Por Canuto  

El escritor y periodista Cory Doctorow sostiene que el boom de la inteligencia artificial combina una narrativa financiera desbordada con una fantasía corporativa de eliminar trabajadores. En una extensa conversación, plantea que el sector quema capital a una escala inédita, cuestiona la supuesta inevitabilidad de la IA y anticipa que, si la burbuja estalla, el golpe podría ser severo para mercados, empresas y empleados.
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  • Doctorow afirma que siete empresas de IA concentran más de un tercio del mercado bursátil y sostienen una dinámica de gasto que considera insostenible.
  • El autor distingue entre usos útiles de la IA como complemento laboral y estrategias empresariales que buscan reemplazar personas para trasladarles el riesgo.
  • Aunque prevé un colapso doloroso, cree que podrían sobrevivir modelos abiertos, talento técnico y hardware barato con aplicaciones realmente valiosas.

Cory Doctorow, periodista tecnológico y autor de ciencia ficción, volvió al debate público sobre inteligencia artificial con un nuevo libro titulado The Reverse Centaur’s Guide to Life After AI. Su argumento central no es que la IA sea intrínsecamente malvada, sino que la narrativa que la rodea está siendo moldeada por incentivos financieros y corporativos que podrían terminar muy mal.

En una conversación con Ars Technica, Doctorow describió el auge actual de la IA como una burbuja mucho mayor que otras manías tecnológicas recientes. A su juicio, la escala del gasto, las expectativas de crecimiento y la concentración bursátil convierten este ciclo en uno especialmente riesgoso.

Para lectores menos familiarizados con el debate, la tesis de Doctorow mezcla economía política, crítica tecnológica y análisis laboral. Su foco no está tanto en si un modelo puede completar tareas, sino en quién gana, quién asume los costos y qué tipo de estructuras de poder se fortalecen con su adopción.

El autor ya había explorado temas similares en su libro anterior sobre la “enshittification”, término con el que describe el deterioro progresivo de plataformas y servicios cuando las empresas operan sin frenos competitivos. Ahora sostiene que la fiebre por la IA es una continuación de ese mismo problema, pero a una escala material y financiera mucho más grande.

Según Doctorow, la conversación pública ha exagerado la idea de una inevitabilidad tecnológica que apenas admite matices. Su nuevo planteamiento intenta separar lo que considera avances útiles de la “basura” narrativa y financiera que, en su opinión, domina al sector.

Una burbuja de dimensiones históricas

Doctorow sostiene que muchas grandes tecnológicas necesitan proyectarse como compañías de crecimiento incluso cuando sus mercados ya están maduros. Según su razonamiento, una empresa con acciones de crecimiento muy líquidas puede seguir expandiéndose usando su propia valoración como moneda para comprar otras firmas.

Cuando ese crecimiento orgánico se agota, aparece la tentación de inventar nuevos mercados imaginarios. En esa lógica entraron antes el metaverso, cripto y Web3, pero para Doctorow la IA superó por mucho esos episodios tanto en tamaño como en agresividad financiera.

Citó que, cuando escribía su libro, el gasto de capital global vinculado con esta fiebre era de USD $700.000 millones. Ahora, dijo, esa cifra asciende a USD $1,4 billones, una dimensión que considera sin precedentes frente a otras burbujas tecnológicas e incluso frente a otras burbujas históricas.

También ofreció ejemplos concretos para ilustrar el cambio de escala. Indicó que Meta desperdició USD $60.000 millones en el metaverso, pero que en los últimos tres años habría gastado USD $150.000 millones en IA y que planea invertir otros USD $150.000 millones este mismo año.

Para Doctorow, ese volumen de gasto se apoya en una combinación explosiva: una historia de crecimiento para los mercados y una promesa ideológica para los líderes empresariales. Su tesis es que ambas fuerzas se retroalimentan y permiten justificar inversiones gigantescas en un negocio que todavía no demuestra fundamentos sólidos.

El escritor resumió esa asimetría con otra cifra llamativa. Afirmó que se están invirtiendo USD $1,4 billones de CapEx en un sector que genera cerca de USD $50.000 millones al año y cuyos activos deben reemplazarse cada 24 a 30 meses.

La fantasía de un mundo sin trabajadores

Una de las ideas más provocadoras de Doctorow es que la IA atrae a líderes políticos y empresariales porque alimenta la fantasía de un mundo sin personas. En su visión, la promesa seduce porque otras personas siempre introducen fricción, límites y contradicciones a los planes del poder.

Aplicado al mundo corporativo, eso se traduce en el sueño de una empresa sin empleados. Doctorow dijo que muchos ejecutivos temen en secreto descubrir que su ausencia no altera el funcionamiento de la compañía, mientras saben que si los trabajadores no se presentan todo se detiene.

Desde ese punto de vista, la IA no solo es una tecnología, sino una narrativa emocional para quienes desean eliminar mediaciones humanas. El autor extendió esa idea al sector público al mencionar despidos en el gobierno promovidos bajo la fantasía de administrar un Estado sin empleados públicos.

Doctorow usa en su libro el concepto de “centauro” para describir a una persona aumentada por una herramienta. Ese aumento puede venir de aprendizaje automático, autocompletar, un vehículo o cualquier tecnología que amplíe capacidad sin desplazar la autonomía del trabajador.

En contraste, un “centauro inverso” es, en sus palabras, una cabeza de máquina sobre un cuerpo humano. Allí la persona deja de ser protagonista y pasa a funcionar como apéndice de carne al servicio de un sistema automatizado que impone ritmo, métricas y responsabilidad.

El ejemplo que ofreció fue el de un repartidor de Amazon rodeado de cámaras de IA que vigilan su conducción. En ese caso, el trabajador ya no sería el agente principal de la tarea, sino un periférico subordinado a la lógica de la máquina y de la supervisión algorítmica.

Entre usos útiles y reemplazos irresponsables

Doctorow insistió en que no es un enemigo absoluto de la IA. De hecho, dijo que la usa con frecuencia y que ve valor real en herramientas que ayudan a trabajadores calificados a hacer mejor su labor sin destruir calidad ni trasladarles culpas ajenas.

Para ilustrar esa diferencia, comparó dos escenarios en medicina. Uno sería usar IA para ayudar a radiólogos a procesar rayos X y detectar tumores potenciales que podrían pasar desapercibidos, una aplicación complementaria que mantiene criterio humano.

El otro escenario sería despedir a nueve de cada diez radiólogos y dejar que la IA haga diagnósticos, mientras un único profesional restante verifica resultados y carga con toda la responsabilidad si algo sale mal. Ahí, según Doctorow, ya no hablamos de apoyo tecnológico, sino de desmantelamiento laboral disfrazado de eficiencia.

Esa distinción también le sirve para explicar por qué algunos trabajadores dicen que la IA mejora su vida y otros la detestan. Para Doctorow, ambos testimonios pueden ser sinceros porque describen contextos laborales completamente distintos.

Quien conserva autonomía y decide cómo usar la herramienta puede beneficiarse de ella como centauro. Quien es obligado a usarla para producir más, más rápido y con menor calidad, termina convertido en un “sumidero de responsabilidad” que absorbe las fallas del sistema.

En ese marco, el rechazo laboral a la IA no sería mera resistencia al cambio. Más bien expresaría una percepción clara de que ciertas implementaciones buscan intensificar control, deteriorar condiciones de trabajo y transferir el riesgo reputacional y legal a empleados cada vez más vulnerables.

La comparación con la web y el argumento de las pérdidas

Doctorow cuestionó una analogía muy repetida por defensores del sector: que la web también perdió dinero antes de volverse rentable. Para él, ese paralelo confunde una coincidencia superficial con una dinámica económica completamente distinta.

En su explicación, la web mejoraba su economía unitaria con cada nuevo usuario y con cada nueva generación tecnológica. Cada uso adicional contribuía a hacerla menos deficitaria, y sus infraestructuras iban encontrando formas sostenibles de monetización y escala.

Con la IA, afirma, ocurre lo contrario. Según su lectura, cada cliente le hace perder dinero a la empresa, cada uso adicional agrava esa pérdida y cada nueva generación de modelos cuesta más que la anterior.

Lo resumió con una frase contundente: la IA es la cosa que más dinero ha perdido en nuestra especie. Esa afirmación busca subrayar que el problema no es solo el volumen absoluto del gasto, sino la dirección de los incentivos y la falta de señales de corrección.

Doctorow también contrastó la recepción social de ambas olas tecnológicas. Recordó que, en los años noventa y dos mil, buena parte de la prensa de negocios temía que los trabajadores llevaran la web a la oficina antes de que los jefes supieran cómo gestionarla.

Hoy, dice, el tono es inverso. En lugar de empleados empujando la adopción, hay empresas buscando vigilar y castigar a quienes no quieren usar IA, un signo que para él revela un desacople entre la narrativa comercial y el deseo real dentro de los lugares de trabajo.

Por qué no se declara anti-IA

Doctorow dejó claro que no considera a la IA una tecnología excepcional en sentido moral. Eso significa, según explicó, que no la ve como excepcionalmente perversa ni cree útil evaluarla solo por el comportamiento de las compañías que hoy lideran su desarrollo comercial.

Reconoció que dar dinero a muchas de esas empresas puede ser una mala idea y que el impacto ambiental de los grandes modelos fundamentales suele ser insostenible. Sin embargo, rechazó la noción de que toda inferencia estadística con redes neuronales deba ser descartada por origen o asociación.

También defendió el raspado de la web como práctica socialmente valiosa. A su juicio, sería peligroso responder a los problemas del sector volviendo ilegal registrar lo que está disponible públicamente en Internet para analizarlo y preservar memoria digital.

Para sustentar ese punto, mencionó que muchos contenidos periodísticos o analíticos desaparecen o se alteran cuando cambian propietarios y estrategias editoriales. Sin esos registros, dijo, sería más difícil reconstruir qué existió realmente en la web abierta.

En su opinión, centrar la discusión en nuevos derechos de autor para entrenamiento de IA favorecería a grandes empresas de medios y no a los trabajadores creativos. Cree que los empleadores terminarían apropiándose contractualmente de esos derechos sin dejar margen real de negociación individual.

Por eso propuso mirar hacia el derecho laboral en vez de hacia nuevas restricciones de copyright. Señaló que los guionistas y actores de Hollywood han sido de los pocos grupos que lograron imponer límites efectivos al uso de IA gracias a formas de negociación sectorial poco comunes en Estados Unidos.

Qué podría quedar si la burbuja estalla

Doctorow no cree que toda burbuja deje el mismo tipo de residuo. Puso como ejemplo la explosión de las puntocom, que destruyó valor para inversionistas y fondos de pensión, pero dejó infraestructura barata, talento técnico abundante y condiciones para una web posterior más útil.

Recordó incluso detalles materiales de ese período, como alquileres desplomados en San Francisco y mobiliario corporativo vendido a precios ridículos tras quiebras tecnológicas. Para él, ese excedente ayudó a incubar una etapa más robusta y creativa de Internet.

También comparó ese caso con Enron, que para su criterio no dejó nada productivo más allá de restos simbólicos. La idea central es que una burbuja puede ser destructiva y, aun así, dejar activos reutilizables para desarrollos futuros más sensatos.

En el caso de la IA, Doctorow cree que el colapso podría abaratar mucho el hardware. Dijo que, tras el estallido, podría comprarse GPU por centavos frente al dólar, mientras sobrevivirían modelos de código abierto y especialistas con ideas hoy subordinadas a agendas corporativas.

También mencionó el caso de DeepSeek, una escisión de un fondo de cobertura chino que recibió USD $6.000.000 para experimentar con modelos abiertos. Según explicó, cuando su sistema mostró buen rendimiento en hardware de consumo, provocó una venta masiva de USD $600.000 millones en 24 horas.

Para Doctorow, ese episodio sugiere que aún existe mucho espacio para optimizar tecnologías abiertas y llevarlas a usos más modestos, eficientes y accesibles. En su mejor escenario, tras la espuma especulativa podrían quedar herramientas realmente útiles en vez de megaproyectos dependientes de subsidios eternos.

Empleo, engaños y el costo real para las empresas

Doctorow también pidió separar dos afirmaciones que a menudo se mezclan. Una es que la IA puede hacer tu trabajo; la otra es que tu jefe puede despedirte y reemplazarte con IA aunque esta no pueda hacerlo bien.

Según su lectura, hay abundante evidencia para la segunda y muy poca para la primera. Buena parte de las historias sobre automatización total, afirmó, se desinflan cuando se revisan de cerca y aparecen humanos ocultos detrás de la supuesta magia algorítmica.

Citó como caso emblemático el sistema de Amazon Go. Recordó que se presentó como una tienda donde la IA sabía qué tomaba cada cliente, pero luego se supo que había personas en India observando por cámaras e intentando inferir manualmente las compras.

Eso no significa, dijo, que no exista espacio marginal para sustituir ciertas tareas humanas. Significa más bien que la narrativa de un apocalipsis laboral inminente sirve de apoyo comercial para justificar inversiones y convencer a empleadores de comprar reemplazos dudosos.

En la parte final de la conversación, Doctorow señaló que algunas empresas ya están recibiendo facturas muy elevadas por herramientas de IA. Su interpretación es que muchas proveedoras quieren mejorar balances antes de salir a bolsa y por eso están reduciendo subsidios implícitos y elevando precios.

Como ejemplo, mencionó al CTO de Uber, quien habría dicho que no está seguro de por qué pusieron IA en el negocio ni por qué la usarían si costara USD $20.000 por asiento. Para Doctorow, comentarios así evidencian el choque entre el entusiasmo promocional y la economía real de adopción.

Los usos que sí valora Doctorow

Pese a la dureza de sus críticas, Doctorow describió aplicaciones concretas que le parecen genuinamente valiosas. Contó que usa modelos locales en una laptop Framework con Ubuntu, sin GPU dedicada, para tareas específicas de productividad personal.

Uno de sus ejemplos favoritos es Whisper, al que recurrió para transcribir unas 30 horas de audio y luego buscar una cita concreta dentro de ese material. Destacó que el sistema generó registros suficientemente buenos y con marcas de tiempo útiles para verificación.

También dijo que utiliza un chatbot para detectar errores tipográficos en sus entradas de blog. Reconoció que produce falsos positivos, pero le resulta funcional en textos de entre 1.500 y 3.000 palabras como complemento de su procesador de texto.

Otro caso que destacó fue el trabajo de Patrick Ball y Human Rights Data Analysis Group. Según relató, allí se usan copilotos y métodos estadísticos para revisar informes policiales y encontrar patrones lingüísticos relacionados con condenas erróneas y exoneraciones exitosas.

Esas herramientas, explicó, apoyan labores del Innocence Project de Nueva Orleans y ayudan a priorizar expedientes para abogados que de otro modo revisarían archivos de forma alfabética o cronológica. En ese terreno, la IA no reemplaza juicio legal, pero sí acelera una tarea con consecuencias humanas profundas.

Para Doctorow, ese tipo de aplicación ofrece una guía más sensata sobre el futuro de la tecnología. La cuestión no es si una máquina puede parecer brillante en una demo, sino si mejora procesos concretos sin agravar concentración, explotación o irresponsabilidad sistémica.

La entrevista publicada por Ars Technica muestra así una crítica compleja al auge de la inteligencia artificial. Doctorow no ve un destino fijo ni un juicio moral simple, sino una disputa abierta entre usos útiles, incentivos especulativos y relaciones de poder que siguen definiendo quién se beneficia de la automatización.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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