En poco tiempo, los suscriptores de estas plataformas de Inteligencia Artificial (IA) se cuentan ya por decenas de millones. Asimismo, las aplicaciones y empresas de  inteligencia  artificial  empiezan  a multiplicarse  en  varios  ámbitos:  diseño  gráfico,  programación,  elaboración  y  redacción  de  textos,  elaboración  de  imágenes,  programas gestores de video, etc.

En  poco  tiempo  se ha  producido una  verdadera  eclosión de  aplicaciones,  plataformas  y  programas  de  IA.  Al  mismo  tiempo,  la  irrupción de  la  IA  ha  provocado un fuerte debate que integra dimensiones políticas, sociales, ideológicas  y culturales.

A  los  pocos  meses  del lanzamiento del  ChatGPT-3,  una  serie  de  personalidades  políticas  y  grandes  empresarios  como  Elon  Musk, Steve  Wozniak, Yuval  Harari, entre  otros, pidieron  a  las  empresas  de  Inteligencia  Artificial  una  tregua  para  poder  asimilar  el  impacto  de  esta  tecnología  en  las  sociedades “por  ser  una  amenaza para la humanidad” (BBC, 2023). Sin embargo, la empresa OpenAI indicó  que  para  fines  del  año  2023  estaría lista  su  versión  ChatGPT-5,  aunque  luego  afirmó que podría tardar un tiempo más pero indicó que incrementaría el ChatGPT  a 32 mil token. Así, lo que podrían lograr estas nuevas versiones de IA desafían a la  imaginación.

Las  posiciones  ante la  IA  han  oscilado  entre minimizarlas  y  denominarlas  “loros  estocásticos”  (como  lo  ha  afirmado  Emily  Bender  y  Timmit  Gebru,  entre  otros (Bender, Gebru, McMillan-Major, & Shmitchell, 2021)),  hasta la  posición  de Henry  Kissinger  que  indica  que la  IA  cambia  las  reglas  de  juego  de  la  sociedad  y,  por  tanto, el sentido mismo de la realidad (Weatherby, 2023); es decir, Kissinger pone a  la  IA en una perspectiva de ontología política. La  IA  también ha sido denominada  como una máquina ideológica (Weatherby, 2023).

Ahora bien, la IA, al menos a partir de la experiencia inicial del ChatGPT, como toda  nueva  tecnología, supone mínimo  entrenamiento  o,  en  todo  caso,  un  posicionamiento técnico-estratégico previo para su uso. A la forma de preguntar a  la IA y plantear aquello que se necesita para extraer de la IA su máximo potencial o  instruirla en aquello que se requiere, se le denomina prompt. Saber estructurar un  prompt implica habilidades que, por lo general,  tienen los programadores, de ahí  que  los  primeros  sorprendidos  y  los  más  entusiastas  de  la  IA  hayan  sido los  programadores. Pero,  en  términos  generales, no  se  requiere  de  la  habilidad,  la  experiencia  y  el  conocimiento  de  un  programador  para  utilizar  los  chatbot  de  inteligencia  artificial porque  son  muy  intuitivos  y  a  partir  de  una  mínima  orden  pueden  desplegar  un  volumen  importante  de  información  ya  clasificada  y  estructurada de acuerdo al requerimiento planteado.

El  acceso  al  ChatGPT  es  libre  desde  cualquier  ordenador  en  cualquier  parte  del  mundo  que  tenga  conexión  a  internet,  salvo  en  aquellas  regiones  en  donde  los  accesos  a  cierto  tipo  de  aplicaciones  estén  prohibidas.  Eso  pasó  con  el  ChatGPT  cuando en Italia fue prohibido usarlo (Xataka, 2023). Pero, en todo caso, y más allá  de  las  limitaciones  de  acceso,  es  libre  y  abierto.  Eso  significa  que  cualquier  ciudadano puede acceder al ChatGPT y trabajar con él como a bien tuviere.

Los primeros usuarios, además de los programadores, y que, la verdad, no tuvieron  mayores  problemas  con  los  prompt son  los  estudiantes  de  bachillerato  y  estudiantes  universitarios y,  en  general,  los  jóvenes. Poco  a  poco  utilizaron  las  habilidades del ChatGPT para sus tareas escolares y para integrarlo a sus propias  necesidades.  Sus  profesores, aún  no  advertidos  de  las  implicaciones  de  estas  tecnologías, todavía no saben cómo asumirlas, integrarlas y reaccionar ante ellas y  dudan si añadirlas como instrumentos de aprendizaje o expulsarlas como amenaza  al modelo de enseñanza vigente.

Sin embargo, el debate más potente con respecto a la emergencia de la IA tiene que  ver  con  el  mundo  laboral,  sobre  todo  con  aquellos  trabajos  que  se  sustentan  en  tareas  cognitivas,  desde  aquellas  más  básica  hasta  aquellas más  elaboradas (CNNEspanol, 2023), (Le Monde, 2023). La IA, y el ChatGPT-4 son una demostración  de ello: dan cuenta  que la  IA  tiene la  capacidad  de  desplazar  trabajadores en las  áreas  de  servicios que  utilizan  habilidades  cognitivas. En  ese  sentido  se  produce  una  especie  de  comparación  histórica:  de  la  misma  manera  que  la  robotización  desplazó  trabajos de las cadenas de montaje industrial, así la  IA podría desplazar  trabajadores cognitivos cuyas habilidades pueden ser fácilmente reemplazadas por  la  IA.  Se  han  publicado  ya listas  de  empleos  que  podrían  perderse  a  partir  de la  masificación de los chatbot de IA (El Financiero, 2023).

Esto  plantea  una  cuestión  de  tipo  económico pero  también  sociológico.  En términos  sociológicos tiene  que  ver  con  la  constatación  de  que  las  actividades  cognitivas  en  el  capitalismo tardío,  por  lo  que  puede  apreciarse, no  tenían  altos  niveles  de  exigencia,  porque  aquello  que  se  demandaba  en  los  empleos  con  funciones cognitivas, en realidad, era la continuidad de procesos fordistas pero en  los sectores de servicios que requerían tareas cognitivas. En definitiva, a pesar de  que parecían tareas complejas, en realidad eran más bien tareas simples y que se  inscribían dentro de una lógica productivista e industrial.

Es decir, el capitalismo llevó su episteme productivista hacia el sector servicios y  sus  áreas  cognitivas  y  eliminó de  ellas cualquier  rastro  de  complejidad  y,  por  supuesto, cualquier  posibilidad  de  criticidad.  Los  espacios  críticos  se  reservaban  para  ciertas  áreas  de  las  universidades en  el  mejor  de  los  casos,  pero  el  mundo  laboral,  mercantil  y  productivo  no  requiere  de  pensamiento  crítico  ni siquiera innovador.  Requiere  de  un  pensamiento  funcional  que  se  mueva  dentro  de  las  coordenadas  de  la  episteme  productivista. Un  trabajador  promedio  tiene  que  moverse en función del ritmo que tiene su empresa y, por lo general, las empresas  son lentas y pesadas.

El resultado fue que las tareas cognitivas en el capitalismo tardío eran repetitivas, sin  demasiada  complejidad  y sin  posibilidades  de  salir  de  sus  marcos  epistemológicos y, obviamente, sin ninguna posibilidad de crítica. Los trabajadores  de cualquier sector  tenían que rendir de manera eficiente y bajo las coordenadas  institucionales definidas por las corporaciones o las pequeñas empresas a un ritmo

pausado y lento. Los empresarios, de su parte, nunca veían más allá de la  tasa de  rendimiento del  corto  o mediano  plazo  y,  para  ellos, la  complejidad  se  remitía  a cómo  incrementar  esa  tasa  de  retorno  y  cómo  enfrentar  a  los  consejos  de  administración.

Para  los  pequeños  emprendimientos  empresariales,  la  lección  estaba  clara:  para  triunfar en el capitalismo había que seguir en el sendero de aquellos que lo habían  logrado, y ninguno de ellos triunfó por fuera de ese sendero. Para los que estaban  en  el  desempleo  la  situación  era  más  desesperada  porque  el  propio  sistema  capitalista  los  había  orillado  por  fuera  de  la  lógica  productivista.  Se  sentían,  en  tanto desempleados, como una carga para sus familias e, incluso, para sí mismos.

Así,  los  sistemas  educativos  se transformaron en  cajas  de  resonancia  de  aquello  que  necesitaba  el  capitalismo  y  funcionalizaron  la  educación  hacia  esos  parámetros productivistas. Muchas tareas cognitivas quizá tenían su complejidad,  pero  cuando  formaron  parte  de  los  procesos  de  acumulación  de  capital,  transformaron  esa  complejidad en  un  conjunto  de  habilidades que  fueron  simplificándose y optaron por masificarlas.

Por ello, la emergencia  de las  redes sociales encuentra a la  sociedad  desnuda  de  complejidad.  Encuentra  a  los  seres  humanos  trasgredidos  por  la  violencia  de  la  acumulación  de  capital  y  buscando  en  el  mundo  virtual  aquellos  asideros  ontológicos  para  sobrevivir  en  la  realidad. Ante  la  IA  nuestros  baremos  son  tan  básicos  que  nos  sorprendemos de las  capacidades  de la  IA y  pensamos  que  esta  herramienta en realidad puede ser una amenaza a la vida misma.

Hacia el extractivismo digital 

En las  redes sociales, las  personas  buscan  ventanas de evasión  o mecanismos  de  reconocimiento,  participación  y  lazos  que de  alguna  manera las  vinculen  a  la  sociedad. Por eso, ponen imágenes, textos y comentarios que tienen que ver con su  diario  vivir,  con  sus  opiniones  o,  simplemente,  como  paseantes en  las redes  sociales. Pero a través de ello quieren crear conectores con la sociedad y, como no  tienen otra opción, ponen su vida cotidiana a la exposición y escrutinio público de  esas redes. Es su vida cotidiana el vector y el conector que las integra al mundo a  través de las redes sociales.

Pero la vida cotidiana en el capitalismo tardío tiene ya trazadas sus posibilidades y  expectativas.  Lo  fausto  e  infausto  están  prescritos  en  la  banalidad  de  esa  vida  cotidiana. Por ello, las redes sociales que más éxito tienen son, justamente, aquellas  que  más  banalizan  esa  vida  cotidiana,  porque  en  esa  banalidad  las  personas  pueden  reconocerse  y  pueden  adaptarse.  Por  eso  Umberto  Eco  denostaba  de las  redes  sociales, “las  redes  sociales,  decía  Eco,  generan  una invasión  de imbéciles” (La Ciudad Revista, 2022). Pero ahora, y a pesar de eso, no hay político o personaje  público que no se cuide de las redes sociales. Su peso social y político es evidente. Su trascendencia es innegable.

Pero el capitalismo nunca pierde sus brújulas. La exposición de un narcisimo naif en  las  redes  sociales fue  inmediatamente  convertida  en  modelo  de  negocios.  Emerge una nueva forma de extractivismo esta vez dedicada a la explotación de los  datos  personales  de  todas  y  cada  una  de  las  personas  que  utilizan  las  redes  sociales. Ahí donde una persona coloca una imagen cualquiera, un like o un post,  en  esta  nueva  industria  del  extractivismo de  los  datos,  ese  acto  se  integra  a  un modelo  de  negocios  que  tiene  por  objetivo  procesar  esos  millones  de  datos  que  provienen de la información  que cada persona coloca en  sus  redes  sociales, para  extraer  de esa información aquella  que  puede  ser  utilizada  por  una  determinada  corporación.

Así,  surge  un  modelo  de  negocios  en  el  capitalismo  en  el  cual  la  materia  prima  tiene un  valor marginal cero, es decir, es gratuita. En efecto, las personas que de  forma cotidiana ponen su información, sus gustos, preferencias, fobias y opiniones  en redes sociales, lo hacen de manera libre, espontánea y gratuita.

Con  esa  materia  prima,  nuevas  empresas  extractivas  se  dedican  a  extraer  información  y  venderla  a  corporaciones  que,  ante  esa  posibilidad,  también  cambian  sus  modelos  de  negocios.  Desde  empresas  de  seguridad,  espionaje,  distribución,  farmacéuticas,  turismo,  deporte,  textiles, y  otros  sectores, hasta  gobiernos e  incluso  el crimen  organizado,  todos  ellos  necesitan  datos  para  orientarse en la incertidumbre de los mercados unos y, otros, para ejercer control  y dominación.

Las empresas siempre han buscado datos al igual que los gobiernos y los políticos.  Siempre  han  tratado  de  inscribir  la  incertidumbre  del  mercado  dentro  de  parámetros  de  confianza.  Si  antes  los  estudios  de  mercado o  los  estudios  de  los  comportamientos  y  expectativas  de  los  electores, eran  costosos  y  demandaban  mucho tiempo, ahora, en cambio, son casi inmediatos y de menor costo.

Las  corporaciones  pueden  pagar  por  esa  información  y  pueden,  gracias  a  ella,  personalizar la oferta. Es un fenómeno relativamente inédito en el capitalismo que  siempre había  visto tanto a la demanda como a la oferta como fuerzas ciegas que  obedecían  a  leyes  casi  naturales.  De  hecho,  ese  era  el  nombre  con  el  cual  las  designaban y comprendían: como fuerzas de mercado. El equilibrio de mercado se  asumía como un producto espontáneo de esas fuerzas casi naturales.

Pero  esas  indomables  fuerzas  de  mercado  ahora  empiezan  a  ser  sometidas  a  control.  Una  utopía  que  hace  algunos  años  habría  sido  imposible  siquiera  de  imaginar.  La  oferta  de  una  empresa,  que  siempre  era  un  dato  insondable  y  que  tenía que ser calculado más por la experiencia pasada que por la previsión futura,  ahora, gracias a ese nuevo extractivismo de los datos, empieza a convertirse en una  certeza.  La  empresa  puede  endogenizar  la  oferta,  es  decir,  la  oferta  deja  de  convertirse  en  una  fuerza  de mercado  para  transformarse  en  una  determinación  de  la  empresa.  Para  ello  necesita  información.  Se  trata  de  una  información  que  tiene que ser precisa, inmediata, y contextualizada.

Obtener  esa  información,  para  cualquier  empresa, significa  costos  que  tiene  que  asumirlos  para  orientar  sus  capacidades  tanto  productivas  como  empresariales.  Por ello, una de las ramas que más desarrollo ha tenido en el capitalismo tardío no  es tanto aquella de las capacidades productivas de la industria y la empresa, sino  aquella del marketing.

Ahora,  gracias  a la información  que las  personas  ponen  de  forma  gratuita  en las  redes  sociales,  hay  la  posibilidad  de  que  las  corporaciones  tengan,  finalmente,  acceso a esa información tan delicada y tan importante que es fundamental para su  modelo de negocios. Las redes sociales se convierten en captadoras de información  por  la  cual  no  pagan  absolutamente  nada  y  luego  convierten  a  esa  información  colocada  por  las  personas  en  las  redes  sociales,  en  materia  prima  sobre  la  cual trabajan  otras  corporaciones  para  extraer  información  precisa  y  delicada  con  destino específico.

Así, la industria del  turismo sabe cómo reaccionar ante la información y se crean modelos de negocios antes inconcebibles y que tienen como soporte, de una parte  la  flexibilización  laboral  y,  de  otra,  el  extractivismo  digital, como,  por  ejemplo,  Airbnb.  Se multiplican  las  empresas  de  distribución  como  Glovo,  Rapi,  Uber.  Las  corporaciones  farmacéuticas pueden  posicionar  de  mejor  manera  sus  marcas  y  pueden lograr  un  consenso  sobre la medicalización  de la  vida  social.  Todos  esos  modelos  de  negocios  se  formulan  y  establecen,  precisamente,  desde  el  nuevo  extractivismo.

Una  persona  puede  colocar  una  imagen  sobre  una  situación  cualquiera  que,  inmediatamente, ese acto  se inscribe en este  nuevo extractivismo  que,  sumada a  las  imágenes  o  los  datos  que  otras  personas  han  hecho  de  forma  espontánea,  voluntaria  y  libre se  convierten en  un  caudal  de  datos  que  crece  de  forma  exponencial. Son datos que  tienen que ver con la vida misma de esa persona: sus  amigos,  sus  viajes,  sus  deseos,  sus  pasiones,  sus  odios,  sus  aventuras,  sus  fobias,  sus  expectativas,  en  fin.  Esos  datos  entran  en  una  maquinaria  de  procesamiento  que tiene por objetivo permitir a las corporaciones endogenizar la oferta a través  del control de la demanda. Ese extractivismo digital  tiene nombre, lo denominan  big-data, machine learning, deep learning, etc.

Pero no solo son las corporaciones, son  también los gobierno y los políticos. Uno  de los debates más importantes en la primera elección de Donald Trump en EEUU  tuvo  que  ver  con  la  manipulación  en  las  redes  de  los  comportamientos  de  los  electores a través de la empresa Cambridge Analytica. Otro de los escándalos fue la  denuncia  de  Snowden  sobre  la  sociedad  panóptica  que  transfería  a  sus  organizaciones  de  inteligencia,  espionaje  y  control,  datos  sensibles  de  todos  sus  ciudadanos.

El  extractivismo  digital  busca  encontrar  patrones,  tendencias,  conductas,  comportamientos que  sean  predecibles  y  consistentes.  Una  vez  que  los  ha  encontrado procede a empaquetarlos y venderlos. Las corporaciones compran esa  información  porque  gracias  a  ella  pueden  posicionar  marcas,  definir  el  ciclo  de  vida de esas marcas, conocer los comportamientos futuros de la demanda, conocer  el  mercado,  anticiparse  a  sus  incertidumbres,  predecir  tendencias,  personalizar  productos y servicios, detectar necesidades insatisfechas o crearlas, etc.

Por supuesto que las personas que de  forma cotidiana colocan su información en  las  redes  sociales  no conocen  de  esta  dinámica  o,  si  la  conocen,  no  la  toman  en  cuenta  porque  no la  consideran  un  riesgo,  o  creen  que,  por  último, vale  la  pena  asumir ese riesgo.

La  teoría  económica  también  gira  hacia  esas  nuevas  dinámicas:  los  complejos  algoritmos que extraen y procesan la información se piensa que tienen la forma de  las redes neuronales y, así, el discurso económico se inventa la “neuro-economía”.  Gracias a la información recibida y al extractivismo de los datos surge la “economía  del comportamiento”. En estos nuevos campos analíticos, muchos de los conceptos  de la teoría económica tienen que revisarse porque los consumidores demuestran  ser más estocásticos, es decir más imprevisibles de lo que la teoría económica los  consideraba.

Del extractivismo digital a la IA 

El  extractivismo  de  los  datos  es  una  forma  diferente  de  extractivismo  y  se  convierte  en  una  característica  del  capitalismo  tardío.  Para  procesar  miles  de  millones  de  datos  en  segundos,  se  necesitan  capacidades  tecnológicas  impresionantes.  Es  desde  esa  necesidad  del  mercado  y  del  capitalismo  que  emergen  y  se  constituyen  los  algoritmos  que  procesan  esos  datos  y  que  tienen  capacidades  heurísticas.  Esos  algoritmos  son  el  antecedente  de  la  inteligencia  artificial. Hay algunas experiencias al respecto. Está por ejemplo, el programa Deep  Blue  que  en  1997  venció  a  Kasparov,  entonces  campeón mundial  de  ajedrez,  sin  tener  que  recurrir  a  jugadas  previas de  su  base  de  datos,  sino  a  sus propias capacidades heurísticas.

Esos  algoritmos  están  presentes  en  los  motores de  búsqueda  de  Google,  por  ejemplo,  y  sesgan  desde  el  inicio  cualquier  tipo  de  búsqueda  al  tiempo  que  integran  esa búsqueda de  datos hacia  el  nuevo  modelo  de  negocios de  empaquetamiento  y  procesamiento  de  información  (el  deep  learning).

Precisamente por ello la empresa Alphabet, que controla Google, es una de las más  importantes del mundo.

El  desarrollo  de  algoritmos  con  capacidades  heurísticas  da  paso  a la inteligencia  artificial.  Si  un  algoritmo  puede  conducir,  estructurar  y  definir  la  forma  de  un  motor de búsqueda en internet, al tiempo que puede identificar aquellos datos que  son imprescindibles  para sostener un modelo  de  negocios, entonces el algoritmo  puede  hacer  un  bucle  sobre  sí  mismo  y  puede  derivar  en  un  proceso  heurístico  sobre sí mismo. Si es capaz de hacer eso entonces el bucle se retroalimenta sobre sí  mismo y sus capacidades heurísticas empiezan a convertirse en probabilísticas, es  decir,  la  forma  por  la  cual  encadena  información  tiene  la  apariencia  de  ser  inteligente. De esta forma, ese algoritmo puede superar el test de Turing.

Pero siempre es un algoritmo. Su capacidad heurística le permite retroalimentarse  y ser cada vez más performante porque trabaja con probabilidades. Ha nacido en el  interior  de  un  proceso  del  capitalismo  digital  y  con  relación  al  extractivismo  digital.

Es ese fenómeno el que emerge con los chatbot de IA. Son algoritmos vinculados a  la  red  internet  que  permiten  construir  respuestas  inteligentes  cada  vez  más  precisas. Pero esas  respuestas  son  heurísticas  y  probabilísticas al mismo  tiempo.  De  ahí  nace  su  aparente  precisión  y  es  este  nivel  de  precisión  lo  que  llama  la  atención.  Pero,  en  definitiva, un  chatbot  de  IA  no  es  más  que  un  algoritmo  heurístico  que  responde  en  función  de  probabilidades  estadísticas.  Pero  son  respuestas cuyas coordenadas ya están definidas de manera previa.

En efecto, si el capitalismo integró las tareas cognitivas dentro de sus necesidades  de  acumulación,  es  de  suponer  que  la  capacidad  de  preguntas que  se  le  puede  hacer  al  chatbot  de  IA está  condicionada  por la  estructura misma  de la  sociedad  capitalista. No se puede preguntar más allá del horizonte que esa misma sociedad  ha  creado.  Y  ese  es  el  límite  de  la  IA,  porque  su  capacidad  de  respuesta  no  está  limitada  por  el  algoritmo  y  su  capacidad  de  acceso  a  datos  sino  por  las  restricciones de  su propia  sociedad,  vale decir, por nuestras propias limitaciones  para ver más allá de la acumulación de capital.

De ahí que las primeras preguntas y las primeras formas de utilizar y trabajar con  los  chatbots  de  la  IA  tengan que  ver  con  el  mercado  y  con  su  integración  a  los  modelos de negocios del capitalismo. Integramos el chatbot de IA a la ideología del  emprendimiento,  a  la  búsqueda  de  rentas,  a  la  implementación  de  nuevos  negocios,  solo  después  de  eso  pensamos  si sería  más  coherente  estructurar  preguntas  que  tengan  con  el  sentido  mismo  de  las  sociedades  que  estamos  creando.

La humanidad necesita respuestas que vayan más allá del mercado capitalista y su  lógica  de  corto  plazo.  Es  entonces  cuando  comprendemos  que  el límite  no  es  el  chatbot  de  IA  que,  en  definitiva,  no  es  más  que  una  herramienta  de  trabajo.  El  límite real somos  nosotros mismos  porque  no  podemos  utilizar  esa  herramienta  para  intuir más  allá  de  los  estrechos  horizontes  en  los  cuales  el  capitalismo  ha  encerrado a la humanidad.

Esto hace que esta herramienta sea vista como una amenaza a la sociedad. Muchos  empleos  que  utilizan  tareas  cognitivas  bien  pueden  ser  reemplazados  por  los  chatbot  de  IA,  a  un  menor  costo  y  una  mayor  productividad.  Es  una  dinámica  constante  en  el  capitalismo,  porque  a  medida  que  cierto  tipo  de  empleos  y  destrezas desaparecen se crean otros nuevos. Lo que los chatbot de IA nos señalan  es que esos empleos forman parte de un mundo que está en transformación y que  ha  dejado  de  utilizarlos,  porque  la  sociedad  ya  no  los  necesita;  pero,  en  cambio,  necesita otras destrezas y otras habilidades.

Los  chatbot  de  IA solamente  significan  que  tenemos herramientas que,  por  el  momento,  parece  excedernos,  y  nos  exceden porque  el  modelo  de  sociedad  que hemos  creado tiene  limitaciones y  las  asumimos  como  límites  finales  cuando en realidad solo son señales  de transformaciones  más  vastas  y  profundas. Cabe  entonces reflexionar sobre esas transformaciones, sobre sus contenidos, sobre sus  formas, sobre sus posibilidades.

Están ahora ahí. En poquísimo tiempo los chatbot de IA nos apelan, nos interrogan,  nos  cuestionan,  no  sobre  la  humanidad  sino  sobre  nuestra  estructura  social,  porque si amenazan a cierto tipo de empleos eso no debe verse como una amenaza  sino más  bien  como  la  oportunidad  de  explorar  algo  que,  en  definitiva,  nos  concierne  en  tanto  sociedad.  Pero  es  la  estructura  capitalista  de  nuestras  sociedades la que nos orilla a ver esas señales de cambio como amenazas, es ella la  que nos genera miedo, la que nos pide una tregua en el desarrollo de la IA. La que  nos  obliga  a  ser  ludditas  como  un  ejercicio  desesperado  de  conservar  al  capitalismo sin posibilidad de cambio.

Asumamos  entonces  el  reto  de  pensar  esos  desafíos  por  fuera  del  corsé  de  esa  estructura capitalista. Si Kissinger tiene razón y la IA cambia las reglas de juego de  la  realidad,  entonces  tratemos  de  vislumbrar  esa  realidad  que  puede  emerger  desde ese cambio de las reglas de juego provocado por la IA.

Un mundo en transición: los desafíos a la educación 

La IA es un vector que atraviesa a toda la sociedad. Los sistemas educativos se ven  interpelados  por  la  IA.  Su  forma  de  proceso  de  enseñanza-aprendizaje  se  construyó sobre una construcción social que se definía desde la ética del trabajo, el  productivismo, la acumulación, la competencia y la idea de crecimiento económico  sin fin que, en realidad, es la puesta a punto de la idea decimonónica del progreso.

La educación, en el capitalismo tardío, abandonó toda promesa de emancipación y  humanismo  por  la  apuesta  fácil  de  las  habilidades  y  las  competencias  que  el  mercado  exige  y  reclama.  Nada  más  lejos  de  aquello  que  los  griegos  clásicos  llamaban  paideia  para la  educación  de  su  sociedad  que  el  formato  educativo  del  capitalismo tardío.

En  ese  proceso,  desde  la  formación  temprana,  pasando  por  la  formación  intermedia  hasta  las  universidades y  los  posgrados,  el  formato  es el  mismo:  la  educación tenía que insertar a las personas, en tanto ciudadanos y ciudadanas, en  una  trama  civilizatoria  que  tenía  construidas sus  respuestas  fundamentales y  de  los  cuales  requería  cierto  tipo  de  habilidades  y  conocimientos  para  devenir  trabajador, funcionario o empleado.

El  aprendizaje  de  habilidades  y  destrezas,  la  abstracción,  la  contextualización,  la  capacidad de relacionar, entre otras, de una manera u otra, formaban parte de esa  trama epistemológica de la educación por competencias concretas que nacían y se  definían desde la lógica del mercado.

Pero la IA altera esa trama epistemológica porque se convierte en una herramienta  tan  poderosa  que  todos  los  baremos  de  evaluación  y  todas  las  formas  de  enseñanza-aprendizaje  se  ven  alteradas. Desde  las  tareas  escolares,  hasta  la  redacción  de  papers  de  investigación  científica,  todos  ellos  van  a  ser  transformados  radicalmente. Un  niño  o  un joven  pueden, gracias a la  IA,  realizar  esas  tareas  de  forma  tan  rápida  que  liberan  su  tiempo  para  aquello  que  ellos  consideran más importante, el juego. En las universidades, muchas tareas también  convergen hacia estas nuevas herramientas y facilitan el trabajo de los estudiantes  al riesgo de impostar  todo su proceso  formativo. En el caso de la industria de los  papers  científicos  es  más  importante  aún  la  transformación  que  provoca  la  IA  porque  ahora  un  paper  científico  puede  escribirse  en  minutos y  hacer  de  cualquiera un investigador experimentado.

Esto  quiere  decir  que  es  la  forma  con  la  que  ha  sido  construido  el  sistema  de  enseñanza-aprendizaje  el  que  se  ve  transformado  con  las herramientas de  la  IA.  Pero  hay algo  que las  herramientas  de la  IA  no  pueden  hacer, por más que  sean  cada vez más potentes y es la capacidad crítica.

Entonces,  si  los  chatbot  de  IA  amenazan  al  sistema  educativo  y  universitario  es  porque son sistemas que nunca se construyeron ni definieron desde capacidades  críticas  sino  que  siempre  fueron  sistemas  estáticos,  de  ahí  su  tendencia  a  la  escolástica,  es  decir  a  la  absolutización  de  sus  parámetros  epistemológicos.  Consideraron  al  orden  existente  como  dado  y  establecido  en  sus  coordenadas  históricas y sociales. Sobre eso construyeron un sistema educativo que obliteró las  capacidades  críticas  y  que,  ante  su irrupción,  optó  por  soslayarlas, minimizarlas,  recluirlas o, en el peor de los casos, perseguirlas.

La  capacidad  crítica  es inmune  a  los  chatbot  de  IA,  porque implica  una  posición  epistemológica y ontológica que es irreductible a estas herramientas. La capacidad  crítica  comprende  a  los  chatbot  de  IA  como  lo  que  son,  como  herramientas  al  servicio de esa capacidad crítica. No hay peligro de la hipóstasis ni tampoco de la  impostación.

La  capacidad  crítica  genera  una  distancia  entre  el  sujeto  y  el  mundo  en  el  cual  puede situar esa crítica al mundo. No asume al mundo como algo ya establecido y definido  sino  más  bien  como  algo  que  está  en  permanente  cambio  y  transformación.  La  capacidad  crítica  advierte  de  esos  cambios  y,  justo  por  ello,  puede incidir sobre ellos.

Pero será difícil que los sistemas educativos y universitarios puedan cambiar hacia  posiciones  críticas.  En  ellos  la  praxis  estratégica  de  individuos  que  ven  a  sus  prójimos como competencia en mercados laborales cada vez más cerrados y más  precarizados,  se  convierte  en  una  ontología  de  lo  real.  No  hay  espacios  para  capacidades  críticas  en  el mundo  de la  competencia mercantil.  Y  esa  es la  trama  civilizatoria del mundo.

Por  ello  los  chatbot  de  IA  generan  una  aporía  para  el  sistema  educativo:  se  convierten  en  herramientas  que el  sistema tiene que  expulsarlas  o  someterlas a  escrutinio permanente  para  que  no rebasen  sus  fronteras.  En  vez  de  ser  herramientas  que  potencien las  capacidades  críticas más  bien  se  transforman en  amenazas al mundo que deben ser controladas.

Pero de manera independiente de su pretendido control o expulsión, la cuestión es  que  millones  de  estudiantes  probablemente  utilizarán  los  chatbot  de  IA  para  resolver  sus  problemas  y  tareas  escolares  y  universitarias.  Habrá  maestros  y  académicos  que  intentarán  inscribirlas  dentro  de  sus  procesos  de  enseñanza  aprendizaje, otros que serán indiferentes  y otros que los prohibirán, pero eso no  impedirá su masificación. Habrán muchos investigadores que empezarán a utilizar  esas  herramientas  para  sus  papers  científicos  y  podrán  ser  tan  prolíficos  que  provocará el colapso del sistema de revistas indexadas y factores de impacto.

Y  esto  da  cuenta  de  otra  aporía:  los  sistemas  educativos  dan  la  espalda  a  las  transformaciones  sociales en  las  que  ellos viven y  se  convierten  en  fuertes  obstáculos  para  esas  transformaciones.  Contrariamente  a  lo  que  se  cree,  hay  circunstancias  históricas  en  las  que  las  escuelas  y  universidades  son  la  mejor  garantía  para  que  las  sociedades  no  cambien.  Forman  a  individuos  que  son  incapaces  de  comprender  esas  transformaciones  y  que  no  han  desarrollado  capacidades críticas y que no pueden comprender su propio momento histórico.

Quizá valga la pena un ejemplo. A fines del año 2008, en pleno contexto de la crisis  financiera, se publicó un  texto bajo el pseudónimo de Satoshi Nakamoto sobre el  bitcoin. A partir de entonces hubo un desarrollo espectacular de las criptomonedas  y,  de  hecho, se  han convertido  en  uno  de  los  fenómenos  más  importantes  del  capitalismo  tardío.  Sin  embargo,  décadas  después  de  ese  acontecimiento,  en  ningún  libro  de  política  monetaria  de  las  diversas  facultades  de  economía  del  mundo, hay un capítulo sobre la política monetaria de las criptomonedas.

Otro  ejemplo:  es  indudable  que  la  noción  de  crecimiento  económico  provoca  alteraciones en los ciclos naturales que ahora se identifican con el calentamiento  global. Pero en el debate global aún se utiliza la noción de Producto Interno Bruto  como baremo de la riqueza de una sociedad, cuando está claro que es justamente  que desde esa noción que se ha provocado el cambio climático.

Por lo tanto, si es necesaria una transformación que acompañe al desarrollo de la  IA  tiene  que  darse  en  los  sistemas  educativos  que  tendrán  que  incorporar  dimensiones críticas al mundo. Si le preguntamos a la IA sobre el PIB de un país y  su  relación con el calentamiento global, por supuesto que las  respuestas que nos dé la  IA  no  podrán  ver más  allá  de los  paradigmas  vigentes,  solo  una  conciencia  crítica será capaz de hacerlo.

¿El fin de la producción? 

Hay otro aspecto que anuncia cambios importantes a partir de la emergencia de la  IA  y  tiene  que  ver  con  el  empleo.  Se  asume  que  la  integración  de  la  IA  a  los  procesos  productivos  afectará  los volúmenes  de  empleo  que  se  generan  en  el  capitalismo.  Esta  idea  nace  de  la  relación  que  hay  entre  trabajo  e  ingreso  monetario. Es una relación que consta en los orígenes del capitalismo y que se ha  configurado  como  parte  de  su  estructura  más  fundamental.  El  ingreso  es  una  función del empleo. Aquellos que no tiene empleo no tienen ingresos. La cantidad  de ingresos, además, define la posición dentro de la escala social y la cantidad de  bienes y servicios que se pueden adquirir.

La  primera  forma  por  la  cual  se  racionalizó  la  relación  entre  ingresos  y  empleo  consta  en  las  primeras  teorías  del  valor  de  la  economía  clásica  del  siglo  XVIII,  fundamentalmente,  Adam  Smith.  El  valor,  para  Smith,  está  determinado  por  la  cantidad de trabajo. A partir de entonces, la relación entre valor, trabajo, ingresos y  producción  han  ido  de  la  mano.  Sin  embargo,  el  mismo  Adam  Smith  hacía  referencia a la división del trabajo y su relación con la productividad. Es clásico su  ejemplo  del  taller  de agujas en  donde la  división  de  tareas hacía  que el  pequeño  taller multiplique su capacidad de producir agujas, algo que si se hubiera hecho de  manera individual no habría sido posible (Smith, 1983, pp. 49-56).

Esto permite, al menos, dos intuiciones básicas y que tienen que ver con el mundo  del siglo XXI: el proceso de valorización del mundo siempre será humano (el valor de  las  cosas  siempre  será humano  independientemente de que  lo  hagan  las  máquinas);  y,  la  división  del  trabajo  llevada  al  infinito  puede  generar  una  productividad infinita.

En  una  productividad que  tiende al infinito,  no  obstante, no  hay  trabajo  humano  (porque  el  trabajo  humano siempre es  finito).  Pero  si  no  hay  trabajo  humano,  entonces  ¿cómo  se  genera  el  valor?  Si  el  valor  siempre  es  una  determinación  humana pero la división del trabajo excluye al trabajo humano ¿qué sustrato debe  tener el valor?

Esta  aporía  fue  descrita  por  el  economista  inglés  David  Ricardo,  en  el  siglo  XIX,  cuando distinguía entre el concepto de valor y aquel de riqueza como diferentes y  proporcionalmente  inversos (Ricardo, 1973, Capítulo XX).  El  valor  es  una  determinación humana pero la riqueza es su consecuencia. Una riqueza infinita es  compatible con un valor con tendencia cero. En esa aporía, Marx situaría el origen de  las  crisis  en  el  capitalismo y  sus  contradicciones cuando  realiza  el  contraste  entre el  valor  con la  división  del  trabajo  (que lo  denominará  como  “composición  orgánica  del  capital”) y la  posibilidad  del  valor  cero  (que lo  denomina  tendencia  decreciente de la tasa de ganancia).

Ahora bien, esas aporías que constan en la estructura fundamental del capitalismo  se  revelan  e  irrumpen  en  el  siglo  XXI  y  se  constatan  con  más  precisión  con  la  emergencia de la IA.

Es  de  suponer  que  la convergencia  de  la  IA  a  los  procesos  productivos  en  el  capitalismo,  incrementará  de  forma  exponencial los ya  altos niveles  de  productividad del  capitalismo  tardío,  como  en  su  momento  lo  hicieron  la automatización y robotización de las cadenas de montaje. Cada vez será menor la  presencia  humana (es  decir  el  valor) en los  procesos  productivos,  pero  cada  vez  será mayor la riqueza que esos procesos productivos generen. En otras palabras, la  sociedad del siglo XXI puede crear un volumen de riquezas nunca antes visto con  apenas una parte marginal de su población.

Esas posibilidades productivas con cada vez menos trabajadores se deben a que la IA puede lograr la convergencia de otras tecnologías del siglo XXI para cambiar de  manera  importante  la  producción  y  distribución,  como  por  ejemplo,  las  nanotecnologías,  las  biotecnologías,  la  robótica,  la velocidad  de  la  conexión  en  redes y la impresión 3D.

Es una realidad que empieza a conformarse y que, de hecho, no constaba en el siglo  XX.  Ahora,  la  humanidad  incluso  ha  retomado  la  carrera  espacial  y ha  incrementado su capacidad de conocimiento sobre el espacio. Es una carrera en la  cual, por vez primera, aparecen imbricados el Estado y las corporaciones privadas.

Es  en  el  siglo  XXI  que  emerge  con  toda  la  fuerza  la  aporía  detectada  por  David  Ricardo y Carlos Marx en el siglo XIX, aquella que tiene en la ley del valor trabajo  su expresión y desarrollo: la aporía entre valor y riqueza. Es posible, en el siglo XXI,  producir más riqueza y solo con una fracción de trabajadores que se utilizaron en  el siglo XX.

En  el  siglo  XXI  la  resolución  de  esa  aporía  entre  valor  y  riqueza  se  ha  realizado desde la especulación financiera y las crisis financieras. En efecto, son tan grandes  los  montos  que  se  transan  en  los  mercados  financieros  que  comprenden  varias  veces  la  producción  nacional  bruta  de  todo  el  planeta. El  Banco  de  Pagos  Internacionales  indicaba  que  en  junio  del  año  2022  se  habían  realizado  transacciones  de  derivados  financieros  en  los  mercados  sobre  el  mostrador  (llamados mercados OTC) por 632 billones de USD (BIS, 2022).

Esas cantidades de la especulación financiera jamás tocarán tierra, es decir, jamás  aterrizarán al sector real, a la producción. Es imposible que algún momento salgan  de la esfera especulativa y se destinen a la producción, porque provocarían crisis por  sobreacumulación.  Son  cantidades  que  seguirán  girando  sobre  sí  mismas,  como un satélite virtual, sobre las capacidades productivas de la humanidad. Pero  es la  forma por la cual el capitalismo del siglo XXI ha logrado, hasta el momento,  resolver esa aporía entre riqueza y valor.

Sin  embargo,  la  irrupción  de  la  IA  altera  el  ritmo  por  el  cual  se  relacionaba  producción, distribución y especulación financiera. La convergencia de la IA hacia  la  producción  es  un  hecho,  así  como  es  un  hecho  que  esa  convergencia  va  a  multiplicar  de  forma  exponencial  la  riqueza  disponible. La  esfera  especulativa  financiera, por tanto, no podrá ser capaz de regular esa relación, porque un efecto  de esa regulación son las crisis financieras y la subsunción de la política monetaria  hacia  la  esfera  financiera  especulativa.  Un  nivel  de crecimiento  en  los valores  vigentes puede provocar crisis  financieras más profundas y más graves. Algo que  tiene  consecuencias  políticas  y  sociales  evidentes. Quizá suene  paradójico  y  contradictorio pero las crisis en el capitalismo se generan por exceso de riqueza.

Así, pues, el  siglo XXI  se confronta a un desafío  que antes era inimaginable: para  resolver  la  aporía  entre  valor  y  riqueza  tiene  que  proceder  a  la  separación  del  trabajo  de  la  producción capitalista,  porque  la  cantidad  de  trabajadores que  se necesita  para  producir  cada  vez  será  marginal.  La  IA  llevará  a  tales  niveles  de  productividad  que  donde  antes  existían  un  número  importante  de  trabajadores  ahora  se  habrán  reducido  al  mínimo.  Pero  al  mismo  tiempo,  la  IA  convocará  a  nuevos empleos que ya no tienen relación directa con la producción. Es solamente  la  evidencia  de  esa  aporía  detectada  por  la  economía  clásica  del  siglo  XIX  entre  valor y riqueza.

Pero el capitalismo es incapaz de resolver esa aporía entre valor y riqueza con los  marcos  institucionales  heredados  del  siglo  XX.  Tendrá  que,  necesariamente,  cambiarlos  y  una  de  las  primeras  formas  de  hacerlo  es  separar  el  trabajo  de  la  producción y el ingreso del empleo.

¿Cómo  hacerlo?,  ¿qué  consecuencias  supone?  La  relación  entre  trabajo  y  producción  mediada  por  el  salario  es  uno  de  los  puntales  del  capitalismo.  Transformar  esa  relación  significa  transformar  al  capitalismo. Si  el  proceso  de  valorización  del  mundo  siempre  será  humano,  entonces  esa  valorización  le  corresponde ahora a la sociedad, no al mercado. La resolución de la aporía que se  suscita en el siglo XXI implica que el  trabajo debe  retornar a su locus original: la  sociedad.

La  valorización  del  mundo  deja  de  ser la  puesta  en  valor  del  mundo,  es  decir,  ponerle  precio  (eso  sería  fetichismo  mercantil)  para  convertirse más  bien en su  humanización,  es  decir,  vincular  los  individuos (y  sus  capacidades)  a  las  sociedades a  partir  del  trabajo.  El  trabajo  se  convierte  en  vínculo  social.  La  valorización deviene en la transformación del mundo.

La  IA  y  otras  tecnologías  del  siglo  XXI  pueden llevarnos  a la  división infinita  del  trabajo, es decir, a la productividad infinita. Si la productividad tiende al infinito su  valor  tiende  a  cero.  Esto  posibilita,  entonces,  la  separación  del  salario  de  la  producción, al tiempo que vincula el salario a la sociedad.

Pero  eso  no  deja  de  ser  una  utopía,  al  menos  por  ahora,  porque  dadas  las  relaciones  de  poder  en  el  capitalismo  tardío,  lo  más  plausible  es  que las  condiciones de explotación laboral se exacerben.

Pero  eso  no  quita  fuerza  al  argumento  sino  que  da  cuenta  que  las  disputas  que  antes se justificaban desde la economía ahora deben definirse desde la política. Es  decir,  existen  recursos  suficientes  y  necesarios,  por  ejemplo,  para  financiar  una  renta  básica  universal,  para  reducir  radicalmente  la  jornada  de  trabajo,  para  financiar  el  aseguramiento  universal,  para  reducir  la  edad  de  jubilación,  entre  otros aspectos. Pero esa lucha será básicamente una lucha política.

Pienso  que,  en  última instancia,  es  hacia  esas luchas  políticas la  que  nos lleva  el  desafío de la IA y de todas las tecnologías que se crean en el capitalismo del siglo  XXI. La intuición de Marx se revela ahora más pertinente que nunca: un modo de  producción  jamás  desaparece  hasta  haber  agotado  todas  sus  posibilidades.  El  capitalismo, en el siglo XXI, está agotando sus posibilidades. El socialismo siempre  se pensó para sociedades de la abundancia. Estamos en  tránsito hacia sociedades  de  abundancia,  pero  la  lucha  por  abrir  esa  puerta,  aquella  del  socialismo  como  forma social de la abundancia, será feroz, la burguesía bajo ninguna circunstancia  permitirá siquiera acercarse a esa puerta. Pero ahora sabemos que está ahí y que  tenemos que abrirla. Esa es nuestra tarea histórica.

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