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 condenará a la mayoría a ser permanentemente los de abajo”

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

Primero, la IA reemplazará una gran cantidad de trabajos administrativos y de conocimiento. A diferencia de las revoluciones industriales anteriores, que principalmente sustituyeron el trabajo físico, la inteligencia artificial impacta directamente en el trabajo cognitivo, el análisis, el juicio e incluso en cierta medida 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 saltos 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 los nuevos “señores feudales”, mientras que los individuos no tendrán poder de negociación en este sistema, ya que la IA será más barata, eficiente y estable que cualquier persona.

Cuarto, la lógica de “crear nuevos puestos de trabajo” fracasa. Aunque las revoluciones tecnológicas anteriores eliminaban empleos antiguos, también generaban 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 serán 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 infundado; 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 a 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 las fallas en la lógica de The New Yorker

Razones que parecen razonables. En primer lugar, debemos reconocer que la visión de The New Yorker tiene componentes razonables. 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, 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 realmente sin precedentes. Antes, en la Revolución Industrial, la transformación tomó varias generaciones; ahora, desde que la IA superó el test de Turing o aprobó exámenes judiciales, ha pasado menos de una década. Esta velocidad exponencial hace que los modelos tradicionales de “recapacitación y cambio de empleo” sean ineficaces.

Tercero, la concentración de riqueza y poder es una tendencia preocupante. Empresas como OpenAI, Google y Microsoft han acumulado ventajas significativas en modelos básicos, recursos computacionales y datos. Si esta monopolización se consolida, los individuos perderán poder en la economía.

Errores en la lógica. Sin embargo, The New Yorker comete un error fundamental: equivoca “la IA reemplazando ciertos trabajos” con “los trabajadores que los realizan se vuelven inútiles”. Este supuesto ignora que en el sistema económico la relación entre trabajo y tecnología no es simplemente de sustitución, sino de reconfiguración compleja.

El primer error es caer en la trampa del “pensamiento de suma cero”. Ver a la IA como una competencia que “nos quita el pan” es una mentalidad propia de la era industrial. Cada revolución tecnológica ha eliminado ciertos empleos, pero también ha liberado nuevas demandas y oportunidades. La mecanización agrícola en el siglo XIX redujo la proporción de trabajadores en la agricultura del 80% a menos del 2%, pero no provocó un desempleo masivo; al contrario, la gente se desplazó hacia la manufactura, los servicios y, posteriormente, hacia trabajos de “conocimiento” que ni siquiera imaginábamos. La IA también generará nuevas profesiones 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 el trabajo productivo medible 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 economía y la vida. Cuanto más eficiente sea la IA, más valiosas serán estas capacidades “poco eficientes pero únicas”.

El tercer y más importante error es una mala interpretación de la naturaleza de la IA. The New Yorker la ve como una “superinteligencia” autónoma capaz de tomar el control de toda la actividad cerebral humana. Pero en realidad, la IA no es “otra inteligencia”, sino una infraestructura de trabajo cognitivo extraída y industrializada. Para entender esto, debemos analizar en profundidad sus características esenciales.

Tres, la naturaleza de la IA: 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 de un herrero: fuerza, ritmo, ángulo, conocimientos corporales acumulados generación tras generación. La revolución mediante 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 conectarte a la infraestructura industrial y obtener resultados mucho mayores que los que lograba un herrero. La revolución industrial convirtió la “fuerza física”, antes escasa y costosa, en un recurso barato y universal.

El resultado no fue que los trabajadores se empobrecieran, sino todo lo contrario: mejoró el nivel de vida de la humanidad por primera vez en la historia, porque al eliminar los cuellos de botella del trabajo físico, la humanidad empezó a centrarse en organizar, diseñar, gestionar e innovar — esas capacidades humanas únicas.

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

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

General: 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 un texto, escribir código de ordenamiento, analizar tendencias en datos financieros, identificar lesiones comunes en imágenes médicas.

Repetitivo: 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 parecido en cada caso; un programador que escribe 100 funciones de ordenamiento repite estructuras similares.

Mecanizable: las tareas tienen reglas, métodos y procesos definidos, que pueden describirse en “si-entonces” o codificarse en algoritmos. Los pasos son claros, y existe una relación de entrada y salida bien definida.

Este trabajo cognitivo representa la mayor parte del trabajo de oficina en la sociedad moderna. Requiere conocimientos especializados, entrenamiento y reflexión — pero no es la creatividad más avanzada ni tareas que exijan juicio emocional profundo o contexto complejo.

La IA, mediante preentrenamiento masivo, redes neuronales profundas y aprendizaje reforzado, “extrae” estas capacidades mecanizables 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 describirle tu problema a la IA, y ella realizará cálculos que antes solo un contador profesional podía hacer en media hora.

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

¿Por qué esto beneficiará a la mayoría? Entender la naturaleza de la IA nos ayuda a comprender por qué puede beneficiar 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 más frecuentemente.” La IA no solo da respuestas, sino que explica cómo llegó a ellas. Esto significa que el conocimiento especializado ya no es un recurso escaso; lo verdaderamente escaso será la capacidad de formular buenas preguntas y juzgar la calidad de las respuestas — habilidades que todos 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 mecanizables que ocupan el 70% de su tiempo. Cuando la IA asuma esas tareas, el médico podrá concentrarse en lo que realmente requiere juicio humano: comunicarse con el paciente, diseñar tratamientos personalizados, innovar en investigación médica. La cantidad de médicos no disminuirá, sino que serán más valiosos, porque podrán enfocarse 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 firmas podían contratar abogados top, consultoras de McKinsey o bancos de inversión. Ahora, un pequeño emprendedor puede usar IA para generar borradores legales, redactar planes de negocio o analizar estados financieros. Esto no elimina esos servicios, sino que amplía el mercado: con costos más bajos, la demanda explotará, y los profesionales podrán colaborar con IA en trabajos de mayor calidad.

Cuarto, la productividad individual se disparará. Lo que antes podía hacer una persona, ahora puede hacerlo una sola con ayuda de IA. Esto no causará desempleo, sino que fomentará microemprendimientos y economía de individuos. Una persona puede ser gerente de producto, diseñadora, programadora y comercializadora a la vez, porque la IA respalda 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 de división 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 según la demanda será posible. Con la productividad impulsada por IA, la distribución basada en la demanda no será solo un ideal. ¿Por qué? Porque:

Inteligencia en la producción: Los sistemas de IA pueden gestionar compras, planificación y logística de materias primas, reduciendo desperdicios y costos de inventario. La manufactura inteligente ajusta la producción en tiempo real según la demanda.

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 computación sean baratas, los costos marginales de producción de bienes básicos (comida, ropa, vivienda, transporte, electrodomésticos) tenderán a los costos de los materiales.

Sistemas de producción automatizados: La integración de IA y robots permitirá automatizar desde la materia prima hasta el producto final. Es como el agua corriente: no necesitas saber cómo funciona la planta, solo abrir la llave y pagar por el uso. Cuando los costos de estos bienes básicos sean muy bajos, la sociedad podrá distribuir estos recursos según la demanda, garantizando un nivel de vida digno, similar a la educación y salud públicas en países nórdicos.

Es importante aclarar que “distribución según la demanda” no significa “distribución por asignación”. Es un concepto de garantía de un nivel mínimo, sobre el cual las personas pueden seguir generando recursos, experiencias y reconocimiento mediante su creatividad.

Las necesidades espirituales y la creatividad serán los valores centrales. Cuando se eliminen las limitaciones materiales, ¿qué será escaso? El significado, la experiencia, la creación, las relaciones y la estética. Estas áreas son precisamente las que la IA no puede reemplazar completamente — no porque no pueda, sino porque el valor está en la participación humana en ellas.

¿Por qué asistir a un concierto en vivo en lugar de escuchar una interpretación perfecta generada por IA? Porque “la interpretación de esa persona en ese momento” 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, no la revisión de literatura), educación (sobre 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 lo material deje de ser un problema, las personas no trabajarán solo para sobrevivir, sino porque la actividad tiene sentido, desafío, genera 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 problema resolver. Puede generar diseños, pero requiere juicio humano para decidir si encajan en el proyecto. Puede recopilar información, pero necesita que los humanos la transformen 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 por la máquina. La competencia futura será: “¿por qué yo debo hacer esto y no otro?”

Esto implica que la estratificación social futura no será “con IA” o “sin IA”, sino “capaz de colaborar con IA para liberar la creatividad” y “que aún no ha aprendido a hacerlo”. Los que no hayan desarrollado esa capacidad no serán la base social, sino potenciales liberados en el futuro. Esa es la misión de la educación.

Cinco, evitar monopolios: la condición para un desarrollo coordinado

Pero estos escenarios positivos no ocurrirán automáticamente. Dependen de que el desarrollo y la gobernanza de la IA sigan un camino correcto. Si la IA queda en manos de 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 con Web3 puede evitar monopolios en recursos computacionales, datos y modelos.

Mercados descentralizados de computación: mediante blockchain, cualquier persona puede ofrecer su GPU o recursos ociosos y recibir tokens a cambio, permitiendo entrenar grandes modelos sin depender exclusivamente de centros de datos corporativos. Aunque aún hay desafíos técnicos, la inferencia descentralizada ya es viable.

Propiedad de datos y prueba de contribución: los datos generados en interacción con IA deben retribuir a sus creadores. Blockchain puede garantizar transparencia y distribución de valor. Si en el futuro cada usuario puede contribuir con datos de optimización 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 Wenyan de Alibaba muestran que no todos los modelos de alto rendimiento deben ser cerrados. Los incentivos de Web3 pueden financiar a desarrolladores open source, evitando la concentración en unos pocos.

Conquistar la computación cuántica: la computación cuántica puede romper el monopolio actual en recursos computacionales. La capacidad de cálculo cuántico y la generación de claves seguras pueden democratizar el entrenamiento de modelos y crear sistemas de IA verdaderamente seguros y resistentes a la vigilancia totalitaria.

Gobernanza digital para evitar abusos: la tecnología es neutral, la gobernanza define su uso. Se necesitan mecanismos como transparencia algorítmica, auditorías abiertas, regulación antimonopolio, interoperabilidad, identidad digital y soberanía de datos. Cada persona debería tener un “cupón” diario de uso gratuito de IA, garantizando acceso universal.

Colaboración entre tecnología y civilización. La integración de IA, Web3, tecnología cuántica y gobernanza digital busca mantener la producción centrada en el ser humano. No se trata de un AI controlado por unos pocos, sino de una infraestructura abierta, transparente, accesible y que sirva a todos. Como la electricidad, que cualquiera puede usar sin ser esclavizado por su monopolio, la IA debe ser así.

Las preocupaciones de The New Yorker son profundas y válidas, y nos alertan de que la tecnología no garantiza justicia automática. Pero afirmar que la IA condenará a la mayoría a ser permanentemente los de abajo revela un malentendido fundamental: la IA no es otra “superinteligencia”, sino la infraestructura de trabajo cognitivo industrializado del ser humano. Es una herramienta, un medio, una ampliación 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.

En un futuro donde las necesidades materiales básicas sean satisfechas por sistemas automatizados, la humanidad se centrará en la búsqueda de significado y creación. Lo que debemos temer no es la IA en sí, sino su monopolización. Con gobernanza descentralizada, tecnología cuántica y regulación transparente, podemos construir un camino de colaboración humano-máquina, en beneficio de todos.

En cada momento de cambio en la historia, se predijo que la nueva tecnología destruiría empleos. Pero la historia ha demostrado que cuando la tecnología es infraestructura, no cadena, las oportunidades superan ampliamente las pérdidas. La IA no condenará a la mayoría a ser eternamente los de abajo; al contrario, les dará la oportunidad de liberarse de la presión de la supervivencia y convertirse en los creadores de su propio destino y significado.