Desde las tierras fúngicas de Boyacá, un administrador de empresas convertido en científico de datos ha construido una herramienta que antepone la honestidad a la precisión: MycoCOL, un modelo de inteligencia artificial comunitaria capaz de identificar 265 especies de hongos a partir de más de 69.000 imágenes. En septiembre, César Steven Rodríguez Silva presentará su creación ante el XII Congreso Latinoamericano de Micología, no como una respuesta definitiva, sino como una pregunta viva sobre el lugar que debe ocupar la tecnología frente a las comunidades que la necesitan. Como el micelio que
Boyacense presenta primer modelo de IA para identificar hongos en Congreso Latinoamericano
Un modelo que sabe reconocer cuándo debe dudar
Mark
¿Por qué rechazó la versión más precisa de su modelo?
Mimi
Porque precisión no es lo mismo que seguridad. Si alguien va al bosque y la IA le dice que algo es comestible con 95% de confianza, pero en realidad hay un 5% de riesgo de envenenamiento, eso no es un buen modelo. Necesitaba uno que dijera "no sé" cuando realmente no sabe.
Mark
Pero eso suena como un modelo menos útil.
Mimi
Depende de qué entienda por útil. Un modelo que falla silenciosamente es inútil. Uno que falla siendo honesto sobre sus límites es mucho más valioso. Especialmente cuando la gente depende de él para decidir qué comer.
Mark
¿Cómo crece la red si está entrenada con 69.000 imágenes fijas?
Mimi
No está fija. Cada usuario que fotografía un hongo, lo valida, lo comparte, está alimentando el sistema. Es como el micelio real: no es un árbol que crece hacia arriba, es una red que se expande bajo tierra, conectando todo. Seis meses para construirla, pero diseñada para crecer indefinidamente.
Mark
¿Qué pasa si alguien comparte una identificación incorrecta?
Mimi
Por eso existe la capa de verificación estadística. Y por eso es comunitario. Si muchas personas validan algo, el sistema aprende. Si algo es anómalo, el modelo lo detecta. Es más robusto que un algoritmo que solo confía en su propio entrenamiento.
Mark
¿Cuál es el riesgo real de presentar esto en un congreso internacional?
Mimi
Que alguien lo vea como un producto terminado, cuando en realidad es una invitación. Es código abierto. Cualquiera puede mejorarlo, adaptarlo a su región, sus hongos, sus necesidades. Eso es lo que realmente importa.
Der Puls
- La identificación de hongos silvestres en comunidades rurales latinoamericanas sigue siendo un conocimiento frágil, dependiente de saberes locales que se pierden o de expertos que no siempre están disponibles.
- MycoCOL irrumpe en ese vacío con una arquitectura de seis configuraciones propias y doble verificación estadística, entrenada durante seis meses de pruebas rigurosas en las que Rodríguez descartó los modelos más rápidos y más precisos.
- La tensión central del proyecto no es técnica sino ética: cuando el error puede costarle la vida a alguien, el sistema fue diseñado para dudar en voz alta antes de responder con falsa seguridad.
- La plataforma de código abierto ya crece con cada foto que los usuarios comparten, convirtiendo la identificación individual en un acervo colectivo de biodiversidad fúngica.
- En septiembre, la presentación en el CLAM 2026 pondrá a MycoCOL ante la comunidad científica regional, con la ambición de expandirse más allá de Boyacá hacia toda Latinoamérica.
Desde las tierras fúngicas de Boyacá, un administrador de empresas convertido en científico de datos ha construido una herramienta que antepone la honestidad a la precisión: MycoCOL, un modelo de inteligencia artificial comunitaria capaz de identificar 265 especies de hongos a partir de más de 69.000 imágenes. En septiembre, César Steven Rodríguez Silva presentará su creación ante el XII Congreso Latinoamericano de Micología, no como una respuesta definitiva, sino como una pregunta viva sobre el lugar que debe ocupar la tecnología frente a las comunidades que la necesitan. Como el micelio que sostiene un bosque sin ser visto, MycoCOL crece bajo tierra, hebra a hebra, con cada observación compartida.
César Steven Rodríguez Silva, paipano de origen y científico de datos por vocación, ha construido algo difícil de clasificar. MycoCOL no es solo un modelo de inteligencia artificial para identificar hongos: es una red colaborativa que crece con cada imagen compartida, cada validación, cada hallazgo documentado por sus usuarios. Su arquitectura recuerda al micelio que conecta un bosque entero bajo la superficie, invisible pero esencial.
El proyecto fue desarrollado bajo la asesoría del M.Sc. Johan Sneider Sánchez Torres y entrenado con más de 69.000 imágenes de 265 especies documentadas principalmente en Boyacá. Durante seis meses, Rodríguez probó seis configuraciones distintas de redes neuronales combinadas con capas de verificación estadística. Al momento de elegir, descartó la versión más veloz y la más precisa. Se quedó con la que sabía reconocer cuándo debía dudar.
Esa decisión no es técnica: es filosófica. MycoCOL fue concebido pensando en la soberanía alimentaria, en que las comunidades recuperen criterio propio sobre lo que la tierra les ofrece. Cuando la pregunta de fondo es si algo es seguro para comer, la honestidad pesa más que cualquier porcentaje de acierto. Por eso el sistema nunca autoriza: apoya, sugiere, y cuando no está seguro, lo dice.
La plataforma es de código abierto y seguirá siéndolo. Nació documentando la biodiversidad fúngica de Boyacá, pero hoy se alimenta de lo que sus usuarios le entregan. No le pertenece a nadie en particular: le pertenece a quienes la construyen, hongo a hongo. En septiembre, Rodríguez la presentará ante el XII Congreso Latinoamericano de Micología tras superar una convocatoria abierta en CLAM12.com, llevando consigo no solo un modelo de machine learning, sino una pregunta más profunda: ¿qué significa que la tecnología sirva a las comunidades en lugar de gobernarlas?
César Steven Rodríguez Silva, un administrador de empresas y científico de datos oriundo de Paipa, ha construido algo que no encaja en las categorías habituales de la tecnología. MycoCOL no es simplemente un modelo de inteligencia artificial entrenado para identificar hongos. Es, en sus propias palabras, como el micelio que conecta un bosque entero bajo tierra: una red que crece cada vez que alguien comparte una fotografía, valida una observación, documenta un hallazgo.
Este mes de septiembre, Rodríguez presentará MycoCOL en el XII Congreso Latinoamericano de Micología, un certamen que reúne a los mejores desarrolladores de inteligencia artificial de la región. Para llegar hasta allí, tuvo que superar una convocatoria abierta en la plataforma CLAM12.com, compitiendo contra otros proyectos de toda Latinoamérica. Lo que lo distingue no es la velocidad de su modelo ni su tasa de aciertos, sino algo más fundamental: la honestidad de sus dudas.
El proyecto se desarrolló bajo la asesoría del M.Sc. Johan Sneider Sánchez Torres y fue entrenado con más de 69.000 imágenes correspondientes a 265 especies de hongos documentadas principalmente en Boyacá. Pero los números no cuentan la historia completa. Rodríguez pasó seis meses probando distintas configuraciones, seis combinaciones diferentes de redes neuronales y capas de verificación estadística. Cuando llegó el momento de elegir cuál versión implementar, rechazó la más rápida y la más precisa. Eligió la que sabía reconocer, con humildad, cuándo debía dudar.
Esta decisión refleja una filosofía que permea todo el proyecto. MycoCOL no fue diseñado pensando en maximizar la precisión. Fue diseñado pensando en la soberanía alimentaria, en que las comunidades recuperen el criterio propio sobre lo que la tierra les ofrece. Cuando la pregunta de fondo es si algo es seguro para comer, la honestidad pesa más que cualquier cifra. Por eso el sistema combina redes neuronales de clasificación con una segunda capa de verificación estadística antes de mostrar cualquier resultado al usuario. Por eso Rodríguez insiste en que MycoCOL es apoyo para identificar, nunca autorización para comer.
La plataforma es y seguirá siendo de código abierto. Nació documentando la biodiversidad fúngica de Boyacá, pero hoy se alimenta de lo que los usuarios le entregan. Cada foto, cada validación, cada hongo compartido es una hebra más de esa red que no ha dejado de crecer desde la primera muestra. No le pertenece a una sola persona. Le pertenece a todos los que la construyen, hongo a hongo. La inteligencia artificial amplifica el conocimiento micológico; jamás lo reemplaza. Cuando Rodríguez suba al escenario del congreso a principios de septiembre, llevará consigo no solo un modelo de machine learning, sino una pregunta más profunda sobre qué significa que la tecnología sirva a las comunidades en lugar de gobernarlas.
Bemerkenswerte Zitate
No es una IA genérica: nació de seis configuraciones propias, ensayadas una tras otra hasta encontrar la combinación exacta, alimentada por cada persona que fotografía, valida y comparte lo que encuentra en el bosque— César Steven Rodríguez Silva
MycoCOL es apoyo para identificar, nunca autorización para comer. La inteligencia artificial amplifica el conocimiento micológico; jamás lo reemplaza— César Steven Rodríguez Silva
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