¿IA para todos? La disputa por el futuro de la inteligencia artificial

Hablemos sobre una promesa tecnológica, una advertencia humanista y la necesidad de recuperar nuestra capacidad de decidir

Hay frases que parecen describir el futuro cuando, en realidad, están intentando producirlo.

The Future Is for Everyone, afirma Mark Zuckerberg en su reciente manifiesto sobre inteligencia artificial. El futuro es para todos.

La frase es eficaz porque resulta difícil estar en desacuerdo con ella. ¿Quién defendería un futuro reservado para unos pocos?

Pero quizá esa no sea la pregunta.

Quizá deberíamos comenzar por otra: ¿Quién tiene hoy el poder de decirnos cómo será ese futuro?

Porque cuando uno de los hombres más ricos del planeta, al frente de una de las corporaciones tecnológicas con mayor capacidad para intervenir en nuestras comunicaciones, nuestros datos, nuestra atención y nuestra vida cotidiana, nos anuncia que quiere poner la “superinteligencia” en manos de todo el mundo, no estamos simplemente ante una predicción tecnológica.

Estamos ante una propuesta de organización social.

Zuckerberg sostiene que el gran problema de la inteligencia artificial es la concentración del poder y que la respuesta consiste en distribuir capacidades avanzadas entre miles de millones de personas. Defiende el acceso amplio, los modelos abiertos, la iniciativa individual y la innovación como formas de impedir que unas pocas instituciones monopolicen el futuro tecnológico.

¡Qué paradoja!

Una de las mayores corporaciones tecnológicas del mundo nos propone combatir la concentración del poder tecnológico mediante tecnologías producidas, financiadas y distribuidas por algunas de las mayores corporaciones tecnológicas del mundo. WTF!

No hace falta convertir esta contradicción en una acusación moral contra Zuckerberg. Es más interesante tratarla como lo que es: un problema político.

Antes de preguntarnos quién tendrá acceso, habría que preguntar quién decidió que este era el futuro

Gran parte del discurso contemporáneo sobre inteligencia artificial comienza con la indiscutible afirmación de que "la transformación llegará".

La pregunta se limita entonces a cómo adaptarnos, cómo competir, cómo regular, cómo aprovecharla o cómo impedir sus peores consecuencias.

Zuckerberg formula la superinteligencia casi como un destino histórico. La discusión ya no sería si queremos construirla, sino quién tendrá acceso a ella.

Pero cuando una posibilidad tecnológica se presenta como inevitable, una decisión política desaparece del campo de visión. La inevitabilidad es una forma extraordinariamente eficaz de producir obediencia. Si algo va a ocurrir de todos modos, solo nos queda prepararnos.

Y quizá la primera forma de alfabetización crítica consista precisamente en recuperar esa pregunta que el discurso de la innovación suele clausurar:

¿Tiene que ser así?

No significa negar la tecnología. Significa negarnos a convertir una trayectoria empresarial en destino histórico.

“Todos” no existe

También deberíamos detenernos en esa palabra extraordinariamente cómoda: todos.

Todos tendremos acceso.Todos tendremos un agente.Todos podremos aprender más.Todos podremos crear más.Todos podremos emprender. Pero las tecnologías no llegan a una humanidad abstracta. Llegan a sociedades atravesadas por desigualdades económicas, raciales, territoriales, lingüísticas, de género y de poder. Llegan a personas que poseen centros de datos y a otras que viven junto a ellos.

A quienes diseñan los modelos y a quienes etiquetan datos por salarios mínimos.

A quienes poseen los derechos sobre las plataformas y a quienes entregamos nuestros textos, fotografías, conversaciones y comportamientos para que esas plataformas funcionen.

A quienes controlan los chips, las nubes y los modelos, y a quienes alquilamos acceso a todos ellos.

Por eso decir que una tecnología estará disponible para todos oculta una verdad fundamental:

no todas las personas participan de la misma manera en la tecnología, aunque todas puedan utilizarla.

Algunas poseen.

Otras diseñan.

Otras regulan.

Otras invierten.

Otras proporcionan datos.

Otras aportan cultura.

Otras realizan el trabajo invisible.

Otras entregan territorio, agua o energía.

Y la mayoría simplemente recibe una interfaz.

El colonialismo también puede tener una interfaz amable

Desde Puerto Rico y el Caribe esta pregunta adquiere otra dimensión.

Nosotros no llegamos a la revolución digital desde Silicon Valley. Llegamos desde un territorio cuya infraestructura tecnológica, energética, económica y política está profundamente atravesada por relaciones de dependencia. Nuestros datos viajan por infraestructuras que no controlamos. Los modelos que utilizamos se diseñan en otros lugares. Las reglas de las plataformas se deciden fuera de nuestro territorio. Nuestro español compite dentro de sistemas construidos mayoritariamente desde otros centros lingüísticos y culturales.

Y nuestras expresiones culturales —imágenes, músicas, textos, archivos, voces, estéticas— pueden incorporarse a sistemas globales de datos sin que exista necesariamente una relación equivalente de consentimiento, reconocimiento o devolución.

Por eso la pregunta no es simplemente si la inteligencia artificial “representa bien” a Puerto Rico.

Es: ¿qué relación económica y política estamos construyendo cuando nuestras culturas se convierten en materia prima de infraestructuras que no poseemos?

La extracción ya no necesita necesariamente una mina.

Puede tomar la forma de un dataset.

Puede extraer lenguaje, imágenes, hábitos, conocimiento, creatividad y memoria.

Puede convertir aquello que producimos colectivamente en recurso computacional y devolvernos después el acceso mediante una suscripción.

La propia encíclica Magnifica Humanitas utiliza un lenguaje sorprendentemente cercano a este problema cuando advierte que los datos se han convertido en nuevas “tierras raras” del poder y sostiene que, si los pueblos no pueden decidir cómo se utilizan los datos que los describen, la era digital corre el riesgo de convertirse en “colonial bajo otra forma”.

Para ahí.

Porque el colonialismo tecnológico no consiste solamente en que unas culturas aparezcan mal representadas.

Consiste en quién tiene capacidad para convertir la experiencia de otras personas en recurso.

La inteligencia artificial no está en la nube

Nos gusta hablar de “la nube” evoca lo etéreo.

Pero no hay nada etéreo en la inteligencia artificial.

Hay tierra.

Hay agua.

Hay electricidad.

Hay minerales.

Hay fábricas.

Hay centros de datos.

Hay cables submarinos.

Hay cadenas logísticas.

Hay trabajadores.

Hay territorios que soportan aquello que las interfaces consiguen hacernos olvidar.

Cuando preguntamos cuánto cuesta producir una imagen o una respuesta, solemos pensar en dólares.

Pero el costo de una tecnología nunca se agota en su precio.

También existe una geografía del costo.

¿Dónde se extraen los minerales?

¿Dónde se fabrican los chips?

¿Dónde se colocan los centros de datos?

¿Quién consume la energía?

¿Quién obtiene la riqueza?

¿Quién recibe el empleo y quién recibe la contaminación?

¿Quién puede decir que no?

La infraestructura digital también distribuye poder.

Y quizá aquí encontremos uno de los límites más importantes de la promesa del acceso universal: tener acceso al producto para nada significa tener soberanía sobre su infraestructura.

Una encíclica que también debemos leer críticamente

Dos meses antes del manifiesto de Zuckerberg, el papa León XIV publicó Magnifica Humanitas, su primera encíclica, dedicada explícitamente a “la custodia de la persona humana en el tiempo de la inteligencia artificial”.

La coincidencia intelectual entre ambos textos es reveladora.

Zuckerberg pregunta cómo distribuir el poder de la superinteligencia.

León XIV pregunta qué significa seguir siendo humanos cuando nuestras sociedades se organizan crecientemente alrededor de sistemas técnicos.

No son dos respuestas al mismo problema.

Son dos maneras diferentes de formularlo.

La encíclica cuestiona frontalmente el paradigma tecnocrático: la idea de que todo problema humano puede convertirse en una cuestión de optimización, cálculo, eficiencia y control. Advierte que el peligro no reside solamente en los malos usos de la IA, sino en una concepción del mundo donde aquello que puede ser medido termina definiendo aquello que consideramos valioso.

Esa crítica es relevante mucho más allá del catolicismo.

También sostiene algo que el discurso tecnológico suele olvidar: el trabajo no es solamente una unidad de producción que conviene hacer más eficiente. Es una forma de relación, aprendizaje, autonomía, pertenencia y participación social. La encíclica advierte que la automatización puede desespecializar a las personas, intensificar la vigilancia, aumentar la precariedad y obligar a los trabajadores a adaptarse al ritmo de las máquinas en lugar de diseñar máquinas que sirvan a quienes trabajan.

Y reconoce explícitamente que la transformación tecnológica no ocurre de igual manera en todos los territorios: mientras algunas sociedades automatizan rápidamente, otras pueden convertirse en reservas de trabajo precario dentro de economías digitales globales.

Pero tampoco deberíamos sustituir una autoridad tecnológica por una autoridad moral.

La Iglesia habla de “la persona humana” desde una tradición universalista propia. Y todo universal merece una pregunta: ¿quién puede hablar en nombre de lo humano?

Una lectura decolonial no puede olvidar que la propia universalidad occidental —religiosa, política, científica o tecnológica— tiene una historia. Muchas veces se proclamó una humanidad común al mismo tiempo que se establecían jerarquías entre quienes podían definirla y quienes debían incorporarse a ella.

Esto no invalida la encíclica.

Nos obliga a leerla con la misma libertad con la que deberíamos leer a Zuckerberg.

No necesitamos escoger entre Silicon Valley y Roma.

Necesitamos aprender a pensar desde nuestros propios territorios, experiencias y conflictos.

Quizá el verdadero problema sea la palabra “inteligencia”

Hay algo más que ambos documentos comparten.

Aceptan que estamos entrando en “el tiempo de la inteligencia artificial”.

Pero incluso esa forma de nombrar merece sospecha. Porque llamar “inteligencia” a estos sistemas no es inocente. La palabra desplaza hacia la máquina atributos que asociamos con comprensión, discernimiento, creatividad y capacidad de juicio. Y cuando empezamos a imaginar que una máquina “sabe”, “piensa”, “crea”, “decide” o “comprende”, algo ocurre también en nuestra idea de lo humano.

El problema no es de término solamente. Es político. Porque aquello que llamamos "inteligencia" empieza a recibir autoridad.

Una respuesta estadísticamente plausible comienza a competir con el conocimiento.

Una recomendación comienza a parecer una decisión.

Una predicción comienza a intervenir sobre una posibilidad.

Una automatización comienza a convertirse en criterio.

Por eso el desafío no consiste únicamente en diseñar sistemas “más inteligentes”. Quizá consista también en defender formas de inteligencia que no pueden reducirse a capacidad de cálculo, como son la experiencia, la memoria, la sensibilidad, el conflicto, la imaginación, la duda, el cuidado, la conversación, el cuerpo y el territorio.

Y entonces aparece la cultura

Aquí la cultura deja de ser un sector que simplemente necesita aprender a utilizar nuevas herramientas. Se convierte en un lugar desde el cual podemos interrogar qué tipo de mundo estamos construyendo.

Porque la creación artística sabe algo que la lógica de la optimización olvida con facilidad:

no todo lo valioso es eficiente.

Una conversación puede demorarse.

Una obra puede fracasar.

Una investigación puede no producir un resultado inmediato.

Una práctica puede necesitar repetición, silencio, incertidumbre o pérdida de tiempo.

Una comunidad puede decidir conservar un conocimiento sin digitalizarlo.

Una artista puede decidir que una obra no debe convertirse en dato.

Una persona puede preferir aprender lentamente algo que podría obtener instantáneamente de una máquina.

Eso también es autonomía.

El informe sobre IA y cultura preparado por el grupo independiente convocado por UNESCO reconoce las oportunidades de estas tecnologías, pero advierte que la concentración tecnológica, los sesgos, la explotación de datos culturales, la homogeneización y la pérdida de soberanía pueden alterar profundamente los ecosistemas culturales.

Por eso la pregunta ya no puede ser solamente: ¿cómo usamos la IA en las prácticas creativas?

Tiene que ser también: ¿qué mundo estamos ayudando a construir cuando la usamos?

El futuro no necesita más espectadores

Esta noche comienzan los Laboratorios de IA para Industrias Creativas, que he diseñado en colaboración con Nuestro Barrio y la Escuela de Artes, Diseño e Industrias Creativas de la Universidad del Sagrado Corazón.

He pensado mucho en qué significa enseñar inteligencia artificial en este momento.

No soy ingeniera. En realidad, estoy muy lejos de eso. Y precisamente por eso me interesa otra dimensión del problema.

No necesitamos que todas las personas se conviertan en programadoras. Necesitamos que muchas más personas puedan comprender lo suficiente como para no quedar reducidas a usuarias obedientes de sistemas que otros diseñan.

Eso significa aprender qué hacen estas herramientas.

Pero también de dónde vienen.

Qué materiales necesitan.

Qué derechos afectan.

Qué trabajo transforman.

Qué dependencias crean.

Qué formas culturales favorecen.

Qué poderes concentran.

Y qué decisiones todavía podemos disputar.

Nuestro punto de partida será sencillo: aprender sobre IA es aprender a tomar decisiones.

De la crítica a la capacidad de actuar

Señalar los límites de la inteligencia artificial no basta. Tampoco basta con exigir a las grandes compañías que actúen mejor. Si queremos intervenir realmente en esta transformación, necesitamos construir capacidad desde nuestros propios espacios: organizaciones culturales, universidades, proyectos creativos, medios, instituciones públicas y comunidades. La pregunta deja entonces de ser únicamente qué regulación esperamos de otros y pasa a ser también qué decisiones podemos empezar a tomar nosotros.

El primer paso es una alfabetización que no reduzca el aprendizaje a dominar plataformas. Comprender cómo funciona una herramienta importa, pero también comprender de qué depende, qué datos utiliza, qué derechos toca y qué relaciones económicas sostiene. Una persona alfabetizada en IA no es quien produce mejores prompts, sino quien puede decidir cuándo una herramienta aporta valor y cuándo introduce un riesgo que no está dispuesta a asumir.

El segundo es construir protocolos propios. Las instituciones culturales no tienen que esperar a que exista una respuesta universal para comenzar a decidir qué materiales pueden introducirse en un sistema de IA, qué información debe permanecer fuera, cuándo debe declararse su uso, cómo se verifica una salida y qué decisiones deben permanecer bajo responsabilidad humana. Los protocolos no eliminan el conflicto, pero convierten valores abstractos en prácticas concretas.

El tercero es recuperar capacidad de negociación. Si artistas, organizaciones y profesionales creativos van a convivir con sistemas capaces de replicar voz, imagen, estilo o contenido, necesitarán acuerdos más claros sobre consentimiento, crédito, remuneración, reutilización y derecho a retirar autorizaciones. La alfabetización tecnológica también debe ser alfabetización contractual.

El cuarto es pensar en soberanía cultural y de datos. No todo lo digitalizable tiene que convertirse en dato disponible. Archivos, memorias comunitarias, conocimientos tradicionales, registros lingüísticos y obras no publicadas requieren decisiones sobre custodia, acceso y uso. Preservar también puede significar decidir qué no se entrega.

Y el quinto es abrir la gobernanza. Las decisiones sobre inteligencia artificial no pueden quedar únicamente en manos de ingenieros, empresas, reguladores o inversionistas. El sector cultural, educativo y comunitario tiene que participar porque lo que está en juego no es solo tecnología: son formas de trabajo, representación, memoria, identidad y vida pública.

Esa es precisamente la apuesta de los Laboratorios que comienzan hoy: no formar usuarios más rápidos, sino personas capaces de comprender, cuestionar, negociar y decidir. No producir adhesión tecnológica, sino criterio.