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?

Cada mañana, de lunes a viernes, millones de familias se sumergen en un ritual que despierta a ciudades, pueblos y parajes rurales. “Apurate, llegamos tarde”, “No te olvides el cuaderno”, resuenan en hogares donde el tiempo apremia. En ocasiones se oye también un “Comé algo antes de salir” (en los hogares donde el desayuno no es un lujo ausente). Las personas lo dicen mientras miran sus teléfonos celulares para informarse sobre las últimas noticias, interactuar con otros miembros de la familia por mensajes instantáneos o divertirse con memes sobre el resultado del partido de anoche o una crítica a los dichos del político de turno.

En tanto, algunos estudiantes llegan en autos que surcan la ciudad guiados por GPS, otros recorren el camino a la escuela en soledad, a pie por senderos montañosos, cruzando ríos en balsas o en colectivos abarrotados escuchando música desde sus teléfonos celulares. Muchos lo hacen sin siquiera un adulto que los acompañe, pero “compartiendo ubicación” porque en casa no hay quien pueda estar con ellos físicamente pero quieren tener certeza de dónde están, mientras que otros, en el camino, van pasando a buscar a compañeros y amigos, que los esperan viendo un video corto vertical en TikTok, la repetición de algún gol o haciendo apuestas en un sitio ilegal. Algunas interpelaciones tardías como “¿Hiciste los deberes?” resuenan un momento antes del ingreso a clase, mientras el último abrazo (o su ausencia) y la docente en la puerta completan un rito centenario que pone en marcha el pulso de las sociedades. La escuela no solo organiza el tiempo de las familias, es un motor que desde hace más de un siglo impulsa la construcción de lo colectivo.

Desde sus orígenes, la escuela fue el escenario de un proyecto de nación, una promesa de desarrollo personal y social, pero también un espacio de tensiones, donde se reprodujeron desigualdades y exclusiones. Durante décadas tuvo un carácter casi sagrado, ya que era el ámbito donde se aprendía a leer y escribir, a convivir, a disentir con respeto y a imaginar un horizonte común.

Las certezas que sostenían a la escuela (como el progreso lineal, la autoridad del saber acumulado o el aula como espacio legítimo de aprendizaje) se han disuelto. Hoy, la centralidad escolar se disputa con plataformas digitales, algoritmos y contenidos virales que irrumpen como nuevas formas de mediación cultural. Las redes sociales y los medios de comunicación, al igual que la escuela, moldean representaciones del mundo, con el potencial de abrir caminos hacia la inclusión o de perpetuar desigualdades.

Hace veinte años la psicoanalista argentina Silvia Bleichmar describió la escuela como “un lugar de formación de identidad, de formación de modelos de vida, de valor, de todo lo que alguna vez llamamos aparato ideológico del Estado” (Bleichmar, 2004).

Sin embargo, señalaba que “esto se ha ido deconstruyendo y ha quedado en manos de corporaciones”. Por eso, y siguiendo su línea de pensamientos, en tiempos en el que un pequeño grupo de empresas tecnológicas incrementan su poder a nivel global de manera exponencial, no es suficiente revisar contenidos, sino que es urgente preguntarse qué escuela imaginamos y qué tipo de ciudadanía habilita o excluye ese modelo, ya que el aula es uno de los pocos espacios donde aún es posible ser nombrado, escuchado y reconocido para reconstruir la trama social, sobre todo en los márgenes, donde la desigualdad arrasa. La escuela es mucho más que un espacio de transmisión de contenidos, es una trama viva donde se tejen vínculos, subjetividades, y sentidos compartidos.

En los sistemas educativos de América Latina, las plataformas, la inteligencia artificial y los algoritmos no irrumpen en una escuela abstracta, sino en instituciones reales, marcadas por tensiones y mandatos sociales incumplidos. Las desigualdades se hacen visibles en un mismo país, en una misma ciudad, en un mismo barrio, donde coexisten escuelas que cuentan con pizarras interactivas y docentes capacitados, con calefacción en invierno y aire acondicionado en verano, en tanto otras, sin regulación de temperatura, apenas garantizan pupitres y tizas o no cuentan con conectividad o carecen de electricidad.

Entonces, no se trata de una simple incorporación tecnológica, sino de una transformación que interpela la matriz educativa de la región: ¿qué tipo de educación puede ofrecerse en un continente donde la pobreza, la diversidad y la exclusión digital son parte del paisaje cotidiano? Esta pregunta no puede responderse sin considerar las múltiples brechas que atraviesan a las comunidades que habitan las escuelas. Porque, si bien las nuevas herramientas prometen personalización, eficiencia y nuevos modos de acceso al conocimiento, también contienen el riesgo de amplificar las desigualdades ya existentes. En ese entramado, la inteligencia artificial generativa irrumpe como promesa y amenaza. Puede ser una aliada pedagógica, pero también un factor de exclusión si no se la incorpora, como veremos, a través de una perspectiva crítica que eduque a las nuevas generaciones, transfiriendo autonomía para que los estudiantes puedan decidir más allá de algoritmos que los contabilizan como consumidores más que como ciudadanos. La humanidad se encuentra ante el nacimiento de la inteligencia artificial generativa y, como señala el investigador Carlos Scolari, su destino, como el de cualquier otra tecnología, se va a ir estabilizando, se volverá invisible hasta convertirse en un menú, en un botón dentro del software. Por eso es clave conocer su mecanismo de funcionamiento, ya que la escuela tiene hoy, antes que eso suceda, una ventana de oportunidad en la que aún puede observar y comprender.

Docentes y estudiantes, los hilos que sostienen la trama

“A mí me conmueve la vocación de seguir formando gente que tienen los maestros” señalaba Bleichmar en el año 2004. Esa frase, hoy, a más de veinte años de haber sido formulada, mantiene vigencia sobre todo al leer algunos de los datos que presenta el Informe mundial sobre el personal docente (Unesco - Fundación SM, 2025), una radiografía que revela los desafíos de esa profesión.

Entre otras cuestiones, el informe da cuenta de que el 60% de los líderes sindicales de docentes a nivel mundial (incluyendo la región) no acuerdan con la afirmación de que los docentes podían mantener un equilibrio saludable entre la vida laboral y personal, siendo las tareas administrativas una fuente común de estrés; que la carga de trabajo excesiva, las clases numerosas y la falta de recursos adecuados pueden contribuir al abandono docente; que la violencia física o psicológica contra los docentes es una preocupación creciente y que los bajos salarios o pagos irregulares pueden llevar a los docentes a buscar trabajos adicionales, afectando su bienestar y contribuyendo al ausentismo.

Se suman a esto las percepciones sobre la carrera profesional en América Latina, donde las estructuras de carrera han seguido en gran medida una progresión vertical basada en la antigüedad, con pocas oportunidades de reconocimiento meritocrático. A menudo esto implica que, para asumir más responsabilidades y mejorar sus condiciones, los docentes deben dejar el aula para hacerse cargo de roles administrativos.

Solo en América Latina y el Caribe se necesitan más de tres millones de docentes, la mayoría para reemplazar a quienes abandonan la profesión debido a la sobrecarga laboral, los bajos salarios y la falta de reconocimiento. Sin embargo, a pesar de este escenario, la escuela sigue latiendo en un contexto que afecta tanto a docentes como a estudiantes. Una joven profesora de escuela media con sólida formación académica sostenía en un encuentro universitario que no sabía por qué, pero había quedado atrapada –en el mejor de los sentidos– en las aulas de una escuela secundaria, en los desafíos que plantean los nuevos escenarios y los nuevos estudiantes. Es posible encontrar esta aseveración en muchas voces que sostienen viva la escuela a pesar de las tensiones mencionadas, a las cuales se suma la irrupción de la inteligencia artificial generativa.

Esta llegada al aula se suma a la larga lista de tecnologías que ingresaron a lo largo de la historia reciente; en muchos casos, estas tecnologías se integraron con escasa o nula formación docente desde una dimensión social y cultural, más allá del sentido utilitario.

Como sucede hoy, cada uno de esos ingresos tecnológicos fue generando expectativas y despertando temores. En el caso de la inteligencia artificial, hay quienes, alarmistas, la señalan como potencial reemplazo de la docencia. Un popular comunicador, por ejemplo, sostuvo esta idea señalando que esa tecnologíasiempre está disponible para dar mejores respuestas sin cansarse, y se preguntaba la diferencia entre esta y un docente. Hay voces que sostienen que la IA puede proporcionar herramientas valiosas para personalizar aprendizajes a cada estudiante, retroalimentar en tiempo real, liberar tiempo pedagógico y reducir la carga administrativa de los docentes.

Quien sostiene que el rol docente puede ser reemplazado por un sistema de innovación tecnológica desconoce los procesos que se viven en la educación; como opina Freire, “nadie educa a nadie, nadie se educa a sí mismo, los hombres se educan entre sí con la mediación del mundo”. Es que el acto educativo trasciende la transmisión de información, implica acompañar y potenciar el desarrollo del pensamiento crítico de una persona, una construcción dialógica de sentido y una mediación cultural. El docente es quien enseña a dudar, a preguntar y quien teje, junto a sus estudiantes, el vínculo entre los miembros de esas pequeñas islas que forman la comunidad llamada “aula”, en la cual se construyen puentes y balsas para la convivencia en sociedad.

Estudiantes, entre la cultura escolar y la lógica tiktokera

Las aulas del presente están habitadas por estudiantes que llegan cargados de sentidos construidos en espacios territoriales y digitales que no siempre encuentran reconocimiento en la escuela.

Cada uno trae consigo historias vividas en ambientes comunitarios y familiares, en barrios y pantallas, en silencios y alianzas compartidas en chats, en rituales, temores y deseos forjados entre hashtags y playlists.

En ese universo de recompensas instantáneas, donde el scroll infinito se vuelve un gesto automático, las redes sociales no solo informan o entretienen, sino que también configuran emociones, opiniones y vínculos. Desde la cama, en una plaza con mala conectividad o en una casa donde se comparte el celular, los y las adolescentes se encuentran con relatos de éxito sin esfuerzo, con cuerpos ideales, con discursos de odio que se viralizan más rápido, tal vez, que una idea solidaria.

Un tiempo que se expande en las pantallas, del que no se entra ni se sale: se habita. Se está ahí cuando se scrollea sin parar, cuando se responde a una story de Instagram como si fuera una conversación íntima y cuando se experimenta ansiedad por no estar conectado o por no recibir respuesta.

El filósofo francés Michel Serres acuñó el término “Pulgarcita” para describir a una generación revolucionaria: los jóvenes de la era digital que escriben con sus pulgares y han nacido en un mundo tan transformado que deben reinventar por completo los modos de vivir juntos, las instituciones y las formas de conocer(Serres, 2013).

Esta generación no tiene la misma cabeza que las anteriores. Su cognición se ha reorganizado completamente con lo digital: desde el celular, el GPS y la red acceden instantáneamente a personas, lugares e información. Ya no se desplazan por distancias físicas como las que conocimos, sino que navegan por dimensiones digitales infinitas.

Según Serres, Pulgarcita vive una vida completamente distinta a las generaciones anteriores. No habita el mismo espacio, no se comunica de la misma manera, no percibe el mismo mundo.

“Llevan la cabeza en el bolsillo”, señala el filósofo, porque ahí es donde pueden encontrar toda la información y el conocimiento que necesitan.

El destacado teórico de la comunicación, la cultura y las ciencias sociales y reconocido por sus estudios en América Latina Jesús Martín Barbero advierte que las y los jóvenes ya no se forman en la continuidad cultural que articulaba el pasado, el presente y el futuro. Habitan una cultura que perciben deslegitimada por la escuela. No es que la escuela haya perdido su lugar como espacio formativo, es que ese lugar ya no puede sostenerse desde una lógica que niega los otros saberes que circulan por fuera de sus márgenes, donde los estudiantes se comunican con otros lenguajes, otras escrituras, otros códigos en los que, en muchos casos, la palabra se fragmenta, se reemplaza por imágenes, se dispersa en memes de múltiples pantallas. El problema no es que el aula conviva con esos otros lenguajes, sino que muchas veces los ignora, porque está inmersa en una escuela que habla un idioma que muchos estudiantes ya no reconocen como propio.

El investigador argentino Fernando Peirone lo refiere como un escenario babélico y señala que el pacto sobre el que se fundó la escuela moderna, que consideraba la palabra escrita como organizadora del pensamiento, del vínculo con el conocimiento, de la evaluación, hoy está en crisis y “a diferencia de lo que ocurrió con las narrativas mítica y lógica, esta vez no se trata de un proceso de larga duración, sino de un lapso dramáticamente más corto que apenas abarca una generación”. Lo que implica tensiones, resistencias y conflictos que se vinculan con la experiencia vital de las instituciones y las sociedades en diferentes dimensiones existenciales, éticas inclusive.

En este escenario, la inteligencia artificial generativa ingresa al aula de la mano de los estudiantes muchas veces antes que de la mano de los docentes. No siempre aparece su utilización como respuesta al deseo de aprender; a veces la motiva la urgencia de entregar un trabajo o, frente a una consigna poco clara, es probable que los jóvenes elijan pedirle una respuesta a una aplicación antes que quedarse estancados. En un reciente trabajo, el investigador argentino Pedro de Bernardis Claro (2025) señala que los estudiantes la usan, fundamentalmente, de tres formas: como enciclopedia para buscar datos, como atajo para generar resúmenes o como fuente de plagio digital. Estas prácticas, lejos de fomentar el pensamiento crítico, refuerzan la lógica del atajo y reproducen una desconexión estructural entre la cultura digital cotidiana de las y los jóvenes y el universo escolar.

En este escenario hiperconectado, muchos estudiantes se informan y aprenden desde una lógica marcada por la fragmentación, la inmediatez y el impacto visual. La cultura tiktokera no es solo una moda juvenil: es una forma de habitar el conocimiento, en la que los contenidos circulan en fragmentos breves, emocionalmente cargados y organizados por algoritmos. Lo que aparece primero no es lo más relevante, sino lo que capta más atención. En lugar de construir sentido, muchas veces se acumulan estímulos. En este entorno, los ritmos del aprendizaje se ven alterados: se premia la respuesta veloz más que la reflexión profunda y se prioriza la reacción sobre la comprensión.

No se trata de rechazar estas formas, sino de crear espacios donde sea posible detenerse, pensar con otros, encontrar conexiones. La escuela, en lugar de competir con esa lógica, tiene que ofrecer algo distinto, superador: tiempo para hacerpreguntas, vínculos que sostengan y una pedagogía que invite a pensar más allá de lo inmediato. La escuela necesita generar espacios de confianza, de comunicación, de construcción de sentido en el acto de enseñar y aprender; de lo contrario, no solo no hay aprendizaje sino que podríamos incluso afirmar que se corre el riesgo de que no haya construcción posible de ciudadanía. Como hemos señalado, las formas de socialización han cambiado profundamente. Ya no se organizan únicamente en la escuela, la familia o el barrio. En el entorno digital calificado por el sociólogo argentino Marcelo Urresti como “teléfono-centrado”, lasplataformas digitales se han convertido en espacios de encuentro y desencuentro de producción simbólica. La escuela no puede ignorar esa condición ambiental. No está frente a estudiantes distraídos sino frente a subjetividades atravesadas por un sistema que estimula el movimiento constante, la exposición sin pausa y la respuesta sin reflexión. No alcanza con pedirles que apaguen los celulares si no se les ofrece algo que encienda su deseo de conocer.

No se trata de competir con TikTok sino de recuperar el tiempo para pensar, para sentir, para construir sentido. Como advierte Martín Barbero, la escuela ya no puede pensarse aislada, sino inmersa en un ecosistema comunicativo complejo y descentrado.

El reto es que, aun en ese nuevo escenario, siga siendo un espacio donde aprender conserve su dimensión simbólica y placentera, sin renunciar a la exigencia intelectual del análisis y la crítica.

La inteligencia artificial y el sueño de crear un pensamiento no humano

La inteligencia artificial ha transitado un largo camino desde la mera especulación hasta convertirse en la promesa de fuerza transformadora que vivimos en nuestra sociedad. Y, como toda revolución, tiene un largo recorrido que comenzó con una suerte de prehistoria, arraigada en mitos y leyendas en las que la obsesión humana por crear inteligencia tomó distintas formas, desde el autómata cretense Talos de la mitología griega hasta el Golem del folclore judío. En todas estas narrativas, persiste una pregunta fundamental: ¿es posible fabricar algo no humano que piense por sí mismo? Esas primeras imaginaciones fueron la antesala de las obras que surgieron desde el siglo XIX con la terrible criatura del doctor Frankenstein de Mary Shelley, las piezas del escritor checo Karel Čapek (quien acuñó el término “robot”) y, más acá en el tiempo, con escritores como Isaac Asimov, que imaginaron máquinas dotadas de conciencia, capaces de aprender y tomar decisiones.

Lo que comenzó como leyenda pasó de literatura a posibilidad real con el trabajo del matemático y criptólogo británico Alan Turing, quien propuso el concepto de una máquina universal capaz de realizar cualquier operación computacional expresable como un algoritmo. Durante la Segunda Guerra Mundial, sus técnicas de descifrado sentaron las bases para las primeras computadoras y salvaron miles de vidas tras descubrir el código de las máquinas Enigma utilizadas por los nazis. Sin embargo, su aporte más significativo a la inteligencia artificial llegó en 1950 con su célebre artículo “Maquinaria computacional e inteligencia” (Turing, 1997) en el que formuló una pregunta tan sencilla como provocadora: “¿Pueden pensar las máquinas?”. Su respuesta fue el Test de Turing, una prueba en la que, si una máquina podía engañar a un humano, debería considerarse que posee inteligencia.

El término “inteligencia artificial” fue oficialmente acuñado dos años más tarde, durante la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Su hipótesis era audaz: si el aprendizaje, el razonamiento y otros aspectos de la inteligencia podían describirse en términos computacionales, entonces sería posible programar máquinas para que los reprodujeran. Así nació la inteligencia artificial como un campo académico formal.

En sus primeras décadas, la inteligencia artificial fue fundamentalmente simbólica. Los investigadores se esforzaron por codificar el conocimiento humano en reglas lógicas, basándose en el razonamiento deductivo, la manipulación de símbolos y la programación explícita de comportamientos. Estos sistemas pioneros demostraron habilidades en tareas específicas, como jugar al ajedrez o resolver teoremas. Sin embargo, eran “extremadamente frágiles” fuera de esos entornos controlados y no poseían la capacidad de aprender, simplemente seguían las instrucciones humanas. El cambio de paradigma comenzó a gestarse en los años siguientes y se consolidó en las últimas dos décadas con el auge del aprendizaje automático (machine learning). A diferencia de la inteligencia artificial simbólica, los sistemas de aprendizaje automático no requieren que se les indique explícitamente qué hacer.

En cambio, se entrenan con grandes volúmenes de datos para reconocer patrones, generalizar y hacer predicciones. El avance fue exponencial con el surgimiento del aprendizaje profundo, una técnica basada en redes neuronales artificiales inspiradas en el cerebro humano. Esta técnica demostró resultados sorprendentes en tareas como el reconocimiento de imágenes, la traducción automática y la generación de texto.

La irrupción de la inteligencia artificial generativa en la segunda década del siglo XXI, con modelos como GPT, marcó una nueva etapa. Estos modelos no solo identifican patrones, sino que son capaces de producir contenido nuevo, imitar estilos, escribir ensayos, traducir, programar y hasta sostener una conversación.

Ya no se trata solo de máquinas que reconocen o predicen, sino de máquinas que crean. Es importante recalcar que esto no implica que sean conscientes o que “entiendan” en un sentido humano.

Sin embargo, su capacidad para producir respuestas coherentes, complejas y contextuales ha reabierto preguntas filosóficas, educativas y éticas que parecían pertenecer exclusivamente al terreno de la ciencia ficción.

Vista en perspectiva, la historia de la inteligencia artificial es la historia del intento humano de externalizar la inteligencia e independizarla. Desde los mitos antiguos hasta los laboratorios actuales, la pregunta de si podemos construir una mente diferente de la nuestra sigue siendo tan fascinante como inquietante. Lo que antes parecía mera especulación o fantasía se parece bastante a una realidad técnica que está transformando nuestras formas de conocer, trabajar y convivir. Pero en su historia reciente la inteligencia artificial experimentó ciclos de entusiasmo y decepción.

Tras el auge inicial de los enfoques simbólicos y los discursos del aprendizaje automático en los años cincuenta, la inteligencia artificial entró en un período de escepticismo conocido como el “invierno de la inteligencia artificial”, al que le siguieron momentos más esperanzadores o “primaveras”. Sin embargo, en 2012, un hito técnico marcó el inicio de una nueva era de esperanza: el equipo del científico computacional británico Geoffrey Hinton ganó la competencia de reconocimiento de imágenes organizada por la empresa ImageNet con una red neuronal profunda llamada AlexNet. Fue un triunfo contundente, ya que por primera vez una máquina superaba con amplio margen a los métodos tradicionales en una tarea visual compleja.

Esta revolución fue posible gracias a la conjunción de tres factores fundamentales: un poder de cómputo sin precedentes, facilitado por las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU); enormes volúmenes de datos disponibles en línea y un refinamiento significativo en las arquitecturas de redes neuronales profundas.

Así comenzó lo que muchos denominan como la más fuerte de las primaveras de la inteligencia artificial hasta ahora, un período de avances vertiginosos, aplicaciones concretas y resultados sorprendentes.

Uno de los hitos más resonantes de esta primavera llegó en 2015, cuando el sistema AlphaGo, desarrollado por DeepMind (una subsidiaria de Google), venció al campeón mundial del juego Go, el surcoreano Lee Sedol. A diferencia del ajedrez, el Go es un reto milenario con una complejidad combinatoria abrumadora, con más movimientos posibles que átomos en el universo. Nadie creía que una inteligencia artificial pudiera dominarlo tan pronto.

Pero AlphaGo lo logró, combinando aprendizaje supervisado y de refuerzo, con una arquitectura capaz de evaluar posiciones y planificar estrategias más allá del cálculo humano. La victoria no solo sorprendió al mundo, sino que marcó simbólicamente un nuevo umbral: muchos consideraron que la inteligencia artificial ya no imitaba al humano sino que lo superaba. A partir de entonces, el ritmo de innovación se aceleró exponencialmente. Entre 2018 y 2019, la empresa OpenAI presentó GPT-2, un modelo de lenguaje capaz de producir textos largos, coherentes y sorprendentemente fluidos. Por primera vez, una IA generativa mostraba capacidades lingüísticas que escapaban a los moldes tradicionales.

Aunque inicialmente no se liberó al público por miedo a su uso malicioso, el impacto fue inmediato: la generación automática de lenguaje dejó de ser un experimento marginal para convertirse en una herramienta poderosa.

Posteriormente, surgieron los modelos multimodales. En 2021, OpenAI lanzó DALL-E, un sistema que generaba imágenes a partir de descripciones textuales. Bastaba con escribir “un perro azul leyendo un libro de Jorge Luis Borges en una biblioteca futurista” para que apareciera una imagen con esas características.

La combinación de lenguaje e imagen abrió nuevos caminos en el arte, el diseño y la publicidad. Ese mismo año, CLIP permitió comprender mejor el vínculo entre palabras y píxeles, potenciando aún más las capacidades de interpretación semántica de la IA.

El gran salto de popularidad de la inteligencia artificial llegó en noviembre de 2022 con el lanzamiento de ChatGPT. Basado en la familia GPT-3, este sistema ofrecía una interfaz conversacional intuitiva y potente. Su facilidad de uso, su capacidad para responder con un tono humano y su versatilidad en múltiples dominios (desde escribir poesía hasta resolver problemas de código) lo convirtieron en un fenómeno global. En apenas dos meses, esa plataforma superó los cien millones de usuarios, registrando el crecimiento más veloz en la historia de una aplicación digital.

Su llegada marcó un antes y un después. Por primera vez, millones de personas interactuaban cotidianamente con un sistema de inteligencia artificial generativa. Las discusiones ya no eran meramente técnicas o futuristas, sino que se volvieron personales, educativas, laborales y políticas. Se plantearon preguntas fundamentales como: ¿podemos confiar en lo que dice un chatbot?

¿Quién es responsable si da una respuesta errónea o dañina? ¿Qué implica para la educación, el periodismo, la justicia y la creatividad?

Así, la primavera de la inteligencia artificial no solo trajo avances técnicos, sino que también detonó debates sociales, filosóficos y éticos que están lejos de resolverse. El asombro inicial dio paso a la urgencia de reflexionar sobre cómo queremos convivircon estas nuevas formas de inteligencia que, aunque no piensen como nosotros, ya transforman nuestra propia manera de pensar.

La inteligencia artificial, a pesar de su nombre, no piensa ni comprende. Como sostiene la socióloga australiana Kate Crawford, se trata de una tecnología de clasificación, automatización y extracción de datos que reproduce lógicas de control más que procesos de comprensión. Pero su impacto en las aulas va más allá del funcionamiento técnico: organiza la información, define lo visible, modela nuestras búsquedas, orienta nuestras decisiones.

Por eso, incorporar esta tecnología a la educación no puede reducirse a su uso instrumental. Las preguntas son otras: ¿para qué?, ¿con qué horizonte ético?, ¿desde qué mirada del mundo?

Educar en tiempos de desigualdad (no solo digital)

En el fondo del barrio Padre Carlos Mujica, conocido como Villa 31 –un asentamiento de alrededor de 60.000 habitantes ubicado en pleno centro de la Ciudad de Buenos Aires donde el transporte público no ingresa, las calles sin asfaltar son angostas y el hacinamiento marca la vida cotidiana–, funciona una experiencia que desafía todos los pronósticos sobre educación y tecnología.

Es un barrio que, como describe una de sus habitantes, “es una ciudad dentro de otra ciudad”, donde los derechos básicos, como la conectividad, el agua potable o la recolección de residuos no están garantizados para todos sus sectores. El Instituto Superior de Formación Docente Dora Acosta (el “Dorita”, para su comunidad y sus 110 estudiantes) es mucho más que una institución en la que se forman maestras provenientes de la misma comunidad: es la materialización concreta de lo que significa cerrar brechas en un territorio atravesado por múltiples desigualdades.

Entrevistados en el programa radial Rayuela, que conduce Silvia Bacher, docentes y estudiantes del Dorita contaron cómola educación y la tecnología brindan oportunidades concretas para crear oportunidades y cumplir sueños.

Giselle caminó más de diez cuadras por calles sin asfaltar para llegar por primera vez al profesorado. “No puede ser –pensó cuando vio el cartel anunciando la apertura del primer proyecto de educación superior en esa parte de la ciudad–, no puede haber un profesorado dentro del barrio”. Esa incredulidad inicial se transformaría en una certeza profunda a medida que avanzaba su educación y al llegar su graduación como docente. “El Dorita me devolvió la dignidad”, sentenció. Karen llegó de Bolivia con un hijo de 3 años y el sueño de estudiar agronomía en la Universidad de Buenos Aires, pero encontró en el Dorita no solo la posibilidad de formarse como maestra, sino de pertenecer a una comunidad que reconoce su derecho a aprender. Las dimensiones de las brechas digitales que atraviesan la educación argentina cobran cuerpo y dramatismo en los relatos de quienes, por ejemplo, habitan el Dorita.

El estudio Niñas, niños y adolescentes conectados. Kids Online Argentina 2025, realizado por Unicef-Unesco, constituye la primera investigación nacional sobre el tema en el país. Basado en entrevistas a 5910 estudiantes de 9 a 17 años en 291 escuelas primarias y secundarias de todas las provincias argentinas, con foco en áreas urbanas mayores a 50.000 habitantes, el informe revela que el 95% cuenta con un celular con acceso a internet, con un promedio de inicio a los 9,6 años. Estos datos, así como otros que desvela el estudio, sorprenden en una primera leída; es que, si bien la Argentina cuenta con una importante penetración de telefonía móvil, esta realidad no debe ocultar las brechas digitales que ponen en tensión el uso y acceso como derechos humanos, ya que invisibilizan desigualdades territoriales que se manifiestan con particular intensidad en barrios como el Padre Carlos Mujica, donde el acceso formal a internet convive con formas precarias de conectividad.

El Dorita llevó adelante un estudio en su comunidad y advirtió que entre sus estudiantes se revela una paradoja contemporánea: el 100% tiene celular, el 100% tiene algún tipo de acceso a internet, pero el 82% solo cuenta con ese dispositivo móvil compartido con hijos, hijas o familiares para todas las tareas educativas. No hay computadoras, no hay espacios adecuados para estudiar, y la conectividad depende de acuerdos vecinales, cooperativas locales o puntos de wifi gubernamentales que “a veces funcionan y a veces no”, como explicó Florencia, rectora de la institución. Es allí donde la reflexión de Laura, profesora de Tecnología del establecimiento y parte del convenio académico que sostiene la propuesta pedagógica del Dorita con la Facultad de Filosofía y Letras de la UBA,cobra relevancia: “scrollear por TikTok, crear memes o escribir en foros no implica comprender cómo se construye conocimiento, cómo circula la desinformación o cómo funcionan los algoritmos”.

El informe de Unicef confirma esta observación: mientras el 94% de los niños y adolescentes argentinos miran videos en plataformas como YouTube o TikTok todos los días, solo el 60% considera saber evaluar la confiabilidad de un sitio web.

Desmitificando la competencia digital nativa

Aún hoy hay voces que sostienen que los estudiantes “saben usar” tecnología solo por haber nacido en entornos digitales.

Esta suposición ha sido ampliamente cuestionada, incluso por el escritor estadounidense Marc Prensky, quien originalmente propuso el concepto de “nativos digitales” en 2001, pero posteriormente abandonó esta metáfora al reconocer que el acceso temprano a la tecnología no garantiza competencias críticas. La supuesta competencia digital intuitiva no reemplaza el acompañamiento pedagógico crítico, especialmente cuando la mitad de los niños y adolescentes del país percibe tener un uso problemático de la tecnología. En el contexto del Dorita, donde se carece de computadoras y la conectividad es inestable, esta problematización cobra otra dimensión: no solo se trata de educar para un uso crítico, sino de garantizar condiciones mínimas para que esa educación sea posible.

Desde temprana edad, niños y jóvenes pueden acceder a tabletas o computadoras, pero, sin un trabajo pedagógico diseñado para su apropiación, su utilización se limita a funciones superficiales.

Navegar redes sociales con fluidez pero sin orientación pedagógica difícilmente transforma estas habilidades en aprendizajes significativos. Este escenario se complejiza aún más con el avance acelerado de los algoritmos y la inteligencia artificial generativa.

La brecha de acceso: más allá de la conectividad

La experiencia del Dorita permite comprender cómo operan en territorio las tres dimensiones de la brecha digital que estructuran las desigualdades educativas contemporáneas, tal como las conceptualiza el sociólogo Manuel Castells en su análisis de la sociedad digital. La brecha de acceso se materializa en estudiantes que deben caminar más de diez cuadras porque no llega el transporte público, que comparten un solo celular familiar y dependen de conexiones inestables. Pero también se manifiesta en la ausencia histórica de oferta educativa superior en un barrio de 60.000 habitantes. Para América Latina y el Caribe, una región donde persisten brechas digitales significativas, el acceso sigue siendo el primer desafío. Según los datos más recientes del Observatorio de Desarrollo Digital de CEPAL 2024, el 77% de los hogares urbanos de la región está conectado, mientras que en las áreas rurales este porcentaje asciende apenas al 38%. Además, se estima que 244 millones de habitantes de la región aún no acceden a servicios de internet, lo que evidencia la magnitud del desafío.

Las escuelas de América Latina también presentan rezagos importantes: tienen significativamente menos dispositivos digitales por estudiante comparado con las escuelas de la OCDE, y este acceso no ha mejorado sustancialmente entre 2018 y 2022, según datosdel programa PISA. Esta brecha de equipamiento se combina con deficiencias en infraestructura de conectividad que condicionan el derecho a la salud, la educación y el trabajo.

Sin embargo, garantizar el acceso no es suficiente. Como advierte Castells: “Las instituciones tendrán que diseñar normativas para afrontar los nuevos desafíos de lo que podría ser un salto enorme para la creatividad humana o, por el contrario, saltar ciegamente a una galaxia tecnológica incierta”. Se requieren políticas públicas integrales que articulen infraestructura con formación docente y acompañamiento pedagógico. La conectividad debe pensarse como una puerta de acceso a la ciudadanía, al conocimiento y a la creación colectiva, sostenida por una ética pública que priorice la inclusión. Los acuerdos internacionales ya reconocen que no se trata solo de infraestructura, sino de una garantía de derechos, tan esencial como el agua potable o la electricidad.

La brecha de uso significativo: del acceso a la apropiación

La brecha de uso significativo emerge, por ejemplo, a la hora de compartir su experiencia las docentes y estudiantes del Dorita, cuando las futuras maestras deben leer textos académicos en pantallas de cinco pulgadas, escribir ensayos pedagógicos con teclados de celulares, o participar de clases virtuales desde espacios ruidosos y compartidos. El Dorita ha desarrollado estrategias creativas: operativos oftalmológicos para detectar problemas de visión causados por la lectura en celular, grupos de WhatsApp y Facebook como plataformas educativas, y la producción colectiva de contenidos desde la única computadora disponible, proyectada en la pared para que todas puedan participar.

Como sostiene la investigadora argentina Mariana Maggio, una verdadera transformación educativa exige repensar los vínculos entre enseñanza, aprendizaje y cultura digital. No se trata de sumar pantallas, sino de repensar las prácticas, redefinir los roles docentes y habilitar nuevos modos de construcción de conocimiento.

Por ello, la mera entrega de equipamiento, aunque necesaria, no puede ser la única respuesta. Sin políticas públicas sostenidas, formación docente adecuada y acompañamiento territorial, el acceso tecnológico corre el riesgo de convertirse en una promesa vacía. En diferentes países, la incorporación de dispositivos tecnológicos se basó en una lógica de modernización instrumental más que en una transformación educativa profunda. Desde hace décadas, diferentes autores advierten que innovación tecnológicano es sinónimo de innovación educativa y que esta solo es posible si se la vincula con el sentido pedagógico.

La brecha impercetible o de sentido: cuando los algoritmos reproducen exclusiones

Pero es la brecha imperceptible o de sentido la que revela las dimensiones más profundas de la desigualdad. Karen relata cómo, al llegar de Bolivia, experimentó discriminación “dentro del barrio, ni siquiera fuera”. Los algoritmos y sistemas digitales codifican estas exclusiones presentándolas como hechos objetivos neutros, cuando en realidad reproducen prejuicios y estereotipos sobre migrantes, mujeres de sectores populares, habitantes de villas, entre otras. Lo que aparece en el entorno digital como “dato técnico” encubre decisiones humanas cargadas de sesgos.

Más sutiles, pero igualmente graves, son estas brechas imperceptibles que amplifican desigualdades que no son nuevas, pero adquieren nuevas formas cuando se inscriben en sistemasopacos que ponen de manifiesto la falta de neutralidad de los algoritmos. Pueden amplificar desigualdades simbólicas, deslegitimando lenguas, saberes o identidades que se apartan del canon dominante. Así como un algoritmo puede priorizar contenidos en español neutro, marginando a estudiantes que hablan guaraní o quechua, también puede invisibilizar realidades locales, memorias comunitarias o formas no hegemónicas de conocimiento.

Como plantea Castells, las brechas digitales se superponen en dimensiones de territorio, género, edad, clase y etnicidad, amplificando desigualdades que no son nuevas pero adquieren formas inéditas en sistemas opacos. La inteligencia artificial no genera estas exclusiones, pero las codifica como verdades técnicas. Las reproduce sin conflicto y, por eso, se hace difícil identificarlas y, más aún, interpelarlas.

La inteligencia artificial como territorio en disputa

Los datos del informe Kids Online Argentina (Unicef - Unesco, 2025) revelan que el 76% de los niños, niñas y adolescentes argentinos conoce ChatGPT, y el 58% ya lo utilizó. Entre quienes lo usan, dos de cada tres lo hacen con fines educativos. Esta masividad en el uso de inteligencia artificial generativa contrasta con las limitaciones para evaluar la confiabilidad de la información online: solo el 60% considera saber si un sitio web es confiable, y la mayoría tiende a confiar automáticamente en el primer resultado de los buscadores. El uso está más extendido entre adolescentes mayores y en hogares de nivel socioeconómico medio y alto; como sostenemos en estas páginas, si pensamos en brechas digitales, no solo se trata de tener acceso a estas tecnologías, sino de contar con las condiciones para usarlas de manera significativa y crítica, ya que los niños y adolescentes incorporan herramientas sofisticadas de inteligencia artificial antes de desarrollar criterios para evaluar información básica.

En tanto hay quienes consideran la inteligencia artificial como amenaza o panacea (como ya sucediera con anterioridad con la irrupción de videograbadoras, televisores, pantallas o celulares), en otros contextos, como el Instituto Dora Acosta, se aborda como “objeto cultural contemporáneo” que las futuras maestras deben conocer y experimentar. Allí, las estudiantes aprenden a “promptear” –es decir, construir instrucciones precisas para sistemas de inteligencia artificial– no como técnica instrumental, sino como práctica pedagógica reflexiva que requiere conocimiento didáctico, comprensión del contexto específico de los estudiantes y capacidad de complementar la respuesta automatizada con criterio pedagógico situado. Desde una perspectiva crítica, es necesario comprender que los sistemas de inteligencia artificial no son herramientas valorativamente neutras, sino que modelan nuestras formas de percibir, decidir y actuar. Introducir inteligencia artificial en la escuela sin revisar sus supuestos ni entender sus lógicas de funcionamiento implica el riesgo de que esas lógicas reconfiguren la práctica pedagógica desde una opacidad estructural.

La pregunta no es si la inteligencia artificial transformará la escuela, porque es evidente que lo está haciendo, sino cómo lo hará y con qué efectos. ¿Amplificará las desigualdades o contribuirá a repararlas? ¿Silenciará voces o las hará resonar? ¿Reforzará estereotipos o abrirá nuevas posibilidades? En la respuesta a estas preguntas se juega el futuro de la educación y el de una sociedad en su conjunto.

Las y los jóvenes habitan un mundo distinto al que conocieron sus docentes, como observa el filósofo francés Michel Serres en su metáfora de Pulgarcita. Ya no aprenden en los mismos lugares ni con los mismos métodos, ya no dependen de la escuela para acceder a información, pero eso no significa que la escuela haya perdido sentido. Al contrario, en un mundo saturado de datos e información, enseñar no es entregar respuestas sino ayudar a distinguir cuáles valen la pena, a preguntarse por qué nos conmueve una historia, qué dice de nosotros lo que compartimos o qué callamos cuando repetimos sin pensar. En un mundo que premia la velocidad, la escuela puede ser el lugar donde se recupera el valor de pensar, de dudar y de conversar. La escuela no puede competir con las plataformas digitales, pero puede hacer algo que ninguna aplicación logra: ofrecer un espacio donde el tiempo no esté cronometrado por un algoritmo, donde se pueda pensar en común, formular preguntas sin respuestas inmediatas y errar sin ser penalizado.

La inteligencia artificial, bien orientada desde una ética que priorice lo humano, puede potenciar estas capacidades. Estudiantes de comunidades diversas podrían usar inteligencia artificial para registrar memorias orales, analizar impactos ambientales en sus territorios o crear contenidos culturales situados.

Pero esto solo es posible si existen condiciones institucionales, formación docente crítica y políticas públicas que reconozcan la complejidad del ecosistema digital contemporáneo.

La ciudadanía no se aprende en abstracto. Se encarna en prácticas concretas, en proyectos compartidos, en preguntas incómodas.

Docentes y estudiantes pueden desarrollar proyectos donde la inteligencia artificial se convierte en herramienta para investigar y abordar problemas comunitarios, crear contenido cultural o analizar el funcionamiento de los algoritmos en redes sociales. Desde la creación de podcasts hasta el análisis crítico de los sesgos de plataformas digitales, estas propuestas habilitan el uso significativo de la tecnología en contextos reales, desde la colaboración, la contextualización y el reconocimiento de las subjetividades.

Como plantea el filósofo francés Edgar Morin, educar en el siglo XXI implica enseñar a pensar la complejidad, a integrar saberes y a convivir con la incertidumbre. Para ello, se requiere una educación que no delegue el juicio docente en algoritmos, que no reduzca a los estudiantes a puntos de datos, y que reconozca en cada uno de ellos un sujeto político, cultural y emocional. Las brechas digitales en América Latina no son problemas técnicos aislados, son realidades que exponen cómo la desigualdad se reproduce sistemáticamente en cada aula sin recursos, en cada hogar sin conectividad, en cada estudiante que debe “acceder” al futuro digital mientras carece de las condiciones básicas de educabilidad.

Cerrar las brechas de acceso, uso y sentido es una tarea profundamente política que expresa, y a menudo profundiza, los problemas estructurales tanto de las sociedades en su conjunto como de los sistemas educativos. Estas divisiones no operan de forma aislada: se entrelazan en tramas complejas donde la falta de un dispositivo dialoga con la ausencia de alimentación adecuada, donde la carencia de habilidades digitales se encuentra con entornos familiares precarizados. Son círculos viciosos que se retroalimentan, creando abismos que ninguna tablet puede cerrar por sí sola. Esta realidad del Dorita no es una excepción, sino la manifestación local de una paradoja que trasciende fronteras y que expone las contradicciones más profundas de nuestro tiempo.

Hace una década, en Navegar entre culturas, Silvia Bacher (Bacher, 2016) advertía que la selfie de una humanidad “sin inodoros ni letrinas, pero con celulares; con armas de fuego al alcance de la mano, pero sin educación para abordar nuestro tiempo” debería ser trending topic, aunque permaneciera invisible. En 2025, esa paradoja no solo persiste: las cifras la agudizan. Más de 3400 millones de personas carecen de un inodoro seguro y 2100 millones no tienen acceso a agua potable gestionada de forma confiable, mientras que alrededor de 5680 millones usan un teléfono móvil y 5400 millones están conectados a internet. La desigualdad tecnológica no reemplaza a la desigualdad material: la superpone, la amplifica y la vuelve más cruel, porque exhibe un planeta hiperconectado a pantallas pero con profundos desniveles en el acceso a educación de calidad, donde millones continúan privados de las condiciones mínimas de dignidad.

Resistir la fragmentación, construir lo común

Vivimos una realidad atravesada por la polarización, la desinformación y la desconfianza, pero la escuela sigue siendo uno de los últimos territorios donde se puede ensayar lo común. Como advierte el historiador israelí Yuval Harari (2024), si no reconstruimos la confianza como base de nuestra vida social, el riesgo no es solo perder la democracia, sino la capacidad de sostener cualquier forma de diálogo. La inteligencia artificial irrumpe con promesas de personalización y acceso infinito al conocimiento, pero también con el riesgo de reducir a docentes y estudiantes a datos sin latido humano. La respuesta no es el rechazo, sino la incorporación crítica. Como sostiene Freire, solo nombrando el mundo desde nuestra experiencia podemos transformarlo. La pedagogía crítica se vuelve indispensable para pensar una escuela que habilite la construcción de relatos propios del mundo, no solo las réplicas de versiones codificadas por otros. Es necesario que la educación transparente los sesgos y estereotipos para permitir a los jóvenes desarrollar su propia narrativa. No basta con estar conectados: es necesario tener el derecho y las herramientas para ser parte de la conversación cultural. Se impone aspirar a alfabetizaciones múltiples que no sean simplemente enseñar a usar un teléfono o plataformas como ChatGPT, Gemini, Copilot o Claude, sino formar sujetos capaces de interpretar, crear y habitar entornos digitales con criterio a partir de alfabetizaciones tecnológicas, mediáticas, emocionales y críticas.

En este siglo atravesado por algoritmos y promesas de eficiencia, la escuela tiene una tarea que ninguna máquina puede asumir: acompañar a cada estudiante a construir su relato del mundo. No el que dictan las pantallas o imponen los algoritmos, sino el que se forja con preguntas, vínculos, contradicciones, memorias y decisiones profundamente humanas. Una escuela reimaginada como territorio de justicia, participación y reconocimiento de lo común, donde se amplifican voces, se reconocen saberes diversos y se construye ciudadanía crítica.

Saber o no saber explora cómo la irrupción de la inteligencia artificial transforma nuestra relación con el conocimiento, la educación y la vida democrática. Silvia Bacher y Tomás Balmaceda proponen una mirada crítica y profundamente humana sobre los desafíos culturales, éticos y políticos que plantean los algoritmos en la vida cotidiana y en las aulas. Lejos de pensar la escuela como un espacio aislado, el libro invita a docentes, familias y responsables de políticas públicas a construir nuevas formas de ciudadanía en tiempos digitales. Un ensayo lúcido y necesario para debatir qué significa aprender, enseñar y pensar en la era de la inteligencia artificial.

El primer pedido le pareció normal, el segundo ya lo hizo sospechar. Marçal Font, propietario de la librería de segunda mano Fènix de Badalona, lleva semanas viendo cómo una misteriosa empresa canadiense le compra libros extraños: principalmente ejemplares en catalán que llevan años en su almacén, todos de no ficción y sin apenas salida comercial.

“Me pueden llegar siete pedidos seguidos del mismo comprador, con un minuto de diferencia entre ellos”, apuntó este librero, que sospecha que quien hace las compras es un robot.

No es el único al que le ocurrió. Hay una veintena de librerías en España que también han vendido ejemplares a esta compañía desde finales de abril. Algunas incluso recibieron pedidos de más de mil libros, muchos de ellos descatalogados. Lo mismo está ocurriendo en tiendas de Alemania, Estados Unidos, Nueva Zelanda, Australia…

Los libros elegidos van desde una edición sobre el mundo de los castellers en Granollers (Barcelona) en los años '70, hasta un manual técnico sobre cómo hacer vino, actas de congresos celebrados hace 50 años o dietarios de la Guerra Civil.

“De media suelen ser libros de unos cinco o diez euros, con poco valor”, apuntó Font, “y muchos son prácticamente imposibles de encontrar”.

El sector está desconcertado. ¿Para quién está comprando esta empresa decenas de miles de libros y los hace mandar a un centro logístico de EE.UU.? ¿Para qué quiere estos ejemplares que llevan años pillando polvo?

Este viernes, otra compañía de Silicon Valley (EE.UU.) vinculada a la IA contactó con una libreria de viejo española, que prefiere no revelar su nombre, y le planteó un un pedido de más de 3.000 libros.

El objetivo, según apuntan diversas fuentes, es entrenar modelos de Inteligencia Artificial (IA) antes de destruir estos volúmenes y reciclar su papel.

La apuesta no es nueva. Una investigación de The Washington Post desveló en enero un proyecto secreto de la startup Anthropic, que opera la herramienta de IA Claude, para “escanear y destruir todos los libros del mundo”, según señalaba un informe interno de la compañía.

 “No queremos que se sepa que estamos trabajando en esto”, remarcó el documento.

La estrategia se enmarca en la necesidad de seguir alimentando esta tecnología una vez ya nutrida de toda la información disponible en Internet. 

“Cuando el conocimiento gratuito se agotó, las empresas corrieron a repositorios piratas de e-books para seguir alimentando sus modelos”, explicó Xavier Vinaixa, experto en IA y una de las personas que tiró del hilo de este caso. “El uso de estos recursos desencadenó demandas millonarias por violación de derechos de autor”, añadió. 

Las tecnológicas se enfrentaron entonces, explicó Vinaixa, a lo que se conoce como el “data wall”: sin textos nuevos, inéditos y largos para entrenar el algoritmo, la IA corría el riesgo de sufrir un estancamiento cognitivo y acabar incluso alimentándose de documentos creados por su propia tecnología. 

La solución que encontraron estas compañías fue comprar en librerías de segunda mano de todo el mundo, normalmente ejemplares totalmente marginales de no ficción.

Un juez federal de EE.UU. dictaminó que la práctica es legal porque el uso que se hace de los libros es “transformativo”. Es decir, que no sustituye a las obras originales, sino que las emplea para crear algo nuevo: en este caso, un modelo de inteligencia artificial. El magistrado llegó a comparar el entrenamiento del algoritmo con “enseñar a escribir a estudiantes”.

La práctica, sin embargo, genera rechazo en parte del sector porque implica la destrucción física de los ejemplares para optimizar el proceso: cuando los libros llegan a la planta de procesamiento, se les corta el lomo, las páginas se escanean de forma automatizada y, posteriormente, los volúmenes se trituran para convertirlos en pasta de papel.

Contradicciones en el sector

Los libreros de segunda mano llevan semanas inmersos en una profunda contradicción: por un lado, nunca habían vendido tantos libros. Por otro, tienen serias dudas sobre el destino de estos ejemplares. Hasta el punto de que alertaron al Ministerio de Cultura de lo que está ocurriendo.

“No somos sólo comerciantes sino que tenemos funciones de preservación, conservación y restauración del patrimonio bibliográfico”, apuntó Miguel Ángel Ortega, librero y presidente de la Asociación Profesional del Libro y Coleccionismo Antiguo. “Resultaría muy contradictorio que estuviéramos vendiendo libros con la finalidad de destruirlos”.

“Estamos ante una forma de expolio literario”, opinó Font, el librero de Badalona, que mientras habla con este periódico recibió otro pedido de la empresa canadiense. “Estamos viendo el tsunami que viene, creo que las instituciones deben intervenir”.

Font explicó que con estas prácticas no se perderá, por ejemplo, lo que publicó Mercè Rodoreda. “Lo que está en riesgo es el libro que explica qué hizo Rodoreda el día que fue a algún lugar”, precisó. “De lo que se alimenta esta IA es de esta literatura secundaria”.

En foros especializados de todo el mundo hay cientos de mensajes de libreros asustados ante un aumento inusual de los pedidos. Los mensajes en Reddit, de libreros americanos, empezaron en enero. Al principal foro de Alemania las dudas llegaron a finales de abril.

“Ayer recibí un pedido (un libro). Lo envié. Durante la noche, recibí diez pedidos distintos, cada uno de un libro, algunos de los cuales eran consecutivos y estaban relacionados temáticamente”, escribió un librero alemán en un foro especializado.

Las primeras publicaciones versaban sobre si las compras podían ser un engaño. Pasadas unas semanas y tras constatar que el dinero llegaba a los vendedores, el debate se centró en quién está comprando miles de volúmenes sin recorrido comercial y por qué lo hace de una manera tan extraña: de manera escalonada y con costes de envío que en ocasiones triplican el precio de un ejemplar. 

“Puede que no nos demos cuenta y estemos perdiendo una parte muy importante del patrimonio bibliográfico para siempre”, alertó Ortega, que definió como “perversa” la situación a la que se enfrentan. “Te entran escalofríos si te hacen un gran pedido y no sabes qué ocurrirá con los libros”.

Carlos Hernández, propietario de la librería de viejo Mautalos en Madrid, vendió a esta empresa unos 200 libros en el último mes y no es tan pesimista. “Mucha parte de nuestro stock son libros que la gente quiere tirar”, explicó por teléfono. “Incluso muchos de los que vendo los recoge gente en los contenedores”.

Puede que no nos demos cuenta y estemos perdiendo una parte muy importante del patrimonio bibliográfico para siempre

La compañía no responde a las preguntas

La empresa que está adquiriendo de forma masiva estos libros, Zoom Books, tampoco explica abiertamente cuál es el destino final de estos ejemplares que, en muchos casos, carecen de salida comercial.

Formalmente, Zoom Books se dedica al reciclaje y la compraventa de libros, pero la empresa tenía hasta cinco publicaciones en su web sobre comprar ejemplares de segunda mano para alimentar algoritmos de IA y después destruirlos. Los posts también recordaban que a través de su plataforma se cumplían los requisitos legales para hacerlo.

Ninguna de estas publicaciones está ya disponible en la web de Zoom Books, pero esta redacción pudo acceder a su contenido tras introducir las direcciones en tres modelos de IA —Gemini, ChatGPT y Claude: todos coinciden a la hora de describir el contenido eliminado. 

“Zoom Books es una librería de segunda mano; compramos excedentes y existencias usadas y las revendemos”, explicó la empresa en un comunicado remitido a elDiario.es, en el que niega colaborar directamente con Anthropic.

Este periódico preguntó a la compañía si podía confirmar que sus libros no se destruían o se utilizaban para entrenar modelos de IA. También preguntó por las publicaciones eliminadas de la web en las que defendían estas prácticas. 

“No hacemos comentarios sobre nuestros clientes ni sobre nuestros acuerdos comerciales, que están sujetos a acuerdos de confidencialidad”, se limitó a responder la compañía. 

El presidente Javier Milei presentó este viernes el denominado “Gemelo Digital Social”, una plataforma de inteligencia artificial impulsada por el Ministerio de Capital Humano que busca centralizar información estatal y anticipar escenarios vinculados a políticas sociales. El anuncio fue difundido a través de un video publicado en redes sociales, donde el mandatario sostuvo que “Argentina se adelanta al futuro” y calificó la iniciativa como “un cambio de paradigma” en el uso de IA aplicada a la gestión pública.

La herramienta, desarrollada bajo la órbita del ministerio encabezado por Sandra Pettovello, fue presentada como un sistema capaz de “simular escenarios, anticipar impactos y optimizar decisiones en tiempo real” mediante el cruce de múltiples bases de datos. Según el video oficial, el objetivo es construir “una sola visión” de la información social para acompañar a las personas “desde la infancia hasta la autonomía”.

El lanzamiento quedó rápidamente envuelto en polémica por las sospechas de un eventual vínculo con Palantir Technologies, la firma de análisis de datos ligada al magnate Peter Thiel, quien semanas atrás visitó a Javier Milei en la Argentina. Palantir es conocida por desarrollar sistemas de inteligencia y vigilancia utilizados por organismos como la CIA, el FBI y la NSA, además de colaborar en tareas de seguridad y defensa en distintos países.

Aunque el Gobierno no confirmó oficialmente ninguna asociación con la compañía, el anuncio despertó cuestionamientos de dirigentes políticos, especialistas en tecnología y organizaciones vinculadas a los derechos digitales. Uno de los que reaccionó fue el programador y divulgador tecnológico Maximiliano Firtman, quien escribió en redes sociales: “¿Se acuerdan de Peter Thiel? Su empresa, Palantir, vende un servicio que se llama ‘Gemelo Digital’, justo como el programa que presentó el presidente con ese video editado en estilo estafa piramidal”.

También se pronunció el diputado nacional Esteban Paulón, quien cuestionó el alcance de la iniciativa y presentó un pedido de informes en el Congreso. “¿Gemelo o Gran Hermano? El anuncio sobre la implementación del programa ‘gemelo digital social’ es preocupante y nos hace acordar a lo peor de Orwell y 1984”, señaló. Además, sostuvo que el Gobierno “avanza en un plan que vulnera la privacidad y el cuidado de datos personales”.

En la misma línea, el exdiputado Alejandro Rodríguez advirtió sobre el posible uso político de la información recolectada. “Milei le entrega a Palantir el manejo de datos de las personas que debe resguardar el Estado. ¿Para qué? Para uso electoral y de negocios”, cuestionó.

Las críticas también llegaron desde el ámbito especializado en inteligencia artificial. El analista Ariel Garbarz alertó sobre la capacidad de este tipo de sistemas para integrar información sensible de múltiples organismos públicos y privados. Según indicó, plataformas de este tipo podrían conectar datos provenientes de DNI, Anses, bancos, salud, educación, migraciones, telecomunicaciones y geolocalización, reduciendo “la entropía observable” de la sociedad mediante vigilancia algorítmica.

A las repercusiones políticas y técnicas se sumó además un pedido formal de acceso a la información pública presentado por la Fundación Vía Libre ante el Ministerio de Capital Humano y la Agencia de Acceso a la Información Pública. En el documento, la organización expresó su “fuerte preocupación” por el posible impacto del sistema sobre la privacidad y la protección de datos personales.

La presentación reclama precisiones sobre la normativa que habilita el programa, el tipo de datos que serán utilizados, los organismos estatales involucrados y la eventual participación de empresas tecnológicas privadas. También consulta si existieron reuniones con representantes de Palantir o con Peter Thiel en el marco del desarrollo del proyecto.

Además, la fundación pidió detalles sobre eventuales decisiones automatizadas tomadas por el sistema, posibles sesgos algorítmicos y medidas de seguridad para resguardar la información personal de millones de ciudadanos.

JIB

Jóvenes de la Generación Z (nacidos entre 1997 y 2012) aseguran que la inteligencia artificial (IA) se volvió esencial para su trabajo, y un número creciente teme que esta dependencia tenga un costo, indica un estudio global sobre el entorno laboral.

Según el estudio citado por Newsweek, muchos empleados de dicha generación reportan una gran dependencia de las herramientas de IA y una creciente preocupación de que estas mismas herramientas puedan estar debilitando sus habilidades y sus perspectivas laborales futuras.

De las personas encuestadas por GoTo y Workplace Intelligence, el 93% afirmó que el uso de la IA los benefició, mientras que un considerable 40% declaró que siente que no puede funcionar sin ella.

Como la primera generación en incorporarse al mercado laboral con herramientas de IA ya integradas en los flujos de trabajo diarios, la Generación Z utiliza esta tecnología no solo para agilizar tareas, sino también, con frecuencia, para pensar y tomar decisiones.

Esto, según aseguran, podría conllevar riesgos tanto para empleadores como para empleados. Si provoca una disminución del pensamiento crítico, la Generación Z estaría usando la IA como una muleta en lugar de una herramienta.

Hasta qué punto la IA se integró en el trabajo diario de la Generación Z

Del grupo encuestado, el 62% afirmó depender demasiado de la IA.

Según los expertos, para muchos trabajadores jóvenes, la IA ya no se considera un complemento de productividad, sino una herramienta esencial en el entorno laboral, utilizada para todo, desde redactar correos electrónicos hasta resolver problemas de flujo de trabajo.

A pesar de su amplia adopción, muchos trabajadores de la Generación Z se muestran preocupados por el impacto a largo plazo de depender de la IA.

Casi la mitad (46%) de los encuestados de la Generación Z afirmó que depender demasiado de la IA está mermando sus habilidades y “haciéndolos menos inteligentes”, según el estudio. Otro 50% expresó su creencia de que una excesiva dependencia de la IA podría perjudicar sus perspectivas profesionales a largo plazo.

¿La Generación Z es menos inteligente?

Estas preocupaciones apuntan a un temor creciente entre los trabajadores jóvenes: si bien la IA puede aumentar la eficiencia a corto plazo, su uso excesivo podría socavar el pensamiento crítico y el desarrollo profesional.

“Lo más llamativo de las estadísticas que compartieron no es que el 40% de la Generación Z sienta que no puede funcionar sin IA, sino que sean lo suficientemente conscientes como para admitirlo”, declaró a Newsweek el consultor de recursos humanos Bryan Driscoll. “Esa conciencia es poco común. Y demuestra que la dependencia de la IA no es una deficiencia personal, sino una decisión de diseño industrial”.

En los últimos años, las herramientas de IA se han integrado rápidamente en los entornos laborales, a menudo sin una guía clara sobre cuándo y cómo deben usarse. Muchos trabajadores jóvenes se incorporaron al mercado laboral en un momento en que las herramientas de IA ya estaban ampliamente disponibles, lo que hace que su dependencia parezca natural, pero no siempre intencional, según los expertos.

“Para los trabajadores, la IA es excelente para elevar el nivel mínimo de competencia, pero inútil para establecer un techo. Las carreras profesionales se construyen sobre el criterio, la originalidad y la capacidad de desenvolverse en situaciones ambiguas. Estas son precisamente las habilidades que se atrofian cuando se externaliza el pensamiento”, afirmó Driscoll. “Una generación que solo trabaja con la ayuda de la IA tendrá dificultades para desarrollar el criterio de alto nivel que buscan los empleadores”.

Si bien los líderes de TI ven cada vez más la IA como una ventaja competitiva, la opinión de los empleados, especialmente entre la Generación Z, podría reflejar la necesidad de expectativas y capacitación más claras. Los trabajadores parecen deseosos de usar la IA, pero no están seguros de cuándo es demasiado.

A medida que la IA se vuelve más potente y automatizada, es posible que los empleados dependan cada vez más de sus empleadores para definir qué implica un uso responsable. Sin embargo, por ahora, la Generación Z parece sentirse empoderada por la IA, pero también desconfiada de ella.

“Empleadores, ¡cuidado! ¿qué harán cuando esta generación deba asumir roles de liderazgo?”, dijo Driscoll. “Las empresas que no invirtieron en el desarrollo de su talento joven se encontrarán con una capa intermedia debilitada, con gran dominio de las herramientas pero poca capacidad de discernimiento”.

Con información de NA.

Los jóvenes latinoamericanos quieren ser protagonistas en la toma de decisiones y con más oportunidades, según se desprende de los dos días de debates concluidos este miércoles en el encuentro 'Gobiernos del futuro: Expectativas de la Juventud'.

El foro, organizado por el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) con el apoyo de EFE, concluyó con la discusión de una carta abierta con demandas que será dirigida a las autoridades.

Keven Paca, un estudiante de Geografía de 22 años que vive en la periferia de Brasilia, valoró que las propuestas, dirigidas a los gobernantes de la región, cristalizan lo que le importa a las juventudes.

“Conseguimos crear propuestas que se transformaron en una carta, que espero que sea recibida con mucho cariño y respeto por nuestros gobernantes para que podamos tener una América Latina y un Caribe mejor, más justa y con más oportunidades para los jóvenes”, dijo Paca a EFE.

Petición de medidas de protección contra la desinformación

Los jóvenes plasmaron sus demandas en la Carta de la Juventud por el Futuro de la Democracia, una declaración política de cinco puntos con peticiones concretas al Estado, para garantizar la participación política de los jóvenes, la aplicación de políticas de inclusión y de protección contra la desinformación.

El punto más innovador fue la petición de regulación de las plataformas digitales para garantizar la transparencia de los algoritmos y la responsabilización de las 'big tech' por la difusión de contenidos falsos.

Precisamente este miércoles, el presidente brasileño, Luiz Inácio Lula da Silva, firmó un decreto que obliga a las plataformas de redes sociales a retirar contenido ofensivo de forma preventiva y sin necesidad de una decisión judicial, en especial en el caso de delitos graves, como terrorismo, ataques a la democracia, racismo, homofobia y violencia contra la mujer.

De forma paralela, la declaración de Brasilia pidió la incorporación de la alfabetización mediática y digital en el currículo escolar, para dar herramientas a los jóvenes para protegerse contra la desinformación, que se agrava con el auge de la inteligencia artificial.

El documento también demanda una mayor protección contra la violencia contra jóvenes mujeres, negros, indígenas y minorías sexuales, así como la garantía de derechos y servicios para las poblaciones vulnerables y marginalizadas.

Además, reclama al Estado que garantice el trabajo digno y el tiempo libre para que la juventud pueda ejercer plenamente sus derechos como ciudadanos.

Perspectivas elevadas, optimismo limitado

El foro se clausuró con la celebración de una encuesta entre los asistentes sobre su percepción del futuro de la democracia en América Latina, un estudio exprés que mostró perspectivas elevadas, pero con pocas esperanzas de reformas efectivas.

El 83,7 % de los participantes en el encuentro consideró un escenario ideal que se acometa una reforma institucional destinada a garantizar que la juventud se convierta en un “actor político central”, una situación muy distante de su percepción de la realidad.

En cambio, el 46 % consideró que el escenario más probable es que en el futuro cercano se mantenga el sistema democrático actual, sin grandes cambios, y un 31 % vislumbra un crecimiento de los discursos populistas que han convertido a América Latina en la región con un grado más acentuado de polarización política.

Este diagnóstico fue compartido por jóvenes de toda América Latina, que participaron en el evento en vídeos recopilados por periodistas de la Agencia EFE en países como Argentina, Bolivia, Colombia, Ecuador, El Salvador, Guatemala, Honduras, Nicaragua, Paraguay, República Dominicana y Venezuela.

Los líderes juveniles coincidieron que el distanciamiento de las nuevas generaciones respecto a la política no responde a una apatía intrínseca, sino a barreras estructurales y a un marcado “adultocentrismo” en las instituciones públicas.

Denunciaron que la actividad partidaria ha dejado de ser vista como una vocación y se ha transformado en un “negocio elitista” monopolizado por cúpulas de poder.

Para revertir esta crisis, los jóvenes proponen soluciones urgentes que incluyen transitar hacia un “voto consciente”, democratizar los partidos políticos y transformar los procesos electorales en verdaderos sistemas de fiscalización ciudadana.

EFE

Ricardo Darín y otros actores de Argentina lanzaron este miércoles una campaña para reclamar que se regule el uso de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito audiovisual.

La campaña, ideada por la Asociación Argentina de Actores y Actrices, busca hacer visibles los riesgos vinculados al uso de imágenes, voces y réplicas digitales capaces de reproducir identidades y actuaciones, una problemática que afecta de manera directa el trabajo y los derechos de intérpretes y trabajadores de la actividad.

La acción incluye una serie de videos, el primero de los cuales, lanzado este miércoles, cuenta con la participación de Ricardo Darín, Gustavo Garzón, Marina Bellati y Diego Gentile.

“Mi imagen, mis expresiones y mi voz son mis herramientas de trabajo”, expresan los actores en las piezas audiovisuales de esta campaña.

Según informó en un comunicado la Asociación, en los próximos días se sumarán nuevas piezas protagonizadas por reconocidos actores y actrices del país suramericano.

La entidad sindical que representa a los actores explicó que “la campaña destaca la necesidad urgente de establecer regulaciones claras que protejan el trabajo artístico y garanticen transparencia frente al público”.

La Asociación Argentina de Actores y Actrices señaló que trabaja junto a sindicatos y organizaciones del sector audiovisual y cultural para impulsar propuestas orientadas a defender los derechos laborales frente al avance de estas tecnologías.

EFE

Australia tomó acciones regulatorias contra una de las principales plataformas de inteligencia artificial (IA) utilizadas para crear imágenes sexuales falsas de personas reales -conocidas como herramientas de “nudificación”-, con sede en Argentina, por no impedir el acceso de menores.

La principal responsable de eSafety, el regulador australiano de seguridad en Internet, Julie Inman Grant, informó en un comunicado que el organismo emitió una “dirección formal de cumplimiento” a una plataforma argentina que recibe decenas de miles de visitas mensuales desde Australia y que permite crear contenido sexual explícito manipulado mediante IA a partir de fotografías reales.

“El alcance y la facilidad con la que los niños pueden acceder a estas plataformas es profundamente preocupante”, afirmó Inman Grant, quien advirtió de que estas herramientas facilitan abusos como el ciberacoso severo, la extorsión sexual, la violencia sexual basada en imágenes y la explotación de menores.

La medida se produce en el marco de los códigos australianos sobre material restringido por edad, vigentes desde marzo de 2026, que obligan a las plataformas digitales a adoptar salvaguardas para impedir el acceso de menores a contenidos pornográficos, violentos o relacionados con autolesiones.

Según eSafety, la empresa, que no fue identificada en el comunicado para evitar su promoción, no respondió a los requerimientos previos ni mostró voluntad de implementar mecanismos de protección infantil. “eSafety buscó colaborar con el proveedor poco después de la entrada en vigor de los Códigos, buscando asegurar que implementaran las salvaguardas adecuadas. Sin embargo, el proveedor con sede en Argentina no respondió y no se ha comprometido a mejorar las protecciones para los niños. Como el proveedor no ha respondido a este compromiso, eSafety considera apropiado emitir una orden formal para cumplir que, si no se cumple, da lugar a nuevas opciones de aplicación para eSafety”, expresa el comunicado.

Si la plataforma no cumple con las exigencias en un plazo de 14 días, el organismo podría impulsar multas civiles de hasta 49,5 millones de dólares australianos (unos 29,8 millones de euros), además de solicitar a motores de búsqueda que bloqueen el acceso al sitio.

La actuación de eSafety se suma a la estrategia más amplia del Gobierno australiano para endurecer la regulación digital y limitar el acceso a tecnologías abusivas basadas en IA.

En septiembre del año pasado, el Ejecutivo anunció que preparaba reformas legales para restringir herramientas de “nudificación” y de espionaje digital, al considerar que exponen tanto a adultos como a menores a daños “irreparables”.

La ministra de Comunicaciones, Anika Wells, sostuvo entonces que estas aplicaciones “no tienen lugar en Australia” porque se utilizan exclusivamente “para abusar, humillar y dañar a las personas, especialmente a los niños”.

Australia adoptó en los últimos años algunas de las regulaciones digitales más estrictas del mundo.

Entre ellas figura la prohibición aprobada por el Senado en 2025 para impedir el acceso de menores de 16 años a redes sociales como Facebook, Instagram y TikTok, bajo amenaza de fuertes sanciones económicas para las plataformas.

EFE

Las organizaciones a nivel mundial registraron un promedio de 2.201 ciberataques semanales cada una, lo que representa un incremento del 10% respecto de marzo y del 8% en comparación con abril de 2025, advierte un informe de la división de inteligencia de amenazas de un proveedor líder de plataformas de ciberseguridad.

Tras una moderación observada durante marzo, los datos de abril confirman que el nuevo repunte indica que los actores maliciosos continúan recalibrando sus objetivos y aprovechan la automatización, la expansión de las superficies digitales y la exposición persistente vinculada con la adopción de servicios en la nube y herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa.

“Los atacantes mantienen una operación dinámica y altamente adaptable: modifican objetivos y timing, pero no retroceden. A medida que el ransomware escala y la IA generativa se incorpora a los flujos cotidianos de trabajo, las organizaciones deben asumir que el riesgo cibernético es permanente y deben reforzar estrategias de prevención, gobierno y seguridad impulsada por IA, capaces de detener amenazas antes de que generen impacto”, señaló Omer Dembinsky, Data Research Manager de Check Point Software Technologies.

Educación, Gobierno y telecomunicaciones, los sectores más atacados

El informe indica que, durante abril, el sector educativo volvió a posicionarse como el más atacado del mundo, con un promedio de 4.946 ataques semanales por organización, un 8% más interanual. La combinación de comunidades amplias y distribuidas, junto con recursos de seguridad limitados, continúa convirtiendo a estas instituciones en objetivos especialmente atractivos.

En segundo lugar se ubicó el sector de gobierno, con 2.797 ataques semanales, mientras que telecomunicaciones ocupó el tercer puesto con 2.728 ataques por semana.

También se observó mayor presión sobre actividades estacionales. Los sectores de hospitalidad, turismo y recreación mantuvieron niveles elevados de actividad maliciosa a medida que se aproxima la temporada alta de viajes, impulsados por un mayor volumen de transacciones digitales, integraciones con terceros y aceleración operativa.

América Latina, la región más atacada

A nivel regional, América Latina volvió a ser la región más afectada del mundo, con un promedio de 3.364 ataques semanales por organización, lo que implica un aumento interanual del 20%.

La acelerada digitalización de las economías latinoamericanas, sumada a niveles de madurez en ciberseguridad todavía desiguales, continúa posicionando a la región como un foco prioritario para los cibercriminales.

En el desglose regional de abril, Asia-Pacífico registró 3.213 ataques semanales (+4%), mientras que África promedió 2.940 (-9%). Por su parte, Europa alcanzó 1.848 ataques semanales (+9%) y América del Norte 1.499 (+0,4%).

Argentina: crecimiento interanual y presión sostenida

En el plano local, Argentina registró un promedio de 2.800 ataques semanales por organización durante abril, con una suba interanual del 15%.

Dentro de la región, Brasil lideró con 4.118 ataques semanales, seguido por Colombia con 4.090 y México con 3.548. 

El informe advierte que el dato argentino confirma que el país se mantiene dentro del grupo de mercados latinoamericanos con mayor nivel de exposición, en un contexto de creciente digitalización de operaciones, expansión de servicios conectados y mayor dependencia de entornos cloud.

Incorporar IA generativa amplía el riesgo de exposición de datos

Durante abril se mantuvo elevada la exposición asociada al uso corporativo de herramientas de inteligencia artificial generativa.

Check Point detectó que uno de cada 28 prompts enviados desde entornos empresariales presentaba alto riesgo de fuga de información sensible, afectando al 90% de las organizaciones que utilizan regularmente herramientas de GenAI. Además, el 19% de los prompts contenía datos potencialmente sensibles.

El ransomware mantiene su expansión

El ransomware, un tipo de malware que secuestra datos críticos, cifrándolos o bloqueando el acceso a estos, continuó siendo una de las amenazas más disruptivas de abril. Durante el mes se reportaron públicamente 707 incidentes, lo que representa un crecimiento del 5% respecto de marzo y del 12% interanual.

La actividad de este tipo durante abril estuvo encabezada por un grupo reducido de operadores de alta productividad. Qilin concentró el 15% de los ataques publicados, seguido por The Gentlemen con 10% y DragonForce con 9%.

Según explica el informe, se trata de un ecosistema criminal resiliente, donde plataformas de Ransomware-as-a-Service continúan escalando a través de redes de afiliados, automatización y herramientas cada vez más sofisticadas, mientras nuevos actores mantienen una presión sostenida sobre industrias críticas.

El crecimiento de la IA podría aumentar el riesgo de ciberataques, según el FMI

El crecimiento de las herramientas avanzadas de inteligencia artificial (IA), como el modelo Claude Mythos, de la multinacional Anthropic, constituye un grave peligro para la seguridad informática, ya que permite identificar en poquísimo tiempo las vulnerabilidades del sistema.

Así lo advirtió el Fondo Monetario Internacional (FMI) en una publicación en su blog oficial, en la que señaló que la IA “eleva el riesgo de ciberataques” a la categoría de “choque macrofinanciero”, con el potencial de “comprometer la intermediación de pagos y la confianza en el sistema bancario a escala internacional”.

La institución, en un informe reproducido por la agencia de noticias Sputnik, destacó que esta tecnología aumenta la probabilidad de “fallos correlacionados”, donde múltiples instituciones financieras podrían verse afectadas simultáneamente al compartirse debilidades en sistemas operativos y navegadores ampliamente utilizados.

El FMI calificó como “inevitable” que se produzcan brechas en las defensas cibernéticas de los bancos debido a la velocidad con la que la IA escala en la detección de fallas.

Además, el organismo financiero expresó su preocupación por la brecha de seguridad que genera el despliegue limitado de estas herramientas, actualmente restringido a un grupo selecto de organizaciones mayoritariamente estadounidenses.

Entidades como JP Morgan Chase, Amazon y Microsoft han tenido acceso previo para colocar parches de seguridad en sus sistemas, pero “muchos bancos en economías emergentes y en países en vías de desarrollo permanecen desprotegidos”, añade el informe.

Con informción de NA.

Un silencio sugestivo quedó anoche en el aire del streaming Carajo cuando el Daniel Parisini -el Gordo Dan- le preguntó a Felipe Núñez, director del BICE y asesor del ministro Luis Caputo, si puntualmente el “Súper-RIGI” que anunció Javier Milei servirá para atraer a la empresa de cruce de datos, tecnología militar y videovigilancia Palantir, del magnate Peter Thiel. “Sí, por supuesto”, se lo escuchó al funcionario entre dientes cuando fue rescatado por el secretario de Finanzas, Federico Furiase, sentado a su lado: “Es una pregunta muy micro”.

La escena que ocurrió en el programa Tres Anclas, al que suele ir el ministro, reveló uno de las aristas más polémicas que ya despierta el proyecto de ley anunciado este jueves por el Presidente, pero del cual se desconoce la letra. elDiarioAR anticipó ayer que la iniciativa parece estar pensada para permitir el desembarco de la compañía del tecnofascista Thiel, así como de otras empresas tecnomilitares de Estados Unidos.

Hay señales de que firmas como Anduril Industries, Northrop Grumman, Shield AI y Boeing podrían ser tentadas por el Gobierno. El Gordo Dan mencionó anoche a Anthropic, la dueña de la Claude AI y Núñez avaló esa posibilidad.

“La IA si puede venir a la Patagonia”, expresó el asesor de Economía, que evitó dar detalles de la consulta de Dan y se fue por la tangente: “Autos eléctricos va de cajon, también barcos o aviones. Y habrá un montón de sectores que no sabemos”.

Sin conocerse el proyecto formal, Núñez confirmó que fue pensado por “Toto” Caputo y ya presionó a los alidos en el Congreso para que avance la ley. “Le digo a los legisladores y gobernadores que se pongan al frente”, apuró, pese a que el oficialismo tiene actualmente otros proyectos parlamentarios totalmente parados por la desconfianza que tienen los dialoguistas con el Gobierno a partir del escándalo que envuelve a Manuel Adorni. Iniciativas como los pliegos judiciales, la reforma electoral para eliminar las PASO o la ley de Hojarasca están en un limbo parlamentario sin fecha de concreción.

Núñez dijo que el “súper-RIGI ”va a constar de una serie de beneficios que serán mejores que el RIGI original para sectores que no están en Argentina“ y planteó que ”no va a haber distorsión en la recaudacion ni competencia desleal porque son industrias que no compiten con nadie“.

El RIGI actual es para inversiones de más de 200 millones de dólares en la industria forestal, infraestructura, minería, energía, tecnología, turismo, petróleo y gas y siderúrgica a cambio de beneficios fiscales e impositivos por 30 años.

Una pista sobre la posibilidad de que firmas como Palantir, Anduril Industries, Northrop Grumman, Shield AI y Boeing sean atraídas por el “súper-RIGI” en desembarcar la dio el libertario Nicolás Promanzio, quien tiene un programa sobre defensa y seguridad también en el streaming libertario Carajo, donde además de Dan está vinculado el asesor Santiago Caputo.

Las empresas tecnomilitares

Palantir, la empresa fundada por Thiel, se especializa en integrar gigantescas bases de datos para tareas de inteligencia, seguridad y defensa. Sus plataformas son utilizadas por agencias militares y de inteligencia estadounidenses, fuerzas policiales y gobiernos occidentales. En los últimos años también se expandió hacia aplicaciones comerciales y de inteligencia artificial generativa. En concreto, operadores de Palantir llegaron a manejar drones suicidas o con misiles en operativos militares en Medio Oriente.

Anduril Industries es una de las startups de defensa más cotizadas de Estados Unidos. Fundada por Palmer Luckey —creador de Oculus VR—, desarrolla drones autónomos, sistemas de vigilancia fronteriza y plataformas militares basadas en inteligencia artificial.

Shield AI trabaja en pilotos autónomos para aeronaves militares y drones de combate. Northrop Grumman es uno de los gigantes históricos del complejo militar-industrial norteamericano y fabricante, entre otros sistemas, justamente del B-2 Spirit mencionado por Milei. Boeing, además de su negocio aeronáutico comercial, es uno de los mayores contratistas de defensa del Pentágono.

“Yo creo que falta confianza en la política”, dijo Núñez sobre la viraje que está adoptando el Gobierno hacia sectores industriales poco convencionales, como la IA. Prometió que la iniciativa atraería “la inversion de nuevas industrias y que haya más trabajo” y resaltó que el el libertario busca “un modelo economico centrado en la inversión y en la exportación, que de a poco va a ir llegando a toda la economía”.

MC

Puede que no sepas quién es Sienna Rose, pero tres canciones bajo su nombre llegaron a estar entre los 50 temas más escuchados del día en Spotify. No te preocupes, es normal que no sepas mucho sobre su existencia: no tiene identidad pública, tampoco cuenta con perfil en redes sociales y su presencia en internet es nula. Esta invisibilidad como artista responde a que detrás de lo que aparenta ser una cantante de soul se encuentra una inteligencia artificial, que ni siquiera advierte de que lo es. De hecho, ojear las listas de éxitos de las principales plataformas de streaming y que aparezcan canciones hechas con IA se volvió algo cada vez más común.

El problema radica en que empieza a ser frecuente que la gente escuche este tipo de temas creyendo que quien los canta es una persona real. Según un estudio del servicio de streaming Deezer, el 97% de los oyentes no sabe distinguir entre música generada por IA y música hecha por humanos en una prueba a ciegas con dos canciones de IA y una real. A Spotify le interesa elegir las canciones que escuchás, pero el aumento en sus playlists de aquellas hechas con inteligencia artificial elevó todavía más la preocupación del sector. Tanto es así que Echoberyl, grupo francés que se convirtió en una referencia dentro de la música electrónica y darkwave, hizo un llamamiento a la industria.

La banda integrada por Cecilia Dassonneville y Adriano Iacoangeli propone una acción sencilla que ayuda a saber si algo fue creado o no por humanos: identificar cada lanzamiento con una etiqueta que señale que no se utilizó la IA, una idea que consideran importante “por respeto al público”. “La gente se siente traicionada cuando descubre que un artista al que escucharon y apoyaron es en realidad falso. En un mundo de apariencias, la sinceridad puede ser la última salvaguarda”, declara Dassonneville, añadiendo que “también es una forma de destacar el trabajo de artistas que luchan mucho por ganarse la vida con esta profesión y que ven cómo se copia su obra”.

Advertencia: 100% hecho por humanos

Esta etiqueta es similar a lo que se hace actualmente con el “Parental Advisory: Explicit Content”, un sello en la portada de los discos que informa a los consumidores sobre la presencia de lenguaje fuerte, contenido sexual, violencia o referencias al consumo de drogas en grabaciones de audio. Adriano Iacoangeli argumenta que no ve “por qué no se debería aplicar el mismo concepto a la IA generativa” y explica que esta etiqueta podría llamarse “No IA Used (No se usó IA)”, pero que hay quien sugirió alternativas como “100% hecho por humanos” por temor a la negación en la frase que ellos propusieron.

“Hoy en día no deberíamos ser demasiado sutiles al respecto, porque hay muchísima gente haciendo trampa, ganando mucha plata con eso, y que hará todo lo posible por ocultar que la están haciendo”, detalla el músico, que celebra junto a Dassonneville que la mayoría de compañeros respondió de forma muy positiva a la propuesta y está dispuesta a apoyarla. “Esto es muy tranquilizador y nos da esperanza”, confiesa la vocalista, que teme que el trabajo de los artistas quede eclipsado por la inteligencia artificial. “Crear música requiere tiempo y dedicación. Con la IA, todo va más rápido, por eso se publicaron tantas canciones generadas por IA durante el último año”, comenta.

Estas canciones perjudican de manera directa al resto de artistas, sobre todo porque, en plataformas como Spotify, a los autores no se les paga una tarifa fija por reproducción, sino en función del streamshare. Spotify explica en qué consiste: “Calculamos el streamshare sumando el número total de reproducciones en un mes determinado. Si un artista representa el 1% de todas las reproducciones en un país concreto, sus titulares de derechos reciben el 1% de las regalías de grabación que pagamos allí”. Esto significa que cuantas más canciones se publiquen en general, menos vale cada reproducción individual. Si aumenta el porcentaje de canciones con IA, el resto de artistas gana cada vez menos.

“Sin embargo, esperamos que crear música de forma orgánica pueda, en última instancia, ayudar a los artistas a destacar, ya que la música generada por IA no es muy creativa y, por lo general, imita otras canciones”, cuenta Dassonneville, siendo esta la razón por la que proponen que se indique claramente una distinción que haga a los oyentes poder tomar su propia decisión. Aun así, más allá esto, Iacoangeli considera que “se debería impedir a las grandes corporaciones de software —propiedad de personas cuya única experiencia es escribir código— entrar en mercados como la música, la ilustración y la literatura, que no son su ámbito de competencia”.

Bandcamp, la principal plataforma de música independiente, prohibió la IA en su catálogo a inicios de año, por lo que todo lo que se escuche ahí está hecho por humanos. “Si encontrás música o audio que parezca haber sido creado total o parcialmente mediante inteligencia artificial generativa, o que dependa en gran medida de ella, utilizá nuestras herramientas de denuncia para que nuestro equipo revise el contenido. Nos reservamos el derecho de eliminar cualquier música si sospechamos que fue generada por IA”, alegó Bandcamp en un comunicado, destacando que “la música es mucho más que un producto de consumo” y que “los músicos son más que meros productores de sonido”.

Por su parte, Deezer alertó la semana pasada de que recibe al día casi 75.000 canciones generadas por IA al día, lo que representa aproximadamente el 44% de sus publicaciones diarias. Es por ello que optó por informar a sus usuarios de si están escuchando o no a una persona real con un cartel bajo el disco o la canción. Spotify y Apple Music también trabajan en implementar elementos similares. “Si alguien es feliz escuchando música cliché generada por una máquina y fantaseando con la imagen provocativa de un cantante creado en una computadora, es su problema”, dice Adriano Iacoangeli. “Pero si el público empieza a evitar ese contenido, entonces tomarán medidas para limitar sus pérdidas en publicidad y suscripciones”, declara el artista. De hecho, YouTube empezó a desmonetizar activamente los canales que dependen mucho del contenido generado por IA.

Los artistas, a la acción

La propuesta de Echoberyl no es la única que surgió en los últimos meses con tal de combatir el auge de la inteligencia artificial. Como acción reivindicativa, el grupo británico-australiano Dead Can Dance, del que forma parte Lisa Gerrard, la autora de bandas sonoras como Gladiator, anunció su vuelta con nuevos temas, pero no los publicarán en plataformas como Spotify: “Decidimos dejar de apoyar a las plataformas de streaming que siguen explotando a los artistas y promoviendo la música generada por IA”.

La banda alegó que a partir de ahora venderá su música a través de Bandcamp, una “plataforma que sigue apoyando a los artistas independientes y que, de forma encomiable, prohibió toda forma de música generada por IA, una tecnología que amenaza la esencia misma de nuestra profesión”. Ya lanzó dos canciones, Our Day Will Come y Death Cults, y todo lo recaudado con la primera de ellas irá destinado a la organización médica palestina MAP (Medical Aid for Palestinians). “MAP realiza una labor increíble proporcionando atención médica, así como alimentos y ayuda nutricional al pueblo palestino”, recalcó Dead Can Dance en redes sociales.

Asimismo, para protegerse de la IA, Taylor Swift solicitó el registro de su voz e imagen como marca. Se trata de una decisión tomada por la artista después de haber experimentado de primera mano cómo se viralizaron versiones de sus canciones o temas que imitan su voz con inteligencia artificial, además de imágenes falsas difundidas por Trump que pretendían demostrar que tanto ella como sus fans lo respaldaban. Por su parte, Echoberyl defendió que “la falta de recursos estimula la imaginación”: “Siempre existe la posibilidad de crear algo. Creo que es mucho mejor ser sincero y trabajar con lo que se tiene, aunque el resultado sea imperfecto. Ahora solo parece importar el éxito del resultado final. Todo empieza a parecer igual. Eso es muy triste y empobrece un poco el mundo”.