El periódico The New York Times organiza anualmente la cumbre DealBook, en la que reúne a empresarios y políticos para debatir temas de actualidad. La reunión celebrada en diciembre de 2024 giró alrededor de la IA y el futuro. Bajo el título «La IA transformará la economía global si los humanos lo permiten», el periódico neoyorquino reseñó las opiniones de los más importantes empresarios asistentes. Los problemas técnicos pasaron a un segundo plano mientras que se destacaron, en cambio, los llamados a que «los seres humanos» no entorpecieran la marcha de los negocios. Y apareció, con insistencia nerviosa, un temor. El temor a saltar del trampolín hacia una piscina de negocios que no esté colmada por los beneficios que promete. Ese temor de precipitación es inseparable del temor por precaución: insolarse al borde de la pileta mientras otro se zambulle en refrescantes ganancias.
La IA alterará todos los aspectos de la economía global, incluida la banca de inversión, los bienes de consumo, la industria pesada y el trabajo profesional independiente. Pero sus efectos se sentirán de muy diversas maneras. De cara al año 2025, ¿dónde impactará la presencia de la IA produciendo efectos que sean realmente beneficiosos y dónde aparecerá únicamente por el miedo a perderse algo?
En esta segunda entrega de nuestra serie de notas sobre inteligencia artificial abordaremos un temor que no es el que preocupa a los ingenieros y programadores, sino el que estremece como un sudor frío la espalda de los que ponen la tarasca.
Necesidad objetiva, no fantasía paranoide
En el capitalismo, los burgueses son los que deciden hacia dónde va el mundo. La razón es simple: son los que tienen la guita. Sus temores, entonces, dibujan un mapa del futuro. Un mapa en el que están trazados también nuestros propios temores de clase, que son muy diferentes pero no son ajenos a los que sufre la burguesía. Los burgueses temen quedarse atrás en la competencia; nosotros, no tener para morfar. Ellos temen perderse una tecnología capaz de automatizar tareas complejas; nosotros, perder el laburo y perder salario. Ellos temen por el futuro de sus ganancias; nosotros, por el presente de nuestras necesidades.
Veamos, por ejemplo, qué dice Reid Hoffman, fundador de la red social LinkedIn, dedicada a empresas, negocios y empleos.
Tenemos el imperativo moral de avanzar en la IA. Desde que «anunció» su llegada a través de ChatGPT, hemos experimentado los albores de la revolución industrial cognitiva. […] Creo en el espíritu emprendedor y en las fuerzas del mercado que impulsan la adopción de IA por parte de los consumidores para impulsar (sic) la innovación […] Para avanzar debemos centrar nuestra atención en el control y el uso de los datos.
El fundador de LinkedIn no duda en que el espíritu emprendedor y las fuerzas de mercado (o sea, los burgueses) impulsarán la adopción de IA por parte de los consumidores para impulsar, a su vez, la innovación. Tal como hemos argumentado en otras notas, esto no significa que nos van a imponer el uso de IA en base al control de nuestras mentes1. Esta versión paranoide no tiene sentido en el capitalismo. La fe manifiesta en «el espíritu emprendedor y las fuerzas del mercado» no tiene nada de místico o esotérico: se trata de la fe en la competencia burguesa, que se impondrá objetivamente según la conveniencia económica. Así lo expresó Ajeya Cotra, de la fundación Open Philantropy: «Para seguir el ritmo, las personas y las instituciones se verán obligadas a adoptar la IA. Intentar no hacerlo sería como intentar no utilizar electricidad hoy en día. Simplemente no se puede hacer».
Lo que preocupa a los burgueses no es la posibilidad de que la población no utilice una nueva tecnología con mayores rendimientos. Esa posibilidad es suicida para los demás burgueses, porque pierden la carrera competitiva, y mucho más suicida es para la clase trabajadora, porque se desconecta de las oportunidades laborales cuando éstas se vuelven más exigentes y menos abundantes. Más lejos de la filantropía que del cinismo, Richard Baldwin, profesor de economía internacional en la IMD Business School, lo puso en estos términos: «La IA no te quitará el trabajo, pero alguien que la use sí podría hacerlo; especialmente si tú tampoco la usas».
«Para avanzar debemos centrar nuestra atención en el control y el uso de los datos», dice Hoffman, Señor de los CV. Esta es su principal preocupación:
Actualmente podemos ver el progreso necesario en hardware y diseño para aumentar las capacidades de la IA, pero existe la preocupación de que podamos «quedarnos sin datos» para alcanzar el siguiente nivel de escala necesario. Me gustaría ver un esfuerzo concertado de todas las partes interesadas en los esquemas de licencias y soluciones creativas. Es esencial que generemos una creencia compartida de que «el uso de datos no es un robo, sino que crea un bien público». Poner más datos a disposición para mejorar la IA generará mejores herramientas para la sociedad, la economía y el individuo.
Este esfuerzo concertado de altruismo que Hoffman reclama está motivado: los datos son la materia prima del entrenamiento de las IA. Por eso hay cruentas negociaciones para ahorrar en ese recurso, especialmente por la vía de las fusiones (centralización de capital). No es casual que éstas se den, por lo general, entre una empresa que posee muchos datos y mucho poder financiero (Google, Amazon, Twitter…) y otra que desarrolla innovación tecnológica (OpenAI, Anthropic, X Corp…).
Por supuesto, hay otros modos de obtener datos: el New York Times demandó a OpenAI por el uso de datos extraídos de sus notas periodísticas. Pero lo que el burgués de las búsquedas de trabajo Reid Hoffman solicita es que se los entreguen a bajo precio, a valores filantrópicos: «La propiedad de los datos debería reflejar la realidad de la abundancia», suspiró anhelante.
Apostadores laboriosos, no «domadores de reposeras»
En la primera entrega de esta serie de notas hablamos del «agente», ese modelo de IA capaz de interactuar con un entorno, aprender de él y tomar decisiones para cumplir objetivos específicos. Marc Benioff nos habla de Agentforce, la IA creada por la empresa californiana de software Salesforce:
Agentforce está diseñado para permitir que las empresas escalen drásticamente su fuerza laboral, aprovechando a los agentes de IA para abordar tareas rutinarias e incluso tomar decisiones. Imagine un mundo en el que las empresas puedan implementar una fuerza laboral de agentes con IA para gestionar las interacciones con los clientes, analizar datos, optimizar las estrategias de ventas y ejecutar tareas operativas en tiempo real y con poca supervisión humana. Esta capacidad podría impulsar la productividad de una empresa y permitir que los empleados se concentraran en trabajos de mayor valor, fomentando la innovación, la creatividad y las relaciones con los clientes. […] En Salesforce, prevemos implementar más de mil millones de agentes de IA para nuestros clientes hacia fines de 2025.
El entusiasmo es tan comprensible como su temor siamés. El capitalismo ha desplegado un «inmenso cúmulo de mercancías», una riqueza social históricamente inaudita, gracias al aumento de la productividad del trabajo: hacer más en menos tiempo. Para eso incorporó la inteligencia en las máquinas y las máquinas en la producción: el burgués que llega primero a un salto tecnológico se apropia de «su parte» de la riqueza y, también, de una porción de la parte que «le corresponde» a su competidor menos sofisticado. De esta manera, el mensaje aterrador para los burgueses dice así: mientras vos tenés a un infeliz haciendo equis tarea, le vamos a vender a tus competidores millones de asistentes automáticos, que son más enérgicos, más precisos, más rápidos y, en muchas tareas, más inteligentes. El burgués que permanezca expectante ante la construcción de estas vías digitales quizá se encuentre, de pronto, con que ya no podrá subirse al tren de la IA.
El problema estriba en determinar si la IA es la llave necesaria para mejorar la eficiencia y ganarle al resto, o sea, cuál será la dimensión real de su impacto. Xiaolan Fu, profesora de tecnología y desarrollo internacional en la Universidad de Oxford y directora del Technology and Management Centre for Development, explica:
La IA está impulsando la reestructuración de las cadenas de valor globales, lo que lleva a la reubicación de recursos para mejorar la eficiencia. Esta reestructuración incluye el resurgimiento de la fabricación en América del Norte y Europa y la automatización de servicios que requieren mucha mano de obra, como la contabilidad, el soporte legal y el servicio al cliente. […]
Para garantizar los beneficios inclusivos de la IA, las partes interesadas deben abordar cuestiones como el sesgo en la IA, el acceso desigual a la tecnología y las brechas de habilidades mediante el desarrollo y la utilización inclusivos de la IA.
Los empresarios anticipan posibilidades de desarrollo en función de las ganancias. Punto. Si alguien ha de velar por «los beneficios inclusivos y los sesgos» son «las partes interesadas». Pero no todas las partes interesadas pueden hacerlo, empezando por la parte mayoritaria: los trabajadores. ¿Qué poder de decisión tenemos para regular las inversiones o decidir su destino?
En la competencia capitalista no se puede priorizar «lo humano» si esto significa perder posiciones, quedarse atrás. La razón de esto es implacable: lo único que importa es ganar. Para los burgueses, quien no arriesga a la innovación y pierde no merece pertenecer a su clase. No son «domadores de reposeras», sino apostadores laboriosos y frenéticos. En Las Vegas, por caso, la expresión más lograda de esto es arquitectónica: los casinos no distinguen el día y la noche, confunden el ritmo circardiano, obnubilan la experiencia orgánica del paso del tiempo. La burguesía no trabaja. Pero tampoco descansa2.
Satya Nadella, director ejecutivo de Microsoft, dijo que el fabricante de Windows mantendrá su fuerte inversión en IA incluso cuando los inversores se preguntan sobre los costos.
En la cumbre DealBook que organiza el New York Times, un optimismo inocultable anunció que la IA más inteligente que los seres humanos llegará en 2030:
Las tecnologías poderosas siempre fueron armas de doble filo. Eso ha sido así desde que se inventó el fuego: podía cocinar tu comida y mantenerte caliente pero, sin control, también podía quemar tu choza. La IA moderna está preparada para llevar el principio de la bendición mixta a nuevas alturas, una tecnología que avanza más rápido y más lejos que cualquier otra vista hasta ahora. […]
En el panel estuvieron representadas grandes empresas tecnológicas, capitalistas de riesgo, organizaciones sin fines de lucro y académicos. [Se] pidió que levantaran la mano quienes estuvieran de acuerdo con la afirmación de que había una probabilidad del 50% (o más) de que la Inteligencia Artificial General (un sistema con la capacidad de superar a los expertos humanos en prácticamente todas las tareas cognitivas) se logrará en 2030. Se levantaron 7 manos [entre 10 representantes].
Una tecnología más inteligente que los humanos podría generar «un siglo de progreso científico en 10 años».3
Los temas de la cumbre fueron «riesgos manejables», «progreso exponencial», «automatización de la experiencia humana de alto costo» (derecho, medicina, educación), «IA más inteligente que los humanos»… Y un elefante en la habitación:
El grupo también se ocupó de la geopolítica de la IA. En algunos círculos políticos se ha pedido que se creara un equivalente al Proyecto Manhattan de IA para adelantarse a los chinos.
Este panel de empresas que (como veremos enseguida) se arrancan los ojos entre ellas es representativo de una fracción de la burguesía mundial: la más poderosa. No la unifica el amor sino el espanto frente a un competidor común: China.
Futuras encrucijadas, no urgencias del presente
Pero si los burgueses se muestran entusiastas ante la promesa de ahorros y ventajas competitivas que brinda la IA, los economistas que analizan en vez de invertir presentan dos bandos. Cada año, la American Economic Association y otras 66 asociaciones organiza una reunión de «Asociaciones Aliadas de Ciencias Sociales» (ASSA, por sus siglas en inglés) a la que concurren 13 mil profesores y estudiantes de economía para discutir cientos de trabajos durante varios días.
Este año, las sesiones llamadas «convencionales» (donde es hegemónica la visión «ortodoxa» de la economía capitalista: Susan Athey, Tom Mitchell, John Horton, Alena Wabitsch, Pamela Mishkin y otros) estuvieron dominadas por la IA.
Las conferencias anteriores se habían centrado en el cambio climático, el crecimiento económico o la inflación. Este año, no. La economía convencional considera que la IA es probablemente la gran salvadora del capitalismo en las principales economías.
La esperanza es que el crecimiento económico deficiente en las principales economías, en particular en la productividad del trabajo y la inversión productiva, pueda superarse mediante un auge de la inversión en IA y un consiguiente aumento gigantesco y sostenido de la productividad, transformando así la expansión económica durante el resto de esta década y más allá: una revolución impulsada por la IA.4
En cambio, las sesiones llamadas «radicales» (donde brillan los minoritarios economistas heterodoxos: David Cayla, John Willoughby, Ali Alper Alemdar, Debamanyu Das, Michele Naples y otros) tuvieron otra agenda, con el foco puesto en lo inmediato y urgente: cambio climático, inflación, financiarización e «imperialismo»5. Se trata de una agenda preocupada por los temas que afectan a la vida humana en el presente. En cambio, los economistas «convencionales» se ocupan de los problemas que afectan a los capitalistas e impactarán en la vida humana en el futuro: crecimiento, productividad, rendimientos. Susan Athey describió un jardín de senderos que se bifurcan ante el impacto de la IA:
La primera bifurcación es el crecimiento económico […] A pesar de la rápida mejora de las capacidades técnicas de la IA, su adopción por parte de las empresas puede seguir siendo lenta y limitada a las grandes empresas. La economía de la IA puede resultar de una variedad muy limitada en cuanto a ahorro de mano de obra. Los trabajadores desplazados pueden acabar desproporcionadamente en empleos aún menos productivos y menos dinámicos, lo que atenuará aún más cualquier beneficio agregado para la tasa de crecimiento de la productividad a largo plazo de la economía.
Por otro lado, la IA podría terminar complementando a los trabajadores, liberándolos para que dediquen más tiempo a tareas no rutinarias, creativas e inventivas en lugar de simplemente reemplazarlas. Como resultado, un mayor número de trabajadores puede dedicar más tiempo a trabajar en problemas novedosos y una proporción cada vez mayor de la fuerza laboral se parecerá cada vez más a una sociedad de investigadores, científicos e innovadores. El resultado es una economía no sólo con un nivel más alto de productividad, sino con una tasa de crecimiento permanentemente más alta.
Este primer sendero se bifurca en dos escenarios posibles: ¿la IA hará crecer la economía o la hará estancarse? Otra bifurcación aparece como problema de la desigualdad de ingresos. Sus dos escenarios, por supuesto, son mayor desigualdad o menor desigualdad:
…la IA conduce a una mayor desigualdad de ingresos. Los tecnólogos y gerentes diseñan e implementan la IA para sustituir directamente muchos tipos de trabajo humano, lo que reduce los salarios de muchos trabajadores. Con el tiempo, el número de puestos de trabajo amenazados por la competencia de la IA crece mucho más.
O, alternativamente, la IA conduce a una menor desigualdad de ingresos porque el principal impacto de la IA en la fuerza laboral es ayudar a los trabajadores con menos experiencia o menos conocimientos a ser mejores en sus trabajos. Si los empleadores compartieran estas ganancias con los trabajadores, la distribución de los ingresos sería más equitativa.
La tercera bifurcación es la concentración industrial, que aumentó drásticamente en las economías más avanzadas.
La IA podría empeorar la situación, ya que sólo las empresas más grandes la utilizan intensivamente en su negocio principal. Por otra parte, si los modelos de IA de código abierto se volvieran ampliamente disponibles, esto daría a las pequeñas empresas acceso a tecnologías de producción líderes en la industria que nunca antes podrían haber tenido.
Tras reseñar esta y otras intervenciones, Michael Roberts concluye: «Todas estas presentaciones me sugieren que la economía convencional no tiene idea de cuál será el impacto de la IA». ¿Crecerá la economía, de conjunto, traccionada por la IA? ¿O sólo crecerá el sector tecnológico? ¿La IA será aprovechada únicamente por los grandes capitales? ¿O también por los pequeños? ¿Es el momento de tomar crédito para beneficiarse del viento de cola que producirá esta tecnología? ¿O su impacto no será tan importante?
Esta serie de interrogantes permite la aparición de voces menos optimistas. Daron Acemoğlu, economista turco que recibió el Nobel 2024, publicó un paper bajo el título «La macroeconomía sencilla de la IA», en cuya página 43 sostiene que los efectos de la IA sobre «la productividad total en los próximos diez años serán modestos». Sin embargo, Barret Kupelian, economista jefe de PwC en Reino Unido (una de las 4 firmas de servicios profesionales más grandes del mundo), señaló que sus estudios arrojan otro tipo de resultados:
Nuestros hallazgos muestran que la IA tiene el poder de crear nuevas industrias, transformar el mercado laboral y potencialmente aumentar las tasas de crecimiento de la productividad. En términos de impacto económico, solo estamos viendo la punta del iceberg: actualmente, nuestros hallazgos sugieren que la adopción de la IA se concentra en unos pocos sectores de la economía, pero una vez que la tecnología mejore y se difunda en otros sectores de la economía, el potencial futuro podría ser transformador.6
PwC presta servicios de auditoría, consultoría y asesoramiento legal y fiscal a las principales compañías, instituciones y gobiernos del planeta. Pero sus estudios no son palabra santa. Los economistas de la OCDE, por ejemplo, se posicionan junto al citado Acemoğlu:
Según datos representativos oficiales, la adopción de la IA sigue siendo muy baja, con menos del 5% de las empresas que informan del uso de esta tecnología en los EE.UU. (Censo 2024). Cuando se pone en perspectiva con la ruta de adopción de tecnologías de propósito general anteriores (por ejemplo, computadoras y electricidad), la IA tiene un largo camino por recorrer antes de alcanzar las altas tasas de adopción que son necesarias para detectar ganancias macroeconómicas.
Si bien la IA fácil de usar puede propagarse más rápidamente por la economía, la integración exitosa de los sistemas de IA y el aprovechamiento de todo su potencial pueden seguir requiriendo importantes inversiones complementarias (en datos, capacidades, reorganizaciones) que llevan tiempo y requieren talento directivo. Además, los futuros avances en el desarrollo de la IA –y su integración exitosa en los procesos empresariales– requerirán habilidades técnicas especializadas que a menudo se concentran en unas pocas empresas.7
Los economistas que ponen paños fríos al entusiasmo desatado de los empresarios señalan también que las tecnologías pioneras anteriores, como la energía eléctrica o las computadoras, tardaron 20 años en «difundirse» lo suficiente como para marcar la diferencia a nivel global. De ser así, la década de la IA empezaría en 2040.
Dentro de la propia burguesía estadounidense, los diferentes capitales, los más grandes y los menores (StartUp y capitales ya asentados), contemplan la aparición de la IA con dudas adecuadas a cada tamaño. No se trata de saber si la IA es una tecnología útil (que lo es) o si aumentará la productividad (que lo hará). Se trata de saber si los ritmos de retorno de las inversiones en esa tecnología las justificarán. Es decir, si es una apuesta conveniente.
Intereses de clase, no «oscurantismo climático»
Desde 2015 hasta 2018 Elon Musk estuvo en OpenAI. Se alejó tras una disputa con Sam Altman por el control de la empresa8. Musk adujo que defendía el carácter sin fines de lucro con el que había nacido OpenAI. Cuando ingresaron los millones de Microsoft, OpenAI anunció que estaba disponible ChatGPT.
Eso tuvo gran impacto mediático pero, sobre todo, financiero: subieron las acciones y Elon Musk demandó a OpenAI. Al mismo tiempo, Musk creó su propia Start Up, llamada xAI, que acaba de lanzar Grok-3, un modelo que, según dicen, superaría a GPT-4o de OpenAI, a Google Gemini de Alphabet Inc, al modelo V3 de DeepSeek y a Claude de Anthropic9.
Recordemos que en 2023, cuando buscaba recuperar terreno perdido por su mal paso en OpenAI, Elon Musk firmó junto otras mil personas (entre ellas, el cofundador de Apple, Steve Wozniak, el director ejecutivo de la firma StabilityAI, Emad Mostaque, investigadores de la firma DeepMind y hasta el historiador Yuval Harari) una carta abierta en la se denunciaba «una carrera fuera de control para desarrollar e implementar mentes digitales cada vez más poderosas que nadie –ni siquiera sus creadores– puede comprender, predecir o controlar de manera confiable»10. La carta pedía que los laboratorios de las empresas detuvieran «durante al menos seis meses el entrenamiento de los sistemas de inteligencia artificial más potentes que GPT-4».
¿Elon Musk defensor de las organizaciones sin fines de lucro? ¿Firmante de un posicionamiento ético abierto para pausar la investigación y salvar a la humanidad?
Meses después de esa carta abierta, una «Declaración sobre el riesgo de la IA» fue firmada por Sam Altman, Bill Gates y miles de científicos y figuras políticas de unos veinte países (entre ellos China, EEUU y los de la Unión Europea). ¿Qué es todo esto? Como diría Rafael Alberti, Manifiestos, artículos, comentarios, discursos, / humaredas perdidas, neblinas estampadas. En suma, sólo palabras. Meras formas jurídicas. Porque lo importante, en el capitalismo, es cómo se enlazan las palabras y las formas jurídicas con las ganancias y la competencia.
El año pasado Elon Musk apoyó abiertamente la candidatura presidencial de Trump, lo que resultó en su incorporación al flamante gobierno. ¿Qué hace Trump apenas asume? Anuncia Startgate, una nueva empresa conjunta entre OpenAI, Oracle, SoftBank y el fondo MGX de Emiratos Árabes Unidos. El proyecto pretende invertir 500 mil millones de dólares en los próximos 4 años para infraestructura de desarrollo de IA, lo cual exigirá más del 10% de la demanda eléctrica para 2030, por eso Trump declaró la «emergencia eléctrica nacional» mediante una orden ejecutiva: busca así facilitar la construcción de líneas eléctricas, gasoductos y oleoductos interestatales11. Esto permite explicar el rechazo de Trump al cambio climático: no es negación de la ciencia sino afirmación de los intereses de clase que representa. La burguesía yanqui tiene urgencia por obtener energía barata: este es el sostén de sus ideas acerca del clima.
Elon Musk no se quedó callado y usó la red X para presionar: «No tienen la guita», dijo en respuesta a una publicación de OpenAI sobre el anuncio de Trump. Lo cual es un gesto inusual para un alto funcionario de la política pública norteamericana: cuestionar abiertamente una iniciativa anunciada por el presidente. Y lo hizo en más de una ocasión12.
Estas contradicciones a cielo abierto se repiten con respecto a China: en 2020 Trump era partidario de prohibir la plataforma TikTok en EE.UU. por el riesgo que implicaba entregar a China datos de los ciudadanos yanquis. Pero en 2025 Elon Musk necesita que el gobierno chino legalice la red X, entonces aboga por la «libertad de expresión» y que TikTok no sea prohibido en suelo norteamericano. Al contrario de la beligerancia exhibida hacia el gobierno de Alemania13, Elon Musk se muestra conciliador con las autoridades chinas. No sólo por la red X, sino también por Tesla: la cuarta parte de la producción de autos se vendió en China (tercer trimetre 2024) y la planta de Shanghai suministra exportaciones a otros países asiáticos14.
¿Trump traicionó a Musk? ¿Musk es nazi, enemigo de los alemanes, amigo de China y de la libertad de expresión? Todas estas aparentes incoherencias obtienen explicación desde la materialidad de las relaciones sociales: competencia capitalista. Y temor burgués: quedar rezagado o, peor, perderlo todo. Esta fuerza es tan potente que ni siquiera hace falta decir que los burgueses la comprenden. No se trata, necesariamente, de cínicos mentirosos sino de individuos cuyo interés económico moldea sus opiniones15. No son meras personas malvadas y traicioneras, sino esencialmente la personificación de relaciones de clase: competencia, ventas, ganancias, ventaja tecnológica.
De eso está compuesta la argamasa del pensamiento burgués.
La vida cotidiana, no la etérea ideología
La competencia capitalista tiene un marco general, el mercado mundial, y una jerarquía de fuerzas cohesionan y disgregan ese marco general. Los grandes capitales se enfrentan por la supremacía (liderar la acumulación) a la vez que ceden parte de sus intereses por cobijo bajo una «bandera». Fuerzan a la integración del mercado mundial a la vez que lo torsionan a su favor poniéndolo en riesgo.
«Libre mercado» y «Estado fuerte», «apertura» y «proteccionismo», son las formas superficiales en que esas fuerzas se presentan. Ambas son burguesas y ninguna de las dos ofrece alternativa alguna para mejorar la vida de la clase trabajadora en su conjunto. Se trata de dos modalidades más o menos ventajosas de acumulación según la fracción explotadora y el momento histórico al que respondan. Los mismos capitales tecnológicos que hasta ayer eran fanáticos del diseño y la gestión locales con fabricación en el extranjero (Asia), ahora exigen volver a la fabricación de chips en suelo estadounidense.
Por su parte, los capitalistas de riesgo de Silicon Valley (que trabajan en firmas como Andreessen Horowitz, con 43.000 millones de dólares bajo gestión, o Sequoia Capital, con más de 50.000 millones de dólares), que ayer se oponían a Trump y hoy son sus fervientes partidarios, no cambiaron de ideología: mantuvieron su interés económico. El origen de sus actitudes se explica por la naturaleza de su sustento. Cuando las tasas de interés abandonan sus mínimos históricos, cuando declina la aparición de nuevas empresas en la bolsa, cuando las fusiones y adquisiciones pierden valor, cuando grandes empresas (como Meta y Alphabet) ejecutan recortes para ganar eficiencia… se viene la noche para los capitales de riesgo. Si incorporamos las acciones antimonopolio de la administración Biden con sus regulaciones sobre criptomonedas, todas son malas noticias.
Pero en eso llegaron Trump y la IA generativa:
El auge de la IA generativa, que ha hecho que las empresas emergentes atrajeran miles de millones de dólares en inversiones con la esperanza de avanzar (y comercializar) la tecnología popularizada por ChatGPT, ha proporcionado un respiro, que no es suficiente. Debido a que la IA generativa requiere grandes concentraciones de potencia informática, las empresas emergentes no pueden competir directamente con las grandes empresas tecnológicas. En cambio, se ven obligadas a firmar acuerdos de licencia y otros tipos de asociaciones, que limitan drásticamente los retornos disponibles para sus inversores. […]
Sin embargo, la relación del capital de riesgo con el tamaño es más compleja de lo que estas líneas implican. Una forma de hacerse rico como capitalista de riesgo es apostar por el próximo Google, sí, pero otra forma es apostar por una empresa que Google compre por mucho dinero.
Este conjunto discordante de motivaciones explica cierta ambivalencia entre los trumpistas de Silicon Valley respecto a la política antimonopolio, un área en la que la administración Biden ha buscado distinguirse. Andreessen, por su parte, ataca a la Casa Blanca por favorecer a las grandes empresas, al tiempo que se queja de que los reguladores están impidiendo que esas mismas empresas adquieran empresas emergentes. Esto no es exactamente hipocresía: es una contradicción arraigada en intereses contradictorios.16
Las contradicciones se multiplican cuando asumimos que el gobierno presenta más de una cara: es regulador y es, además, cliente. Muchas empresas respaldadas por capital de riesgo se han beneficiado con el auge del comercio de armas iniciado por la invasión rusa de Ucrania.
La guerra también ha puesto de relieve el valor de los drones, que los ucranianos han utilizado con gran eficacia para nivelar el campo de juego contra un enemigo mejor equipado. El resto del mundo está prestando atención: los ejércitos de todo el mundo están invirtiendo fuertemente en tecnologías no tripuladas.
Esto ha creado una oportunidad para los contratistas más pequeños, que tienden a ser más hábiles en la construcción de sistemas de armas basados en software y uso intensivo de datos que las grandes corporaciones, que tradicionalmente han dominado el negocio de la guerra. […] Además de acelerar esta tendencia, Trump podría dedicar más recursos al desarrollo de la IA militar: The Washington Post informó recientemente que los aliados del expresidente están redactando una orden ejecutiva que inauguraría una serie de «Proyectos Manhattan» con ese fin. Como siempre, China es la obsesión motivadora. […]
Los partidarios de Trump en Silicon Valley también están preocupados por los impuestos. El capital de riesgo moderno es en gran parte una creación del código tributario: el sector sólo despegó realmente a partir de 1980, después de que el Congreso redujera la tasa impositiva para las ganancias de capital en casi un 50% en 1978. Silicon Valley jugó un papel decisivo en ese desarrollo. A la cabeza de la iniciativa estaba la Asociación Estadounidense de Electrónica, un grupo comercial fundado allá por 1940 para presionar a favor de contratos gubernamentales.
Como vemos, las perspectivas de crecimiento o estancamiento de la economía, el grado de aplicación, utilización y rendimiento de la IA en cada rama, la capacidad de capitales grandes o pequeños para adaptar IA, las tasas de rendimiento de estas inversiones, son factores a los que debemos asociar la existencia o no de un gobierno más o menos proclive a esos desarrollos tecnológicos, a agravarlos con impuestos o facilitarles contratos estatales.
Nos referimos a la papa caliente que agarró «El Aprendiz», Donald Trump.
Es la fuerza de trabajo, no la «batalla cultural»
En la víspera de la asunción de Trump ya había quilombo en la coalición triunfante. Una de las principales rivalidades internas está representada por el capitalista de riesgo Marc Andreessen (ligado a las empresas tecnológicas) y el estratega político Steve Bannon (que expresa al establishment republicano). Cuando Elon Musk apoyó a Trump con una torta de guita y energía, el sector tecnológico emergió como un centro de poder alternativo al establishment republicano y su proyecto populista MAGA. Este proyecto es reaccionario, nacionalista y está deseoso de restaurar un estilo de vida estadounidense que se creía perdido después de décadas de «tecnocracia globalista» en manos de los demócratas.
Las figuras tecnológicas que se sumaron al trumpismo en 2024 simpatizaban con el nacionalismo de MAGA pero su interés era y sigue siendo ganar dinero y lanzar un nuevo ciclo de dinamismo estadounidense. El debate acerca del programa federal de visas H-1B (que atrae a unos 85 mil trabajadores extranjeros, la mayoría de la India y del sector tecnológico) estalló apenas Trump designó a un capitalista de riesgo indio llamado Sriram Krishnan.
La influencer de MAGA Laura Loomer encontró rápidamente una publicación en la que Krishnan había pedido que se eliminaran los límites a la cantidad de tarjetas verdes que se pueden otorgar a los solicitantes de países individuales y que se expandiera la «inmigración calificada». […] Loomer lo describió como un esfuerzo para dar la bienvenida a «invasores del tercer mundo de la India», dijo que «nuestro país fue construido por europeos blancos» y se burló de los indios diciendo que defecan «en el agua en la que se bañan y beben». 17
Con el champán del triunfo electoral todavía efervescente en las copas, los capitalistas de riesgo de Silicon Valley ya encontraron más obstáculos al interior de su propia coalición republicana que en el adversario Partido Demócrata. La política anti inmigratoria del sector más conservador de MAGA choca de frente con la necesidad de incorporar trabajadores de muy alta calificación a un ritmo mayor del que puede producirlos en este momento el sistema educativo de EE.UU. Esto abre una grieta en la burguesía trumpista, ya que su sector más dinámico ve entorpecida la adquisición de uno de los bienes determinantes para triunfar en la competencia: fuerza de trabajo híper calificada.
Y en eso llegó Deep Seek, que equipara las capacidades de los chatbots de última generación con una fracción de los chips informáticos especializados de los que dependen las principales empresas de IA. En otras palabras, los ingenieros de Deep Seek dijeron que sólo necesitaban 2.000 chips especializados de los que fabrica Nvidia, en comparación con los 16.000 que necesitan las principales empresas estadounidenses.
Eso ha llevado a los inversores a repensar los grandes rendimientos que esperan de las vertiginosas valoraciones de fabricantes de chips como Nvidia, cuyos equipos impulsan los sistemas de inteligencia artificial más avanzados, así como las enormes inversiones que están haciendo empresas como Google, Meta y OpenAI para desarrollar sus negocios de inteligencia artificial. […]
La crisis también afectó a las acciones de las empresas de servicios públicos, que han abierto nuevas líneas de negocio para satisfacer las voraces necesidades energéticas de los centros de datos. […] Aunque reconocen el potencial de los sistemas de DeepSeek, los analistas de Bernstein señalaron que su «reacción inicial no incluye el pánico». Cualquier capacidad de cómputo liberada por sistemas de IA más eficientes sería absorbida por la demanda en rápido crecimiento: «Seguiremos necesitando y obteniendo muchos chips».18
La última frase quiere tranquilizar pero siembra una visión inquietante: la afluencia masiva de capitales hacia la prometedora nueva tecnología de IA puede sobrepasar las posibles aplicaciones y usos demandados provocando un exceso de producción y una nueva crisis capitalista. Por eso hay quienes sostienen que, en este momento, ya no se trata de aumentar la escala sino de mejorar los procesos: el entrenamiento masivo de un modelo de IA (utilizando conjuntos gigantescos de datos sin etiquetar para que el modelo detecte patrones y estructuras) ya no da para más.19
Temor de explotadores, no de explotados
A los burgueses les preocupa que esta nueva tecnología valga la pena de gigantescas inversiones. Les preocupa, además, que esta tecnología incida de manera global en la productividad y el crecimiento, porque eso exigiría adaptar las previsiones a un escenario de acumulación en aumento para no perderse el ciclo. Y les preocupa, también, que la demanda energética y de materias primas sea satisfecha a precios favorables, a menos que pese sobre la industria yanqui la hipoteca ambientalista que le hará perder competitividad frente a China y asemejarse a la ralentizada Europa.
Un gobierno burgués nunca gobierna para todos. Los trabajadores, que constituimos la gran mayoría de la población humana, no somos un destinatario de sus políticas sino una clase a explotar y un obstáculo a remover.
Pero un gobierno burgués tampoco gobierna para TODA la burguesía. La lucha intestina en la coalición trumpista, MAGAs versus Tech Bros, revela cómo incide la competencia en todo grupo de capitalistas. Las coaliciones burguesas se hallan constantemente sujetas a tensiones, tanto más virulentas cuanto mayor es el botín (o cuanto más escasea).
En la próxima nota analizaremos un tercer temor provocado por la IA, que no es técnico ni burgués. Es el temor existencial.
NOTAS:
1 Por ejemplo, en «Las redes sociales explicadas por sus propios dueños» y en «Plataformas de la depresión (Instagram, Facebook, TikTok y salud mental en niñas y adolescentes)».
2 «A medida que se totaliza la competición en los mercados anónimos, el imperativo social y externo se transforma en compulsión interior del individuo. El sueño y la noche se convierten en enemigos, pues quien duerme pierde oportunidades y se halla indefenso ante los ataques de los demás. El sueño de los hombres de la economía de mercado es breve y ligero como el de las fieras, y tanto más cuando más aspiran al “éxito”. Incluso hay seminarios para ejecutivos en los que se enseña técnicas de minimización del sueño. Las escuelas de self-managment afirman con toda seriedad que “el businessman ideal no duerme nunca”, ¡igual que los mercados financieros!» –Robert Kurz, «Luces de progreso».
3 Steve Lohr, «Tecnólogos: la IA más inteligente que los humanos probablemente esté aquí en 2030», nota publicada en The New York Times el 11 de diciembre de 2024.
4 Michael Roberts, «ASSA 2025: primera parte – IA, IA, IA…», nota publicada en su blog el 6 de enero de 2025.
5 Michael Roberts, «ASSA 2025 segunda parte: los radicales: clima, trabajo e imperialismo», nota publicada en su blog el 7 de enero de 2025.
6 Michael Roberts, «Otra vez la IA», nota publicada en su blog el 6 de junio de 2024.
7 Francesco Filippucci, Pedro Gal, Cecilia Jona-Lasinio, Álvaro Leandro y Giuseppe Nicoletti, «¿Debería quedarse la IA o debería irse?: las promesas y los peligros de la IA para la productividad y el crecimiento», estudio publicado en Vox EU, órgano del Centro para la Investigación de las Políticas Económicas, el 2 de mayo de 2024.
8 Hablamos de Altman en la nota Crisis en la cima liberal del mundo.
9 Amy Thomson y Vlad Savov, «Musk presenta modelo Grok-3 de xAI e intensifica rivalidad con OpenAI», nota publicada en Infobae el 18 de febrero de 2025.
10 «Elon Musk, Steve Wozniak, Yuval Harari y más de 1000 expertos piden una pausa en la inteligencia artificial por “grandes riesgos para la humanidad”», nota publicada en Forbes Argentina el 29 de marzo de 2023. La carta abierta, que ya tiene más de 33 mil firmas, puede leerse aquí.
11 Nicolás Deza, «Stargate, el megaproyecto de inteligencia artificial que explica la emergencia energética declarada por Trump», nota publicada en Econo Journal el 23 de enero de 2025.
12 Theodor Schleifer y Cecilia Kang, «Musk pone en duda el anuncio de Trump de 100.000 millones de dólares en inteligencia artificial», nota publicada en el New York Times el 22 de enero de 2025.
13 Eumar Esaá, «Elon Musk defiende su apoyo a la ultraderecha de Alemania», nota publicada en France 24 el 29 de diciembre de 2024.
14 Rubén Andrés, «Elon Musk quiere un intercambio de rehenes: Estados Unidos permite funcionar a TikTok… y China legaliza X», nota publicada en Xataka el 20 de enero de 2025.
15 Acerca de la relación entre intereses objetivos y opiniones subjetivas de la clase burguesa escribimos: a) La Champions League del capital: Apple, Microsoft, Nvidia y la IA generativa; b) Milei y el desamor: Descubrir cómo funciona el capitalismo.
16 Ben Tarnoff, «Trumpismo respaldado por capital de riesgo», nota publicada en el New Yorker Review el 19 de septiembre de 2024.
17 James Pogue, «¿Cuánto tiempo puede durar la alianza entre los titanes de la tecnología y los fieles MAGA?», nota publicada en el New York Times el 18 de enero de 2025.
18 Cade Metz y Meaghan Tobin, «Cómo la start-up china de inteligencia artificial DeepSeek compite con los gigantes de Silicon Valley», nota publicada en el New York Times el 23 de enero de 2025.
19 Javier Pastor, «GPT-4.5 es la demostracion de que usar más GPUs y más datos ya no sirve de casi nada», nota publicada en Xataca el 13 de febrero de 2025.
