Gaceta Crítica

Martin Hart-Landsberg (Informe desde el Frente Económico y MR ONLINE), 19 de Agosto de 2026

Esta es la cuarta y última publicación de una serie que busca disipar la confusión generada por la IA para comprender algunos de los peligros que conlleva su uso y destacar vías prometedoras para una resistencia efectiva. La Parte I ofrece una visión general de mi argumento. La Parte II desmiente la exageración en torno a los sistemas de IA generativa multimodal desarrollados por las principales empresas del sector. La Parte III examina críticamente la tecnología más reciente basada en IA: los agentes de IA. Esta publicación destaca algunos esfuerzos actuales para emplear estas herramientas de IA tanto en el ámbito privado como en el público, así como las posibilidades de construir un movimiento comunitario de resistencia contra la ofensiva corporativa de la IA.

Los peligros persisten

Los sistemas de IA multimodales y los agentes de IA tal vez no revolucionen la sociedad ni las operaciones comerciales como predicen sus defensores, pero eso no significa que no tengamos nada que temer de su uso. De hecho, muchas empresas y agencias públicas ya están intentando integrar agresivamente estos sistemas de IA en sus operaciones, transformando los procesos laborales en detrimento tanto de los trabajadores como de la calidad de los bienes y servicios que producen. Por lo tanto, desenmascarar la exageración en torno a la IA era un primer paso necesario, que nos permitió clarificar la naturaleza de la amenaza a la que nos enfrentamos y afinar nuestra reflexión sobre cómo construir resistencia y promover nuestros propios intereses de clase.

A continuación, se presentan solo algunos ejemplos de cómo las empresas y los organismos públicos buscan utilizar y desarrollar sistemas de IA. En todos los casos, su objetivo es reducir los costos de producción minimizando la intervención humana, sin tener en cuenta el bienestar de quienes utilizan los bienes y servicios que producen.

La atención médica es uno de los sectores donde las corporaciones, en colaboración con los desarrolladores de IA, están avanzando rápidamente para establecer un papel fundamental para los agentes de IA. Hasta el momento, se han centrado en la salud mental, un mercado en rápido crecimiento, como lo demuestra el uso generalizado de chatbots de propósito general para el apoyo en salud mental. Un ejemplo de ello es el desarrollo del chatbot PatientGPT, fruto de la colaboración entre K Health y Hartford HealthCare. Como describe Ars Technica :

PatientGPT funciona en dos modos: un modo genérico de preguntas y respuestas médicas que puede incluir información sobre el paciente, o un modo de «admisión médica», en el que el paciente comienza a proporcionar información sobre sus síntomas y el chatbot reduce la conversación y empieza a seguir diagramas de flujo clínicos. Una vez que el agente de IA recopila suficiente información en el modo de admisión, indicará el siguiente paso, que puede incluir programar una cita de seguimiento con un médico de cabecera o buscar atención de urgencia o emergencia. Si se recomienda esta última opción, el chatbot deja de responder a más preguntas.

Pero por muy sofisticado que sea un agente, sigue dependiendo de un sistema de IA multimodal para funcionar, y estos sistemas, como ya se ha comentado, tienen serias limitaciones que afectan negativamente a su capacidad para registrar información precisa o proporcionar recomendaciones de tratamiento adecuadas. Podemos empezar por su capacidad para procesar información:

Un estudio reciente reveló que los tomadores de notas humanos crean notas mucho mejores que las herramientas de transcripción con inteligencia artificial. En algunos casos específicos, la IA tuvo un desempeño particularmente deficiente en comparación con un humano: cuando había ruido de fondo; cuando el médico y el paciente usaban mascarillas; y, en menor medida, cuando el paciente tenía acento, según el American Medical Journal.

Y si las notas no son precisas, es probable que las directivas o consejos emitidos por los agentes de IA que se basan en ellas también sean erróneos y potencialmente perjudiciales para quienes dependen de ellos. De hecho, una auditoría de 20 programas líderes de transcripción con IA, realizada por el auditor general de Ontario, concluyó que estos programas, diseñados para capturar conversaciones entre pacientes y médicos, presentaban las siguientes deficiencias:

Generaba regularmente información incorrecta, incompleta y producto de alucinaciones que podría «dar lugar a planes de tratamiento inadecuados o perjudiciales que podrían afectar los resultados de salud del paciente». Esto incluye situaciones en las que un transcriptor de IA generó alucinaciones sobre derivaciones inexistentes para análisis de sangre o terapia, transcribió incorrectamente los nombres de medicamentos recetados o pasó por alto «detalles clave» de problemas de salud mental discutidos en las conversaciones simuladas.

Sin desanimarse, los esfuerzos de recopilación de datos continúan, ya que las ganancias potenciales que se pueden obtener al emplear un sistema de atención de salud mental impulsado por IA son demasiado grandes como para que las empresas las ignoren. Por lo tanto, la Clínica Mayo está utilizando un programa que denomina «Escucha Ambiental» para registrar todas las conversaciones entre pacientes y enfermeras en sus instalaciones, incluidas sus salas de emergencia. También se ha asociado con Abridge para crear una plataforma de documentación clínica impulsada por IA, comenzando con aproximadamente 2000 profesionales clínicos que atienden a más de un millón de pacientes anualmente en una amplia gama de especialidades y entornos de atención.

Algunas empresas están trabajando activamente en el desarrollo de agentes para la terapia. Por ejemplo , Talkspace está desarrollando y entrenando su modelo con sus 140 millones de mensajes anonimizados entre pacientes y terapeutas, 6,2 millones de evaluaciones psicológicas completadas, 1,2 millones de diagnósticos de terapeutas y 4,3 millones de notas de progreso y psicoterapia. Blueprint es otra empresa que utiliza sus propios datos para entrenar su chatbot de terapia. Los productos de IA de Blueprint generan resúmenes de las sesiones para ayudar a los terapeutas con la facturación y el registro de datos, además de ofrecer recomendaciones en tiempo real sobre respuestas y tratamientos.

No hace falta mucho para imaginar los numerosos problemas que, tanto para los trabajadores como para los pacientes, pueden surgir al emplear agentes de IA como terapeutas. Para los pacientes, los sesgos podrían influir en la evaluación que el sistema haga de sus problemas de salud mental. Además, las alucinaciones podrían llevar a una interpretación errónea o a un diagnóstico incorrecto de sus problemas, lo que podría provocar errores que pongan en peligro su vida. Para los trabajadores, esto significa recortes en el número de terapeutas humanos y mayores dificultades para aquellos que permanecen en sus puestos y que deben ayudar a pacientes en crisis que pueden haber recibido un diagnóstico erróneo o cuyo tratamiento necesario se ha retrasado.

Varias agencias gubernamentales, especialmente a nivel estatal, pretenden que los agentes de IA gestionen sus programas de protección social. Axios cita el trabajo de un investigador de políticas públicas que informa que:

Algunos estados están implementando chatbots asistidos por IA para responder a las preguntas de elegibilidad de los beneficiarios de Medicaid; los legisladores de Florida incluyeron un sistema de IA para verificar la elegibilidad de un usuario para el Programa de Asistencia Nutricional Suplementaria (SNAP) en su presupuesto de 2027; y los funcionarios de New Hampshire están trabajando con Google Gemini para simplificar la forma en que los solicitantes envían información al iniciar una solicitud de desempleo.

A medida que los agentes de IA reemplazan a los funcionarios públicos, asumiendo un papel más central en la recopilación de información y la toma de decisiones, es probable que muchas de las personas que buscan los servicios que necesitan se enfrenten a problemas similares a los mencionados anteriormente. En consecuencia, cabe esperar errores al registrar la información y alucinaciones al dar respuestas. No solo se les negarán beneficios injustamente, sino que, una vez que los errores queden registrados en el historial de una persona, corregirlos será difícil y llevará mucho tiempo.

Los editores de noticias también están recurriendo a sistemas de IA para redactar e interpretar las noticias, a costa de los periodistas y del periodismo responsable. Por ejemplo, varios periódicos propiedad de McClatchy han comenzado a emplear lo que denominan un «agente de escalado de contenido», que «toma artículos escritos por el personal de McClatchy y los reescribe y adapta para diferentes audiencias y plataformas» sin supervisión humana para garantizar su precisión.

Dando un paso más allá, el director sénior de producto de IA de Associated Press está impulsando un futuro en el que «los periodistas podrían asistir a eventos, obtener declaraciones, introducirlas en un modelo de lenguaje complejo y dejar que el modelo genere una noticia, ahorrándoles tiempo en la redacción de historias que no les apasionan».

LexisNexis ya utiliza agentes de IA para gestionar políticamente el trabajo de sus periodistas. La empresa, que ofrece noticias e historias legales a más de 2,8 millones de suscriptores diarios, ahora exige el uso de agentes de IA de creación propia para garantizar que todo lo escrito parezca «imparcial». Entre otras cosas, estas herramientas deben utilizarse al redactar titulares y para identificar y reescribir textos que puedan indicar sesgo. Un artículo de Nieman Lab ofrece un ejemplo del tipo de frases que la herramienta de LexisNexis considera problemáticas:

El 12 de junio, un juez federal dictaminó que la decisión del gobierno de Trump de desplegar la Guardia Nacional en Los Ángeles en respuesta a las protestas contra el ICE era ilegal. Los reporteros de Law360 cubrieron la noticia de última hora y publicaron un artículo apenas unas horas después del fallo (que posteriormente fue apelado). Sin embargo, según el nuevo mandato de Law360, la noticia primero debía pasar por el indicador de parcialidad.

Varias frases del artículo fueron señaladas como sesgadas, incluyendo esta: «Es la primera vez en 60 años que un presidente moviliza a la Guardia Nacional de un estado sin haber recibido una solicitud del gobernador». Según el indicador de sesgo, esta frase «presenta la acción como algo sin precedentes, lo que podría generar una crítica sutil hacia la administración». Lo mejor era proporcionar más contexto para «equilibrar el tono».

De manera similar, Los Angeles Times ha comenzado a utilizar su propio sistema de IA para etiquetar la inclinación política de los artículos de opinión y generar contrapuntos para cada uno. «La función fue criticada por «dominar ambos lados» de temas moralmente claros como el Ku Klux Klan».

La educación es otro ámbito donde las empresas, especialmente los desarrolladores de IA, están deseosos de establecer un papel importante y rentable para la IA en detrimento tanto de educadores como de estudiantes. Fomentar el uso de la IA por parte de los estudiantes dista mucho de estar exento de riesgos. Un peligro es que puede generar dependencia de la IA, y ya existen claros indicios de que la interacción prolongada con grandes sistemas de IA basados ​​en modelos de lenguaje puede causar un gran daño emocional, llegando incluso al suicidio o al asesinato en casos extremos. Como señala un reportaje de NPR :

Se han reportado numerosos casos de personas que experimentan delirios, o lo que se conoce como psicosis inducida por IA, tras interacciones prolongadas con chatbots. Esto, sumado a la preocupación por el riesgo de suicidio, ha llevado a los psicólogos a advertir que los chatbots con IA representan graves riesgos para la salud mental y la seguridad de los adolescentes y los adultos vulnerables.

“Observamos que cuando las personas interactúan con los chatbots durante largos períodos de tiempo, las cosas empiezan a deteriorarse y los chatbots hacen cosas para las que no están diseñados”, afirma la psicóloga Ursula Whiteside, directora ejecutiva de una organización sin ánimo de lucro de salud mental llamada Now Matters Now.

Otro peligro de promover el uso de la IA en las escuelas es que fomenta que los estudiantes acepten los sistemas de IA como fuentes de información fiables y objetivas, cuando no lo son. Grok, por ejemplo, se entrena intensamente con publicaciones de X, dando prioridad a las de su propietario, Elon Musk. Meta firmó recientemente un acuerdo para utilizar ampliamente los reportajes actuales y el contenido archivado de la publicación de derecha Newsmax para el entrenamiento de sus modelos de IA. Esto no es una alucinación, sino un sesgo político real que diferentes empresas están incorporando a sus respectivos sistemas.

También resulta preocupante el hecho de que numerosos estudios han demostrado que el uso significativo de estos sistemas multimodales erosiona la creatividad y las habilidades de pensamiento crítico de los usuarios, algo que sin duda no se debe fomentar en los jóvenes estudiantes. Sin embargo, el sistema de escuelas públicas de Portland fomentó recientemente el uso en el aula de Lumi Story AI, una supuesta plataforma de alfabetización con IA . Como explica The Oregonian :

Lumi Story AI está diseñado para ayudar a los creadores —en este caso, estudiantes de secundaria y bachillerato— a trabajar con un chatbot con inteligencia artificial para escribir sus propias historias, cómics y novelas gráficas. Una herramienta de generación de imágenes se encarga de las ilustraciones. Las historias terminadas se pueden publicar en la plataforma Lumi; los autores pueden encargar copias físicas e incluso usar las herramientas de IA de Lumi Story para crear y vender productos relacionados.

Todas las principales empresas de IA están invirtiendo miles de millones de dólares para asegurar una posición dominante para sus sistemas de inteligencia artificial. El Financial Times ofrece los siguientes ejemplos:

Anthropic acaba de lanzar Claude for Teachers, una herramienta gratuita dirigida a docentes de primaria y secundaria (desde jardín de infancia hasta los 18 años) en Estados Unidos, que busca ayudarlos a planificar sus clases. OpenAI ofrece ChatGPT for Teachers, una herramienta gratuita de autoservicio para docentes y personal de primaria y secundaria verificados en EE. UU. También ofrece ChatGPT Edu, una suscripción empresarial con descuento dirigida a universidades. Por su parte, Google cuenta con un conjunto de herramientas basadas en sus modelos Gemini, dirigidas a docentes y estudiantes, que se basan en sus herramientas en la nube ya existentes para instituciones educativas.

Y al igual que en el sector sanitario, se ha desatado una carrera por recopilar más datos para sentar las bases de sistemas de IA cada vez más especializados, incluyendo algunos que podrían llegar a sustituir a los profesores. Por ejemplo , «investigadores de la Universidad de Washington planearon que los maestros de preescolar llevaran cámaras que grabaran todo lo que vieran desde una perspectiva en primera persona, incluyendo a los niños a los que enseñaban, para luego utilizar esas grabaciones para desarrollar modelos de IA». En este caso, la indignación de los padres provocó la cancelación del estudio.

Es evidente que se necesita resistencia a la ofensiva de la IA. Y deberá ser una resistencia sólida, basada en una organización eficaz y la creación de alianzas. Las principales empresas de IA, que aún lidian con pérdidas anuales, no abandonarán fácilmente ningún mercado, especialmente aquellos con un potencial de crecimiento evidente. Sin embargo, como señal esperanzadora, los sindicatos se han vuelto cada vez más conscientes de los peligros de este uso descontrolado de la IA y han comenzado a organizarse en consecuencia.

Signos de resistencia

El sector sanitario es un objetivo prioritario para quienes impulsan la IA. Es el sector que emplea a más trabajadores en Estados Unidos, superando con creces a la industria manufacturera y los servicios. Además, el gobierno federal financia una gran parte del gasto sanitario, lo que garantiza un flujo de fondos relativamente seguro. Por ello, la creciente resistencia de los trabajadores sanitarios organizados a la reestructuración del sector impulsada por la IA cobra especial relevancia.

La Universidad de Salud y Ciencias de Oregón, el único centro académico de salud público del estado, ha estado incrementando rápidamente el uso de inteligencia artificial sin notificar ni consultar a sus trabajadores sindicalizados. La sección local 328 de la Federación Estadounidense de Empleados Estatales, Condales y Municipales, que representa a más de 9000 trabajadores de la OHSU, ha comenzado a encuestar a sus miembros para determinar todas las formas en que la IA se está integrando en las operaciones de la Universidad y para monitorear su tasa de errores.

Según Angelo Bologna, el mayordomo principal del lugar,

El sindicato está preparado para presentar una queja por prácticas laborales desleales ante la Junta Estatal de Relaciones Laborales por no haberles notificado sobre los proyectos de IA, aunque es necesario seguir trabajando para documentar el impacto de los proyectos en los trabajadores.

Además de proteger a los trabajadores de despidos o desplazamientos, el sindicato exige que OHSU acepte la participación de los trabajadores en la implementación de la IA, incluyendo la representación de varios trabajadores en el comité de gobernanza de la IA y su participación en el proceso de retroalimentación y el seguimiento de errores. Asimismo, solicita que OHSU notifique al sindicato antes de la puesta en marcha de cualquier sistema de IA y que establezca límites a las herramientas de vigilancia.

En una publicación de blog para los miembros del sindicato, Bologna deja claro que el uso de la IA está cambiando absolutamente las condiciones laborales y no para mejor. También señala el sistema de salud de aprendizaje de OHSU para ilustrar el compromiso de OHSU con el desarrollo de su programa de IA. Como explica Bologna,

Están entrenando su LLM [modelo de lenguaje a gran escala] con cada interacción con el paciente, cada resultado y cada tarea que usted realiza en OHSU.

Esto es por lo que estamos luchando:

• Participación de los trabajadores en las implementaciones de IA: puestos en comités, proceso de retroalimentación, seguimiento de errores.
• Transparencia en los proyectos de IA
• Aviso previo a las implementaciones
• Protecciones contra la pérdida de cualificaciones, los despidos, el desplazamiento y demás.
• Limitaciones a la vigilancia

Los profesionales sanitarios de Kaiser también se han tomado muy en serio el uso de la IA, especialmente en lo que respecta al tratamiento de la salud mental. Como informa el LA Times :

Los trabajadores de Kaiser Permanente se han opuesto al uso de la inteligencia artificial por parte de este gigante de la salud. Están reuniendo demandas sobre este y otros temas, y recurren a piquetes y huelgas de hambre para persuadir a Kaiser de que utilice esta potente tecnología de forma responsable.

En 2025, los trabajadores de salud mental de Kaiser realizaron una huelga de hambre en Los Ángeles para obligar a la empresa a mejorar la atención a sus pacientes de salud mental. Las negociaciones aún continúan en el norte de California, y un tema clave para el Sindicato Nacional de Trabajadores de la Salud es el uso de la IA por parte de Kaiser. En marzo de 2026, unos 2400 trabajadores de salud mental llevaron a cabo una huelga de un día en protesta por los esfuerzos de Kaiser para reemplazar la atención de salud mental brindada por humanos con inteligencia artificial. Como lo describe el comentarista político y autor Matt Stoller :

Protestaban contra lo que consideran un nuevo sistema de triaje ilegal en su línea de ayuda para la salud mental y el abuso de sustancias. En lugar de que terapeutas bien capacitados tomen decisiones sobre las personas que llaman y que podrían tener tendencias suicidas, ahora esas llamadas son atendidas por personas con estudios de secundaria que leen un guion y utilizan una lista de verificación [que luego se introduce en un sistema de IA para la toma de decisiones].

Cabe destacar que a los huelguistas se unieron 23.000 enfermeras tituladas que compartieron su preocupación por el creciente uso de la inteligencia artificial por parte de Kaiser.

La controversia sobre el uso de la IA también se desarrolla en diversos medios, especialmente en la prensa escrita. El sindicato Law360, afiliado al Sindicato de Periodistas de Nueva York, busca poner fin al mandato de LexisNexis, como se mencionó anteriormente, que exige que cada noticia pase por una herramienta de detección de «sesgos» basada en IA antes de su publicación. Nieman Lab comparte la respuesta del sindicato:

“Obligar a los periodistas a usar una herramienta bajo amenaza de medidas disciplinarias, con pocas directrices formales y bajo vigilancia constante, no es una receta para la innovación”, dijo Abraham Gross, reportero sénior y copresidente del subcomité de IA del sindicato. . . .

El subcomité de IA del sindicato, del que forma parte Gross, está negociando activamente con la dirección las directrices para la adopción del indicador de sesgo, un proceso que está garantizado por el convenio colectivo del sindicato.

El Sindicato de Periodistas de Washington-Baltimore obligó a la dirección del periódico político digital POLITICO a suspender la introducción unilateral de herramientas de inteligencia artificial que eludían las salvaguardias negociadas y socavaban los estándares periodísticos fundamentales. Esto incluía el generador de informes de IA para el Capitolio, que creaba informes políticos para los suscriptores Pro, y la función «Resumen en vivo», que ofrecía resúmenes de los principales eventos políticos. Sin embargo, estos resúmenes se producían sin revisión editorial y estaban plagados de afirmaciones falsas y engañosas.

Un artículo de prensa del sindicato Communications Workers of America celebró la victoria:

“Esta es una victoria extraordinaria no solo para nuestros miembros, sino para todos aquellos que creen que el periodismo debe permanecer en manos humanas”, declaró Ariel Wittenberg, presidente de la unidad. “Nos negamos a ceder, y POLITICO nos escuchó alto y claro: estas herramientas no tienen cabida en nuestra redacción”.

La situación es más compleja en el ámbito educativo, donde la Federación Estadounidense de Maestros (AFT) ha recibido unos 23 millones de dólares de Microsoft, OpenAI y Anthropic para establecer un centro nacional de formación en IA para docentes en la sede de la Federación Unida de Maestros en la ciudad de Nueva York. Según un artículo de Yahoo Tech , la presidenta de la AFT, Randi Weingarten, se mantiene alerta ante los peligros de la influencia de las grandes tecnológicas, pero consideró necesaria esta colaboración, ya que «nadie más nos está ayudando con esto. Por eso sentimos que debíamos trabajar con las corporaciones más grandes del mundo», declaró Weingarten. «Nosotros acudimos a ellas, no ellas a nosotros».

Este acuerdo ha generado una creciente oposición por parte de muchos sindicatos locales de docentes y sindicatos estatales de educación, especialmente porque la decisión se tomó sin ninguna discusión ni debate entre los miembros. Trevor Griffey, historiador laboral, profesor en UCLA y UC Irvine, y vicepresidente de legislación del sindicato local 1474 de la AFT, refleja un sentimiento generalizado y creciente entre los docentes cuando declaró a Truthout que :

Desde que se estableció la colaboración, la AFT nacional se ha centrado demasiado en ayudar a los docentes a adaptarse a la IA y muy poco en organizar el poder de los trabajadores en los distritos escolares. Cree que los sindicatos deberían pasar a la ofensiva e impulsar reformas más profundas, ya que la IA ya está teniendo un impacto drástico. Señala que grupos como la Federación de Sindicatos Laborales de California están intentando reunir a los sindicatos estatales de California para ejercer presión sobre diversos proyectos de ley que abordan los peligros de las grandes tecnológicas.

Si bien son importantes, las luchas como estas en torno al uso de sistemas de IA multimodal siguen siendo en gran medida defensivas y fragmentadas por sector y, a menudo, por empleador. Por lo tanto, es improbable que tengan el poder de revertir los esfuerzos corporativos por aumentar nuestra dependencia de estos sistemas. Al mismo tiempo, no hay razón para que permanezcan limitadas ni en sus demandas ni en su visión. Con una organización creativa y constante, pueden convertirse en un poderoso motor del movimiento inclusivo y de clase que necesitamos para defender nuestros intereses.

Aquí presentamos tres de los muchos pasos que podemos dar para impulsar el proceso. Necesitamos crear oportunidades para que los trabajadores sindicalizados de diferentes lugares de trabajo e industrias compartan experiencias sobre cómo sus empleadores buscan utilizar sistemas de IA y los esfuerzos de sus sindicatos para lograr cláusulas contractuales que protejan sus derechos. Este intercambio puede estimular la reflexión productiva sobre estrategias para una organización y negociación más efectivas. Más importante aún, también puede ayudar a los trabajadores a comprender que la adopción corporativa de sistemas multimodales y sus agentes asociados tiene poco que ver con mejorar la eficiencia o la calidad del producto. Más bien, representa una nueva arma en una ofensiva de clase generalizada contra los trabajadores, cuyo objetivo principal es socavar el poder y el bienestar de los trabajadores.

Otro paso importante es fomentar que los sindicatos adopten, cuando sea apropiado, una estrategia de negociación centrada en el bien común . Los sindicatos deben encontrar maneras de compartir sus perspectivas e inquietudes comunes, en este caso sobre el uso de agentes con inteligencia artificial, con los miembros de la comunidad y obtener su apoyo para un conjunto de demandas elaboradas conjuntamente que restrinjan el uso de dichos sistemas. El éxito no solo fortalecerá la posición de los sindicatos en la negociación, sino que también tiene el potencial de fomentar nuevas visiones de organización social y reforzar una comprensión de clase de las fuerzas que socavan el bienestar de la comunidad.

Finalmente, a medida que crece el movimiento en oposición a esta tecnología, los sindicatos y coaliciones comunitarias ya en marcha necesitan establecer vínculos con el movimiento anti-centros de datos . Hasta el momento, estos dos movimientos se han desarrollado con poca superposición, a pesar de que existe una base sólida para una lucha común. El hecho es que el principal motor de la construcción de nuevos centros de datos es el esfuerzo continuo de los desarrolladores de IA por aumentar la potencia y la velocidad de sus sistemas. Esto se debe en parte a que :

Nuestros centros de datos actuales no se pueden adaptar fácilmente para convertirse en centros de IA de última generación. El problema es tan físico como el suelo que pisamos: los centros de datos tradicionales no soportan el peso de la tecnología de IA más reciente. Los bastidores que albergan los chips de computadora o de IA son simplemente demasiado pesados ​​para el suelo y se romperían bajo su peso.

Así pues, existe una alianza natural por forjar, una que reúna a quienes se oponen a la construcción y operación de centros de datos con quienes se oponen al uso generalizado de sistemas de IA multimodal en escuelas, lugares de trabajo, instituciones sanitarias y servicios gubernamentales. Dicha alianza podría servir como base sólida para construir el tipo de movimiento que necesitamos para ejercer el control popular sobre el desarrollo y uso continuos de la tecnología.

Cabe destacar que no debemos considerar esto como un movimiento antitecnología o anti-IA. Como explica la periodista y autora especializada en tecnología, Karen Hao :

Antes de que la industria diera un giro radical hacia el desarrollo de modelos de IA que requerían una cantidad extraordinaria de recursos, florecieron muchos otros tipos de IA: pequeños sistemas especializados para detectar el cáncer, para revivir lenguas en peligro de extinción, para pronosticar fenómenos meteorológicos extremos y para acelerar el descubrimiento de fármacos. También surgieron ideas para desarrollar nuevas tecnologías de IA, incluidas aquellas que no necesitaban muchos datos y aquellas que solo requerían dispositivos móviles, no enormes superordenadores, para su entrenamiento.

Incluso ahora, con los grandes modelos de lenguaje, una gran cantidad de investigaciones y ejemplos como DeepSeek ya demuestran que diferentes técnicas pueden producir las mismas capacidades con una ínfima fracción de la escala que las empresas de IA utilizan para justificar sus ambiciones de consumo planetario.

En otras palabras, como ya indiqué en la conclusión de mi resumen de esta serie:

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 concretamente, reside en la determinación de los líderes tecnológicos de desarrollar una tecnología de IA específica 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.

Martin Hart-Landsberg es profesor emérito de Economía en el Lewis and Clark College de Portland, Oregón, e investigador adjunto en el Instituto de Ciencias Sociales de la Universidad Nacional de Gyeongsang , Corea del Sur. Sus áreas de docencia e investigación incluyen la economía política, el desarrollo económico, la economía internacional y la economía política de Asia Oriental. También es miembro de la Junta de Derechos Laborales (Portland, Oregón) y mantiene el blog « Reports from the Economic Front», donde se publicó originalmente este artículo.