Conoce las 4 temáticas principales a abordarse durante la quinta edición del Foro CILAC
Hacia un nuevo contrato social del conocimiento
La transición desde el modelo tradicional de «Extensión Universitaria» hacia un paradigma de Vinculación Integral exige que la educación superior actúe como un nodo central de los ecosistemas de innovación local. Este eje se enfoca en democratizar el acceso al conocimiento y co-construir soluciones territoriales mediante la investigación aplicada.
El objetivo es superar la torre de marfil para consolidar una universidad porosa, capaz de responder a las demandas sociales emergentes y fortalecer la ciudadanía científica a través del diálogo de saberes.
Sostenibilidad como motor de competitividad sistémica
La urgencia climática impone una reconfiguración de las matrices productivas hacia modelos de crecimiento bajo en carbono. Este eje promueve la bioeconomía como plataforma para agregar valor a los recursos naturales mediante la biotecnología, junto con el despliegue de infraestructuras energéticas limpias.
La política científica debe aquí actuar como catalizadora de misiones tecnológicas que reduzcan la dependencia de combustibles fósiles, fomentando una soberanía energética que sea, al mismo tiempo, ambientalmente responsable y económicamente resiliente.
Descentralización y federalización de las capacidades científicas
Frente a las asimetrías históricas en la distribución de recursos, es imperativo diseñar modelos de gobernanza multinivel que reconozcan las especificidades productivas y culturales de cada territorio.
Este eje propone el fortalecimiento de los sistemas regionales de ciencia, tecnología e innovación (CTI) mediante agendas situadas que articulen a gobiernos locales, sector privado y academia. La meta es transformar las ventajas comparativas locales en ventajas competitivas dinámicas, asegurando que la política científica sea un motor de cohesión territorial y equidad social.
Transformación digital y fronteras del método científico
La Inteligencia Artificial no representa solo una herramienta técnica, sino un cambio de paradigma en la arquitectura del descubrimiento. En el ámbito de la I+D, la IA acelera exponencialmente el procesamiento de datos, la simulación de modelos complejos y la automatización de procesos experimentales.
No obstante, este eje subraya la necesidad de marcos éticos de «Ciencia Abierta» y regulación algorítmica que garanticen la integridad científica, la transparencia y la mitigación de sesgos, asegurando que la automatización potencie —y no reemplace— el pensamiento crítico y la creatividad humana.