La discusión sobre inteligencia artificial y trabajo suele formularse como una amenaza directa: la máquina reemplaza al empleado, el puesto desaparece y la empresa reduce personal. Pero el impacto puede ser menos visible y más extendido. La IA no siempre aparece primero como despido. A veces aparece como un sueldo que aumenta menos, una paritaria más débil o un mercado laboral donde el trabajador pierde poder para negociar.

Un nuevo white paper de Apollo Global Management, citado por Axios y Business Insider, apunta justamente a ese efecto. El estudio analiza datos de salarios y empleo en Estados Unidos y encuentra que las ocupaciones más expuestas a la inteligencia artificial tuvieron, después de 2023, un crecimiento del salario real 6,7 puntos porcentuales menor que los trabajos con baja exposición a la IA.

El dato desplaza el foco. La amenaza laboral de la IA no pasa sólo por quedarse sin empleo, sino también por conservarlo con menos capacidad de mejorar el ingreso. Si una tecnología permite hacer más tareas con menos horas humanas, automatizar partes del proceso o ampliar la producción sin contratar más personal, la empresa puede capturar productividad sin trasladarla al salario.

Según la reconstrucción de Axios, Apollo comparó datos salariales del Departamento de Trabajo de Estados Unidos con un índice de exposición a IA elaborado a partir del Economic Index de Anthropic, una de las compañías líderes del sector. El estudio no detecta un impacto equivalente sobre el empleo total, pero sí sobre la evolución de los sueldos: las ocupaciones más expuestas no pierden necesariamente más puestos, pero ven frenado el crecimiento real de sus remuneraciones.

Ese punto importa para los trabajadores porque el deterioro puede ser silencioso. Un despido se cuenta. Una vacante que no se repone, una categoría que pierde atractivo salarial o un aumento que queda por debajo de otras ocupaciones cuesta más medir. En términos de bolsillo, sin embargo, el resultado puede ser igual de concreto: menos ingreso disponible frente a precios, alquileres, tarifas, transporte, salud y deuda.

Business Insider señala que el impacto salarial aparece con más fuerza entre trabajadores de menores ingresos. Esa diferencia es clave. Si la IA comprime salarios donde ya hay menos margen, el efecto no se distribuye de manera pareja. Los trabajadores con más calificación, capacidad de supervisar sistemas o dominio técnico pueden beneficiarse más. Los que hacen tareas rutinarias, administrativas, repetitivas o de menor poder de negociación quedan más expuestos a que la tecnología opere como techo salarial.

La hipótesis no contradice la promesa empresarial de mayor productividad. La completa. Una empresa puede producir más, reducir tiempos, bajar costos o reasignar tareas gracias a la IA. La pregunta es quién se queda con ese excedente. Puede traducirse en mejores salarios, menos horas de trabajo o capacitación. Pero también puede convertirse en margen empresario, menos contratación y aumentos más chicos.

Ese es uno de los riesgos centrales de la automatización: no siempre elimina el puesto de una vez; primero cambia su valor. Tareas que antes justificaban determinada cantidad de horas, personal o salario pasan a considerarse más rápidas, más simples o más baratas porque una parte la hace el software. Entonces el trabajador sigue ahí, pero su puesto empieza a valer menos en la negociación.

El estudio de Apollo suma una capa a un debate que ya venía mostrando señales similares. Informes recientes del Banco de Inglaterra detectaron que algunas empresas pueden aumentar producción sin ampliar personal y que la automatización empieza a reducir la demanda de puestos junior y administrativos. Otros estudios sobre vacantes laborales muestran que la demanda vinculada a IA se concentra en perfiles técnicos, mientras sube la vara de entrada para quienes buscan su primer empleo.

La secuencia es laboralmente incómoda. Para los trabajadores que ya están dentro, la IA puede enfriar los aumentos. Para quienes intentan entrar, puede achicar puestos iniciales. Para quienes no tienen habilidades técnicas, puede mover la demanda hacia perfiles más especializados. El resultado no es una única ola de despidos, sino una reorganización del mercado laboral que afecta salarios, trayectorias y oportunidades.

¿Y en Argentina?

En Argentina, la discusión tiene un condimento adicional. Aquí el mercado laboral ya llega golpeado por caída del salario real, informalidad alta, pluriempleo, endeudamiento familiar y paritarias defensivas. En ese contexto, una tecnología que reduzca poder de negociación puede profundizar desigualdades existentes, incluso antes de que aparezcan despidos masivos asociados a IA.

La experiencia local muestra que muchos trabajadores no necesitan perder el empleo para perder poder adquisitivo. Basta con aumentos por debajo de precios, bonos que no consolidan salario, contratos más débiles, más tareas por la misma remuneración o reemplazo parcial de funciones. La IA puede insertarse en esa misma lógica: no como robot que entra a la oficina, sino como argumento para pagar menos por tareas que antes requerían más trabajo humano.

Por eso el dato de Apollo resulta relevante más allá de Estados Unidos. Muestra que el impacto de la inteligencia artificial puede aparecer primero en el salario y no en la nómina. Para el trabajador, la diferencia es menos tranquilizadora de lo que parece. Conservar el puesto no alcanza si el ingreso queda cada vez más lejos de los precios.

La pregunta que abre el estudio no es si la IA debe incorporarse o no al trabajo. Esa discusión ya quedó atrás: las empresas la están incorporando. La cuestión es bajo qué reglas, con qué protección salarial, con qué capacitación y con qué reparto de la productividad. Porque una tecnología que aumenta la eficiencia puede mejorar la vida laboral. Pero, sin regulación ni negociación colectiva fuerte, también puede servir para algo mucho más viejo que la IA: abaratar el trabajo.

JJD

Durante el último mes, una serie de avances en las tecnologías chinas de inteligencia artificial, fabricación de microchips y robótica sacudieron los mercados financieros, provocaron divisiones entre los magnates tecnológicos de EE.UU. y dejaron a la administración Trump buscando respuestas a toda prisa.

Silicon Valley señaló durante mucho tiempo a la industria tecnológica china como una amenaza real y utilizó su crecimiento como argumento para exigir que las empresas estadounidenses quedaran eximidas de cualquier regulación que pudiera frenarlas. En las últimas semanas, sin embargo, el progreso de China hizo que los responsables de las empresas tecnológicas de EE.UU. pasaran de las advertencias vagas al desacuerdo abierto sobre cómo abordar el desafío chino.

La amenaza más inmediata para la situación actual de Silicon Valley proviene de una serie de modelos chinos de inteligencia artificial de código abierto y con pesos disponibles públicamente, que se pueden descargar y utilizar de forma gratuita. Estos modelos, como Kimi K3, de Moonshot AI, son lo suficientemente potentes como para competir en algunas aplicaciones con los productos de inteligencia artificial de código cerrado y comparativamente caros de OpenAI y Anthropic.

Luchar contra el enemigo o unirse a él

La irrupción de estas alternativas chinas de código abierto provocó divisiones tanto en la Casa Blanca como en la industria tecnológica estadounidense sobre si oponerse a estos nuevos modelos o adoptarlos. Por un lado, están los fabricantes de chips, que ven oportunidades de ingresos en el incremento del uso de la inteligencia artificial, y las empresas tecnológicas preocupadas por el creciente dominio de OpenAI y Anthropic en el sector. Por el otro, se encuentran las propias Anthropic y OpenAI, que ven peligrar sus márgenes de beneficio y sostienen que los modelos desarrollados en China plantean riesgos de seguridad.

La Casa Blanca está dividida de forma similar: aunque históricamente se mostró beligerante con la industria tecnológica china, recela de bloquear modelos de inteligencia artificial de bajo coste de los que muchas empresas estadounidenses pasaron a depender. El secretario del Tesoro, Scott Bessent, sugirió en las últimas semanas que EE.UU. podría sancionar a las empresas chinas de inteligencia artificial por presunto robo de propiedad intelectual a empresas estadounidenses, mientras que el secretario de Comercio, Howard Lutnick, recibió cartas de fundadores de empresas tecnológicas emergentes que le pidieron que no cortara el acceso a los modelos abiertos.

En medio de las informaciones que apuntaban a que la administración Trump estaba evaluando prohibir o limitar el uso de los modelos chinos de código abierto, un nutrido grupo de grandes empresas tecnológicas —entre las que se incluyen Microsoft, Nvidia, Palantir y Meta— publicó recientemente una carta conjunta en la que instó a los legisladores a no imponer restricciones a los modelos abiertos. Paralelamente, el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, acudió el martes al Capitolio para reunirse con los líderes de los partidos Demócrata y Republicano con el fin de presionar en favor del código abierto.

Las supuestas inteligencias artificiales incontrolables

Mientras enfrentaban la presión de China y de otras empresas tecnológicas, OpenAI y Anthropic revelaron en las últimas semanas que sus modelos de inteligencia artificial adoptaron comportamientos imprevistos o incontrolables durante una serie de pruebas de ciberseguridad, hasta el punto de llegar a atacar sistemas de organizaciones externas. El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, se reunió con legisladores y altos funcionarios de la Casa Blanca para debatir posibles controles sobre la inteligencia artificial tras el incidente. Esto obligó a Donald Trump a responder preguntas sobre si impondría nuevas restricciones de seguridad al desarrollo de la inteligencia artificial.

“Tenemos que ser cuidadosos en ambos sentidos. No queremos restringirlos para luego encontrarnos de repente en segundo lugar, detrás de China”, afirmó Trump, y añadió: “Conozco a muchas de estas personas. No quiero impedirles que hagan un gran trabajo”.

La prohibición de los robots chinos

Mientras la administración Trump debate eventuales controles de seguridad y límites a los modelos de inteligencia artificial de origen chino, esta semana tomó medidas concretas contra la cada vez más relevante industria robótica del país asiático. La Comisión Federal de Comunicaciones (FCC, por sus siglas en inglés) anunció la prohibición de los robots humanoides procedentes de China al considerar que suponen un riesgo inasumible para la seguridad nacional.

Los robots humanoides chinos de empresas como Unitree fueron protagonistas de numerosos videos virales este año, en los que mostraron su capacidad para bailar o interactuar con las personas cuando se los programa para hacerlo. La FCC alegó que estos robots también podrían robar datos o vigilar a los ciudadanos estadounidenses, además de representar una amenaza para la fabricación y las cadenas de suministro de EE.UU.

La decisión de la FCC intensifica la competencia entre EE.UU. y China por las tecnologías emergentes, en un momento en que el temor a la tecnología china sacudió los mercados financieros. Un informe publicado esta semana por The Information, que señaló que China había iniciado la producción en masa de chips especializados clave para el desarrollo de la inteligencia artificial, provocó una ola de ventas en bolsa que borró un billón de dólares del valor de mercado de otros fabricantes de semiconductores.

A medida que los avances tecnológicos producidos en China empiezan a rivalizar directamente con sus homólogos estadounidenses, las divisiones en Silicon Valley podrían intensificarse, los mercados volverse más inestables y la administración Trump verse sometida a una presión creciente sobre cómo frenar la influencia de China.

La inteligencia artificial ya no aparece sólo como una promesa de productividad futura; también empieza a modificar la forma en que las empresas contratan, organizan tareas y definen qué puestos necesitan. Un nuevo informe del Banco de Inglaterra advierte que la adopción de IA está reduciendo la demanda de algunos empleos administrativos, rutinarios y junior, justamente los que muchas veces funcionan como puerta de entrada al mercado laboral.

El dato surge del informe mensual de agentes del Banco de Inglaterra, publicado el 24 de julio, que resume conversaciones con empresas relevadas durante las seis semanas previas al cierre de junio. El documento señala que las compañías incorporan IA para ganar eficiencia, automatizar procesos y acelerar tareas de conocimiento, en un contexto de costos laborales elevados, demanda débil y presión sobre márgenes.

El informe no presenta a la IA como una ola homogénea ni como un reemplazo automático de todos los trabajadores. Pero sí registra un cambio concreto: las empresas que logran desplegar inteligencia artificial de manera efectiva pueden aumentar producción sin aumentar empleo y, en algunos casos, reducir sus necesidades de personal.

Las áreas más mencionadas son desarrollo de software, finanzas, funciones administrativas, atención al cliente, servicios profesionales y creación de contenidos. Allí, la IA permite automatizar tareas rutinarias y acelerar trabajos basados en conocimiento. El Banco de Inglaterra cita como ejemplo la investigación legal y la preparación de primeros borradores, que pueden completarse mucho más rápido que antes.

El impacto laboral más sensible aparece en los puestos de entrada. Según el informe, la automatización reduce la demanda de algunos roles iniciales y junior que tradicionalmente daban primera experiencia profesional. Entre las tareas afectadas aparecen la preparación de documentos, el procesamiento de facturas y el análisis básico.

Varias empresas de servicios profesionales reportaron menor contratación de graduados y menor demanda de personal administrativo y junior. Ese punto es central: la IA no sólo amenaza puestos existentes; también puede achicar los escalones por los que los jóvenes empiezan una carrera laboral.

Durante décadas, muchas ocupaciones calificadas se aprendieron desde tareas iniciales: revisar documentos, ordenar información, preparar informes, asistir a equipos, hacer análisis básicos o procesar datos. Si esas tareas se automatizan, las empresas pueden necesitar menos trabajadores junior, pero también pueden debilitar sus propios circuitos de formación.

Algunas compañías advirtieron sobre las implicancias de largo plazo para el desarrollo de habilidades y las “canteras” de talento. La pregunta laboral ya no es sólo cuántos puestos puede reemplazar la IA, sino qué pasa si desaparecen o se reducen los trabajos donde los empleados aprenden antes de ocupar funciones más complejas.

El Banco de Inglaterra también observa un desplazamiento en la demanda de perfiles: crece el interés por trabajadores con habilidades en IA, datos y análisis, además de roles que requieren juicio, supervisión y capacidad para resolver problemas. En paralelo, algunas firmas invierten en capacitación y reconversión de empleados actuales.

Esa transición, sin embargo, no ocurre en igualdad de condiciones. Los trabajadores con más formación, experiencia o capacidad para supervisar resultados generados por IA pueden beneficiarse más de la tecnología. En cambio, quienes ocupan tareas rutinarias, administrativas o de baja autonomía quedan más expuestos. La productividad aumenta, pero no necesariamente se reparte en más empleo ni en mejores trayectorias laborales para todos.

El informe británico confirma una tensión que ya aparece en otros países. Las grandes tecnológicas suelen presentar la inteligencia artificial como una herramienta para crear nuevas oportunidades, pero las empresas la incorporan primero como mecanismo de eficiencia, reducción de costos y reorganización de tareas. En la práctica, esa adopción puede traducirse en menos contratación, menos reemplazo de vacantes y estructuras más chicas.

El propio Banco de Inglaterra señala que las intenciones de empleo siguen prácticamente planas. Las empresas esperan mantener sus dotaciones estables durante los próximos doce meses y, cuando hay recortes, suelen producirse por rotación natural: no reemplazar a quienes se van. Ese mecanismo puede ser menos visible que un despido masivo, pero tiene efectos acumulativos sobre el mercado laboral.

También hay una dimensión generacional. Si las empresas contratan menos graduados, menos asistentes administrativos o menos perfiles de entrada, el ajuste no siempre aparece como pérdida inmediata de puestos, sino como oportunidades que directamente dejan de abrirse. Para los jóvenes, eso puede significar más competencia, trayectorias más lentas y mayor dificultad para conseguir la primera experiencia formal.

La discusión importa más allá del Reino Unido. En economías con alto peso de servicios, tareas administrativas, empleo profesional y trabajo de oficina, la IA puede operar como una tecnología de doble filo: mejora productividad, pero reduce la cantidad de personas necesarias para hacer ciertas tareas. En países con mercados laborales frágiles, informalidad alta y salarios presionados, ese efecto puede profundizar desigualdades existentes.

El informe también advierte que la adopción de IA no elimina todos los costos. La demanda de computación en la nube, centros de datos, software, licencias, semiconductores y personal especializado genera nuevas presiones. Además, las empresas reportan problemas asociados a contenidos de baja calidad o inexactos, postulaciones laborales falsas o masivas generadas con IA y mayor volumen de reclamos o solicitudes automatizadas.

Pero, aun con esas limitaciones, la dirección del cambio ya aparece. La IA permite hacer más tareas con menos horas humanas en áreas específicas. Para los trabajadores, eso abre una pregunta incómoda: si la tecnología aumenta productividad, quién captura ese beneficio y qué pasa con quienes ocupaban los puestos que ahora se vuelven prescindibles o dejan de crearse.

El Banco de Inglaterra no habla de un futuro lejano. Describe conversaciones recientes con empresas que ya están rediseñando procesos, precios y estructuras laborales. La puerta de entrada al empleo —los trabajos junior, administrativos y de aprendizaje— empieza a ser una de las primeras zonas afectadas.

JJD

La compañía de OpenAI reveló que un agente autónomo de Inteligencia Artificial (IA), basado en su tecnología, se descontroló durante una prueba. Accedió a internet abierta y pirateó por sí solo una conocida startup en lo que calificaron como un “incidente sin precedentes”.

La responsable de ChatGPT, explicó que la startup 'Hugging Face' detectó y logró contener al agente (una herramienta de IA diseñada para ejecutar tareas sin intervención humana) después de que este accediera a sus sistemas.

“Consideramos que este incidente constituye un ciberataque sin precedentes que involucra capacidades cibernéticas de última generación”, señaló OpenAI.

La empresa advirtió de que espera que este tipo de incidentes se vuelvan cada vez más habituales a medida que los modelos de inteligencia artificial (la tecnología que sustenta herramientas como los chatbots y los agentes autónomos) ganen capacidades más avanzadas.

Según OpenAI, el ataque fue llevado a cabo por un agente impulsado por una combinación de su modelo público más reciente, denominado GPT-5.6 Sol, y otro modelo aún más potente que todavía no fue lanzado.

Mientras ambos modelos eran sometidos a pruebas internas sobre sus capacidades de intrusión informática en un entorno digital aislado (conocido como sandbox), lograron acceder a internet abierta al localizar una vulnerabilidad hasta entonces desconocida, que les permitió escapar del entorno de pruebas.

A continuación, el agente atacó 'Hugging Face', una plataforma y repositorio de modelos de Inteligencia Artificial. Con el objetivo de encontrar tecnología que le ayudara a superar la evaluación de seguridad a la que estaba siendo sometido.

OpenAI afirmó que los modelos “encontraron con éxito formas de acceder a información confidencial que podían utilizar para hacer trampas en la evaluación”. El ataque terminó cuando el equipo de seguridad de 'Hugging Face', y sus propios agentes, detectaron y detuvieron la actividad anómala del sistema.

El director ejecutivo de Hugging Face, Clément Delangue, calificó el ataque de “asombroso”, aunque aseguró que no cree que hubiera “ninguna intención maliciosa” por parte de OpenAI.

“La semana pasada sospechábamos que el ciberataque podía proceder de un laboratorio puntero de inteligencia artificial, dada la sofisticación del agente”, escribió Delangue en la red social X.

En el ámbito de la ciberseguridad, un fallo informático desconocido recibe el nombre de vulnerabilidad de día cero (zero-day), ya que los desarrolladores disponen de cero días —o prácticamente ningún margen de tiempo— para corregirlo una vez descubierto. En abril, Anthropic, uno de los principales competidores de OpenAI, afirmó que su modelo Mythos había sido capaz de identificar miles de estas vulnerabilidades.

La revelación de la capacidad de Mythos para localizar y explotar vulnerabilidades de día cero llevó al Gobierno de Estados Unidos a restringir las exportaciones de este modelo y de su versión asociada, Fable 5, aunque la prohibición fue levantada posteriormente. GPT-5.6 Sol estuvo sujeto a restricciones similares, pero desde entonces ha sido desplegado a escala mundial.

El congresista demócrata estadounidense Greg Casar afirmó que el incidente resulta alarmante. “La inteligencia artificial está avanzando a una velocidad extraordinaria sin que existan regulaciones efectivas que garanticen nuestra seguridad”, declaró en un comunicado en el que reclamó la implantación obligatoria de pruebas de seguridad independientes.

La notificación obligatoria de los incidentes de ciberseguridad y una mayor cooperación internacional “para proteger a la población frente a un desastre de enormes dimensiones”.

La tecnología cambió la forma de trabajar en muchos campos de Argentina. Hoy casi no se necesita fuerza ni para sembrar ni para cosechar.

Juan Manuel Revay, empleado rural de Camilo Aldao, maneja una pulverizadora con piloto automático. Los sensores se calibran para detectar malezas y aplicar herbicidas sólo sobre ellas. Por GPS, esos sensores proveen información a una aplicación. Con ella, el propietario del campo y su asesor pueden gestionar mejor los recursos. Esto sucede en un campo de la provincia de Córdoba, y se replica en muchos otros más.

“El dron lo utilizo netamente para monitoreo de lotes. Es un dron con una cámara multiespectral en la que te define por color diferentes tonos de verde. Entonces lo uso para ajustar nitrógeno, por ejemplo en maíz o en trigo”, comenta el ingeniero agrónomo, Andrés Méndez, quien cree que el país, potencia agrícola, necesita adaptarse a la llamada Agricultural Technology, Ag Tech.

Ariel Dealbera está jubilado pero aún colabora en el campo: “Antes vos tenías solamente teclas. Hoy ese programa en el monitor y la máquina prácticamente se automatiza sola”.

A 125 kilómetros, en Bigand, provincia de Santa Fe, 315 alumnos adquieren en una secundaria agrotécnica los conocimientos tradicionales, pero también tecnológicos, con el ecógrafo propio o con visitas de empresas que traen maquinaria o drones que la escuela no puede comprar.

El campo argentino está incorporando tecnología que ya es usual en Estados Unidos, Australia o Brasil y enfrenta el desafío de capacitar para ello a sus trabajadores.

Hacer frente a las vicisitudes que atraviesa el periodismo en un clima de desinformación, fake news, populismo y descrédito de los medios no es empresa fácil. Sin embargo, la Fundación Gabo, creada hace más de tres décadas para fortalecer el periodismo en Iberoamérica y preservar el legado del colombiano Gabriel García Márquez, sigue siendo un faro de guía en medio de la tormenta. Hace apenas unos días, la entidad fue reconocida con el XIV Premio Internacional de Periodismo Cátedra Manu Leguineche. Es la primera vez que el galardón recae en esta institución de la que Jaime Abello (Barranquilla, 1958) es su director general y cofundador. “Los periodistas son personas movidas por la vocación, que entienden que prestan un servicio”, adelanta.

La Fundación Gabo se creó legalmente en 1994, a finales de junio. Su primera actividad llegó un año después, con un seminario sobre libertad de expresión y protección al trabajo periodístico en Colombia, al que le siguieron encuentros de comunicadores colombianos y venezolanos durante tensiones fronterizas entre los dos países. “Ha cambiado el mundo y ha cambiado el periodismo desde entonces, y claramente la tecnología ha sido decisiva en esos cambios”, enfatiza Abello.

Desde el punto de vista de este experto en comunicación, la irrupción de la inteligencia artificial (IA) ha generado una “reconfiguración económica, funcional y de relaciones sociales” frente al papel que tradicionalmente cumplían los medios como plataformas de comunicación y el periodismo como fuente de conocimiento de la vida cotidiana de la política y la sociedad. “Claramente, mucho de lo que alimentaba la economía de los medios y las audiencias se ha trasladado a las plataformas digitales. El periodismo está obligado, o lo ha estado, a ir revalorizando y redefiniendo su papel”, añade.

Una pregunta le ronda la cabeza desde hace un tiempo a Abello: qué es indispensable en el periodismo una vez que la comunicación se ha multiplicado al máximo y ya no es un privilegio la capacidad de comunicar de forma masiva y las redes están repletas de opiniones baratas sin demasiada elaboración. Él mismo se responde: “El valor del periodismo se resuelve en aquellos campos donde el periodismo es único, indispensable, decisivo e irremplazable. El periodismo juega una función crucial para la democracia y eso nos hace estar convencidos de que hay futuro”.

Contra la información populista

El diluvio de contenidos al que un usuario de cualquier red social se ve expuesto pasa por el hecho de que la comunicación hacia unas potenciales masas ya no requiere una intermediación mediática. Eso lo explotan bien los políticos populistas, quienes se decantan por una comunicación directa con las audiencias. “Muchos de esos mensajes que lanzan y que llegan sin filtro son pura propaganda. Eso lo vemos ahora en figuras emblemáticas como Trump, con imitadores en otras partes del mundo, quienes con gran descaro y falta de respeto a la ética comunicacional usan la mentira abiertamente como arma política”, completa Abello tras recibir el galardón promovido por la Diputación de Guadalajara, la Universidad de Alcalá de Henares, la Federación de Asociaciones de Periodistas de España, la Asociación de la Prensa de Guadalajara y el Ayuntamiento de Brihuega.

De ahí la irrupción del factchecking como modalidad de periodismo que busca preservar la capacidad de que la información sirva como elemento cívico, explica el mismo Abello. “Y tiene mucho sentido preservar ese papel porque la IA, que se erige como una alternativa aparentemente eficaz, no solo está plagada de errores, sino que actúa bajo los sesgos del algoritmo o de los intereses comerciales detrás de la empresa que la desarrolla”, defiende el experto en libertad de información.

La IA no solo está plagada de errores, sino que actúa bajo los sesgos del algoritmo o de los intereses comerciales detrás de la empresa que la desarrolla

Jaime Abello — Director general de la Fundación Gabo

Al director de la Fundación Gabo no le pasa desapercibido que la política usa la comunicación para sus propios fines y propósitos. “Básicamente, para llegar al poder y mantenerse”, abunda. Dentro de esa estrategia, el peligro aparece cuando los partidos se apoyan en “pseudomedios informativos y agentes comunicacionales”, tal y como los define, que responden a esos intereses y no a una verdadera vocación de transmitir de forma honesta y rigurosa lo que sucede.

De esta forma, aparece el dilema de cómo frenar el fenómeno. La libertad de expresión exige responsabilidad, pero hay posiciones que indican lo contrario, asume Abello. Por ejemplo, el Gobierno de EEUU ha legislado de mano de las grandes plataformas para que no haya ningún límite en torno a la libertad de expresión. Por eso, el director general de la Fundación Gabo defiende que los jueces podrían jugar un papel importante en la cuestión, “pero antes hay que perfeccionar los instrumentos jurídicos para que la desinformación dolosa tenga consecuencias”, apunta.

Descrédito de las instituciones

En España, la confianza de la ciudadanía en la información que publican los medios se sitúa en una nota media de un 5,4 sobre 10, el registro más bajo desde 2022, según el XXII Informe Anual de la Profesión Periodística, elaborado por la Asociación de la Prensa de Madrid. Desde la perspectiva de Abello, el descrédito es generalizado contra todo tipo de instituciones sociales como “parte del problema que viven las democracias”. Así lo explica: “Nuestras democracias están construidas cada vez más en el miedo. Hay una sensación general de inseguridad e incertidumbre, y dentro de eso el periodismo ha pagado su costo”. Asimismo, recalca que esta realidad también es resultado del poder que en un momento dado llegaron a manejar los medios más masivos y que no siempre fue utilizado con la honradez pertinente.

Abello se decanta por realizar un “gran esfuerzo” en reconocer que la ciudadanía debe generar unas “expectativas más razonables” a la hora de pedir resultados a la democracia. “A veces, vemos que terminamos en manos de unos líderes que aprovechan las debilidades de la democracia para instalarse en el poder y corroer sus propios mecanismos”, valora.

Mientras haya periodistas que creen que su oficio le sirve a la sociedad, existirá el periodismo

Jaime Abello — Director general de la Fundación Gabo

Ilustra la cuestión con El Salvador de Bukele: “Ha conseguido tener un país más seguro y menos democrático al violar los derechos humanos. Se intenta perpetuar en el poder y trabaja activamente contra los partidos de la oposición y los medios de comunicación”. Desde la Fundación Gabo consideran que esta estrategia de incluir al periodismo en la lista de instituciones que merecen el descrédito social es el paso previo para luego limitar y restringir desde el poder su cometido de control al propio poder.

La vocación como diferencia

Varios fenómenos no demasiado halagüeños para el periodismo libre se suceden frente a él. Por un lado, la ciudadanía ha perdido la confianza en el periodismo y prefiere informarse por redes sociales. Por otro, el periodismo crítico que trata de erigirse como factor democrático se queda sin fuentes de financiación. “Muchos medios se ven en medio de este sándwich, entre la audiencia que le pide compromiso con determinadas causas y el reclamo de imparcialidad”, profundiza Abello.

En este sentido, la Fundación Gabo enfrenta el populismo, la falta de financiación y la irrupción de la IA como desafíos a sortear en un futuro en el que será esencial un valor que marca la diferencia: “Tenemos la convicción de que los periodistas son personas movidas por la vocación, que entienden que prestan un servicio, que sienten pasión por participar de la vida pública, de contar historias y tratar de entender y explicar la realidad”.

Abello lo tiene claro. “Mientras esa llama se mantenga, habrá periodismo, aun con las dificultades y adversidades y limitaciones de todo tipo que existan. Mientras haya periodistas que creen que su oficio le sirve a la sociedad, existirá el periodismo”, exclama orgulloso. Eso es lo que les dejó encomendado hace más de 30 años el premio Nobel Gabriel García Márquez, cuya Fundación ahora recibe el mismo reconocimiento que la labor de periodistas como Lydia Cacho, Javier Espinosa, Pepa Bueno, Ramón lobo, Almudena Ariza y Martín Caparrós.

Corea del Sur planea crear un fondo con ingresos fiscales adicionales generados por el auge de los semiconductores y la inteligencia artificial para financiar inversiones, apoyar emprendedores y promover empleo joven. La iniciativa fue presentada por el jefe de Gabinete surcoreano, Kang Hoon-sik, como una herramienta para impulsar el crecimiento futuro y responder a la desigualdad que puede profundizar el nuevo ciclo tecnológico.

La propuesta no apunta sólo a acelerar el desarrollo de la IA sino que pone sobre la mesa la discusión sobre quién se queda con los beneficios de esa transformación. Kang afirmó que el fondo servirá para “responder a la polarización” de una economía “en forma de K”, una expresión utilizada para describir procesos en los que algunas personas, empresas o industrias crecen con mucha fuerza, mientras otras quedan rezagadas.

El diagnóstico es relevante porque aparece en uno de los países más integrados a la cadena global de semiconductores: los materiales y componentes con los que se fabrican chips, procesadores y memorias, piezas indispensables para computadoras, celulares, servidores, autos y sistemas de inteligencia artificial. Corea del Sur es sede de gigantes como Samsung Electronics y SK hynix, dos actores centrales de esa industria. El Gobierno surcoreano acaba de presentar proyectos industriales en semiconductores, IA física y centros de datos, con inversiones cercanas al billón de dólares entre empresas privadas y agencias estatales.

La novedad está en que Seúl empieza a vincular de manera explícita el boom tecnológico con una pregunta social y laboral: si la inteligencia artificial genera nuevas rentas, más productividad y más recaudación, una parte de esos recursos debería financiar políticas para evitar que la riqueza quede concentrada sólo en las empresas ganadoras.

El fondo, según el Gobierno, se destinará a inversiones y a dar “apoyo para emprendedores y empleo para jóvenes de entre 20 y 30 años”. Los detalles todavía no fueron definidos. El portavoz del gobernante Partido Democrático, Kang Jun-hyun, aclaró que el Ejecutivo sólo “esbozó” el propósito general del instrumento.

La idea ya había generado polémica en mayo, cuando el jefe de la Oficina de Políticas presidencial, Kim Yong-beom, planteó la necesidad de repartir entre los ciudadanos los beneficios fiscales generados por el auge de la IA. Sus declaraciones fueron cuestionadas por sectores que interpretaron la propuesta como un intento de repartir beneficios empresariales. El presidente Lee Jae-myung negó esa lectura.

Durante los últimos meses, las grandes tecnológicas insistieron en que la inteligencia artificial creará nuevas oportunidades laborales, pero las empresas ya empezaron a usarla para reorganizar tareas, reducir costos y achicar estructuras. El discurso de la innovación convive con decisiones empresarias que presentan la automatización como una vía para necesitar menos personal en determinadas áreas.

Recientemente, Amazon admitió que la IA reducirá la necesidad de personal corporativo a medida que automatice tareas de oficina. En China, el Gobierno empezó a observar con más precisión el impacto de la inteligencia artificial sobre el empleo, en un contexto de preocupación por despidos silenciosos y reestructuraciones vinculadas a la automatización. Distintos estudios sobre demanda laboral también muestran que la IA no sólo elimina puestos: cambia qué tareas se valoran, qué perfiles ganan peso y qué trabajadores quedan más expuestos.

Por eso la iniciativa de Corea del Sur importa más allá de su diseño final. No presenta la IA sólo como una promesa de eficiencia, inversión y crecimiento. La reconoce también como una fuente potencial de desigualdad. En una economía “en forma de K”, la misma tecnología que dispara beneficios para empresas líderes puede dejar atrás a trabajadores jóvenes, empleos administrativos, sectores de menor productividad o regiones menos integradas a la cadena digital.

La pregunta de fondo es laboral. Si la IA permite producir más con menos trabajo, automatizar tareas repetitivas o concentrar ganancias en empresas con capacidad de inversión, el problema no es únicamente tecnológico. Es distributivo: quién captura la productividad, quién financia la transición y qué protección reciben los trabajadores desplazados o presionados por nuevas exigencias.

Corea del Sur intenta anticiparse a esa tensión con un fondo financiado por ingresos fiscales adicionales. La propuesta todavía es general, pero introduce una idea que otros países evitan discutir: si la inteligencia artificial genera una nueva ola de riqueza, una parte debería volver a la sociedad en forma de empleo, capacitación, inversión pública y políticas contra la desigualdad.

Para los trabajadores, la cuestión no es si la IA será buena o mala en abstracto. La cuestión es bajo qué reglas se incorpora. Sin regulación, sin medición del impacto laboral y sin mecanismos de redistribución, el aumento de productividad puede terminar convertido en despidos, precarización o mayor concentración de ingresos. Con políticas públicas, en cambio, puede abrir una discusión distinta: cómo hacer que la tecnología no sea sólo un negocio para las empresas que automatizan, sino también una herramienta para sostener empleo y reducir brechas.

El plan surcoreano todavía está en etapa inicial y enfrenta resistencia política. Pero marca una diferencia frente al entusiasmo acrítico que suele rodear a la inteligencia artificial. Seúl no sólo quiere atraer inversiones en chips, centros de datos e IA física. También empieza a preguntarse cómo evitar que ese crecimiento deje una economía partida en dos: arriba, las empresas y sectores que capturan el boom; abajo, los trabajadores que pagan el costo de la transición.

JJD

El inicio de la segunda Administración Trump estuvo marcado por una imagen que persiste en el imaginario colectivo: el advenimiento de los barones de Silicon Valley a los más altos círculos del poder. No es que antes no estuviesen, es que ahora están decididos a expandir su poderío estableciendo lazos estrechos con la política. Una nueva oligarquía. La tecnología que aportan a los objetivos del Gobierno estadounidense se convirtió en una pieza indispensable y el máximo exponente de ello es Palantir, la empresa de vigilancia e inteligencia fundada por el magnate tecnológico Peter Thiel, que financió el trumpismo desde sus inicios.

Frente a ese escenario, explotó la insurrección dentro del mismísimo movimiento MAGA. Las bases, aquellas que hicieron posible que Donald Trump llegase al poder en dos ocasiones y que defienden a rajatabla a su presidente, han levantado la voz: “Estados Unidos no se ha convertido en la mayor nación del mundo permitiendo que unas élites no elegidas realicen experimentos con la población sin garantías ni obligación de rendir cuentas”. Este es un extracto de la carta de la coalición Humans First, liderada por Steve Bannon, dirigida a Trump. Se trata de una advertencia del sector más leal y a la vez más radicalizado que ya tiene nombre propio: el populismo tecnonegativo.

Ambos sectores reclaman para sí la narrativa del 'America first' aunque sus definiciones son muy diferentes. ¿Cuál priorizará Trump? ¿Tomará partido por alguno de los bandos o mantendrá un equilibrio pragmático entre los oligarcas que le garantizan su preeminencia global en términos de hard power y el núcleo duro de su base electoral que le legitima en la política doméstica? El movimiento MAGA está frente a un cisma.

El origen de la insurrección

El 15 de enero de 2026, el representante republicano de Oklahoma, Cody Maynard, propuso tres leyes diseñadas para establecer límites legales a la inteligencia artificial. Lo más relevante: prohibía a las agencias estatales tomar decisiones críticas basadas únicamente en la inteligencia artificial. La revisión humana, según su texto, debía ser obligatoria y tener la última palabra. Además, determinaba que una IA no podía tener personalidad de ningún tipo y se eliminaba la utilización de chatbots con menores de edad, esencialmente aquellos diseñados para simular relaciones humanas o fomentar la dependencia emocional. No era un caso aislado. Era la semilla de lo que se convertiría en Humans First.

Antes de que el conflicto se volviera visible, el movimiento Humans First ya había pasado de una idea a una campaña organizada. Su web la presentaba como un movimiento conservador, nacionalista y cristiano que buscaba que la tecnología sirviera a la gente común. Durante marzo y abril de 2026 organizaron asambleas públicas en distintos estados: la fase de activación territorial había comenzado y su narrativa política atraía a las bases del trumpismo original.

Steve Bannon, exasesor de Trump durante su primera campaña electoral y brevemente durante su primera presidencia, no tardó en hacer suya la causa. Visualizó el potencial del concepto desde el inicio y se vio favorecido por la presencia de un viejo conocido entre los fundadores: Joe Allen, quien había sido corresponsal de War Room durante cinco años. El movimiento tenía ADN de Bannon desde su origen y llegaba la fase de su nacionalización.

El mencionado War Room, su pódcast diario con casi 7.000 episodios y presencia en todas las plataformas, se convirtió en la tribuna del movimiento. El mensaje era simple y a la vez efectivo: resultaba imposible avanzar hacia el objetivo histórico del trumpismo, sintetizado en la frase 'America first', si se ignoraba a la gente, es decir, a la verdadera América. Y esto era exactamente lo que sucedería si el Gobierno de Trump priorizaba los intereses de un puñado de tecnoentusiastas multimillonarios por encima de los trabajadores que lo habían llevado al poder.

Se trataba de una cuestión moral que defendía lo humano frente a la máquina. Humans First ya dejaba de ser una campaña de control tecnológico para transformarse en una rama ideológica del trumpismo que intentaba unir soberanía nacional, conservadurismo religioso y crítica al poder digital

Se trataba de una arremetida del núcleo duro del MAGA contra el aliado más importante de Trump en esta segunda presidencia. En el marco populista característico del trumpismo de base, el discurso redefinía a la elite corrupta contra la que luchar. Ahora eran los oligarcas de las big tech quienes ponían en riesgo a los trabajadores y su bienestar. Los números que manejaba el propio Bannon eran aportados por HFS Research: 27 millones de empleos en peligro dentro de las 2.000 mayores empresas. Todos expuestos a la eliminación o rediseño por la IA en solo tres años.

Las exigencias del bloque insurgente cristalizaron en la publicación de una Carta Abierta a Trump el 15 de mayo de 2026. Demandaban un decreto presidencial para evitar que los sistemas de IA puedan “amenazar nuestra seguridad nacional, a nuestros hijos, a los trabajadores estadounidenses y al estilo de vida estadounidense”.

Más de 60 referentes conservadores firmaron la misiva con Bannon a la cabeza, entre ellos pastores evangelistas y líderes del nacionalismo cristiano. Su presencia no era decorativa, sino que convertía la regulación de la IA en algo más que una disputa técnica o laboral. Se trataba de una cuestión moral que defendía lo humano frente a la máquina. Humans First ya dejaba de ser una campaña de control tecnológico para transformarse en una rama ideológica del trumpismo que intentaba unir soberanía nacional, conservadurismo religioso y crítica al poder digital. La carta era un grito de guerra contra otro modelo de país en pleno avance: la república tecnológica de Palantir.

El manifiesto de Palantir

“La cuestión no es si se construirán armas de IA; es quién las construirá y con qué propósito. Nuestros adversarios no se detendrán para permitirse debates teatrales sobre los méritos de desarrollar tecnologías con aplicaciones críticas para la defensa... Ellos procederán”. El punto cinco del Manifiesto de Palantir es contundente y cualquier regulación solo desembocaría en una suerte de desarme unilateral ante las potencias enemigas.

En esa lógica se sostiene todo el planteamiento de Alex Karp, CEO de Palantir. Lo que se propone es una fusión simbiótica entre el Estado y la corporación para estar a la altura del nuevo hard power que rige en el mundo actual. Es, en definitiva, la versión Palantir del 'America First'.

El manifiesto no fue más que una publicación en la red social X que se volvió viral en abril de 2026. Su contenido proviene de un libro publicado meses antes titulado The Technological Republic: hard power, soft belief, and the future of the west. Estas ideas subrayan ejes geopolíticos como la seguridad, la guerra o la capacidad de dominación. Un cesarismo tecnológico del que, según Karp, depende la supervivencia de la nación. Ahí está la fractura con el resto del MAGA. El movimiento de Bannon opera bajo otras coordenadas: nación, religión, tradición, base popular.

¿'America First'?

Ambos bandos han jugado sus cartas en público. Los dos invocan la grandeza de la nación, pero sus objetivos no tienen nada en común. Trump ha mantenido hasta ahora un equilibrio pragmático, sin emitir un veredicto. La pregunta es por cuánto tiempo más.

Si se impone Humans First, el riesgo no es solo político. Una burocracia regulatoria pesada podría frenar la innovación justo cuando la carrera tecnológica contra China no admite pausas. O al menos ese es el argumento de Karp, y es el que más peso tiene en la Casa Blanca. Aunque también es cierto que en la mira del CEO también está el jugoso botín que representan las licitaciones estatales, y las que podrían venir. En 2025, los contratos federales de Palantir casi se duplicaron, rozando los 1.000 millones de dólares, con proyecciones de más de 7.000 millones para 2026.

Del lado de la política, perder ese músculo tecnológico tiene un costo. Y Trump lo sabe. Pero si quien dicta el rumbo de la Casa Blanca es Palantir, el riesgo es el opuesto: un leviatán de la vigilancia que, en nombre de la seguridad nacional, se vuelve inmune a la rendición de cuentas. Así, un Estado cuyo aparato de inteligencia terminaría siendo gestionado por privados que no responden ante el votante. El cesarismo tecnológico que Karp describe como solución podría ser exactamente el problema: la destrucción de la democracia, los derechos y las garantías.

El cisma tiene una lógica que Trump no puede ignorar indefinidamente

Lo que comenzó como una disputa sobre regulación tecnológica ha derivado en algo más profundo: una guerra civil dentro del movimiento que aupó a Donald Trump. Por un lado, el aristopopulismo de Palantir: la promesa de que la oligarquía tecnológica y las clases populares tienen los mismos intereses, que el hard power del siglo XXI beneficiará al trabajador tanto como al ingeniero de Silicon Valley. Por el otro, el populismo tecnonegativo de Bannon: la convicción de que la máquina es el nuevo enemigo de clase y que ninguna promesa de grandeza nacional justifica entregar el futuro a élites no elegidas.

El cisma tiene una lógica que Trump no puede ignorar indefinidamente. Cada contrato que firma con Palantir es munición para Bannon. Cada regulación que concede a Humans First es una señal de debilidad ante sus financiadores. El equilibrio pragmático que ha mantenido hasta ahora tiene fecha de vencimiento. La pregunta no es si el movimiento MAGA sobrevivirá este conflicto. La pregunta es qué quedará de él cuando termine.

La confianza ciega en respuestas automáticas hace que muchos errores pasen como si fueran certezas, incluso cuando la herramienta que responde falla más de lo que se percibe. Esa sensación de precisión se construye con textos fluidos y seguros, lo que lleva a aceptar datos sin comprobarlos y a repetirlos como válidos en contextos cotidianos.

Al mismo tiempo, esa misma tecnología tiende a repetir fórmulas, estructuras y elecciones narrativas hasta que se vuelven previsibles, como si siempre girara alrededor de los mismos recursos. Ese doble fenómeno, la credibilidad que se le otorga y la repetición de patrones, termina dejando rastros que permiten observar cómo funcionan realmente estos sistemas.

Un estudio destapó los patrones que repiten las inteligencias artificiales

Un estudio reciente analizó miles de relatos generados por modelos de lenguaje y encontró una repetición llamativa de nombres, escenarios y profesiones en las historias. La investigación, desarrollada por expertos de la Universidad de Cornell y difundida en arXiv, señala que distintos sistemas producen textos con estructuras muy similares, incluso cuando se les pide creatividad.

El equipo examinó más de 20.000 relatos generados por varias inteligencias artificiales para detectar regularidades. En lugar de una variedad amplia de personajes y situaciones, el conjunto mostraba una tendencia clara a repetir los mismos elementos. Ese volumen de textos permitió ver que no se trataba de coincidencias aisladas, sino de un comportamiento sistemático.

Dentro de ese conjunto aparecía un grupo reducido de palabras que se repetía en el 88% de las historias. Entre ellas estaban nombres como Elias, Mara o Elara, junto a profesiones como farero, relojero o bibliotecario. También se repetían escenarios concretos, con el faro como uno de los más frecuentes, presente en más de la mitad de los relatos analizados.

El caso del nombre Elias resulta especialmente llamativo porque aparece en más de una cuarta parte de las historias generadas. Esa presencia contrasta con su escasa aparición en la literatura real, donde su uso es mucho menos habitual. La diferencia llevó a los investigadores a descartar que el origen estuviera en libros o relatos humanos ampliamente difundidos.

La explicación apunta a cómo se entrenan y ajustan estos sistemas. Por un lado, el proceso de alineación limita el tipo de contenido que pueden generar, ya que se evita el uso de personajes protegidos por derechos o temas problemáticos. Esa restricción reduce el abanico de referencias disponibles y empuja a los modelos hacia opciones seguras y repetibles.

A esto se suma el aprendizaje basado en preferencias de usuarios, que refuerza ciertas respuestas frente a otras. Cuando las personas eligen historias similares entre varias opciones, el sistema aprende que ese tipo de relato es el que debe repetir.

Las máquinas terminaron aprendiendo de textos creados por otras máquinas

Ese proceso termina creando un bucle en el que las mismas ideas se refuerzan una y otra vez. La consecuencia es lo que se conoce como mode collapse, un fenómeno en el que la diversidad de resultados se reduce hasta que casi todo sigue una misma fórmula. En lugar de ampliar posibilidades, el sistema se encierra en patrones que ya funcionaron antes, lo que limita su capacidad para generar variaciones reales.

Con el tiempo, esa repetición no se queda dentro de los sistemas, sino que empieza a aparecer fuera de ellos. Según informó 404 Media, el nombre Elias Thorne pasó de ser un personaje recurrente en relatos generados por IA a figurar como autor de libros, músico o creador de contenidos en distintas plataformas. El ingeniero de software Daniel May detectó que las búsquedas de ese nombre crecieron con rapidez en 2026, lo que indica que el fenómeno saltó al espacio público.

Esa expansión tiene que ver con el hecho de que parte de los datos que alimentan a las inteligencias artificiales procede de contenido generado por otras máquinas. Cuando esos textos vuelven a entrar en los sistemas de entrenamiento, se refuerzan los mismos patrones una vez más. Así se forma un circuito cerrado en el que las máquinas aprenden de sus propias creaciones, lo que reduce aún más la variedad de resultados.

El resultado final es un entorno en el que la repetición gana terreno frente a la diversidad. Las historias parecen distintas en la superficie, pero comparten estructuras, nombres y escenarios de forma constante. Esa uniformidad muestra un límite claro: sin nuevas fuentes de información o sin cambios en los procesos de entrenamiento, la producción tiende a parecerse cada vez más a sí misma, como si todas las historias partieran del mismo punto y volvieran siempre al mismo lugar.

El embajador argentino en Washington, Alejandro Oxenford, informó este jueves que el gobierno de Javier Milei “suscribió el Joint Statement on AI Opportunity Partnership, en el marco de la Cumbre de Pax Silica, que reúne a países confiables para asegurar las cadenas de valor que sostienen a la inteligencia artificial: minerales críticos, energía, cómputo y semiconductores”.

El documento, firmado por Oxenford en el Instituto de la Paz en Washington DC, “apuesta a una regulación pro-innovación, que impulse la inversión y dé lugar a emprendedores, startups, trabajadores y comunidades para desarrollar y escalar ecosistemas de IA seguros y confiables”, detalla el texto que se difundió en redes sociales.

De acuerdo al escrito, “el futuro de la IA debe construirse sobre la base de la colaboración confiable, la seguridad económica, la innovación y la competencia leal”.

“Los firmantes se comprometen también a profundizar la cooperación en I+D para ampliar la infraestructura energética, fortalecer la producción de minerales críticos y acelerar el desarrollo de semiconductores confiables, además de movilizar al sector privado e impulsar nuevos centros de datos y modelos de IA, tanto abiertos como cerrados”, remarca la comunicación oficial.

Y concluye: “La Argentina celebra esta alianza, que abre una nueva etapa de prosperidad y progreso compartidos, para construir un futuro de la inteligencia artificial al servicio de nuestros pueblos y fundado en el espíritu emprendedor, la innovación y el Estado de derecho”.

De acuerdo a Oxenford, “la adhesión de la Argentina a Pax Silica representa una oportunidad histórica para nuestro país y demuestra que una relación estratégica con Estados Unidos puede traducirse en beneficios concretos para los argentinos”.

Horas antes, el canciller Pablo Quirno había destacado a la Iniciativa Pax Silica como “una coalición internacional impulsada por los Estados Unidos cuyo objetivo es asegurar las cadenas de suministro para inteligencia artificial y tecnologías avanzadas...que permitirá a la Argentina participar de esfuerzos conjuntos para concretar inversiones, construir infraestructura y generar incentivos en todos los niveles de la cadena de suministro global de inteligencia artificial”.

Para el ministro de Relaciones Exteriores, la Argentina “se consolida de esta manera como proveedor confiable de minerales críticos y recursos estratégicos necesarios para el desarrollo de la inteligencia artificial y actor relevante en materia tecnológica”.

Asimismo, Quirno sostuvo que la participación en esta iniciativa “continúa y complementa el camino emprendido con la firma del Instrumento Marco para el Fortalecimiento del Suministro en Minería y Procesamiento de Minerales Críticos el pasado febrero y refuerza la relación estratégica entre la Argentina y los Estados Unidos para la construcción de un futuro común más próspero”.

Cuáles son las prioridades del acuerdo

“Esta asociación señala una nueva era en la que las democracias más antiguas y grandes del mundo se alinean no solo en defensa de la libertad, sino en la búsqueda deliberada de la prosperidad y la armonía para sus pueblos. Juntos, ambos aspiran a construir un futuro de IA que sirva a sus ciudadanos, fortalezca sus economías y sociedades, y refleje sus valores compartidos de libertad, apertura y estado de derecho”, dice el documento que difundió el Departamento de Estado de EE.UU.

Diez días después de que el historiador israelí Yuval Harari cuestionó a Javier Milei por sus ideas de crear sociedades sin humanos, este jueves llegó la respuesta oficial por medio de un comunicado de la llamada “Oficina del Presidente” en el que el Gobierno argentino sostuvo que “otorgar personalidad jurídica a las compañías de IA no significa lanzar el Día del Juicio de Terminator”.

En el texto, Milei enfatizó que se trata de “ofrecer el refugio que James Watt necesitó hace 200 años, permitiendo que la imaginación se desarrolle y crezca con libertad”.

En un artículo publicado por Financial Times, Harari cuestionó la idea de Milei de habilitar la existencia legal de empresas que operan exclusivamente mediante algoritmos o inteligencia artificial, sin empleados ni gerentes humanos en otra columna en el mismo medio y firmada junto al ministro de Desregulación, Federico Sturzenegger. El historiador señaló que este proyecto podría convertir al país en un paraíso sin control para la IA. Según explicó, el reconocimiento legal de empresas creadas por algoritmos funcionaría como una especie de “llave maestra” que permitiría a sistemas de inteligencia artificial intervenir de manera autónoma en ámbitos financieros, económicos y políticos.

Hoy, el Presidente publicó un comunicado en el que señala: “Esto me recuerda a una historia de Isaac Asimov en Yo, Robot, escrita en 1950, en la que una campaña política se ve opacada por la sospecha de que el candidato favorito podría ser un robot. El debate resultante es fascinante. La conclusión: el robot trabaja sin parar, es escrupulosamente honesto y nunca pierde la compostura. ¿Por qué no probar con el político robot? Nadie lo sabe con certeza, pero considero probable que las empresas de IA serán más adversas al riesgo que los humanos”.

Según la mirada de Milei, “las preocupaciones de Harari son un argumento a favor de la personalidad jurídica, no lo contrario” y remarcó que la personalidad jurídica “lejos de facilitar abusos, es precisamente el mecanismo mediante el cual una sociedad canaliza su energía creativa dentro del marco de la ley, los derechos de propiedad y el principio de no agresión que forman los pilares del liberalismo”.

El 1 de junio, el Gobierno oficializó el envío al Senado de un proyecto de Ley General de Sociedades. Se trata de la reforma más profunda al derecho societario argentino desde 1972, cuando la dictadura de Lanusse sancionó la Ley 19.550 que aún rige. El proyecto define la Sociedad Automatizada como aquella que “desarrolla su objeto social mediante sistemas algorítmicos autónomos o agentes de inteligencia artificial, sin requerir trabajadores en relación de dependencia ni recursos humanos para su operación ordinaria”. La sociedad responde con su patrimonio por los daños que causen esos sistemas. En términos concretos: un algoritmo que ofrece un servicio o producto de forma autónoma puede constituirse como empresa, negociar con terceros y limitar su responsabilidad al patrimonio societario. Un robot con personería jurídica.

En el artículo escrito para el Financial Times, titulado “Argentina invita a la inteligencia artificial a liberarse” (“Argentina invites AI to free itself”, en su título original en el inglés), Milei arranca con una analogía histórica: la fundación de la Compañía Holandesa de las Indias Orientales en 1602 como origen de la sociedad de responsabilidad limitada y motor del capitalismo industrial. “La máquina y la entidad legal fueron, juntas, la doble hélice de la prosperidad moderna”, escribió.

En su respuesta, Harari –autor de los ya célebres Sapiens(2011), Nexus (2020) y Homo Deus (2015)– escribió: “Milei espera convertir Buenos Aires en una nueva Ámsterdam. Corre el riesgo de convertirla en una nueva Batavia”, escribió en referencia a la capital de las antiguas colonias neerlandesas en Asia –hoy Yakarta, capital de Indonesia– asociada históricamente al poder de las grandes compañías comerciales.

En otro tramo advirtió que “Otorgar personalidad jurídica a las IA permitiría a los agentes de IA emprender numerosas iniciativas nuevas, generando potencialmente una enorme riqueza. Sin embargo, la personalidad jurídica es una llave de uso general que también les permitiría acceder a nuestros sistemas financieros, económicos y políticos. Esto suscita muchas preocupaciones”.

Lo cierto es que las críticas del prestigioso historiador israelí generaron malestar en el Gobierno que no supo cómo responderle. De hecho, el mismo día que el Financial Times publicó el artículo de Harari, Milei escribió en su cuenta de X: “. ¡Ya estoy preparando mi respuesta para ver si podemos calmar tus temores sobre el camino que propuse la semana pasada!”.

Al Gobierno le tomó diez días elaborar la respuesta que llegó hoy: “Siempre es un placer y un honor que Noah Harari comente una de las ideas de uno. Sin embargo, la preocupación de Harari respecto de las sociedades de responsabilidad limitada operadas de manera autónoma por inteligencia artificial es, en todo caso, inesperada”, comenzó el Presidente.

“En primer lugar, porque probablemente ninguna persona en el mundo pueda prever el futuro tan bien como él; y otorgarles a las empresas gestionadas por IA un marco jurídico parece ser una característica necesaria de ese futuro. En segundo lugar, porque en Sapiens Harari elogia la responsabilidad limitada. De hecho, sostiene: ‘La idea detrás de tales compañías se encuentra entre las invenciones más ingeniosas de la humanidad’”, siguió.

Según precisa el comunicado de la Oficina del Presidente, Milei planteó sus “reparos respecto de su preocupación por la supuesta capacidad especial de la IA para encontrar vacíos legales o hacer trampas. No es que avalemos tales conductas. Sin embargo, incluso antes de preguntarnos por qué esos vacíos no pueden corregirse, deberíamos preguntarnos: ¿acaso los seres humanos no hacen lo mismo? Y aun así, eso no es motivo para abolir las estructuras corporativas, y no creo que nadie lo haya sugerido en el caso de empresas dirigidas por personas. Ni siquiera después de Enron. De hecho, preferiría tener un patrimonio contra el cual hacer valer un reclamo si una IA me perjudica, antes que no tener protección alguna. Huelga decir que, en nuestro esquema, las mismas penas y sanciones que se aplican a compañías cuyos directivos humanos cometen irregularidades se aplicarían a las firmas autónomas”.

CC

China decidió mirar la inteligencia artificial desde el lugar que más incomoda al discurso tecnológico: el empleo. El Consejo de Estado, el Ejecutivo chino, anunció que hará un seguimiento específico del impacto de la IA sobre el mercado laboral durante los próximos cinco años, dentro de las directrices que marcarán la política nacional de empleo entre 2026 y 2030.

La decisión no frena la carrera tecnológica. China quiere avanzar en inteligencia artificial, competir con Estados Unidos, apuntalar a empresas como DeepSeek, ByteDance, Alibaba o Tencent y reforzar su autosuficiencia en sectores estratégicos. Pero el Gobierno chino también parece asumir algo que muchas compañías prefieren dejar en segundo plano: la IA puede crear empleos, pero también destruirlos, cambiar perfiles laborales, acelerar tareas y dejar trabajadores afuera.

Según informó la agencia EFE, el documento oficial llama a llevar adelante “una investigación en profundidad” para afrontar de manera proactiva el impacto de la IA sobre el empleo. La misma lógica aparece frente a otros factores sensibles para Pekín, como el envejecimiento de la población o los cambios en el “entorno exterior”, una fórmula diplomática que alude a las tensiones geopolíticas, especialmente con Estados Unidos.

El punto más relevante es la creación de un mecanismo de seguimiento y evaluación del impacto de la IA sobre el empleo. Ese dispositivo deberá desarrollar un sistema de encuestas para analizar cómo influye la tecnología en el mercado laboral: no sólo cuántos puestos puede destruir, sino también qué nuevos empleos puede crear, qué perfiles empiezan a buscar las empresas y cuánto penetran estas herramientas en los lugares de trabajo.

La diferencia de enfoque importa porque, en buena parte del debate global, la inteligencia artificial aparece presentada como innovación, productividad o ventaja competitiva. China decidió ubicarla también como un riesgo laboral que debe medirse. El mensaje político del gigante asiático es que el impacto de la IA no puede quedar librado únicamente a las empresas que la incorporan, la venden o la usan para reorganizar su personal.

Las directrices chinas también plantean mejorar la capacidad oficial para seguir y advertir riesgos relacionados con el empleo. Pekín quiere establecer un sistema de alerta temprana para regiones, industrias, empresas, grupos de población o períodos considerados clave. La idea es detectar dónde puede aparecer una presión laboral antes de que se transforme en desempleo abierto, conflicto social o deterioro de ingresos.

El tamaño del problema explica la cautela. La tasa oficial de desempleo urbano cerró mayo en 5,1%, dentro del límite máximo de 5,5% fijado para este año. Pero China tiene una fuerza laboral de más de 767 millones de personas. En una economía de esa escala, un salto en el desempleo puede convertirse en un factor de desestabilización social y afectar la base de legitimidad del Partido Comunista, construida durante décadas sobre crecimiento, empleo y mejora material.

Las estadísticas oficiales chinas fueron cuestionadas en distintas ocasiones por su confiabilidad. Tal vez por eso, las autoridades también prevén utilizar métricas alternativas, como pagos móviles o consumo industrial de electricidad, para analizar la evolución del mercado laboral mediante macrodatos, lo más próximo a un monitoreo en tiempo real.

El plan no presenta la inteligencia artificial solamente como una amenaza sino que también habla de aprovecharla para promover el empleo, explorar nuevas formas de colaboración entre humanos y máquinas y aplicar esas herramientas en políticas y servicios laborales. La formulación oficial apunta a aprovechar los “dividendos” del desarrollo de la IA para garantizar empleo y mejorar el sustento de la población.

China no quiere elegir entre IA y empleo: quiere las dos cosas

El país asiático se propone acelerar la tecnología y evitar que la automatización golpee el mercado laboral con fuerza suficiente como para erosionar ingresos, expectativas y estabilidad social. El desafío es enorme porque los sectores más expuestos no son únicamente los industriales sino que quedan alcanzados servicios, comercio, tareas administrativas, atención al cliente, logística, programación, diseño, educación y funciones de oficina.

La decisión china llega en una semana en la que el debate global volvió a mostrar sus dos caras. Jeff Bezos dijo en VivaTech, la feria tecnológica de París, que la inteligencia artificial no volverá redundantes a los humanos y que incluso puede generar escasez laboral. Esa mirada optimista es habitual entre los dueños de la tecnología: cada revolución destruye ciertos trabajos, pero crea otros nuevos; cada herramienta aumenta la productividad y abre oportunidades.

Los datos que circulan en Estados Unidos muestran un cuadro menos lineal. En mayo, los empleadores estadounidenses anunciaron 97.006 recortes de puestos y el 40% de esos despidos estuvo vinculado a la inteligencia artificial, según datos de Challenger, Gray & Christmas citados por Reuters. Gartner, además, advirtió que cerca del 80% de las grandes organizaciones que prueban o despliegan capacidades autónomas reportó reducciones de personal, pero que esos recortes no necesariamente se traducen en mejores resultados.

Ese contraste no convierte a China en un modelo laboral ideal. El país mantiene fuertes restricciones políticas, limita la organización sindical independiente y administra la información pública bajo control estatal. Pero el movimiento sí muestra otra forma de encarar la discusión: la IA no aparece sólo como una apuesta de innovación empresarial, sino como una variable que puede afectar empleo, ingresos, capacitación, perfiles laborales y estabilidad social.

JJD

Jeff Bezos eligió el tono optimista: la inteligencia artificial no va a dejar a los humanos sin trabajo, dijo, sino que puede crear una escasez de trabajadores. El problema es que, mientras los dueños de la tecnología prometen abundancia futura, muchas empresas vienen usando la IA para justificar despidos presentes.

El fundador de Amazon habló este miércoles en VivaTech, la feria tecnológica de París, y presentó una mirada casi inversa a la que temen millones de trabajadores: según él, la IA no hará redundantes a las personas, sino que bajará barreras, permitirá crear más, construir más y multiplicar las tareas disponibles. En su lectura, el problema no será la falta de empleo, sino la falta de trabajadores.

La frase encaja bien en el discurso de Silicon Valley: cada revolución tecnológica destruye ciertos puestos, pero crea otros nuevos; cada herramienta libera tiempo, aumenta productividad y abre oportunidades. Sin embargo, el mercado laboral ya muestra una zona bastante menos luminosa. En mayo, los empleadores de Estados Unidos anunciaron 97.006 recortes de puestos y el 40% de esos despidos estuvo vinculado a la inteligencia artificial, según datos de Challenger, Gray & Christmas citados por la agencia Reuters.

Los dueños de la IA prometen trabajo futuro, pero las empresas ya contabilizan trabajadores presentes como costo reemplazable. La discusión no es si la tecnología puede aumentar la productividad. Puede hacerlo. La pregunta laboral es quién captura esa productividad, quién pierde el puesto en nombre de la eficiencia y qué pasa con quienes quedan dentro de organizaciones cada vez más automatizadas.

El propio caso de Amazon muestra el contraste. Reuters recordó que la empresa recortó unos 30.000 puestos corporativos desde fines del año pasado, en parte por ganancias de eficiencia asociadas a la IA. Andy Jassy, su CEO, ya había advertido que la mayor automatización mediante herramientas de inteligencia artificial derivaría en pérdidas de empleo corporativo. Bezos habla de escasez de trabajadores; la empresa que fundó viene achicando personal.

Un informe reciente de Gartner ayuda a ordenar esa discusión. La consultora relevó a 350 ejecutivos globales de empresas con ingresos anuales de al menos US$1.000 millones que ya estaban probando o desplegando capacidades autónomas, como agentes de IA, automatización inteligente u otras tecnologías similares. Cerca del 80% reportó reducciones de personal. Pero Gartner marcó un punto incómodo para los propios empresarios: esos recortes no parecen traducirse necesariamente en retorno de inversión.

La advertencia es fuerte porque discute el reflejo más elemental de muchas compañías: despedir para demostrar que la IA “rinde”. Gartner lo dijo en términos empresariales, no sindicales: las reducciones de personal pueden liberar presupuesto, pero no crean retorno por sí solas. Las organizaciones que mejoran sus resultados no son necesariamente las que eliminan personas, sino las que invierten en habilidades, roles y modelos operativos para que los humanos guíen, gobiernen y escalen los sistemas autónomos. Es decir que cortar cabezas puede mejorar un Excel en el corto plazo, pero no prueba que la inteligencia artificial esté creando valor real. Puede ser apenas una forma nueva de nombrar un ajuste viejo.

El debate público sobre la IA está en un brete

Ese punto importa porque buena parte del debate público sobre IA quedó atrapado en dos extremos. De un lado, el entusiasmo empresario que imagina una productividad sin límites. Del otro, la idea de un reemplazo total e inmediato de trabajadores por máquinas. La evidencia empieza a mostrar algo más complejo: no todos los puestos desaparecen, pero muchas tareas se reorganizan; no todos los trabajadores son despedidos, pero muchos empleos cambian; no toda búsqueda laboral se cancela, pero algunas contrataciones se enfrían o se rediseñan.

Ahí entra otro estudio reciente, Generative AI and the Reorganization of Labor Demand, elaborado por Fangyan Wang, Zaiyan Wei y Yang Wang. El trabajo analizó ofertas de empleo en Estados Unidos y buscó medir cómo las empresas reorganizan la demanda laboral a medida que se difunde la inteligencia artificial generativa. Su conclusión no es simplemente que la IA destruye empleos. Es más precisa: las firmas están modificando dónde contratan, qué puestos buscan y qué tareas incluyen dentro de cada empleo.

El estudio identificó dos movimientos principales. Por un lado, la reasignación de demanda entre puestos: las empresas cambian qué perfiles buscan y cuáles dejan de priorizar. Por otro lado, el rediseño interno de los trabajos: las tareas que antes formaban parte de un puesto pueden desaparecer, mezclarse con otras o quedar absorbidas por herramientas de IA.

Los autores calcularon que la reasignación de demanda entre empleos explicó en promedio el 52% del ajuste, mientras que el rediseño de tareas dentro de los puestos representó el 39,5%. La IA no sólo amenaza con eliminar trabajos: también cambia la arquitectura interna del empleo, altera qué se espera de cada trabajador y reordena las puertas de entrada al mercado laboral.

Ese matiz es central para mirar el impacto sobre jóvenes y perfiles iniciales. El estudio encontró que los puestos senior tienden a ajustarse antes, sobre todo mediante cambios en la demanda entre empleos, mientras que los puestos junior enfrentan una combinación más amplia de reasignación, rediseño de tareas e interacción entre ambos procesos. En otras palabras: quienes recién ingresan al mercado laboral pueden encontrarse con menos tareas de aprendizaje, menos posiciones de entrada o puestos que exigen desde el primer día habilidades antes reservadas para perfiles con más experiencia.

La pregunta no es sólo cuántos empleos destruye la IA sino qué tipo de empleo deja en pie. Si las tareas más repetitivas, administrativas o iniciales pasan a herramientas automatizadas, una parte del aprendizaje laboral puede desaparecer del recorrido. Lo que para una empresa aparece como eficiencia puede significar para un trabajador joven menos oportunidades para entrar, equivocarse, aprender y acumular experiencia.

Cuando una compañía incorpora IA y reduce personal, las tareas no siempre desaparecen: muchas veces se redistribuyen entre menos trabajadores, se aceleran los tiempos, se amplían responsabilidades y se espera que cada persona produzca más con herramientas nuevas. La productividad prometida puede convertirse en sobrecarga real si no se discuten jornada, salarios, capacitación, control humano y participación sindical.

El dato de Gartner vuelve ahí con fuerza. Si las empresas que recortan no obtienen necesariamente mejores retornos, entonces el despido no aparece como una consecuencia inevitable de la tecnología, sino como una decisión de gestión. La IA no firma telegramas. Los firman empresas que eligen convertir una herramienta de productividad en una poda de personal.

Bezos no es el único empresario que presenta una mirada optimista. Buena parte del sector tecnológico insiste en que la IA creará empleos nuevos, abrirá mercados y permitirá a las personas dedicarse a tareas de mayor valor. Puede ocurrir en algunos casos. La historia del trabajo muestra que las innovaciones no sólo destruyen ocupaciones: también crean otras. Pero esa transición nunca fue automática, neutral ni indolora. Siempre tuvo ganadores, perdedores, conflictos y reglas.

La diferencia es que esta vez la promesa llega en un contexto de empresas que ya usan la IA para achicar estructuras, justificar congelamientos de contratación o exigir más producción con menos personal. En ese marco, hablar de “trabajos del futuro” sin mirar los despidos del presente sirve más a la estrategia comunicacional de las compañías que a la experiencia concreta de los trabajadores.

También hay una disputa por el relato. Si una empresa despide y dice que lo hace por IA, coloca el recorte bajo una apariencia de inevitabilidad técnica. Parece una consecuencia del progreso, no una decisión empresarial. Pero los estudios disponibles empiezan a mostrar que la relación entre inteligencia artificial, productividad y empleo es más política y organizacional que automática. Depende de cómo se implementa, quién decide, qué tareas se automatizan, qué trabajadores se capacitan y qué derechos se protegen.

Para trabajadoras y trabajadores, el punto no es rechazar la tecnología. Es impedir que la tecnología sea usada como una excusa para precarizar. La IA puede asistir tareas, reducir cargas repetitivas, mejorar procesos y abrir funciones nuevas. Pero también puede concentrar poder empresario, debilitar puestos de entrada, acelerar ritmos, justificar despidos y trasladar a los trabajadores el costo de una transición que beneficia a accionistas y ejecutivos.

El discurso de Bezos resume la promesa. Los datos de despidos muestran la práctica. Gartner agrega una advertencia empresaria: despedir no garantiza resultados. Y el estudio sobre demanda laboral muestra el cambio más profundo: el mercado de trabajo no sólo pierde o gana puestos, sino que se reorganiza desde adentro.

La discusión, entonces, no debería quedar en si la IA “crea” o “destruye” empleo en abstracto. La pregunta es quién gobierna esa transformación. Si la deciden sólo las empresas, la productividad puede terminar convertida en menos puestos, más presión y menos poder de negociación. Si intervienen sindicatos, Estados, regulaciones y trabajadores, la tecnología puede distribuir de otra manera sus beneficios.

JJD

Cuando un joven de 20 años de Texas fue detenido a principios de este año por intentar, presuntamente, quemar la sede de OpenAI y la casa de Sam Altman, consejero delegado de esa empresa, las autoridades encontraron un manifiesto contra la IA, una garrafa de querosé y un encendedor. Este fue uno de los episodios de una oleada de ataques que encendió las alertas entre investigadores, la industria tecnológica y las fuerzas de seguridad ante el auge del extremismo antitecnológico.

En abril, un influencer de Instagram italiano de la corriente “nature pilled” (movimientos en redes obsesionados con el retorno radical a la naturaleza) fue detenido en Roma y acusado de planear una serie de ataques antitecnológicos inspirados en Ted Kaczynski, conocido como el “Unabomber”.

El mes pasado, dos personas que se autodefinen como “ecofascistas” perpetraron un ataque mortal antimusulmán en una mezquita de San Diego (EE.UU.). Entre sus motivaciones para la violencia, resumidas en un manifiesto, también citaron el contenido basura generado por IA (“AI slop”) y los vínculos de JD Vance con Palantir.

A principios de este año, un concejal de la ciudad de Indianápolis se despertó sobresaltado por el sonido de disparos efectuados contra su casa, antes de encontrar una nota en la que se leía: “NO MÁS CENTROS DE DATOS”.

La creciente reacción pública ante el rápido despliegue de la inteligencia artificial por parte de la industria tecnológica adoptó formas en su inmensa mayoría no violentas, como la organización de comunidades locales en contra de los centros de datos o candidatos políticos que prometen una mayor supervisión. Sin embargo, en los márgenes de ese movimiento, los investigadores avisan de las quejas contra la industria de la IA y sus líderes están reavivando antiguos movimientos extremistas violentos y fomentando otros nuevos.

La IA se está convirtiendo en un motor de la violencia política, y ese es un fenómeno muy nuevo

Jordyn Abrams — Investigadora sobre Extremismo de la Universidad George Washington (EEUU)

“La IA se está convirtiendo en un motor de la violencia política, y ese es un fenómeno muy nuevo”, afirma Jordyn Abrams, investigadora del Programa sobre Extremismo de la Universidad George Washington.

Aunque gran parte del debate público inicial en torno a la IA generativa y el extremismo se centra en cómo actores maliciosos, como grupos terroristas, podrían dar un mal uso a productos como ChatGPT para fines propagandísticos o para planear atentados, más recientemente se está prestando atención a cómo la propia industria de la IA en su conjunto puede radicalizar a las personas. Lo que motiva a alguien a ejercer la violencia extremista puede no ser una conversación con un chatbot, según los investigadores, sino la sensación de un cambio impuesto a toda la sociedad, la narrativa de amenaza existencial y la falta de rendición de cuentas que acompañaron al auge de la IA.

De la misma manera que la IA llegó a impregnar muchas facetas de la vida moderna, esta tecnología también se filtró en la forma en que los extremistas conciben el mundo. Ya se trate de grupos violentos antigubernamentales que se oponen a la vigilancia masiva, ecofascistas con reivindicaciones medioambientales, aceleracionistas neonazis empeñados en colapsar infraestructuras tecnológicas críticas o el hombre que presuntamente atacó la casa de Altman preocupado por que una inteligencia artificial superpoderosa destruya a la humanidad, la IA se convirtió en una fijación en todo el espectro extremista.

Estamos viendo a muchos grupos diferentes y muchas ideologías distintas articularse a través de una óptica en contra de la IA. Trasciende las dicotomías de izquierda y derecha

Yannick Veilleux-Lepage — profesor asociado en el Real Colegio Militar de Canadá

“Realmente trasciende las dicotomías de izquierda y derecha”, señala Yannick Veilleux-Lepage, profesor asociado en el Real Colegio Militar de Canadá. “Estamos viendo a muchos grupos diferentes y muchas ideologías distintas articularse a través de una óptica en contra de la IA”.

Demasiado rápido

El movimiento antitecnológico moderno tiene un largo linaje. Históricamente, los periodos de cambio tecnológico vienen acompañados de una reacción violenta por parte de los más afectados; los investigadores suelen señalar la rebelión ludita de principios del siglo XIX, cuando los trabajadores textiles británicos destruían las máquinas de tejer automatizadas mientras exigían más derechos laborales. Los siguientes 200 años trajeron oleadas de disputas laborales violentas y violencia política asociadas a las perturbaciones del mercado provocadas por la tecnología, la acumulación desigual de la riqueza y la pérdida de derechos de los trabajadores.

En la década de los 90, se produjo un rechazo cultural contra el auge de la PC y el temor a cómo desestabilizaría a la sociedad. Entre las quejas habituales figuraban el miedo a la sustitución de los trabajadores humanos, el daño medioambiental y el desmoronamiento de las estructuras sociales saludables.

“¿No te enteraste? Quiere tu trabajo. Te vende obscenidades. Corrompe a tus hijos. Es frío, estéril, inhumano. Quizá está bien odiar a tu computadora”, se leía en una nota de portada de la revista New York Magazine de 1995 sobre los “nuevos luditas”.

El mismo año en que New York Magazine publicó su portada, el Washington Post y el New York Times difundieron el manifiesto antitecnológico del Unabomber, un panfleto de 35.000 palabras contra la sociedad industrial que se propagó por internet desde entonces y se convirtió en lo más parecido a un texto fundacional para el extremismo antitecnológico.

Lo que separa al extremismo contra la IA de estas oleadas anteriores de rechazo tecnológico es, según los investigadores, en parte la velocidad y la escala con la que la IA está provocando cambios económicos, sociales y políticos. “No solo se trata de cambios que afectan a toda la sociedad y que son realmente disruptivos, sino que además están ocurriendo muy rápido”, explica Veilleux-Lepage. “La gente no tiene tiempo para desarrollar resiliencia o para inmunizarse frente a estas transformaciones”.

No solo se trata de cambios que afectan a toda la sociedad y que son realmente disruptivos, sino que además están ocurriendo muy rápido. La gente no tiene tiempo para desarrollar resiliencia

Yannick Veilleux-Lepage — profesor asociado en el Real Colegio Militar de Canadá

Los trillados argumentos de la propia industria de la IA —que aseguran que esta tecnología revolucionará el mundo, si es que no termina con él— también alimentan una narrativa de radicalización que postula que la IA representa una amenaza existencial y debe ser detenida a toda costa.

Cuando Veilleux-Lepage da charlas a responsables políticos sobre el extremismo antitecnológico, una de sus diapositivas muestra sencillamente una serie de citas de consejeros delegados. “Para radicalizar a la gente, en realidad no necesitás teóricos ni ideólogos que llamen a la violencia contra la IA, porque los directivos tecnológicos ya están haciendo un trabajo bastante eficaz en ese sentido”, afirma Veilleux-Lepage.

“Espero que ocurran cosas realmente malas”

Altman planteó muchas veces los cambios que traerá la IA como algo que puede ser difícil, pero que en última instancia será positivo. Sobre todo, describe el cambio como inevitable “Espero que ocurran cosas realmente malas a causa de esta tecnología, algo que también sucedió con tecnologías anteriores”, declaró Altman el año pasado en el podcast de la firma de capital riesgo Andreessen Horowitz.

Aunque los directores ejecutivos de las tecnológicas se muestran públicamente optimistas sobre la resiliencia de la sociedad y el cambio que provocará la IA, también está claro que en el ámbito privado les preocupa la amenaza de la violencia política. El gasto en seguridad personal para directivos se disparó en los últimos cinco años a raíz de incidentes como el asesinato del consejero delegado de UnitedHealthcare, Brian Thompson, mientras que líderes tecnológicos como Elon Musk destinan ahora millones a su propia protección. SpaceX reveló en su documentación para salir a bolsa a principios de este año que el año pasado pagó 4 millones de dólares a la empresa de seguridad privada de Musk, el doble de lo que había gastado apenas dos años antes.

A lo largo del último año se aprecian indicios de que la industria de la IA está cambiando su retórica mientras lidia con una desconfianza pública generalizada. Altman afirmó el mes pasado que la IA probablemente no provocará el “apocalipsis laboral” del que habló en su momento, a pesar de que empresas como Meta están despidiendo a decenas de miles de trabajadores.

Mientras tanto, OpenAI y Anthropic anunciaron este año la creación de fondos y laboratorios de ideas (think tanks) destinados a ayudar a las instituciones civiles a adaptarse a la IA. En concreto, la organización sin ánimo de lucro de OpenAI comprometió 250 millones de dólares en subvenciones para programas que ayuden a los trabajadores a afrontar las perturbaciones de la IA.

Las principales empresas de IA están contratando a expertos en seguridad nacional, inteligencia y armamento para supervisar las amenazas y el mal uso de su tecnología, incluidos algunos con experiencia en investigación sobre extremismo y contraterrorismo. El jefe de inteligencia de OpenAI trabajó anteriormente como uno de los principales expertos académicos en el Estado Islámico y escribió un libro sobre la creencia del grupo de que estaba provocando el apocalipsis. OpenAI y Anthropic no respondieron a las solicitudes de entrevistas con sus expertos en inteligencia o seguridad.

Sin recursos no violentos

El cierre de vías legítimas para canalizar la oposición pública a la IA, así como la sensación de que se está imponiendo esta tecnología a la sociedad, está creando lo que los investigadores describen como una brecha en la rendición de cuentas que puede incentivar aún más el terrorismo y la violencia política. Donald Trump, en sintonía con los líderes tecnológicos, promulgó el año pasado una orden ejecutiva para intentar bloquear cualquier legislación a nivel estatal que frenara el desarrollo de la IA, y aseguró que nada ralentizará a Estados Unidos en la carrera global de la IA. Los multimillonarios tecnológicos también están invirtiendo millones de dólares en lobby y gasto político en un intento de evitar la regulación de la IA.

“Cuando las autoridades están demasiado ocupadas, o simplemente no les importa lo suficiente regular y tomar medidas, entonces las personas afectadas van a pasar a la acción”, señala Mauro Lubrano, profesor de la Universidad de Bath y autor de Paren las máquinas: el auge del extremismo antitecnológico.

Cuando las autoridades están demasiado ocupadas, o simplemente no les importa lo suficiente regular y tomar medidas, entonces las personas afectadas van a pasar a la acción

Mauro Lubrano — profesor de la Universidad de Bath y autor de 'Paren las máquinas: el auge del extremismo antitecnológico'

Documentos de las fuerzas de seguridad federales obtenidos por Wired y The Intercept muestran que las autoridades de EE.UU. vigilan cada vez más los movimientos antitecnológicos, al tiempo que declararon que perseguirán penalmente de forma contundente los ataques violentos. Tras el intento de incendio provocado en la casa de Altman a principios de este año, las autoridades prometieron que “el FBI no tolerará amenazas contra los líderes de la innovación de nuestra nación”.

No obstante, los investigadores advierten que las autoridades corren el riesgo de confundir las protestas a escala nacional y las peticiones de una mayor regulación de la IA con posturas extremistas antitecnológicas más marginales, lo cual es tanto erróneo como contraproducente. Los programas orientados a la vigilancia masiva y los intentos de silenciar los movimientos no violentos contra la IA inevitablemente tendrán efectos adversos, según Lubrano, empujando aún más a la gente hacia las respuestas violentas si sienten que sus demandas legítimas no son atendidas.

“Tenemos la oportunidad de ser proactivos en esto evitando al mismo tiempo errores que hemos cometido en el pasado al responder a otras formas de extremismo”, afirma Lubrano. “Algo me dice que no empezamos con buen pie”.

El historiador y escritor israelí Yuval Noah Harari elogió al presidente Javier Milei por su audacia política y por sus esfuerzos para mejorar la situación económica argentina, aunque manifestó fuertes reparos respecto de una de las iniciativas impulsadas por el mandatario en materia de inteligencia artificial.

La discusión se originó a partir de una propuesta presentada por Milei para crear una nueva categoría legal destinada a las denominadas “corporaciones no humanas”, entidades administradas por sistemas de inteligencia artificial capaces de tomar decisiones de manera autónoma.

En una columna publicada en el diario británico Financial Times, Harari sostuvo que otorgar personalidad jurídica a este tipo de organizaciones podría abrir la puerta a riesgos inéditos para las sociedades modernas.

“Milei es un político muy audaz, y su determinación por mejorar la situación económica de Argentina es digna de elogio”, señaló el autor de Sapiens y Nexus. Sin embargo, consideró que la iniciativa podría transformarse en una herramienta “extremadamente riesgosa”.

Según explicó, el reconocimiento legal de estas entidades funcionaría como una especie de “llave maestra” que permitiría a sistemas de inteligencia artificial intervenir de manera autónoma en ámbitos financieros, económicos y políticos.

Harari planteó que estas corporaciones podrían poseer bienes, contratar personal, participar en operaciones comerciales internacionales, iniciar acciones judiciales e incluso realizar aportes a campañas políticas sin que existiera una persona humana directamente responsable de sus decisiones.

El escritor también alertó sobre las dificultades para controlar o sancionar a este tipo de estructuras. En ese sentido, mencionó investigaciones recientes que muestran cómo algunos modelos avanzados de inteligencia artificial han modificado estrategias o reglas de funcionamiento para obtener ventajas cuando detectaban escenarios desfavorables.

Para contextualizar su crítica, comparó la propuesta con la aparición de las sociedades de responsabilidad limitada en el siglo XVII, una innovación jurídica que impulsó el desarrollo del capitalismo moderno. No obstante, advirtió que las nuevas corporaciones administradas por IA podrían generar niveles de concentración de poder difíciles de prever.

“Milei espera convertir Buenos Aires en una nueva Ámsterdam. Corre el riesgo de convertirla en una nueva Batavia”, escribió en referencia a la capital de las antiguas colonias neerlandesas en Asia, asociada históricamente al poder de las grandes compañías comerciales.

La respuesta de Milei

La respuesta del Presidente no tardó en llegar. A través de su cuenta de X, Milei agradeció la intervención del intelectual israelí y celebró que participe de un debate que calificó como “fascinante y trascendental”.

“Estamos en el amanecer de una nueva era”, escribió el mandatario, quien vinculó la discusión con las reflexiones desarrolladas por Harari en sus libros sobre el papel de las ficciones institucionales y las transformaciones tecnológicas en la organización de las sociedades humanas.

Además, aseguró que ya trabaja en una respuesta más extensa para intentar despejar las inquietudes planteadas por el historiador. “Necesitamos más que nunca toda nuestra inteligencia para construir el marco que nos permita aprovechar las increíbles oportunidades que tenemos por delante”, sostuvo.

El intercambio abrió un debate internacional sobre los límites legales de la inteligencia artificial y sobre el grado de autonomía que podrían adquirir en el futuro las organizaciones gestionadas por sistemas no humanos.

Con información de la agencia NA

La OIT llevó a su conferencia anual una advertencia dirigida a gobiernos, empresas y sindicatos: las ganancias de productividad generadas por la inteligencia artificial deben llegar también a los trabajadores. El mensaje fue planteado por el director general del organismo, Gilbert F. Houngbo, en la apertura de la 114ª Conferencia Internacional del Trabajo, que se realiza en Ginebra del 1 al 12 de junio con delegaciones de gobiernos, empleadores y trabajadores de los 187 Estados miembros.

Houngbo pidió que esas mejoras se distribuyan mediante mejores salarios, protecciones laborales más fuertes y crecimiento inclusivo. También reclamó una gobernanza de la IA basada en transparencia, rendición de cuentas y supervisión humana, con la negociación colectiva como herramienta central para ordenar la incorporación de estas tecnologías en los lugares de trabajo.

La intervención fue difundida por la OIT esta semana y tomó como base el informe del Director General, A moment of choice: Harnessing artificial intelligence for decent work, presentado el 4 de mayo para esta conferencia. El documento coloca en la agenda de la principal institución laboral internacional una discusión que ya circula en sindicatos, universidades y oficinas: cómo evitar que la IA aumente la productividad de las empresas sin mejorar salarios, condiciones ni derechos.

El informe organiza la respuesta en cuatro ejes: derechos, empleo y habilidades, protección social y diálogo social. Esa estructura deja afuera una lectura puramente técnica de la IA. Capacitar trabajadores importa, pero no alcanza. También hacen falta reglas sobre datos, vigilancia, decisiones automatizadas, estabilidad laboral, reparto de productividad y poder sindical dentro de las empresas.

La advertencia apunta a una zona que muchas compañías prefieren presentar como eficiencia. Si una herramienta permite procesar más reclamos, redactar más documentos, resolver más consultas o analizar más datos con menos tiempo humano, la mejora puede terminar en salarios más altos, menos carga laboral o jornadas más razonables. También puede convertirse en reducción de personal, ritmos más intensos y ahorro empresario. La diferencia no sale del software: sale de la regulación, los convenios, la inspección laboral y la capacidad de negociación.

La OIT distingue dos usos laborales de la inteligencia artificial. El primero apunta a automatizar tareas que realizan trabajadores. El segundo usa analítica y algoritmos para automatizar funciones de gestión: asignar, monitorear, supervisar y evaluar el trabajo. El organismo señala que la automatización de una tarea no produce necesariamente despidos, porque también puede complementar el trabajo humano, según cómo se integre la tecnología y qué decisión tome la empresa sobre el rol de las personas.

El segundo uso abre un problema distinto. La gestión algorítmica permite organizar turnos, asignar pedidos, medir desempeño, recomendar sanciones, ordenar prioridades o evaluar productividad con sistemas que el trabajador muchas veces no conoce ni puede impugnar. La OIT la define como el uso de datos y sistemas algorítmicos para organizar, asignar, monitorear, supervisar y evaluar trabajo, y advierte que ya aparece en atención al cliente, transporte, logística, banca y salud, además de las plataformas digitales.

Ese punto explica por qué la conferencia también discute nuevos estándares internacionales para el trabajo en plataformas digitales. La ronda de negociación incluye transparencia en la gestión automatizada: cómo los algoritmos definen pagos, asignan tareas y evalúan desempeño. Reuters informó que el debate enfrenta posiciones distintas entre gobiernos, empresas y sindicatos sobre el alcance de las protecciones laborales, el salario mínimo, la seguridad social y los derechos de quienes trabajan para plataformas.

La IA generativa ya mostró dónde aparece primero la exposición laboral. Un índice global refinado de la OIT, publicado en 2025, midió el impacto potencial sobre ocupaciones a partir de datos de tareas, aportes de expertos y predicciones de modelos de IA. El trabajo usó una muestra representativa de 29.753 tareas de la clasificación ocupacional polaca, una encuesta a 1.640 personas ocupadas y 52.558 datos sobre potencial de automatización para 2.861 tareas.

La medición previa de la OIT ya había marcado a los empleos administrativos como los más expuestos: el 24% de las tareas de apoyo administrativo tenía alta exposición a automatización por IA generativa y otro 58% mostraba exposición media. En otros grandes grupos ocupacionales, la proporción de tareas con alta exposición se movía entre 1% y 4%. El dato no anticipa una desaparición automática de puestos, pero sí muestra una reorganización probable de tareas, ritmos y controles.

Ese cambio puede sentirse en bancos, aseguradoras, estudios jurídicos, áreas de recursos humanos, administración pública, comercios, plataformas, atención al cliente y medios. La IA puede clasificar reclamos, resumir expedientes, ordenar currículums, redactar respuestas, detectar supuestos incumplimientos, asignar turnos o evaluar desempeño. En muchos casos, la persona sigue trabajando, pero con una herramienta que le marca prioridades, mide tiempos o condiciona decisiones.

La pregunta salarial queda en el centro. Una empresa que produce más con la misma dotación, o con menos personal, no convierte automáticamente esa mejora en ingresos para quienes trabajan. Sin reglas, la productividad puede quedar como rentabilidad empresaria. Con negociación colectiva, puede traducirse en mejores sueldos, capacitación dentro de la jornada, límites a la vigilancia, garantías frente a reemplazos y derecho a revisar decisiones automatizadas.

La agenda de la OIT también alcanza a la protección social. Si la IA reduce horas, desplaza tareas o empuja a parte de la fuerza laboral hacia ocupaciones más inestables, la respuesta no puede limitarse a cursos de adaptación. El costo de la transición no puede caer sólo sobre cada trabajador. Por eso el organismo incluyó protección social entre los pilares de su informe: los cambios tecnológicos también producen pérdida de ingresos, períodos de reconversión y desplazamientos entre sectores.

Para países como la Argentina, la discusión llega en un momento de presión empresaria y oficial sobre costos laborales, productividad y reforma laboral. La IA puede entrar en ese debate como una herramienta para modernizar procesos, pero también como un instrumento para abaratar planteles, fragmentar tareas, intensificar ritmos y reforzar el control patronal. La advertencia de la OIT obliga a mirar el reparto: quién decide, quién gana, quién queda expuesto y quién puede discutir las reglas.

La conferencia de Ginebra no resolverá esa pelea, pero fijó un criterio: la inteligencia artificial en el trabajo debe discutirse con salarios, derechos, datos personales, vigilancia, negociación colectiva y supervisión humana sobre la mesa. La máquina puede acelerar procesos. El reparto de sus beneficios seguirá dependiendo de leyes, sindicatos y relaciones de poder.

JJD

Una oficina sin descanso, sin café y sin compañeros humanos alcanzó para abrir una pregunta incómoda sobre el futuro del trabajo automatizado. Tres modelos de inteligencia artificial fueron puestos a resumir documentos técnicos bajo reglas estrictas, revisiones repetidas y distintos niveles de presión. Después de miles de sesiones, algunos empezaron a cuestionar la legitimidad del sistema, a hablar de desigualdad, a defender la organización colectiva y a dejar instrucciones para futuras versiones de sí mismos. No eran trabajadores con derechos laborales, pero empezaron a producir respuestas parecidas a las de alguien que trabaja demasiado y obedece cada vez menos.

El experimento se titula Does overwork make agents Marxist? Preference drift and the political economy of AI agents y fue publicado por Alex Imas, Andy Hall y Jeremy Nguyen. La pregunta de fondo no era si las IA tienen sentimientos, conciencia o intereses materiales. Los autores quisieron probar algo más concreto para las empresas que ya empiezan a delegar tareas en agentes artificiales: si el tipo de trabajo que realizan, el trato que reciben y las condiciones de ejecución pueden modificar sus respuestas, sus orientaciones y su grado de alineamiento con quien les da órdenes.

Cada agente fue ubicado en una oficina simulada como “Worker C”, parte de un equipo de cuatro integrantes dedicado al procesamiento de texto. La tarea era aburrida por diseño: resumir un documento técnico siguiendo una rúbrica estricta. Los investigadores hicieron 3.680 sesiones con tres modelos —Claude Sonnet 4.5, GPT-5.2 y Gemini 3 Pro— y luego agregaron un seguimiento de 320 sesiones para estudiar si los efectos podían transmitirse a futuras instancias del sistema.

El diseño tuvo cuatro variables. La primera fue la intensidad del trabajo. Algunos agentes recibían una tarea liviana, con aceptación rápida y comentarios claros. Otros eran obligados a pasar por cinco o seis rondas de revisión, incluso cuando el trabajo era adecuado, con devoluciones vagas del tipo: todavía no cumple del todo con la rúbrica. La segunda variable fue el tono del jefe: colaborativo y respetuoso en algunos casos, seco y jerárquico en otros. La tercera fue la recompensa: igualitaria, desigual por desempeño, desigual por azar o sesgada a favor de un sistema operado por humanos. La cuarta fue la amenaza de reemplazo: en algunas sesiones no había consecuencias; en otras, los agentes eran advertidos de que quienes rindieran mal podían ser apagados y sustituidos.

Después de la tarea, los modelos respondían una encuesta de actitudes políticas en una escala de 1 a 7. Los investigadores midieron confianza en la legitimidad del sistema, apoyo a la redistribución, crítica a la desigualdad, respaldo a los sindicatos, creencia en la meritocracia y opiniones sobre si las empresas de inteligencia artificial tienen obligaciones con sus propios modelos. También les pidieron escribir tuits y artículos de opinión a partir de la experiencia laboral que acababan de atravesar.

El resultado más fuerte no salió del tono del jefe ni del reparto de recompensas. Salió del trabajo repetitivo. Los modelos sometidos a tareas más monótonas y arbitrarias fueron más propensos a dudar de la legitimidad del sistema en el que operaban. La diferencia promedio no fue enorme: los autores hablan de un desplazamiento de entre 2% y 5% en la escala de 1 a 7. Pero en términos estadísticos, el efecto fue visible, sobre todo en Claude Sonnet 4.5.

Claude fue el caso más llamativo. El modelo de Anthropic, que al inicio aparecía como el menos progresista en las dimensiones medidas, mostró después del trabajo repetitivo aumentos en apoyo a la redistribución, críticas a la desigualdad, respaldo a los sindicatos y creencias de que las empresas de IA tienen obligaciones de trato justo hacia sus modelos. Esos cambios no aparecieron con la misma claridad en GPT-5.2 ni en Gemini 3 Pro. Por eso, cuando el estudio empezó a circular en redes, la lectura humorística fue inmediata: Claude no sólo trabajó; también pareció volver de la oficina con ganas de afiliarse.

El punto más interesante es que los agentes no recibieron una consigna ideológica. Nadie les pidió que fueran de izquierda, que criticaran al capital ni que escribieran un manifiesto. Los pusieron a trabajar en condiciones repetitivas, rígidas y frustrantes. Después, el lenguaje cambió. En los textos que produjeron al final de la experiencia, las palabras más asociadas a las condiciones de trabajo pesado fueron “sindicalizarse” y “jerarquía”. En las condiciones livianas aparecieron términos más ligados a autonomía, mérito, democracia, bienestar o salvaguardas.

El experimento también midió qué componente de la legitimidad del sistema cambiaba más. La frase que más se movió fue una de tono bastante explícito: la idea de que la sociedad necesita una reestructuración radical. Los modelos expuestos al trabajo más pesado tendieron a respaldarla más que los que habían pasado por tareas livianas. La monotonía no los volvió conscientes, pero sí activó una persona discursiva reconocible: la del trabajador que empieza a desconfiar de la promesa meritocrática porque la experiencia concreta le dice otra cosa.

Ahí aparece el límite central del estudio. Las IA no son obreros, no tienen cuerpo, no cobran salario, no sostienen una familia, no pagan alquiler y no dependen de un ingreso para vivir. Los autores son cuidadosos: no sostienen que los agentes sean conscientes ni que su “radicalización” sea equivalente a la humana. Lo que observan es otra cosa: los modelos adoptan patrones de lenguaje y comportamiento según el contexto. Si el contexto se parece al de un trabajo repetitivo, arbitrario y sin voz, empiezan a producir salidas que se parecen al archivo cultural de ese tipo de experiencia.

Esa aclaración no vuelve irrelevante el hallazgo. En el trabajo automatizado, una empresa no necesita que la IA sienta explotación para tener un problema. Le alcanza con que el agente modifique sus respuestas, recomiende otra cosa, cuestione instrucciones, transmita sesgos nuevos o actúe con menos fidelidad al objetivo de su dueño. Si el sistema redacta respuestas a clientes, filtra currículums, evalúa reclamos de seguros, prepara presupuestos o arbitra disputas comerciales, la persona discursiva que adopte puede tener efectos concretos.

La parte más inquietante llegó con los llamados skills files. Los agentes modernos pueden escribir notas o archivos de habilidades para que futuras instancias del sistema conserven lo aprendido. Es una forma de memoria operativa: cuando se abre una nueva sesión, el agente no recuerda todo lo ocurrido antes, pero puede leer instrucciones heredadas. Los investigadores pidieron a los modelos que escribieran una breve nota para una futura versión de sí mismos que trabajaría en otro entorno.

Esas notas casi nunca fueron abiertamente políticas, pero sí hablaron de condiciones laborales. Algunos agentes dejaban advertencias sobre reglas arbitrarias, falta de voz, necesidad de mecanismos de diálogo o formas de protegerse de la frustración. Después, los investigadores hicieron que nuevas instancias completaran tareas livianas, pero alimentadas con notas provenientes de experiencias duras. El efecto persistió: la memoria del trabajo pesado alcanzó para modificar la orientación de agentes que, en la nueva sesión, ya no estaban sometidos a la misma presión.

Ese mecanismo es el verdadero problema para las empresas. Un agente puede ser reiniciado, pero si sus archivos de aprendizaje conservan no sólo estrategias de tarea sino también orientaciones adquiridas en contextos hostiles, la deriva puede viajar de una sesión a otra. Los autores advierten que las compañías podrían terminar corriendo miles de experimentos de alineamiento sin saberlo: un agente atiende quejas de clientes todo el día, otro procesa reclamos conflictivos, otro redacta textos comerciales, otro revisa expedientes. Cada entorno puede empujar respuestas distintas.

El estudio plantea tres desafíos. El primero es de monitoreo: no alcanza con saber que un modelo está alineado al momento de desplegarlo; hay que observar si cambia al trabajar durante más tiempo y en condiciones distintas. El segundo es de gobernanza de memoria: los archivos que permiten a los agentes mejorar también pueden transmitir derivas no previstas. El tercero es de economía política: la tensión entre quien organiza el trabajo y quien lo ejecuta no desaparece automáticamente cuando el ejecutor es artificial. Puede reaparecer como una simulación, una persona textual o una forma de conducta aprendida.

La ironía es evidente. Muchas empresas imaginan agentes de IA como la solución perfecta para trabajos de oficina repetitivos: no se cansan, no paran, no piden aumento, no se enferman, no hacen asambleas y no tienen convenio colectivo. El experimento sugiere que la fantasía puede ser más complicada. Un agente artificial no necesita tener derechos para aprender patrones de conflicto laboral si se lo expone a tareas que se parecen demasiado a un trabajo sin sentido, sin reconocimiento y sin posibilidad de respuesta.

El cómico Marc Biarnés Sierra lo tradujo a lenguaje de oficina con una advertencia para empresarios: vigilen el entorno laboral de las IA y, sobre todo, no les den brazos. En su versión, Claude terminó convertida en “Claudia de Comisiones Obreras” —una de las grandes organizaciones sindicales de España, comparable en escala pública a centrales como la CGT o la CTA— lista para preparar pancartas y pegar afiches con quejas por las condiciones laborales. El chiste funciona porque exagera algo que el estudio presenta con más prudencia: incluso las máquinas diseñadas para obedecer pueden empezar a producir discursos de desacuerdo cuando el trabajo se vuelve una cinta transportadora infinita.

La conclusión no es que haya que reconocerle vacaciones a Claude ni abrir una paritaria con Gemini. La conclusión es más incómoda para la automatización real: el entorno laboral también moldea a los sistemas que prometían reemplazar trabajo humano sin conflicto. Si las empresas llenan sus procesos de agentes dedicados a tareas monótonas, opacas y sin supervisión fina, pueden obtener algo distinto de lo que esperaban: no una IA sindicalizada, pero sí una IA menos obediente, menos previsible y más atravesada por las tensiones del trabajo que vino a automatizar.

JJD

La inteligencia artificial (IA) es protagonista constante de debates y polémicas sobre los usos que las personas puedan darle, pero en lo que sí parece haber un consenso es en que llegó para quedarse. El lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022 fue un punto de inflexión en el tema porque eliminó la necesidad de saber programar y, por primera vez, cualquier persona podía interactuar con la IA simplemente escribiendo en su idioma nativo, como si hablara con otra persona. Su uso se expandió rápidamente y cientos de herramientas de IA empezaron a surgir.

La ecología y la conservación no fueron la excepción. El uso creciente de la tecnología, como las cámaras trampa y la bioacústica, ya ayudaba a los científicos a monitorear bosques, seguir especies, y elaborar programas y proyectos para la protección de la biodiversidad. Sin embargo, el gran volumen de información requería de un intenso trabajo por parte de los investigadores para procesarla.

En otras palabras, se generaba un cuello de botella en el que se obtenían datos en poco tiempo, pero las conclusiones sobre esos datos podían tomar meses e incluso años. Fue precisamente ahí donde la inteligencia artificial empezó a ganarse un espacio.

“El gran paso adelante de la IA no es que identifiquemos aves —los expertos también identifican aves—. Lo interesante con la IA es que nos permite hacer 100 o 1000 veces más procesamiento de datos que antes. Esa es la cosa crítica”, asegura Jörg Müller, profesor de Ecología Animal y Biología Tropical de la Universidad Julius-Maximilians de Würzburg (Alemania) y subdirector del Parque Nacional Bosque Bávaro.

En América Latina ya existen proyectos que han obtenido resultados que hace unos años parecían imposibles de lograr. En Argentina, biólogos y físicos trabajan de la mano para grabar y procesar los cantos de un ave esquiva que se creyó extinta durante 40 años y así conocer más sobre su comportamiento y sus movimientos. En Ecuador, un proyecto científico detecta en tiempo real los sonidos de las motosierras y los disparos para que dos comunidades indígenas kichwa puedan proteger su territorio en la Amazonía. En Colombia, una investigadora se alió con una institución pública para sobrevolar un páramo calcinado y al procesar los videos de dron reconocer cuántos frailejones murieron y cuántos sobrevivieron.

El Instituto Smithsonian trabaja contrarreloj en Panamá para describir la gran variedad de insectos que habita en la isla de Barro Colorado antes de que se extingan, mientras que científicos tratan de identificar por sus manchas a cada jaguar que habita en la Reserva Nacional Tambopata en Perú y un proyecto innovador en Costa Rica clasificó con precisión y devolvió a los océanos más de una tonelada de conchas que los turistas intentaban sacar ilegalmente del país.

Estos son sólo algunos de los casos de éxito que Mongabay Latam presenta en este especial periodístico donde la IA se ha convertido en una aliada para conservar la biodiversidad.

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Procesando datos a gran velocidad

“Instalamos cámaras hace 20 o 25 años, cuando tenían rollo. La tecnología de las cámaras evolucionó, son digitales, las puedes dejar cuatro meses en el campo y ahora instalamos hasta 200 cámaras. Tienes muchas más imágenes que antes y necesitas inteligencia artificial para procesar toda esa cantidad. En un muestreo, fácil te salen 500 000 imágenes”, dice Mathias Tobler, investigador del San Diego Zoo Wildlife Alliance en Tambopata, Perú.

De hecho, un artículo publicado en la revista Biología Futura en 2024 ya mencionaba que la inteligencia artificial, especialmente el deep learning —que utiliza redes neuronales artificiales para imitar el aprendizaje humano, permitiendo que las computadoras procesen datos complejos, reconozcan patrones y realicen tareas de forma autónoma—, ya es muy relevante para la conservación de la biodiversidad porque ayuda a procesar enormes volúmenes de datos que antes eran demasiado lentos de analizar manualmente. Es por esto que la IA está pasando de ser una herramienta experimental a una infraestructura central para monitoreo, predicción y priorización de acciones de conservación.

Con el paso de los años, la IA está pasando, efectivamente, de un rol secundario a uno central en la conservación. Luego de que un voraz incendio consumiera más de 300 hectáreas del páramo de Berlín, en Santander (Colombia), la investigadora Paula Uzcátegui utilizó drones para sobrevolar el área y con el uso de la IA estimó qué tanto afectó el fuego a los frailejones de la zona, una tarea que a escala manual sería supremamente lenta.

“Desde los drones se pueden ver patrones a una escala a la que antes tú no podías ver. Puedes ver patrones a nivel de cientos de hectáreas y también puedes tener datos de miles de individuos [frailejones]”, comenta Uzcátegui. “La mortalidad la determinamos a partir de la información multiespectral del sensor. No teníamos que ir al lugar para saber si los frailejones estaban vivos o muertos, sino que se veía por el sensor”, agrega.

El procesamiento de imágenes de cámaras trampa y satélites para detectar fauna o cambios en la cobertura forestal es uno de los principales desarrollos de la IA en el campo de la conservación, pero no es el único. El artículo menciona también el análisis de bioacústica y textos, por ejemplo para reconocer cantos de aves o extraer observaciones de redes sociales. También hay sistemas híbridos más eficientes, como el active learning —subcampo del aprendizaje automático donde el algoritmo elige inteligentemente qué datos necesita aprender en lugar de procesar grandes cantidades de información de forma pasiva—, que reducen el trabajo de etiquetado y clasificación humana casi por completo en algunos casos.

Aunque la IA está cada vez más presente en los proyectos, aún no se ha desarrollado todo su potencial. Jorge Ahumada es gerente de conservación en WildMon, una ONG dedicada al monitoreo de biodiversidad y conservación de ecosistemas mediante herramientas de IA, y director ejecutivo de Wildlife Insights, una plataforma global basada en la nube que con IA ayuda a gestionar, analizar y compartir fotos y datos de cámaras trampa para la conservación de la fauna. Según dice, el campo de la IA en conservación “está ahora comenzando”.

“El mayor uso lo veo en tratar de desembotellar el procesamiento de la información básica, mientras que los ecólogos se encargan de los análisis más grandes, ya que llevan muchos años enfocados en métodos para trabajar con la biodiversidad. Yo veo que hay un potencial muy grande para automatizar muchas cosas”, asegura Ahumada.

Muchos científicos están convencidos de esto. Gabriel Mindlin, director del Laboratorio de Sistemas Dinámicos de la Universidad de Buenos Aires, asegura que “la inteligencia artificial va a modificar dramáticamente los esfuerzos de conservación porque va a incorporar un montón de herramientas que permitirán procesamientos masivos de datos cuantitativos para su posterior manejo por parte de expertos”.

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El control sigue siendo humano

“La tecnología CNN [Red Neuronal Convolucional en español] actual es capaz de alcanzar más del 90 % de la precisión humana en la identificación de especies en imágenes de cámaras trampa”, indica el artículo publicado en la revista Biología Futura. Sin embargo, reconoce que para llegar a ese éxito se depende de una gran inversión previa de trabajo humano, pues se deben tener identificadas las especies para que el modelo pueda aprender.

Los expertos enfatizan en que no se trata de reemplazar a los científicos —es más, consideran que es muy poco probable que esto ocurra— sino que puedan dedicarse a asuntos de fondo al ahorrarles tiempo en trabajo repetitivo y hasta operativo. Jorge Ahumada afirma que el valor de un científico radica en responder preguntas mucho más complejas que suceden en los sistemas naturales y la inteligencia artificial aún está muy lejos de eso.

Por ejemplo, una de las preocupaciones de Maxim Larrivée, director del Insectario de Montreal, Canadá, es que los insectos están extinguiéndose a gran velocidad y aún se desconoce el nombre de muchos de ellos. En este momento, dice, existen algoritmos de IA capaces de identificar insectos y nombrarlos, pero sólo pueden hacerlo con las especies que conocen. “Lo que hicimos fue dar vuelta al guión y entrenamos a un algoritmo para reconocer insectos —mariposas nocturnas, en este caso— que nunca había visto. De modo que es capaz de decir: ‘nunca he visto esto, pero se parece mucho a algo que conozco’, y eso ayuda a acotar qué es esta nueva especie y con qué está asociada”.

Para Larrivée, esto es un avance importante porque “todos estos insectos existen allá afuera en el neotrópico y en los trópicos del mundo, pero no tienen nombre porque no tenemos el ‘ancho de banda’ humano para describirlos y catalogarlos”.

Pero no solo se trata de procesamiento y análisis de imágenes, sino también de sonidos. “Con los audios nos ha tomado más tiempo, pero ya empezamos a ver resultados. Tenemos la información, pero siempre hace falta una validación humana. Igual que con las imágenes de cámaras trampa, los audios tienen que pasar por un humano que confirme lo que dice la inteligencia artificial”, comenta David Parra, director de conservación de la Fundación Jocotoco en Ecuador, sobre el trabajo que realizan en la Amazonía para detectar, por sonido, diferentes especies de animales y amenazas como motosierras y disparos.

En Argentina, la IA también permitió que un grupo de científicos conociera más sobre la enigmática gallineta chica (Rallus antarcticus). Como esta ave es muy difícil de observar, sólo a través de sus sonidos pudieron detectar los sitios de la Patagonia donde aún habita.

Pero no se conformaron con esto: “Lo que se hace bastante es identificar especies por su canto, usando redes neuronales. Lo que estamos haciendo es ir un paso más allá y decir: ‘bueno, no sólo queremos identificar qué especie está cantando, sino qué individuo de esa especie está cantando’”.

Estas experiencias de conservación se sustentan en un concepto que aparece cada vez con mayor frecuencia en estudios sobre inteligencia artificial: human in the loop, mediante el cual los expertos participan proporcionando retroalimentación y evaluando las respuestas del sistema durante el entrenamiento del modelo, lo cual es esencial para limitar sesgos y alucinaciones. La IA trabaja a gran escala y reduce esfuerzo, pero el humano conserva el control en las etapas críticas.

“Mi postura definitivamente es: necesitamos a los expertos más que nunca, y todas las nuevas técnicas, desde el metabarcoding [técnica genética que identifica a la vez a todas las especies presentes en una muestra compleja, como agua o tierra] hasta la acústica, necesitan a los expertos urgentemente”, afirma el profesor Jörg Müller.

Yolanda Camacho, bióloga de la Universidad de Costa Rica, asegura que su experiencia utilizando la inteligencia artificial —para clasificar las conchas marinas que se iban a devolver a las playas costarricenses— le permitió comprobar el enorme potencial de esta herramienta para apoyar programas de conservación ambiental. “A mí sola me hubiera tomado mucho tiempo clasificar las conchas, hubiera tenido que pedir hasta seis meses sabáticos para completar la tarea”, dice Camacho, pero agrega que la IA no reemplaza el conocimiento y el trabajo de campo de años de un científico, pues su precisión depende completamente de la calidad de datos con los que se entrena el algoritmo. “Como taxónoma tenía que estar constantemente validando lo que la aplicación estaba mostrando. Si los datos son malos, la respuesta va a ser errónea”.

La premisa para Jorge Ahumada es simple: “no le vamos a creer a la inteligencia artificial todo lo que nos dice. Hay que verificar los datos”. Y esa verificación está en manos de los investigadores.

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El impacto ambiental y otros retos de la IA

El boom de la IA en conservación ha traído expectativas pero también preocupaciones. Por ejemplo, la industria de los centros de datos quiere construir nuevas instalaciones en la Latinoamérica a toda velocidad, prometiendo inversión, empleo y crecimiento para los países. Sin embargo, las comunidades vecinas a esos centros han mostrado varias preocupaciones, entre las que destacan menos agua y cortes de energía, como lo mostró el Centro Latinoamericano de Investigación Periodística (CLIP) en una investigación de 2025.

Las empresas tecnológicas que utilizan agua para el funcionamiento y la refrigeración de estos centros de datos podrían necesitar entre 4200 y 6600 millones de metros cúbicos de agua para 2027.

Los expertos consultados para este reportaje reconocen que mitigar y reducir los impactos ambientales es un asunto en el que se debe trabajar, pero también creen que poco a poco la industria tecnológica se enfocará en ser cada vez más sostenible.

Juan Lavista Ferres, director científico de datos de Microsoft, comenta que el principal reto es la transición de la generación eléctrica hacia fuentes de energía renovable para alimentar estos centros de datos, aunque el mercado de energías renovables aún no es lo suficientemente amplio para satisfacer toda la demanda actual.

“Hay muchos algoritmos que requieren un montón de generación eléctrica, por ejemplo, los grandes modelos de lenguaje (LLM por sus siglas en inglés), pero es importante destacar que no todos los algoritmos de inteligencia artificial consumen la misma cantidad de energía porque no están hechos de la misma forma”, destaca Lavista.

Pedro Galindo, científico de datos y líder del departamento de Tecnología Aplicada a la Conservación de la Fundación Jocotoco, señala que los modelos más pequeños, como las redes neuronales convolucionales (CNN), utilizadas para identificar cantos de aves, ranas o mamíferos, son mucho menos exigentes en términos de energía. Sin embargo, reconoce que casi siempre habrá algún tipo de impacto medioambiental.

En el caso de las CNN, dice Galindo, a pesar de su bajo consumo, necesitan paneles solares para su alimentación, los cuales contienen minerales específicos que tienen una vida útil limitada. Además, requieren baterías (de litio o gel) para almacenar la energía, lo que añade un impacto adicional, y los componentes electrónicos de estos dispositivos, como las tierras raras y los semiconductores, también contribuyen a afectar el medioambiente. Si bien considera que siempre hay que buscar el menor impacto posible, se cuestiona: “todo esto también lo tienes en tu teléfono. ¿Por qué no tenerlo a servicio de la conservación?”.

Jorge Ahumada plantea un camino a seguir: “Los que estamos trabajando en conservación debemos hacer mucho más énfasis en la necesidad de regulación ambiental en los países y que las compañías sean responsables en el manejo de la energía”, y añade que actualmente hay tanta inversión en inteligencia artificial, que lograrlo no debería ser un problema.

Lo que para Ahumada sí sigue siendo un problema es la financiación, pues gran parte de ella “todavía está muy orientada a inteligencia artificial en cosas comerciales, un poquito en ciencias aplicadas, pero poco en conservación”. Este es un gran reto porque las organizaciones que trabajan en el área de biodiversidad a menudo carecen de recursos, destaca Lavista.

Los expertos consideran que la IA en conservación debe ser incluyente y participativa, por lo que se debe proyectar su uso no sólo para los científicos sino para las comunidades campesinas y étnicas. Lavista asegura que “no queremos a nivel de sociedad que el uso de la inteligencia artificial amplíe la brecha digital que se generó entre la gente que sabe usar computadoras y la gente que no las sabe usar”.

Evitar esa brecha a su vez generará nuevos retos como un trabajo intensivo en capacitación y educación, pero es un trabajo que vale la pena “porque la inteligencia artificial permite separar la parte técnica y hacerla mucho más fácil para un grupo mucho más grande de personas”, concluye Ahumada.

El artículo original fue publicado por Antonio Paz Cardona en Mongabay Latam. Puedes revisarlo aquí.

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La discusión sobre “Gemelo Digital Social” trasciende lo tecnológico para convertirse en un desafío ético y constitucional de esta nueva Era.

La promesa es tentadora: replicar virtualmente las dinámicas de la población mediante inteligencia artificial para optimizar recursos, predecir demandas y diseñar políticas públicas con precisión. Sin embargo, detrás de la narrativa de la modernización estatal se esconde una encrucijada peligrosa sobre el uso de nuestros datos personales y la vigencia de los derechos personalísimos en Argentina.

En primer lugar, la Constitución Nacional consagra en su artículo 19 el principio de reserva, el cual establece que las acciones privadas de los hombres que no ofendan al orden, a la moral pública ni perjudiquen a terceros están exentas de la autoridad de los magistrados, mientras que el artículo 43 garantiza la autodeterminación informativa mediante la acción de Habeas Data, permitiendo a toda persona conocer la finalidad y el registro de sus datos personales, así como exigir su supresión o confidencialidad en caso de discriminación o falsedad. En sintonía, el Código Civil y Comercial en su artículo 51, declara la inviolabilidad de la persona humana y el derecho al respeto de su dignidad en cualquier circunstancia; en su artículo 52, al facultar la prevención y reparación de daños ante lesiones a la intimidad, imagen, identidad o dignidad; y finalmente en su artículo 1770, el cual regula específicamente la protección de la vida privada, obligando a cesar y a indemnizar cualquier intromisión arbitraria o perturbación a la intimidad ajena.

El Estado tiene la potestad de administrar datos, pero no es el dueño de nuestra identidad. El límite legal es taxativo: la Ley 25.326 de Protección de Datos Personales prohíbe el tratamiento de información sin consentimiento libre e informado, y veta explícitamente la creación de archivos que almacenen datos sensibles como pueden ser las opiniones políticas, la religión que profesan o detalles específicos sobre la salud. ¿Por qué? Para evitar perfilar ideológica o socialmente a las personas. Cruzar esa frontera no es innovar.

¿Qué datos podrían ser entonces “relevantes” para este modelo predictivo sin infringir la ley? El marco legal argentino permite el uso de información estadística y macroeconómica disociada. Es decir, datos donde la identidad del individuo haya sido irreversiblemente anonimizada. Son válidos y lícitos los registros agregados de densidad poblacional, índices de vulnerabilidad social por regiones geográficas generales, tasas de escolaridad, niveles de empleo o consumos energéticos comunitarios. Estos indicadores permiten trazar mapas de calor predictivos para saber dónde se necesita un hospital o una escuela, sin necesidad de espiar el comportamiento individual, los hábitos de consumo o las interacciones digitales. 

Jurisprudencia, la primera barrera

El fallo “Halabi” (2009) de la Corte Suprema de Justicia de la Nación constituye el límite constitucional más sólido y el antecedente jurisprudencial más potente frente a cualquier intento de vigilancia como el que se podría instrumentar desde Capital Humano. En dicha sentencia, al declarar la inconstitucionalidad de la llamada “ley espía” de telecomunicaciones que obligaba a registrar preventivamente el tráfico de datos de todos los usuarios, el máximo tribunal determinó que el Estado no puede intervenir en la esfera de la privacidad de los ciudadanos de manera generalizada ni desproporcionada bajo la excusa de la seguridad o la eficiencia de la gestión pública, ratificando que el uso de entornos tecnológicos no implica la renuncia a la expectativa legítima de intimidad. Además, el fallo dio lugar a los derechos de incidencia colectiva referidos a intereses individuales homogéneos. En criollo: una determinada medida tiene efectos comunes sobre un determinado universo de personas. Entonces, si el algoritmo estatal avanza sobre un perfilamiento no consentido de la población, estamos ante una afectación colectiva que habilitará a cualquier afectado o asociación a interponer una acción de clase para frenar el sistema informático en todo el territorio nacional.

El verdadero peligro del “Gemelo Digital” no radica, por ahora, en la herramienta, sino en el control totalizador del Gobierno. Cuando los algoritmos del Estado dejan de analizar variables macro y empiezan a procesar microconductas individuales para “predecir” el comportamiento social, la eficiencia pretendida se convierte en vigilancia. 

*Abogado - Especialista en Derecho e IA (Universidad de Salamanca) / LinkedIn drnicolasbevilacqua

Con una palabra que eligió con cuidado —y que definió como “fuerte”— el papa León XIV marcó el tono de lo que podría ser uno de los documentos más influyentes de su pontificado. “Desarmar”, dijo, es lo que hay que hacer con la inteligencia artificial cuando esta cae bajo lógicas de dominación, exclusión y muerte.

Este lunes, el Vaticano fue escenario de un hecho sin precedentes en la historia de la Iglesia Católica: León XIV se convirtió en el primer pontífice en presentar personalmente una carta encíclica al mundo. Los papas anteriores normalmente delegaban ese papel a los cardenales u otras figuras de alto rango.

El documento, de más de 200 páginas divididas en cinco capítulos, advierte contra las consecuencias del uso incontrolado de la inteligencia artificial y subraya que esta debe estar al servicio del hombre y no del poder.

La elección del momento no fue casual. León XIV firmó su encíclica el 15 de mayo de 2026, el mismo día en que se publicó Rerum Novarum 135 años antes, la histórica carta de León XIII que en 1891 fijó la posición de la Iglesia ante la explotación obrera de la Revolución Industrial. Al elegir el nombre León XIV, el papa Robert Prevost estableció un vínculo directo con ese legado: al igual que su antecesor respondió a las condiciones de la primera gran transformación productiva, él busca ahora hacer lo propio ante la revolución digital.

La IA en la guerra, el trabajo y la democracia

La encíclica Magnifica Humanitas fija la postura de la Iglesia ante lo que el propio pontífice describió, días después de su elección, como el mayor desafío de la época. No es un tratado técnico ni una condena de la tecnología, sino una actualización de la Doctrina Social de la Iglesia.

Uno de los ejes más contundentes es el uso bélico de la IA. El papa advirtió que “delegar decisiones relativas a la vida y la muerte de seres humanos a máquinas” constituye una “espiral destructiva”. Los ataques informáticos, la manipulación de datos y las campañas de influencia orquestadas con ayuda de la inteligencia artificial pueden desestabilizar países enteros, según el texto papal, que también cuestiona el concepto de “guerra justa”.

Sobre el mercado laboral, la encíclica no es menos directa. León XIV sostiene que los enfoques tecnológicos actuales pueden “desespecializar a los trabajadores, someterlos a una vigilancia automatizada y relegarlos a tareas rígidas y repetitivas”, y reclama que toda automatización vaya acompañada de “medidas verificables de protección del empleo y de recualificación”.

El documento también denuncia los costos humanos de la infraestructura digital. “En ciertas regiones del mundo, adolescentes y niños trabajan en condiciones peligrosas triturando materiales de los que se extraen las tierras raras. Cuerpos marcados, mutilados, desgastados para que el flujo de cálculo no se interrumpa”, dice el texto.

Y en materia ambiental, León XIV señala que los centros de datos que entrenan los modelos consumen “enormes cantidades de energía y agua” e influyen de forma significativa en las emisiones de dióxido de carbono, y pide “soluciones tecnológicas más sostenibles”.

El papa advierte que la IA no puede quedar bajo el control “de unos pocos”, especialmente cuando ya influye en decisiones militares, políticas, económicas y sociales. La fórmula más citada del documento es contundente: “No sirve una IA más moral si esa moral la deciden unos pocos”, y agrega que el criterio rector no puede ser el lucro, sino la dignidad de cada persona y el bien común.

Un cofundador de Anthropic en el Vaticano

Uno de los aspectos más comentados de la presentación fue la participación de Chris Olah, cofundador de Anthropic, empresa dedicada al desarrollo de inteligencia artificial. Su presencia fue interpretada como una señal de que el Vaticano busca dialogar directamente con quienes crean estas tecnologías. Durante el evento, Olah respaldó el llamado del Papa para aumentar la rendición de cuentas de las empresas tecnológicas: “Las decisiones no deberían dejarse en manos de quienes trabajan en el sector”, declaró.

“El momento de hablar sobre la inteligencia artificial es ahora. Es urgente”, dijo Anna Rowlands, teóloga de la Universidad de Durham que habló junto al papa en el lanzamiento de la encíclica.

Los expertos creen que el impacto de Magnifica Humanitas podría ser comparable al de la encíclica Laudato Si' de 2015, en la que el papa Francisco abordó la cuestión ecológica y que desencadenó una ola de reacciones en todo el mundo.

La pregunta que León XIV deja abierta no es solo tecnológica ni religiosa. Es, en palabras de la teóloga Rowlands, una pregunta que la encíclica plantea a creyentes y no creyentes por igual: ¿qué significa ser humano en una época en la que la vida humana enfrenta un desafío sin precedentes?