(OPINIÓN) Los consumos ocultos de la inteligencia artificial. Por: Sebastián Gutiérrez Mosquera

Existe una trampa en la forma en que debatimos la inteligencia artificial; la atención pública suele concentrarse en aquello que vemos, ya sea el chatbot que responde preguntas, el generador de imágenes o el asistente de voz que organiza tareas cotidianas. Esa visibilidad no es accidental, pues las interfaces amigables, los logotipos reconocibles y las demostraciones espectaculares cumplen una función ideológica precisa al presentar la inteligencia artificial como una herramienta que el usuario elige utilizar, cuando en realidad esa es apenas la capa superficial de un fenómeno mucho más amplio. La inteligencia artificial que más influye sobre nuestras vidas opera sin ser convocada, sin hacerse visible y, en la mayoría de los casos, sin haber sido objeto de deliberación pública.

Antes de que una persona tome la primera decisión consciente del día, la inteligencia artificial ya ha intervenido, organizando las notificaciones del teléfono, actualizando el pronóstico meteorológico, optimizando la ruta hacia el trabajo según las condiciones del tráfico, sugiriendo palabras en el teclado y seleccionando contenidos en función de hábitos previamente registrados. Todo ello ocurre antes del café, antes de la primera conversación e incluso antes de que exista una conciencia clara de estar interactuando con una tecnología, de modo que no se trata simplemente de usos de la inteligencia artificial, sino de condiciones ambientales de la vida contemporánea.

Cuando la electricidad se convirtió en infraestructura dejó de percibirse como tecnología; nadie piensa en ella cada vez que enciende una lámpara. La inteligencia artificial atraviesa un proceso similar, aunque con una diferencia fundamental: la electricidad transporta energía, mientras que la inteligencia artificial organiza decisiones, y las decisiones tienen consecuencias políticas.

El autocompletado y la corrección ortográfica constituyen probablemente la forma más extendida de inteligencia artificial en el planeta. Millones de personas interactúan con estos sistemas a diario sin advertirlo, aunque su aparente neutralidad resulta engañosa. Los modelos de predicción lingüística son entrenados sobre enormes corpus de datos que reflejan jerarquías culturales, lingüísticas y económicas preexistentes; en consecuencia, tienden a privilegiar registros dominantes, variedades estandarizadas y formas lingüísticas asociadas a los centros de producción tecnológica. Regionalismos, expresiones locales e incluso nombres propios suelen ser corregidos o desplazados, no como resultado de una censura deliberada, sino mediante un proceso constante y silencioso de normalización. Como advirtió Shoshana Zuboff, el capitalismo de vigilancia transforma la experiencia humana en materia prima para nuevos procesos de extracción de valor, y una de sus expresiones más íntimas podría encontrarse precisamente en la modulación cotidiana del lenguaje.

Algo similar ocurre con la información. Ningún usuario de redes sociales observa exactamente la misma realidad que otro, porque las grandes plataformas digitales ya no funcionan como ventanas neutrales hacia el mundo, sino como sistemas de selección algorítmica que distribuyen atención de manera diferenciada. Los sistemas de recomendación determinan qué noticias aparecen primero, qué voces alcanzan visibilidad y cuáles permanecen en los márgenes, de manera que la cuestión no radica únicamente en aquello que se prohíbe, sino también en aquello que se vuelve improbable encontrar. La arquitectura de la atención se ha convertido así en una forma de poder.

La brecha entre lo que producimos y aquello que somos capaces de comprender ha acompañado a la modernidad tecnológica desde sus inicios; sin embargo, la inteligencia artificial introduce una novedad histórica, pues no solo construimos sistemas cuya complejidad excede la comprensión individual, sino que esos mismos sistemas participan activamente en la configuración de nuestra percepción. La tecnología ya no se limita a mediar la experiencia, sino que contribuye a organizarla, mientras la herramienta que selecciona lo que vemos condiciona también, al menos parcialmente, las categorías mediante las cuales interpretamos aquello que vemos.

Las consecuencias materiales de este proceso se extienden mucho más allá de las pantallas. Plataformas de transporte, servicios de entrega, sistemas financieros, aseguradoras, hospitales y procesos de contratación utilizan modelos algorítmicos para asignar tareas, evaluar desempeños, distribuir recursos y gestionar riesgos. En numerosos casos, las decisiones relevantes para la vida de las personas son tomadas o condicionadas por sistemas automatizados cuyos criterios permanecen opacos para quienes resultan afectados, razón por la cual la pregunta ya no es si los algoritmos participan en la toma de decisiones, sino bajo qué mecanismos de control democrático lo hacen.

Existe además una dimensión menos visible del fenómeno. Cada consulta realizada a un modelo de inteligencia artificial depende de una infraestructura física global compuesta por centros de datos, cables submarinos, redes energéticas, sistemas de refrigeración y cadenas de suministro de minerales estratégicos. La aparente inmaterialidad de la inteligencia artificial descansa sobre un consumo masivo de electricidad, agua y recursos naturales. Detrás de cada interacción digital existen territorios donde se extrae litio, cobalto, cobre y tierras raras, regiones donde se instalan centros de datos con demandas energéticas crecientes y comunidades que asumen costos ambientales que rara vez aparecen en la conversación pública, recordándonos que la nube tiene geografía y que esa geografía posee consecuencias sociales y ecológicas muy concretas.

A ello se suma otra forma de extracción menos visible. Los grandes modelos de inteligencia artificial han sido entrenados sobre bibliotecas enteras de conocimiento humano: libros, artículos, imágenes, conversaciones, bases de datos y expresiones culturales producidas durante generaciones. Lo que observamos hoy puede entenderse como una gigantesca operación de captura, procesamiento y reorganización de conocimiento social acumulado. Ya en el siglo XIX, Karl Marx había observado que el desarrollo tecnológico incorporaba dentro de las máquinas una parte creciente de la inteligencia colectiva de la sociedad; la diferencia contemporánea radica en que esa inteligencia social objetivada no solo incrementa la productividad, sino que también alimenta sistemas capaces de predecir comportamientos, modelar preferencias y generar nuevas formas de valor económico.

Por ello resulta especialmente pertinente la observación de Matteo Pasquinelli, quien sostiene que la inteligencia artificial debe entenderse menos como una forma autónoma de inteligencia que como una manera de abstracción y reorganización del trabajo humano acumulado. Lo decisivo no es únicamente la capacidad técnica de los modelos, sino la manera en que convierten conocimiento colectivo en activos privados administrados por un número reducido de corporaciones.

Toda esta arquitectura —los sistemas de recomendación, los modelos de lenguaje, las plataformas digitales, las infraestructuras de datos y los algoritmos de decisión— pertenece fundamentalmente a actores privados; sin embargo, sobre ella descansan funciones que históricamente estuvieron asociadas al espacio público: la circulación de información, la organización del trabajo, la construcción de memoria colectiva y la mediación de la comunicación social. Esta transferencia de poder no fue resultado de una decisión democrática explícita, sino que se produjo gradualmente mientras las capacidades tecnológicas crecían con mayor rapidez que los marcos regulatorios.

Yanis Varoufakis ha propuesto describir este escenario mediante el concepto de technofeudalism; más allá de las discusiones sobre la precisión del término, su planteamiento señala un fenómeno relevante: el control de plataformas, infraestructuras digitales y ecosistemas de datos se ha convertido en una fuente de poder económico y político comparable a la propiedad de los medios de producción en etapas anteriores del capitalismo, pues quien controla la infraestructura controla crecientemente las condiciones de acceso al conocimiento, la comunicación y la actividad económica.

La cuestión que emerge de este panorama no es exclusivamente tecnológica ni económica, sino profundamente democrática: ¿puede una sociedad democrática aceptar que infraestructuras fundamentales para la información, la comunicación, el trabajo y la formación de opinión pública operen bajo mecanismos de decisión que escapan en gran medida al control ciudadano? La historia muestra que, cuando una infraestructura adquiere carácter estratégico, las sociedades terminan discutiendo formas de regulación, supervisión o gestión pública; ocurrió con el agua, la energía, los ferrocarriles y las telecomunicaciones, mientras que la inteligencia artificial se está convirtiendo en una infraestructura crítica antes de que esa discusión haya madurado plenamente.

La inteligencia artificial visible es la interfaz; la inteligencia artificial invisible es la infraestructura. La primera puede ser aceptada o rechazada por el usuario, mientras que la segunda condiciona silenciosamente las posibilidades de acción del ciudadano; en esa diferencia se encuentra una de las tensiones políticas fundamentales de nuestro tiempo: el teclado sugiere las palabras, el algoritmo organiza la atención y los sistemas automatizados participan en decisiones que afectan oportunidades, trayectorias laborales y acceso a recursos. La cuestión decisiva ya no es si conviviremos con la inteligencia artificial —porque ya lo hacemos—, sino quién gobernará las condiciones bajo las cuales esa convivencia será posible.

Referencias bibliográficas

Marx, Karl. Grundrisse: Foundations of the Critique of Political Economy. Londres: Penguin Books, 1973.

Pasquinelli, Matteo. The Eye of the Master: A Social History of Artificial Intelligence. Londres: Verso, 2023.

Varoufakis, Yanis. Technofeudalism: What Killed Capitalism. Londres: The Bodley Head, 2023.

Zuboff, Shosh. The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. Nueva York: PublicAffairs, 2019.