Por HERMAN MORRIS

Por todas partes de los Estados Unidos, el mensaje de las empresas e incluso del gobierno es claro. La inteligencia artificial (IA) está llegando y cambiará tu vida. Mira cualquier pantalla y verás cómo una nueva tecnología mágica trasformará la educación, el arte, la medicina, la fabricación, etc. Sería más fácil enumerar las industrias en las que no se promociona la IA como una herramienta transformadora. Para respaldar estas afirmaciones, el capital tecnológico está realizando inversiones masivas en infraestructura y productos básicos de IA: 500 000 millones de dólares para Stargate, un centro de datos de GPU para entrenar modelos de IA, cientos de miles de millones de dólares de Nvidia para desarrollar más hardware con capacidad de IA, 65 000 millones de dólares para inversiones en IA de Meta. Las inversiones en IA son tan grandes que las empresas tecnológicas están invirtiendo en la generación de energía nuclear para satisfacer las demandas de energía de esta nueva tecnología. Mientras tanto, las empresas emergentes de IA representan casi la mitad de todo el capital de riesgo recaudado en 2024, según Pitchbook. Toda esta inversión plantea la pregunta: ¿qué obtiene la sociedad de todo esto? ¿Va a transformar la forma de trabajar de todos? ¿O será solo una burbuja destinada al fracaso?

¿Qué es la IA?

Es importante definir qué es la IA. Aunque alguna forma de inteligencia artificial se ha utilizado ya por décadas en forma de correctores ortográficos, curación algorítmica de contenidos y asistentes de voz, el auge actual se centra en gran medida en los modelos de IA generativa. En términos sencillos, se trata de programas informáticos a los que se introducen grandes cantidades de datos (del tamaño de todo el contenido de cientos de bibliotecas), y se les ordena que identifiquen y memoricen los patrones que se encuentran en ese conjunto de datos. Despues de que se ha completado este «entrenamiento» con los datos, se pueden enviar consultas a los modelos en forma de fotos, vídeos o texto y utilizar su capacidad para reconocer patrones a partir de las indicaciones y los datos con los que se entrenaron para «generar» una respuesta que parezca totalmente única.

La importancia de que se trate de una apariencia y no de una creación realmente original es clave. Aunque un agente de inteligencia artificial puede a veces proporcionar una asombrosa capacidad para imitar la escritura humana o la creación de imágenes, no hace más que eso, imitar y hacer coincidir patrones. Este último detalle es una verdad incómoda para las empresas tecnológicas que están impulsando estos últimos avances en tecnología de inteligencia artificial. Google ha llegado incluso a despedir a científicos y suprimir investigaciones en su empresa que demuestran las limitaciones de los modelos de inteligencia artificial generativa.

Costes económicos del desarrollo de la IA

También es importante comprender el coste de generar y operar estos modelos. Históricamente, los modelos de lenguaje grandes (un nombre popular para el software que proporciona la funcionalidad de IA generativa) como ChatGPT o Gemini tienen costes iniciales extremadamente altos. GPT 4, por ejemplo, cuesta más de 100 millones de dólares, y se estima que Gemini Ultra ha costado casi 200 millones de dólares. Aunque es difícil obtener información sobre los costes operativos, se sabe que OpenAI gastó más de 5400 millones de dólares al año y tiene previsto aumentar su gasto a pesar de no tener perspectivas de rentabilidad.

A pesar de gastar el PIB de naciones enteras para lanzar y operar nuevos modelos que, según lo que admiten estas mismas empresas, están dando rendimientos decrecientes, las empresas insisten en que están en el camino hacia un nivel superior de tecnología de IA que denominan Inteligencia Artificial General (IAG), siempre y cuando sigan recibiendo más dinero. Les ayuda que IAG sea un término tan mal definido, y que incluso haya desacuerdo entre los líderes de la industria sobre lo que haría, aparte de una vaga intriga de ciencia ficción sobre la resolución de cuestiones clave del mundo. Mientras tanto, a puerta cerrada, empresas como OpenAI y Microsoft están optando por definir IAG como cualquier sistema de IA que pueda generar más de 100 000 millones de dólares en beneficios. Irónicamente, esta definición es igual de fantasiosa, dado que ningún sistema generado hasta ahora ha demostrado capacidad para generar beneficios.

Por otro lado, desde hace tiempo hay indicios de que al menos replicar la calidad que producen los modelos líderes podría lograrse con menos recursos. Estos temores se confirmaron con el lanzamiento de DeepSeek R1, una herramienta de IA que ofrece capacidades similares a las de Chatgpt, pero que se entrena con un equipo de trabajo mucho más reducido, de 5,6 millones de dólares. Aunque OpenAI ha alegado que la empresa utilizó ilegalmente los bots de chat de OpenAI para entrenar su modelo (una afirmación exagerada dado que los mejores modelos disponibles en Internet solo son posibles a través del desenfrenado robo de la propiedad intelectual), hasta ahora el consenso es que los mejores modelos actuales pueden, en teoría y en la práctica, reproducirse en su mayoría a un coste menor.

Esto indicaría que las empresas tecnológicas cuyas valoraciones se han disparado con la promesa de grandes funciones de IA están sobrevaloradas por el mercado, ya que todo lo que han sacado hasta ahora podría ser replicado por una empresa con un equipo de trabajo con una fracción de su capital. A su vez, esto apunta a una burbuja económica que, cuando estalle, provocará despidos, pérdida de ahorros y miseria para los trabajadores que tal vez ni siquiera se den cuenta de que están expuestos a los fracasos económicos de este sector de la economía. Sin embargo, también indica que la oferta actual de productos de IA podría liberarse e iterarse con un presupuesto menor e integrarse en la economía como un órgano real de producción capitalista, en lugar de pura especulación.

¿Cómo se supone que se debe utilizar la IA generativa?

Entonces, ¿que estan haciendo las empresas para integrar la IA en la economía actual? Aunque las iteraciones específicas difieren bastante, en términos generales, la tecnología de IA generativa en EE. UU. parece aplicarse de tres maneras: tecnología orientada al consumidor destinada a automatizar el trabajo creativo o la interacción con el ordenador, tecnología comercializada directamente a los capitalistas o al propio Estado para ayudar a vigilar y disciplinar a los trabajadores y a la gente en general, y, por último, una conveniente cortina de humo para permitir mayores medidas represivas burocráticas contra los trabajadores y la población en general.

La primera categoría es la que probablemente le resulte más familiar a la mayoría de la gente. Se trata de herramientas como los chatbots, los resumidores/reescritores de texto y los generadores de imágenes. Estas ofertas de IA se ofrecen en su mayoría de forma gratuita con la opción de optar por funciones premium a un precio. Cabe señalar que muchas de estas herramientas creativas se están implementando en el lugar de trabajo con el fin de intensificar y automatizar el trabajo para extraer más valor de menos trabajadores.

En el campo del software de vigilancia, hay ejemplos de Israel que utilizan todos los datos que recogen de la vigilancia palestina y los utilizan para entrenar una herramienta similar a ChatGPT para acelerar su capacidad de recopilar y procesar la vigilancia de los palestinos. Además, las empresas emergentes ofrecen ahora tecnología de vigilancia para controlar la productividad de los trabajadores en la oficina y en la línea de producción, automatizando la detección y las medidas disciplinarias para los trabajadores que no son lo suficientemente eficientes o activos en su puesto de trabajo.

Por último, hay casos en los que la IA está siendo «desplegada» por empresas o agentes estatales de una manera en la que su valor declarado es una ficción y su valor real es proporcionar una cortina de humo para los recortes y ataques más injustificables a las personas (los ejemplos incluyen las denegaciones de cobertura de IA de UnitedHealthcare y el uso de IA por parte de Elon para determinar a quién despedir del gobierno federal). Cualquier auditoría trivial de la IA utilizada de esta manera revelaría, sin duda, en el mejor de los casos, una tasa de precisión muy poco fiable y, lo más probable, un fraude absoluto para encubrir los ataques más descuidados contra los trabajadores.

Esta última categoría también incluye los intentos de sustituir a amplios sectores de trabajadores del gobierno federal mediante el uso de la IA para racionalizar los servicios y la vigilancia gubernamentales. El nuevo director de la Seguridad Social quiere utilizar la IA para detectar pagos fraudulentos, y OpenAI ofrece ahora una versión de ChatGPT para el gobierno federal. Cuando estos nuevos esfuerzos se combinan con los recortes masivos de la plantilla federal, estas ampliaciones del uso de la IA presentan una doble amenaza, ya que el hecho de expulsar a los trabajadores de los puestos de trabajo del gobierno y la forma de sustituirlos dan lugar a un sistema peor para gestionar las funciones de la plantilla federal. Además, estos usos de la IA no cumplirán ni de lejos su propósito declarado de actuar como un burócrata sin  ideologías, ya que facilitarán en gran medida la denegación falsa de servicios y la vigilancia de cualquier persona que dependa de los servicios gubernamentales en su vida cotidiana. En cambio, estos esfuerzos deben considerarse parte integrante de la agenda del Proyecto 2025 para convertir al gobierno en un arma explícita de reacción contra cualquier cosa que deseen. Esta vez, tienen la ventaja de una nueva tecnología sofisticada tras la que pueden esconderse, y utilizarla para justificar sus ataques.

Aunque ninguna de estas tecnologías ha demostrado aún un modelo de negocio rentable, hay que vigilar de cerca cómo los capitalistas esperan utilizar estas tecnologías emergentes para acelerar, automatizar y vigilar más de cerca el trabajo productivo en el próximo período, y las revelaciones de DeepSeek indican que podría ser posible que algunas de estas tecnologías tengan una vida más allá de la burbuja tecnológica inmediata.

Para el control de la industria y la investigación por parte de los trabajadores

Los detalles anteriores demuestran la doble amenaza que las tecnologías emergentes de todo tipo representan para los trabajadores. Por un lado, la clase dominante planea utilizarlas para aumentar la tasa de explotación y la eficiencia del sistema capitalista. Y aunque siempre se habla de cómo los trabajadores que hoy son despedidos terminarán mañana en nuevos empleos productivos, la experiencia de los trabajadores cuyos trabajos han sido descalificados o automatizados con éxito demuestra que en realidad no hay garantía de que esto suceda. Por otro lado, las burbujas económicas, incluso las que se forman en torno a las tecnologías productivas, suponen una amenaza tan grande como la asignación errónea de los fondos de la economía para crear una corrección dolorosa que también eche a los trabajadores de la producción.

Ambos riesgos apuntan a la importancia del control de la industria por parte de los trabajadores y al establecimiento del derecho de los trabajadores a determinar cómo se despliegan las nuevas tecnologías en el lugar de trabajo. La financiación democrática de la investigación controlada por los trabajadores podría garantizar que solo se aprueben para su investigación los usos que se hayan debatido y votado. Esto podría evitar las locas luchas del mercado que inundan las inversiones en un sector de manera altamente ineficiente, persiguiendo el producto más emocionante y llamativo en lugar de invertir en usos realmente posibles de la tecnología.

Además, los trabajadores podrían debatir y votar sobre la introducción de nuevas tecnologías como la IA en su campo de trabajo. Y si se considera posible automatizar total o parcialmente un trabajo mediante IA, podrían incluso decidir las condiciones de una transición justa. Podemos fijarnos en la huelga del año pasado de SAG-AFTRA y WGA para conseguir disposiciones sobre el uso de la IA en su contrato que permitan a los escritores y los actores decidir por completo si quieren utilizar la IA en su trabajo, sin perder sus propios derechos intelectuales a la hora de determinar cómo se utiliza.

Si bien los trabajadores de todo el mundo deberían considerar estos logros para replicarlos en su propio lugar de trabajo, es importante ir más allá de las luchas sindicales y que los trabajadores dispongan de estructuras democráticas para financiar la investigación y el desarrollo de estas tecnologías en primer lugar. Definitivamente, se deben tener en cuenta las consideraciones medioambientales relacionadas con el alto consumo de energía, la extracción de tierras y minerales raros, el uso excesivo de los recursos hídricos y el aumento de los residuos y la contaminación. Al mismo tiempo, existen usos innegables de estas nuevas tecnologías, especialmente en el sector médico, donde se están produciendo prometedores avances en la investigación para la detección del cáncer. Debería corresponder a los trabajadores determinar cómo se gasta la riqueza social para invertir en estas nuevas empresas de investigación, y no a los cada vez menos capitalistas que deciden solos a dónde deben ir los fondos.