soluciones locales, éticas y justas. La alfabetización digital crítica es un eje fundamental: no basta con saber usar herramientas digitales, hay que entender sus implicancias, cuestionar sus lógicas y reconfigurar sus objetivos. Este proceso exige participación comunitaria, reflexión académica interdisciplinaria y políticas públicas decididas a democratizar el futuro digital.

Referencias

Broussard, M. (2018). Artificial un-intelligence: How computers misunderstand the world. MIT Press.

Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press.

Galanos, V., Bennett, S. J., Aylett, R., & Hemment, D. (2020). AI myths debunked: Unpacking six common misconceptions. The New Real, 1(1), 79–83. https://doi.org/10.2218/newreal.9267

Ganascia, J.-G. (2022). Artificial intelligence: Between myth and reality. UNESCO Courier. https://courier.unesco.org/en/articles/artificial-intelligence-between-myth-and-reality

Giray, L. (2024). Ten myths about artificial intelligence in education. Higher Learning Research Communications, 14(2), 1–12. https://scholarworks.waldenu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1508&context=hlrc

Leufer, D. (2020). Why we need to bust some myths about AI. Patterns, 1, 100124. https://doi.org/10.1016/j.patter.2020.100124

Mitchell, M. (2021). Why AI is harder than we think. arXiv. https://arxiv.org/abs/2104.12871

UNESCO. (2023). Ethics of Artificial Intelligence: Recommendation and implementation guidance. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000382021

Villarreal, P. (2024). Inteligencia artificial. Ariel México

Un Viaje Digital: De los Ábacos a la Web Moderna y el Internet de las Cosas

Aldo Hernán Zanabria Gálvez

Introducción

La historia de la computación y la interconexión digital es una narrativa de ingenio humano, colaboración y una búsqueda incesante por mejorar la forma en que procesamos información y nos comunicamos (Ceruzzi, 2003). Desde los rudimentarios instrumentos de cálculo hasta la vasta red global que hoy conocemos como Internet y la emergente era del Internet de las Cosas (IoT) (Ashton, 2009), cada avance ha sentado las bases para el siguiente, transformando radicalmente la sociedad, la economía y nuestra vida cotidiana. Este ensayo recorre los hitos fundamentales de esta evolución, explorando los fundamentos de las computadoras, el nacimiento y desarrollo de Internet y la Web, el funcionamiento interno de los navegadores y el impacto omnipresente de la conectividad.

Los Cimientos de la Computación: El Lenguaje de las Máquinas

La necesidad de calcular es tan antigua como la civilización misma. La evolución de los cálculos comenzó con herramientas simples como el ábaco, que durante siglos permitió realizar operaciones aritméticas complejas (Pullan, 1968; Ifrah, 2000). Con el tiempo, la idea de "computadoras humanas" –personas dedicadas a realizar cálculos extensos– se volvió común, especialmente en campos como la astronomía y la navegación (Grier, 2005). Sin embargo, la verdadera revolución comenzó con la mecanización del cálculo.

La evolución de las computadoras como máquinas físicas progresó desde dispositivos mecánicos y electromecánicos hasta las máquinas electrónicas basadas en válvulas de vacío, luego transistores y finalmente circuitos integrados (Stallings, 2016; Ceruzzi, 2003). Un concepto crucial en esta evolución fue el código máquina, el lenguaje fundamental que entienden las computadoras, compuesto por instrucciones binarias (Patterson & Hennessy, 2017). La interacción con estas primeras máquinas se realizaba a través de inputs y outputs rudimentarios, como tarjetas perforadas y teletipos, que permitían introducir datos y recibir resultados (Bashe et al., 1986).

El corazón del lenguaje de la computadora reside en el sistema binario (Petzold, 2000). La conversión de números decimales a binario es un proceso fundamental, ya que las computadoras operan con bits y bytes. Un bit, la unidad más pequeña de información, representa un 0 o un 1, estados que pueden ser implementados físicamente por transistores (encendido/apagado) (Petzold, 2000; Stallings, 2016). Un byte, compuesto generalmente por 8 bits, permite representar una mayor gama de información.

Para que las computadoras manejen información más allá de los números, se desarrollaron sistemas de codificación. El código ASCII (American Standard Code for Information Interchange) fue un hito, permitiendo la traducción de texto a binario (American Standards Association, 1963; Cerf, 1969, RFC 20). Cada carácter alfanumérico y símbolo de control se asignó a un número binario único. Sin embargo, ASCII era limitado para representar caracteres de todos los idiomas del mundo. Esto llevó a la introducción de Unicode, un estándar mucho más amplio que asigna un número único a cada carácter, independientemente de la plataforma, el programa o el idioma, revolucionando la comunicación digital global (The Unicode Consortium, 2023). Incluso la representación de colores RGB (Rojo, Verde, Azul) se convierte a código binario, donde la intensidad de cada componente de color se expresa numéricamente, permitiendo a las pantallas mostrar millones de tonalidades (Foley et al., 1990).

El Nacimiento y Desarrollo de Internet: Conectando el Mundo

Paralelamente a la evolución de las computadoras, surgía la necesidad de conectarlas. La historia de Internet tiene sus raíces en ARPANET, un proyecto de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada (ARPA) del Departamento de Defensa de los Estados Unidos en 1969 (Abbate, 1999; Hafner & Lyon, 1996). Concebida como una red robusta y descentralizada, ARPANET fue pionera en tecnologías clave (Leiner et al., 2009).

La evolución de ARPANET condujo al surgimiento de los protocolos de Internet, un conjunto de reglas que estandarizan la comunicación entre diferentes redes y computadoras. El funcionamiento de los protocolos de comunicación en Internet, como TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol), es esencial (Cerf & Kahn, 1974; Comer, 2018). TCP se encarga de dividir los mensajes en paquetes, asegurar su entrega ordenada y sin errores, mientras que IP (Postel, 1981, RFC 791) se ocupa del direccionamiento y enrutamiento de estos paquetes a través de la red. La interacción de mensajes en las capas del protocolo de Internet (modelo OSI o TCP/IP) describe cómo los datos atraviesan diferentes niveles de abstracción, cada uno con funciones específicas, desde la capa física hasta la capa de aplicación (Zimmermann, 1980; Comer, 2018).

Con la expansión de la red, surgieron los proveedores de servicios de Internet (ISP), empresas que ofrecen acceso a Internet a usuarios finales y organizaciones (Greenstein, 2015). Para que la conectividad funcione, dos elementos son cruciales: las direcciones IP y el DNS (Domain Name System). Cada dispositivo conectado a Internet necesita una dirección IP única, un identificador numérico (Postel, 1981, RFC 791). El DNS actúa como una "agenda telefónica" de Internet, traduciendo nombres de dominio fáciles de recordar por humanos (como www.ejemplo.com) en las direcciones IP numéricas que las máquinas utilizan para localizarse (Mockapetris, 1987, RFC 1035).

La Creación y Evolución de la Web: Una Interfaz para Internet

Mientras Internet proporcionaba la infraestructura de red subyacente, la World Wide Web (WWW o Web) aportó una forma accesible y gráfica de navegar y compartir información. La historia y evolución de la Web está intrínsecamente ligada a Tim Berners-Lee, quien en 1989, mientras trabajaba en el CERN, propuso un sistema de hipertexto para compartir información entre científicos (Berners-Lee, 1989; Berners-Lee & Fischetti, 1999). Este sistema se basaba en tres tecnologías principales: HTML, URI (ahora URL) y HTTP.

La evolución de los navegadores web fue fundamental para la popularización de la Web. Desde el pionero Mosaic, que introdujo una interfaz gráfica amigable, hasta navegadores modernos como Chrome, Firefox y Safari, cada uno ha aportado innovaciones en velocidad, funcionalidad y cumplimiento de estándares (Segaller, 1998; Reid, 1997). Los estándares web, promovidos y desarrollados por organizaciones como el World Wide Web Consortium (W3C), son cruciales para garantizar la interoperabilidad y accesibilidad de los contenidos web en diferentes navegadores y dispositivos (World Wide Web Consortium, n.d.-a).

El protocolo HTTP (Hypertext Transfer Protocol) es el protocolo fundamental para la comunicación en la Web, definiendo cómo los mensajes son formateados y transmitidos, y qué acciones deben tomar los servidores web y los navegadores en respuesta a varios comandos (métodos HTTP como GET, POST, etc.) (Fielding et al., 1999, RFC 2616; IETF, 2022, RFC 9112). La seguridad en Internet es una preocupación primordial, y aquí radica la diferencia entre HTTP y HTTPS (HTTP Secure). HTTPS encripta la comunicación entre el navegador y el servidor web utilizando SSL/TLS, protegiendo la información sensible de interceptaciones (Rescorla, 2000; Dierks & Rescorla, 2008, RFC 5246).

Los motores de navegadores (como Blink en Chrome, Gecko en Firefox, WebKit en Safari) son el software central que interpreta el código web y lo transforma en la página visual que vemos (Mozilla, n.d.-a; The Chromium Projects, n.d.). Estos motores deben adherirse a los estándares web para un renderizado consistente. Los fundamentos de HTML (HyperText Markup Language), CSS (Cascading Style Sheets) y JavaScript son los pilares del desarrollo web (W3C, 2021; W3C, 2023; Flanagan, 2020). HTML estructura el contenido, CSS define su presentación y estilo visual, y JavaScript añade interactividad y comportamiento dinámico.

Más recientemente, WebAssembly (Wasm) ha surgido como un nuevo estándar web. Es un formato de instrucción binaria para un ejecutable portable que permite ejecutar código escrito en lenguajes de alto nivel (como C++, Rust) en la web a velocidades cercanas a las nativas, abriendo nuevas posibilidades para aplicaciones web complejas y de alto rendimiento (Haas et al., 2017; World Wide Web Consortium, 2019). El diseño web multiplataforma, con enfoques como "Mobile First" (Wroblewski, 2011), se ha vuelto esencial, reconociendo la primacía de los dispositivos móviles y la necesidad de que los sitios web se adapten y funcionen fluidamente en una variedad de tamaños de pantalla y capacidades.

El Funcionamiento Interno del Navegador: Del Código a la Pantalla

Comprender cómo funciona el navegador implica conocer el Critical Render Path (CRP), la secuencia de pasos que el navegador sigue para convertir HTML, CSS y JavaScript en píxeles en la pantalla (Google Developers, n.d.; Garsiel, 2011). Este proceso comienza con el análisis del HTML para construir el Document Object Model (DOM). El DOM es una representación en árbol de la estructura del documento HTML, donde cada etiqueta se convierte en un nodo (World Wide Web Consortium, 2024).

Simultáneamente, el navegador procesa el CSS para construir el CSS Object Model (CSSOM) o Modelo de Objetos CSS (World Wide Web Consortium, 2022). Este modelo interpreta las reglas de estilo y genera un árbol de estilos que mapea los estilos a los nodos del DOM correspondientes. Una vez que se tienen el DOM y el CSSOM, se combinan para crear el árbol de renderizado (Render Tree). Este árbol contiene solo los nodos visibles que se mostrarán en la página (Garsiel, 2011).

El siguiente paso es la generación de Layout (o Reflow), donde el navegador calcula las dimensiones y posiciones exactas de cada elemento en la pantalla. Finalmente, ocurre el renderizado y estilización de páginas web (Painting o Rasterizing), donde el navegador "pinta" los píxeles en la pantalla, aplicando los estilos calculados a cada elemento del layout (Garsiel, 2011). La interpretación de JavaScript por el navegador también es crucial. El motor de JavaScript del navegador (e.g., V8, SpiderMonkey) ejecuta el código, que puede manipular el DOM y el CSSOM, desencadenando potencialmente nuevos cálculos de layout y repintados, lo que permite páginas web dinámicas e interactivas (Google, n.d.; Mozilla, n.d.-b).

El Futuro Conectado: El Internet de las Cosas

La evolución no se detiene. El Internet de las Cosas (IoT) representa la interconexión de objetos cotidianos –desde electrodomésticos y vehículos hasta sensores industriales y dispositivos médicos– a Internet (Ashton, 2009). Estos dispositivos recopilan y comparten datos, permitiendo nuevas formas de automatización, eficiencia y servicios (Gubbi et al., 2013). El impacto del IoT en la vida cotidiana ya es tangible, con hogares inteligentes, ciudades inteligentes y avances en la atención médica y la industria (Madakam et al., 2015), aunque también plantea nuevos desafíos en términos de seguridad y privacidad.

Conclusión

Desde los primeros intentos de mecanizar el cálculo hasta la intrincada red global que define la era moderna, la historia de la computación, Internet y la Web es un testimonio del poder de la innovación (Ceruzzi, 2003; Abbate, 1999). Los conceptos de código binario, protocolos de comunicación, lenguajes de marcado y programación, y los complejos procesos de renderizado en los navegadores, son los pilares sobre los que se construye nuestro mundo digital. A medida que avanzamos hacia un futuro cada vez más conectado, con el auge del Internet de las Cosas y tecnologías emergentes (Gubbi et al., 2013), la comprensión de estos fundamentos se vuelve aún más crucial para navegar y dar forma al panorama tecnológico que nos rodea. La evolución continúa, y con ella, las posibilidades de lo que podemos lograr a través de la tecnología.

Referencias

Abbate, J. (1999). Inventing the Internet. MIT Press.

American Standards Association (ASA). (1963). American Standard Code for Information Interchange, ASA X3.4-1963. ASA.

Ashton, K. (2009). That 'Internet of Things' Thing. RFiD Journal, 22(7), 97-114.

Bashe, C. J., Johnson, L. R., Palmer, J. H., & Pugh, E. W. (1986). IBM's Early Computers. MIT Press.

Berners-Lee, T. (1989). Information Management: A Proposal. CERN. Recuperado de https://www.w3.org/History/1989/proposal.html

Berners-Lee, T., & Fischetti, M. (1999). Weaving the Web: The Original Design and Ultimate Destiny of the World Wide Web by its Inventor. HarperCollins.

Cerf, V. G. (1969). ASCII format for Network Interchange (RFC 20). Internet Engineering Task Force. https://doi.org/10.17487/RFC0020

Cerf, V. G., & Kahn, R. E. (1974). A Protocol for Packet Network Intercommunication. IEEE Transactions on Communications, COM-22(5), 637–648. https://doi.org/10.1109/TCOM.1974.1092259

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Minería de Datos para el Desarrollo Regional: Retos y Aplicaciones en el Contexto Puneño

 Autor: Mg. Aldo Hernan Zanabria Gálvez

Afiliación: Universidad Nacional del Altiplano – Puno
Correo: aldo.zanabria@unap.edu.pe

URL : https://drive.google.com/file/d/1_oFU0DyTutHktpDJgh6FFRf9Pm3FFidA/view?usp=drive_link 

En la actualidad, el volumen de datos que generan las instituciones públicas, los dispositivos tecnológicos y las interacciones sociales ha crecido de manera exponencial. Esta transformación digital exige nuevas capacidades para comprender y utilizar esos datos en beneficio de nuestras comunidades. En regiones como Puno, donde coexisten la riqueza cultural y la pobreza estructural, aplicar minería de datos deja de ser una opción académica y se convierte en una necesidad estratégica.

Este blog inaugura una serie de publicaciones inspiradas en el artículo Minería de Datos para el Desarrollo Regional: Retos y Aplicaciones en el Contexto Puneño, con el propósito de acercar el conocimiento científico y tecnológico a investigadores, tomadores de decisiones, docentes, estudiantes y líderes sociales del altiplano. Queremos fomentar un diálogo técnico-crítico que permita diseñar soluciones basadas en evidencia, con justicia territorial e inclusión digital.

A continuación, comparto el resumen del artículo completo, que será desarrollado progresivamente en próximas entregas

Resumen del Artículo

La minería de datos se ha consolidado como una herramienta estratégica para transformar la toma de decisiones en la gestión pública, permitiendo transitar desde enfoques tradicionales hacia modelos predictivos orientados por evidencia. En el contexto del altiplano surandino, y particularmente en la región de Puno —donde el 41.6 % de la población se encuentra en situación de pobreza monetaria y más del 83 % carece de acceso integral a servicios básicos (INEI, 2023)—, la ciencia de datos ofrece oportunidades concretas para mejorar la eficiencia, equidad y sostenibilidad de las políticas públicas.

Este artículo propone una revisión crítica y aplicada del rol de la minería de datos en el desarrollo regional, abordando sus fundamentos teóricos, los tipos de datos disponibles y su relevancia para sectores clave como salud, educación, cultura y economía. A través de la sistematización del proceso KDD (Knowledge Discovery in Databases), se evidencia cómo el tratamiento de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados puede apoyar la prevención de brotes sanitarios (MINSA, 2023), la predicción del abandono universitario (UNA Puno, 2022), la optimización de rutas turísticas durante festividades masivas (DIRCETUR Puno, 2023), y la evaluación longitudinal de programas sociales como Juntos o Pensión 65 (BID, 2022).

Asimismo, se reflexiona sobre los dilemas éticos emergentes vinculados a la privacidad, la justicia algorítmica y la exclusión digital, haciendo énfasis en la necesidad de marcos normativos interculturales y protocolos éticos adaptados al territorio (Barocas, Hardt & Narayanan, 2019; Dignum, 2019).

La ciencia de datos aplicada al desarrollo no puede ser reducida a una cuestión técnica: implica decisiones políticas sobre cómo se recolecta, gestiona y utiliza la información, y sobre quiénes participan en su interpretación y uso.

Se concluye que una implementación efectiva y ética de la minería de datos en Puno requiere inversión sostenida en infraestructura de datos, formación interdisciplinaria, políticas de gobernanza inclusivas y una visión de desarrollo que priorice la justicia social. Este enfoque, correctamente articulado, puede contribuir a cerrar brechas históricas y construir una región más resiliente, informada y equitativa.

En las siguientes entradas, iremos publicando los apartados del artículo completos y comentados: desde los procesos del KDD, los tipos de datos en Puno, hasta las disciplinas necesarias y los dilemas éticos de la minería de datos.

📚 Si deseas el artículo completo en PDF o quieres sumarte al debate técnico-académico desde la región, contáctame al correo indicado o deja tu comentario en esta publicación.

#Puno #MineríaDeDatos #GestiónPública #CienciaDeDatos #KDD #BlogAcademico #DesarrolloRegional

La alta rentabilidad de la felicidad: una estrategia para empoderar a la juventud en Puno

Por: Aldo Hernán Zanabria Gálvez 

En un contexto marcado por la incertidumbre y los desafíos sociales, hablar de felicidad puede parecer un lujo. Sin embargo, investigaciones recientes demuestran que la felicidad no solo es deseable, sino esencial para el desarrollo sostenible de las sociedades. 

La región de Puno enfrenta una problemática estructural de alta conflictividad social, caracterizada por una persistente insatisfacción ciudadana frente a la desigual distribución de recursos, la débil capacidad institucional y la exclusión histórica de sus comunidades indígenas. Según la Defensoría del Pueblo (2024), Puno registró entre 14 y 18 conflictos sociales activos durante el último año, ubicándose entre las regiones con mayor número de casos a nivel nacional, principalmente de carácter socioambiental. Esta situación ha generado episodios graves de violencia, como la masacre de Juliaca en enero de 2023, además de pérdidas económicas sustanciales y migración forzada. La raíz del problema no es solo económica o política, sino emocional y cultural: una gran parte de la población se siente ignorada, vulnerada y sin futuro. En este contexto, el malestar psicológico colectivo —especialmente entre la juventud— se agudiza, al no encontrar canales efectivos para su desarrollo ni espacios reales de participación. Frente a este panorama, urge replantear el enfoque de intervención estatal, incorporando estrategias de bienestar, diálogo emocional y desarrollo humano sostenible como ejes fundamentales para la paz social y la transformación regional.

La felicidad como estrategia organizacional

David Fischman, en su obra La alta rentabilidad de la felicidad, argumenta que la felicidad no es un objetivo final, sino una herramienta estratégica que potencia la productividad y el bienestar en las organizaciones. Este enfoque se alinea con la psicología positiva, que destaca la importancia de las emociones positivas en el rendimiento laboral (Seligman & Csikszentmihalyi, 2000). 

Estudios han demostrado que las organizaciones que fomentan un ambiente positivo y saludable experimentan menores tasas de rotación, mayor innovación y satisfacción del cliente (Salanova et al., 2005). Implementar prácticas de bienestar organizacional, como programas de reconocimiento y desarrollo personal, puede generar un retorno significativo en términos de compromiso y desempeño (Garzón Castrillón, 2024). 

“Invertir en la felicidad no es un lujo emocional, es una estrategia preventiva de paz social.”

La juventud como prioridad en Puno

En la región de Puno, la juventud representa un segmento crucial para el desarrollo. Sin embargo, enfrenta desafíos significativos, como el acceso limitado a oportunidades educativas y laborales, y la falta de espacios para la participación activa en la toma de decisiones (OCDE, 2016). 

El Informe Nacional de Juventudes 2021 destaca la necesidad de políticas públicas que promuevan el bienestar integral de los jóvenes, incluyendo su salud mental, educación y participación ciudadana (SENAJU, 2021). Además, un estudio reciente advierte que para 2030, más de mil millones de jóvenes podrían enfrentar problemas de salud, principalmente relacionados con enfermedades mentales y otros factores sociales (The Lancet, 2025). 

“Sin salud mental colectiva, no hay comunidad estable. El bienestar emocional es una urgencia política.”

Acciones necesarias en Puno

Para abordar estos desafíos y aprovechar el potencial de la juventud en Puno, es fundamental:

1. Implementar programas de bienestar en instituciones educativas y laborales: Fomentar ambientes que promuevan la salud mental, la resiliencia y el desarrollo personal. 
2. Fortalecer la participación juvenil: Crear espacios donde los jóvenes puedan expresar sus ideas y contribuir activamente en la toma de decisiones políticas y sociales. 
3. Promover la educación integral: Incluir en el currículo escolar temas relacionados con la inteligencia emocional, la ética y la ciudadanía activa. 
4. Desarrollar políticas públicas inclusivas: Diseñar estrategias que consideren las necesidades específicas de los jóvenes, especialmente en áreas rurales y comunidades indígenas. 

Estas acciones requieren un enfoque colaborativo entre el gobierno, las instituciones educativas, las organizaciones civiles y la comunidad en general. 

Aplicar estos principios en el ámbito social y comunitario puede contribuir a reducir las tensiones y fomentar un ambiente más colaborativo y resiliente.  Por ejemplo, implementar programas de bienestar en instituciones educativas y laborales puede fomentar ambientes que promuevan la salud mental, la resiliencia y el desarrollo personal.  Además, fortalecer la participación juvenil y promover la educación integral son acciones clave para empoderar a los jóvenes y brindarles herramientas para enfrentar los desafíos actuales. 

“Un joven que no estudia ni trabaja no está inactivo: está en riesgo. Y con él, toda la región.”

Conclusión

Invertir en la felicidad y el bienestar de la juventud no es solo una cuestión de justicia social, sino una estrategia inteligente para el desarrollo sostenible de Puno. Al priorizar el bienestar emocional y la participación activa de los jóvenes, podemos construir una sociedad más resiliente, innovadora y equitativa. 

Referencias

Defensoría del Pueblo. (2024). Reporte de Conflictos Sociales N.º 250. https://www.defensoria.gob.pe/wp-content/uploads/2025/01/Reporte-Conflictos-Sociales-250-Diciembre-2024.pdf 

Defensoría del Pueblo. (2024). Reporte de Conflictos Sociales N.º 254. https://www.defensoria.gob.pe/wp-content/uploads/2025/05/Reporte-Conflictos-Sociales-254-Abril-2025.pdf 

Fischman, D. (2010). La alta rentabilidad de la felicidad. Editorial Planeta. 

Seligman, M. E. P., & Csikszentmihalyi, M. (2000). Positive psychology: An introduction. American Psychologist, 55(1), 5–14. 

Salanova, M., Llorens, S., & Schaufeli, W. B. (2005). Organizaciones saludables: Una aproximación desde la psicología positiva. Universitat Jaume I. 

Garzón Castrillón, M. A. (2024). Buenas prácticas para la gestión de la felicidad en las organizaciones. Universidad Veracruzana. 

Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). (2016). Estudio de bienestar y políticas de juventud en el Perú. OCDE Publishing. 

Secretaría Nacional de la Juventud (SENAJU). (2021). Informe Nacional de Juventudes 2021: Reactivación económica y brechas pendientes. Ministerio de Educación del Perú. 

The Lancet. (2025). Más de 1.000 millones de jóvenes sufrirán problemas de salud en 2030. El País. 

Puno entre el esplendor cultural y la pobreza estructural: una paradoja que exige justicia

 

Por: Mg. Aldo Hernán Zanabria Gálvez

He tenido el privilegio de vivir intensamente las expresiones más genuinas de nuestra cultura. La Festividad de la Virgen de la Candelaria, Patrimonio Cultural Inmaterial de la Humanidad, es uno de los más grandes símbolos de nuestra identidad y resistencia. Sin embargo, también he sido testigo —desde dentro— de una paradoja que no podemos seguir ignorando: el contraste abismal entre el esplendor de nuestras festividades y la cruda realidad socioeconómica que aqueja a cientos de miles de puneños.

Según el Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI), para el año 2024, la región Puno presenta una tasa de pobreza monetaria del 39.9%, lo que representa a más de 435 mil ciudadanos que no pueden satisfacer sus necesidades básicas (INEI, 2024). Esta cifra ha aumentado respecto al 34.7% registrado antes de la pandemia, lo cual evidencia que, lejos de avanzar, hemos retrocedido en términos de bienestar (El Peruano, 2024).

 

Al mismo tiempo, se calcula que más del 90% de la población económicamente activa en la región trabaja en condiciones de informalidad laboral (ComexPerú, 2024), afectando especialmente a agricultores, obreros, vendedores ambulantes y jóvenes sin acceso a un empleo digno. Estos datos no son fríos números: son la evidencia de un sistema económico y político que ha fallado en garantizar derechos fundamentales a nuestra población.

Y en este contexto, paradójicamente, nuestras festividades movilizan cifras multimillonarias. Solo la Festividad de la Candelaria 2025 generó un movimiento económico estimado de S/ 276 millones (Cámara de Comercio de Puno, 2025), de los cuales S/ 118.6 millones provinieron del gasto de danzarines, S/ 62.7 millones de espectadores, y más de S/ 86 millones de actividades asociadas (RPP, 2025). Es decir, una enorme inversión, en su mayoría autogestionada por los propios ciudadanos puneños, muchas veces en condiciones económicas precarias.

Esta es la paradoja: un pueblo que celebra con fervor y generosidad, pero que vive al límite de sus posibilidades. Una región que brilla ante los ojos del país y del mundo, pero cuyos indicadores sociales nos colocan entre las más olvidadas del Perú. No podemos seguir permitiendo que nuestra cultura sirva como velo que encubra la pobreza estructural, ni que el esfuerzo popular en nombre del arte y la devoción no tenga un retorno social real.

Nuestra cultura no debe ser solo espectáculo; debe convertirse en una política de desarrollo. Y en esto, la juventud tiene un rol crucial. A los jóvenes emprendedores y universitarios puneños les digo: no renuncien a sus raíces, pero tampoco se resignen a repetir esquemas que nos condenan al estancamiento. Usen la tecnología, la formación académica y la fuerza de nuestras tradiciones para innovar, crear empleo y fortalecer el tejido económico y social de la región.

Por otro lado, al Estado le exijo lo que desde hace décadas nos ha sido negado: planificación territorial con enfoque cultural, inversión sostenida en salud, educación, infraestructura y turismo sostenible. El gobierno debe trabajar para el pueblo, no al revés. No podemos seguir viendo presupuestos millonarios en festividades sin una estrategia de retorno social, mientras escuelas colapsan, centros de salud carecen de médicos y miles de familias sobreviven sin agua potable.

Como gestor cultural y ciudadano comprometido con Puno, sostengo que debemos transformar esta paradoja en una oportunidad. El esplendor de nuestras danzas, música y rituales puede —y debe— ser la base de una economía creativa sólida, de una ciudadanía crítica, y de una región que ya no solo resista, sino que avance con dignidad y justicia.

 

Puno no puede ser solo el rostro del folklore peruano. Tiene que ser también el rostro del desarrollo con identidad.

Referencias:

Cámara de Comercio de Puno. (2025). Festividad de la Candelaria 2025 generará más de S/ 276 millones en movimiento económico. https://www.camarapuno.org/publicaciones/noticias/festividad-de-la-candelaria-2025-generara-mas-de-s-276-millones-en-movimiento-economico

ComexPerú. (2024). La informalidad en el Perú: retos y perspectivas. https://www.comexperu.org.pe/articulo/la-informalidad-en-el-peru-retos-y-perspectivas

Diario El Peruano. (2024). La pobreza monetaria bajó de 29% en el 2023 a 27.6% el año pasado. https://elperuano.pe/noticia/270073-la-pobreza-monetaria-bajo-de-29-en-el-2023-a-276-el-ano-pasado

Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). (2024). Informe técnico: Evolución de la pobreza monetaria 2023–2024. https://www.gob.pe/institucion/inei/noticias

Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social (MIDIS). (2024). Perfil regional de Puno. https://app.midis.gob.pe/redinforma/Upload/regional/Puno.pdf

Pachamama Radio. (2025). Puno, tercera región más pobre del Perú, enfrenta informalidad laboral y pobreza multidimensional. https://pachamamaradio.org/puno-tercera-region-mas-pobre-del-peru-enfrenta-informalidad-laboral-y-pobreza-multidimensional

PuntoEdu PUCP. (2024). Pobreza en el Perú: causas estructurales y desafíos regionales. https://puntoedu.pucp.edu.pe/coyuntura/pobreza-en-el-peru-2024

RPP Noticias. (2025). Candelaria 2025: evento cultural dinamiza la economía puneña con más de S/ 100 millones. https://rpp.pe/economia/economia/fiesta-de-la-virgen-de-la-candelaria-2025-dinamizara-la-economia-con-mas-de-s-100-millones

Red de Estudios para el Desarrollo (REDES). (2024). Desigualdad y pobreza regional: el caso de Puno. https://www.redesperudesarrollo.org.pe/publicaciones

Diario Sin Fronteras. (2025). Puno es la tercera región más pobre del Perú con más de 435 mil personas en situación vulnerable. https://diariosinfronteras.com.pe/2025/05/21/puno-es-la-tercera-region-mas-pobre-del-peru

La fibra de alpaca en Puno: un recurso estratégico aún no aprovechado para el desarrollo regional

 Por: Aldo Zanabria Gálvez 

Resumen

La reciente alza en el precio de la fibra de alpaca representa una oportunidad para dinamizar la economía altoandina, pero evidencia también las brechas estructurales que limitan su pleno aprovechamiento. El presente artículo analiza la situación actual del mercado alpaquero, recoge opiniones de productores locales, y propone medidas estratégicas para transformar este sector en un verdadero motor de desarrollo para la región de Puno.

Introducción:

Puno alberga una de las mayores poblaciones de alpacas del país y del mundo. Sin embargo, esta ventaja comparativa no ha sido traducida en ventajas competitivas sostenibles. A pesar del incremento del precio de la fibra de alpaca —que ha pasado de 19 a 21 o 22 soles por libra—, los productores continúan trabajando por debajo del umbral de rentabilidad, estimado entre 30 y 35 soles. Esta situación exige una revisión profunda de las políticas públicas y del modelo de comercialización predominante.

Problemáticas estructurales: 

Alex Montefur Condorena, veterinario y productor alpaquero de Puno, señaló que el leve incremento en los precios se debe principalmente a la recuperación de la demanda internacional, especialmente en mercados como Estados Unidos, China e Italia. Asimismo, destacó el rol de los acopios estatales en estabilizar temporalmente los precios (Radio Onda Azul, 2025).

No obstante, el verdadero desafío se encuentra en la ausencia de infraestructura regional para el procesamiento primario e industrial de la fibra. Actualmente, gran parte del valor agregado se genera fuera de Puno —principalmente en Arequipa— lo que priva a la región de ingresos, empleo técnico y posibilidades de exportación directa. Esta dependencia externa debilita la sostenibilidad del sector.

Propuestas para el desarrollo del mercado alpaquero en Puno:

1. Instalación de plantas procesadoras descentralizadas:

Se requiere inversión pública y/o privada para la construcción de al menos dos plantas de procesamiento de fibra en Puno. Estas instalaciones deben permitir el lavado, cardado, hilado y teñido de la fibra, garantizando calidad de exportación desde origen.

2. Compra estatal de hilos para programas sociales:

En lugar de adquirir ropa manufacturada desde Lima o el extranjero, el Estado podría incorporar la compra de hilo de alpaca puneño en sus programas sociales (como Qali Warma o el Programa Abrigo), generando una demanda estable para los pequeños productores.

3. Fortalecimiento de capacidades locales:

Es necesario promover la capacitación técnica de los criadores en esquila, clasificación de fibra y comercialización, así como fomentar asociaciones productivas y cooperativas que generen economías de escala.

4. Certificación y trazabilidad del producto:

La creación de un sello de origen “Alpaca de Puno” permitiría posicionar el producto en nichos de mercado premium, garantizando calidad, sostenibilidad y valor cultural.

5. Articulación intergubernamental e interinstitucional:

Se debe articular esfuerzos entre los gobiernos locales, el Ministerio de Desarrollo Agrario y Riego, PromPerú, universidades y organizaciones no gubernamentales para diseñar políticas concertadas de desarrollo alpaquero.

Conclusión:

 El mercado de la fibra de alpaca en Puno no solo representa una fuente de ingresos económicos; es también un símbolo de identidad cultural, de resiliencia altoandina y de potencial competitivo. Aprovechar este recurso requiere decisión política, inversión estratégica y compromiso de los actores públicos y privados. Puno no puede seguir siendo solo proveedor de materia prima; debe convertirse en protagonista del circuito de valor textil de la fibra de alpaca, desde la crianza hasta la exportación de productos terminados.

Referencias:

Radio Onda Azul. (2025, mayo 15). Precio de la fibra de alpaca aumenta, pero no llega a ser rentable. https://www.radioondaazul.com/precio-de-la-fibra-de-alpaca-aumenta-pero-no-llega-a-ser-rentable/

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