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# Es más complejo
- URL: https://www.421.news/es/licenciatura-en-sistemas-complejos/
- Published: 2026-11-12T21:04:57.000Z
- Updated: 2026-11-12T21:26:51.000Z
- Description: La UBA y LambdaClass presentaron la Licenciatura en Sistemas Complejos, una carrera que cruza matemática, física, computación e inteligencia artificial con economía, historia y filosofía para formar gente capaz de pensar y actuar en un mundo en crisis permanente.
- Author: Juan Ruocco  🧙‍♂️
- Tags: cultura, #es

Ayer, miércoles 11 de noviembre de 2026, se presentó la [Licenciatura en Sistemas Complejos](https://economicas.uba.ar/lic%5Fsist%5Fcomplejos/?ref=421.news) de la Universidad de Buenos Aires. La carrera es un esfuerzo conjunto de la Facultad de Ciencias Económicas y la Facultad de Ingeniería, en busca de dar respuestas a un presente cada vez más, cómo decirlo sin ser repetitivo, complejo [\[1\]](https://federicocarrone.com/es/licenciatura-sistemas-complejos/?ref=421.news).

La carrera, impulsada por Federico Carrone y el equipo de LambdaClass, tiene el objetivo de formar una cohorte de licenciados capaces de navegar las aguas turbulentas del mundo contemporáneo: comprenderlo a fondo a partir de un conocimiento matemático y científico riguroso, tomar decisiones difíciles en entornos cambiantes y construir proyectos que perduren en el tiempo.

Con muchísima generosidad, Federico me invitó a formar parte de la presentación y a aportar algunos de mis pocos conocimientos en lo que respecta a la formación más humanística de la carrera. Compartí el panel con José Luis Giusti, Federico Carrone, Daniel Hadad, María Catalina Nosiglia y Raúl Bertero. Hay varias materias, como «Historia de las Instituciones, la Tecnología y el Poder» y «Epistemología, Complejidad y Ética», donde el pensamiento filosófico puede aportar su mirada particular sobre el mundo. Pero además, integrar la filosofía como mirada de conjunto dentro de la carrera puede abrir un espacio para que licenciados, magísteres y doctores en filosofía aporten la suya. Mi rol será el de nexo con ese mundo: conectar a gente mucho más talentosa y capacitada que yo para que se encargue de dictar las materias que lo requieran. Creo que es, sin duda, una oportunidad muy significativa para que la filosofía participe de una carrera con un potencial impacto futuro muy importante.

![Presentación de la Licenciatura en Sistemas Complejos en la Facultad de Ciencias Económicas de la UBA](https://storage.ghost.io/c/2b/7f/2b7f69fc-a243-4d2f-ae8e-db8312c6653a/content/images/2026/11/licenciatura-sistemas-complejos-uba-panel.jpg)

Presentación de la Licenciatura en Sistemas Complejos en la Facultad de Ciencias Económicas de la UBA, con José Luis Giusti, Federico Carrone, Daniel Hadad, Juan Ruocco, María Catalina Nosiglia y Raúl Bertero.

A mi entender, la Licenciatura en Sistemas Complejos es una de las primeras respuestas sistémicas que puede dar una parte de la dirigencia argentina, desde el mundo privado y el ámbito académico, a la crisis permanente que parece atravesar el mundo desde hace al menos dos décadas: empezó en 2008, se intensificó desde 2019 y en la Argentina parece haberse vuelto un estado permanente.

Veamos brevemente de qué se trata esa crisis sistémica.

## Capital, inteligencia humana y recursos naturales

Entre 1857 y 1858, Karl Marx escribió en sus cuadernos de trabajo, conocidos luego como *Grundrisse*, un pasaje que no se publicaría hasta más de ochenta años después, entre 1939 y 1941 (Marx, *Grundrisse*, 1857–1858). Ese pasaje, conocido como el «Fragmento sobre las máquinas», fue retomado por el operaismo italiano y, más tarde, por distintas derivas aceleracionistas, entre ellas las que surgieron alrededor del CCRU (Cybernetic Culture Research Unit). Se trata, ni más ni menos, del concepto de «intelecto general». Es significativo porque enlaza tres elementos constitutivos de la era industrial: el capital, los recursos naturales y la inteligencia humana.

> «La naturaleza no construye máquinas, ni locomotoras, ferrocarriles, telégrafos eléctricos, hiladoras automáticas, etcétera. Son estos productos de la industria humana; material natural transformado en órganos de la voluntad humana sobre la naturaleza o de su actuación en la naturaleza. Son órganos del cerebro humano creados por la mano humana; fuerza objetivada del conocimiento. El desarrollo del capital fijo revela hasta qué punto el conocimiento o saber social general se ha convertido en fuerza productiva inmediata, y, por lo tanto, hasta qué punto las condiciones del proceso de la vida social misma han entrado bajo el control del intelecto general y han sido remodeladas conforme al mismo. Hasta qué punto las fuerzas productivas sociales son producidas no solo en la forma del conocimiento, sino como órganos inmediatos de la práctica social, del proceso vital real».

A mi entender, la crisis interminable se expresa hoy en estos tres niveles, que configuran el escenario en el que los licenciados en Sistemas Complejos deberán aprender a navegar, o a surfear: los recursos naturales, el capital y la inteligencia.

## Recursos naturales y guerra

### Rusia y Ucrania: la guerra de los drones

Dos de las tres mayores potencias del planeta estuvieron en guerra este año. Rusia, que confiaba en una campaña rápida en Ucrania, está estancada desde 2022 en una guerra de desgaste. La presencia constante de drones impide cualquier movimiento a gran escala en el frente [\[3\]](https://www.emol.com/noticias/Internacional/2026/11/09/1216580/rusia-ucrania-negociaciones-paz-eeuu.html?ref=421.news). Su superioridad en número de soldados y sistemas mecanizados perdió buena parte de su valor frente a los drones FPV: una tecnología muy barata, fácil de construir y que se maneja a distancia como un videojuego. Todo gracias a pequeños procesadores que hacen posible controlar estos cuadricópteros.

Un dron FPV ucraniano de ataque cuesta en promedio entre 300 y 500 dólares [\[4\]](https://justsecurity.org/138164/ukraine-drone-superpower/?ref=421.news). Los drones que cazan a otros drones son otra categoría y cuestan más: entre 1.000 y 2.500 dólares por unidad [\[5\]](https://www.robotics.press/news/ukrainian-interceptor-drone-surge-procurement-model/?ref=421.news). La producción ucraniana de FPV pasó de unas 3.000 a 5.000 unidades por año en 2022 a unos 3 millones en 2025, y a comienzos de 2026 su industria podía producir más de 8 millones por año [\[4\]](https://justsecurity.org/138164/ukraine-drone-superpower/?ref=421.news).

La asimetría de costos es brutal. El fabricante SkyFall afirmó que su dron Shrike 10, de menos de 400 dólares, participó en el derribo de un helicóptero ruso Mi-28 de 19 millones [\[6\]](https://www.techradar.com/pro/ukraine-claims-usd400-fpv-drone-destroyed-russias-usd19-million-apache-rival-attack-helicopter?ref=421.news). Los vehículos blindados, principal objetivo de estos drones, cuestan entre 1 y 4 millones de dólares [\[7\]](https://militarywatchmagazine.com/article/russian-analysts-question-tanks-cost-effectiveness-drone?ref=421.news). Del lado estadounidense, el Switchblade 300, que fue uno de los drones de ataque de referencia del ejército, cuesta unos 53.000 dólares según el presupuesto del Ejército de 2023, y hasta 80.000 o 90.000 con todo su equipamiento [\[8\]](https://www.wikiwand.com/en/Switchblade%5Fdrone?ref=421.news). Es decir, entre 100 y 200 veces más que un FPV ucraniano.

La mayoría de los drones de ambos bandos vuela con placas controladoras chinas [\[9\]](https://english.nv.ua/nation/used-for-attacks-on-kharkiv-foreign-components-found-in-two-russian-drones-hur-50473217.html?ref=421.news), aunque en el último tiempo Ucrania empezó a fabricar las propias para reducir esa dependencia: en los primeros ocho meses de 2026, el 28% de los componentes de sus drones vino de China, contra casi el 90% a principios de 2024 [\[10\]](https://dou.ua/lenta/news/drone-components-import-china/?ref=421.news). Ucrania, que antes de la guerra casi no tenía industria de drones, aspira hoy a convertirse en un proveedor clave de la defensa europea.

### Irán, Estados Unidos y el estrecho de Ormuz

Por el estrecho de Ormuz pasa buena parte de los insumos que necesita la industria de chips, aunque ahí no se fabrique ninguno. El helio viene de Catar: se produce en Ras Laffan como subproducto del gas natural, y ese complejo aporta alrededor de un tercio del helio mundial [\[11\]](https://gowlingwlg.com/en/insights-resources/articles/2026/helium-hormuz-and-the-chip-supply-chain?ref=421.news). Los chips lo necesitan, ultrapuro y sin sustituto, para enfriar las obleas en la litografía [\[12\]](https://www.intellinews.com/helium-shortage-threatens-semiconductor-industry-431941/?ref=421.news). Corea, Taiwán y Japón lo traían casi todo de Catar, a través de Ormuz. Además, Taiwán depende del gas de Medio Oriente para su electricidad, y TSMC, que fabrica cerca del 90% de los chips más avanzados, consume por sí sola alrededor del 9% de la electricidad de la isla [\[13\]](https://www.xataka.com/energia/taiwan-produce-90-chips-avanzados-mundo-problema-que-sus-reservas-energia-se-agotan-12-dias?ref=421.news). Taiwán tiene reservas de gas para apenas 11 días [\[14\]](https://www.eldiario.es/1%5Fc7d0d2?ref=421.news).

Cuando empezó la guerra con Irán, a fines de febrero de 2026, Ormuz se cerró y los ataques iraníes dañaron Ras Laffan. Catar suspendió sus entregas y el precio del helio se duplicó [\[15\]](https://www.pulse.bot/semiconductors/news/the-hormuz-hit-to-helium-72a10b33-0d87-4bba-bf03-74b671270c3c/?ref=421.news). La producción de chips no se detuvo, pero se encareció y hubo que racionar insumos. El gran ganador fue Estados Unidos: pasó de proveer menos del 4% del helio que importa Taiwán a casi el 60% [\[16\]](https://enterpriseam.com/logistics/2026/10/07/hormuzs-crude-recovery-hides-a-slower-one-for-lng-fertilizer-helium-and-aluminum/?ref=421.news). Así, la guerra que lanzó Washington terminó dándole control sobre un insumo crítico para los chips de los que depende toda la IA. Hoy el tránsito por Ormuz se recupera de a poco, pero el daño dura: en agosto, Ras Laffan producía helio a apenas un cuarto de su capacidad [\[17\]](https://www.gasworld.com/story/hopes-rise-on-strait-of-hormuz-deal/2256593.article/?ref=421.news), y algunas instalaciones tardarán de tres a cinco años en repararse [\[16\]](https://enterpriseam.com/logistics/2026/10/07/hormuzs-crude-recovery-hides-a-slower-one-for-lng-fertilizer-helium-and-aluminum/?ref=421.news). El caso muestra la fragilidad de un sistema complejo: un estrecho del Golfo Pérsico puede reordenar quién controla la cadena de los chips.

## Capital: deuda, activos financieros y vivienda

### El modelo de deuda

Desde la crisis de 2008, las economías desarrolladas salieron de cada crisis con el mismo recurso: más deuda y dinero barato. Para rescatar a los bancos y sostener la economía, los bancos centrales bajaron las tasas casi a cero y compraron bonos en masa. El balance de la Reserva Federal pasó de menos de US$1 billón antes de 2008 [\[18\]](https://www.marketplace.org/story/2026/10/08/how-to-get-the-federal-reserve-balance-sheet-just-right?ref=421.news) a cerca de US$9 billones en 2022 [\[19\]](https://eco3min.fr/en/fed-balance-sheet-operational-history-2/?ref=421.news). Ese dinero no llegó a los salarios: entró por el sistema financiero. Con tasas en cero, los bonos dejaron de rendir y los inversores salieron a buscar rendimiento en acciones, inmuebles, cripto y coleccionables, lo que infló sus precios. Al mismo tiempo, el dinero barato permitió a los Estados endeudarse sin un costo visible: la deuda de EE.UU. pasó de unos US$10 billones en 2008 [\[20\]](https://www.gao.gov/assets/a283118.html?ref=421.news) a más de US$40 billones hoy [\[21\]](https://theworlddata.com/us-debt-ceiling-statistics/?ref=421.news).

El costo lo paga el salario, por dos vías. Primero, el dinero nuevo llega antes a quien ya tiene activos, que ve subir su patrimonio, y recién después, y diluido, a la economía real. Segundo, cuando la deuda se vuelve demasiado grande para pagarla, la salida es licuarla con inflación, como pasó en 2021–2023, cuando los precios subieron más rápido que los sueldos. Los activos se protegen de la inflación; el salario no. Por eso quien tenía activos multiplicó su patrimonio, y quien vive de su salario quedó cada vez más lejos de comprar una casa. Y dentro de cada mercado, el valor se concentra en la capa de inteligencia (NVIDIA, Palantir, Anduril) y no en la producción física.

**Deuda bruta del gobierno general de EE.UU. como % del PBI** [\[22\]](https://www.imf.org/-/media/files/publications/fiscal-monitor/2026/april/english/text.pdf?ref=421.news)

| Año          | Deuda / PBI | Contexto                                 |
| ------------ | ----------- | ---------------------------------------- |
| 2019         | 108,8%      | Antes de la pandemia                     |
| 2020         | 132,6%      | Gasto de emergencia por el covid         |
| 2022         | 119,1%      | La inflación licua parte de la deuda     |
| 2025         | 123,9%      | La deuda total supera los US$38 billones |
| 2026 (proy.) | 125,8%      | La deuda total supera los US$40 billones |
| 2031 (proy.) | 142,1%      | La peor trayectoria del G7               |

### Los activos desde 2019

| Activo                                                                                                                 | Ene. 2019      | Nov. 2026        | Multiplicador |
| ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------- | ---------------- | ------------- |
| NVIDIA [\[23\]](https://www.trefis.com/data/companies/NVDA?from=NOK-2026-05-26&ref=421.news)                           | US$3,4         | US$189           | ×55           |
| Bitcoin [\[24\]](https://cryptoticker.io/en/will-bitcoin-go-back-up-scenarios-year-end/?ref=421.news)                  | US$3.700       | US$75.700        | ×20           |
| Ethereum [\[25\]](https://cryptoticker.io/en/bitcoin-monthly-returns-november/?ref=421.news)                           | US$140         | US$2.270         | ×16           |
| Nasdaq 100 [\[26\]](https://investinglive.com/stocks/nasdaq-rebounds-as-chip-stocks-rally-and-dow-slips/?ref=421.news) | 6.300          | 28.200           | ×4,4          |
| Oro                                                                                                                    | US$1.285       | US$4.100         | ×3,2          |
| S&P 500 [\[26\]](https://investinglive.com/stocks/nasdaq-rebounds-as-chip-stocks-rally-and-dow-slips/?ref=421.news)    | 2.500          | 7.570            | ×3            |
| Deuda de EE.UU. [\[21\]](https://theworlddata.com/us-debt-ceiling-statistics/?ref=421.news)                            | US$22 billones | US$40,5 billones | ×1,85         |

Valores aproximados.

### La vivienda en la Argentina

En nuestro país, esta crisis se manifiesta como una pérdida casi total de acceso a la vivienda a través del salario. En los años 80, un departamento usado de unos 50 m² en la Ciudad de Buenos Aires costaba entre 40 y 50 sueldos [\[32\]](https://www.iprofesional.com/negocios/293684-precios-salario-trabajo-Joven-profesional-necesita-144-sueldos-para-comprar-un-departamento?ref=421.news), y a fines de los 90 llegó a costar unos 30 [\[31\]](https://www.lanacion.com.ar/opinion/cuantos-salarios-cuesta-vivienda-nid2254610?ref=421.news). Después de la salida de la convertibilidad esa relación se rompió: en diciembre de 2019 hacían falta unos 205 salarios para el mismo departamento, y en noviembre de 2023, el peor momento de la serie, unos 250\. Hoy, con el metro cuadrado en torno a US$2.476 [\[29\]](https://mercado.com.ar/ladrillos-y-proyectos/zonaprop-el-m2-de-departamentos-en-caba-subio-02-en-agosto-y-promedio-us-2-476?ref=421.news) y un salario promedio cercano a US$1.207 [\[30\]](https://hacecuentas.com/blog/sueldo-real-argentino-2026?ref=421.news), se necesitan unos 103 salarios. Hubo una mejora en los últimos años, pero sigue siendo entre dos veces y media y tres veces y media más trabajo que en los 90\. A eso se suma que el crédito hipotecario casi no existe: solo el 16% de las compras se hacen con hipoteca [\[29\]](https://mercado.com.ar/ladrillos-y-proyectos/zonaprop-el-m2-de-departamentos-en-caba-subio-02-en-agosto-y-promedio-us-2-476?ref=421.news), y quien quiere comprar tiene que juntar el dinero entero. La vivienda dejó de ser algo que se alcanza trabajando para convertirse en un activo de quien ya tiene capital.

**Departamento usado de unos 50 m² en CABA, en salarios mensuales**

| Época           | Salarios mensuales               |
| --------------- | -------------------------------- |
| Años 80\*       | \~40–50                          |
| 1994–96         | \~40                             |
| Fines de los 90 | \~30 (mejor momento de la serie) |
| Dic. 2019       | \~205                            |
| Nov. 2023       | \~250 (peor momento)             |
| 2026            | \~103                            |

\* Con sueldo de joven profesional. Los valores de 2019, 2023 y 2026 son cálculos propios con datos de Zonaprop y del salario promedio al dólar paralelo.

## Inteligencia: la filosofía y su nexo con la computación

Aunque no lo parezca, hay una conexión directa entre la computación y la filosofía. La computadora no nació como respuesta a un problema de ingeniería, sino a una pregunta filosófica: ¿qué es razonar, y se puede mecanizar?

Empecemos por Aristóteles. Hace más de 2.300 años, con el silogismo, descubrió algo raro: que un razonamiento puede ser válido por su forma, sin importar de qué habla. «Todos los A son B, todos los B son C, entonces todos los A son C.» Da igual si hablamos de gatos o de planetas.

Dos mil años después, en el siglo XVII, Leibniz soñó con llevar eso al extremo: un cálculo del razonamiento. Imaginaba que ante cualquier discusión alcanzaría con sentarse y decir «calculemos».

En 1854, George Boole publicó un libro cuyo título lo dice todo: *Las leyes del pensamiento*. Convirtió la lógica en álgebra, con tres operaciones: Y, O y NO. Guárdense esas tres palabras.

A principios del siglo XX, Bertrand Russell y Alfred North Whitehead publicaron *Principia Mathematica* (1910–1913). Querían algo muy ambicioso: fundar toda la matemática sobre la lógica pura.

En 1928, el matemático David Hilbert hizo una pregunta que parecía puramente teórica: ¿existe un procedimiento mecánico capaz de decidir si cualquier enunciado matemático es verdadero o falso?

La respuesta llegó en dos golpes. En 1931, Kurt Gödel demostró que en todo sistema formal suficientemente potente hay verdades que no se pueden demostrar dentro del propio sistema. Y en 1936, un Turing de 24 años respondió que ese procedimiento no existe. Pero para demostrarlo tuvo que definir con precisión qué es un «procedimiento mecánico», y para eso imaginó una máquina abstracta que hoy llamamos máquina de Turing: el modelo teórico de todas las computadoras que existen. En ese mismo trabajo probó que no hay un algoritmo capaz de analizar cualquier programa y decidir si en algún momento terminará o se quedará funcionando para siempre. Es lo que después se conoció como el problema de la parada, y de ahí se sigue la imposibilidad de decidir mecánicamente la validez de cualquier enunciado lógico.

Un año después, en 1937, Claude Shannon mostró que el álgebra de Boole se podía construir con circuitos eléctricos. Aquellas tres palabras, Y, O y NO, son hoy las operaciones básicas de cada chip: del teléfono que tienen en el bolsillo, de la notebook, del auto.

En 1950, Turing publicó «Computing Machinery and Intelligence», donde propuso dejar de lado la pregunta «¿pueden pensar las máquinas?» y reemplazarla por otra: si una máquina puede conversar con una persona tan bien que su interlocutor no logre distinguirla de un humano, ¿qué razones nos quedan para negarle el pensamiento? Ese artículo se convirtió en la base de la discusión sobre pensamiento, lenguaje y máquinas.

La computación le devolvió a la filosofía un vocabulario nuevo para pensar un problema viejo. Si pensar es procesar información, la mente puede describirse por lo que hace y no por la materia de la que está hecha. De ahí salieron las ciencias cognitivas y toda una manera de pensar las arquitecturas de lo mental. Hoy los modelos de lenguaje vuelven a poner esas ideas a prueba.

## Inteligencia (artificial), recursos naturales y capital

Sobre todo este escenario irrumpen los modelos de lenguaje de gran tamaño. La inteligencia acelerada puede volverse un *commodity*, y miles de trabajos quedan bajo amenaza en un mundo donde, como vimos, el trabajo asalariado ya viene perdiendo frente al capital.

Frente a esta crisis hay, al menos, dos grandes salidas políticas. La humanista intenta mantener el lugar central del ser humano en el mapa epistémico y planetario. La aceleracionista, a favor de las máquinas, busca acelerar al máximo el sistema de producción y desacoplarlo de lo humano.

Así como Turing pensó la relación entre humanos y máquinas en los años 50, hoy necesitamos un lenguaje nuevo para comprender todas las capas de complejidad del problema que tenemos delante. Sí: es más complejo.

No creo que el mundo vaya a pacificarse en el corto plazo. Al contrario, veo una profundización de todo lo que describimos. Necesitamos ese lenguaje y personas jóvenes que piensen y actúen en este contexto: que puedan modelizar el presente y actuar sobre él.

A la filosofía siempre la acusaron de inútil, y esa acusación tiene una historia antigua. Platón cuenta en el *Teeteto* que Tales de Mileto caminaba mirando las estrellas y se cayó en un pozo. Una esclava tracia que lo vio se rio: tanto mirar el cielo y no veía lo que tenía delante de los pies (Platón, *Teeteto*, 174a). Pero Aristóteles, en la *Política*, cuenta otra historia (libro I, cap. 11). A Tales le reprochaban ser pobre, como prueba de que la filosofía no servía para nada. Entonces Tales, gracias a lo que sabía de los astros, previó que la próxima cosecha de aceitunas iba a ser enorme. En pleno invierno alquiló por poco dinero todas las prensas de aceite de Mileto y de Quíos, porque nadie las quería. Cuando llegó la cosecha, todos las necesitaban y él las tenía todas. Se hizo rico, y según Aristóteles lo hizo para demostrar que los filósofos pueden enriquecerse si quieren, pero que no es eso lo que les interesa.

El que se cayó al pozo por mirar las estrellas fue el único que vio venir la cosecha. La lógica fue durante siglos el ejemplo perfecto de conocimiento inútil, y hoy corre en cada chip del planeta. Esta carrera es una apuesta a formar gente que mire las estrellas y que, además, vea venir la cosecha.

La [preinscripción 2027 a la Licenciatura en Sistemas Complejos](https://mi.econ.uba.ar/sistemas-complejos-preinscripcion/preinscripcion.php?ref=421.news) ya está abierta en la web de la Facultad de Ciencias Económicas.