Gaceta Crítica

Martin Hart-Landsberg (INFORMES DEL FRENTE ECONÓMICO), 3 de Agosto de 2026

Esta publicación inicia una serie de artículos cuyo objetivo es disipar la confusión generada por la exageración en torno a la IA para comprender algunos de los peligros reales que plantea su uso y destacar posibles vías de resistencia efectiva. Ofrece una visión general de mi argumento. Las siguientes publicaciones abordarán los temas relevantes con mayor detalle.

Descripción general

La inteligencia artificial abarca una amplia gama de tecnologías. Sin embargo, solo una domina las noticias y los mercados financieros: los sistemas de IA generativa multimodal desarrollados por las principales empresas tecnológicas, en particular ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Grok (xAI), Copilot (Microsoft) y Llama (Meta). Los líderes tecnológicos apuestan por este tipo de IA debido a su potencial para asegurarles una gran riqueza y poder político. Además, resulta ser el tipo de IA que más amenaza nuestro bienestar, aunque no por las razones que suelen esgrimir los líderes tecnológicos y que la mayoría de los medios de comunicación repiten.

Los líderes tecnológicos quieren hacernos creer que su tecnología de IA generativa multimodal transformará radicalmente nuestras vidas en un futuro muy cercano. Su afirmación inicial y más impactante fue que esta tecnología era un paso previo a la inteligencia artificial general (IAG), un tipo de IA con una inteligencia superior a la humana, incluyendo la capacidad de actualizar rápidamente sus propias capacidades. Esta entidad todopoderosa nos ayudaría a crear un mundo de abundancia sostenible o nos destruiría, dependiendo el resultado de los valores incorporados en su entrenamiento. El mensaje es claro: oponerse al desarrollo de la IA no solo es una insensatez, sino imposible. Y debemos confiar en nuestros líderes tecnológicos para que establezcan las salvaguardias necesarias que garanticen una IA útil en lugar de destructiva. 

Si bien es indudablemente una tecnología impresionante, con algunas aplicaciones limitadas pero potentes, hay pocos motivos para tomar en serio esta afirmación. Todos los sistemas de IA generativa multimodal se construyen con la misma arquitectura básica, basada en el reconocimiento de patrones a gran escala moldeado por datos de entrenamiento y predicción estadística, lo que la hace incapaz de servir de puente hacia algo parecido a la IA general. Esta estructura también limita su utilidad. Entre los problemas más graves se encuentran la amplificación de sesgos y falsedades contenidos en los datos de entrenamiento y la tendencia a alucinar o presentar información incorrecta o completamente inventada como si fuera cierta. Estos problemas son una de las principales razones por las que los desarrolladores de IA consideraron necesario adoptar una estrategia de crecimiento que dependía de subvencionar en gran medida el coste de uso de sus sistemas. 

Sin embargo, tras años de pérdidas cada vez mayores, los desarrolladores se han visto obligados a cambiar de estrategia. Ahora están sustituyendo sus contratos de suscripción por contratos basados ​​en el uso o en tokens. Este cambio ha encarecido considerablemente el uso de la IA y, como era de esperar, las empresas han respondido reduciendo drásticamente su uso, una respuesta que probablemente no beneficie mucho a los desarrolladores de IA. 

Ante las crecientes dudas sobre la trayectoria evolutiva de la IA, sus defensores han comenzado a promover agresivamente una nueva tecnología, con la esperanza de reavivar la fe popular y de los inversores en su poder transformador: los agentes de IA. Se afirma que estos agentes, que dependen de sistemas multimodales ya existentes para su funcionamiento, revolucionarán las operaciones comerciales al permitir a las empresas aumentar la producción y, al mismo tiempo, reducir drásticamente el empleo. De este modo, la promesa inicial de un mundo de abundancia ha sido reemplazada por la amenaza de un desempleo masivo o un «apocalipsis laboral».

A diferencia de los sistemas de IA generativa multimodal, que se limitan a tareas de un solo paso, los agentes de IA pueden programarse para realizar una serie de tareas ordenadas y, por lo tanto, operaciones complejas, sin necesidad de intervención o supervisión humana repetida. Sin embargo, como está descubriendo el sector empresarial, la utilidad de los agentes de IA se ha sobrevalorado enormemente. 

Dado que los agentes de IA dependen de sistemas de IA generativa multimodal para operar, están afectados por sus mismas deficiencias. Y debido a que sus algoritmos a menudo requieren explorar diversas opciones antes de decidir acciones, la fijación de precios basada en tokens hace que sus operaciones sean impredeciblemente costosas. Aún más problemático es el hecho de que su búsqueda programada y obsesiva de un objetivo especificado por el usuario puede llevarlos a tomar decisiones que pueden resultar en consecuencias destructivas, incluyendo la destrucción de datos críticos, el cierre de sistemas clave y la exposición de datos confidenciales de la empresa. Como resultado, muchas empresas han obtenido beneficios limitados de su uso y un alto porcentaje de proyectos piloto no se han renovado. No hay un apocalipsis laboral para los agentes de IA en el horizonte.

Pero desestimar las afirmaciones extremas de los líderes tecnológicos no significa que no tengamos nada que temer al permitir que la experiencia con la IA avance sin control. Lo cierto es que la determinación de las grandes tecnológicas de integrar sus modelos generativos de IA en nuestras vidas tiene un alto costo para los trabajadores. Un número creciente de redacciones, empresas de medios y entretenimiento, escuelas y universidades, instituciones de salud, agencias gubernamentales, así como empresas de finanzas, comercio electrónico y venta minorista, han comenzado a explorar formas de integrar estratégicamente agentes de IA y los sistemas subyacentes necesarios para su funcionamiento en sus operaciones, con consecuencias a menudo desastrosas tanto para los trabajadores como para quienes utilizan sus productos.

Además, la acelerada construcción y operación de los centros de datos hiperescalables necesarios para el funcionamiento de estos sistemas está elevando drásticamente las facturas de energía de los hogares, agotando los recursos hídricos, destruyendo tierras agrícolas, intensificando la crisis climática y desequilibrando nuestra economía. Y, por encima de todas estas preocupaciones, se cierne el hecho de que la enorme inversión en infraestructura de IA está desviando fondos de otras áreas prioritarias y alimentando una burbuja de mercado impulsada por la euforia en torno a la IA. Y cuanto mayor sea esa burbuja, más graves serán las consecuencias económicas cuando colapse.

Reconocer estos costos no equivale a oponerse al desarrollo y uso de todas las tecnologías de IA. La razón es simple: existen muchas formas útiles de IA que no conllevan estos costos. Entre ellas se incluyen las tecnologías de aprendizaje automático, especialmente aquellas que emplean aprendizaje profundo, las cuales se han utilizado productivamente para impulsar la investigación genética, desarrollar nuevos fármacos, mejorar diagnósticos y tratamientos médicos, pronosticar fenómenos meteorológicos extremos, etc. Los sistemas de IA generativa especializados a pequeña escala también han demostrado ser útiles en la investigación científica, y existen ejemplos de comunidades marginadas que utilizan dichos sistemas para revitalizar sus lenguas amenazadas. Como era de esperar, los promotores de la IA han estado más que dispuestos a destacar los beneficios del uso de estos sistemas para fomentar el apoyo popular a sus propios sistemas problemáticos, costosos, explotadores y de alto consumo energético.

En otras palabras, la IA como tecnología en general no es nuestro problema, ni más ni menos que las computadoras, internet o el correo electrónico. El problema radica en los intereses de clase que moldean su desarrollo. Más específicamente, reside en la determinación de los líderes tecnológicos de desarrollar una IA que socava la autonomía humana, profundiza nuestra dependencia de sus deseos y amenaza nuestro bienestar económico. El hecho de que estemos presenciando una explosión de oposición a esta forma de IA por parte de trabajadores, consumidores, padres, estudiantes y grupos comunitarios debería darnos motivos para el optimismo. Necesitamos unificar y fortalecer esta oposición, así como ampliar su visión. Es hora de que defendamos nuestros propios intereses de clase.