La ciencia como motor invisible de la economía
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Existe una intención recurrente en la historia económica: tratar a la ciencia como un gasto prescindible, un lujo cultural que se recorta cuando las cuentas públicas no cierran. Se propone una tesis diferente: la ciencia y la tecnología constituyen una base estructural del crecimiento a largo plazo. El conocimiento científico necesita instituciones capaces de sostenerlo, mecanismos de transferencia, empresas con capacidad de absorberlo y un sistema productivo que pueda convertirlo en innovación, productividad y valor agregado. Pero ninguna de esas condiciones puede construirse sobre un sistema científico disminuido y desfinanciado.
La evidencia histórica y económica permite sostener que el financiamiento de la ciencia es fundamental para el desarrollo económico. Una economía que debilita de manera persistente sus capacidades científicas y tecnológicas compromete una de sus principales fuentes de productividad futura. Los países que alcanzaron el desarrollo sostenido lo hicieron sobre la base de una apuesta creciente por la investigación; ningún país ha alcanzado el desarrollo reduciendo su inversión científica. Esa asimetría es el corazón del argumento. Y no es un fenómeno reciente: la historia de la humanidad muestra que cada vez que se restringió el saber, se retrocedió; cada vez que se lo protegió, se avanzó. Desde Arquímedes hasta Hawking, la humanidad avanzó cada vez que decidió proteger a quienes se atrevían a pensar lo que nadie había pensado antes.
1. La lección de la historia
Antes de examinar las cifras económicas conviene recordar una verdad más antigua que la economía moderna: la ciencia no es un lujo de las civilizaciones ricas, sino la condición de su grandeza. Cuando se la restringe, las sociedades se estancan; cuando se la cultiva, se proyectan hacia el futuro.
El incendio de la Biblioteca de Alejandría
La Biblioteca de Alejandría fue, durante siglos, el mayor repositorio de conocimiento del mundo antiguo. Fundada en el siglo III a.C. bajo el reinado de Ptolomeo II, se propuso reunir los libros de todos los pueblos de la Tierra [3]. Allí se reunieron obras de matemática, astronomía, medicina, filosofía y geografía que resumían siglos de acumulación intelectual. Carl Sagan, en su obra Cosmos, dedicó páginas memorables a esta institución y a su destrucción, señalando cómo en ella se había calculado por primera vez con precisión el diámetro de la Tierra y cómo ese conocimiento se perdió durante casi dos mil años hasta ser redescubierto por Copérnico y Colón [34, 11].
Su destrucción -atribuída a distintos episodios entre el siglo I a.C. y el siglo VII, desde el incendio durante la guerra de César en el 48 a.C. hasta la devastación final en el contexto de las invasiones y conflictos religiosos- representó la pérdida irreparable de una parte sustancial del saber antiguo [4]. Como señala Sagan, lo que se perdió no fueron solo libros: fueron siglos de trabajo científico, líneas enteras de investigación y capacidades humanas que ya no pudieron transmitirse [34].
El oscurantismo medieval y el retroceso del saber
Durante buena parte de la Edad Media europea, la restricción del pensamiento libre, la subordinación del conocimiento a la autoridad dogmática y la persecución de quienes cuestionaban el orden establecido produjeron un estancamiento científico de siglos. No se trató de un problema de recursos: se trató de una decisión cultural y política de subordinar la investigación a la doctrina. El resultado fue un continente que, mientras otras civilizaciones avanzaban en matemática, astronomía y medicina, quedó rezagado durante generaciones. Recién con la recuperación de los textos clásicos y con la apertura renacentista, Europa pudo reincorporarse a la corriente del conocimiento universal.
El contraste: los sabios respetados
Mientras Europa restringía la ciencia, otras culturas la cultivaban y honraban a sus sabios. En la India antigua, el matemático Brahmagupta (c. 598–668) formalizó en el año 628 el número cero como entidad numérica con reglas propias, sentando las bases del sistema posicional decimal [9]. Este desarrollo transformó a la humanidad: sin el cero no existirían la notación algebraica moderna, ni el cálculo diferencial e integral, ni la informática, ni la computación digital, ni la capacidad de calcular trayectorias espaciales.
La transmisión de este conocimiento desde la India hacia Europa constituye uno de los episodios más fascinantes de la historia intelectual. El sistema numérico indio, incluyendo el cero, llegó a Bagdad en el siglo VIII y fue adoptado y expandido por matemáticos como Al-Khwarizmi (c. 780–850), quien en su obra Kitab al-Jabr wa-l-Muqabala -origen de la palabra “álgebra”- utilizó el cero como fundamento para el desarrollo de esta disciplina [5]. La palabra árabe sifr, traducción del sánscrito ś¯unya (“vacío”), pasó al latín como zephirum, y de allí derivaron tanto “cifra” como “cero” [27, 41].
El paso decisivo hacia Europa lo dio Leonardo de Pisa, Fibonacci, quien en 1202 publicó el Liber Abaci, obra en la que explicó el sistema de numeración indo-arábigo, incluyendo el cero, y demostró su superioridad para el cálculo comercial frente a los numerales romanos [18]. A pesar de las resistencias iniciales -en Florencia se prohibió su uso en la contabilidad de los mercaderes por considerarlo propenso al fraude-, el sistema se impuso definitivamente con el Renacimiento y el ascenso de la clase mercantil [33].
Los gigantes de la ciencia: mentes que hicieron trascender a la humanidad
La historia de la ciencia se apoya en figuras que, en contextos adversos, ampliaron los límites de lo que la humanidad podía comprender y hacer. Su contribución no fue un adorno cultural: fue la base material del mundo moderno.
Arquímedes de Siracusa (287–212 a.C.) formuló los principios de la palanca y de la flotación, calculó con notable precisión el valor de π y desarrolló métodos que anticiparon el cálculo integral en casi dos mil años [8]. Sus máquinas defendieron Siracusa del asedio romano. Fue asesinado por un soldado romano durante el saqueo de la ciudad, a pesar de las órdenes de capturarlo con vida: un símbolo de cómo la guerra y la barbarie destruyen el saber [7].
Nicolás Copérnico (1473–1543) desplazó a la Tierra del centro del universo y colocó al Sol en su lugar, iniciando la revolución astronómica que transformó para siempre la visión que el ser humano tenía de sí mismo [12]. Su obra De revolutionibus orbium coelestium fue publicada el año de su muerte, en parte por temor a las represalias eclesiásticas.
Galileo Galilei (1564–1642) perfeccionó el telescopio, observó las lunas de Júpiter, las fases de Venus y las manchas solares, y defendió el modelo heliocéntrico. Fue condenado por la Inquisición, obligado a abjurar y confinado a arresto domiciliario de por vida [20]. Su caso es el ejemplo más emblemático de cómo el poder puede intentar silenciar la ciencia, y de cómo, a pesar de todo, la verdad termina imponiéndose.
Isaac Newton (1643–1727) unificó en una sola ley los movimientos de los cuerpos celestes y terrestres, formuló las tres leyes del movimiento y desarrolló, junto con Leibniz, el cálculo diferencial e integral [28]. Su obra Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica (1687) es uno de los libros más influyentes de la historia humana y constituye la base de la física clásica, la ingeniería y la navegación moderna.
Charles Darwin (1809–1882) formuló la teoría de la evolución por selección natural, que unificó la biología bajo un marco explicativo coherente y transformó nuestra comprensión de la vida en la Tierra [15]. Su obra sigue siendo el fundamento de la biología moderna, la genética, la medicina y la agronomía.
Marie Curie (1867–1934) descubrió el radio y el polonio, desarrolló la teoría de la radiactividad y fue la primera persona en recibir dos premios Nobel en disciplinas distintas (Física y Química) [14]. Sus investigaciones abrieron el camino a la física nuclear, la medicina nuclear y la radioterapia contra el cáncer.
Albert Einstein (1879–1955) reformuló por completo nuestras nociones de espacio, tiempo, materia y energía con la teoría de la relatividad especial y general [17]. Su ecuación E = mc2 abrió la puerta a la energía nuclear, y la teoría general de la relatividad es hoy indispensable para el funcionamiento del GPS, la astronomía moderna y la física de partículas.
Alan Turing (1912–1954) formalizó el concepto de computabilidad, diseñó la máquina teórica que lleva su nombre y fue clave en la ruptura del código Enigma durante la Segunda Guerra Mundial [36]. Su trabajo sentó las bases de la informática moderna y de la inteligencia artificial. Fue condenado por su homosexualidad, sometido a castración química y empujado al suicidio: otro ejemplo del costo humano de la intolerancia [37].
Rosalind Franklin (1920–1958) obtuvo las imágenes de difracción de rayos X que fueron decisivas para determinar la estructura de doble hélice del ADN [19]. Su contribución fue fundamental para el descubrimiento más importante de la biología del siglo XX, aunque murió antes de recibir el reconocimiento que merecía.
Stephen Hawking (1942–2018) demostró que los agujeros negros emiten radiación -la hoy llamada radiación de Hawking-, unificó en su obra la relatividad general con la mecánica cuántica y escribió Breve historia del tiempo, uno de los libros de divulgación científica más leídos de todos los tiempos [22]. Su vida es un testimonio de que la ciencia no entiende de límites físicos cuando la mente se atreve a pensar el universo.
Todos ellos comparten un rasgo común: con la ciencia ampliaron la frontera de lo que la humanidad podía comprender y, con ello, de lo que podía hacer. Sus descubrimientos no fueron ejercicios abstractos: son la base de la electricidad, la medicina, la informática, las telecomunicaciones, la exploración espacial y la economía moderna.
Suprimir la ciencia es suprimir a las mentes que hicieron posible lo que somos como humanidad.
La matemática que nació de respetar a los sabios es la misma que permitió enviar sondas fuera del sistema solar. Las naves Voyager 1 y Voyager 2, lanzadas en 1977, cruzaron la heliopausa y continúan transmitiendo datos desde el espacio interestelar [38]. Los proyectos de exploración interplanetaria, los satélites de observación, los modelos climáticos y los sistemas de inteligencia artificial que procesan información astronómica descansan, todos, sobre el mismo legado: siglos de ciencia acumulada por civilizaciones que decidieron proteger el saber.
La conclusión histórica es clara: restringir la ciencia nos provocó atrasos como humanidad; protegerla nos permitió soñar con ser interplanetarios.
Quien hoy decide desfinanciar la ciencia no está ahorrando: está repitiendo, en otro contexto, el gesto que apagó la Biblioteca de Alejandría y que condenó a Galileo, silenció a Turing y postergó a Franklin.
2. Lo que dice la teoría del crecimiento
En 1957 Robert Solow intentó explicar el crecimiento económico de Estados Unidos a partir de dos variables clásicas: la acumulación de capital y el aumento de la fuerza laboral. Solow solo pudo explicar cerca del 13 % de la variación del crecimiento a través de esos factores; el 87 % restante quedó como un residuo que los economistas atribuyeron al cambio tecnológico [21]. Un dato complementario, calculado sobre el período de posguerra en Estados Unidos, ubica ese componente tecnológico en un 70 %, cuando el crecimiento de la productividad pareció estancarse [39]. Otro ejercicio de contabilidad del crecimiento, aplicado al período 1909–1949, muestra que el producto per cápita estadounidense prácticamente se duplicó, mientras que los aumentos de capital y trabajo explicaban sólo una fracción de esa mejora [32].
Es decir: la mayor parte de la mejora en el nivel de vida no vino de trabajar más ni de acumular más máquinas, sino de saber hacer las cosas de otra manera — el producto directo de la investigación científica y tecnológica.
Un dato aún más revelador surge de comparar sistemas económicos. El economista Marshall Goldman replicó el ejercicio de Solow para la Unión Soviética y encontró que, mientras en Estados Unidos el residuo tecnológico explicaba la mayor parte del crecimiento, en la URSS ese residuo rondaba apenas el 20 %, siendo el capital y el trabajo los que explicaban la mayor parte del crecimiento soviético; Goldman predijo por eso una desaceleración del crecimiento soviético, ya que ni el capital ni el trabajo por sí solos podían replicar los resultados del pasado [21]. La diferencia no estaba en la disponibilidad de científicos -la URSS tenía un aparato científico enorme- sino en una estructura institucional que impedía traducir ciencia en productividad económica real.
Este es el primer argumento central: el crecimiento sin renovación tecnológica es un crecimiento con fecha de vencimiento, sin importar cuán bien diseñado esté el modelo económico que lo administre. Y la renovación tecnológica no se improvisa: requiere décadas de inversión sostenida en investigación.
El llamado residuo de Solow incluye un conjunto amplio de factores asociados al progreso técnico, la organización de la producción y la eficiencia con que se combinan capital y trabajo. La investigación científica es la fuente primaria de ese progreso: sin conocimiento nuevo no hay progreso técnico posible. Entre la generación del conocimiento y su impacto sobre la productividad existe una cadena institucional y productiva, pero esa cadena no puede funcionar si se corta su primer eslabón.
3. La evidencia empírica sobre inversión científica y crecimiento
Más allá de la teoría, los estudios econométricos sobre países de la OCDE confirman la relación, y no solo de forma correlacional. Un estudio sobre 21 países de la OCDE en el período 1990–2010, usando pruebas de cointegración de panel, encontró que un aumento del 1 % en el gasto en I+D se asocia con un incremento aproximado del 0,77 % en el crecimiento económico [1, 35].
Esta evidencia permite sostener una conclusión central: el sostenimiento de la inversión en investigación y desarrollo constituye un componente estratégico del desarrollo económico de largo plazo, mientras que su desfinanciamiento sistemático compromete la capacidad futura de una economía para generar, incorporar y aprovechar conocimiento y tecnología. La relación no debe interpretarse como un mecanismo automático por el cual cada unidad adicional de I+D se transforma inmediatamente en crecimiento del producto, ya que los resultados dependen de la estructura productiva, la capacidad empresarial, la disponibilidad de capital, la infraestructura tecnológica, la calidad institucional y la articulación entre universidades, organismos científicos y empresas. Sin embargo, estas condiciones complementarias no reducen la importancia del financiamiento científico; por el contrario, determinan la capacidad de una economía para aprovecharlo. Cuando esa base se debilita de manera sostenida, se reducen las posibilidades de formar investigadores, mantener infraestructura científica, desarrollar tecnologías propias, absorber conocimiento externo y responder a nuevos desafíos productivos. Por ello, la ausencia de resultados económicos inmediatos no constituye un argumento para reducir la inversión científica: el costo principal del desfinanciamiento se manifiesta en la pérdida progresiva de capacidades que resultan indispensables para el desarrollo futuro.
Los datos agregados refuerzan esta conclusión. Según la OCDE, los países que invierten más del 2 % de su PBI en I+D sistemáticamente presentan un PIB per cápita más alto.
Corea del Sur, que hace pocas décadas era una economía agrícola con ingresos cercanos a la miseria, alcanzó un ingreso per cápita de 57.000 dólares mediante inversión sostenida en educación e investigación. Israel, con una inversión cercana al 5 % de su PBI en I+D, se transformó en la “Start Up Nation”.
4. El contraste Corea del Sur–Argentina: trayectorias divergentes
Quizás no exista un ejemplo más elocuente de la importancia de la ciencia, la tecnología y la educación para el desarrollo que la divergencia entre Corea del Sur y Argentina en las últimas seis décadas. En 1960, Argentina tenía un PBI per cápita de 778 dólares, muy por encima de los 158 dólares de Corea del Sur [23]. Argentina era, en ese momento, uno de los países más ricos de América Latina; Corea del Sur, uno de los más pobres del mundo.
La evolución posterior de ambas economías ilustra con precisión el argumento de este ensayo. La brecha en el ingreso per cápita puede analizarse mediante comportamientos esencialmente microeconómicos, y la productividad argentina decayó a lo largo de los años, especialmente a partir de los 2000, mientras que Corea del Sur sostuvo un crecimiento sostenido basado en la innovación y la formación de capital humano [2]. La única excepción fue la década de 1990, cuando por primera vez la productividad argentina se ubicó por encima de la surcoreana; pero fue un espejismo que se disolvió con la crisis de 2001 [2].
En 1960, Argentina partía con una ventaja de casi cinco veces sobre Corea del Sur. Para 2023, la situación se había invertido por completo: el PBI per cápita surcoreano (35.674 USD) era casi tres veces superior al argentino (12.993 USD) [40]. Corea del Sur superó a Argentina en la década de 1980 y nunca volvió atrás [24]. En 2025, el PBI per cápita de Corea del Sur fue de 35.962 dólares, mientras que el de Argentina fue de 14.359 dólares, una diferencia de 21.603 dólares [23].
Lo que explica esta divergencia no es un factor único, pero la evidencia es contundente: Corea del Sur construyó un sistema nacional de innovación robusto, con inversión sostenida en educación e investigación, mientras que Argentina transitó ciclos recurrentes de crisis macroeconómicas, hiperinflación (1989), default (2001), crash cambiario (2018) e inflación superior al 200 % (2023) [24]. Los resultados de las pruebas PISA confirman esta brecha: Argentina tiene una mayor proporción de estudiantes en el nivel 1, por debajo de los saberes mínimos, y prácticamente ninguno en los niveles 5 o 6 de elite [2]. Corea del Sur, en cambio, se ubica sistemáticamente entre los primeros puestos mundiales en comprensión lectora, matemática y ciencias.
La lección para Argentina es clara: no se trata solo de cuánto se invierte, sino de sostener esa inversión en el tiempo. Corea del Sur demostró que un país pobre puede convertirse en una potencia tecnológica en pocas décadas si apuesta decididamente por la ciencia y la educación. Argentina, que partió con una ventaja considerable, quedó atrapada en un ciclo de estancamiento precisamente por no haber consolidado un modelo económico que necesitara de la ciencia.
5. La ciencia de ayer sostiene la economía de hoy
La abstracción estadística cobra sentido con ejemplos históricos:
Las vacunas de ARNm y la economía pandémica.
Cuando en 2020 el mundo necesitó vacunas en tiempo récord, lo que pareció una hazaña instantánea fue en realidad el resultado de décadas de avances graduales. Los hallazgos clave que hicieron posibles las vacunas de ARNm contra la COVID-19 se gestaron en el laboratorio de la Universidad de Pensilvania a lo largo de casi cincuenta años, con más obstáculos que celebraciones en el camino [31]. El propio NIH reconoció que el cronograma sin precedentes de desarrollo de la vacuna sólo fue posible gracias a las décadas de trabajo de Karikó y Weissman, combinadas con los esfuerzos de numerosos científicos académicos, de la industria y del gobierno [30]. Katalin Karikó, cuya investigación fue rechazada y desfinanciada repetidamente durante los años 90, terminó recibiendo el Nobel de Medicina 2023 junto a Drew Weissman.
Internet y la economía digital.
La red que hoy sostiene el comercio electrónico y buena parte del PBI mundial nació de investigación militar y universitaria financiada por el Estado (ARPANET, DARPA), no de una decisión empresarial de mercado.
La revolución verde agrícola.
El salto en rendimientos agrícolas que evitó hambrunas masivas en el siglo XX y sostuvo economías exportadoras enteras (incluida la Argentina) provino de institutos públicos de investigación agronómica.
En los tres casos, el patrón es idéntico: la rentabilidad económica llega años o décadas después de la inversión científica, y ningún actor privado individual tiene el horizonte o el incentivo para financiar solo esa etapa temprana. Por eso la desfinanciación pública de la ciencia no se sustituye espontáneamente con inversión privada: se pierde sin más.
Estos ejemplos también muestran que la relación entre ciencia y economía no funciona como una línea recta. Entre un descubrimiento y una aplicación comercial suelen intervenir décadas de investigación, aprendizaje tecnológico, inversión empresarial, infraestructura y decisiones institucionales. Pero esa complejidad no debilita la tesis: la confirma. Sin una base acumulada de conocimiento y capacidades humanas, no hay innovación posible. El financiamiento científico es la condición necesaria sin la cual ninguna de las etapas posteriores puede siquiera comenzar.
6. El caso argentino
Argentina ofrece hoy un caso de estudio en curso. Los informes del Grupo EPC —una fuente técnica seguida por universidades públicas y gremios científicos— documentan que entre 2023 y 2026 el sistema científico perdió cerca del 14 % de los investigadores del CONICET, el presupuesto en ciencia y técnica se redujo un 95 % en términos reales, y el financiamiento de becas cayó un 39 %. La cantidad de investigadores del CONICET pasó de 11.079 en noviembre de 2023 a 9.500 en febrero de 2025, sin contar el éxodo de quienes ya trabajaban en universidades extranjeras y aún no formalizaron su renuncia [26].
El deterioro es estructural, no coyuntural. Para el presupuesto 2025, la Función Ciencia y Técnica implicaba una caída del 34,5 % real respecto de 2023, y el CONICET perdía un 41 % en dos años [29]. En términos institucionales, el CONICET recibiría un 41 % menos de fondos respecto de 2024, la Agencia I+D+i que financia los proyectos científicos vería sus fondos reducidos en un 67 %, el INTI en un 46 %, el INTA en un 39,6 % y la CONAE en un 40 % [13]. Para 2026, la caída acumulada desde el inicio de la gestión llegaría al 45,3 %, con instituciones como el CONICET, la CNEA, el INTI y la CONAE perdiendo entre 31 y 50 puntos reales de presupuesto desde 2023 [16], mientras que el presupuesto del CONICET -compuesto en un 96 % por salarios y becas- acumula una pérdida cercana al 35 % respecto de 2023 [6].
Las consecuencias ya son tangibles: proyectos satelitales terminados o casi terminados como el SAOCOM y el SABIA-Mar quedan en riesgo por la pérdida de recursos humanos, ya que el presupuesto congelado hace que los gastos cotidianos consuman cada vez más los fondos antes destinados a contratos de proyecto [25].
Este no es un dato ideológico sino contable: cualquiera sea el diagnóstico que se tenga sobre el resto de la política económica, el desmantelamiento del aparato científico-tecnológico argentino reduce, en términos medibles, la capacidad futura de generar la productividad total de los factores que —como muestra la sección 3— es la única fuente conocida de crecimiento sostenido. Un modelo económico que logre estabilizar variables nominales (inflación, déficit fiscal) mientras destruye su capacidad de innovación estará, en el mejor de los casos, comprando estabilidad de corto plazo al precio de estancamiento estructural de mediano plazo.
En el caso argentino, esta cuestión adquiere una dimensión adicional. La discusión no se limita al retorno económico inmediato de cada proyecto de investigación, sino a la conservación de una capacidad nacional acumulada durante décadas. Investigadores formados, laboratorios, equipos, bases de datos, vínculos internacionales y capacidades institucionales constituyen activos que no pueden reconstruirse rápidamente una vez que se interrumpen las trayectorias profesionales y los programas de investigación.
Sería metodológicamente incorrecto atribuir cualquier cambio en el desempeño económico argentino exclusivamente al financiamiento científico. La economía argentina está condicionada por variables macroeconómicas, financieras, productivas e institucionales mucho más amplias. Pero el argumento es claro: el debilitamiento persistente de la infraestructura científica reduce la capacidad del país para generar y absorber conocimiento tecnológico, y por esa vía limita las posibilidades de elevar la productividad y agregar valor en el mediano y largo plazo.
7. La falacia extractivista y el desafío de la inteligencia artificial
Un argumento frecuente en países con economías primarización sostiene que la ciencia es un lujo de las economías desarrolladas y que una nación como la Argentina puede sostenerse sobre sus recursos naturales sin necesidad de un aparato científico robusto. Ese razonamiento es empíricamente falso y estratégicamente suicida.
Hasta el extractivismo requiere científicos
Las actividades que suelen presentarse como “puramente extractivas” dependen, en realidad, de capacidades científicas especializadas. La minería moderna -desde la prospección geológica hasta la metalurgia, la remediación ambiental y la gestión de relaves- requiere geólogos, geofísicos, químicos, ingenieros de materiales, especialistas en teledetección y científicos de datos capaces de interpretar imágenes satelitales y modelos tridimensionales del subsuelo. La prospección petrolera y gasista, especialmente en yacimientos no convencionales como Vaca Muerta, exige geofísicos, ingenieros de reservorios, especialistas en perforación direccional, expertos en fractura hidráulica y equipos capaces de procesar volúmenes masivos de información sísmica. La agricultura de precisión, la acuicultura, la actividad forestal y hasta la pesca industrial dependen hoy de biólogos, oceanógrafos, genetistas, agrónomos y especialistas en sensores remotos.
Sin capacidades científicas locales, un país no puede auditar reservas, negociar contratos, controlar el impacto ambiental, agregar valor en origen ni formar a los técnicos que operan la infraestructura extractiva. Queda reducido a exportar materia prima bruta e importar el conocimiento que otros generan, con la diferencia de precio correspondiente.
El extractivismo sin ciencia no es una estrategia de desarrollo: es una forma de dependencia disfrazada de ventaja comparativa.
La inteligencia artificial agrava la asimetría
Si el extractivismo ya requería científicos, la inteligencia artificial multiplica esa exigencia. La adopción y adaptación de la IA a los procesos productivos -en la industria manufacturera, la agricultura, la logística, la salud, la administración pública, la defensa y los servicios financieros- va a demandar científicos más especializados aún, no menos. Formar modelos propios, adaptar arquitecturas existentes a problemas locales, auditar sesgos, garantizar la soberanía de los datos, diseñar sistemas de IA aplicados a la industria y a la administración del Estado son tareas que no se resuelven comprando licencias en el exterior.
Un país que no forma estos cuadros científicos queda reducido a consumidor pasivo de tecnología foránea. Pierde la capacidad de innovar, de crear modelos propios y de decidir qué tecnologías adopta, con qué criterios y en función de qué intereses. La discusión sobre IA no es solo técnica: es geopolítica. Quien controla los modelos, controla las reglas; quien no los produce, las acepta y resigna su soberanía tecnológica.
Sin científicos, no hay soberanía
La conclusión se impone por sí sola: sin científicos, estamos a merced de ser colonizados tecnológicamente. La colonización del siglo XXI no se ejerce ocupando territorios, sino controlando las tecnologías que estructuran la vida económica y social: los modelos de lenguaje, los sistemas de cómputo, las plataformas digitales, los estándares de datos, los algoritmos de asignación. Un país sin capacidad científica propia no negocia esas reglas: las padece.
Por eso la discusión sobre el financiamiento científico no puede plantearse como un problema sectorial ni como una cuestión cultural. Es una cuestión de soberanía. Cada investigador formado, cada laboratorio sostenido, cada línea de investigación preservada constituye un activo estratégico que ninguna importación puede reemplazar. La ciencia no es un gasto: es la infraestructura de la autonomía nacional.
8. La lógica del argumento central
La evidencia sostiene el argumento:
1. La Sociedad de la Información y el Conocimiento, o se desarrolla con innovación científica propia, o se compra enlatada a las corporaciones tecnológicas.
2. El crecimiento económico sostenido depende, en una medida importante, del aumento de la productividad y no solamente de la acumulación de capital o del aumento del trabajo.
3. El progreso tecnológico y la innovación son componentes fundamentales de ese aumento de productividad.
4. La ciencia y la investigación, tanto básica como aplicada, alimentan el stock de conocimiento sobre el que se construyen todas las innovaciones.
5. La traducción del conocimiento científico en productividad depende de capacidades complementarias: instituciones, empresas innovadoras, capital, infraestructura, recursos humanos y mecanismos de transferencia y adopción tecnológica.
6. Por lo tanto, el financiamiento público de la ciencia es una inversión estratégica en capacidad de conocimiento de largo plazo, y su sostenimiento es condición necesaria para que una economía pueda desarrollarse.
7. Desfinanciar de manera sostenida esa capacidad deteriora las condiciones necesarias para el desarrollo: reduce la formación de investigadores, destruye infraestructura científica, interrumpe líneas de investigación que demandaron décadas de consolidación y limita la capacidad de absorber y aprovechar conocimiento externo.
8. Esta dependencia alcanza incluso a las actividades extractivas y se profundiza con la inteligencia artificial: sin científicos propios, un país queda reducido a consumidor de tecnología foránea y pierde soberanía sobre las decisiones que estructuran su economía.
9. La historia lo confirma: cada vez que una civilización restringió la ciencia -desde Alejandría hasta el oscurantismo medieval, pasando por la condena a Galileo y la persecución de Turing- la humanidad retrocedió; cada vez que respetó a sus sabios -como la India antigua que creó el cero, o como Newton, Curie, Einstein y Hawking- abrió el camino hacia la matemática moderna, la computación, la medicina y la exploración interplanetaria.
10. La comparación Corea del Sur–Argentina lo demuestra: en 1960 Argentina era cinco veces más rica que Corea del Sur; hoy la situación se ha invertido por completo, y la diferencia se explica en gran medida por la apuesta sostenida del país asiático por la educación, la ciencia y la tecnología.
9. Perspectivas para una discusión honesta
Esta tesis no es unánime entre los economistas:
Hay debate sobre causalidad inversa: los países ricos pueden financiar más ciencia porque ya crecieron, no necesariamente crecen porque financian ciencia. El caso de Corea del Sur sugiere, sin embargo, que la causalidad opera en ambos sentidos y que la inversión científica sostenida puede preceder y catalizar el crecimiento.
Economistas de tradición más liberal argumentan que no toda inversión científica pública es eficiente, que hay margen para mejorar la asignación de recursos dentro de los sistemas científicos, y que en contextos de crisis fiscal aguda los recortes, aunque dolorosos, pueden ser una condición necesaria (no suficiente) para estabilizar variables macroeconómicas que a su vez condicionan cualquier inversión futura, incluida la científica. Pero es una visión cortoplacista centrada en el balance, no en la estrategia.
Estas objeciones no invalidan la evidencia de largo plazo presentada aquí, pero matizan la discusión: el debate legítimo no es “ciencia sí o ciencia no”, sino plantear que la inversión en ciencia no es un gasto y que el presupuesto científico no es meramente una variable de ajuste.
La principal consecuencia de estas objeciones no es abandonar la tesis de que la ciencia es fundamental para el desarrollo, sino delimitar correctamente su alcance. La cuestión relevante no es solamente cuánto se gasta en investigación, sino cómo se articula ese gasto con educación, infraestructura, sector empresarial, financiamiento de la innovación, propiedad intelectual, transferencia tecnológica y políticas productivas.
Pero ninguna de esas articulaciones puede construirse sobre un sistema científico desfinanciado: la inversión en ciencia es el punto de partida, no un lujo prescindible.
Conclusión
La evidencia disponible permite sostener que la ciencia y la tecnología son la infraestructura productiva de una economía moderna. La investigación contribuye a ampliar el conocimiento disponible, formar recursos humanos y generar tecnologías que elevan la productividad. El vínculo entre ciencia y crecimiento no es automático: depende de la capacidad de las instituciones y del sistema productivo para absorber, adaptar y transformar conocimiento en innovación. Pero esa complejidad no debilita la tesis central: la confirma. Sin financiamiento científico sostenido, no hay conocimiento nuevo que absorber, no hay investigadores formados que adapten tecnología, no hay infraestructura que permita innovar.
La historia ofrece, además, una lección que trasciende las cifras. Desde el incendio de la Biblioteca de Alejandría hasta el oscurantismo medieval, cada vez que una civilización restringió la ciencia, la humanidad retrocedió. Arquímedes fue asesinado por un soldado romano; Galileo fue condenado por la Inquisición; Turing fue perseguido y empujado al suicidio; Rosalind Franklin murió sin recibir el reconocimiento que merecía. Y a la inversa: las culturas que respetaron a sus sabios —como la India antigua, que creó el número cero— sentaron las bases de la matemática moderna, de la computación, de la inteligencia artificial y de las sondas que hoy abandonan el sistema solar. Newton, Curie, Einstein y Hawking ampliaron la frontera de lo que la humanidad podía comprender y, con ello, de lo que podía hacer. Ese hilo no se interrumpió: se sostuvo con decisiones concretas de financiamiento y protección del saber. Cortarlo hoy es repetir el gesto que apagó Alejandría y que condenó a Galileo.
Financiar la ciencia es fundamental para el desarrollo. Está comprobado. La comparación entre Corea del Sur y Argentina es la demostración más elocuente: en 1960, Argentina era cinco veces más rica; hoy, Corea del Sur es casi tres veces más rica que Argentina. La diferencia no está en los recursos naturales ni en la geografía, sino en la apuesta sostenida por la educación, la ciencia y la tecnología. Los países que alcanzaron el desarrollo sostenido -Corea del Sur, Israel, Finlandia, Singapur- lo hicieron sobre esa base. No hay casos de países que hayan alcanzado el desarrollo reduciendo su inversión en ciencia. Sí hay, en cambio, numerosos ejemplos de naciones que cayeron en ciclos de crisis-recuperación-estancamiento precisamente porque sus élites económicas y políticas nunca lograron construir un modelo que necesitara de la ciencia.
El argumento central de este ensayo es que una reducción sostenida de las capacidades científicas y tecnológicas deteriora, con el tiempo, la capacidad de una economía para generar conocimiento, incorporar tecnología y construir actividades de mayor productividad. El costo de esa pérdida puede no aparecer en el balance fiscal del año siguiente, pero sí en las oportunidades de innovación que dejan de existir algunos años más tarde.
Para la Argentina, esta distinción es fundamental. La discusión sobre ciencia no debería plantearse como una oposición entre investigación y economía, sino como una pregunta sobre qué capacidades necesita el país para aumentar su productividad y qué instituciones permiten que el conocimiento generado se convierta efectivamente en innovación, empleo calificado y valor agregado. Un país que pierde de manera sostenida su capacidad científica pierde también las herramientas con las que podría construir su desarrollo. Y esa pérdida se vuelve dramática cuando se advierte que ni siquiera las actividades extractivas -minería, petróleo, gas, agroindustria- pueden operar con autonomía sin científicos especializados, y que la inteligencia artificial profundizará la brecha entre quienes producen tecnología y quienes solo la consumen.
Desfinanciar la ciencia que soporta a la economía condena a cualquier modelo económico al fracaso. No porque la ciencia sea un valor en sí mismo -aunque también lo es-, sino porque sin ella la economía pierde su capacidad de generar productividad, innovación y competitividad, y el país queda a merced de ser colonizado tecnológicamente. Los recortes pueden aliviar tensiones fiscales en el corto plazo, pero lo hacen a costa de reducir permanentemente el tamaño de la economía futura. La inversión en ciencia no es un gasto que compite con otras prioridades: es la condición de posibilidad de que esas otras prioridades -empleo, crecimiento, bienestar, soberanía- puedan alcanzarse de manera sostenible. Un modelo económico que no entiende esto no es un modelo económico: es una cuenta regresiva hacia su propio colapso.
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