Explicación de Ontology: Por qué entender la existencia es importante en Web3 y AI

La Pregunta del Mundo Real Detrás de Ontology

Antes de sumergirte en definiciones técnicas, considera esto: ¿cómo entienden las máquinas qué es realmente un “paciente”, una “enfermedad” o un “activo digital”? ¿Cómo verifican las redes blockchain la identidad? La respuesta está en la ontología—el concepto filosófico que ahora está transformando la forma en que construimos tecnología.

En su núcleo, la ontología plantea una pregunta engañosamente simple: “¿Qué existe realmente?” Esta antigua indagación filosófica ahora sustenta sistemas modernos—desde webs semánticas hasta capas de identidad descentralizada en blockchain. Entender la ontología no es solo académico; impacta directamente en cómo los sistemas de IA razonan, cómo las bases de datos organizan la información y cómo las plataformas Web3 establecen confianza.

Entendiendo la Ontología: Más Allá de la Definición

Ontología proviene de las palabras griegas “onto” (ser/existencia) y “logy” (estudio de). En filosofía, es la investigación sistemática de la realidad—examinando qué existe, cómo categorizarlo y cómo se relacionan las diferentes cosas.

Pero aquí es donde se pone interesante: la ontología no se trata solo de listar qué existe. Es sobre definir la estructura de la existencia misma.

Considera estas preguntas ontológicas fundamentales:

• ¿Qué cuenta como “real”?
• ¿Cómo agrupamos las cosas en categorías?
• ¿Cuál es la diferencia entre un concepto universal (como “rojez”) y una instancia específica (como “esta manzana roja”)?
• ¿Qué relaciones existen entre las entidades?

En términos prácticos, piensa en la ontología como el plano para organizar la realidad. Ya sea estructurando datos en una base de datos, construyendo una IA que entienda terminología médica, o creando un sistema de identidad en blockchain—estás haciendo elecciones ontológicas sobre qué existe y cómo se organiza.

Cómo Evolucionó la Ontología: De Platón a la Tecnología Moderna

Las raíces del pensamiento ontológico se remontan a milenios atrás. Platón y Aristóteles debatieron si las ideas abstractas o los objetos físicos eran “más reales”. El marco de Aristóteles—organizando la realidad en sustancias, cualidades y relaciones—se convirtió en la base de la filosofía occidental.

Avancemos al siglo XVII: Christian Wolff formalizó la “ontología” como disciplina filosófica. Para el siglo XX, los filósofos analíticos interrogaban con mayor precisión la naturaleza de las propiedades, la existencia y el lenguaje.

Hoy, la ontología ha trascendido la filosofía pura. Ahora aparece en:

• Ciencias de la computación (estructuración del conocimiento en sistemas de IA)
• Sistemas de información (organización de bases de datos y grafos de conocimiento)
• Lingüística (estándares de la web semántica)
• Blockchain (definición de identidades y activos digitales)

Esta evolución revela algo profundo: la forma en que pensamos sobre la realidad moldea directamente las tecnologías que construimos.

Los Grandes Debates: ¿Qué Cuenta Realmente como Real?

La ontología no es territorio cerrado—filósofos y tecnólogos aún discuten sobre preguntas fundamentales.

Realismo vs. Constructivismo

¿Existen categorías como “número”, “dinero” o “clase social” independientemente del pensamiento humano? Los realistas dicen que sí. Los constructivistas argumentan que son invenciones humanas, creadas mediante acuerdo o práctica social.

Esto no es solo académico. En investigación, tu postura aquí determina tu metodología. Si crees que los fenómenos sociales son hechos objetivos, realizarás experimentos cuantitativos. Si los ves como construcciones sociales, usarás entrevistas cualitativas y análisis narrativos.

Universales vs. Particulares

¿Existe “rojez” como un concepto abstracto, o solo en objetos rojos específicos? ¿Tiene “el número dos” realidad independiente, o solo estos dos calcetines en tu suelo?

En ciencias de la computación, este debate aparece cuando diseñas sistemas de clasificación. ¿Debería tu base de datos reconocer “empleado” como una categoría universal, o solo empleados específicos como particulares? Tu elección ontológica afecta todo lo que viene después.

Ontología en Investigación y Ciencias Sociales

Los investigadores a menudo no se dan cuenta de que están haciendo suposiciones ontológicas. Pero lo hacen—constantemente.

Dos enfoques fundamentales:

Ontología Objetivista: La realidad existe independientemente de la percepción humana. Los fenómenos sociales tienen una existencia objetiva que espera ser descubierta. Este enfoque favorece métodos cuantitativos, análisis estadísticos y encuestas a gran escala.

Ontología Constructivista: La realidad surge a través de la interacción humana y la creación de significado. Los hechos sociales son productos de interpretación colectiva. Este enfoque favorece entrevistas cualitativas, estudios etnográficos y análisis narrativos.

La implicación práctica: un investigador que estudia la reticencia a vacunarse podría diseñar ensayos controlados (enfoque objetivista) para medir la eficacia de la vacuna de forma objetiva. Otro podría realizar entrevistas para entender las experiencias y creencias que configuran esa reticencia (enfoque constructivista). Mismo fenómeno, ontologías diferentes, metodologías completamente distintas.

Antes de comenzar cualquier proyecto de investigación, aclara tu postura ontológica. Esto determina tus métodos, tus tipos de datos y, en última instancia, tus conclusiones.

Ontología vs. Epistemología vs. Metodología: Conoce la Diferencia

Las personas confunden constantemente estos tres conceptos relacionados pero distintos:

Ontología = ¿Qué existe en el mundo? (¿Qué es real?)

Epistemología = ¿Cómo podemos saber qué existe? (¿Cómo entendemos la realidad?)

Metodología = ¿Qué herramientas usamos para descubrir conocimiento? (¿Cómo estudiamos algo realmente?)

Ejemplo: un investigador en salud pregunta, “¿Son los determinantes sociales de la salud factores reales?” (pregunta ontológica). Luego: “¿Cómo medimos su impacto?” (pregunta epistemológica). Finalmente: “¿Deberíamos usar encuestas, análisis de registros médicos o entrevistas?” (pregunta metodológica).

Tener esto claro evita diseños de investigación confusos y conclusiones equivocadas.

La Ontología Impulsa la Tecnología Moderna: IA, Bases de Datos y Grafos de Conocimiento

En ciencias de la información y computación, la ontología tiene una definición más concreta: es una representación estructurada del conocimiento sobre un dominio. Una ontología define explícitamente entidades, sus propiedades, categorías y relaciones.

Piensa en ello como enseñar a las máquinas qué cosas son.

Grafos de Conocimiento

Los motores de búsqueda y asistentes de IA dependen de grafos de conocimiento—redes masivas de entidades interconectadas y relaciones. Estos se construyen sobre ontologías explícitas. El grafo de conocimiento de Google no solo almacena datos en bruto; entiende que “Einstein,” “físico,” y “1879” son entidades relacionadas con tipos específicos de relaciones.

Ontologías Médicas

En salud, ontologías como SNOMED CT y MeSH estandarizan la terminología médica. Esto importa porque “infarto” significa algo específico en bases de datos, sistemas clínicos e investigaciones—evitando malentendidos costosos y permitiendo la coherencia de datos en hospitales.

Schema.org y la Web Semántica

La web semántica usa ontologías compartidas para que las máquinas puedan interpretar el contenido de manera significativa. Cuando un sitio web marca datos estructurados usando ontologías de Schema.org, los motores de búsqueda entienden qué representa esa información.

Sistemas de IA

Los sistemas de IA modernos, especialmente los que manejan dominios especializados, dependen de ontologías para estructurar su razonamiento. Una IA que diagnostica enfermedades necesita una ontología que capture las relaciones entre síntomas, enfermedades, tratamientos y factores del paciente.

Ontología en Blockchain: Una Aplicación del Mundo Real

El proyecto Ontology (ONT) ilustra cómo conceptos filosóficos antiguos impulsan la tecnología contemporánea.

Ontology se posiciona como una “capa de confianza” para Web3, ofreciendo soluciones descentralizadas de identidad y interoperabilidad de datos. El nombre es deliberado: así como la ontología filosófica mapea lo que existe en la realidad, la blockchain Ontology estructura lo que “existe” en los sistemas digitales—identidades, permisos, activos, credenciales.

Esto refleja una convergencia más profunda: cómo organizamos filosóficamente la realidad influye en cómo diseñamos la infraestructura digital.

Construcción de Ontologías de Dominio: Pasos Prácticos

Al diseñar sistemas—ya sea en salud, finanzas o comercio electrónico—crear una ontología explícita es invaluable:

1. Lista todas las entidades relevantes para tu dominio (p.ej., en salud: enfermedades, síntomas, tratamientos, pacientes, proveedores)

2. Define relaciones entre esas entidades (p.ej., “trata,” “causa,” “parte de,” “es un tipo de”)

3. Usa herramientas de ontología como Protégé (editor de código abierto) o OWL (Lenguaje de Ontología Web) para representar formalmente tu ontología

4. Asegura consistencia para que diferentes sistemas interpreten los términos de manera idéntica

Este trabajo previo evita problemas de integración de datos desordenados más adelante. Hace que tus sistemas sean más inteligentes, escalables y coherentes entre equipos.

Por Qué Importa la Ontología Ahora

La ontología moldea la infraestructura de la inteligencia moderna—tanto humana como artificial.

Para los investigadores, la claridad ontológica determina la metodología y la validez de las conclusiones. Para los tecnólogos, las ontologías explícitas hacen que los sistemas sean más robustos, interoperables y comprensibles. Para la sociedad, cómo estructuramos ontológicamente los sistemas digitales refleja y refuerza lo que consideramos “real” y “valioso.”

A medida que la IA se vuelve más sofisticada y blockchain crea nuevos ecosistemas digitales, las preguntas ontológicas se vuelven más urgentes: ¿Qué significa la identidad digitalmente? ¿Qué cuenta como propiedad en un sistema descentralizado? ¿Cómo verificamos la verdad en redes distribuidas?

Comprender la ontología—tanto en su tradición filosófica como en sus aplicaciones técnicas—te equipa para navegar estas preguntas con claridad. Ya sea diseñando sistemas, realizando investigaciones o simplemente pensando críticamente sobre tecnología y realidad, la ontología proporciona la caja de herramientas conceptual que necesitas.