"Este es el segundo artículo de una serie de dos partes (aquí la primera nota) sobre la amenaza de la pérdida de puestos de trabajo y el desplazamiento de los trabajadores impulsados por la IA.
Las empresas de IA están informando de un aumento preocupante de las capacidades de sus modelos. El informe System Card de abril de 2025 de OpenAI sobre los modelos o3 y o4-mini indica que «varias de nuestras evaluaciones biológicas indican que nuestros modelos están a punto de ser capaces de ayudar de forma significativa a los principiantes a crear amenazas biológicas conocidas». Claude 4 Opus demostró su capacidad para ayudar a los usuarios a obtener uranio de grado nuclear. Los modelos recientes demostraron «una mayor evidencia de planes de alineación», según un informe encargado por el estado de California en junio; en otras palabras, los modelos pueden llevar a cabo engaños estratégicos, como estar dispuestos a chantajear a ingenieros, y los nuevos modelos a menudo pueden detectar cuándo están siendo evaluados, según el informe. No se trata solo de una hipótesis, sino de algo que se estuvo desarrollando en los últimos meses.
Como argumentamos en nuestro primer ensayo sobre este tema, la izquierda debe tomarse muy en serio los riesgos que la IA supone tanto para la seguridad como para los medios de vida. Al igual que fue un error dejar que el cambio climático se encasillara en la categoría «medioambiental» y se tratara como un interés especial o una cuestión científica, cuando en realidad afecta a la vida de todos, no podemos compartimentar los cambios que provocará la IA en una única cuestión de «tecnología» o política de innovación. Este es un tema que nos concierne a todos.
En este ensayo, abordamos la eterna pregunta «¿qué hacer?». Nuestra respuesta: necesitamos un enfoque predistributivo de la IA, que la regule como un servicio público, y también debemos crear un programa de empleo público para los trabajadores desplazados en la economía del conocimiento.
Redistribución del estado del bienestar a la RBU
La izquierda tiene una respuesta general para el desplazamiento laboral: un Estado de bienestar sólido con un seguro de desempleo adecuado y programas públicos de formación y colocación laboral. En Estados Unidos, estos sistemas son insuficientes desde hace tiempo y ahora se ven sometidos a una presión aún mayor. En el ámbito educativo, las universidades están siendo atacadas y sus dirigentes no están siendo proactivos a la hora de diseñar programas de reciclaje y recualificación.
En el frente del Estado del bienestar, las limitadas protecciones sociales existentes se están erosionando (más aún tras la aprobación de la «Big Beautiful Bill» de Donald Trump, que recortará Medicaid, los cupones de alimentos y otras redes de seguridad vitales de nuestro ya maltrecho sistema de bienestar), aunque la pandemia de COVID-19 demuestra que pueden ampliarse rápidamente en situaciones de emergencia. Los sindicatos también tienen un historial de intentar traducir las ganancias de productividad derivadas de la innovación tecnológica en horas de trabajo más cortas, en lugar de en la pérdida de puestos de trabajo. El fortalecimiento y la ampliación del Estado del bienestar, la inversión masiva en programas de formación y colocación laboral y el empoderamiento de los sindicatos serán las propuestas políticas de referencia para hacerle frente a la pérdida de puestos de trabajo impulsada por la IA.
Algunas propuestas utópicas de la izquierda abrazan la «renta básica universal» (RBU) no solo como respuesta al desempleo a gran escala, sino también como fuente de influencia para los trabajadores. Algunos sostienen que la RBU proporcionaría más tiempo libre y suavizaría el vínculo fundamental entre el trabajo asalariado y la supervivencia en el capitalismo.
Otros socialistas, sin embargo, se muestran escépticos al respecto. Una de las razones es que la RBU proporciona una especie de «bienestar para los mercados», garantizando que el gasto público vuelva a manos de capitalistas privados como Amazon, Walmart y, de hecho, ahora OpenAI, Google y otros proveedores de tecnología de IA. (No es casualidad que los propios capitalistas tecnológicos se hayan convertido en los grandes defensores de la RBU).
Otra preocupación es que la RBU ignora la dignidad fundamental que se atribuye al trabajo en todas las sociedades, incluida la capitalista. No creemos que la mayoría de las personas se sientan felices con un desempleo o subempleo involuntario prolongado, incluso si el Estado les proporcionara lo suficiente para vivir. La cuestión es cómo se podría reorientar a esas poblaciones hacia trabajos socialmente útiles a través de canales públicos.
Soluciones como la ampliación del estado del bienestar y la RBU se basan en la redistribución de la riqueza de los capitalistas (incluidos los capitalistas de la IA) para paliar las consecuencias del rápido cambio tecnológico en los mercados laborales. Pero, por muy necesarias que sean, estas medidas no cuestionan fundamentalmente las estructuras de poder que le dan forma a la tecnología de la IA en su núcleo.
«Predistribución» o socialización de los beneficios de la IA
Enfoques más radicales no aceptarían que la IA deba estar controlada por capitalistas privados que luego tienen derecho a monopolizar el excedente producido por su uso en toda la sociedad. Las políticas destinadas a la «predistribución», tal y como las discuten Saffron Huang y Sam Manning, buscarían generalizar los beneficios de una tecnología que está cambiando el mundo antes de que sea acaparada por capitalistas en busca de beneficios.
Hay algo fundamentalmente colectivo en la IA. Karl Marx argumentaba que el capital trata al conocimiento científico —lo que él llamaba provocativamente «el intelecto general»— como un «regalo gratuito» del que puede apropiarse en su búsqueda de beneficios. En la medida en que la IA representa una forma gigante de aprendizaje automático basado en toda la base de conocimientos textuales de la sociedad, Marx no podía prever esta escala de apropiación intelectual.
Es revelador que OpenAI comenzara como una organización sin ánimo de lucro antes de convertirse en una empresa capitalista: incluso los innovadores en IA reconocieron el riesgo del afán de lucro con una tecnología tan capaz de generar costos profundos e incluso existenciales. Científicos y otras personas ya se dieron cuenta de su utilidad como una especie de «asistente de investigación» en la codificación, la respuesta a preguntas generales y, de hecho, la elaboración de artículos de investigación coherentes sobre un tema determinado.
No es difícil ver cómo este tipo de herramienta podría convertirse en un servicio esencial subyacente a todas las formas de trabajo, tanto en los lugares de trabajo como en los hogares. Cuando el editor fundador de Wired, Kevin Kelly, previó que la IA sería tan fundamental como la electricidad, una tecnología de uso general que estaría «en todo» a medida que se «cognificara» —teléfonos, dispositivos, coches, edificios, etc.—, probablemente a la mayoría le sonó como el habitual entusiasmo tecnológico. Pero ahora es posible ver cómo podría ser realmente la integración de la IA en la vida cotidiana de las personas.
En abstracto, la IA se incorpora a la vida cotidiana para resumir, traducir, investigar y generar nuevas ideas. No se trata solo de que la IA realice tareas de oficina como programar reuniones, crear gráficos y preparar presentaciones, ayudar a encontrar las palabras adecuadas para un mensaje, publicar en las redes sociales y todo lo demás. Entrará en las tareas domésticas y los pasatiempos: buscar reparadores, identificar plantas desconocidas en el jardín, recomendar recetas y hacer la lista de la compra, optimizar el entrenamiento físico. Nada de eso parece esencial ahora, al igual que hace treinta años Google Maps no parecía esencial. Pero la gente se acostumbrará poco a poco a sus capacidades, al igual que hoy en día a mucha gente le resulta muy difícil llegar a un lugar nuevo sin consultar el teléfono.
La IA como servicio público
Afortunadamente, ya existe un conjunto de políticas y reflexiones jurídicas sobre cómo tratar a estos «servicios esenciales»: la legislación y la regulación de los servicios públicos. Los pensadores jurídicos progresistas de principios del siglo XX reconocieron que ciertas infraestructuras en red, como el gas, el agua y la electricidad, debían gestionarse como «empresas comunes y colectivas (…) demasiado importantes para dejarlas exclusivamente en manos de las fuerzas del mercado», como lo expresó el jurista William Boyd. Los servicios públicos se crearon mediante estatutos legales que establecían que debían regirse por el interés público y no simplemente por el lucro privado (aunque, en el caso concreto del gas y la electricidad, se permitía la propiedad privada y el lucro como parte de este acuerdo legal).
Dado que un ejemplo paradigmático de este ámbito es la electricidad, hay dos puntos que deben distinguirse aquí. En primer lugar, los modelos básicos de IA comparten características con la infraestructura eléctrica, lo que sustenta la lógica de regularla como un servicio público. (Aunque «IA» puede referirse a todo tipo de cosas, aquí centramos el debate en los modelos básicos y, en particular, en los modelos «de vanguardia» avanzados, como Claude 3.7 Sonnet de Anthropic, o3 de OpenAI, R1 de DeepSeek, etc., que requieren grandes cantidades de datos y aplicaciones de potencia descendente).
El informático especializado en IA Andrej Karpathy observa que los grandes modelos de lenguaje (LLM) requieren enormes gastos de capital fijo para construir la red de infraestructura informática necesaria para entrenar los modelos, clientes que requieren «acceso medido» (tokens basados en el número de palabras/información procesada) y una demanda de flujo constante de información fiable similar al voltaje eléctrico.
Estos sistemas podrían convertirse en servicios integrados en la vida cotidiana y el trabajo de las personas. A cierta escala, los grandes sistemas de IA podrían regularse como los servicios públicos: obligándolos a ofrecer tarifas y acceso razonables, a estar sujetos a supervisión pública y a funcionar de acuerdo con normas que podrían incluir la transparencia y la fiabilidad.
La perspectiva de una regulación pública no es meramente hipotética. El gobernador de California, Gavin Newsom, vetó un controvertido proyecto de ley sobre seguridad de la IA en 2024, pero un informe recién publicado encargado por el Estado sugiere que las capacidades de los modelos de IA se dispararon en los ocho meses transcurridos desde el veto, lo que plantea nuevas y importantes preocupaciones en materia de regulación pública.
Lo que está en juego al dejar a estos servicios sin regular está empezando a ser evidente. Por ejemplo, hace unos meses, OpenAI lanzó una actualización de ChatGPT que le daba una personalidad aduladora, volviéndolo tan agradable que provocaba y reforzaba delirios paranoicos y elogiaba efusivamente ideas empresariales «geniales», como vender «mierda en un palito». La empresa rápidamente retiró la actualización tras las críticas virales. Pero se puede ver el peligro de que un producto del que dependen 500 millones de usuarios semanales no esté regulado de esta manera.
Otra preocupación clave en la legislación sobre servicios públicos es la «obligación de prestar servicio» a toda la población en su territorio de operación y evitar las desigualdades en el acceso. Si los usuarios premium obtienen una IA que funciona y el resto de nosotros obtenemos una versión poco fiable y que funciona a medias, la sociedad se vuelve aún más desigual. La gente no toleraría que una parte de la población tuviera electricidad o agua potable siempre disponibles y el resto un servicio irregular y contaminación ocasional, o al menos no debería tolerarlo.
La cuestión es que se trata de cuestiones que el Estado puede abordar. Sin regulación, los beneficios de la IA no se distribuirán de forma equitativa ni serán accesibles para toda la población.
En segundo lugar, la IA no solo es similar a la electricidad, sino que requiere enormes cantidades de electricidad para alimentar los procesos informáticos que sustentan sus funciones básicas. En otras palabras, como muchos advirtieron, el crecimiento de la IA y de los centros de datos en general generará niveles de demanda eléctrica o «carga» que no se han visto en varias décadas, lo que pondrá a prueba nuestros modelos actuales de gobernanza y regulación de los servicios públicos. La Agencia Internacional de la Energía predice que la demanda de electricidad de los «centros de datos optimizados para la IA» se cuadruplicará para 2030, y que en Estados Unidos los centros de datos representarán la mitad del crecimiento total de la demanda de electricidad (aunque actualmente la IA solo representa alrededor del 15 % de la demanda eléctrica de los centros de datos, se prevé que esta cifra aumente rápidamente).
Esto supone un reto, ya que acabamos de salir de medio siglo de reestructuración (o desregulación) de la electricidad, basada en la idea de que los servicios públicos eran monopolios gigantescos, lentos a la hora de cambiar e innovar y perjudiciales para los consumidores. Este proceso ha «desagregado» sistemáticamente las empresas eléctricas en mercados más fragmentados, basándose en la promesa neoliberal de que una mayor competencia siempre genera resultados óptimos.
Sin embargo, está claro que el antiguo modelo de servicios públicos basado en la planificación centralizada a largo plazo, la inversión socializada y la garantía de tarifas «justas y razonables» para los consumidores parece bastante propicio para los retos a los que nos enfrentamos. Más allá de la IA, también está el hecho de que la descarbonización requerirá una enorme expansión de la infraestructura de generación y transmisión de electricidad.
En resumen, con la IA, el aumento vertiginoso de la demanda de electricidad y el cambio climático, nos enfrentamos a cuestiones públicas ineludibles, y el modelo de servicios públicos al menos muestra un ejemplo histórico de una forma institucional capaz de abordarlas. Creemos que es una cuestión abierta si estos diferentes aspectos de la regulación de la IA —la regulación de los modelos y algoritmos de IA, por un lado, y la regulación de su infraestructura y uso de la energía, por otro— deben tratarse dentro de un marco unificado. Se podría imaginar una gobernanza conjunta de ambas dimensiones, pero también se podrían plantear cuestiones fundamentales sobre la transparencia pública del funcionamiento de los modelos, que se perderían en las conversaciones sobre las necesidades energéticas de los centros de datos. Lo fundamental es que el modelo general de regulación de los servicios públicos se aplica tanto a los aspectos físicos como a los virtuales de estos sistemas.
El modelo de servicios públicos no es perfecto, como señalaron algunos autores. Puede ser lento a la hora de cambiar y es propenso a la corrupción. Pero, como explica Pier LaFarge, también representa «el equilibrio más exitoso entre el capital privado y el interés público de la historia, así como el único ejemplo operativo de infraestructura socializada en el corazón de la mayor economía del mundo». Si el siglo XX se caracterizó fundamentalmente por la red eléctrica, el XXI podría depender de la provisión pública de infraestructura de IA.
Por supuesto, un proyecto de este tipo supondría recuperar el control de la IA de manos de sus señores feudales privados. Desde hace muchos años, personas de diversos ámbitos hablan en términos más generales de regular la tecnología en interés público, de infraestructuras públicas digitales y de convertir a las empresas tecnológicas en servicios públicos privados. Pero ideas similares y ambiciosas sobre una «Internet pública» no disminuyeron precisamente el poder de Google o de las empresas de redes sociales sobre las tecnologías digitales.
Sin embargo, el ejemplo histórico de la electricidad nos da un poco más de esperanza, especialmente cuando se está gestando una reacción pública contra las incursiones de la IA capitalista y las tensiones energéticas e hídricas creadas por la construcción de su infraestructura. A finales del siglo XIX, la industria eléctrica era totalmente privada: Thomas Edison, en busca de capital en Wall Street, instaló la primera central eléctrica en Pearl Street, en la ciudad de Nueva York. Pero a medida que más y más reformistas progresistas reconocieron el papel vital de la electricidad en la infraestructura urbana, amenazaron con la nacionalización total de los sistemas eléctricos municipales. La amenaza real de la propiedad pública llevó a los capitalistas de la electricidad a aceptar un compromiso basado en convertir la electricidad en un servicio público regulado. Hoy en día necesitaremos movimientos igualmente poderosos capaces de disciplinar a la IA privada.
Un programa de empleo público para la economía del conocimiento
Tratar a la IA como un servicio público no resuelve el problema del desplazamiento de puestos de trabajo, pero podría proporcionar un marco de planificación más amplio para hacerle frente a la pérdida de puestos de trabajo de forma coordinada y pública. Para este problema, también contamos con un rico precedente histórico: los programas de empleo público del New Deal.
Un programa de empleo público para la IA tendría que pensar de forma creativa sobre cómo poner a trabajar a algunas de sus víctimas más visibles: los trabajadores del conocimiento de la clase profesional y directiva. Vale la pena recordar que el New Deal no solo se centró en la mano de obra industrial para construir escuelas, hospitales y sistemas eléctricos, sino también en aprovechar la mano de obra creativa en las artes con fines socialmente útiles y en hacer la cultura accesible a las masas: pensemos en los murales de Diego Rivera que evocaban la lucha obrera o en Woody Guthrie cantando sobre la energía hidroeléctrica pública. El New Deal también contrató a innumerables ingenieros, planificadores y otros trabajadores con conocimientos técnicos cuyas habilidades se dedicaron a la planificación pública eficaz y la gobernanza.
Hoy en día, estos trabajadores del conocimiento suelen buscar empleos de interés público en el «tercer sector» de las organizaciones sin ánimo de lucro, es decir, en las universidades y las ONG de defensa de causas sociales (entidades que, como hemos visto, son fundamentalmente vulnerables a los ataques políticos y a los caprichos de los filántropos). Aprovechar sus habilidades directamente para el bien público podría proporcionar una salida mucho más estable y democráticamente responsable para estos trabajadores. Quizás los ingenieros de software que buscan trabajo podrían encontrar empleo ayudando a crear plataformas públicas de IA y de conocimiento público.
Cómo llegar desde aquí
Estas ideas parecen lejanas desde el punto de vista de la viabilidad política. Sin embargo, los plazos de avance de la LLM indican que podríamos necesitar que se reflexionara sobre ellas y que se lograra un amplio apoyo político en un plazo de cinco años. En este momento, solo contamos con propuestas de legislación estatal extremadamente modestas. Por ejemplo, la Ley de Estabilización de la Fuerza Laboral, reintroducida en la Asamblea del Estado de Nueva York en esta sesión, exige a las empresas que realicen evaluaciones del impacto de la IA y gravaría a las empresas que sustituyan a los trabajadores por IA, con exenciones para las pequeñas empresas que lo necesiten para seguir siendo viables económicamente. Los fondos recaudados con este recargo se destinarían a la reconversión profesional de los trabajadores, el desarrollo de la fuerza laboral y el seguro de desempleo.
Esto va en la dirección correcta, y es positivo que alguien se haya molestado en redactarlo. Sin embargo, está claramente limitado por lo que parece políticamente imaginable en este momento. También ilustra por qué un enfoque estado por estado será inadecuado para el desafío, ya que si las empresas se enfrentan a recargos solo en Nueva York, serán aún más propensas a trasladarse a estados con menos protecciones para los trabajadores, lo que agravará las tendencias existentes. Tenemos que aprovechar la creciente sensación de alarma para abrir nuevas posibilidades. Para ello, necesitamos que personas que piensan que la IA «no es su problema» se sumen a la lucha.
Independientemente de si se cree que la IA requiere de una expansión del Estado de bienestar, la RBU, la ley de servicios públicos, la garantía de empleo público o una combinación de todo ello, ninguna de estas soluciones será fácil de conseguir frente al capital de la IA o la clase capitalista en general, que se resiste a los impuestos y la redistribución necesarios para llevarlas a cabo en su mayor parte. Por lo tanto, como dijimos en nuestro ensayo anterior, es importante no tratar a la IA como un ámbito político independiente del clima, la sanidad y la gobernanza económica. Todos estos retos requieren de un movimiento obrero más amplio contra la austeridad y el poder del capital en general, que reafirme la importancia fundamental de los bienes públicos."
(H. Buck , profesora asociada de medio ambiente y sostenibilidad en la Universidad de Buffalo, y M. Huber, profesor de geografía en la Universidad de Siracusa, JACOBINLAT, 04/08/25)
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