Investigando la investigación

Personas desaparecidas en México e identificación forense: por qué encontrar a alguien es también un problema de información, con Miguel Ángel Morales Hernández. Un cuerpo sin nombre sobre una mesa forense. A unos kilómetros, una familia que lleva años buscándolo y tiene todo lo necesario para reconocerlo. Los dos lados tienen la información. Pero no se encuentran.Entre 2000 y 2024 se han reportado en México más de 101.000 personas desaparecidas: 66 trenes del metro llenos, uno cada cuatro meses durante 24 años. Y más de 70.000 cuerpos sin identificar: otros 46 trenes. Miguel lo cuenta así, y luego explica por qué la solución no es (solo) más tecnología.Hablo con Miguel Ángel Morales Hernández, doctor en Ingeniería de Sistemas por el Instituto Politécnico Nacional, especialista en genética forense y perito en la Fiscalía del Estado de México. Investiga los sistemas de identificación humana y cómo llevar la evidencia científica a las políticas públicas.Hoy, además, esta problemática atraviesa personalmente a Miguel. Su tía, María Bárbara Hernández Mancera, falleció en su domicilio en la Ciudad de México y, pese a existir elementos para identificarla, fue inhumada en una fosa común como cadáver de identidad desconocida. Miguel y su familia buscan ahora su exhumación digna y justicia por las irregularidades del caso.Recorremos, entre otras cosas:Qué es la crisis forense, qué es un cadáver de identidad desconocida y cómo se cruzan los datos ante mortem y post mortem.El trabajo de campo: grupos focales con peritos de las fiscalías y del INCIFO, más de cien encuestas a familiares y sesiones con los colectivos Una Luz en el Camino y Mariposas en Búsqueda de Justicia.La identificación como un sistema de cuatro piezas: la cadena se rompe en las intersecciones entre instituciones, no por falta de tecnología.Seis especialistas operando las bases genéticas para más de 30 millones de habitantes.La conclusión incómoda de un ingeniero: sin coordinación, acreditación y marcos legales, más tecnología solo reproduce las ineficiencias.Investigar con genetistas, fiscales y madres buscadoras en la misma mesa, y cómo se cuida quien lo hace.Grabado en diferido por notas de voz de WhatsApp (el formato lo explico en el episodio 205).Invitado:Miguel Ángel Morales HernándezCorreo: [email protected]: www.linkedin.com/in/miguel-ángel-morales-hernández-0507b5139YouTube: www.youtube.com/@MiguelAngel-zs6swInstagram: miguel_angel_mh29Para profundizar: Identifying the unidentified: Scientific advances and institutional challenges in Mexico's forensic identification system (2026): https://doi.org/10.1016/j.jflm.2026.103128Capítulos:00:00 Intro: un cuerpo sin nombre y una familia que lo busca02:41 Quién es Miguel: del laboratorio forense a los sistemas06:16 La crisis forense en llano: 66 trenes de metro10:41 El trabajo de campo y la historia de doña Bárbara14:33 Cuatro piezas: dónde se rompe la cadena18:43 Seis especialistas para 30 millones22:16 La conclusión incómoda: no es la tecnología26:40 El oficio: fiscales y madres buscadoras30:35 Cierre de Miguel: hacer el bien, hace bien35:01 Outro: las cinco ideas del episodioComunidad: https://horacio-ps.com/comunidadNewsletter: https://horacio-ps.com/newsletterSi te ha resultado útil, dale like, suscríbete o compártelo.

Desaparición de personas en México: arte y memoria para contar la vida, no el horror, con Lucía Leonor González Enríquez. ¿Puede una receta de cocina buscar a una persona? ¿Puede una carta encontrar a alguien que ya no está?En México hay más de 135.000 personas desaparecidas y la ONU ha llamado a esto «el paradigma del crimen perfecto». Pero este no es un episodio sobre el horror: es un episodio sobre cómo se le planta cara al olvido contando la vida. Los colectivos de búsqueda no cuentan cómo desapareció una persona, sino quién era: qué música escuchaba, qué cocinaba, qué soñaba.Para entenderlo hablo con Lucía Leonor González Enríquez, investigadora posdoctoral en el CITRU (Centro Nacional de Investigación, Documentación e Información Teatral Rodolfo Usigli), en la línea «Cuerpos, fronteras y violencias». Viene del teatro y de la historia del arte, y acabó investigando la memoria de las personas desaparecidas desde dentro, como solidaria del colectivo Familiares en Búsqueda María Herrera.Recorremos, entre otras cosas:Qué significa que haya más de 135.000 personas desaparecidas y cómo funciona la anestesia social del «en algo andarían».El teatro en Tamaulipas en pleno estado de emergencia: compañías que iban puerta a puerta con teatrinos a contar historias a los niños.Las contranarrativas en búsqueda de vida: por qué contar la vida, y no el horror, es más eficaz contra el olvido.El Recetario para la Memoria y Memoria de un corazón ausente: recetas y cartas manuscritas como objetos que hacen memoria.Ayotzinapa y el antimonumento +43: un monumento que aspira a ser retirado el día que haya justicia, y la crítica al #TodosSomosAyotzinapa.Cómo se investiga esto desde dentro: horizontalidad, afectos y rigor, sin romantizar a las buscadoras.Nota: este episodio se grabó de forma asíncrona por notas de voz de WhatsApp, ella desde Ciudad de México y yo desde Murcia (te explico el formato en el episodio 205).Invitada:Lucía Leonor González Enríquez — investigadora posdoctoral en el CITRU (línea «Cuerpos, fronteras y violencias») y docente en la UNAM. En redes: Facebook (Lucia Leonor Enríquez), X (@LuleGoen), Instagram (@lucyleonor), y su obra en Academia.edu y ORCID.Para profundizar:Recetario para la Memoria — Zahara Gómez Lucini con Las Rastreadoras del Fuerte (y el Cancionero para la memoria, playlists con las canciones favoritas de las personas buscadas)Memoria de un corazón ausente. Cartas en búsqueda — proyecto de Jorge VerásteguiColectivo Familiares en Búsqueda María HerreraPilar Calveiro (memoria y poder) y Paul Slovic (el «entumecimiento psicofísico»)Capítulos:00:00 Intro: la receta y la carta02:23 Quién es Lucía Leonor: del teatro a investigar la desaparición05:17 El contexto: 135.000 desaparecidos y el «crimen perfecto»11:00 Teatro en Tamaulipas: crear en pleno estado de emergencia16:02 Contranarrativas en búsqueda de vida: contar la vida, no el horror20:24 El Recetario para la Memoria y las cartas de un corazón ausente26:56 Ayotzinapa, el antimonumento +43 y la solidaridad que sirve34:07 Investigar desde dentro: método, afectos y rigor37:48 Cierre de Lucía: consejos y dónde encontrar su trabajo43:08 Outro: las cinco ideas del episodioComunidad de investigadores: https://horacio-ps.com/comunidadNewsletter: https://horacio-ps.com/newsletterSi el episodio te ha removido, dale like, suscríbete o compártelo en Spotify, Apple Podcasts o YouTube.

Hoy exploramos el estudio de lo social desde la inteligencia artificial, centrándonos en los sistemas multiagente. Hablamos con Carles Sierra, investigador del IIIA-CSIC y referente internacional en este campo, sobre cómo los sistemas formados por múltiples agentes autónomos pueden ayudarnos a entender fenómenos sociales complejos como la cooperación, el conflicto, las normas o la confianza.Durante la conversación abordamos qué es exactamente un agente, cómo se define formalmente y qué implica que tenga autonomía, reactividad, proactividad y una dimensión social. Discutimos también dos enfoques principales para su diseño: los modelos basados en conocimientos, donde las reglas se programan explícitamente, y los modelos basados en datos, donde los agentes aprenden a partir de ejemplos. Además, hablamos del papel creciente de los modelos híbridos, que combinan grandes modelos de lenguaje con razonamiento simbólico para sortear algunas de las limitaciones actuales.Carles explica con detalle cómo su grupo utiliza estos enfoques para simular situaciones sociales reales. Un ejemplo especialmente interesante es el uso del juego cooperativo Hanabi como laboratorio para estudiar la teoría de la mente en agentes, es decir, su capacidad para inferir lo que otros agentes saben o creen. Este tipo de simulaciones no solo permite mejorar el diseño de agentes más sofisticados, sino también plantear hipótesis sobre el comportamiento humano desde una perspectiva computacional.La charla también aborda aplicaciones prácticas como la simulación de evacuaciones en contextos de emergencia o el uso de realidad virtual para entrenamiento. En todos estos escenarios es clave el trabajo conjunto con expertos en psicología, sociología o cuerpos de emergencia, lo que refuerza la dimensión multidisciplinar de esta línea de investigación.Hablamos además de la conexión con la teoría de juegos y la racionalidad, de cuellos de botella técnicos como la comunicación entre agentes, y de cómo los modelos de lenguaje actuales están empezando a ofrecer soluciones en ese frente. Carles comparte su visión sobre la evolución de este campo, los retos futuros y el contexto global, con referencias al crecimiento exponencial de la investigación en inteligencia artificial en países como China.En la parte final, reflexiona sobre su trayectoria, los momentos que más satisfacción le han dado como investigador y ofrece recomendaciones claras para quienes quieran adentrarse en este tipo de investigación.Recursos mencionados- Hanabi (juego cooperativo): https://boardgamegeek.com/boardgame/98778/hanabi- Teoría del equilibrio de Nash: https://en.wikipedia.org/wiki/Nash_equilibrium- Congreso IJCAI: https://ijcai.org/- Congreso AAMAS: https://aamas.org/- Proyecto ADA (China): red de satélites con LLMs embebidosPara contactar a Carles Sierra:- Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA-CSIC): https://www.iiia.csic.es/~sierra/Si el episodio te ha resultado interesante, puedes apoyarlo dándole a like, suscribiéndote o compartiéndolo en tu plataforma habitual (Spotify, Apple Podcasts, iVoox, YouTube, etc.). Es un gesto que te cuesta muy poco y que ayuda muchísimo a que este podcast siga creciendo y llegue a más personas.

En este episodio de Investigando la Investigación me adentro en un terreno más técnico de lo habitual para hablar de herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la programación y, sobre todo, del cambio de paradigma que estamos viviendo en la forma de desarrollar software. Empiezo recordando cómo usábamos —y muchos seguimos usando— modelos como ChatGPT para programar: pedir fragmentos de código, copiarlos en un editor, ejecutarlos, detectar errores y volver a iterar en un proceso manual y relativamente lento. Ese enfoque sigue siendo útil, pero empieza a quedarse corto frente a lo que está apareciendo ahora.En los últimos meses han surgido muchas herramientas que introducen la llamada programación basada en agentes. Ya no hablamos solo de generar código, sino de sistemas que analizan una petición, la descomponen en tareas, orquestan agentes que trabajan en paralelo y deciden cómo implementar una solución completa. Menciono brevemente algunas de estas herramientas, pero el foco del episodio se centra en Cursor, que a día de hoy me parece una de las opciones más completas. Cursor es, en esencia, un fork de Visual Studio Code que integra este enfoque y permite trabajar con proyectos reales, con múltiples ficheros, relaciones complejas y ejecución directa del código generado.Uno de los puntos clave del episodio es entender los distintos modos de trabajo de Cursor. Por un lado está el modo pregunta, pensado para discutir ideas y requisitos sin generar código. Luego está el modo plan, donde el sistema traduce esas ideas en un plan detallado de implementación que conviene revisar con calma y nunca aceptar a la primera. A partir de ahí entramos en el modo agente o de construcción, donde la herramienta despliega uno o varios agentes que implementan el plan, a menudo en paralelo. Finalmente, el modo depuración introduce un enfoque muy interesante basado en la generación y comprobación sistemática de hipótesis para localizar errores, de una forma mucho más transparente que los métodos anteriores.También hablo de aspectos prácticos importantes, como la posibilidad de elegir distintos modelos de lenguaje según la tarea, la necesidad de controlar bien los permisos que damos a los agentes y la importancia crítica del versionado del código para poder volver atrás cuando una iteración rompe algo que antes funcionaba. Dedico además parte del episodio a explicar las limitaciones del contexto y la memoria de estos sistemas y cómo gestionar sesiones largas para evitar errores sutiles.Para cerrar, planteo una reflexión más general: el rol del programador está cambiando hacia uno más cercano al de gestor de proyectos. Cada vez menos escribimos código línea a línea y cada vez más diseñamos planes, supervisamos agentes y validamos resultados. En este nuevo escenario, el trabajo realmente crítico pasa a ser el diseño de buenos planes y, sobre todo, de tests sólidos y fiables, que se convierten en el verdadero contrato del sistema. Todo apunta a que este cambio no ha hecho más que empezar.Si este episodio te ha resultado interesante, te agradecería mucho que desde la plataforma donde lo estés escuchando le des a like, lo marques como favorito o te suscribas al podcast. Es un gesto muy sencillo, pero ayuda enormemente a que Investigando la Investigación crezca y pueda llegar cada día a más gente.PD: Episodios relacionados: 234, 240, 309, 340, 341, 378