El sistema binario es un motor fundamental del mundo digital. Este modelo de ceros y unos es una herramienta potente y útil para que las máquinas procesen grandes cantidades de información y decidan rápido, pero surge un conflicto cuando se utiliza para clasificar realidades humanas que no son intrínsecamente binarias. El peligro, tal y como ha señalado en su píldora semanal nuestra 'profe' de Matemáticas Laura Sánchez, reside en que "esta simplificación técnica la traducimos en una simplificación social", eliminando la riqueza de los matices y fomentando la polarización.

En el ámbito de la estadística y la inteligencia artificial, los modelos trabajan clasificando y prediciendo, pero siempre manteniendo un margen de incertidumbre que nunca llega a ser nulo. Bajo una perspectiva matemática rigurosa, "un buen modelo no es el que elimina el error, sino el que sabe cuánto error tiene y lo mantiene bajo control". El problema surge cuando la sociedad olvida esta naturaleza probabilística y trata los resultados algorítmicos como verdades absolutas, forzando categorías de "verdadero o falso" o "correcto e incorrecto" en contextos donde debería prevalecer la duda. Recuerda: Las matemáticas no son solo para lo que sirven, sino todo lo que no existiría sin ellas.