¿Cuál es el rumbo de la inteligencia artificial?

¿Cual es el rumbo de la inteligencia artificial?

Trabajo intelectual, crisis de rentabilidad, vigilancia privatizada y nuevas valorizaciones.

Las grandes corporaciones revelan una lógica que poco tiene que ver con el bienestar colectivo y mucho con la reducción de costos laborales, la extracción masiva de datos y la concentración del poder.

El discurso dominante presenta la automatización como un proceso inexorable, un destino tecnológico ante el cual solo cabe adaptarse. Esta narrativa, sin embargo, merece ser interrogada. La historia del capitalismo muestra que la incorporación de maquinaria o nueva tecnología nunca ha sido neutral: cada oleada tecnológica ha reflejado los intereses de quienes controlan los medios de producción. La inteligencia artificial no es una excepción.

Suele afirmarse que la automatización afectará al conjunto del trabajo humano. La evidencia disponible sugiere lo contrario. Los grandes modelos de lenguaje y los sistemas de aprendizaje automático actuales destacan en tareas simbólicas, procesamiento de datos estructurados, generación de textos y toma de decisiones basadas en patrones estadísticos. En cambio, carecen de corporalidad, de percepción situada, de la flexibilidad sensorial necesaria para desenvolverse en entornos físicos impredecibles.

Esta asimetría técnica implica que los primeros empleos en ser sustituidos serán los de carácter intelectual rutinizable: secretariado, análisis financiero, asesoría legal estandarizada, contabilidad básica, generación de código repetitivo. Un electricista, una enfermera o un técnico de mantenimiento seguirán siendo insustituibles por más tiempo, hasta que la robótica y la construcción de una IA general(AGi) avance significativamente. Entre el consenso optimista y el escepticismo estructural, entre el 2006 y el 2035.

Como han documentado Acemoglu y Johnson, la industria tecnológica ha caído en una "falacia de la imitación": la obsesión por alcanzar la paridad con el desempeño humano (human parity) ha desplazado la pregunta más relevante, que es la utilidad de las máquinas para complementar nuestras capacidades (machine usefulness). El resultado es una "automatización mediocre" (so-so automation) que destruye puestos de trabajo sin generar las ganancias de productividad prometidas.

Existe una paradoja estructural que los economistas ortodoxos suelen eludir. La maquinaria, incluido el software y los algoritmos, constituye en la industria capital fijo: un valor ya incorporado que no crea nueva riqueza por sí mismo. La única fuente de valor nuevo es el trabajo humano vivo. Cuando la inteligencia artificial sustituye trabajo, reduce la masa de valor susceptible de ser apropiada. En otros términos, el capital invierte para ahorrar salarios, pero al hacerlo estrecha la base real de su propia ganancia.

Esta contradicción ha sido señalada por diversos autores desde la economía política. Pasquinelli, por ejemplo, muestra cómo la automatización del conocimiento replica la misma dinámica que la automatización industrial: el trabajador deja de ser sujeto que domina la herramienta para convertirse en objeto subordinado al capital fijo. La inteligencia artificial, al absorber el "intelecto general" de una tarea, se enfrenta al trabajador como una potencia autónoma y extraña.

Las consecuencias de esta dinámica ya son visibles. El desempleo o la reducción salarial de los trabajadores intelectuales disminuirá el consumo efectivo, lo que a su vez puede desencadenar crisis de sobreproducción y caída de la rentabilidad agregada. Los propios promotores de la IA reconocen este riesgo, aunque lo minimizan en sus declaraciones públicas.

Ante el agotamiento de las "fuentes tradicionales de ganancia", es decir el trabajo humano y la naturaleza, que determinan el decrecimiento de la tasa de ganancia, el capitalismo comienza a migrar hacia un nuevo modelo de acumulación. Shoshana Zuboff ha denominado a una parte de este nuevo desarrollo "capitalismo de vigilancia". En este esquema, la experiencia humana es expropiada gratuitamente y transformada en datos de comportamiento. Esos datos alimentan modelos predictivos que anticipan nuestras decisiones, y esas predicciones se venden en mercados de futuros conductuales.

Pero no es solo eso, sino también la puesta en valor de aspectos del ser humano ligados al desarrollo espiritual de la humanidad los que pretenden convertir en rentabilidad.

El filósofo Roger Garaudy, en sus análisis de mediados del siglo XX, ya había detectado la deriva hacia una racionalidad instrumental que aplasta la iniciativa individual. Advertía sobre la creación de "reflejos condicionados" a través de la publicidad y los medios, y sobre el fetichismo de las estructuras --la tendencia a tratar como naturales e inmutables lo que son decisiones políticas contingentes. Estas intuiciones resultan hoy más vigentes que nunca. La publicidad algorítmica no busca informar, sino condicionar; las recomendaciones personalizadas no amplían nuestra libertad, la estrechan suavemente, volviendo difusa la frontera entre lo que realmente deseamos y lo que se nos sugiere desear.

Esta lógica se ha extendido del consumo al trabajo. Empresas como Amazon utilizan sistemas de IA para monitorizar el rendimiento físico y mental de sus empleados en tiempo real, automatizando penalizaciones y despidos cuando no se alcanzan las métricas fijadas por los algoritmos. El trabajador es tratado como un nodo más de una cadena de optimización, desposeído de su condición de sujeto.

La deriva más preocupante, sin embargo, es la mercantilización de la soberanía. Empresas como Palantir, cofundada por Peter Thiel, no se limitan a vender software de análisis de datos: imponen una cosmología completa. Su discurso parte de la premisa de que el conflicto es la condición permanente del mundo, que la deliberación democrática constituye una debilidad táctica, y que una élite tecnológica privada está mejor posicionada que el Estado para decidir quién debe ser vigilado, señalado o neutralizado.

Palantir opera como un mecanismo de homeostasis social: detecta y suprime cualquier alteración al orden establecido. Sus herramientas son utilizadas por agencias de inteligencia, fuerzas policiales y ejércitos de numerosos países. Lo que está en juego es nada menos que la transferencia de funciones soberanas indelegables --definir una amenaza, determinar un perfil de riesgo, ordenar una intervención-- desde la esfera de la deliberación democrática a la de la optimización algorítmica corporativa.

Como advierte Suleyman, estas tecnologías son "amplificadores de fragilidad". Debilitan al Estado-nación, redistribuyen el poder hacia actores privados que no rinden cuentas, y clausuran la política no mediante la prohibición explícita, sino volviendo incuestionable el entramado de vigilancia bajo el ropaje de la eficiencia técnica.

La inteligencia artificial podría diseñarse y desplegarse de maneras radicalmente distintas. La complementariedad humano-máquina, la potenciación de las capacidades de los trabajadores, el diseño centrado en las personas, la transparencia algorítmica y el control democrático de los sistemas de vigilancia son alternativas técnica y económicamente viables. No se implementan porque no sirven a los intereses de quienes detentan el poder en la actual estructura de acumulación.

La trayectoria actual de la IA es, por tanto, una decisión política, no un imperativo técnico. Como tal, puede ser revertida. Pero para ello se requiere, en primer lugar, desmontar la ilusión de inevitabilidad que acompaña a esta tecnología. El algoritmo no es neutral, viene adosado con el una gnoseología Kantiano - Popperiana; el mercado no se autorregula; la eficiencia no es un valor supremo. Detrás de cada modelo de inteligencia artificial hay una opción de diseño que refleja una concepción particular del ser humano y de la sociedad.

El rumbo actual conduce a una sociedad más desigual, más vigilada y con menos espacios de deliberación. Frente a ello, la tarea intelectual y política de nuestra generación consiste en disputar el sentido de estas tecnologías. No se trata de detener el progreso, sino de definir qué progreso queremos y para quién.

Para quienes deseen profundizar en los argumentos aquí esbozados, recomiendo consultar las siguientes obras:

Acemoglu, D. y Johnson, S. (2023). Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle over Technology and Prosperity. PublicAffairs.

Suleyman, M. y Bhaskar, M. (2023). The Coming Wave: The 21st Century's Greatest Dilemma. Crown.

Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism. PublicAffairs.

Pasquinelli, M. (2023). The Eye of the Master: A Social History of Artificial Intelligence. Verso.

Garaudy, R. (1966). Marxismo del siglo XX. Editorial Losada. (Particularmente sus capítulos sobre la racionalidad instrumental y el fetichismo de las estructuras).

Marx, K. (1844). Manuscritos económico-filosóficos. (Especialmente la sección sobre el trabajo enajenado).