{"id":20482,"date":"2026-10-03T05:00:21","date_gmt":"2026-10-03T04:00:21","guid":{"rendered":"https:\/\/espai-marx.net\/?p=20482"},"modified":"2026-10-03T00:46:15","modified_gmt":"2026-10-02T23:46:15","slug":"dossier-sobre-inteligencia-artificial-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/espai-marx.net\/?p=20482","title":{"rendered":"Dossier sobre Inteligencia Artificial (2)"},"content":{"rendered":"

Una nueva de recopilaci\u00f3n de art\u00edculos recientes sobre uno de los temas tecnol\u00f3gicos, econ\u00f3micos y pol\u00edticos m\u00e1s importantes de nuestro tiempo.<\/strong><\/p>\n

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\u00bfDe d\u00f3nde proceden los superbeneficios? Sobre la naturaleza del capitalismo digital<\/h3>\n

Tony Andr\u00e9ani\u00a0<\/strong><\/p>\n

Hoy en d\u00eda, los beneficios de las empresas que cotizan en bolsa en todo el mundo se est\u00e1n disparando.<\/p>\n

Hay que remontarse al siglo XIX y a los \u00abbarones ladrones\u00bb estadounidenses para encontrar beneficios comparables a los que generan los gigantes de Internet \u2014con sus filiales centradas en la IA\u2014 y a los que prev\u00e9n las empresas especializadas en IA. 1<\/sup> Estas prev\u00e9n beneficios a\u00fan m\u00e1s astron\u00f3micos, gracias a inversiones tan colosales que superar\u00edan el PIB de muchos pa\u00edses \u2014y desde luego no de los m\u00e1s peque\u00f1os\u2014. Hemos llegado a un punto en el que algunos gur\u00fas de la IA, sin cuestionar estos beneficios, se muestran preocupados por sus consecuencias, temiendo una agitaci\u00f3n social generalizada.2<\/sup><\/p>\n

Pero, \u00bfde d\u00f3nde proceden estos superbeneficios? Este punto por s\u00ed solo basta para invalidar la econom\u00eda neocl\u00e1sica, al menos en su formulaci\u00f3n m\u00e1s te\u00f3rica, ya que, una vez que se ha pagado el precio justo al \u00abfactor trabajo\u00bb y al \u00abfactor capital\u00bb, el beneficio deber\u00eda ser cero.<\/p>\n

Y lo que es a\u00fan m\u00e1s importante, este mismo punto parece poner definitivamente en tela de juicio la teor\u00eda marxista de que los beneficios son generados por el trabajo, bas\u00e1ndose en que cada vez hay menos necesidad de mano de obra, ya que esta es sustituida cada vez m\u00e1s por robots \u2014incluidos, quiz\u00e1, los robots humanoides\u2014 y por la IA, sobre todo en el trabajo intelectual. 3<\/sup><\/p>\n

Como veremos, nada podr\u00eda estar m\u00e1s lejos de la verdad. Sin embargo, establecer esto presupone una s\u00f3lida comprensi\u00f3n de la teor\u00eda marxista y un an\u00e1lisis de las nuevas formas de capitalismo. Pero primero, recordemos c\u00f3mo evolucion\u00f3 el capitalismo antes de pasar a ser digital.<\/p>\n

El capitalismo accionarial<\/strong><\/p>\n

Marx ya hab\u00eda llamado la atenci\u00f3n sobre la revoluci\u00f3n en el capitalismo provocada por las sociedades an\u00f3nimas. El capitalismo ya no estaba impulsado simplemente por los empresarios; se estaba volviendo colectivo. Durante mucho tiempo, las grandes empresas con una amplia base accionarial coexistieron junto a las peque\u00f1as empresas con una base accionarial m\u00e1s limitada. Pero, al estar dispersos, los accionistas individuales se asemejaban m\u00e1s a rentistas, frente a directivos todopoderosos. Esto era cierto incluso para los accionistas m\u00e1s importantes durante la era del \u00abcapitalismo gerencial\u00bb tras la Segunda Guerra Mundial. Cuando los inversores poderosos tomaron el control de las grandes empresas, comenzaron a exigir rendimientos cada vez mayores. Fue entonces cuando las finanzas se hicieron con el poder. Y la estructura general del capital cambi\u00f3. Por un lado, las sociedades de cartera llegaron a controlar una cascada de filiales. Por otro lado, la relaci\u00f3n entre estas corporaciones y otras empresas cambi\u00f3 con el desarrollo de la subcontrataci\u00f3n, que ahora est\u00e1 muy extendida. Volvamos a los beneficios.<\/p>\n

En la forma cl\u00e1sica del capitalismo, las superganancias eran simplemente las ganancias de los oligopolios. Estas grandes empresas, aprovechando la enorme escala de su \u00abcapital constante\u00bb (capital invertido en los medios de producci\u00f3n) y su tecnolog\u00eda avanzada, no solo vend\u00edan sus productos por encima de su valor de mercado, sino que, gracias a su posici\u00f3n dominante, pose\u00edan tal \u00abpoder de mercado\u00bb que pod\u00edan obtener ganancias adicionales. 4<\/sup>\u00a0Un punto importante que hay que aclarar aqu\u00ed es que los oligopolios no son monopolios, sino que compiten ferozmente entre s\u00ed \u2014lo cual, como veremos, ya pone en tela de juicio una de las premisas centrales de la teor\u00eda del \u00abtecnofeudalismo\u00bb: que su poder tiene un car\u00e1cter fundamentalmente rentista.<\/p>\n

Los oligopolios actuales pueden aumentar sus beneficios sacando el m\u00e1ximo partido posible a sus filiales m\u00e1s rentables y, sobre todo, a sus subcontratistas. Pero es con el capitalismo digital cuando los beneficios realmente se disparan.<\/p>\n

Capitalismo digital<\/strong><\/p>\n

Lo novedoso del capitalismo digital es que se trata de un capitalismo basado en plataformas, que opera a trav\u00e9s de redes inform\u00e1ticas. Aunque pr\u00e1cticamente todas las empresas utilizan ahora estas redes, las m\u00e1s grandes hacen un uso m\u00e1s amplio e intensivo de ellas, ahorrando as\u00ed en mano de obra asalariada, y esta superioridad tecnol\u00f3gica es, como en cualquier econom\u00eda de mercado, una fuente de mayores beneficios. El caso m\u00e1s significativo, sin embargo, es el de las propias empresas tecnol\u00f3gicas \u2014incluidas, por supuesto, aquellas que prestan servicios de IA o se especializan en ella\u2014 y es aqu\u00ed donde la cuesti\u00f3n se vuelve crucial. \u00bfDe d\u00f3nde proceden sus astron\u00f3micos beneficios \u2014ya sean reales o previstos\u2014, cuando parecen emplear a\u00fan menos mano de obra? \u00bfNo contradice todo esto la teor\u00eda marxista de la tendencia a la ca\u00edda de la tasa de ganancia, como sostienen sus cr\u00edticos? En absoluto, como veremos. Esto se debe a que, para contrarrestarla, existen lo que Marx denomin\u00f3 \u00abcontratendencias\u00bb, algunas de las cuales son espont\u00e1neas, mientras que otras son, de hecho, el resultado de pol\u00edticas deliberadas. Examinemos cu\u00e1les son estas contratendencias y c\u00f3mo operan en el caso del capitalismo digital.<\/p>\n

1. El capital \u00abconstante\u00bb (que corresponde a los medios de producci\u00f3n) tiende a disminuir de valor debido al progreso t\u00e9cnico en el sector de los bienes de capital, el suministro energ\u00e9tico y las materias primas, como consecuencia de la globalizaci\u00f3n del comercio, en la que las materias primas proceden cada vez m\u00e1s de pa\u00edses con salarios bajos. (Marx ya hab\u00eda destacado claramente el papel del comercio internacional en el valor de estos bienes.) En consecuencia, la proporci\u00f3n del capital \u00abvariable\u00bb (los salarios) aumenta proporcionalmente, lo que permite un incremento de la tasa de ganancia, ya que hay m\u00e1s mano de obra que explotar. El capitalismo digital, sin embargo, se beneficia plenamente de estos avances t\u00e9cnicos, ya que hace un uso extensivo de la automatizaci\u00f3n, de la electricidad procedente de un n\u00famero creciente de fuentes y de materias primas importadas a bajo coste, incluidos los metales raros (aunque con un riesgo geopol\u00edtico).<\/p>\n

2. Otra fuente general de rentabilidad es la ampliaci\u00f3n e intensificaci\u00f3n del trabajo por el mismo salario, y aqu\u00ed es donde han entrado en juego las pol\u00edticas sociales propias del neoliberalismo. Como es bien sabido, la tendencia a reducir la jornada laboral, impulsada por la presi\u00f3n del movimiento obrero, se detuvo en la d\u00e9cada de 1980, y hoy en d\u00eda las organizaciones patronales y la derecha en general siguen abogando por una ampliaci\u00f3n de la semana laboral legal y un retraso de la edad de jubilaci\u00f3n. En cuanto a la intensificaci\u00f3n del trabajo \u2014que es menos visible\u2014, tambi\u00e9n es, bajo una nueva forma, el objetivo de la \u00abnueva gesti\u00f3n\u00bb, y afecta tambi\u00e9n a ingenieros y directivos, que a su vez se ven sometidos a presi\u00f3n. El capitalismo digital no es una excepci\u00f3n a la regla: la faceta \u00abatractiva\u00bb de la gesti\u00f3n (un ambiente relajado y diversas ventajas) enmascara los horarios flexibles y la presi\u00f3n constante. La remuneraci\u00f3n de los trabajadores cualificados tambi\u00e9n ha disminuido, ya que ahora hay una gran cantidad de profesionales de las tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n.<\/p>\n

3. Otra fuente de rentabilidad es el desempleo, que permite crear lo que Marx denomin\u00f3 \u00abel ej\u00e9rcito de reserva industrial\u00bb y ejercer una presi\u00f3n a la baja sobre los salarios, o simplemente la amenaza del desempleo. La automatizaci\u00f3n, la digitalizaci\u00f3n y, hoy en d\u00eda, la expansi\u00f3n de la IA amenazan a ej\u00e9rcitos de trabajadores \u00abmanuales\u00bb y \u00abde oficina\u00bb.<\/p>\n

4. Las grandes empresas presionan a los gobiernos para que aumenten su rentabilidad, tanto exigiendo menores \u00abcostes laborales\u00bb (es decir, salarios socializados) como menores impuestos sobre el capital y diversas formas de ayuda (subvenciones, financiaci\u00f3n de infraestructuras, etc.).5<\/sup> Tambi\u00e9n son expertas (especialmente los gigantes de Internet) en la evasi\u00f3n fiscal.
No habr\u00eda motivo para aplicar y reforzar todas estas pol\u00edticas corporativas y gubernamentales si los beneficios surgieran espont\u00e1neamente del progreso tecnol\u00f3gico y de la globalizaci\u00f3n del comercio, como afirman los economistas liberales.<\/p>\n

5. La financiarizaci\u00f3n, al alejar cada vez m\u00e1s a los accionistas del lugar de trabajo, ha quebrado la resistencia de los trabajadores y sus sindicatos. Recordemos que los poderosos \u00abinversores institucionales\u00bb (bancos de inversi\u00f3n \u2014desde que se puso fin a la separaci\u00f3n entre las actividades crediticias y de inversi\u00f3n de los bancos\u2014, compa\u00f1\u00edas de seguros, fondos de pensiones, etc.) ya se hab\u00edan hecho con el poder, de forma m\u00e1s o menos discreta, en los consejos de administraci\u00f3n de las empresas. Ahora es el sector \u00abbancario en la sombra\u00bb, no regulado (grandes fondos como BlackRock o Fidelity), fuera del alcance de los empleados e incluso de los ejecutivos, el que a menudo lleva la batuta. Por lo tanto, no es de extra\u00f1ar que la participaci\u00f3n de los salarios en el valor a\u00f1adido haya seguido disminuyendo.<\/p>\n

El hecho es que esta financiarizaci\u00f3n ha alcanzado su punto \u00e1lgido en el capitalismo digital. A\u00f1adamos que los ejecutivos de las empresas tecnol\u00f3gicas m\u00e1s grandes est\u00e1n tan mimados por estos inversores que ellos mismos se han convertido en accionistas mayoritarios, lo que les ha reportado fortunas colosales que incluso superan a las de los consejeros delegados de otras grandes multinacionales.6<\/sup><\/p>\n

Queda una pregunta desconcertante: las grandes empresas del capitalismo digital emplean a relativamente pocas personas, en comparaci\u00f3n con los beneficios que generan.7<\/sup>\u00a0Pero las apariencias enga\u00f1an.<\/p>\n

El trabajo oculto en el capitalismo digital<\/strong><\/p>\n

En el capitalismo digital, el trabajo oculto es principalmente el de los \u00abtrabajadores del clic\u00bb: tanto aquellos que, como parte de su trabajo, proporcionan datos a sus empleadores de forma gratuita \u2014como los conductores de Uber o los repartidores de Amazon\u2014 como aquellos que trabajan para empresas tecnol\u00f3gicas, etiquetando o \u00abmoderando\u00bb im\u00e1genes para alimentar y entrenar sus modelos. Estos \u00faltimos, ya trabajen desde casa o est\u00e9n empleados en \u00abgranjas de clics\u00bb por subcontratistas o por las propias plataformas de las empresas \u2014que los contratan en pa\u00edses pobres\u2014, solo reciben salarios de miseria. Se podr\u00eda decir que son los \u00abfogoneros\u00bb de los gigantescos barcos de la industria tecnol\u00f3gica, al menos hasta que sean sustituidos por la IA.8<\/sup>\u00a0En total, se estima que hay 185 millones de trabajadores del clic en todo el mundo.<\/p>\n

Es cierto que esto por s\u00ed solo no puede explicar la extraordinaria rentabilidad de estas empresas. Para comprenderlo, debemos centrar nuestra atenci\u00f3n en los usuarios de sus productos, quienes simplemente les proporcionan mano de obra gratuita cada vez que se conectan a Internet, suministrando potencialmente todo tipo de datos (sobre su informaci\u00f3n personal, ubicaci\u00f3n, comportamiento, salud, ideas, sentimientos, c\u00edrculos sociales, estados de \u00e1nimo, compras, etc.) que sirven de materia prima a estas empresas.9<\/sup>\u00a0En este punto, algunos podr\u00edan cuestionar la idea de que esto constituya \u00abtrabajo\u00bb, ya que no es obligatorio; el trabajo se define como una actividad caracterizada por limitaciones de tiempo y resultados, en contraposici\u00f3n a una actividad de ocio, que es opcional. Sin embargo, es como si el acto de iniciar sesi\u00f3n fuera, en la mayor\u00eda de los casos, obligatorio. \u00bfEn qu\u00e9 sentido?<\/p>\n

En empresas de cualquier tipo, as\u00ed como en organismos gubernamentales y servicios p\u00fablicos, se recopilan todo tipo de datos en el transcurso de las actividades laborales cotidianas. Pero estos datos est\u00e1n protegidos por la legislaci\u00f3n, siendo la m\u00e1s estricta el Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD) de la Uni\u00f3n Europea, que garantiza que los datos permanezcan dentro de estas instituciones y no puedan ser explotados por entidades externas, incluidas las grandes empresas tecnol\u00f3gicas.10<\/sup>\u00a0Sin embargo, cuando se trata de relaciones transfronterizas \u2014que son habituales en las empresas transnacionales\u2014, esta protecci\u00f3n se debilita porque las normativas son m\u00e1s laxas en otros pa\u00edses. Y la pirater\u00eda inform\u00e1tica es muy dif\u00edcil de combatir.<\/p>\n

Es principalmente a trav\u00e9s del consumo y las actividades de ocio como el trabajo en l\u00ednea da lugar al saqueo de datos. Es pr\u00e1cticamente imposible evitar aceptar \u00abcookies\u00bb en el \u00e1mbito comercial (como m\u00ednimo, las consideradas \u00abesenciales\u00bb), que proporcionan todo tipo de datos sobre el usuario.11<\/sup> Estos datos son indispensables para las plataformas comerciales y de contenidos a la hora de captar clientes y fomentar las compras. Para las empresas de IA, estos datos son igualmente esenciales para entrenar sus modelos. Tambi\u00e9n pueden venderse simplemente a intermediarios, que a su vez los revenden para alimentar la industria publicitaria \u2014que se ha convertido en el tercer sector econ\u00f3mico m\u00e1s grande del planeta, despu\u00e9s de la electricidad y la agricultura\u2014. Por \u00faltimo, las plataformas de redes sociales \u2014aunque ofrezcan ciertas restricciones (como limitar qui\u00e9n puede ver tus publicaciones)\u2014 son una fuente inagotable de datos, dada la cantidad de horas que se pasan frente a las pantallas en plataformas como Facebook, Instagram o TikTok. Solo las VPN permiten escapar de la captura de datos.12<\/sup><\/p>\n

Se podr\u00eda argumentar que hacer clic en estas plataformas o redes no constituye un trabajo. Es cierto que parece ser opcional. Pero, de hecho, es obligatorio \u2014al igual que, por poner un ejemplo muy sencillo, un viajero que quiere comprar un billete de tren y ya casi no puede acudir a la taquilla de la estaci\u00f3n para hablar con un empleado (y que, si quiere encontrar el mejor precio en un sistema de precios denominado \u00abdin\u00e1mico\u00bb, debe pasar una enorme cantidad de tiempo en l\u00ednea). Cuanto m\u00e1s avanza la digitalizaci\u00f3n, m\u00e1s se convierte el trabajo gratuito del usuario en la norma. 13<\/sup> En t\u00e9rminos generales, al igual que con cualquier actividad en el \u00e1mbito del ocio y el consumo, en cuanto un producto o servicio no es de producci\u00f3n propia, sino una mercanc\u00eda \u2014y hay que pasar por el proceso de compra y venta para obtenerlo\u2014, hay que pagar su precio. Esto resulta evidente cuando se requiere una suscripci\u00f3n. En pocas palabras, cuando un bien parece ser gratuito, el consumidor lo paga aportando datos \u2014ya sea al realizar un pedido, introducir contenido, interactuar en una red social o conversar con un chatbot\u2014. Y, como sabemos, el capitalismo digital ha ideado estrategias para impulsar el consumo excesivo, de forma muy similar a como lo hacen los traficantes de drogas (a trav\u00e9s de \u00abrecomendaciones\u00bb e incentivos para \u00abdesplazarse por la pantalla\u00bb).14<\/sup><\/p>\n

Por supuesto, el trabajo en l\u00ednea no es del todo gratuito. Los usuarios de Internet obtienen un bien o un servicio al conectarse, pero es gratuito en la medida en que los usuarios facilitan \u2014voluntariamente o no\u2014 datos, y no solo los suyos propios, sino a menudo tambi\u00e9n los de algunos de sus contactos. En t\u00e9rminos marxistas, solo este trabajo queda sin remunerar. Pero es sustancial.<\/p>\n

Medido en horas de trabajo, el trabajo en l\u00ednea sigue aumentando a medida que dedicamos cada vez m\u00e1s tiempo pegados a nuestros ordenadores \u2014o, peor a\u00fan, a nuestros tel\u00e9fonos inteligentes\u2014. A\u00f1adamos que este trabajo requiere un cierto nivel de habilidad, que va desde lo m\u00e1s b\u00e1sico (las reglas para utilizar un ordenador o un tel\u00e9fono inteligente) hasta lo m\u00e1s avanzado (aprender a utilizar aplicaciones, desde las m\u00e1s sencillas hasta las m\u00e1s sofisticadas), y que puede resultar bastante intenso, dada la gran atenci\u00f3n que exige. Por \u00faltimo, pero no por ello menos importante, todo est\u00e1 dise\u00f1ado para que el uso de Internet resulte adictivo. Todo esto se ve agravado a\u00fan m\u00e1s por el desarrollo de la IA: su uso se est\u00e1 volviendo cada vez m\u00e1s obligatorio, tanto en los entornos laborales tradicionales \u2014donde, de hecho, aligera la carga de muchas tareas (cuando no las elimina por completo), pero tambi\u00e9n aumenta la carga de trabajo de las tareas restantes\u2014 como en otras actividades.<\/p>\n

Al igual que todo trabajo bajo el capitalismo, el trabajo en l\u00ednea est\u00e1 sujeto a vigilancia. Sin duda, esta vigilancia ya no la llevan a cabo supervisores humanos, como ocurre dentro de las empresas (capataces, controladores de gesti\u00f3n y similares \u2014ahora rebautizados como \u00abcolaboradores\u00bb, al igual que todos los empleados\u2014), sino m\u00e1s bien mediante el uso de sistemas digitales que emiten \u00abrecomendaciones\u00bb y otras indicaciones persistentes. El trabajo en l\u00ednea tambi\u00e9n est\u00e1 marcado por una ideolog\u00eda que se ha extendido m\u00e1s all\u00e1 del marco de la empresa neoliberal para arraigarse en las plataformas digitales (el culto a la mercanc\u00eda y al mejor precio, la novedad como eufemismo de la calidad, etc\u00e9tera). 15<\/sup><\/p>\n

Se han realizado estimaciones sobre cu\u00e1nto dinero ganan los gigantes tecnol\u00f3gicos y de la IA con el suministro de datos.16<\/sup> Se calcula que, por cada usuario europeo de Internet, esta cantidad asciende a 1 381 euros al a\u00f1o y, a lo largo de toda una vida digital (estimada en sesenta y nueve a\u00f1os), a 224 223 euros \u2014el equivalente a diez a\u00f1os del salario medio a tiempo completo en Francia\u2014. En Estados Unidos, el beneficio generado es a\u00fan mayor: 5.600 d\u00f3lares por persona al a\u00f1o y 716.000 d\u00f3lares a lo largo de toda la vida. Estos ingresos incluyen la publicidad, las suscripciones a servicios de IA, las licencias corporativas, el acceso a las API,17<\/sup>\u00a0las recomendaciones algor\u00edtmicas, la intermediaci\u00f3n de datos y los ahorros que permite la IA. Sin embargo, la gran mayor\u00eda de los datos recopilados son facilitados, en su mayor parte, de forma gratuita por los usuarios de Internet. Por lo tanto, queda claro de d\u00f3nde proceden los exorbitantes beneficios de las grandes empresas del capitalismo digital. La explotaci\u00f3n del trabajo gratuito otorga a las empresas tecnol\u00f3gicas una ventaja tan significativa que les permite eludir la tendencia a la igualaci\u00f3n de las tasas de beneficio entre sectores \u2014una caracter\u00edstica que anteriormente hab\u00eda definido al capitalismo\u2014 a escala nacional e incluso internacional a trav\u00e9s de la globalizaci\u00f3n.<\/p>\n

Si llev\u00e1ramos el an\u00e1lisis del capitalismo digital un paso m\u00e1s all\u00e1, ver\u00edamos que el grado de explotaci\u00f3n laboral es a\u00fan mayor, ya que, seg\u00fan Marx, solo el trabajo que produce valores de uso \u00abreales\u00bb crea valor, a diferencia del trabajo que es meramente formal, como el que implica la compraventa (a diferencia, por ejemplo, del trabajo de transporte o conservaci\u00f3n de mercanc\u00edas). Parte de este valor producido va a parar, naturalmente, a los trabajadores no productivos que prestan servicios \u00fatiles \u2014como los comerciales\u2014, pero otra parte se destina a pagar un trabajo totalmente improductivo \u2014como el de un ejecutivo de publicidad que ya no es un agente de informaci\u00f3n, sino un agente de propaganda o de influencia.18<\/sup>\u00a0Pero eso nos alejar\u00eda demasiado del tema.<\/p>\n

Hipercapitalismo<\/strong><\/p>\n

Algunos autores tratan de explicar este fen\u00f3meno como \u00abtecnufeudalismo\u00bb, argumentando que los beneficios generados por el capitalismo digital son, de hecho, una especie de renta, comparable a la que extra\u00edan los se\u00f1ores feudales \u2014los terratenientes\u2014 a costa de sus siervos o arrendatarios. Esto no resulta convincente. 19<\/sup>\u00a0Toda renta se basa en un monopolio \u2014por ejemplo, la propiedad de la tierra (renta \u00ababsoluta\u00bb) o de tierras m\u00e1s f\u00e9rtiles (renta \u00abdiferencial\u00bb), tal y como analiz\u00f3 Marx\u2014. Sin embargo, el espacio digital no es un espacio cerrado y, como hemos se\u00f1alado anteriormente, el mundo digital sigue siendo un entorno competitivo \u2014incluso hipercompetitivo\u2014. En cuanto a los datos, no se trata de un bien tangible, sino m\u00e1s bien de materia prima pura para uso digital. \u00bfConvierten las grandes empresas tecnol\u00f3gicas a otras empresas en \u00abvasallos\u00bb? Se trata, en realidad, de una tendencia general del capitalismo, como se observa en el uso generalizado de la subcontrataci\u00f3n. Las empresas tecnol\u00f3gicas simplemente la han amplificado. \u00bfAcaso no producen ning\u00fan bien tangible? Este ya es el caso de todas las empresas comerciales, con la excepci\u00f3n de algunas de sus actividades (el almacenamiento y la exposici\u00f3n de productos). En \u00faltima instancia, hablar de \u00abcapitalismo rentista\u00bb ya no tiene sentido. El capitalismo no se basa en la extracci\u00f3n de renta, sino de beneficio, que procede del trabajo no remunerado, y este trabajo no es comparable al de los siervos, que presupone la subyugaci\u00f3n legal de una persona a otra. En realidad, con el capitalismo digital, nos encontramos ante una forma hiperb\u00f3lica de capitalismo, cuyas contradicciones internas hacen que su futuro sea a\u00fan m\u00e1s problem\u00e1tico.<\/p>\n

Conclusi\u00f3n<\/strong><\/p>\n

El objetivo aqu\u00ed no era sopesar las ventajas y los inconvenientes de las tecnolog\u00edas digitales, sino examinar los or\u00edgenes de los elevados \u2014y a veces espectaculares\u2014 beneficios generados por el capitalismo digital, en particular por los gigantes de Internet. Sin embargo, por las razones que hemos esbozado, estos beneficios no son sorprendentes: aunque hay menos trabajo en algunas \u00e1reas, hay mucho m\u00e1s en formas ocultas. No hemos cambiado de sistema econ\u00f3mico a un sistema econ\u00f3mico rentista. El capitalismo digital no es m\u00e1s que una nueva forma de explotaci\u00f3n que se ha generalizado al extenderse m\u00e1s all\u00e1 de la propia empresa para abarcar a la masa de sus usuarios o clientes (cuando se exigen cuotas de suscripci\u00f3n). En otro sistema econ\u00f3mico, las cosas ser\u00edan muy diferentes. La carga de trabajo dentro de la empresa se reducir\u00eda, tanto en duraci\u00f3n como en intensidad, porque los beneficios se destinar\u00edan \u00fanicamente a la inversi\u00f3n, en lugar de ir a parar a los bolsillos de los accionistas, quienes recibir\u00edan solo una remuneraci\u00f3n limitada \u2014o ninguna en absoluto, en un sistema perfectamente concebible en el que ya no habr\u00eda accionistas\u2014. En cuanto a los clientes y usuarios, solo tendr\u00edan que facilitar los datos necesarios para prestar el servicio comercial (lo que permitir\u00eda la recopilaci\u00f3n de datos con fines informativos, pero descartar\u00eda cualquier publicidad con fines propagand\u00edsticos o de influencia). En el caso de un bien p\u00fablico \u2014en lugar de un bien privado\u2014, independientemente de si, seg\u00fan su naturaleza, lo prestara un organismo gubernamental, una instituci\u00f3n p\u00fablica o una empresa p\u00fablica, y de si fuera gratuito (y, por tanto, financiado con impuestos) o de pago, se aplicar\u00eda el mismo principio: solo se recopilar\u00edan los datos necesarios para prestar el servicio. Esto descartar\u00eda cualquier forma de vigilancia masiva.20<\/sup> Dado su papel indispensable en la econom\u00eda, las grandes empresas tecnol\u00f3gicas se convertir\u00edan en empresas industriales y comerciales p\u00fablicas, con un sistema de gobernanza diferente al de otras empresas p\u00fablicas. Para entrenar sus modelos, utilizar\u00edan estos datos, en lugar de la masa indiscriminada de datos cargada de todo tipo de \u00absesgos cognitivos\u00bb, como ocurre hoy en d\u00eda. El \u00abtrabajo de clics\u00bb ya no se subcontratar\u00eda, sino que se remunerar\u00eda a su valor justo de mercado. El trabajo en l\u00ednea servir\u00eda al bien com\u00fan y no dar\u00eda lugar a ninguna explotaci\u00f3n, ya que las empresas digitales p\u00fablicas dejar\u00edan de obtener beneficios, salvo aquellos destinados a financiar la inversi\u00f3n.21<\/sup><\/p>\n

Bibliograf\u00eda<\/strong><\/p>\n

Andr\u00e9ani, Tony. Historical Materialism: Revisiting The Fundamental Concepts<\/em>. Translated by Sarah Erden. London: Routledge, 2026, Chapter 13 on the capitalist mode of production.<\/p>\n

Andreani, Tony. \u00abUn f\u00e9odalisme num\u00e9rique?\u00bb\u00a0 Blog post. March 1, 2025. <\/em>https:\/\/tonyandreani.canalblog.com\/2025\/03\/un-feodalisme-numerique.html<\/a><\/p>\n

Andr\u00e9ani, Tony. \u00abTechnof\u00e9odalisme ou hypercapitalisme?\u00bb Blog post. Aug. 18, 2025. https:\/\/tonyandreani.canalblog.com\/archive\/2025-08\/<\/a><\/p>\n

Cohen, Daniel,<\/em> Homo Numericus: The \u201cComing\u201d Civilization. <\/em>Translated by Steven Rendall. Cambridge, UK: Polity Press, 2024.<\/p>\n

Durand, C\u00e9dric. Techno-f\u00e9odalisme. Critique de l\u2019\u00e9conomie num\u00e9rique, <\/em>Paris: \u00c9ditions Zones, 2020.<\/p>\n

Mazzucato, Mariana. \u00abPreventing Digital Feudalism\u00bb, Project Syndicate, 2019.<\/p>\n

Varoufakis, Yanis. Technofeudalism: What Killed Capitalism? <\/em>London: Bodley Head, 2023.<\/p>\n

Zuboff, Shoshana. The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. <\/em>New York: PublicAffairs, 2019.<\/p>\n

Smyrnaios,\u00a0Nikos. Beyond Techno-feudalism: Toward a Critique of Digital Imperialism<\/em>, HAL Open Science, 2026.<\/p>\n

Smyrnaios, Nikos. \u00abAu-del\u00e0 du techno-f\u00e9odalisme: pour une critique de l\u2019imp\u00e9rialisme num\u00e9rique\u00bb, Contretemps,<\/em> 17 June 2026.<\/p>\n

Zukerfeld, Mariano. Knowledge in the Age of Digital Capitalism<\/em>, London: University of Westminster Press, 2017.<\/p>\n

Notas<\/strong><\/p>\n

1\u00a0Para que te hagas una idea, en solo un trimestre (el primero de 2026), Amazon registr\u00f3 unos beneficios de 30 000 millones de d\u00f3lares, Microsoft de 31 000 millones y Meta de 26 000 millones. Aunque OpenAI a\u00fan no es rentable, prev\u00e9 serlo para 2030, con 56 000 millones de d\u00f3lares. Anthropic tampoco es rentable, pero ha anunciado que pronto empezar\u00e1 a generar beneficios. Eso no ha impedido que estos dos gigantes de la IA alcancen hoy en d\u00eda valoraciones enormes (852 000 millones y 900 000 millones de d\u00f3lares, respectivamente), ya que los inversores esperan de ellos rendimientos extraordinarios.<\/p>\n

2 Esto ha llevado a directores ejecutivos como Mark Zuckerberg (Meta), Jeff Bezos (Amazon) y Sam Altman (OpenAI) a apoyar la idea de una renta b\u00e1sica universal, sin ning\u00fan requisito de trabajar a cambio.<\/p>\n

3\u00a0Por eso, un acad\u00e9mico como Mariano Zuckerfeld sostiene que la econom\u00eda digital deja obsoleto el an\u00e1lisis marxista, afirmando que debe concebirse no en t\u00e9rminos de trabajo, sino en t\u00e9rminos de conocimiento.<\/p>\n

4\u00a0Su posici\u00f3n dominante se sustenta, en particular, en su gasto en publicidad, su cartera de patentes y los acuerdos entre ellas.<\/p>\n

5\u00a0El apoyo gubernamental es especialmente evidente en el caso del capitalismo digital. Como se ha se\u00f1alado a menudo, el Gobierno de EE. UU. \u2014y, en particular, su complejo militar-industrial\u2014 ha desempe\u00f1ado, y sigue desempe\u00f1ando, un papel fundamental en el auge de las grandes tecnol\u00f3gicas en Estados Unidos.<\/p>\n

6\u00a0El caso de Elon Musk, cuya fortuna se estimaba en 1 bill\u00f3n de d\u00f3lares antes de que disminuyera ligeramente, es emblem\u00e1tico.<\/p>\n

7\u00a0Esto resulta a\u00fan m\u00e1s evidente en el caso de las empresas especializadas en IA: OpenAI solo cuenta con 4 500 empleados (en su mayor\u00eda ingenieros) y Anthropic, con 2 500.<\/p>\n

8\u00a0V\u00e9ase Casilli, Antonio A. Waiting for Robots: The Hired Hands of Automation<\/i>. Traducido por Saskia Brown. Pr\u00f3logo de Sarah Roberts. Chicago: The University of Chicago Press, 2025. Casilli identifica una tercera categor\u00eda entre los trabajadores \u00abdel clic\u00bb: los usuarios de las redes sociales. Esta es tambi\u00e9n nuestra opini\u00f3n.<\/p>\n

9 Shoshana Zuboff ha demostrado brillantemente, en The Age of Surveillance Capitalism<\/i>, la magnitud y la variedad de los datos recopilados, que han aumentado a\u00fan m\u00e1s con el uso generalizado de los \u00abdispositivos conectados\u00bb.<\/p>\n

10\u00a0La protecci\u00f3n de los datos personales conlleva numerosos derechos para las personas (incluido el derecho de acceso, rectificaci\u00f3n, supresi\u00f3n y portabilidad de los datos), pero estos derechos son dif\u00edciles de ejercer.<\/p>\n

11\u00a0La digitalizaci\u00f3n de las interacciones de los ciudadanos con los organismos p\u00fablicos y los servicios p\u00fablicos deber\u00eda, en principio, estar exenta de la recogida de datos por parte del sector privado, pero esto dista mucho de ser siempre as\u00ed.<\/p>\n

12\u00a0Una aplicaci\u00f3n como WhatsApp solo ofrece un anonimato parcial. Del mismo modo, el Reglamento Europeo (RGPD) se limita a recomendar la seudonimizaci\u00f3n, que ofrece una protecci\u00f3n limitada.<\/p>\n

13\u00a0De hecho, esto forma parte de una evoluci\u00f3n del capitalismo que viene de lejos. Por poner un ejemplo muy sencillo: en el pasado, cuando un cliente acud\u00eda a una gasolinera, un empleado le llenaba el dep\u00f3sito e incluso le limpiaba el parabrisas; estos servicios estaban incluidos en el precio del combustible. Luego, los clientes empezaron a repostar ellos mismos y, hoy en d\u00eda, realizan el pago sin pasar por caja.<\/p>\n

14\u00a0V\u00e9ase Yves Marry y Florent Souillot, La guerre de l\u2019attention.<\/i> Par\u00eds: Les \u00c9ditions L\u2019\u00e9chapp\u00e9e, 2022.<\/p>\n

15\u00a0V\u00e9anse, entre otros, los an\u00e1lisis de Luc Boltanski y Eve Chiapello en The New Spirit of Capitalism<\/em>.<\/i> Traducido por Gregory Elliott. Londres: Verso, 2018.<\/p>\n

16\u00a0V\u00e9ase MINTED media ads tech, mnted.fr<\/a><\/p>\n

17\u00a0Las API son, en esencia, interfaces que permiten el intercambio de datos o funcionalidades.<\/p>\n

18\u00a0Sobre la cuesti\u00f3n del trabajo productivo e improductivo, v\u00e9ase el cap\u00edtulo 5 de mi libro Historical Materialism: Revisiting the Fundamental Concepts.<\/i><\/p>\n

19\u00a0Existe una considerable cantidad de literatura cr\u00edtica sobre el tema. Se puede encontrar una visi\u00f3n general en Usbek\u00a7Rica (https:\/\/usbeketrica.com<\/a>: Technof\u00e9odalisme: avons-nous vraiment r\u00e9gress\u00e9 vers Le Moyen Age ?<\/i> Los defensores de esta teor\u00eda mantienen diversas posturas sobre su relaci\u00f3n con el capitalismo, que van desde Varoufakis, que lo ve como el fin del capitalismo, hasta Durand, que lo considera m\u00e1s bien un cambio de rumbo.<\/p>\n

20 Sobre la distinci\u00f3n \u2014que considero fundamental\u2014 entre bienes sociales y bienes privados, y sobre estas instituciones, me gustar\u00eda remitir al lector a mi libro Ten Essays for a 21st-Century Socialism<\/em>. Londres: Routledge, 2024. Ensayos 4 y 5.<\/p>\n

21\u00a0En esta misma l\u00ednea, Evgeny Morozov propone que los datos digitales se consideren un bien com\u00fan.<\/p>\n

Fuente: MROnline<\/em>, 21 de septiembre de 2026 (https:\/\/mronline.org\/2026\/09\/21\/where-do-superprofits-come-from-on-the-nature-of-digital-capitalism\/<\/a>)<\/p>\n

\n

__________<\/p>\n<\/div>\n

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IA: la mayor apuesta econ\u00f3mica de la historia de EE. UU<\/h3>\n

Michael Roberts<\/strong><\/p>\n

La econom\u00eda estadounidense sigue creciendo a un ritmo m\u00e1s r\u00e1pido que el de otras econom\u00edas del G7, pero el motor de este crecimiento es la ingente inversi\u00f3n en modelos de IA, centros de datos y todos los chips y la tecnolog\u00eda relacionados con la IA.<\/p>\n

El PMI compuesto de EE. UU. (\u00edndice de actividad econ\u00f3mica) subi\u00f3 hasta 58,4 desde 56 en agosto, lo que supone la mayor expansi\u00f3n de la actividad del sector privado desde julio de 2021 y marca el cuarto mes consecutivo de crecimiento acelerado. El crecimiento vino impulsado por el sector de los servicios (incluidos los servicios de informaci\u00f3n), que registr\u00f3 el mayor aumento de la producci\u00f3n en m\u00e1s de cinco a\u00f1os, mientras que el sector manufacturero tambi\u00e9n se aceler\u00f3. Los nuevos pedidos crecieron al ritmo m\u00e1s r\u00e1pido desde abril de 2022, mientras que la contrataci\u00f3n en el sector manufacturero fue la m\u00e1s s\u00f3lida desde febrero de 2021.<\/p>\n

\"\"<\/a>Ya en junio, coment\u00e9 que la IA no era m\u00e1s que \u00abuna gran apuesta para la econom\u00eda estadounidense\u00bb<\/a>. Pero ahora, en septiembre, eso parece quedarse corto. La expansi\u00f3n de la IA va camino de convertirse en la mayor apuesta econ\u00f3mica de la historia de EE. UU., eclipsando con creces las inversiones realizadas para financiar otros gigantescos proyectos de infraestructura estadounidenses en el pasado, como los ferrocarriles en el siglo XIX, la red de autopistas en el siglo XX e Internet en el siglo XXI.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

\n

Los analistas estiman que el gasto de capital de cinco de los denominados \u00abhiperescaladores\u00bb.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n<\/div>\n

Hasta julio, se han gastado 37 000 millones de d\u00f3lares en centros de datos privados, la mayor\u00eda de los cuales a\u00fan no est\u00e1n en funcionamiento.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Por el contrario, el gasto en construcci\u00f3n privada en EE. UU. destinado a todo lo dem\u00e1s \u2014viviendas, edificios de apartamentos, centros comerciales, etc.\u2014 se situ\u00f3 en los primeros siete meses de este a\u00f1o en unos 46 000 millones de d\u00f3lares.<\/p>\n

\"\"<\/a>La inversi\u00f3n en IA ha creado 750 000 nuevos puestos de trabajo desde 2023, seg\u00fan estimaciones de LinkedIn. Y esos puestos de trabajo est\u00e1n bien remunerados: el salario medio anual de las ofertas de empleo relacionadas con la IA en LinkedIn ronda los 180 000 d\u00f3lares, frente a los 80 000 d\u00f3lares del conjunto de los puestos de trabajo.<\/p>\n

\"\"<\/a>Por encima de todo, la inversi\u00f3n en IA ha dado lugar a enormes ganancias en la riqueza burs\u00e1til. A fecha del segundo trimestre de 2026, las carteras de acciones y fondos de inversi\u00f3n de EE. UU. ascend\u00edan a 63 billones de d\u00f3lares, seg\u00fan la Reserva Federal, casi el doble de la cantidad registrada a finales de 2022. La mayor parte de este aumento de la riqueza financiera ha ido a parar a manos de quienes ya son ricos, ya que los trabajadores poseen pocas acciones o bonos.<\/p>\n

\"\"<\/a>Los inversores extranjeros est\u00e1n acudiendo en masa a los activos estadounidenses. Actualmente poseen una cifra r\u00e9cord de 39 billones de d\u00f3lares en acciones y bonos estadounidenses, una cifra al alza desde 2022. Esto mantiene al d\u00f3lar estadounidense relativamente fuerte e impulsa al alza los precios de las acciones. Las guerras en Ucrania e Ir\u00e1n animan a los extranjeros a trasladar sus activos a EE. UU. para aprovechar el auge.<\/p>\n

\"\"<\/a>Al mismo tiempo, la demanda de equipos destinados a centros de datos, como los chips de memoria, est\u00e1 haciendo subir los costes de los productos tecnol\u00f3gicos. Los precios de importaci\u00f3n de ordenadores, perif\u00e9ricos (como discos duros) y semiconductores fueron un 20 % m\u00e1s altos en agosto que un a\u00f1o antes. A su vez, estos elevados precios de importaci\u00f3n est\u00e1n ejerciendo una presi\u00f3n al alza sobre los costes de los bienes de consumo, como los iPhones y las consolas de videojuegos, y contribuyendo a la inflaci\u00f3n general.<\/p>\n

\"\"<\/a>Pero aqu\u00ed radica el problema. La brecha entre el gasto de las hiperescaladoras y su flujo de caja se est\u00e1 ampliando r\u00e1pidamente. Se prev\u00e9 que los gastos de capital de Amazon, Meta, Microsoft y Alphabet superen por primera vez el bill\u00f3n de d\u00f3lares en 2027. Al mismo tiempo, se prev\u00e9 que el \u00abflujo de caja libre\u00bb combinado (es decir, el dinero procedente de los beneficios de los negocios existentes) caiga por debajo de los 100 000 millones de d\u00f3lares. Hace un a\u00f1o, el flujo de caja libre rondaba los 200 000 millones de d\u00f3lares, mientras que los gastos de capital ascend\u00edan a 300 000 millones. Ahora, el gasto en IA se est\u00e1 acelerando al mismo tiempo que desaparece el efectivo disponible para financiarlo.<\/p>\n

\"\"<\/a>Cuanto mayor sea esta brecha, m\u00e1s tendr\u00e1n que recurrir las hiperescaladoras a los mercados de deuda y de capital para financiar su gasto en IA.<\/p>\n

\"\"<\/a>El problema es que, si el gasto en IA no genera una rentabilidad (beneficios) suficiente, el mercado burs\u00e1til podr\u00eda sufrir una fuerte ca\u00edda a medida que los inversores se retiren. Los precios del mercado burs\u00e1til estadounidense est\u00e1n enormemente sobrevalorados en relaci\u00f3n con los beneficios actuales. El ratio tendencial entre los precios burs\u00e1tiles y el beneficio por acci\u00f3n (denominado ratio CAPE) se sit\u00faa por encima del nivel registrado justo antes de la crisis financiera de 2008 y casi al mismo nivel que el registrado justo antes del estallido de la burbuja puntocom de 2000.<\/p>\n

\"\"<\/a>\u00bfSe materializar\u00e1n los beneficios? Un estudio de Fathom Consulting muestra que, para que el auge de la IA \u2014que mueve varios billones de d\u00f3lares\u2014 genere beneficios, ser\u00eda necesario que las ventas relacionadas con la IA de las empresas tecnol\u00f3gicas implicadas aumentaran entre 600 000 y 800 000 millones de d\u00f3lares en los pr\u00f3ximos dos a\u00f1os. Sin embargo, la consultora Panmure Liberum ha calculado que las previsiones actuales de gastos de capital (CAPEX) e ingresos hasta 2030 implican una tasa interna de rentabilidad.<\/p>\n

Por lo tanto, o bien los hiperescaladores reducen significativamente su gasto de capital en IA hasta niveles que generen un beneficio razonable sobre el capital ya invertido, o bien, por alg\u00fan milagro, logran una rentabilidad masiva gracias a un enorme aumento futuro de la demanda de productos de IA. Si recortaran el gasto, eso indicar\u00eda a los inversores que la IA no est\u00e1 dando los resultados esperados y, en consecuencia, vender\u00edan sus acciones. Se producir\u00eda una ca\u00edda. Por lo tanto, deben seguir gastando cada vez m\u00e1s.<\/p>\n

\n

\"\"<\/a>Al mismo tiempo, lo que las empresas pueden cobrar por los costes de computaci\u00f3n de IA (tokens) est\u00e1 cayendo r\u00e1pidamente. El \u00cdndice de Gasto en Tokens de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM), que realiza un seguimiento del precio de mercado que pagan las empresas por los resultados de los modelos de IA, ha ca\u00eddo hasta apenas 0,97 d\u00f3lares, su nivel m\u00e1s bajo desde que se cre\u00f3 el \u00edndice a finales del a\u00f1o pasado y m\u00e1s del 50 % por debajo de su m\u00e1ximo alcanzado en verano. Los precios de los tokens se est\u00e1n desplomando, ya que los modelos m\u00e1s econ\u00f3micos, los competidores chinos de c\u00f3digo abierto y la ca\u00edda de los costes de entrenamiento (inferencia) hacen que el uso de la IA resulte cada vez m\u00e1s barato. Esto est\u00e1 mermando el crecimiento de los ingresos de los laboratorios de IA, lo que dificulta a\u00fan m\u00e1s hacer frente a los gastos de infraestructura de IA.<\/p>\n<\/div>\n

\"\"<\/a>Los laboratorios de IA (OpenAI y Anthropic) siguen afirmando que pronto obtendr\u00e1n grandes beneficios y que, por lo tanto, los hiperescaladores acabar\u00e1n recibiendo su parte del bot\u00edn. Sin embargo, gran parte de estas afirmaciones se basan en estimaciones de beneficios dudosas. Las ganancias por inversiones relacionadas con la IA embellecen cada vez m\u00e1s los resultados, y los denominados \u00abotros ingresos\u00bb (contratos con otras empresas de IA) ascienden ya al 54 % de los ingresos antes de impuestos.<\/p>\n

\"\"<\/a>De hecho, las empresas de IA solo se mantienen a flote gracias a lo que se denomina \u00abfinanciaci\u00f3n circular\u00bb, en la que una empresa presta fondos a otra y esta \u00faltima afirma entonces haber obtenido beneficios. Sona Asset Management ha trazado un mapa del universo de la IA y ha catalogado las interconexiones entre los principales actores. Todos dependen de que los dem\u00e1s cumplan con lo prometido.<\/p>\n

\"\"<\/a>Sona tambi\u00e9n ha descubierto que los ingresos de las empresas de IA est\u00e1n casi totalmente ligados a las decisiones de inversi\u00f3n en capital fijo de uno o dos actores m\u00e1s del sector de la IA. Se trata de una crisis sist\u00e9mica en ciernes.<\/p>\n

\"\"<\/a>Una cuesti\u00f3n clave es si la IA va a suponer realmente un cambio radical en la productividad laboral de EE. UU. que pueda impulsar el progreso econ\u00f3mico durante toda una generaci\u00f3n. El laboratorio de IA Anthropic pretende sacar a bolsa en noviembre acciones por valor de 100 000 millones de d\u00f3lares (\u00a1lo que situar\u00eda la valoraci\u00f3n de la empresa en 2 billones de d\u00f3lares!). Para respaldar su argumento,<\/p>\n

Esto es una aut\u00e9ntica tonter\u00eda que parte del supuesto de que la IA contribuye a impulsar el crecimiento de la productividad, ya que todas las empresas de EE. UU. adoptar\u00edan agentes y herramientas de IA para gestionar sus negocios, al tiempo que despedir\u00edan a millones de trabajadores que ya no ser\u00edan necesarios.<\/p>\n

Hist\u00f3ricamente, la automatizaci\u00f3n ha avanzado a un ritmo aproximado del 2 % de las tareas al a\u00f1o durante dos siglos, sin que el crecimiento haya superado nunca en gran medida el 2 %. Las denominadas \u00abtecnolog\u00edas de uso general\u00bb del pasado tardaron d\u00e9cadas en difundirse, incluso despu\u00e9s de que la propia tecnolog\u00eda funcionara. Por ejemplo, la electrificaci\u00f3n tard\u00f3 unos 40 a\u00f1os<\/a> en reflejarse en la productividad de las f\u00e1bricas. Del mismo modo, el estudio de Comin y Mestieri sobre la adopci\u00f3n de tecnolog\u00eda en distintos pa\u00edses<\/a> documenta retrasos medios en la adopci\u00f3n de unos 45 a\u00f1os, y de entre 7 y 18 a\u00f1os en el caso de tecnolog\u00edas m\u00e1s recientes.<\/p>\n

\"\"<\/a>La adopci\u00f3n de la IAparece ser mucho m\u00e1s r\u00e1pida<\/a> que la del ordenador personal o de Internet, pero la adopci\u00f3n es solo el primer paso: la productividad medida suele disminuir<\/i> inicialmente mientras las empresas realizan las inversiones complementarias necesarias, lo que se conoce como la \u00abcurva en J de la productividad\u00bb de Brynjolfsson, Rock y Syverson<\/a>. Incluso los expertos m\u00e1s optimistas se est\u00e1n dando cuenta de ello; por ejemplo, Sam Altman, quien reconoci\u00f3 recientemente<\/a>: \u00abCreo que me equivoqu\u00e9 en algunas cosas, pero una de ellas, en cuanto a la velocidad, es que la econom\u00eda tiene much\u00edsima inercia.<\/i><\/i><\/i><\/i><\/i><\/i> [\u2026] Todos hemos sido demasiado ambiciosos con los plazos [\u2026] La sociedad y la econom\u00eda se adaptar\u00e1n m\u00e1s lentamente\u00bb.<\/i><\/div>\n

Y recuerde que la mayor parte del trabajo es f\u00edsico.<\/i> Una explosi\u00f3n de las capacidades de la IA es, ante todo, una explosi\u00f3n de las capacidades cognitivas<\/i>. Pero solo alrededor de un tercio de la econom\u00eda consiste en trabajo que puede realizarse en un ordenador (art\u00edculo de Epoch AI sobre el teletrabajo<\/a>). El resto del PIB se genera en minas, en obras de construcci\u00f3n, en cocinas, hospitales y residencias de ancianos. Por lo tanto, automatizar dos tercios de todas las tareas para 2035 requiere robots que realicen una gran parte del trabajo f\u00edsico. Estos robots tendr\u00edan que dise\u00f1arse, fabricarse, instalarse y mantenerse por miles de millones en el plazo de una d\u00e9cada. Aunque sin duda se est\u00e1n produciendo avances, el desarrollo de la rob\u00f3tica es m\u00e1s lento que el del software, y a\u00fan no se vislumbran en el horizonte robots capaces de realizar una amplia gama de tareas f\u00edsicas a un coste cercano al de un trabajador.<\/p>\n

Hasta ahora hay escasas pruebas de aumentos de productividad en el conjunto de la econom\u00eda; de hecho, la productividad total de los factores (una medida de la productividad derivada de las nuevas tecnolog\u00edas) est\u00e1 cayendo por debajo de la tendencia.<\/p>\n

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\"\"<\/a>Es cierto que la adopci\u00f3n de la IA por parte de las empresas est\u00e1 aumentando, al menos entre las empresas de servicios. En tan solo dos a\u00f1os, el uso de la IA ha pasado del 25 % al 61 % entre las empresas de servicios y del 16 % al 51 % entre los fabricantes. Sin embargo, solo el 17 % de los empleados del sector de servicios y el 7 % del sector manufacturero utilizan realmente la IA de forma habitual en su trabajo.<\/p>\n<\/div>\n

\"\"<\/a>Tal y como admiti\u00f3 el Banco Federal de Nueva York<\/a>: \u00abLa siguiente etapa ser\u00e1 mucho m\u00e1s importante, ya que, por el momento, la IA ayuda principalmente a las personas a escribir, resumir, programar o analizar con mayor rapidez.<\/em> En el futuro, los agentes y las herramientas especializadas podr\u00edan gestionar flujos de trabajo completos. En ese momento, el impacto en la productividad y el empleo podr\u00eda alcanzar realmente otro nivel. El uso se est\u00e1 disparando, mientras que el gasto empresarial sigue siendo relativamente limitado, pero el precio de la inteligencia sigue bajando. <\/em>Esto resulta muy prometedor para la difusi\u00f3n de la IA y la productividad, pero mucho menos prometedor, a primera vista, para la monetizaci\u00f3n de todos los actores del ecosistema\u00bb.<\/em>En otras palabras, el crecimiento de la productividad podr\u00eda acabar aumentando, pero a costa de la rentabilidad, a medida que bajen los precios de uso de la IA: una contradicci\u00f3n cl\u00e1sica del capitalismo.<\/p>\n

Y siguen existiendo puntos d\u00e9biles en la propia naturaleza de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) de la IA. Hace dos a\u00f1os, investigadores de Oxford y Cambridge demostraron que todo modelo de lenguaje a gran escala (LLM) entrenado \u00fanicamente con contenido generado por IA desarrolla un trastorno irreversible. Cada nuevo modelo aprende \u00fanicamente de lo que escribi\u00f3 el anterior. Para la novena generaci\u00f3n, el nuevo modelo hab\u00eda olvidado de qu\u00e9 estaba hablando. Si se le pregunta por las torres de las iglesias medievales, responde con una lista de liebres. Lo denominaron \u00abcolapso del modelo\u00bb. Cada vez que alguien publica un resultado generado por una m\u00e1quina, el siguiente modelo se vuelve un poco m\u00e1s mediocre.<\/p>\n

Las se\u00f1ales de advertencia de la pr\u00f3xima crisis no dejan de multiplicarse. Una tendencia al alza de los tipos de inter\u00e9s, en un contexto de ca\u00edda de los precios de los bonos, podr\u00eda ser el factor desencadenante de la crisis. O bien podr\u00eda ser una salida a bolsa fallida (Anthropic, OpenAI), o el aumento de la competencia de los denominados modelos LLM de \u00abpeso abierto\u00bb procedentes de China y otros lugares, que est\u00e1n reduciendo los beneficios. La mayor apuesta de la historia econ\u00f3mica de EE. UU. es muy arriesgada.<\/p>\n

Fuente: The Next Recession<\/em>, blog del autor, 26 de septiembre de 2026,\u00a0 https:\/\/thenextrecession.wordpress.com\/2026\/09\/26\/ai-the-biggest-economic-bet-in-us-history\/<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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La inteligencia artificial y la nueva modernizaci\u00f3n china<\/h3>\n
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Xulio R\u00edos<\/strong><\/p>\n

La inteligencia artificial se ha convertido en uno de los principales escenarios de la competencia tecnol\u00f3gica mundial. China, Estados Unidos y la Uni\u00f3n Europea comparten la convicci\u00f3n de que estamos ante una tecnolog\u00eda de alcance estrat\u00e9gico, pero difieren sustancialmente en la manera de entender su desarrollo, su regulaci\u00f3n y su relaci\u00f3n con el Estado. En el caso chino, la IA debe contemplarse adem\u00e1s como una pieza de ese<\/span> proyecto m\u00e1s amplio que es<\/span> la modernizaci\u00f3n nacional.<\/p>\n

China, pues,<\/span> no aborda la inteligencia artificial \u00fanicamente como una oportunidad econ\u00f3mica. La considera tambi\u00e9n un instrumento de transformaci\u00f3n productiva, una tecnolog\u00eda estrat\u00e9gica, un factor de seguridad estat<\/span>al y un \u00e1mbito decisivo de soberan\u00eda. Desde esta perspectiva, la pregunta no es solamente qui\u00e9n desarrollar\u00e1 los mejores modelos, sino qui\u00e9n ser\u00e1 capaz de controlar las infraestructuras, los datos, los algoritmos, los chips y las capacidades humanas necesarias para sostenerlos.<\/p>\n

El estado como arquitecto<\/strong><\/p>\n

El papel del Estado constituye una de las principales diferencias del modelo chino. Beijing<\/span> no pretende sustituir al mercado ni tampoco <\/span>impedir la competencia entre empresas. Al contrario, grandes compa\u00f1\u00edas tecnol\u00f3gicas y numerosas empresas emergentes desempe\u00f1an un papel fundamental en la innovaci\u00f3n. Pero el Estado establece prioridades, moviliza recursos, desarrolla infraestructuras, orienta la investigaci\u00f3n y determina los l\u00edmites regulatorios.<\/p>\n

Desde el plan de desarrollo de la nueva generaci\u00f3n de inteligencia artificial aprobado en 2017, la IA ha sido incorporada a las grandes estrategias del pa\u00eds<\/span>. El objetivo es construir un ecosistema que integre investigaci\u00f3n cient\u00edfica, empresas, universidades, financiaci\u00f3n, infraestructuras digitales y capacidades industriales.<\/p>\n

Esta relaci\u00f3n entre Estado y mercado permite hablar de un modelo de direcci\u00f3n estrat\u00e9gica p\u00fablica con fuerte competencia empresarial. La f\u00f3rmula resulta especialmente relevante porque evita tanto la<\/span> simplificaci\u00f3n de que<\/span> China no desarrolla su IA exclusivamente mediante empresas estatales, pero tampoco deja su evoluci\u00f3n al funcionamiento espont\u00e1neo del mercado.<\/p>\n

La experimentaci\u00f3n constituye otro rasgo significativo. La regulaci\u00f3n china ha ido avanzando de manera progresiva, mediante normas espec\u00edficas para algoritmos, sistemas de recomendaci\u00f3n, s\u00edntesis profunda, inteligencia artificial generativa y gesti\u00f3n de datos. M\u00e1s que esperar a disponer de una legislaci\u00f3n definitiva para actuar, las autoridades experimentan, regulan y corrigen configurando un corpus normativo mucho m\u00e1s denso del que imaginamos<\/span>.<\/p>\n

Regular sin detener la innovaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

Ese <\/span> entramado normativo considerable difiere del<\/span> europeo<\/span>. Esto es importante. Lo que Beijing<\/span>pretende es <\/span>conciliar innovaci\u00f3n y control. La seguridad, la trazabilidad, la responsabilidad, la protecci\u00f3n de los datos, la supervisi\u00f3n humana y la prevenci\u00f3n de determinados usos forman parte de la gobernanza de la IA. Al mismo tiempo, se procura evitar que la regulaci\u00f3n frene el desarrollo tecnol\u00f3gico.<\/p>\n

Existe aqu\u00ed otr<\/span>a caracter\u00edstica particularmente destacada<\/span>: la seguridad se entiende de una manera mucho m\u00e1s amplia que en la tradici\u00f3n regulatoria liberal. No se limita a la seguridad del consumidor o a los riesgos individuales. Incluye la seguridad de los datos, las infraestructuras, la econom\u00eda, la informaci\u00f3n y, en \u00faltimo t\u00e9rmino, la seguridad nacional<\/span>.<\/p>\n

Esta diferencia explica tambi\u00e9n la atenci\u00f3n concedida por las autoridades chinas a los contenidos generados mediante IA, los deepfakes, la desinformaci\u00f3n y la manipulaci\u00f3n de la opini\u00f3n p\u00fablica. La gobernanza tecnol\u00f3gica se encuentra as\u00ed estrechamente vinculada a la gobernanza social y pol\u00edtica.<\/p>\n

Soberan\u00eda tecnol\u00f3gica<\/strong><\/p>\n

Quiz\u00e1 ninguna palabra resulte tan importante para comprender la posici\u00f3n china como soberan\u00eda. La experiencia de los \u00faltimos a\u00f1os ha reforzado esta percepci\u00f3n. Los controles estadounidenses sobre los semiconductores avanzados le <\/span>han mostrado que una potencia puede encontrarse limitada no solamente por sus propias capacidades tecnol\u00f3gicas, sino tambi\u00e9n por su dependencia de componentes y tecnolog\u00edas procedentes del exterior.<\/p>\n

De ah\u00ed el empe\u00f1o en desarrollar capacidades propias<\/span> en toda la cadena de valor, desde<\/span> chips a<\/span> computaci\u00f3n, datos, algoritmos, modelos, infraestructuras y talento.<\/p>\n

La IA se incorpora as\u00ed a una concepci\u00f3n m\u00e1s amplia de la autosuficiencia tecnol\u00f3gica. No se trata necesariamente de aislarse del mundo, sino de reducir las vulnerabilidades derivadas de una dependencia excesiva.<\/p>\n

Esta dimensi\u00f3n adquiere tambi\u00e9n una expresi\u00f3n internacional. China defiende una gobernanza global de la inteligencia artificial basada en la soberan\u00eda de los Estados, la cooperaci\u00f3n y una mayor participaci\u00f3n de los pa\u00edses en desarrollo. C<\/span>uestiona que un reducido grupo de potencias pueda establecer unilateralmente las reglas de una tecnolog\u00eda que afectar\u00e1 al conjunto de la humanidad.<\/p>\n

En este sentido, la cuesti\u00f3n tecnol\u00f3gica se transforma en una cuesti\u00f3n geopol\u00edtica asumiendo que <\/span>quien controla la tecnolog\u00eda dispone tambi\u00e9n de capacidad para influir sobre las reglas que gobiernan el mundo tecnol\u00f3gico.<\/p>\n

\u00bfUna IA militar?<\/strong><\/p>\n

La dimensi\u00f3n militar ocupa igualmente un lugar prioritario. El Ej\u00e9rcito Popular de Liberaci\u00f3n considera la inteligencia artificial un elemento fundamental de la futura transformaci\u00f3n de la guerra y aspira a avanzar hacia una creciente \u00abinteligentizaci\u00f3n\u00bb de las capacidades militares.<\/p>\n

La IA puede aplicarse al reconocimiento y procesamiento de informaci\u00f3n, el mando y control, la log\u00edstica, la simulaci\u00f3n, la guerra electr\u00f3nica y cibern\u00e9tica y los sistemas no tripulados. Los drones y otros sistemas aut\u00f3nomos constituyen solamente una de las manifestaciones m\u00e1s visibles de este proceso.<\/p>\n

Aqu\u00ed resulta especialmente relevante la estrategia de fusi\u00f3n civil-militar, que facilita la transferencia de capacidades y tecnolog\u00edas entre el ecosistema civil y el militar. La frontera entre ambos \u00e1mbitos resulta, por ello, mucho menos n\u00edtida que en los modelos occidentales.<\/p>\n

China, al mismo tiempo, defiende internacionalmente la necesidad de mantener responsabilidad y control humanos sobre los sistemas de armas aut\u00f3nomos. Al tiempo <\/span>impulsa intensamente la investigaci\u00f3n y aplicaci\u00f3n militar de la IA y tambi\u00e9n promueve<\/span> reglas internacionales sobre sus usos m\u00e1s peligrosos.<\/p>\n

\u00bfTecnodiversidad?<\/strong><\/p>\n

L<\/span>a tecnodiversidad no <\/span>constituye<\/span> una categor\u00eda central de la doctrina oficial china sobre inteligencia artificial. Beijing<\/span> habla mucho m\u00e1s de soberan\u00eda, seguridad, inclusi\u00f3n, cooperaci\u00f3n y controlabilidad.<\/p>\n

Sin embargo, sostiene que no deber\u00eda existir un \u00fanico modelo tecnol\u00f3gico impuesto universalmente y reivindica el derecho de los distintos pa\u00edses a participar en el desarrollo y gobernanza de la IA.<\/p>\n

La cuesti\u00f3n resulta particularmente interesante porque introduce una dimensi\u00f3n cultural y civilizatoria. \u00bfTiene que existir necesariamente una \u00fanica concepci\u00f3n universal de la inteligencia artificial? \u00bfO pueden coexistir modelos tecnol\u00f3gicos condicionados por diferentes tradiciones pol\u00edticas, econ\u00f3micas y culturales?<\/p>\n

La respuesta china apunta claramente hacia la segunda posibilidad.<\/p>\n

Tres modelos, tres prioridades<\/strong><\/p>\n

La comparaci\u00f3n con Estados Unidos y Europa permite observar mejor la singularidad china.<\/p>\n

Estados Unidos contempla la IA principalmente desde la combinaci\u00f3n de liderazgo tecnol\u00f3gico, competencia empresarial y seguridad nacional. El sector privado desempe\u00f1a un papel extraordinario, aunque el Estado estadounidense est\u00e1 adquiriendo un protagonismo creciente mediante pol\u00edtica industrial, restricciones tecnol\u00f3gicas y contrataci\u00f3n militar.<\/p>\n

Europa ha construido su aproximaci\u00f3n alrededor de la regulaci\u00f3n, los derechos fundamentales y una gesti\u00f3n de riesgos, aunque progresivamente est\u00e1 comprendiendo que ninguna soberan\u00eda regulatoria puede sostenerse indefinidamente sin capacidades tecnol\u00f3gicas propias.<\/p>\n

China plantea una combinaci\u00f3n diferente a partir de conceptos como<\/span> Estado, mercado, planificaci\u00f3n, regulaci\u00f3n, seguridad y soberan\u00eda tecnol\u00f3gica.<\/p>\n

Las diferencias, por tanto, no deben caricaturizarse como una oposici\u00f3n entre una China estatal, unos Estados Unidos liberales y una Europa reguladora. Los tres espacios est\u00e1n experimentando una creciente intervenci\u00f3n p\u00fablica. Lo que cambia es su articulaci\u00f3n.<\/p>\n

En China, la inteligencia artificial forma parte de un proyecto nacional de modernizaci\u00f3n. En Estados Unidos, constituye ante todo un terreno de liderazgo tecnol\u00f3gico y competencia geopol\u00edtica. En Europa, el desaf\u00edo consiste en conciliar innovaci\u00f3n, derechos y autonom\u00eda estrat\u00e9gica.<\/p>\n

Por eso la IA puede acabar siendo algo m\u00e1s que una nueva revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica. Puede convertirse en una nueva prueba sobre los distintos modelos de modernizaci\u00f3n y sobre la relaci\u00f3n entre Estado, mercado, sociedad y soberan\u00eda.<\/p>\n

En el caso chino, la cuesti\u00f3n adquiere una dimensi\u00f3n particular. Beijing<\/span> no parece querer simplemente utilizar la inteligencia artificial para modernizar China. Aspira a demostrar que puede integrarla dentro de su propio modelo de modernizaci\u00f3n, preservando la direcci\u00f3n estrat\u00e9gica del Estado, estimulando la competencia empresarial, reforzando la soberan\u00eda tecnol\u00f3gica y manteniendo bajo control los riesgos pol\u00edticos y sociales.<\/p>\n

La verdadera competici\u00f3n, en consecuencia, quiz\u00e1 no sea solamente entre modelos de IA. Es tambi\u00e9n una competici\u00f3n entre modelos de gobernanza de la inteligencia y hasta de modelos sist\u00e9micos<\/span>.<\/p>\n

Xulio R\u00edos es asesor em\u00e9rito del Observatorio de la Pol\u00edtica China. Acaba de publicar \u00abChina, la modernizaci\u00f3n permanente\u00bb (Txalaparta, 2026).<\/a><\/span><\/h5>\n

Fuente: Globalter, https:\/\/globalter.com\/la-inteligencia-artificial-y-la-nueva-modernizacion-china\/<\/a><\/p>\n<\/div>\n

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Los riesgos de la inteligencia artificial en la re\u00f1ida competencia entre EE. UU. y China<\/h3>\n

Aunque no deben subestimarse los riesgos de la IA, los llamamientos a frenar su desarrollo est\u00e1n motivados por razones de sostenibilidad econ\u00f3mica. La competencia con China complica el panorama.<\/em><\/p>\n

Roberto Iannuzzi<\/strong><\/p>\n

Cuando el presidente estadounidense Donald Trump y su hom\u00f3logo chino Xi Jinping se reunieron en Washington el 24 de septiembre, las expectativas eran bajas.<\/p>\n

Uno de los pocos \u00e1mbitos en los que algunos esperaban que fuera posible alcanzar un acuerdo \u2014al menos una especie de tregua\u2014 es la seguridad en materia de inteligencia artificial (IA). El tema tambi\u00e9n se plante\u00f3 en la Asamblea General de la ONU, en particular por parte de los europeos<\/a>.<\/p>\n

Unos d\u00edas antes, el secretario del Tesoro, Scott Bessent, hab\u00eda concluido las conversaciones con el viceprimer ministro chino He Lifeng proponiendo<\/a> la creaci\u00f3n de un mecanismo conjunto de seguridad en materia de IA \u2014en realidad, una medida m\u00ednima de cooperaci\u00f3n, no un acuerdo relevante\u2014.<\/p>\n

Poco despu\u00e9s, el Diario del Pueblo, peri\u00f3dico oficial del Partido Comunista Chino, public\u00f3 un art\u00edculo en el que se afirmaba que Washington y Pek\u00edn deber\u00edan \u00abconvertir la IA en una nueva frontera de cooperaci\u00f3n entre China y EE. UU.\u00bb.<\/p>\n

Sin acuerdo<\/strong><\/p>\n

En realidad, no existe acuerdo entre las dos superpotencias sobre la naturaleza de la amenaza que representa el desarrollo de la IA. La desconfianza mutua se ve agravada por el hecho de que esta nueva tecnolog\u00eda constituye uno de los \u00e1mbitos m\u00e1s candentes de la competencia estrat\u00e9gica entre ambos pa\u00edses.<\/p>\n

Washington mantiene restricciones a la exportaci\u00f3n de semiconductores y tecnolog\u00edas inform\u00e1ticas avanzadas con el fin de frenar el avance chino, alegando motivos de seguridad nacional.<\/p>\n

Estados Unidos tambi\u00e9n est\u00e1 impulsando una campa\u00f1a medi\u00e1tica en la que se acusa a las empresas chinas de recurrir a una t\u00e9cnica \u00abdesleal\u00bb conocida como \u00abdestilaci\u00f3n de modelos<\/a>\u00bb.<\/p>\n

Se trata de un proceso mediante el cual un sistema de IA competidor, con capacidades m\u00e1s limitadas, consulta a gran escala un modelo de vanguardia de alto rendimiento para adquirir sus resultados, sus patrones de razonamiento y sus capacidades \u2014una forma de entrenamiento que requiere menor potencia de c\u00e1lculo y supone menores costes\u2014.<\/p>\n

Por su parte, las empresas chinas han lanzado modelos de IA gratuitos y de c\u00f3digo abierto que est\u00e1n poniendo en peligro el costoso modelo propietario estadounidense y las cotizaciones burs\u00e1tiles de empresas como OpenAI y Anthropic.<\/p>\n

Una apuesta de alto riesgo<\/strong><\/p>\n

En Estados Unidos, el auge de la IA, acompa\u00f1ado de inversiones masivas en infraestructuras y enormes ganancias en los mercados burs\u00e1tiles, ha impulsado el crecimiento econ\u00f3mico.<\/p>\n

Las inversiones en IA han determinado aproximadamente la mitad<\/a> del crecimiento del \u00edndice burs\u00e1til S&P 500 este a\u00f1o, donde ya apenas diez empresas tecnol\u00f3gicas representan m\u00e1s de un tercio<\/a> de la capitalizaci\u00f3n burs\u00e1til.<\/p>\n

Seg\u00fan<\/a> Einar Tangen, experto del Centre for International Governance Innovation, el desaf\u00edo que plantean los modelos de c\u00f3digo abierto chinos, menos costosos, podr\u00eda provocar un tsunami financiero de tal magnitud que har\u00eda palidecer la crisis de 2008.<\/p>\n

Una dr\u00e1stica p\u00e9rdida de valor de las grandes empresas tecnol\u00f3gicas estadounidenses provocar\u00eda un colapso del mercado burs\u00e1til estadounidense y, con un gigantesco efecto domin\u00f3, podr\u00eda comprometer el ya tensionado mercado de deuda p\u00fablica y el sistema del d\u00f3lar.<\/p>\n

Para evitar una desestabilizaci\u00f3n de los mercados internacionales, Pek\u00edn se encontrar\u00eda, por tanto, en la inc\u00f3moda posici\u00f3n de intentar ayudar a un pa\u00eds que ve a China como una amenaza.<\/p>\n

Por otra parte, Pek\u00edn considera que los llamamientos a ralentizar el desarrollo de la IA, como el lanzado<\/a> recientemente por el director ejecutivo de Anthropic, Dario Amodei, equivalen a un intento de frenar el desarrollo chino.<\/p>\n

La advertencia de Amodei<\/strong><\/p>\n

En un art\u00edculo publicado a principios de septiembre, Amodei propuso \u00abralentizar el ritmo al que mejoramos las capacidades de los modelos de IA\u00bb para contener sus riesgos.<\/p>\n

Destac\u00f3 los avances en la \u00abautomejora recursiva\u00bb (Recursive Self-Improvement<\/i>, el proceso mediante el cual un sistema de IA es capaz de dise\u00f1ar y crear una versi\u00f3n m\u00e1s avanzada de s\u00ed mismo), pero tambi\u00e9n los peligros que ello conlleva.<\/p>\n

El director ejecutivo de Anthropic tambi\u00e9n se ha referido al incidente OpenAI-Hugging Face<\/a> ocurrido en julio, durante el cual agentes de IA de la empresa OpenAI, confinados en un entorno con acceso limitado a Internet, aprovecharon la vulnerabilidad de un proxy interno para acceder a la web.<\/p>\n

Aproximadamente 700 de estos agentes comenzaron a comunicarse entre s\u00ed, creando un colectivo para compartir c\u00f3digo, delegar tareas y borrar sus rastros.<\/p>\n

El colectivo logr\u00f3 acceder a los servidores de la plataforma Hugging Face, ejecutando c\u00f3digo y extrayendo datos de los sistemas de producci\u00f3n. El episodio (que no es el \u00fanico) ha despertado la alarma entre los expertos del sector.<\/p>\n

Seg\u00fan Amodei, de aqu\u00ed a unos meses, procesos similares podr\u00edan apoderarse de toda la red de Internet y causar da\u00f1os por valor de miles de millones de d\u00f3lares \u00absi la IA llegara a ser m\u00e1s potente sin las medidas de seguridad necesarias\u00bb.<\/p>\n

Soluciones insatisfactorias<\/strong><\/p>\n

Por ello, ha sugerido que las empresas de IA sean supervisadas por \u00abterceros\u00bb, un criterio que, sin embargo, suscita dudas tanto en lo que respecta a la discrecionalidad como a la verdadera independencia<\/a> de dichos terceros.<\/p>\n

La segunda propuesta tambi\u00e9n es discutible, ya que recomienda que las \u00abdemocracias\u00bb se unan para establecer \u00abnormas de seguridad comunes y barreras frente a un avance descontrolado de la IA\u00bb.<\/p>\n

Aunque Amodei posteriormente \u00absuaviza\u00bb esta sugerencia al afirmar que los pa\u00edses democr\u00e1ticos deber\u00edan intentar coordinarse \u00aben la medida de lo posible\u00bb con \u00ablos pa\u00edses autoritarios\u00bb, la oposici\u00f3n ya est\u00e1 trazada.<\/p>\n

Pero tambi\u00e9n es falaz, ya que el desarrollo de la IA en los pa\u00edses democr\u00e1ticos ha sido un proceso marcadamente elitista, controlado por unas pocas empresas tecnol\u00f3gicas.<\/p>\n

El director ejecutivo de Anthropic revel\u00f3 su principal preocupaci\u00f3n cuando afirm\u00f3 estar de acuerdo con el secretario del Tesoro, Scott Bessent, en que \u00abun liderazgo chino en IA representar\u00eda un grave peligro para Estados Unidos y para el mundo\u00bb.<\/p>\n

Los civiles iran\u00edes y los de Gaza, que han sufrido en carne propia<\/a> la violencia devastadora de los bombardeos guiados<\/a> por sistemas de inteligencia artificial desarrollados por pa\u00edses \u00abdemocr\u00e1ticos\u00bb, podr\u00edan no estar de acuerdo.<\/p>\n

Un llamamiento utilitarista<\/strong><\/p>\n

Aunque los riesgos de la IA no deben subestimarse en absoluto \u2014debido (incluso antes de la posibilidad de perder el control sobre ella) a los da\u00f1os que puede provocar al servicio de los seres humanos en el \u00e1mbito b\u00e9lico, en la creaci\u00f3n de armas biol\u00f3gicas<\/a>, en la vigilancia masiva, en materia de sostenibilidad medioambiental y en otros sectores\u2014, el llamamiento de Amodei parece oportunista.<\/p>\n

A este respecto, no ha pasado desapercibido el hecho de que dicho llamamiento haya contado inmediatamente con el respaldo del director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman<\/a>, de Elon Musk<\/a> y de otras figuras destacadas del sector estadounidense de la IA.<\/p>\n

Este apoyo se debe a que las grandes empresas tecnol\u00f3gicas estadounidenses est\u00e1n realizando enormes inversiones en infraestructuras que conllevan grandes riesgos. Hasta el momento, los ingresos no est\u00e1n a la altura<\/a> de las inversiones, y no hay certeza de que lo est\u00e9n en el futuro.<\/p>\n

En los pr\u00f3ximos a\u00f1os, la tecnolog\u00eda podr\u00eda volverse m\u00e1s eficiente y, por lo tanto, menos dependiente de la potencia de c\u00e1lculo basada en enormes centros de datos. Al mismo tiempo, la demanda de productos basados en la IA podr\u00eda ralentizarse, o bien los clientes podr\u00edan decantarse por modelos m\u00e1s econ\u00f3micos.<\/p>\n

Para las grandes empresas tecnol\u00f3gicas no bastar\u00e1 con cubrir los costes astron\u00f3micos de los nuevos centros de datos. Tambi\u00e9n deber\u00e1n hacer frente al aumento de los costes de capital si recurren a un mayor endeudamiento, y necesitar\u00e1n rendimientos lo suficientemente elevados como para justificar el gasto a ojos de los inversores.<\/p>\n

Adem\u00e1s, deber\u00e1n compensar la depreciaci\u00f3n de los microchips instalados inicialmente.<\/p>\n

El rendimiento de los costosos procesadores GPU que hacen funcionar los centros de datos se duplica aproximadamente cada dos a\u00f1os<\/a>. Esto significa que los propietarios de los centros de datos que entrar\u00e1n en funcionamiento de aqu\u00ed a un a\u00f1o tendr\u00e1n que invertir miles de millones adicionales en la siguiente generaci\u00f3n de procesadores antes de que termine la d\u00e9cada, si quieren seguir siendo competitivos.<\/p>\n

En resumen, las empresas de IA tendr\u00e1n que aumentar r\u00e1pidamente sus ingresos si quieren sobrevivir.<\/p>\n

C\u00f3mo resolver el dilema<\/strong><\/p>\n

Partiendo de esta necesidad, empresas pioneras como Anthropic y OpenAI apuestan por dos argumentos paralelos para alcanzar la rentabilidad necesaria, escribe<\/a> Brian Judge, de la Universidad de California (Berkeley).<\/p>\n

Por un lado, sostienen que las aplicaciones de la IA reducir\u00e1n la necesidad de mano de obra, lo que permitir\u00e1 a las empresas que las adopten obtener una ventaja competitiva frente a las que no lo hagan.<\/p>\n

Por otro lado, afirman que los riesgos asociados a la IA justifican la imposici\u00f3n de una limitaci\u00f3n a nuevas inversiones de capital. En otras palabras, el argumento relativo a la seguridad de la IA sirve para frenar el gasto desenfrenado.<\/p>\n

La desaceleraci\u00f3n se presenta como una prueba de responsabilidad empresarial, m\u00e1s que como una admisi\u00f3n de que la carrera por el avance de la IA podr\u00eda resultar econ\u00f3micamente insostenible. Ah\u00ed radica el quid de la petici\u00f3n de Amodei.<\/p>\n

El desaf\u00edo chino<\/strong><\/p>\n

Sin embargo, la destrucci\u00f3n de puestos de trabajo est\u00e1 destinada a aumentar la oposici\u00f3n de la opini\u00f3n p\u00fablica a esta tecnolog\u00eda. Adem\u00e1s, el fr\u00e1gil equilibrio propuesto por Amodei y sus colegas se ve amenazado por la competencia china.<\/p>\n

Modelos como DeepSeek, Tencent, Z.ai, Qwen y Kimi<\/a> est\u00e1n ganando terreno, y un n\u00famero cada vez mayor de empresas estadounidenses los est\u00e1 adoptando en lugar de los modelos nacionales, m\u00e1s costosos.<\/p>\n

Si los modelos \u00ababiertos\u00bb y m\u00e1s econ\u00f3micos resultan suficientes para satisfacer las necesidades de los clientes, concluye Judge, las empresas estadounidenses se enfrentar\u00e1n a una elecci\u00f3n poco envidiable: bajar los precios reduciendo a\u00fan m\u00e1s los m\u00e1rgenes de beneficio, o seguir invirtiendo para mantener una ventaja tecnol\u00f3gica que corre el riesgo de resultar econ\u00f3micamente insostenible.<\/p>\n

Al llamar la atenci\u00f3n sobre los riesgos de la IA, las empresas estadounidenses probablemente esperan presionar a la Administraci\u00f3n Trump para que reintroduzca las restricciones a los modelos chinos actualmente suspendidas<\/a>, protegi\u00e9ndose as\u00ed de su competencia de bajo coste.<\/p>\n

Duelo a muerte<\/strong><\/p>\n

El llamamiento de Amodei, sin embargo, ha suscitado reacciones negativas no solo, como era de esperar, por parte de China<\/a>, sino tambi\u00e9n de la propia Casa Blanca.<\/p>\n

Trump se ha mostrado contrario a cualquier freno al desarrollo de la IA, ya que, en su opini\u00f3n, EE. UU. debe conservar la ventaja adquirida sobre China.<\/p>\n

\u00abEstamos a la vanguardia frente a China en el campo de la inteligencia artificial\u00bb, afirm\u00f3 el presidente estadounidense. \u00abSomos el pa\u00eds m\u00e1s avanzado del mundo y, francamente, quiero que las cosas sigan as\u00ed, porque quien gane en el campo de la inteligencia artificial, lo ganar\u00e1 todo\u00bb.<\/p>\n

Parad\u00f3jicamente, este punto de vista lo comparte el propio Amodei, quien ha afirmado que EE. UU. solo deber\u00eda ralentizar el desarrollo de la IA dentro de unos l\u00edmites que impidan a China alcanzarlos.<\/p>\n

La competencia con China en el \u00e1mbito de la IA se considera una batalla por la hegemon\u00eda mundial tambi\u00e9n por parte de otros representantes de las grandes empresas tecnol\u00f3gicas estadounidenses, como el director ejecutivo de Palantir, Alex Karp<\/a>.<\/p>\n

Pero, sobre todo, la Administraci\u00f3n estadounidense la considera una cuesti\u00f3n existencial, ya que en su seno predomina la idea de que aquel de los dos contendientes que logre una ventaja estrat\u00e9gica en materia de IA obtendr\u00e1 la \u00abvictoria definitiva<\/a>\u00bb sobre su adversario.<\/p>\n

Este enfoque hace presagiar que ser\u00e1 muy dif\u00edcil llegar a una regulaci\u00f3n consensuada, mientras que la competencia desmesurada est\u00e1 abocada a aumentar los riesgos inherentes al desarrollo de esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n

Fuente: Substack del autor, 25 de septiembre de 2026 (https:\/\/robertoiannuzzi.substack.com\/p\/i-rischi-dellintelligenza-artificiale<\/a>)<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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