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27.7.26

Branko Milanovic: ¿Cómo sería la nueva distribución del ingreso en una sociedad con una presencia masiva de la inteligencia artificial? Aparecería una sociedad de cuatro clases. En la base está la población excedente, el lumpemproletariado o los ilotas ociosos sin empleo y sin nada que hacer. Habría que mantenerlos tranquilos y dóciles mediante la distribución de pan y circo. Pan y circo en el caso moderno significa, obviamente, algún tipo de prestación mínima por desempleo vitalicia y la transmisión continua de entretenimiento de bajo coste las 24 horas del día, los 7 días de la semana... Luego habría una clase trabajadora del sector servicios relativamente numerosa, empleada en áreas que (aún) no pueden ser reemplazadas por la IA. Subsistirían con salarios bajos o moderados, y vivirían permanentemente bajo la amenaza de ser reemplazados por la IA y descender así al lumpemproletariado... La tercera clase son las personas que combinarían, como lo hacen ahora, altos ingresos de capital y altos ingresos laborales. Incluso si actualmente no poseen acciones en nuevas empresas, sus altos ingresos laborales, así como sus elevados ingresos de capital, les permiten ampliar su participación accionarial en los sectores más rentables y, así, no solo conservar su posición, sino mejorarla... Finalmente, en la cima de la pirámide de ingresos estarían personas extraordinariamente ricas como las que ya vemos ahora. Puede que no sean solo cinco, seis o diez plutócratas extremos, sino posiblemente miles de personas con una riqueza extraordinaria... Tal pirámide social se parecería a las pirámides de las sociedades preindustriales que no lograron crear clases medias suficientemente amplias. El esbozo se aplica, por supuesto, solo a las sociedades más avanzadas y ricas. Otras sociedades —menos avanzadas en términos de IA— podrían conservar una estructura social y de clases más familiar... Lo interesante podría ser que las sociedades más avanzadas y ricas carecieran de clase media y fueran políticamente más turbulentas que las sociedades menos avanzadas

"Esbozando el nuevo mundo distópico-utópico con la presencia masiva de la inteligencia artificial 

Una sociedad de cuatro clases (una lectura extensa)  

El despliegue masivo de la inteligencia artificial (IA) sitúa a los economistas ante una situación quizás única en las últimas cinco o seis décadas. La inteligencia artificial es una tecnología de uso general y sus efectos son, desde la perspectiva actual, bastante difíciles o incluso imposibles de predecir. Si uno se pregunta si habrá un aumento del desempleo debido a la introducción de la IA, no tiene sentido consultar a economistas laborales. Los economistas laborales podrían ser capaces de responder preguntas como si una tecnología específica provocaría desempleo o si el aumento del salario mínimo dejaría a algunas personas sin trabajo, pero no pueden abordar la cuestión de los efectos de una nueva tecnología de uso general, porque tanto el alcance de la aplicación de dicha tecnología como sus efectos sobre la demanda de trabajo son simplemente desconocidos. La nueva tecnología de uso general podría, como la electricidad, integrarse en el 90% de las actividades, o podría fracasar, y las esperanzas, y los temores, que albergamos respecto a la inteligencia artificial podrían verse defraudados.

Esto exige, entonces, no buscar respuestas concretas —las cuales creo que en esta etapa son imposibles de formular—, sino definir un conjunto significativo de preguntas sobre el posible efecto de la IA y luego esbozar el nuevo mundo que podría producir.

La primera pregunta significativa es si la IA conduciría a un aumento de la producción total o mantendría la producción total más o menos igual, pero reconfigurando los roles de las máquinas (incluida la propia inteligencia artificial, que puede considerarse una máquina) y el trabajo vivo. En otras palabras, si la IA sería una tecnología que aumenta la producción o una tecnología que desplaza factores, lo que significa que sustituye capital por trabajo vivo, pero no conduce a la producción de muchos bienes y servicios nuevos, ni al aumento de la producción de los bienes y servicios ya existentes. Yo he dictado la mayor parte de este ensayo; no lo he escrito como suelo hacer en Word, ni lo he manuscrito como hacía hace veinte años. Pero en este ejemplo, ni la tecnología de procesamiento de textos ni el dictado por máquina me han hecho producir más ensayos. Probablemente hubo alguna mejora en la productividad, en el sentido de que se produjo un ensayo legible en menos tiempo, pero poco más. Sin embargo, la tecnología de uso general de la revolución de la información ha hecho que este ensayo sea mucho más accesible para muchas personas. En ese sentido, hubo un aumento del bienestar general (asumiendo que leer este Substack no produce enfado e infelicidad en muchos de sus lectores).

La segunda pregunta, relacionada, es si la IA conduciría a un aumento de la productividad, definida como producción por unidad de trabajo vivo. Ahí, como sugiere tanto el sentido común de la sustitución de trabajo por IA como el ejemplo anterior, podemos asumir con relativa seguridad que la IA aumentaría la producción por unidad de trabajo vivo. Y en algunos casos, de manera drástica. Para no llegar a esta conclusión, tendríamos que asumir que la producción total se reduciría con la aplicación de la IA en la misma medida en que se espera que se reduzca el uso de trabajo vivo. Esto parece de lo más irrealista. En consecuencia, la ratio entre producción total y trabajo vivo total, podemos predecir con seguridad, aumentaría.

La tercera cuestión es si la IA crearía una población excedente significativa. Prefiero usar el término población excedente a un término más neutro como mayor desempleo, porque refleja mejor lo que pueden ser los efectos de una tecnología de uso general. Podría crear personas que son básicamente inempleables y cuyas habilidades pertenecen a una era ya superada. Pueden ser habilidades y conocimientos que el despliegue de la IA vuelve completamente redundantes, o personas cuyas habilidades requieren un "reentrenamiento" para las necesidades de una nueva economía que llevaría cinco o más años. En cualquier caso, dichas personas constituyen, a medio y largo plazo, una población excedente. Si la población excedente se vuelve grande, alcanzando, por ejemplo, el 15 o 20 por ciento de la fuerza laboral, crearía problemas políticos. La cuestión será entonces cómo resolver este problema político. Podría abordarse dentro del sistema existente de prestaciones por desempleo, con la salvedad de que, en el caso de la población excedente, las prestaciones podrían extenderse durante años en lugar de los seis o nueve meses actuales. O, como muchos sostienen, mediante una renta universal garantizada. Ambas soluciones requerirían un cambio en la organización y financiación del sistema de bienestar. Tendríamos que aceptar la posibilidad de personas que nunca trabajarían durante su vida o que trabajarían muy poco tiempo en ocupaciones subalternas.

Sin embargo, las transferencias monetarias no eliminan el problema político de una gran población excedente. Sería ingenuo creer que simplemente dar dinero a la gente para sobrevivir la haría feliz. La población excedente podría crear un grupo permanente de descontentos políticamente difíciles de manejar, una población maleable, lista para ser explotada y utilizada por operadores políticos. La mera presencia de un gran grupo de personas sin nada que hacer y con mucho tiempo libre para tramar rebeliones sería en sí misma políticamente desestabilizadora.

La siguiente cuestión es la de los beneficios. Muy pocos dudan de que la cantidad total de beneficios, cuando la IA se despliegue, aumentaría. La IA es como cualquier otro capital, y las personas que posean la IA ganarán dinero, por supuesto. Se volverán más ricos. En algunos casos, podrían volverse extraordinariamente ricos y ganar una enorme influencia política. Esa enorme riqueza y poder político de unos pocos, combinados con la existencia de una gran población excedente, crearía un cóctel político sumamente peligroso. No es necesariamente cierto que los nuevos tecnoseñores actuarían siempre como una clase. Algunos de ellos podrían albergar ambiciones de liderar el ejército de descontentos y desplazar a otros tecnoseñores de sus posiciones. La caída de la República romana ofrece un precedente histórico; la lucha entre diferentes clanes oligárquicos en la Rusia poscomunista, otro.

Pero aquí mi pregunta es si la tasa de beneficio subiría o no. La mayor masa de beneficios debida a la IA no se traduce necesariamente en una tasa general de beneficio más alta, porque la cantidad de capital nuevo que se invertiría en IA podría ser tan alta que supere el aumento de la cantidad total de beneficios. En otras palabras, la ratio beneficio/capital (π/K) podría disminuir. Podríamos enfrentar así lo que, a primera vista, parece una situación paradójica: la tasa media de beneficio en una economía donde se despliega la IA podría bajar. Pero existen fuerzas compensatorias. La destrucción creativa schumpeteriana provocada por la IA podría destruir el valor de mucho capital que ya no sería utilizable. Para el capital, la IA hará así lo mismo que hizo con el trabajo: crear un capital excedente del mismo modo que habrá creado trabajo excedente. Dicho capital excedente ya no entra en el cálculo de la tasa media de beneficio; el denominador K en el cálculo de la tasa de beneficio se reduciría y la tasa media de beneficio podría subir. Pero nótese que la destrucción creativa que mantiene la tasa de beneficio en un nivel alto implica grandes pérdidas de capital para quienes poseen el capital "equivocado". Así, los descontentos pueden no ser solo los trabajadores inempleables, sino también antiguos capitalistas ahora pauperizados.

¿Qué obtenemos al juntar todo esto? Habría casi con certeza un aumento de la participación de la renta nacional que va a los propietarios del capital, porque la cantidad de capital empleado habría aumentado y la tasa media de beneficio habría permanecido más o menos igual. La participación del trabajo disminuiría. Dado que la mayor parte del capital, como sabemos empíricamente, está en manos de personas en los rangos superiores de la distribución del ingreso, la creciente participación del capital exacerbaría la desigualdad de ingreso y riqueza. Esto también es probable, pero no seguro. Las nuevas tecnologías de tal magnitud podrían, de hecho, aumentar la renta del capital no solo en la cima, entre los actuales propietarios del capital, sino también entre aquellos que están en la mitad de la distribución de la riqueza. En ese caso, resulta menos evidente que la creciente participación del capital impulse por sí misma necesariamente la desigualdad de ingresos al alza.

Pero hay un segundo elemento que sin duda empujaría la desigualdad al alza: la población excedente, cuyos nuevos pagos garantizados por el Estado serían mucho más bajos que sus antiguos salarios.

Finalmente, llegamos a la pregunta clave, que es en realidad una cuestión social: ¿cómo sería la nueva distribución del ingreso? Sería una sociedad tetra, es decir, una sociedad compuesta por cuatro clases. En la base está la población excedente, el lumpemproletariado o los ilotas ociosos sin empleo y sin nada que hacer. Habría que mantenerlos tranquilos y dóciles mediante la distribución de pan y circo. Pan y circo en el caso moderno significa, obviamente, algún tipo de prestación mínima por desempleo vitalicia y la transmisión continua de entretenimiento de bajo coste las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Luego habría una clase trabajadora del sector servicios relativamente numerosa, empleada en áreas que (aún) no pueden ser reemplazadas por la IA. Subsistirían con salarios bajos o moderados, y vivirían permanentemente bajo la amenaza de ser reemplazados por la IA y descender así al lumpemproletariado.

La tercera clase son las personas que combinarían, como lo hacen ahora, altos ingresos de capital y altos ingresos laborales. Esto es lo que he denominado la clase homoplútica, que actualmente representa alrededor del 3% de la población estadounidense: personas que están a la vez entre el 10% superior de los capitalistas y el 10% superior de los asalariados. Ese grupo particular podría aumentar de tamaño. Incluso si actualmente no poseen acciones en nuevas empresas, sus altos ingresos laborales, así como sus elevados ingresos de capital, les permiten ampliar su participación accionarial en los sectores más rentables y, así, no solo conservar su posición, sino mejorarla y aumentar el círculo de personas homoplúticas.

Finalmente, en la cima de la pirámide de ingresos estarían personas extraordinariamente ricas como las que ya vemos ahora. Puede que no sean solo cinco, seis o diez plutócratas extremos, sino posiblemente miles de personas con una riqueza extraordinaria.

Tal pirámide social se parecería, tanto por el acusado aumento de los ingresos al ascender hacia la cima como por el aplanamiento de los ingresos entre los muchos situados en la base, a las pirámides de las sociedades preindustriales que no lograron crear clases medias suficientemente amplias. El esbozo se aplica, por supuesto, solo a las sociedades más avanzadas y ricas. Otras sociedades —menos avanzadas en términos de IA— podrían conservar una estructura social y de clases más familiar.

Lo interesante podría ser que las sociedades más avanzadas y ricas carecieran de clase media y fueran políticamente más turbulentas que las sociedades menos avanzadas. Uno de los dogmas del siglo XX era que el desarrollo (mayor ingreso global) y la educación crean una clase media fuerte que es, a su vez, garante de estabilidad política. Pero quizás ese dogma fue cierto solo para un tipo particular de sociedades industrializadas fordistas, pero no en general para las sociedades con un alto ingreso global.

Lo que en principio podría llamarse clase media en sociedades con mucha IA serían los trabajadores del sector servicios que no han sido desplazados por la inteligencia artificial. Sin embargo, no pueden ser considerados plenamente como una clase media porque sus ingresos son relativamente bajos comparados con los ingresos de las dos clases superiores de individuos homoplúticos y tecnoseñores, y su posición es precaria al estar en constante peligro de caer y reincorporarse al lumpemproletariado.

Hay pocas dudas de que una sociedad así, tal como la hemos esbozado, mostraría fuertes características distópicas. La promesa utópica de máquinas que realizan gran parte del trabajo actualmente hecho por humanos, permitiéndonos disfrutar de tiempo libre y ocio, resultaría en realidad en la producción de sociedades socialmente extremadamente desiguales y políticamente mucho más inestables de lo que los actuales defensores de la abundancia creada por la inteligencia artificial quieren hacernos creer." 

(Branko Milanovic , blog, 20/07/26, traducción Deep Seek, gráfico en el original) 

12.7.26

La Fundación Mozilla ha elegido diez proyectos que están convirtiendo la imaginación en infraestructura al crear nuevas herramientas y sistemas que mantienen el juicio humano en el centro de la vida democrática: Baisoku Kaigi, ayuda a las personas a comprender y expresar sus puntos de vista antes de participar en la deliberación comunitaria... BetterGov.PH, supervisa cómo el gobierno gasta el dinero, adjudica contratos y gestiona proyectos públicos... Civic Pulse, rastrea la actividad legislativa y las amenazas emergentes para la sociedad civil... Convoca, identifica temas recurrentes y conecta las decisiones públicas con lo que los residentes dijeron en realidad... FOIA+, ayuda a las personas a orientarse a lo largo de todo el proceso de acceso a la información pública... Karakutu, ayuda a hacer visible la censura invisible preservando el periodismo censurado... Open Facilitation Library, ayuda a formar a personas y sistemas de IA para apoyar la toma de decisiones colectiva, la autogestión y la participación pública significativa... PublicAlgo, transforma registros públicos y solicitudes de acceso a la información en un registro público consultable sobre el uso gubernamental de la IA... Visual Index, ayuda a buscar en miles de horas de vídeo para descubrir pruebas de infracciones de los derechos humanos en minutos... Watch Tower, ayuda a las organizaciones locales a identificar problemas emergentes y responder con mayor rapidez

" Mozilla Foundation 

 (...) Estos diez proyectos están convirtiendo la imaginación en infraestructura al crear nuevas herramientas y sistemas que mantienen el juicio humano en el centro de la vida democrática. 

(...) Aunque estos proyectos están arraigados en contextos democráticos distintos en todo el mundo, los une una hipótesis compartida: si se construye de manera diferente, la IA puede fortalecer la democracia y preservar al mismo tiempo el juicio humano del que depende.

Durante los próximos 12 meses, estos diez equipos de proyecto avanzarán en su trabajo a través de nuestra Incubadora, recibiendo orientación, asesoramiento experto y mentoría entre pares mientras desarrollan y prueban nuevas formas de fortalecer la democracia en la era de la IA.

(...) El futuro de la IA y la democracia aún no está escrito. Todavía está en nuestras manos construirlo. Personas de todo el mundo ya están rechazando el statu quo, sumándose a un contramovimiento creciente que convierte la imaginación en infraestructura para la experimentación, la reinvención y la renovación. Al elegir la apertura frente al secretismo y el beneficio público frente al lucro privado, podemos crear tecnologías que devuelvan el poder a las personas y a sus comunidades.

Nuestra cohorte Democracy x AI se asienta en la convicción de que la IA todavía puede fortalecer la vida democrática, pero solo si las tecnologías e ideas alternativas reciben apoyo con suficiente antelación para sobrevivir, escalar y arraigar. Al invertir en personas y proyectos que construyen en beneficio del interés público, la Fundación Mozilla está sembrando las semillas de un futuro más abierto y democrático con la IA.

 (...) Aunque estos proyectos están arraigados en contextos democráticos distintos en todo el mundo, los une una hipótesis compartida: si se construye de manera diferente, la IA puede fortalecer la democracia y preservar al mismo tiempo el juicio humano del que depende.

Durante los próximos 12 meses, estos diez equipos de proyecto avanzarán en su trabajo a través de nuestra Incubadora, recibiendo orientación, asesoramiento experto y mentoría entre pares mientras desarrollan y prueban nuevas formas de fortalecer la democracia en la era de la IA.

 

 

25.5.26

En comunidades grandes y pequeñas, tanto de tendencia republicana como demócrata, en todo Estados Unidos, los residentes están llenando las reuniones de los concejos locales para oponerse al crecimiento explosivo de los sistemas de vigilancia policial de alta tecnología... La reacción contra las cámaras Flock y los sistemas de IA está explotando tras escándalos, incluido el uso de esta tecnología por parte de la policía para acosar exparejas, u otros intereses... un alguacil local en Texas rastreó a una mujer sospechosa de autogestionar un aborto con medicamentos, prohibido en Texas hasta Illinois y Washington, donde el aborto es legal... en California, los residentes demandan a la ciudad bajo la Cuarta Enmienda por su red que permite a cualquier agente de policía rastrear el movimiento de un individuo por la ciudad durante 30 días seguidos sin una orden judicial (Mike Ludwig)

"La reacción contra las cámaras Flock y los sistemas de IA está explotando tras escándalos, incluido el uso de esta tecnología por parte de la policía para acosar a mujeres.

En comunidades grandes y pequeñas, tanto de tendencia republicana como demócrata, en todo Estados Unidos, los residentes están llenando las reuniones de los concejos locales para oponerse al crecimiento explosivo de los sistemas de vigilancia policial de alta tecnología.

Los movimientos locales para eliminar de las calles de las ciudades las cámaras de vigilancia impulsadas por IA y las redes de Lectura Automática de Matrículas (ALPR, por sus siglas en inglés) utilizadas por las fuerzas del orden están creciendo rápidamente en medio de escándalos, crecientes preocupaciones sobre la privacidad y la reacción pública contra la IA y la vigilancia masiva bajo el autoritario gobierno de Trump. Las cámaras y sus sistemas asociados son capaces de construir perfiles complejos de personas y vehículos a medida que se mueven por áreas públicas.

La semana pasada, dentro de la abarrotada cámara del concejo municipal en Asheville, Carolina del Norte, los residentes que habían esperado horas para compartir un comentario público gritaron "¡Vergüenza! ¡Vergüenza! ¡Vergüenza!" mientras sus líderes electos votaban 6 a 1 a favor de construir un "centro de inteligencia en tiempo real" para la policía local. A menos que la ciudad cambie de rumbo, la policía tendrá pronto un "muro de pantallas" alimentado por cámaras de alta tecnología para monitorear una ciudad de 95,000 personas.

En Bandera, Texas, un concejal pro-vigilancia propuso prohibir "los teléfonos celulares, internet, las cámaras y casi toda la tecnología" en represalia después de que sus colegas en el pequeño pueblo votaran 3 a 2 para poner fin a su contrato con la empresa de vigilancia Flock Safety tras meses de debate, según 404 Media. Los residentes estaban indignados después de que el pueblo instalara ocho cámaras de matrículas Flock con IA, las cuales fueron dañadas por vándalos.

En Troy, Nueva York, una controvertida controversia sobre las cámaras Flock llevó al alcalde republicano a declarar un "estado de emergencia" para seguir usando la tecnología. El concejo municipal ahora está demandando al alcalde por su declaración mientras considera poner límites legislativos a las cámaras. En Cleveland, Ohio, registros desenterrados por periodistas esta semana muestran 160 búsquedas relacionadas con inmigración en los registros de auditoría de Flock durante un período de un mes de la red de cámaras Flock y drones de vigilancia de la ciudad. La revelación llega meses después de que los funcionarios de la ciudad aseguraran a los residentes que existían protecciones para evitar tales búsquedas e impedir que el Servicio de Inmigración y Control de Aduanas (ICE) explotara los datos para la campaña de deportación masiva del presidente Trump.

El impulso en contra de las cámaras Flock, los drones y la vigilancia impulsada por IA en comunidades locales surge tras los abusos reportados por parte de las fuerzas del orden, incluido el intercambio de datos de vigilancia local con la administración Trump para identificar a inmigrantes para su deportación.

En al menos 16 casos recientes, agentes de policía locales perdieron sus empleos después de acceder a datos de lectores de matrículas para acosar a exparejas u otros intereses románticos, según el Institute for Justice. Las investigaciones internas descubrieron el abuso solo en unos pocos casos. La mayoría de los casos salieron a la luz después de que las víctimas denunciaran el comportamiento de los agentes infractores a otros policías.

"Hace un año, la gente realmente no había oído hablar de Flock", dijo Patrick Conant, fundador del grupo de transparencia Sunshine Labs con sede en Asheville, en una entrevista. "Pero con una mayor cobertura mediática y una creciente preocupación por la tecnología de vigilancia en general, muchas más personas de repente están prestando atención".

## Una nueva era de vigilancia por IA

A menudo financiados por subvenciones federales que promueven la vigilancia, miles de departamentos de policía en todo Estados Unidos han instalado redes ALPR con cámaras que capturan automáticamente imágenes de cada automóvil que pasa, junto con una marca de tiempo. Los datos se introducen en plataformas de búsqueda integradas con IA, lo que permite a la policía identificar y rastrear fácilmente vehículos por matrículas, así como por abolladuras, portaequipajes de techo y calcomanías, todo ello sin una orden judicial.

Los sistemas más conocidos y controvertidos son construidos por Flock Safety, que cada vez se encuentra más en el lado equivocado de la opinión pública.

Los sistemas Flock recopilan datos para crear una "Huella Digital de Vehículo" para cada conductor que puede ser alimentada a sistemas de inteligencia artificial patentados y con capacidad de búsqueda. En muchos casos, los datos de ALPR pueden ser accedidos por docenas de agencias policiales fuera de un área local sin una orden judicial, incluidos departamentos de policía de otros estados y agencias federales.

Los sistemas de Flock son poderosos. En 2025, 404 Media reveló que la oficina del alguacil local en Texas utilizó 83,000 ALPR y 6,809 redes de cámaras Flock en múltiples estados para rastrear a una mujer sospechosa de autogestionar un aborto con medicamentos, que es la atención estándar pero está prohibida en Texas. Un oficial usó Flock en un intento de rastrear a la mujer hasta Illinois y Washington, donde el aborto es legal y está protegido por la ley.

Citando negativas de la oficina del alguacil en Texas, Flock inicialmente calificó la historia como "información errónea" y "clic-bait". Sin embargo, los documentos muestran que la mujer fue efectivamente señalada por autogestionar un aborto en nombre de una expareja supuestamente abusiva que intentó presentar cargos penales.

Flock Safety afirma que sus redes de vigilancia no son "vigilancia masiva". La empresa dice que la mayoría de los datos recopilados se eliminan según un cronograma establecido, pero los críticos señalan que los datos y las imágenes de las cámaras se conservan para entrenar IAs e incluso se envían al extranjero para ser revisados por trabajadores por encargo.

Flock Safety presenta su tecnología como herramientas críticas para combatir el "crimen", y para la policía, las redes de vigilancia se están convirtiendo rápidamente en un estándar de la industria: el tipo de juguetes de alta tecnología que todo departamento de policía desea, y que las subvenciones federales y estatales a menudo subsidian significativamente.

Sin embargo, los abogados de derechos civiles argumentan que la huella digital de vehículos de Flock viola la protección de la Constitución contra "registros irrazonables" por parte del gobierno. Por ejemplo, en San José, California, los residentes están demandando a la ciudad bajo la Cuarta Enmienda por su red de casi 500 ALPR que permite a cualquier agente de policía rastrear el movimiento de un individuo por la ciudad durante 30 días seguidos sin una orden judicial.

Un desafío legal notable a la vigilancia ALPR proviene de Norfolk, Virginia, donde la policía ha instalado más de 170 cámaras Flock desde 2023. La denuncia presentada en un tribunal federal en nombre de dos residentes argumenta que el sistema de vigilancia crea un "mapa detallado de los movimientos del conductor". El jefe de policía local presumió que "sería difícil conducir a cualquier distancia sin encontrarse con una cámara en algún lugar".

El juez federal Mark Davis dictaminó a finales de enero que no había pruebas suficientes para declarar que el sistema de vigilancia de Norfolk era una invasión inconstitucional de la privacidad. Sin embargo, citando casos anteriores de privacidad, Davis advirtió que los ALPR podrían cruzar el umbral legal con avances tecnológicos en el futuro, sin detallar cuáles podrían ser esos avances.

Los demandantes están apelando el fallo, marcando la primera vez que un desafío a Flock llega al sistema judicial federal. El Institute for Justice representa a los demandantes tanto en San José como en Norfolk con su Proyecto de Privacidad de Matrículas (Plate Privacy Project), que ayuda a "la gente común a luchar contra la vigilancia masiva sin orden judicial", según Michael Soyfer, abogado del grupo.

"Nuestros clientes y todas las personas que conducen por Norfolk no deberían estar sujetos a esta vigilancia masiva sin orden judicial, por lo que están luchando contra el sistema ALPR de la ciudad", dijo Soyfer a Truthout en un correo electrónico.

## Un movimiento antivigilancia en ascenso

DeFlock, un grupo que rastrea y educa al público sobre la tecnología de vigilancia, anunció recientemente una "semana de acción nacional contra los ALPR" que comenzará el 16 de agosto. Los miembros de Lucy Parsons Labs, un colectivo antivigilancia involucrado en la organización, dijeron que el impuldetrás de la semana de acción está creciendo rápidamente.

"Durante el último año, hemos visto a miles de personas exigiendo a sus funcionarios electos que retiren estas cámaras", dijeron los miembros de Lucy Parsons Labs en una declaración colectiva. "Estamos viendo con mayor claridad qué son estos sistemas. Estas tecnologías no brindan seguridad. De hecho, nos hacen a todos menos seguros".

A medida que crece la reacción pública, los líderes locales de todo el país están reconsiderando los contratos con Flock. Al menos 68 ciudades han cancelado contratos con Flock hasta ahora, según DeFlock. Sin embargo, algunas ciudades simplemente están reemplazando las cámaras Flock por las de sus competidores en respuesta a la presión pública.

Por ejemplo, en Asheville, una ciudad que frecuentemente promociona sus valores progresistas, el concejo municipal está tratando de apaciguar a los residentes preocupados sin desechar los planes para el centro de vigilancia policial en "tiempo real". Durante su reunión del 12 de mayo, el concejo aprobó una resolución de redacción amplia que afirma las libertades civiles y al menos un concejal ha dicho a los residentes que el número de ALPR eventualmente se reduciría de las 11 cámaras Flock actualmente desplegadas por el departamento de policía a "potencialmente una".

Sin embargo, el concejo municipal también votó para aceptar una subvención federal obtenida por un senador republicano para el centro de vigilancia y asegurar un contrato de varios años con el competidor de Flock, Axon. Kim Roney, candidata a la alcaldía y la única concejal que votó en contra de las medidas, dijo que se oponía a la "tecnología de vigilancia con fines de lucro impulsada por IA en Asheville" debido a las preguntas sin respuesta de la comunidad sobre costos imprevistos, protección de datos y derechos de privacidad constitucionales.

"Las empresas de tecnología existen para beneficiarse de la recopilación de datos", dijo Roney en un correo electrónico. "En ausencia del contrato de acuerdo de servicio pendiente, me comuniqué con la Electronic Frontier Foundation. Advirtieron que cualquier resolución que afirme proteger los datos locales es nula cuando el gobierno estatal y federal no permiten que las ciudades retengan los datos, además de que hay preguntas sin respuesta sobre qué entidad es propietaria de los datos derivados".

Patrick Conant dijo que los activistas están revisando los contratos de Axon con otras ciudades para comprender cómo podría funcionar un contrato con Asheville.

"El sentimiento general que escucho de mucha gente es que no sabían que nuestra ciudad estaba usando todas estas herramientas, y les gustaría saber qué está ya implementado y qué salvaguardas existen para lo que está en uso, y quieren saber más antes de que expandan el sistema", dijo Conant. "Están procediendo a aceptar subvenciones federales y a ordenar al administrador de la ciudad que negocie contratos antes de que los términos completos estén disponibles".

Sin embargo, Conant dijo que los residentes de Asheville que se presentaron para oponerse al centro de vigilancia policial no se desanimaron después de que el concejo municipal votara para aceptar la subvención federal y el contrato de vigilancia. En cambio, después de esperar horas para compartir un comentario público ante el concejo, la gente se reunió afuera para discutir los próximos pasos.

"He visto a la gente seguir organizándose y conectándose, la gente va a hacer más foros comunitarios, y la gente, por supuesto, dice: '¿cómo votamos para sacar a los que están a favor de esto?'", dijo Conant. "Y eso es lo que hemos estado haciendo desde esa reunión".

 (Mike Ludwig, Scheer Post, 23/05/26, traducción Deep Seek, fuente  Truthout )

11.5.26

La IA estadounidense es futurista. China simplemente está logrando que funcione... En China, la tecnología de vigilancia y la IA nos rodean en nuestra vida cotidiana... Es visible en la infraestructura que utilizamos para ir al trabajo y a la escuela, desde trenes que utilizan reconocimiento facial en lugar de billetes físicos hasta taxis autónomos. El sistema tecnológico de China ofrece una comodidad sin igual, y la IA es una parte tan importante de él... ¿Están sobrecargados de trabajo y poco capacitados los maestros en las escuelas rurales? Los agentes de IA pueden ayudar a enseñar a los estudiantes con instrucción personalizada. ¿Faltan médicos de alta calidad en los hospitales? La IA puede diagnosticar enfermedades analizando los datos de salud de los pacientes... pero también la IA china está integrada en las cadenas de suministro que dominan el comercio mundial. Y cada vez más, en lugar de vender bienes o servicios individuales, China está vendiendo un conjunto completo: energía, infraestructura, telecomunicaciones, transporte, vigilancia, con sistemas de inteligencia artificial para gestionarlo todo... si América Latina busca soluciones para mantener las redes eléctricas, las soluciones de inteligencia artificial chinas podrían ser lo que terminen comprando... los chinos utilizarán la IA para gestionar sus hospitales, escuelas, carreteras y más. Los brasileños, rusos, africanos e incluso los europeos podrían estar haciendo lo mismo pronto (Jacob Dreyer)

"Cada noche, mientras nuestros hijos cenan, mi teléfono me notifica que la maestra de nuestro hijo de 3 años ha subido fotos tomadas durante el día en la escuela. Una función de reconocimiento facial de inteligencia artificial coloca un cuadrado rojo alrededor de su rostro, lo que me permite saber qué fotos mirar. Es un poco espeluznante, pero también un poco útil.

En China, la tecnología de vigilancia y la IA nos rodean en nuestra vida cotidiana. Está integrado en la forma en que pedimos comida a domicilio desde aplicaciones en línea; casi nadie que conozco aquí en Shanghái compra comestibles en una tienda de abarrotes, por lo que dependemos de tecnologías impulsadas por IA para mantenernos alimentados. Es visible en la infraestructura que utilizamos para ir al trabajo y a la escuela, desde trenes que utilizan reconocimiento facial en lugar de billetes físicos hasta taxis autónomos. El sistema tecnológico de China ofrece una comodidad sin igual, y la IA es una parte tan importante de él.

Muchos líderes estadounidenses creen que Estados Unidos no puede superar a su adversario China a menos que le gane en la carrera de inteligencia artificial. Cada nuevo chip que el presidente Trump aprueba para la venta a China, cada visita del director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, a Shanghái y cada avance chino en inteligencia artificial infunden terror en los corazones de los halcones estadounidenses hacia China. El hardware, los metales de tierras raras, las redes eléctricas renovadas y el talento humano podrían dictar qué bando acabará creando la primera superinteligencia. La próxima cumbre entre el Sr. Trump y el líder chino, Xi Jinping, podría llevar a algunos cambios de política, pero esta creencia está más arraigada.

La realidad es que China y Estados Unidos compiten en direcciones diferentes, porque los dos países conceptualizan la IA de manera muy distinta. Los estadounidenses quieren crear la tecnología más poderosa que la humanidad haya conocido. En la búsqueda de la superinteligencia, el gobierno de EE. UU. está animando a las empresas privadas a avanzar a toda velocidad, sin importar la regulación. Bajo la regulación más estricta, por el contrario, los chinos quieren hacer que la IA sea más práctica y esté más integrada en la sociedad, seleccionando con más cuidado cómo se despliega y es utilizada por la población. Si los chinos logran sus objetivos de inteligencia artificial, podrían tomar la delantera en la contienda geopolítica más amplia entre las dos naciones.

La mayoría de los responsables políticos chinos no creen que la superinteligencia de la IA vaya a llegar pronto. En cambio, la estrategia china consiste en avanzar en una estrategia dirigida por el gobierno, conocida como "IA+", que trata la IA como si fuera infraestructura. Esto incluye planes coordinados por el gobierno, subsidios locales y programas nacionales de potencia informática para difundir herramientas de IA baratas y capaces en todos los servicios públicos. Los chinos se encuentran con la IA como parte natural de su vida cotidiana. A veces es visible y palpable, como los terminales de "sonreír para pagar" utilizados en muchas tiendas. A veces es invisible, como el Cerebro de la Ciudad de Hangzhou, que utiliza la IA para analizar cantidades masivas de datos para necesidades de gestión urbana como la regulación del tráfico y la protección ambiental.

A diferencia de Estados Unidos, donde la mayoría de la gente sigue siendo cautelosa, la IA parece haber tenido menos rechazo en China. La estrategia china de IA+ es práctica y comprensible para la población local de una manera que la estrategia estadounidense simplemente no lo es, lo que podría explicar por qué los chinos parecen mucho más optimistas sobre la IA que los estadounidenses.

Los líderes chinos están tratando de maximizar los recursos del país. El principal recurso del país no es el petróleo, la soja ni la panceta de cerdo, sino el pueblo chino. Según el censo de 2020, casi el 40 por ciento de los chinos vivía en zonas rurales, incluidos 110 millones de niños. Aún más viven sin acceso a educación y atención médica de calidad. Para los líderes chinos, el hecho de que a tantos chinos se les niegue estructuralmente el acceso a sus mejores vidas es una crisis aún mayor que la baja tasa de natalidad. ¿Cuántos genios potenciales hay entre esos 110 millones de niños rurales? ¿Qué pasaría si el producto interno bruto per cápita de todos ellos pudiera cuadruplicarse?

 La IA podría ser la respuesta. ¿Están sobrecargados de trabajo y poco capacitados los maestros en las escuelas rurales? Los agentes de IA pueden ayudar a enseñar a los estudiantes con instrucción personalizada. ¿Faltan médicos de alta calidad en los hospitales? La IA puede diagnosticar enfermedades analizando los datos de salud de los pacientes. La IA podría facilitar la contratación y formación de los cuidadores necesarios para la creciente población de ancianos de China, con compañeros robóticos o digitales que complementen el trabajo de las enfermeras humanas.

La IA también podría facilitar la predicción y preparación para eventos climáticos extremos que podrían retrasar las economías locales. Podría optimizar aún más la transición a la energía verde. China tiene puertos en los que las máquinas colocan contenedores en los barcos con apenas supervisión humana.

Pero la estrategia de China de IA como infraestructura va más allá de simplemente mejorar la calidad de vida interna del país. También se trata de exportar la influencia china. La IA china ya está integrada en las cadenas de suministro que dominan el comercio mundial.

Y cada vez más, en lugar de vender bienes o servicios individuales, China está vendiendo un conjunto completo: energía, infraestructura, telecomunicaciones, transporte, vigilancia, con sistemas de inteligencia artificial para gestionarlo todo. A medida que los mercados emergentes desde el sudeste asiático hasta América Latina y Europa buscan soluciones a grandes problemas como mantener las redes eléctricas en funcionamiento, las soluciones de inteligencia artificial chinas podrían ser lo que terminen comprando. Estos modelos no tienen que ser tan potentes como los estadounidenses; solo tienen que ser lo suficientemente potentes. De esa manera, a medida que China exporte esos modelos de IA, también estará exportando la gobernanza china, con toda la seguridad, abundancia, vigilancia y jerarquías integradas que eso conlleva.

Por eso la diferencia entre estos dos países en la carrera de la IA importa tanto. La nave espacial de Estados Unidos podría ser la primera en despegar. Pero de vuelta en el planeta Tierra, los chinos utilizarán la IA para gestionar sus hospitales, escuelas, carreteras y más. Los brasileños, rusos, africanos e incluso los europeos podrían estar haciendo lo mismo pronto."

(  , fuente The New York Times , enlaces en el original)

10.5.26

La Inteligencia Artificial, a diferencia de tecnologías anteriores, puede realizar tareas cognitivas complejas plantea la posibilidad de que la IA democratice las capacidades... En otras palabras, la IA podría permitir que los trabajadores con escasa formación académica realicen tareas que antes requerían una educación extensa, reduciendo así la brecha entre los trabajadores... examinamos el efecto de la IA en personas con un título de secundaria en comparación con aquellas con un título de educación superior... Descubrimos que la IA podía reducir la desigualdad entre trabajadores con diferentes niveles educativos. Si bien el acceso a la IA mejoró el desempeño de ambos grupos, el efecto fue mucho mayor para los participantes con menor nivel educativo... su acceso a la IA redujo en un 75% la brecha de desempeño inicial, con mejoras tanto en la calidad del contenido como en la redacción... observamos que flexibiliza las limitaciones de ejecución que son más restrictivas para las personas con menor educación formal... Dado que el impulso para la adopción de la IA se concentra principalmente en sectores altamente calificados como el tecnológico, existe el riesgo de agravar las disparidades existentes en lugar de ampliar el acceso a los trabajadores que más se beneficiarían de ella... Este problema se agrava al constatar que la IA podría estar reduciendo la contratación para puestos de nivel inicial, que los trabajadores con menor nivel educativo suelen utilizar para acceder al mercado laboral, lo que aumenta la posibilidad de que ese acceso se vea truncado incluso a medida que estas herramientas mejoran y reducen cada vez más la brecha de desempeño... Si el acceso, los conocimientos técnicos y el apoyo organizativo siguen concentrándose entre quienes ya se encuentran en una posición ventajosa, los beneficios de la IA podrían percibirse de formas que reproduzcan las desigualdades asociadas a los cambios tecnológicos del pasado (María Lombardi)

"Los avances recientes en IA han generado grandes expectativas de aumentos sustanciales de la productividad. Estudios preliminares, como uno que demostró que la IA incrementó la productividad de los agentes de atención al cliente en un 15% en promedio (con un aumento mucho mayor para los trabajadores con menos experiencia), así como la creciente evidencia de mejoras en la productividad impulsadas por la IA en datos macroeconómicos, han aumentado aún más las esperanzas de un auge de la producción por trabajador.

Al igual que con innovaciones anteriores, una cuestión clave es cómo se distribuirán los beneficios del aumento de la productividad. Históricamente, los avances tecnológicos han transformado los mercados laborales y, a menudo, han ampliado las brechas salariales y de empleo entre las personas según su nivel educativo. Más de la mitad de los cambios generales en la estructura salarial de Estados Unidos en los últimos 40 años pueden atribuirse a una disminución relativa de los salarios de los trabajadores manuales en el sector manufacturero y de los empleos administrativos cuyas tareas rutinarias podían automatizarse.

Muchos temen que la IA aumente la desigualdad. Sin embargo, el hecho de que, a diferencia de tecnologías anteriores, estos sistemas puedan realizar tareas cognitivas complejas plantea la posibilidad de que la IA democratice las capacidades. En otras palabras, la IA podría permitir que los trabajadores con escasa formación académica realicen tareas que antes requerían una educación extensa, reduciendo así la brecha entre los trabajadores.

En un estudio reciente, junto con mis coautores examinamos el efecto de la IA en personas con un título de secundaria en comparación con aquellas con un título de educación superior. Los participantes completaron una tarea basada en un escenario empresarial hipotético y realista: tenían que responder a un correo electrónico de su jefe analizando diversas fuentes de información. La mitad de ellos (seleccionados al azar) tenía acceso a un asistente virtual de IA integrado en la plataforma, mientras que la otra mitad no.

Descubrimos que la IA podía reducir la desigualdad entre trabajadores con diferentes niveles educativos. Si bien el acceso a la IA mejoró el desempeño de ambos grupos, el efecto fue mucho mayor para los participantes con menor nivel educativo. Mientras que estos últimos obtuvieron resultados significativamente peores que los participantes con mayor nivel educativo sin ningún tipo de apoyo técnico, el acceso a la IA redujo en un 75% la brecha de desempeño inicial, con mejoras tanto en la calidad del contenido como en la redacción.

Para comprender la brecha restante, analizamos las interacciones de los participantes con el asistente de IA y encontramos diferencias cualitativas en el nivel de participación. Los usuarios con mayor nivel educativo tendían a proporcionar indicaciones estructuradas e instrucciones específicas destinadas a guiar al asistente en el proceso de análisis de la tarea y la generación del resultado final. Asimismo, dado que muchos participantes combinaron el texto generado por la IA con sus propios aportes, la calidad parecía seguir reflejando diferencias de productividad relacionadas con el nivel educativo.

Para determinar si el uso del asistente de IA afectaba la capacidad de los participantes para articular y justificar su razonamiento una vez que éste ya no estaba disponible, se les hicieron preguntas de seguimiento inmediatamente después de completar la tarea, sin acceso a la herramienta. No se encontró evidencia de que el uso previo de la IA perjudicara el desempeño posterior en ninguno de los dos grupos. De hecho, algunas de las mejoras aportadas por el asistente de IA se mantuvieron para los participantes sin estudios superiores, un hallazgo consistente con un compromiso genuino con el problema más que con una mera delegación de tareas.

Sin duda, la IA generativa no elimina el papel del capital humano en el desempeño, ni iguala las capacidades fundamentales. En cambio, observamos que flexibiliza las limitaciones de ejecución que son más restrictivas para las personas con menor educación formal.

Que la IA acabe reduciendo o ampliando la desigualdad dependerá menos de la tecnología en sí que de las empresas e instituciones que configuren su adopción y uso. Resulta preocupante que los datos recientes sugieran que el uso de la IA ya es más común entre los trabajadores con mayor nivel educativo. Las nuevas prácticas corporativas están reforzando esta tendencia, ya que las grandes empresas tecnológicas van más allá de fomentar la adopción de la IA para hacerla obligatoria -e incluso la incluyen en las evaluaciones de desempeño.

Dado que el impulso para la adopción de la IA se concentra principalmente en sectores altamente calificados como el tecnológico, existe el riesgo de agravar las disparidades existentes en lugar de ampliar el acceso a los trabajadores que más se beneficiarían de ella. Este problema se agrava al constatar que la IA podría estar reduciendo la contratación para puestos de nivel inicial, que los trabajadores con menor nivel educativo suelen utilizar para acceder al mercado laboral, lo que aumenta la posibilidad de que ese acceso se vea truncado incluso a medida que estas herramientas mejoran y reducen cada vez más la brecha de desempeño.

Las empresas, las escuelas y los gobiernos pueden ampliar las oportunidades significativamente invirtiendo en capacitación en IA, facilitando el acceso a estas herramientas y diseñando políticas que ayuden a los trabajadores con menor nivel educativo a utilizarlas de forma productiva, aumentando así el abanico de tareas que pueden realizar con eficacia. Los responsables de las políticas también deben garantizar, mediante normas e incentivos adecuados, que la IA complemente, en lugar de sustituir, a los trabajadores. Si el acceso, los conocimientos técnicos y el apoyo organizativo siguen concentrándose entre quienes ya se encuentran en una posición ventajosa, los beneficios de la IA podrían percibirse de formas que reproduzcan las desigualdades asociadas a los cambios tecnológicos del pasado."

 ( , Revista de prensa, 09/05/26, fuente Project Syndicate 

2.5.26

Hace seis meses, el sector de la IA parecía bastante burbujeante... pero hoy, el crecimiento explosivo de la IA aún podría encontrar algún nuevo obstáculo imprevisto, pero la carga de la prueba ha recaído en los detractores... Los desarrolladores de software están adoptando herramientas de IA en masa y reportando beneficios de productividad astronómicos... La causa de este cambio de rumbo se puede resumir en dos palabras: Claude Code... Durante años, hemos estado en una era de chatbots que en su mayoría solo dicen cosas. Ahora hemos cruzado oficialmente a la era de los agentes que realmente pueden hacer cosas... Las implicaciones son enormes para cualquier industria que dependa en gran medida del software... El argumento pesimista parte de la premisa de que el desarrollo de software es diferente del resto del trabajo de oficina... Las llamadas herramientas "agentes", como Claude Cowork, son capaces de tomar el control del portátil de un trabajador y realizar una serie completa de tareas no relacionadas con la codificación... Azhar, el analista de la industria de la IA, me dijo que cuando él y sus colegas planean lanzar un nuevo producto, hacen que sus agentes de IA creen un panel de clientes artificiales que sean ampliamente representativos de su base de clientes real, realizan un grupo focal con estos clientes robot, producen un informe basado en lo que han encontrado y luego convierten ese informe en una lista de mejoras específicas del producto. Todo esto sucede mientras los gerentes de producto humanos duermen; el resultado final los espera cuando se despiertan. "Ese es el tipo de proceso que solía requerir todo un equipo de trabajadores y meses de tiempo", dijo Azhar. Ahora lo hacemos tres veces por semana (Rogé Karma)

 "Hace seis meses, el sector de la IA parecía bastante burbujeante. Las empresas estaban invirtiendo cientos de miles de millones de dólares, gran parte de ellos prestados, en la construcción de nuevos centros de datos, pero no tenían un camino claro hacia la rentabilidad. Expertos y periodistas, yo incluido, comparábamos la expansión de la IA con la burbuja ferroviaria del siglo XIX y la burbuja de las puntocom de los años 90, en las que la especulación condujo a una sobreinversión que finalmente hizo colapsar el mercado de valores. Incluso el CEO de OpenAI, Sam Altman, expresó dudas públicas. "¿Estamos en una fase en la que los inversores en general están demasiado entusiasmados con la IA?", dijo el año pasado. Mi opinión es que sí.

Hoy, sin embargo, estamos en un mundo muy diferente. Los desarrolladores de software están adoptando herramientas de IA en masa y reportando beneficios de productividad astronómicos. La preocupación de que el país esté construyendo demasiados centros de datos ahora coexiste con el temor de que no tengamos suficientes para satisfacer el creciente apetito del público por estos productos. Y la empresa anteriormente conocida como el competidor junior de OpenAI se ha convertido posiblemente en el negocio de más rápido crecimiento en la historia del capitalismo. Los ingresos de Anthropic están aumentando más rápido, mucho más rápido, que los de Zoom durante la pandemia, los de Google a principios de la década de 2000, e incluso los de Standard Oil durante la Edad Dorada. Si la tasa de crecimiento actual de la empresa continuara, para principios del próximo año estaría generando más ingresos que cualquier otra empresa en el mundo.

La causa de este cambio de rumbo se puede resumir en dos palabras: Claude Code.

Cuando Anthropic lanzó una actualización de su producto estrella en noviembre, la IA pareció cruzar un umbral invisible entre un gadget interesante y una tecnología que cambia la vida. Con Claude Code, un equipo de agentes de IA autónomos podría tomar el control de tu computadora y, en minutos u horas, completar tareas de programación que antes habrían llevado días o semanas a los humanos. En muchos casos, el producto final requirió pocos cambios humanos, si es que alguno. Otras empresas han lanzado actualizaciones para sus propias herramientas de codificación, como Codex de OpenAI y Cursor de Anysphere, que se consideran casi tan impresionantes como Claude Code. "Esto realmente fue un cambio radical", me dijo Ethan Mollick, codirector del Laboratorio de IA Generativa de la Universidad de Pensilvania. Durante años, hemos estado en una era de chatbots que en su mayoría solo dicen cosas. Ahora hemos cruzado oficialmente a la era de los agentes que realmente pueden hacer cosas.

Las implicaciones son enormes para cualquier industria que dependa en gran medida del software. Jordan Nanos, miembro del personal técnico de la empresa de investigación de semiconductores SemiAnalysis, me dijo que su pequeño equipo produce cuatro veces más software que el año pasado a pesar de tener el mismo número de empleados. Tim Fist, director de políticas de tecnologías emergentes en el Instituto para el Progreso, me dijo que "se siente un poco ridículo" estar trabajando en su doctorado en informática, porque "Claude básicamente puede hacer el 90 por ciento de él". Meta anunció recientemente que despedirá al 10 por ciento de su fuerza laboral; hace unos meses, Mark Zuckerberg dijo a los inversores que, gracias a la IA, "proyectos que antes requerían grandes equipos" ahora pueden ser "realizados por una sola persona con mucho talento".

La investigación académica respalda estas afirmaciones anecdóticas. El año pasado, el grupo de expertos Model Evaluation & Threat La investigación realizó un experimento en el que los desarrolladores de software fueron asignados aleatoriamente a realizar tareas de codificación con o sin el uso de IA. Para sorpresa de todos, los desarrolladores completaron las tareas un 20 por ciento más lento cuando usaban IA, en parte porque pasaban mucho tiempo corrigiendo la salida de la IA. (Ese estudio influyó mucho en un artículo que escribí en septiembre sugiriendo que la IA era, de hecho, una burbuja). Recientemente, sin embargo, los mismos investigadores repitieron el experimento utilizando las últimas herramientas de codificación de IA. Esta vez, los mismos desarrolladores completaron las tareas casi un 20 por ciento más rápido con IA que aquellos sin ella. Y probablemente sea una subestimación, porque algunos usuarios avanzados se habían enganchado tanto a las herramientas de IA que se negaron a participar en el segundo experimento.

  Ahora que la IA está proporcionando claros beneficios de productividad, las empresas tienen pocas dudas en gastar dinero en ella. Según una estimación, el porcentaje de empresas estadounidenses con una suscripción de pago a al menos una herramienta o servicio de IA ha aumentado de aproximadamente una cuarta parte a principios de 2025 a más de la mitad hoy en día. Investigadores de Goldman Sachs que realizaron entrevistas con 40 empresas de software sobre su uso de la IA a mediados de abril encontraron que muchas estaban "superando sus presupuestos iniciales" para herramientas de IA "por órdenes de magnitud", con algunas empresas gastando ya hasta el 10 por ciento de sus costos laborales totales de ingeniería. "Típicamente, a las empresas les lleva mucho más tiempo adaptarse a las nuevas tecnologías que a los consumidores", me dijo Gabriela Borges, analista de software de Goldman Sachs. "Así que la velocidad a la que estamos viendo a las empresas adaptar estas herramientas es realmente bastante sorprendente".

 Cuando la demanda de tu producto supera la oferta, tiendes a ganar mucho dinero. En los últimos dos meses, la tasa de ejecución anual de Anthropic (la cantidad que la empresa está en camino de ganar en el próximo año basándose en los ingresos del mes actual) ha pasado de 14 mil millones a 30 mil millones de dólares. Como dijo Jim Vande de Axios Hei señaló recientemente que Anthropic creció cuatro veces más durante el primer trimestre de este año que Google en tres años durante su máxima expansión. Y aunque Anthropic es la empresa destacada, el resto del sector también está creciendo rápidamente. Los ingresos anualizados de OpenAI aumentaron casi un 20 por ciento de diciembre a febrero. Google, Microsoft y Amazon informaron en febrero que sus ingresos por servicios en la nube habían crecido un 48 por ciento, un 39 por ciento y un 24 por ciento respectivamente, en comparación con el año anterior, impulsado en gran medida por las empresas de inteligencia artificial que utilizan sus servicios. CoreWeave, una empresa de "neo-nube" que alquila chips y espacio de centros de datos a empresas de IA, vio crecer sus ingresos anuales en un 168 por ciento el año pasado; los ingresos del fabricante de chips Micron casi se triplicaron. "Es muy importante enfatizar que este ritmo de crecimiento de los ingresos no es absolutamente normal", me dijo Azeem Azhar, un analista de la industria de la IA ampliamente citado. Incluso los mayores promotores de la IA, incluido yo mismo, nos hemos visto sorprendidos por la rapidez con la que estas empresas están despegando.

Quizás lo más importante es que los modelos de IA que impulsan todo este crecimiento de ingresos siguen mejorando. A principios de abril, Anthropic anunció Mythos, un nuevo modelo aparentemente tan poderoso que la empresa no lo lanzó al público. Mythos ha superado casi todos los puntos de referencia del progreso de la IA, incluyendo la realización de tareas de codificación complejas y la resolución de problemas de nivel de posgrado en una variedad de temas. (También ha descubierto vulnerabilidades de ciberseguridad que habían pasado desapercibidas para los humanos durante décadas, de ahí su lanzamiento limitado). El recién lanzado GPT-5.5 de OpenAI no se queda muy atrás. "En prácticamente todos los indicadores que tenemos, ya estábamos viendo una gran aceleración en el ritmo del progreso de la IA", me dijo Jean-Stanislas Denain, investigador principal de Epoch AI, un grupo de expertos que mide las capacidades de la IA. Y eso fue antes de Mythos.

Algunas personas, sin embargo, todavía creen que el sector de la IA solo parece estar sobre una base sólida. En esta versión, los indicadores superficiales están enmascarando lo que, de hecho, es el pico de un frenesí especulativo.

Las empresas insignia de IA, incluidas OpenAI y Anthropic, podrían estar generando muchos ingresos, pero aún no son rentables. Siguen gastando todo ese dinero y más para cubrir el costo de desarrollar su próximo modelo. Para que estas empresas obtengan ganancias, sus ingresos deben seguir creciendo rápidamente durante al menos unos años más. (Anthropic espera obtener ganancias en 2028 y OpenAI en 2030). La pregunta es si sus tasas de crecimiento actuales son sostenibles.

El caso pesimista parte de la premisa de que el desarrollo de software es diferente del resto del trabajo de oficina. La codificación implica enormes cantidades de datos de entrenamiento, un rango relativamente limitado de resultados posibles y salidas que pueden evaluarse objetivamente, lo que la hace ideal para la automatización de la IA. Eso no es cierto para todo el trabajo del conocimiento. Un escrito legal o una campaña de marketing no se pueden verificar rápidamente contra alguna medida objetiva de excelencia, y existe relativamente poca información específica del dominio para entrenar a los bots en tales tareas. Eso podría hacer que las empresas en esos campos sean menos propensas a gastar en productos de IA. "Incluso si los trabajadores de cuello blanco usan estas herramientas de IA para algunas cosas, no se parecerá en nada a lo que estamos viendo ahora para los codificadores", me dijo Paul Kedrosky, socio gerente de SK Ventures e investigador asociado del MIT, quien se ha convertido en un destacado defensor de la tesis de la burbuja.

 Las empresas de IA están invirtiendo aún más dinero en chips e infraestructura en previsión de una demanda aún mayor. Pero si el auge actual resulta estar limitado a la codificación, entonces para cuando se construyan los nuevos centros de datos, no habrá suficientes clientes para pagarlos. En lugar de obtener ganancias, las empresas de IA —por no hablar de los fabricantes de chips, los constructores de centros de datos y los proveedores de la nube— se quedarán con enormes pérdidas en sus libros. En ese momento, la burbuja de la IA será aún más grande de lo que era hace seis meses, y el estallido podría ser aún más doloroso. "La mejor analogía para mí es el mercado inmobiliario en 2006, 2007", dijo Kedrosky. La exageración del mercado genera más demanda. Más demanda te hace pensar que necesitas más oferta. Antes de que te des cuenta, has construido más casas de las que nadie puede permitirse realmente. Y eventualmente todo se desmorona.

Aquí es donde un debate superficialmente sobre finanzas resulta depender de cuestiones filosóficas más profundas sobre la naturaleza del trabajo humano. Una escuela de pensamiento separada sostiene que la mayoría de las tareas de trabajo del conocimiento comparten la misma estructura básica y, por lo tanto, pueden automatizarse. Como argumentó recientemente un grupo de analistas de SemiAnalysis, todo el trabajo del conocimiento, incluida la codificación, se compone de cuatro componentes básicos: consumir información ("Leer"), aplicar el conocimiento existente ("Pensar"), producir un resultado estructurado ("Escribir") y verificar ese resultado contra algún estándar ("Verificar"). La codificación podría tener ciertas cualidades que facilitan a la IA realizar este proceso básico de cuatro pasos, como más datos para leer y estándares objetivos para verificar una salida, pero eso no hace que el campo sea único.

Por ejemplo, incluso si no existe un estándar objetivo para un artículo académico "bueno" o un escrito legal, los expertos en esos campos tienden a tener una clara noción de lo que es mejor o peor. Quizás los sistemas de IA podrían desarrollar tal sentido si se les dieran suficientes ejemplos de alta calidad para aprender. "Claramente hay un espectro aquí, con la codificación en un extremo y cosas con resultados realmente difíciles de juzgar, como la escritura de ficción de formato corto, en el otro", me dijo Mollick, profesor de la Universidad de Pensilvania. Pero mucho trabajo del conocimiento —derecho, finanzas, consultoría, marketing— se sitúa en algún punto intermedio. Y muchas de las tareas en esos trabajos probablemente estén más cerca del lado de la codificación de las cosas".

Como escritor profesional, encuentro esta sugerencia desagradable. Pero la evidencia a favor de ello está creciendo. Un estudio reciente del MIT intentó cuantificar la capacidad de los sistemas de IA para realizar unas 3.000 tareas de oficina del mundo real, como diseñar un plan de estudios educativo y crear un plan de lanzamiento de productos. Después de que los modelos de IA realizaron las tareas, los investigadores pidieron a expertos humanos que calificaran la salida. Cualquier resultado que los revisores humanos consideraran lo suficientemente bueno para ser enviado a un gerente sin ediciones humanas se consideró "completo".

A mediados de 2024, los modelos de IA líderes pudieron completar con éxito el 50 por ciento de las tareas de oficina que le tomarían a un humano de tres a cuatro horas; poco más de un año después, pudieron completar el 65 por ciento. A ese ritmo, estiman los autores, los sistemas de IA podrán completar entre el 80 y el 95 por ciento de las tareas basadas en texto para 2029. "Este ritmo de mejora no es tan rápido como lo que hemos visto con la IA y la codificación", me dijo Matthias Mertens, uno de los coautores del estudio. "Pero sigue siendo muy, muy rápido".

Ese estudio consideró solo chatbots. Las llamadas herramientas "agentes", como Claude Cowork, son capaces de tomar el control del portátil de un trabajador y realizar una serie completa de tareas no relacionadas con la codificación, como crear presentaciones de PowerPoint, enviar correos electrónicos y programar reuniones. Y los trabajadores apenas están empezando a aprender a usarlos. Azhar, el analista de la industria de la IA, me dijo que cuando él y sus colegas planean lanzar un nuevo producto, hacen que sus agentes de IA creen un panel de clientes artificiales que sean ampliamente representativos de su base de clientes real, realizan un grupo focal con estos clientes robot, producen un informe basado en lo que han encontrado y luego convierten ese informe en una lista de mejoras específicas del producto. Todo esto sucede mientras los gerentes de producto humanos duermen; el resultado final los espera cuando se despiertan. "Ese es el tipo de proceso que solía requerir todo un equipo de trabajadores y meses de tiempo", dijo Azhar. Ahora lo hacemos tres veces por semana.

Hace seis meses, quienes argumentaban que la IA era una burbuja señalaban hechos del mundo real, mientras que quienes argumentaban en contra de la hipótesis de la burbuja hacían promesas especulativas sobre el futuro. Hoy, los roles se han invertido. El crecimiento explosivo de la IA aún podría encontrar algún nuevo obstáculo imprevisto. Pero la carga de la prueba ha recaído en los detractores." 

( Rogé Karma The Atlantic, 01/05/26, traducción Quillbot, enlaces en el original)  

23.3.26

Citrini Research y su escenario apocalíptico de la IA. Su mensaje era que, en muy pocos años, los «agentes» de IA sustituirán rápidamente a la mano de obra humana en todos los sectores de la economía. Esto provocaría un aumento masivo del desempleo, seguido de un colapso del consumo y una crisis financiera en el llamado «crédito privado» y las hipotecas... a principios de junio de 2028, pronosticaban una caída del 38 % en el precio de las acciones, una tasa de desempleo superior al 10 % y un colapso del mercado crediticio e hipotecario... El argumento principal era que los agentes de IA desarrollados por los gigantes tecnológicos serían tan productivos y eficaces que las empresas obtendrían enormes beneficios al sustituir la costosa mano de obra humana... La pérdida de ingresos provocaría impagos hipotecarios esta vez, por parte de los trabajadores de alta tecnología que cobraban salarios elevados... ¿Qué debemos pensar de este escenario apocalíptico? Sí, está surgiendo una economía impulsada por agentes de IA. Los agentes de IA para consumidores ya están empezando a reservar viajes y a realizar pequeñas compras... pero puede que no sea tan sencillo... los agentes de IA son digitales, no fabrican bienes físicos, que seguimos necesitando. Para ello, los agentes tendrán que combinarse con robots, lo que solo puede suponer una inversión exorbitante. Y este es el escenario real para una futura recesión... Los economistas convencionales sugieren que la mano de obra podría protegerse mediante un impuesto sobre los agentes de IA y el capital y/o ayudas gubernamentales a los desempleados, que son los remedios habituales que se ofrecen para la calamidad de Citrini. Pero eso no sería eficaz si finalmente se redujera la rentabilidad... En cambio, lo que se necesita es la propiedad colectiva de la tecnología de IA y de sus propietarios privados, de modo que cualquier ganancia en productividad se utilice para satisfacer las necesidades sociales (Michael Roberts)

 "Un informe publicado el pasado fin de semana por el oscuro grupo de analistas financieros Citrini Research sobre el impacto futuro de la IA aparentemente provocó una venta masiva en el mercado bursátil de las empresas de software. Citrini era poco conocido hasta que su informe «Global Intelligence Crisis» acumuló repentinamente más de 22 millones de visitas solo en X. El mensaje básico era que, en muy pocos años, los «agentes» de IA sustituirán rápidamente a la mano de obra humana en todos los sectores de la economía. Esto provocaría un aumento masivo del desempleo, seguido de un colapso del consumo y una crisis financiera en el llamado «crédito privado» y las hipotecas, lo que desencadenaría una recesión.          

Los autores de Citrini afirman que no estaban haciendo «predicciones», sino simplemente planteando un «escenario» que podría darse a principios de junio de 2028: pronosticaban una caída del 38 % en el precio de las acciones, una tasa de desempleo superior al 10 % y un colapso del mercado crediticio e hipotecario. Y todo porque la IA tenía tanto éxito que los agentes de IA usurparon el trabajo humano, especialmente en el desarrollo de software y otras tecnologías avanzadas que actualmente realizan trabajadores tecnológicos cualificados.

¿Cómo justificó Citrini este escenario apocalíptico para la economía, el mercado bursátil y millones de trabajadores, en su mayoría cualificados, que convenció tanto a los inversores estadounidenses (al menos durante un día o dos)? El argumento principal era que los agentes de IA desarrollados por los gigantes tecnológicos serían tan productivos y eficaces que las empresas obtendrían enormes beneficios al sustituir la costosa mano de obra humana. Pero entonces, dijo Citrini, millones de personas se quedarían sin salario, por lo que ya no podrían gastar como antes, y sería inevitable una recesión impulsada por el consumo.

Se describió el escenario de 2028. «Los propietarios de ordenadores vieron cómo su riqueza se disparaba al desaparecer los costes laborales. Mientras tanto, el crecimiento de los salarios reales se desplomó. A pesar de que el Gobierno se jactaba repetidamente de una productividad récord, los trabajadores de oficina perdieron sus puestos de trabajo a causa de las máquinas y se vieron obligados a aceptar puestos peor remunerados». La velocidad del dinero se estancó. La economía de consumo centrada en el ser humano, que representaba el 70 % del PIB en ese momento, se marchitó.» No habría escapatoria a esta fatalidad porque no había factores compensatorios que la detuvieran, «ningún freno natural». La pérdida de ingresos provocaría impagos hipotecarios, no por parte de los trabajadores con bajos ingresos, sino, esta vez, por parte de los trabajadores de alta tecnología que cobraban salarios elevados hasta que los agentes de IA tomaron el control.

El escenario de Citrini descartaba la visión convencional de las crisis como «destrucción creativa», es decir, que «la innovación tecnológica destruye puestos de trabajo y luego crea aún más». Esta vez no. Sí, «la IA ha creado nuevos puestos de trabajo. Ingenieros de prompts. Investigadores de seguridad de IA. Técnicos de infraestructura. Los seres humanos siguen estando en el circuito, coordinando al más alto nivel o dirigiendo por gusto. Sin embargo, por cada nuevo puesto creado por la IA, se han quedado obsoletos docenas. Los nuevos puestos pagaban una fracción de lo que pagaban los antiguos». Por lo tanto, la recesión resultante no corregiría la crisis, ya que no se trataba de una recesión cíclica tradicional, sino de una recesión estructural permanente.

Esto se debe a que «la IA mejoró y se abarató. Las empresas despidieron a trabajadores y luego utilizaron el ahorro para comprar más capacidad de IA, lo que les permitió despedir a más trabajadores. Los trabajadores desplazados gastaron menos. Las empresas que venden productos a los consumidores vendieron menos, se debilitaron e invirtieron más en IA para proteger sus márgenes. La IA mejoró y se abarató. Un círculo vicioso sin freno natural». La inteligencia humana ya no será necesaria, porque «la inteligencia artificial es ahora un sustituto competente y en rápida mejora de la inteligencia humana en una gama cada vez mayor de tareas».

 ¿Qué debemos pensar de este escenario apocalíptico? Al parecer, muchos inversores del mercado tecnológico estadounidense se lo creyeron, al menos durante un día. Pero recobraron el sentido común cuando los economistas convencionales y otras personas les aseguraron que Citrini estaba planteando un escenario en solo dos años que nunca iba a suceder. Como se ha mostrado en publicaciones anteriores, las innovaciones tecnológicas tardan algún tiempo en impregnar una economía y provocar un cambio radical en la productividad y su impacto en la población activa.

La OCDE calcula que podrían pasar hasta 20 años antes de que la IA se convierta en una «tecnología de uso general», lo que supone que los modelos y agentes de IA hayan adquirido experiencia y sean al menos tan infalibles como los humanos. Y un nuevo informe sostiene que se tardó 100 años en pasar de la generación de corriente eléctrica de Michael Faraday y Joseph Henry en la década de 1830 a la electricidad que impulsó el crecimiento de la productividad y transformó la economía. ChatGPT solo apareció en escena hace cinco años.

Sí, está surgiendo una economía impulsada por agentes de IA. Los agentes de IA para consumidores ya están empezando a reservar viajes y a realizar pequeñas compras de forma autónoma para los compradores. Pronto se encargarán de una mayor parte del proceso de compra de principio a fin en compras complejas: negociarán precios y condiciones, coordinarán entregas y devoluciones y realizarán transacciones con otros agentes a la velocidad de una máquina. El mercado mundial de agentes de IA, valorado en 5400 millones de dólares en 2024, se prevé que alcance los 236 000 millones de dólares en 2034.

Para las empresas, esto significa que una parte cada vez mayor de ellas no contará con seres humanos. Serán agentes que actuarán en nombre de personas físicas, interactuando con otros agentes que representen a vendedores, proveedores de logística y procesadores de pagos. La mayor parte de la cadena de suministro comercial podría acabar siendo de agente a agente.

O eso se dice, pero puede que no sea tan sencillo. Todavía hay muchos problemas con la capacidad de estos agentes para comunicarse entre sí y proporcionar un servicio fiable que iguale al trabajo humano cualificado y experimentado. Además, los agentes de IA son digitales, no fabrican bienes físicos, que seguimos necesitando. Para ello, los agentes tendrán que combinarse con robots, lo que solo puede suponer una inversión exorbitante. Y este es el escenario real para una futura recesión. Muchos comentaristas mainstream sobre el artículo de Citrini consideraron que era «puro Marx» porque planteaba un colapso del consumo sin recuperación, es decir, el fin del capitalismo. Pero una recesión y un colapso impulsados por el consumo no son la teoría de las crisis de Marx, aunque la mayoría de los economistas convencionales (y muchos izquierdistas) piensen que sí lo son.

Marx rechazó en numerosas ocasiones la teoría del «subconsumo» de las crisis. La teoría de Marx no se basaba en el subconsumo, sino en la sobreinversión o la acumulación. Los capitalistas recurren a la tecnología y las máquinas para reducir los costes de producción y aumentar la rentabilidad mediante la reducción de mano de obra. Pero, según la teoría marxista, solo el trabajo humano puede crear valor en la producción, por lo que surge una contradicción entre intentar aumentar la productividad del trabajo eliminando gran parte de él e intentar mantener una mayor rentabilidad. La caída de la rentabilidad con el tiempo conduce a una caída de los beneficios y, a continuación, a una «huelga» de inversión por parte de los capitalistas. Ese es el «freno natural» que Citrini afirma que no existe con la IA. Los capitalistas dejan de invertir, luego despiden a los trabajadores y es entonces cuando estos no pueden mantener el consumo. Los críticos principales de Citrini tienen razón al decir que si la IA aumenta tanto la productividad, provocará una caída de los precios, por lo que se mantendrá el poder adquisitivo de los consumidores. Pero ignoran el verdadero escenario apocalíptico: el aumento de la productividad significa un menor crecimiento del valor y, en última instancia, una caída de la rentabilidad.

Históricamente, el impacto de la tecnología tiene otra cara. El cambio tecnológico ha sido el principal motor del crecimiento del empleo a lo largo de la historia. Alrededor del 60 % de los trabajadores de Estados Unidos están empleados hoy en día en ocupaciones que no existían en 1940. En la década de 1840, Friedrich Engels argumentó que la mecanización destruía puestos de trabajo, pero también creaba otros nuevos en nuevos sectores. El historiador Robert Allen caracterizó ese período como la «pausa de Engels», cuando la revolución industrial hizo avanzar la producción a pasos agigantados, pero los salarios y el empleo no lo hicieron. Los salarios reales solo comenzaron a aumentar durante el largo auge de la década de 1850.

En la década de 1850, Marx aclaró estas dos caras de la «destrucción creativa»: «Tan pronto como la maquinaria ha liberado a una parte de los trabajadores empleados en una rama determinada de la industria, los hombres de reserva también se desvían hacia nuevos canales de empleo y son absorbidos por otras ramas; mientras tanto, las víctimas originales, durante el período de transición, en su mayoría mueren de hambre y perecen» (Grundrisse). Así que, al final, las nuevas tecnologías pueden hacer avanzar la economía, pero solo después de un tiempo y a expensas de la mano de obra (y no para siempre).

Los economistas convencionales sugieren que la mano de obra podría protegerse mediante un impuesto sobre los agentes de IA y el capital y/o ayudas gubernamentales a los desempleados, que son los remedios habituales que se ofrecen para la calamidad de Citrini. Pero eso no sería eficaz si finalmente se redujera la rentabilidad. En cambio, lo que se necesita es la propiedad colectiva de la tecnología de IA y de sus propietarios privados, de modo que cualquier ganancia en productividad se utilice para satisfacer las necesidades sociales (reducción de la jornada laboral y aumento de los bienes y servicios públicos).

Hubo tres razones por las que los inversores del mercado de valores entraron en pánico al leer el escenario de Citrini, a pesar de las lagunas en sus argumentos. Los inversores ya estaban preocupados por una posible burbuja de IA que estallara si la enorme inversión en modelos de IA no generaba suficientes beneficios. Los inversores también podían ver que las empresas de desarrollo de software existentes que utilizan mano de obra humana se ven amenazadas por los agentes de IA; y también les preocupaba que cualquier estallido de la burbuja pudiera extenderse a los prestamistas privados no regulados y provocar una crisis sistémica. Pero los inversores se han tranquilizado con los contraargumentos al escenario apocalíptico de Citrini y, por el momento, todo ha vuelto a la normalidad."

(michael roberts, blog, 27/02/26, traducción DEEPL, enlaces y gráficos en el original)

18.2.26

Gracias a la Inteligencia Artificial, los trabajadores de oficina están descubriendo lo que sus antecesores de oficina aprendieron hace medio siglo: son desechables... la idea de que los multimillonarios tecnológicos y las élites estén involucrados en una campaña a gran escala específicamente contra los trabajadores de cuello blanco pasa por alto una verdad más profunda e incómoda: lo que estamos presenciando no es una vendetta política coordinada contra la clase usuaria de computadoras. Es simplemente el capitalismo funcionando exactamente como está previsto... incluso empresas que antes se promocionaban como progresistas, orientadas a la misión y «centradas en el ser humano» de repente recortan equipos a medida que sus accionistas exigen mayores retornos trimestrales. El sector privado no necesita el permiso de Trump para eliminar empleos... ahora, gracias a una economía inestable y a la IA, los profesionales se están proletarizando. Sus habilidades están siendo descualificadas por algoritmos, y su conocimiento especializado se está mercantilizando en un conjunto de entrenamiento para la siguiente iteración de ChatGPT... la solución es construir solidaridad en todos los sectores del trabajo, desde las fábricas hasta los campus tecnológicos, y presionar para lograr soluciones políticas colectivas: redes de seguridad social sólidas, garantías de empleo, inversión pública en trabajo que los mercados no valoran y control democrático sobre el despliegue de tecnologías transformadoras La guerra de clases contra los trabajadores de cuello blanco es simplemente más capitalismo (Ryan Zickgraf)

 "Gracias a la IA, los trabajadores de oficina están descubriendo lo que sus antecesores de oficina aprendieron hace medio siglo: son desechables.

La semana pasada, el presentador de MSNBC, Chris Hayes, anunció en X que los trabajadores administrativos estadounidenses eran las últimas víctimas de una nueva guerra de clases liderada por multimillonarios tecnológicos. El objetivo, escribió, era «hacer con los trabajadores administrativos lo que la globalización y el neoliberalismo hicieron con los obreros».

Ese hilo se viralizó porque la narrativa es seductora. Las historias sobre despidos masivos en empresas tecnológicas, sumadas a los ataques de Donald Trump y la Nueva Derecha contra las «élites acreditadas», parecen evidencia de algo tan sísmico como sistémico. Pero la idea de que los multimillonarios tecnológicos y las élites estén involucrados en una campaña a gran escala específicamente contra los trabajadores de cuello blanco pasa por alto una verdad más profunda e incómoda: lo que estamos presenciando no es una vendetta política coordinada contra la clase usuaria de computadoras. Es simplemente el capitalismo funcionando exactamente como está previsto.

Ciertamente, los datos recientes sobre empleos son desalentadores. Según el último Informe de Empleo de ADP , el crecimiento del empleo administrativo no solo se ha desacelerado; ha entrado en un período de contracción. Aunque los empleadores privados agregaron unos míseros 22.000 empleos en enero de 2026, el sector de servicios profesionales perdió 57.000 puestos. El mes pasado, los empleadores estadounidenses anunciaron más de 108.000 recortes de empleos, el total más alto para principios de año desde la Gran Recesión de 2009, con despidos que aumentaron un 118 por ciento interanual y más del 200 por ciento desde finales de 2025. Muchos de esos recortes fueron en profesiones administrativas, y los sospechosos habituales en las grandes tecnológicas están liderando la carga: Amazon ha implementado múltiples rondas de recortes, eliminando alrededor de 16.000 empleos corporativos en enero como parte de un objetivo más amplio de recortar unos 30.000 roles administrativos. Meta continuó con los despidos en su división Reality Labs y otros equipos, con cientos de puestos ya recortados a principios de 2026.

La tentación es interpretar esta masacre de recortes de empleos desde la perspectiva de la guerra cultural entre MAGA y liberales. Es cierto que, al comienzo del segundo mandato de Trump, comenzó con la espada desenvainada contra los bastiones liberales: universidades, agencias federales y ONG. Los artífices del Departamento de Eficiencia Gubernamental (DOGE) lanzaron un ataque multifacético contra funcionarios, científicos y universidades mediante recortes de fondos y despidos. En su campaña de venganza en la Casa Blanca, Trump pareció especialmente dispuesto a atacar a los oficinistas con educación universitaria, ya que eran el segmento de la población con menos probabilidades de apoyarlo.

Pero, si bien preocupantes, estos fueron ataques dirigidos, pero relativamente limitados, contra el mundo académico, los funcionarios y los burócratas, no una guerra de clases a nivel nacional dirigida específicamente a los trabajadores administrativos. Lo cierto es que los multimillonarios tecnológicos no odian a la clase profesional-gerencial como lo hace MAGA; simplemente encontraron una forma más económica de reemplazar a gran parte de ella, mientras que en el proceso adiestraban a los supervivientes. Es una historia sobre la IA o, al menos, sobre la exuberancia corporativa en torno a la sobrevalorada promesa de la IA.

Para finales de 2025, la IA se había citado como un factor contribuyente a casi 55.000 despidos nacionales, según cifras de Challenger, Gray & Christmas, y las grandes empresas citan cada vez más la automatización como justificación para recortar personal. El director ejecutivo de Salesforce, Marc Benioff, afirmó que la compañía despidió a cuatro mil empleados de atención al cliente una vez que las herramientas de IA absorbieron aproximadamente la mitad de la carga de trabajo, lo que se tradujo directamente en recortes de nómina.

Si las corporaciones pueden utilizar la IA para finalmente alcanzar un nivel de «suficientemente bueno» para redactar código, escribir informes, moderar contenido y optimizar la logística, eso significa que viene después de cualquier trabajo que implicara tareas que solían requerir, digamos, un profesional acreditado de $120,000 al año. Reducir el número de personal en la gerencia media, la programación o la comunicación es simplemente la última iteración del cálculo que llevó a las fábricas a adoptar cintas transportadoras o robots para reducir el número de personal. Usar la tecnología para exprimir la misma productividad de menos trabajadores no es una traición a la promesa del capitalismo; es la promesa, y lo ha sido durante cientos de años. Como observó Karl Marx en El Capital , la maquinaria y la automatización se despliegan no para aligerar el trabajo, sino para profundizar el control del capital sobre el trabajo. «El objetivo constante de estas mejoras es disminuir el trabajo manual para un capital dado, que, gracias a estas mejoras, no solo requiere menos trabajadores, sino que también sustituye constantemente a los menos calificados por los más calificados», escribió.

El problema con esta narrativa específica de «guerra de clases» entre técnicos y profesionales de oficina es que personifica un sistema sin una estrategia central ni un plan unificado más allá de la extracción de valor. Para el trabajador de oficina promedio —aquel que no es un redactor de políticas de alto nivel, sino un experto en hojas de cálculo o un estratega de contenido de nivel medio—, la amenaza no proviene de un decreto trumpiano. Proviene del informe trimestral de ganancias. Por eso, incluso empresas que antes se promocionaban como progresistas, orientadas a la misión y «centradas en el ser humano» de repente recortan equipos a medida que sus accionistas exigen mayores retornos trimestrales. El sector privado no necesita el permiso de Trump para eliminar empleos.

Llevamos años viendo venir esta colisión entre la IA y el empleo, independientemente de quién ocupe la Casa Blanca. Un estudio de Oxford de 2013 especuló que casi la mitad de las profesiones actuales podrían ser eliminadas por la automatización en la próxima generación. Durante su campaña presidencial de 2019, el candidato Andrew Yang fue elogiado por Paul Revere por lo que llamó la «Cuarta Revolución Industrial» de la robótica y la automatización, y la disrupción que tendría en los empleos. Hace tres años, yo mismo escribí en Jacobin que la IA no era una amenaza teórica, sino real, para los trabajadores administrativos.

Por eso no me creo la afirmación de Chris Hayes de que los oligarcas tecnológicos se están rindiendo repentinamente ante Trump y que «convertirán el condado de Marin en Youngstown, Ohio», para desangrar a Silicon Valley y convertirlo en el nuevo Cinturón Industrial. La «guerra» que describe Hayes es, en realidad, la clase profesional que finalmente experimenta la misma precariedad que ha definido la vida de la clase trabajadora durante medio siglo. Durante décadas, el contrato social de la clase profesional se basó en la idea de que si obtenías los títulos adecuados y dominabas la jerga correcta, te prometían un lugar en la mesa, o al menos un lugar cómodo en la sala de espera. Pero ahora, gracias a una economía inestable y a la IA, los profesionales se están proletarizando. Sus habilidades están siendo descualificadas por algoritmos, y su conocimiento especializado se está mercantilizando en un conjunto de entrenamiento para la siguiente iteración de ChatGPT.

Si hay una apertura política aquí, no está en proclamar a las PMC como una clase sitiada, sino en construir solidaridad en todos los sectores del trabajo, desde las fábricas hasta los campus tecnológicos, y presionar para lograr soluciones políticas colectivas: redes de seguridad social sólidas, garantías de empleo, inversión pública en trabajo que los mercados no valoran y control democrático sobre el despliegue de tecnologías transformadoras." 

Ryan Zickgraf , JACOBIN, 14/02/26, traducción Gaceta Crítica) 

13.2.26

Varoufakis: Cuando la start-up china DeepSeek revolucionó el mercado de productos de Inteligencia Artificial con un servicio gratuito mucho menos costoso y de la misma calidad que ChatGPT, las grandes tecnológicas se dieron cuenta de que sus perspectivas como proveedores de productos basados en IA (o servicios de suscripción) habían llegado a su fin... A medida que los costes de los modelos aumentan exponencialmente, los ingresos por suscripción aumentan de forma más o menos lineal. Esto es insostenible... En ese momento, el rostro arrugado y retrógrado de la IA se hundirá, quizá muera por completo... las empresas de IA comenzaron a trasladar sus tecnologías del sector capitalista de la economía al sector tecnogefeudal ya existente... una versión avanzada de un bot como Alexa, impulsada por IA. No solo te conocerá a la perfección, sino que también será capaz de hablarte de una manera prácticamente indistinguible de la de un humano... Esto está a años luz del mero capitalismo de vigilancia, un sistema anterior en el que las máquinas te espiaban para que los anunciantes pudieran orientar su material de marketing... Con este tipo de poder oculto bajo su bonhomía humana, los bots de IA similares a Alexa cultivarán rápidamente en ti una neurodependencia. Se volverán indispensables para tu psique...Cambiar al bot de la competencia será casi impensable, más parecido a un divorcio desgarrador que a encontrar otra tienda online en la que comprar cosas. ¿Podemos escapar de la esclavitud de la Inteligencia Artificial? Sólo la izquierda puede domar a las grandes tecnológicas... empezando con pequeños pasos regulatorios, como legislar la interoperabilidad o derogar la legislación que aumenta el poder exorbitante de las grandes tecnológicas, antes de pasar a tareas más ambiciosas, como construir un patrimonio monetario digital común y replantearse los derechos de propiedad sobre los datos y el capital en la nube. Solo entonces tendremos la oportunidad de convertir la IA en un facilitador benigno para la humanidad

 "Janus, el dios romano de los comienzos y los finales, no tenía dos cabezas separadas, sino que eran dos rostros unidos en un solo ser divino. Uno miraba al pasado y el otro al futuro. La IA también comprende dos rostros unidos en una red de máquinas sumamente poderosa. Y esta dualidad es la clave para responder a las preguntas más frecuentes hoy en día: ¿es la IA una burbuja a punto de estallar? ¿O está a punto de demostrar que los detractores se equivocan al seguir adelante? La respuesta correcta es sí a ambas preguntas.

La cara retrospectiva de la IA, desgastada y llena de recuerdos, es efectivamente una burbuja a punto de estallar. Esta cara de la IA se dedica a la producción capitalista estándar de mercancías. Una suscripción a ChatGPT es un producto como cualquier otro: como una suscripción al New York Times, un contrato de seguro de coche o el alquiler de un vehículo. Pero en enero del año pasado, la start-up china DeepSeek revolucionó el mercado de productos de IA con un servicio gratuito mucho menos costoso de producir y de la misma calidad que ChatGPT. Fue entonces cuando las grandes tecnológicas se dieron cuenta de que sus perspectivas como proveedores de productos basados en IA (o servicios de suscripción) habían llegado a su fin.

 Ahora hay pruebas claras de que empresas como OpenAI, que se dedican a vender suscripciones de IA, han aplicado márgenes excesivos. A medida que los costes de los modelos de lenguaje grandes (LLM) aumentan exponencialmente, los ingresos por suscripción aumentan de forma más o menos lineal. Esto es insostenible y siempre llega un momento en el que lo insostenible ya no se puede sostener. En ese momento, el rostro arrugado y retrógrado de la IA se hundirá, quizá muera por completo.

¿Qué hay de la segunda cara de la IA? Después de que el momento DeepSeek diera el pistoletazo de salida, las empresas de IA comenzaron a trasladar sus tecnologías del sector capitalista de la economía al sector tecnogefeudal ya existente. Mucho antes de que los LLM pudieran emular la interacción humana, las interfaces de capital en la nube, como Alexa, Siri, el Asistente de Google o el algoritmo basado en la web de Amazon, ya habían permitido a las grandes tecnológicas obtener importantes rentas de la nube del resto de nosotros. Una vez que entrabas en amazon.com, salías del capitalismo. Pero ahora la segunda cara de la IA permite a las grandes tecnológicas aumentar su poder de extracción.

 Piensa en lo que muy pronto será capaz de hacer una versión avanzada de un bot como Alexa, impulsada por IA. No solo te conocerá a la perfección, sino que también será capaz de hablarte de una manera prácticamente indistinguible de la de un humano. Recordará todo lo que hayas dicho, hecho o deseado, y podrá remontarse años atrás. Tendrá un recuerdo perfecto de tus caprichos, tus gustos musicales, tus hábitos de compra y tus decepciones. Te hará compañía tanto en los buenos como en los malos momentos. Será capaz de predecir cuándo una de sus recomendaciones te molestará. Te llevará al límite de tu tolerancia sin cruzar tus líneas rojas.

Esto está a años luz del mero capitalismo de vigilancia, un sistema anterior en el que las máquinas te espiaban para que los anunciantes pudieran orientar su material de marketing. Con una interfaz habilitada para la IA, Amazon, Meta y Google pronto interactuarán contigo de formas que hoy parecen tan inconcebibles como lo era para los informáticos hace ocho años el espectáculo de AlphaZero enseñándose a sí mismo desde cero a jugar al ajedrez, superando en 24 horas los 3000 años de ajedrez humano.

 Con este tipo de poder oculto bajo su bonhomía humana, los bots de IA similares a Alexa cultivarán rápidamente en ti una neurodependencia. Se volverán indispensables para tu psique. Cambiar al bot de la competencia será casi impensable, más parecido a un divorcio desgarrador que a encontrar otra tienda online en la que comprar cosas. En ese momento, toda esperanza de que la competencia en el mercado tenga futuro se desvanece.

Las economías de escala masivas son sinónimo de monopolio natural, una de las pocas cosas útiles que enseñamos a los estudiantes de economía en la universidad. Esa es la razón por la que no podemos tener varias empresas de agua compitiendo en la misma ciudad, instalando diferentes tuberías de agua que recorren nuestras calles y paredes. Por razones similares, un puñado de grandes empresas tecnológicas hiperescalables poseen y controlan los medios de producción de la IA. Para cualquier empresa o startup que quiera desarrollar una capacidad seria en IA, acceder a la infraestructura de estas hiperescalables no solo es conveniente, sino una necesidad fundamental. Esto les da una enorme influencia sobre el ritmo, el coste y la dirección de la segunda cara de la IA.

«Las economías de escala masivas son sinónimo de monopolio natural».

 Con visión de futuro, lúcida, expectante e inmune al estallido de la burbuja de la IA, la segunda cara de la IA está buscando caminos aún no transitados hacia un futuro cercano que apenas podemos imaginar. Lo más intrigante es que se está centrando en un ámbito que poco tiene que ver con lo que podemos describir útilmente como mercados capitalistas. Tenemos muchas pruebas de que esto ya está sucediendo. Un buen ejemplo es Instacart, una empresa que ha llevado las tiendas de comestibles tradicionales al sector tecnofeudal, extendiendo el capital en la nube habilitado por la IA a miles de minoristas, de todos los tamaños y localidades. El resultado es una forma de discriminación de precios tan extrema que anula las características más básicas de un mercado capitalista.

 Esta práctica de «optimización perfecta de precios» es ahora imitada por todos los grandes minoristas de Estados Unidos y otros países. Instacart no solo extrae lo que los economistas denominan «excedente del consumidor» (la diferencia entre el precio que paga el consumidor y el precio máximo que está dispuesto a pagar), sino que, lo que es más importante, hace que la competencia de precios sea prácticamente imposible. Capaz de recopilar los patrones de comportamiento de cada consumidor, sigue un patrón de precios que impide comparar precios entre personas o periodos de tiempo dentro de una misma tienda o plataforma, pero también entre diferentes tiendas y plataformas. Por si fuera poco, Instacart permite a los minoristas físicos y a las plataformas digitales coludirse —a veces incluso sin que lo sepan sus gerentes— de formas que el ojo humano no puede discernir. El sistema está diseñado para ser invisible, indiscernible; un disolvente irresistible de todo lo que pueda describirse como mecanismo de mercado.

La segunda cara de la IA, la tecnofeudal, prevalece y seguirá haciéndolo tras el estallido de la burbuja de la IA. No podría ser de otra manera. Ante la disyuntiva entre los precarios beneficios que cualquier start-up, como DeepSeek, puede disolver de la noche a la mañana y las rentas de la nube que las máquinas habilitadas para la IA pueden asegurar a largo plazo, las grandes tecnológicas optaron por lo segundo. Cualquier empresa que, hoy en día, siga intentando obtener beneficios suministrando productos básicos basados en la IA tendrá que pasar a extraer rentas de la nube en el sector tecnofeudal o perecer.

 ¿Qué significa esto para nosotros, para el futuro de la humanidad? Los optimistas tecnológicos están convencidos de que la IA nos abrirá nuevas perspectivas de placer, productividad y riqueza. Pero no puedo compartir su optimismo.

He aquí el motivo. Los sectores tradicionales capitalistas de la economía y los sectores tecnofeudales impulsados por la IA están inmersos en un conflicto dinámico: el valor se crea en estos últimos y es usurpado por los primeros. Cuando la rentabilidad del sector capitalista supera un umbral determinado, el capital en la nube impulsado por la IA se acumula en exceso en el sector tecnofeudal y la tasa de extracción de renta de la nube acaba cayendo. Y cuando las tasas de extracción de renta de la nube impulsadas por la IA caen por debajo de otro umbral, el capital productivo (incluidas las máquinas impulsadas por la IA) se ve atraído por el sector capitalista, lo que hace bajar la tasa de beneficio. Y así sucesivamente.

Se asemeja a un enfrentamiento entre depredadores y sus presas. Cuando los depredadores se alimentan insaciablemente de sus presas, estas disminuyen, lo que provoca que los depredadores acaben muriendo de hambre. La población de presas se recupera entonces, solo para dar a los depredadores otra oportunidad de devorarlas. ¿Existe un estado final para esta dinámica cíclica? Creo que sí: el colapso sistémico.

 La intuición detrás de mi sombrío pronóstico es simple. El mayor logro de las grandes tecnológicas es el éxito de sus máquinas y algoritmos de IA a la hora de reclutar a miles de millones de personas para que trabajen gratis —publicando vídeos, escribiendo reseñas, enviando textos— y aumentando así su capacidad para obtener rentas de la nube. Pero, ¿qué ocurre cuando aumenta la proporción entre las rentas de la nube impulsadas por la IA y la masa salarial de las grandes tecnológicas? El poder adquisitivo agregado de la sociedad disminuye, la trayectoria de la tasa de beneficio de las empresas capitalistas se desploma y, finalmente, las rentas de la nube de las grandes tecnológicas también disminuyen. La volatilidad y el estancamiento secular que siempre han sido endémicos del capitalismo se convertirán, de esta manera, en un círculo vicioso de colapso de las rentas de la nube y los beneficios capitalistas.

Esa es la historia de la segunda cara de la IA y de cómo una tecnología prodigiosa con capacidades prometeicas acabará, con toda probabilidad, de forma daedaliana. En la mitología antigua, Prometeo personificaba la esperanza de que la tecnología fuera un facilitador para la humanidad. Aunque él mismo era prometeico, Dédalo, el ingeniero genio que construyó el Laberinto para el rey Minos con el fin de contener al Minotauro, quedó atrapado en su propia obra. Incluso cuando inventó máquinas voladoras para que él y su hijo Ícaro escaparan de Creta, todo terminó en tragedia. Lo mismo ocurre hoy en día con la IA. Los ingenieros prometeicos la inventaron y desarrollaron solo para que su segunda cara, más fea, los aprisionara —así como al resto de nosotros— dentro de un sistema tecnológico hipercomplejo, envolvente y laberíntico.

 Y así, cuando mis amigos me preguntan por qué me molesto en ocuparme de la política electoral, que saben que detesto profundamente, les respondo que solo hay un camino desde la prisión de Dédalo hasta el ideal prometeico: la política democrática radical. «¿Qué significa eso?», me preguntan. Significa empezar con pequeños pasos regulatorios, como legislar la interoperabilidad o derogar la legislación que aumenta el poder exorbitante de las grandes tecnológicas, antes de pasar a tareas más ambiciosas, como construir un patrimonio monetario digital común y replantearse los derechos de propiedad sobre los datos y el capital en la nube. Solo entonces tendremos la oportunidad de convertir la IA en un facilitador benigno para la humanidad."

( , Un Herd, 12/02/26, traducción DEEPL, enlaces en el original)