Un mono desea una manzana que se encuentra a cierta distancia; sin necesidad de extender la mano, simplemente genera el pensamiento, y un brazo robótico realiza la acción de tomarla. Un paciente con ELA (esclerosis lateral amiotrófica) —que ha perdido la capacidad de hablar— puede ver cómo sus palabras deseadas son captadas por electrodos, decodificadas mediante algoritmos y, finalmente, «pronunciadas» en voz alta con un tono que coincide con el que tenía antes de la enfermedad. ¡Las interfaces cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés) están convirtiendo estos escenarios en una realidad!
Actualmente, las BCI están transitando rápidamente del laboratorio hacia el uso clínico y la aplicación a escala industrial. ¿Estamos realmente preparados para una era en la que el cerebro humano pueda «dar órdenes» directamente a las máquinas?. Recientemente, durante una sesión especial sobre BCI celebrada en el ciclo de conferencias de desarrollo académico del Centro Nacional de Comunicación de Ciencia y Tecnología, Yu Shan —investigador del Instituto de Automatización de la Academia China de Ciencias y director del Laboratorio de Mapeo Cerebral e Inteligencia Inspirada en el Cerebro— se unió a otros expertos para arrojar luz sobre la tecnología BCI.
Descifrando el «lenguaje eléctrico» del cerebro.
«El cerebro no puede percibir directamente la luz o el sonido; toda la información externa que recibe debe convertirse primero en señales neuronales a través de órganos sensoriales como los ojos, los oídos y la piel. Del mismo modo, cada orden que el cerebro desea expresar debe transmitirse hacia el exterior mediante los músculos y las extremidades. Poseemos, de forma natural, interfaces biológicas; pero cuando una enfermedad o un traumatismo daña estas vías, se hacen necesarias alternativas artificiales», explica Yu Shan.
Una interfaz cerebro-computadora establece un canal directo para el intercambio de información entre el cerebro y un dispositivo externo. Según la dirección del flujo de señales, estos sistemas pueden clasificarse como «cerebro a máquina» (donde las señales cerebrales controlan dispositivos externos) o «máquina a cerebro» (donde la información externa se codifica y se introduce en el cerebro para modular la actividad neuronal). La combinación de ambos da lugar a una interfaz cerebro-computadora bidireccional de bucle cerrado.
Yu Shan señala que las BCI relacionadas con el habla representan uno de los avances más significativos de los últimos años. Las investigaciones actuales permiten que ciertos sistemas traduzcan el «habla interna» de un paciente con ELA —quien, por ejemplo, podría estar leyendo un texto en una pantalla de forma silenciosa— en una salida audible.
Las interfaces cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés) también se están aplicando a la restauración sensorial. Por ejemplo, los implantes cocleares ya han ayudado a millones de personas en todo el mundo a recuperar parte de su capacidad auditiva. En el ámbito de la restauración visual, un equipo de investigación conjunto de China ha desarrollado una retina artificial capaz de restaurar una visión parcial en ratones ciegos; incluso les permite «ver» luz infrarroja mediante el ajuste de las longitudes de onda de conversión fotoeléctrica del dispositivo.
Investigaciones de vanguardia están transformando actualmente la lógica de control de las interfaces cerebro-computadora (BCI). «Las BCI tradicionales extraen señales de control de bajo nivel de la corteza motora primaria, lo que obliga a los pacientes a gestionar conscientemente cada aspecto de la dirección y la velocidad; un proceso que conlleva una gran carga cognitiva», explica Yu Shan. «Nuestro objetivo es decodificar señales de mayor nivel, relacionadas con la intención y la planificación. Al integrar estas señales con la inteligencia artificial, buscamos que el uso de una BCI resulte tan intuitivo y fluido como mover el propio cuerpo».
El equipo de Yu descubrió «células de posición» —una especie de «GPS para la mano»— en las cortezas premotora y motora primaria de primates; estas células representan la ubicación de la mano en el espacio tridimensional. Al analizar las señales de apenas unas pocas docenas de estas células, el equipo puede decodificar con precisión la trayectoria de los movimientos de la mano. Yendo un paso más allá, los investigadores han comenzado a decodificar la «intención de movimiento»: cuando un macaco Rhesus simplemente piensa en la ubicación de un alimento, el sistema puede decodificar esa posición objetivo en apenas 200 milisegundos, lo que permite que un brazo robótico controlado por inteligencia artificial ejecute la acción de agarre de forma autónoma.
Del laboratorio a la industria del futuro.
Las interfaces cerebro-computadora están pasando del entorno de laboratorio hacia su industrialización.
En 2026, las interfaces cerebro-computadora fueron incluidas por primera vez en el *Informe sobre la labor del Gobierno*, siendo designadas oficialmente como una de las seis «industrias del futuro» que deben fomentarse y desarrollarse. En marzo de aquel año, la Administración Nacional de Productos Médicos (NMPA, por sus siglas en inglés) aprobó el primer dispositivo médico de interfaz cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés) de tipo invasivo, diseñado para ayudar a pacientes con parálisis derivada de lesiones medulares a recuperar la capacidad de agarre con la mano. Apenas cuatro meses después, se emitió en Shanghái la primera prescripción para este dispositivo, y se llevó a cabo con éxito la primera intervención de implantación a nivel mundial en el Hospital Huashan, vinculado a la Universidad Fudan.
Según el *Informe sobre la industria e investigación de interfaces cerebro-computadora (2026)* —publicado en mayo de 2026 de forma conjunta por varias organizaciones, entre ellas la Academia China de Tecnología de la Información y las Comunicaciones (CAICT)—, para el año 2025 existían en China cerca de 200 empresas dedicadas a las BCI (lo que representa aproximadamente el 22% de este tipo de compañías a nivel global), con un valor de mercado interno de 3.830 millones de yuanes.
No obstante, el camino hacia una industrialización a gran escala dista mucho de ser sencillo. ¿Cuál es el principal cuello de botella en la industrialización de las interfaces cerebro-computadora (BCI)?. ¿Se trata de los desafíos de ingeniería que implica el desarrollo de equipos de alta complejidad, o de la necesidad de lograr avances en los principios fundamentales de la ciencia cerebral?. Zhang Peng, investigador del Instituto de Biofísica de la Academia China de Ciencias, sostiene que el obstáculo fundamental reside en nuestra limitada comprensión de los mecanismos neuronales que subyacen a las funciones de orden superior, como la memoria, la conciencia y las emociones. «Para restaurar la conciencia en pacientes con trastornos de la misma, debemos identificar qué regiones cerebrales controlan el estado de conciencia y cuáles codifican su contenido. Solo mediante la investigación científica básica, orientada a descifrar estos mecanismos cognitivos, podremos determinar dónde colocar los electrodos y cómo aplicar la estimulación; por tanto, los principios fundamentales de la ciencia cognitiva resultan cruciales».
Desde una perspectiva clínica, Wang Yihe, investigador asociado en el Centro de Neurocirugía Funcional del Hospital Xuanwu (Universidad Médica de la Capital), señala desafíos de integración técnica más inmediatos, tales como la estabilidad a largo plazo de los electrodos, las técnicas de encapsulamiento y la miniaturización. «En el extranjero, los investigadores han logrado crear electrodos altamente miniaturizados que pueden implantarse en el cerebro sin complicaciones; considero que estos obstáculos de ingeniería constituyen los verdaderos cuellos de botella para la industrialización».
Yu Shan señala que, si bien la ingeniería fue el principal obstáculo durante la última década, su rápido avance ha desplazado el cuello de botella hacia nuestra comprensión de la neurociencia; «ambos campos deben trabajar de forma conjunta y reforzarse mutuamente».
Cuando las máquinas pueden «leer» el cerebro, ¿quién protege el «yo»?.
A medida que la tecnología se acelera y evoluciona, la necesidad de una gobernanza ética se vuelve cada vez más evidente.
Los datos neuronales generados por las interfaces cerebro-computadora están directamente vinculados al mundo mental, la privacidad interior y la dignidad personal de cada individuo. Los ensayos clínicos actuales ya plantean cuestiones éticas urgentes: ¿a quién pertenecen los datos neuronales?. Wang Yihe afirma: «En principio, la propiedad debería corresponder al paciente; los médicos solo deberían tener derecho a utilizar los datos dentro del alcance de una autorización explícita».
Zhang Peng propone un enfoque en el que «los datos permanecen en su lugar, mientras el modelo se desplaza»; es decir, los datos brutos se quedan en el hospital, mientras que el modelo se divide en componentes para su entrenamiento por separado, antes de volver a ensamblarse. Este método ayuda a mitigar los riesgos para la privacidad. Yu Shan añade que los datos brutos podrían convertirse en vectores cifrados mediante un codificador, garantizando así que el modelo de procesamiento posterior no pueda reconstruir los datos originales.
Una cuestión más profunda atañe a la propia definición de ser humano. A medida que los cerebros biológicos se integran cada vez más con la inteligencia artificial, ¿empezarán a cambiar los límites de la capacidad de acción y la identidad humanas?. De hecho, la UNESCO ya ha adoptado las primeras directrices éticas globales para la neurotecnología, centradas en proteger a los usuarios frente a un uso indebido que pudiera vulnerar los derechos humanos, incluidas la autonomía personal y la libertad de pensamiento. Yu Shan observa que, a lo largo de la historia, los seres humanos han mantenido siempre su capacidad de acción ante los cambios tecnológicos, como ocurrió con la aparición del lenguaje, la escritura o Internet. Del mismo modo, aunque una interfaz cerebro-computadora (BCI, por sus siglas en inglés) pueda funcionar como un «complemento externo» para la memoria humana, sigue siendo fundamental salvaguardar la capacidad de acción del ser humano. «En una futura era de simbiosis entre humanos y máquinas, necesitaremos una solución sistemática —que abarque la tecnología, la ética y los marcos jurídicos— para garantizar que se preserve la capacidad de acción humana y que nuestros valores fundamentales, nuestra conciencia y nuestras emociones no se vean comprometidos por máquinas externas», afirma Yu.
Él considera que existen algunos conceptos erróneos comunes sobre las capacidades actuales de las interfaces cerebro-computadora. «A menudo, la gente pregunta si hoy en día es posible leer los pensamientos directamente del cerebro. Mi respuesta es no: todavía estamos muy lejos de poder leer los pensamientos de alguien de manera completa y precisa, por lo que no hay motivo para una preocupación excesiva».
Yu compara las interfaces cerebro-computadora con los teléfonos móviles tal como eran hace 30 años: «Cuando aparecieron los primeros teléfonos móviles, eran voluminosos, costosos y poca gente imaginaba que llegarían a estar en todas partes. Sin embargo, 30 años después, se han convertido en la infraestructura fundamental de nuestra sociedad inteligente. Las interfaces cerebro-computadora podrían desencadenar otra revolución en nuestra forma de interactuar con el mundo —permitiendo un paradigma de «del pensamiento a la acción»—, aunque nuestro nivel tecnológico actual es, en cierto modo, equivalente a la etapa inicial y incipiente de los teléfonos móviles».
No obstante, se muestra muy optimista respecto al potencial de las interfaces cerebro-computadora, y describe este campo como uno capaz de impulsar cambios disruptivos: «Al integrar conocimientos de la ingeniería electrónica y la ingeniería biomédica con las investigaciones más recientes en neurociencia, existe un potencial inmenso para lo que se puede llegar a lograr».
