Inteligencia artificial: ¿Permitir que la mayoría rompa la base o condenarla a permanecer en ella para siempre?

Autor: Zhang Feng

Uno, la visión básica de los neoyorquinos: “La inteligencia artificial convertirá a la mayoría en una capa permanente inferior”

En un artículo ampliamente difundido de la revista The New Yorker se describe un panorama inquietante del futuro: con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial, la sociedad se dividirá en una “élite” que domina la tecnología de IA y una gran “clase inútil”, donde la mayoría caerá en una posición social permanente. La lógica central de este punto de vista puede resumirse en los siguientes puntos:

Primero, la IA reemplazará una gran cantidad de trabajos administrativos y cognitivos. A diferencia de las revoluciones industriales anteriores, que principalmente sustituyeron el trabajo físico, la inteligencia artificial impacta directamente en el trabajo cognitivo, análisis, juicio e incluso en cierta medida en la creatividad. Profesiones tradicionales de clase media como abogados, contadores, programadores, médicos y docentes podrían ser ampliamente sustituidas por IA.

Segundo, la velocidad de iteración tecnológica supera con creces la velocidad de transición laboral. Históricamente, la difusión de la máquina de vapor y la electricidad tomó décadas o incluso más de un siglo, mientras que las capacidades de la IA experimentan avances cualitativos cada pocos meses. La gente no tiene tiempo de aprender nuevas habilidades, que ya se vuelven obsoletas.

Tercero, la monopolización tecnológica por parte del capital acentuará la desigualdad. Las grandes empresas que controlan la tecnología de IA y los recursos computacionales se convertirán en nuevos “señores feudales”, y las personas comunes no podrán negociar en este sistema, ya que la IA será más barata, eficiente y estable que cualquier humano.

Cuarto, la lógica de “crear nuevos puestos de trabajo” fracasa. Aunque las revoluciones tecnológicas anteriores eliminaban viejos empleos, también creaban otros nuevos. Sin embargo, la IA no solo reemplaza el trabajo físico, sino también el intelectual, y los nuevos puestos creados serán o extremadamente especializados (solo unos pocos podrán desempeñarlos) o rápidamente absorbidos por la IA. Al final, la mayoría perderá su participación en la economía y solo podrá subsistir con ingresos básicos, convirtiéndose en “mascotas alimentadas por algoritmos”.

Esta visión no es alarmismo sin fundamento; ha generado profunda ansiedad en la academia, la industria tecnológica y los responsables políticos. Pero si examinamos más detenidamente la naturaleza de la inteligencia artificial, descubriremos que la conclusión de The New Yorker se basa en un error fundamental: considera la IA como una fuerza externa que reemplaza la capacidad cerebral humana, sin reconocer que, en esencia, la IA es la infraestructura del trabajo cognitivo.

Dos, la racionalidad y la irracionalidad en la lógica de The New Yorker

Razones racionales. En primer lugar, debemos reconocer que hay componentes racionales en la visión de The New Yorker. La IA ciertamente tendrá un impacto profundo en el mercado laboral, y hay abundantes evidencias que lo respaldan. Modelos de lenguaje como GPT-4 ya muestran un rendimiento cercano o superior al de profesionales en tareas como generación de código, redacción de textos, análisis de datos e incluso asesoría legal. Un informe de Goldman Sachs en 2023 estima que aproximadamente dos tercios de los empleos en Europa y América están en riesgo de automatización por IA, y entre una cuarta y la mitad de las tareas laborales pueden ser realizadas directamente por IA.

En segundo lugar, la velocidad de sustitución tecnológica es sin precedentes. En la Revolución Industrial, la transformación tomó varias generaciones; en solo unos años, la IA pasó de no poder pasar la prueba de Turing a aprobar exámenes judiciales, en menos de una década. Este ritmo exponencial hace que los modelos tradicionales de “reentrenamiento y cambio de empleo” sean ineficaces.

Tercero, la concentración de riqueza y poder es una tendencia preocupante. Empresas como OpenAI, Google y Microsoft ya poseen ventajas significativas en modelos básicos, recursos computacionales y datos. Si esta monopolización se consolida, las personas comunes podrían perder la influencia en la economía.

Razones irracionales. Sin embargo, la lógica de The New Yorker contiene un error fundamental: equivoca “la IA reemplaza cierto trabajo” con “el ejecutor de ese trabajo se vuelve inútil”. Este supuesto ignora que en el sistema económico, la relación entre trabajadores y tecnología no es simplemente de sustitución, sino de reestructuración compleja.

El primer error es caer en la mentalidad de “suma cero”. Ver la IA como una competencia por “quitarle el trabajo a las personas” es una visión de la era industrial. En realidad, cada revolución tecnológica ha eliminado viejos empleos, pero también ha liberado nuevas demandas y posibilidades. La mecanización agrícola en el siglo XIX redujo la proporción de trabajadores en la agricultura en EE. UU. del 80% a menos del 2%, pero no provocó un desempleo masivo; al contrario, la gente se desplazó hacia la manufactura, los servicios y trabajos de “conocimiento” que antes ni imaginábamos. La IA también generará nuevas áreas laborales inimaginables hoy.

El segundo error es ignorar la diversidad del valor del trabajo humano. La visión de The New Yorker implica que el valor económico solo reside en trabajos productivos medibles en eficiencia. Pero muchas actividades humanas —creatividad, conexión emocional, juicio ético, apreciación estética, construcción comunitaria, acompañamiento educativo— aún no pueden ser completamente sustituidas por IA, y son esenciales en la vida y la economía. Cuanto más eficiente sea la IA, más valiosas serán esas capacidades “poco eficientes pero únicas” humanas.

El tercero, y más importante, es la mala interpretación de la naturaleza de la IA. The New Yorker la ve como una “superinteligencia” independiente, capaz de tomar el control de toda la capacidad cerebral humana. Pero la verdadera IA no es “otra inteligencia”, sino una infraestructura de trabajo cerebral extraída y industrializada. Para entender esto, debemos analizar en profundidad las características esenciales de la IA.

Tres, la naturaleza de la inteligencia artificial: infraestructura del trabajo cognitivo

Una analogía: la Revolución Industrial fue la infraestructura del trabajo físico. Para entender la IA, volvamos a la Revolución Industrial. En esencia, no fue un “mundo de máquinas”, sino la industrialización del trabajo físico repetitivo y mecanizable.

Antes de la revolución, forjar una pala requería la destreza física del herrero: fuerza, ritmo, ángulo, conocimientos corporales acumulados generación tras generación. La revolución industrial, con la máquina de vapor, prensas y líneas de ensamblaje, extrajo esas acciones repetitivas y regulares del cuerpo humano, las estandarizó, mecanizó y escaló. Como resultado, habilidades que antes requerían años de aprendizaje, como forjar, podían ser aprendidas en meses por un campesino entrenado en dos meses.

No fue que las máquinas reemplazaran a las personas, sino que la capacidad de trabajo físico se convirtió en una infraestructura accesible a todos. No necesitas ser herrero, solo acceder al sistema industrial, y obtendrás una producción mucho mayor que la de un herrero. La revolución industrial convirtió la “fuerza física”, antes escasa, en un recurso barato y universal.

El resultado no fue que los trabajadores se empobrecieran, sino que, al contrario, mejoró el nivel de vida de la humanidad por primera vez en la historia. Cuando se rompió el cuello de botella del trabajo físico, la humanidad empezó a enfocarse en organización, diseño, gestión e innovación — esas capacidades humanas únicas.

La IA: la industrialización del trabajo cognitivo repetitivo y mecanizable. La IA es la continuación lógica en el campo del trabajo mental. Su esencia es la industrialización del trabajo cognitivo repetitivo y mecanizable.

¿Qué significa “trabajo cognitivo general, repetitivo y mecanizable”? Desglosemos:

Generalidad: No se trata de la creatividad de Einstein, sino de problemas estándar que enfrentan los profesionales en su rutina diaria — redactar un correo, resumir una reunión, traducir, escribir código ordenado, analizar tendencias básicas en datos financieros, identificar lesiones comunes en imágenes médicas.

Repetitividad: Estas tareas tienen patrones claros, y su tratamiento en muchos casos es muy similar. Un radiólogo que revisa 1000 tomografías tiene un proceso de juicio similar en cada caso; un programador que escribe 100 funciones de ordenamiento repite estructuras similares.

Mecanismo: La tarea tiene reglas, métodos y procesos claros, que pueden describirse en “si-entonces” o codificarse en algoritmos. Los pasos son definidos, y existe una relación clara entre entrada y salida.

Este trabajo cognitivo representa la mayor parte del trabajo de oficina en la sociedad moderna. Requiere conocimientos especializados, entrenamiento y pensamiento — pero no la creatividad más avanzada ni juicios emocionales complejos.

La IA, mediante preentrenamiento masivo, redes neuronales profundas y aprendizaje reforzado, “extrae” estas capacidades del cerebro humano, transformándolas en servicios estandarizados, disponibles con costos marginales cercanos a cero. No necesitas aprender contabilidad ni memorizar toda la legislación fiscal; solo describes tu problema a la IA, y ella realiza cálculos que antes solo un contador profesional podía hacer en media hora.

Esto no es “la IA reemplazando a las personas”, sino que “la capacidad del trabajo cognitivo mecanizable se convierte en infraestructura accesible para todos”. Como la revolución industrial hizo que todos tuvieran acceso a la “metalurgia” que antes solo los herreros poseían, la IA está permitiendo que todos tengan acceso a la “capacidad de cálculo” y “análisis” que solo los profesionales tenían antes.

¿Por qué esto beneficiará a la mayoría? Entender la naturaleza de la IA nos ayuda a comprender por qué beneficiará a la mayoría en lugar de oprimirla.

Primero, la IA reduce enormemente la barrera de entrada al conocimiento y las habilidades especializadas. Antes, ser analista de datos requería aprender estadística, programación y bases de datos, invirtiendo cientos de horas. Ahora, un profesional de marketing puede preguntar en lenguaje natural: “Analiza las ventas del año pasado y encuentra qué productos se compran juntos con más frecuencia.” La IA no solo da respuestas, sino que también explica el método. Esto significa que el conocimiento especializado ya no es un recurso escaso; lo verdaderamente escaso será la “capacidad de formular buenas preguntas” y “evaluar la calidad de las respuestas”, habilidades que las personas comunes pueden aprender gradualmente.

En segundo lugar, la IA libera a los humanos del trabajo cognitivo repetitivo. Un médico pasa mucho tiempo escribiendo historias clínicas, revisando imágenes rutinarias y consultando literatura — tareas que constituyen el 70% de su trabajo y que son mecanizables. Cuando la IA asuma esas tareas, los médicos podrán concentrarse en lo que solo los humanos pueden hacer: comunicarse profundamente con los pacientes, diseñar tratamientos personalizados, innovar en medicina. La cantidad de médicos no disminuirá, sino que su valor aumentará, porque podrán centrarse en aspectos que la IA no puede reemplazar.

Tercero, el costo marginal cercano a cero de la IA hará que los “servicios cognitivos de alto nivel” se popularicen. Antes, solo las grandes empresas podían contratar abogados, consultoras o bancos de inversión de élite. Ahora, un pequeño emprendedor puede usar IA para generar borradores legales, redactar planes de negocio o analizar estados financieros. Esto no elimina esos profesionales, sino que amplía el mercado: con costos más bajos, la demanda crecerá exponencialmente, y los profesionales podrán colaborar con IA en trabajos de alta calidad.

Cuarto, la productividad individual se disparará. Antes, una sola persona podía hacer solo lo que su capacidad permitía; ahora, con IA, puede realizar en horas lo que antes requería un pequeño equipo. Esto no causará desempleo, sino que fomentará microemprendimientos y economía individual. Una persona puede ser productora, diseñadora, programadora y comercializadora simultáneamente, porque la IA apoya esas tareas rutinarias. La creatividad, el juicio y la responsabilidad se vuelven aún más importantes, y los umbrales para lograrlas se reducen.

Cuatro, nuevas formas sociales y divisiones del trabajo

Cuando la IA se convierta en infraestructura cognitiva generalizada, la organización social cambiará radicalmente. No es una fantasía utópica, sino una proyección basada en las tendencias tecnológicas actuales.

La distribución de bienes básicos bajo demanda será posible. Con la productividad impulsada por IA, la distribución de recursos básicos sin desperdicio ya no será una utopía. ¿Por qué? Porque:

Producción inteligente. Los sistemas de IA pueden gestionar compras, planificación y logística de materias primas, reduciendo desperdicios y costos de inventario. En manufactura, la producción puede ajustarse automáticamente a la demanda en tiempo real.

Revolución en eficiencia energética. La IA en redes eléctricas, predicción de consumo y energías renovables reducirá el consumo energético por unidad de PIB. Cuando energía y recursos computacionales sean baratos, el costo marginal de producir bienes básicos (comida, ropa, vivienda, transporte, electrodomésticos) tenderá a los costos de materia prima.

Sistemas de producción automatizados. La integración de IA y robots permitirá automatizar desde materias primas hasta productos finales. Es como el agua corriente: no necesitas saber cómo funciona la planta de agua, solo abrir la llave y pagar por lo que consumes.

Cuando la mayoría de los bienes esenciales tengan costos marginales muy bajos, la sociedad podrá distribuir estos recursos según la demanda. Esto es similar a la educación y salud básicas en países nórdicos: no lujo, sino una línea de base digna.

Es importante aclarar que “distribución bajo demanda” no significa “reparto sin límites”. Es una garantía de nivel mínimo, y por encima de ella, las personas podrán obtener más recursos, experiencias y reconocimiento mediante su creatividad.

Las necesidades espirituales y la creatividad serán los valores centrales. Cuando los bienes materiales sean abundantes, lo que será escaso será el significado, la experiencia, la creación, las relaciones y la estética. Estas áreas son precisamente las que la IA tiene dificultades para reemplazar — no porque no puedan hacerlo, sino porque el valor de la participación humana en ellas es insustituible.

¿Por qué la gente asiste a conciertos en vivo en lugar de escuchar interpretaciones perfectas generadas por IA? Porque “la interpretación en ese momento por un artista específico” tiene significado. ¿Por qué ver los Juegos Olímpicos? Porque el proceso real de un atleta que supera sus límites emociona. ¿Por qué conversar cara a cara con amigos en lugar de con IA? Porque el otro es “otro ser libre y consciente”.

Estas actividades —creación artística, investigación científica (la verdadera frontera), educación en valores y estética, comunidad, terapia, deportes, manualidades, filosofía— serán las principales actividades y fuentes de valor en la sociedad futura.

La división social cambiará: de “buscar trabajo” a “buscar misión”: cuando los bienes básicos no sean problema, las personas no trabajarán solo para sobrevivir, sino por significado, desafío, flujo y autorrealización.

De “ejecutores” a “definidores, evaluadores y coordinadores”: la IA puede programar, pero necesita que los humanos definan qué software crear y qué problemas resolver. Puede generar diseños, pero requiere juicio humano para decidir si encajan con el proyecto. Puede recopilar información, pero necesita que los humanos la integren en historias con sentido.

De la “competencia en eficiencia” a la “competencia en singularidad”: siempre perderemos en eficiencia frente a la IA, pero nuestras perspectivas, experiencias, emociones y juicios son irreproducibles. El valor diferencial será “por qué yo soy quien debe hacer esto”.

Esto implica que la estratificación social futura no será “con IA” y “sin IA”, sino “los que colaboran plenamente con la IA para liberar su creatividad” y “los que aún no lo hacen”. Los segundos no serán la base, sino potenciales por liberar. Esa es la misión de la educación.

Cinco, evitar monopolios: condiciones para un desarrollo coordinado

Pero estos escenarios positivos no se realizarán automáticamente. Dependen de que el desarrollo y la gobernanza de la IA sigan un camino correcto. Si la IA se monopoliza en unas pocas empresas y se convierte en una herramienta de privilegio, la predicción de The New Yorker podría hacerse realidad. Por eso, es necesario un conjunto de desarrollos tecnológicos complementarios.

Con Web3 para evitar la concentración de valor. La esencia de Web3 es la descentralización en propiedad y gobernanza. La integración de IA y Web3 puede evitar monopolios en recursos computacionales, datos y modelos.

Mercado descentralizado de recursos computacionales: mediante blockchain, personas pueden ofrecer su GPU o recursos ociosos y recibir tokens, y los modelos grandes no dependerán solo de centros de datos de unas pocas empresas. Aunque la descentralización en entrenamiento aún enfrenta desafíos, la descentralización en inferencia ya es viable.

Propiedad de datos y prueba de contribución: los datos generados en interacción con IA deben retribuir a sus creadores. Blockchain puede rastrear y distribuir el valor de esas contribuciones. Si en el futuro todos pueden contribuir con datos optimizados y recibir recompensas, la evolución de la IA será un proceso participativo y beneficioso para todos.

Protección y desarrollo de modelos open source: modelos como Llama de Meta o Wenxin Qianwen de Alibaba muestran que no siempre es necesario mantener en secreto los modelos de alto rendimiento. Los incentivos de Web3 pueden financiar a los desarrolladores open source, evitando que unos pocos dominen el mercado.

Con tecnología cuántica para romper monopolios computacionales. La computación cuántica puede revolucionar la capacidad de entrenamiento de IA, permitiendo realizar cálculos en paralelo y acelerar exponencialmente ciertos problemas, sin depender solo de chips tradicionales. Esto puede democratizar el acceso a la capacidad de entrenamiento y reducir la dependencia de empresas como Nvidia o TSMC. Además, la criptografía cuántica puede garantizar sistemas de IA seguros e impredecibles, evitando escenarios distópicos de “super IA controlando la sociedad”.

Gobernanza digital para prevenir abusos de poder de la IA. La tecnología es neutral; la regulación define su uso. La futura sociedad de IA requiere mecanismos como:

Transparencia y auditoría de algoritmos. Todos deben conocer las bases de las decisiones de IA, especialmente en ámbitos como crédito, empleo y salud. Se necesitan leyes que exijan explicabilidad.

Antimonopolio y interoperabilidad. Grandes plataformas de IA deben abrir interfaces a terceros, permitiendo a los usuarios cambiar de proveedor sin costos excesivos, evitando bloqueos. Como en telecomunicaciones o banca.

Identidad digital y control de datos. Cada persona debe tener su identidad digital y soberanía sobre sus datos, autorizando solo cuando sea necesario. Esto protege la privacidad y evita que la IA tenga capacidades de vigilancia o manipulación.

Recursos computacionales básicos universales (UBC). Similar a la renta básica universal, cada persona podría tener un “cupón” diario para usar IA: por ejemplo, 100 preguntas diarias, acceso gratuito a servicios básicos de voz, imagen, etc. Esto garantiza que incluso los más pobres tengan acceso a la infraestructura de IA.

La colaboración entre tecnología y civilización. La integración de IA, Web3, tecnología cuántica y gobernanza digital busca que la productividad no pierda su orientación “humana”. No queremos una IA controlada por unas pocas corporaciones, sino una infraestructura abierta, auditada, accesible y equitativa. Como la red eléctrica, que cualquiera puede usar sin que unos pocos la monopolicen y esclavicen a otros. La IA del futuro debe ser así.

La preocupación de The New Yorker es profunda y válida: la tecnología no garantiza justicia por sí misma. Pero afirmar que la IA convertirá a la mayoría en una capa inferior permanente revela un malentendido fundamental: la IA no es un “superinteligente” independiente, sino la industrialización del trabajo cognitivo humano. Es infraestructura, herramienta y amplificador de capacidades. Su verdadera historia no es la sustitución, sino la liberación del trabajo repetitivo, permitiendo a todos acceder a niveles superiores de creatividad, juicio y conexión emocional a menor costo.

El futuro será un mundo donde las necesidades materiales básicas sean satisfechas por sistemas automatizados, y la humanidad se concentre en la búsqueda de significado y creación. Lo que debemos temer no es la IA en sí, sino su monopolización. Con Web3, tecnología cuántica y gobernanza digital, podemos construir un camino de colaboración humano-máquina, para que todos se beneficien.

En cada momento de cambio en la historia, se predijo que la nueva tecnología destruiría oportunidades para la mayoría. Pero la historia ha demostrado que, cuando la tecnología es infraestructura y no cadena, las oportunidades que genera superan ampliamente los empleos que elimina. La IA no convertirá a la mayoría en una capa permanente inferior; al contrario, les dará la oportunidad de liberarse de la presión de la supervivencia y convertirse en protagonistas y creadores de su propio sentido.