Mundo capital: Marx, General Intellect, fractura digital e IA.

En realidad, las fuerzas innovadoras de la producción, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, nunca deben concebirse en términos tecnocráticos simples, como en el dominio final de las “redes neuronales” de la IA, sino que deben verse como articuladas con las relaciones sociales de producción. Para Karl Marx, fue la combinación de las fuerzas y relaciones sociales de producción en un conjunto dado de condiciones históricas lo que dio lugar al “individuo social”, mientras que la maquinaria automática apuntaba al “intelecto general” en el que el conocimiento humano estaba encarnado en artefactos de máquina que daban lugar al “trabajador colectivo”. ¹¹ Por lo tanto, un enfoque socialista de la IA se centra sobre todo en las relaciones históricas y sociales que la llevaron a cabo en conjunto con el capitalismo, desmitificando así el actual fetichismo de la IA y dejando en claro que el camino por delante para la humanidad depende en última instancia de nosotros, que requiere una lucha de escala y contenido revolucionario.¹²

Kate Crawford y el mapeo de la IA

La figura más importante en el mapeo social de la IA es Kate Crawford, investigadora principal de Microsoft Research y profesora de investigación en la Universidad del Sur de California en Annenberg. Crawford adopta un enfoque que es histórico, materialista, ecológico y se preocupa por el mapeo de la IA como un régimen de poder que opera en conjunto con la hegemonía corporativa, que representa una era de “capitalismo computacional”. ¹³ Su trabajo se basa en una amplia gama de pensadores, incluyendo figuras como Charles Babbage, Marx, William Stanley Jevons, Max Weber, Lewis Mumford, Harry Braverman, E. P. Thompson, Stephen Jay Gould, Christian Fuchs y Vandana Shiva, junto con los análisis contemporáneos del capital monopolista, el capitalismo global y la brecha metabólica. Los principales trabajos de Crawford sobre la IA incluyen (1) su gráfico interactivo “Anatomía de un sistema de IA: un estudio de caso anatómico del eco de Amazon como un sistema de inteligencia artificial hecho con trabajo humano” (con Vladen Joler, 2018); (2) su libro, Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence (2021); (3) Calculating Empires —a 24 metros fresco de AI (2023); (4) su conferencia de Long Now Foundation, “Mapping Empires”¹⁴

El fetichismo de la IA, fuertemente promovido hoy por las corporaciones y el monopolio de los medios de comunicación, es un reflejo de lo que Crawford llama “determinismo encantado”, retratando la IA como una tecnología de “nube” que ocupa alguna dimensión etérea, con solo conexiones secundarias con el mundo material y con el ámbito de la producción.¹⁵ Ella invierte esta visión desconcertante dominante, adoptando una perspectiva materialista crítica. “La IA”, escribe, “no es ni artificial ni intelligentinteligente”. En cambio, es “un registro de poder”. Aunque utiliza el término “IA”, lo define como una “formación industrial masiva que incluye, política, trabajo, cultura y capital”. ¹⁶ Como afirma Tung-Hui Hu en Una prehistoria de la nube, “la metáfora dominante de hoy para el espacio digital, ‘la nube’, es en realidad una metáfora de la propiedad privada” y la exclusión del acceso al material público.¹⁷ En palabras de Crawford, “La inteligencia artificial… es una idea, una infraestructura, una industria, una forma de ejercer el poder y una forma de ver; también es una manifestación de capital altamente organizado respaldado por vastos sistemas de extracción”. Ella agrega: “Los sistemas de inteligencia artificial se construyen con las lógicas del capital, la política y la militarización y esta combinación amplía aún más las asimetrías de poder existentes”. ¹⁸

El concepto de “determinismo encantado” se utiliza para abordar el fetichismo de la mercancía y las cualidades místicas divinas imputadas a la IA. “Los sistemas de inteligencia artificial”, explica Crawford, “se ven como encantados, más allá del mundo conocido, pero deterministas, en el sentido de que descubren patrones que se pueden aplicar con certeza predictiva a la vida cotidiana”. Este determinismo encantado toma dos formas principales, cada una de las cuales está dialécticamente relacionada con la otra. El primero es un “utopismo tecnológico”, mientras que el segundo es una perspectiva “distópica tecnológica”. “Estos discursos distópicos y utópicos”, escribe, “son gemelos metafísicos: uno coloca su fe en la IA como una solución a cada problema, mientras que el otro teme a la IA como el mayor peligro”. La respuesta a ambos es una crítica histórica y materialista que descubre las raíces sociales de la IA y explica que en última instancia se trata de relaciones sociales, no simplemente de tecnología. “La fantasía de que los sistemas de inteligencia artificial son cerebros desencarnados que absorben y producen conocimiento independientemente de sus creadores, infraestructuras y el mundo en general … distraen de las preguntas mucho más relevantes: ¿A quién sirven estos sistemas? ¿Cuáles son las economías políticas de su construcción? ¿Y cuáles son las consecuencias planetarias más grandes?” ¹⁹

Al explorar las diversas dimensiones de la IA, Crawford comienza con la base material en forma de minería de litio, cobalto y metales de tierras raras. Explora la mina de litio Silver Peak en Nevada y las fábricas de baterías cercanas de Tesla. Tesla ahora está aprovechando una parte considerable de las reservas de litio del planeta.²⁰ La producción de cada tonelada métrica (2,205 libras) de litio requiere la evaporación de aproximadamente 2 millones de litros (528,000 galones) de agua, amenazando los niveles freáticos y los suministros de agua. En el nivel de la extracción, el trabajo detrás de la IA está enraizado en la larga historia del colonialismo y el imperialismo. La mayor parte de la extracción se produce en el Sur Global. En las minas de cobalto en el Congo, los trabajadores reciben el equivalente a un dólar o dos al día por trabajar en condiciones inhumanas, expuestos al cobalto tóxico excavado con picos y palas en trincheras y túneles. Los trabajadores no tienen alternativa ya que “las minas se han apoderado de todo”. ²¹

En “Anatomía de un sistema de IA”, Crawford y Joler, después de Marx, presentan la producción en cada etapa del proceso general en función de la apropiación del “excedente de valor” sobre el costo de la mano de obra, de lo cual surgen las ganancias del capital^.22 La IA capitalista está dirigida al desplazamiento de mano de obra altamente remunerada y su reemplazo por una combinación de automatización de máquinas y mano de obra más barata subcontratada a nivel mundial. La naturaleza globalizada del sistema de inteligencia artificial, con sus complejas cadenas de suministro, hace que los efectos generales del empleo transnacional sean extraordinariamente difíciles de determinar. Aunque está dirigido a desplazar el trabajo en los centros de producción actuales, la morada oculta de la IA se encuentra en la contratación de masas de entrenadores de máquinas mal pagados, etiquetadores de imágenes y trabajadores de servicios de plataforma de IA, cuya existencia real disipa el mito de la inteligencia artificial. Por lo tanto, la IA actualmente requiere un enorme número de “trabajadores de la multitud” involucrados en el “crowdsourcing”, es decir, los trabajadores en línea, comúnmente en sus veinte años y dispersos por todo el mundo, llevando a cabo una especie de “trabajo fantasma”. Por ejemplo, OpenAI en 2022 se basó en trabajadores subcontratados en Kenia, a quienes se les pagó menos de $ 2 por hora para examinar y etiquetar decenas de miles de imágenes y pasajes tóxicos asociados con abuso sexual infantil, bestialidad, violación, etc., como parte de la “limpieza” de ChatGPT, mientras que trabajadores subcontratados en Uganda e India estaban realizando un trabajo similar.²³

Se utilizan un gran número de trabajadores para monitorear y ajustar el contenido de los chatbots de IA. Jeff Bezos se ha referido cínicamente a esta realidad de los trabajadores detrás de las máquinas como “inteligencia artificial artificial”. “Hasta que haya otra forma de crear IA a gran escala que no use un extenso trabajo detrás de la cortina por parte de los humanos”, observó Crawford en 2021, “esta es una lógica central de cómo funciona la IA”. Cabe recordar que, entre 2005 y 2015, el 94 por ciento de los nuevos empleos en los Estados Unidos eran para “trabajo alternativo” en lugar de empleo tradicional.²⁴

Mientras que las “máquinas inteligentes” hoy en día requieren el trabajo fantasma de los trabajadores de la multitud ubicados principalmente en el Sur Global, Crawford también analiza el papel devastador de la IA y los robots en la industria existente. En los almacenes de Amazon, el proceso de trabajo y el tiempo en el trabajo se controlan jerárquicamente como nunca antes. El trabajador no es solo un “apéndice a la máquina”, como escribió Marx, sino cada vez más un apéndice de robots “inteligentes”, mientras se coloca bajo vigilancia y control constante.

En este contexto, Crawford explora las innovaciones de finales del siglo XVIII del ingeniero Samuel Bentham, quien primero concibió el sistema panopticon para la vigilancia y el control de los movimientos de trabajo (más tarde aplicado a las prisiones por su hermano mayor, Jeremy Bentham).²⁵

El capitalismo computacional, sostiene Crawford, está profundamente arraigado y se basa en la explotación de los cuerpos humanos a través del tiempo y la imposición de la disciplina del trabajo. Ella discute el trabajo de Thompson sobre cómo la industrialización y el capitalismo cambiaron el tiempo dentro del trabajo en el siglo XIX, luego se dirige a la crítica de Braverman del taylorismo y la degradación del proceso laboral bajo el capitalismo monopolista.²⁶ Los algoritmos ahora determinan tanto los tiempos como los espacios de los trabajadores. El nuevo mundo de los algoritmos de IA representa la realización de la “subsunción real del trabajo” al capital discutido por Marx, como en el dominio implacable de “la tasa”, que representa el ritmo de trabajo en los almacenes de Amazon. Aquí ella cita la crítica de Marx del tiempo del capital frente al tiempo de la naturaleza que se encuentra en el Capital: “El tiempo es todo, el hombre no es nada; él es a lo sumo, el caso del tiempo”. ²⁷

Después de acercarse a la IA desde el terreno material, comenzando con la minería y la explotación de los trabajadores tanto en la extracción como en la producción, Crawford procede a discutir el nuevo régimen de datos que se encuentra en el núcleo de este nuevo registro de poder. El régimen de IA se alimenta de la noción de que absolutamente todo son datos, que deben cosecharse independientemente de los costos sociales y ambientales. El nuevo capitalismo computacional promueve la acumulación de datos implacable en forma de texto, imagen, sonido y video, con todo el mundo humano sirviendo como datos en bruto para los sistemas de IA.²⁸ Las plataformas de redes sociales son conductos para cantidades gigantescas de sistemas de IA de alimentación de datos, que también penetran en casi todas las esferas de los comunes y la vida privada:

Hay conjuntos de datos gigantescos llenos de selfies de personas, tatuajes, padres que caminan con sus hijos, gestos con las manos, personas que conducen sus automóviles, personas que cometen delitos en CCTV y cientos de acciones humanas cotidianas como sentarse, saludar, levantar un vaso o llorar. Cada forma de biodatos, incluidos los forenses, biométricos, sociométricos y psicométricos, está siendo capturado y conectado a bases de datos para que los sistemas de IA encuentren patrones y evaluaciones. Los datos de voz se recopilan de dispositivos que se encuentran en los mostradores de la cocina o en las mesitas de noche del dormitorio; los datos físicos provienen de relojes en muñecas y teléfonos en bolsillos; los datos sobre lo que se leen los libros y los periódicos provienen de tabletas y computadoras portátiles; los gestos y las expresiones faciales se compilan y evalúan en los lugares de trabajo y las aulas.

Fundamentalmente, las prácticas de acumulación de datos a lo largo de muchos años han contribuido a una poderosa lógica extractiva, una lógica que ahora es una característica central de cómo funciona el campo de la IA. Esta lógica ha enriquecido a las empresas de tecnología con las mayores tuberías de datos, mientras que los espacios libres de recopilación de datos han disminuido drásticamente.²⁹

Los datos deben ser categorizados. Las impresiones subjetivas de los trabajadores de la multitud se utilizan para establecer clasificaciones de personas sobre la base de la raza, la etnia y el género.³⁰ Se incorporan los significantes raciales que son el producto de sistemas históricos de clasificación racista. El género siempre se considera restrictivamente como binario. Como señala Crawford, “los sistemas de aprendizaje automático son, de una manera muy real, la construcción de raza y género: están definiendo el mundo en los términos que han establecido”. Las categorías utilizadas en el entrenamiento y clasificación de máquinas de IA refuerzan los prejuicios existentes y perpetúan comparaciones indiscutibles, así como la replicación de la ideología político-económica dominante.³¹

Aunque la promesa de una mayor productividad a través de la explotación más eficiente y total del trabajo es la base de las reclamaciones en cuanto a la rentabilidad futura de los sistemas de IA, también se basa en la perspectiva de la extracción de ganancias de todas las formas de acción humana. El objetivo es universalizar los sistemas explotadores/expropiativos, promoviendo la acelerada acumulación de capital y su mayor concentración y centralización por parte de unas pocas empresas que dominan que se han convertido casi en sinónimo de “el mercado”.

Además de esto se encuentra el estado capitalista, que monopoliza las leyes de la propiedad y la violencia. El Estado es un importante acumulador de datos, que trabaja en conjunto con, en lugar de en oposición al capital computacional. El estado capitalista de monopolio está fuertemente organizado en torno a las funciones militares y policiales que crecen de la mano con el capitalismo de vigilancia dentro del sector privado. Para Peter Thiel, el fundador de Palantir, y un multimillonario partidario clave de la administración de Donald Trump, la IA es esencialmente una tecnología militar orientada a la vigilancia y el objetivo, aplicable tanto a la guerra como a las operaciones de control doméstico. “Estas herramientas”, escribe, “son… valiosas para cualquier ejército, para obtener una ventaja de inteligencia, por ejemplo”, mientras que tales “holas de aprendizaje automático”, agrega, “también tienen usos civiles”. Durante la primera administración de Trump, los contratos de Palantir con agencias del gobierno de los Estados Unidos ascendieron a más de $ 1 mil millones. Palantir se ha convertido en una compañía clave de vigilancia externa para el Servicio de Inmigración y Control de Aduanas (ICE), ayudando a ICE en su campaña de deportación por motivos raciales. Según un informe de Bloomberg en 2018, Palantir “es una plataforma de inteligencia diseñada para la Guerra Mundial contra el Terrorismo”, que está principalmente “armada contra los estadounidenses comunes en casa”, trabajando en conjunto con las agencias estatales.³²

Del mismo modo, la aplicación Neighbors, que se basa en las cámaras Ring Doorbell de Amazon, clasifica las imágenes en categorías como “Crime”, “Suspicious” o “Stranger” y los videos se comparten a través de contratos con la policía y ICE. Ring también se utiliza para los trabajadores de la policía que entregan paquetes. En palabras de Tung-Hui Hu, tales aplicaciones se han convertido en “freelancers” para el aparato militar y de seguridad del estado.³³

El uso militar de la IA ahora es omnipresente, como se usa en la guerra de drones y la guerra cibernética, y ahora se integra en todas las operaciones de guerra. En 2017, Estados Unidos El Departamento de Defensa lanzó su equipo multifuncional de guerra algorítmica, que tenía el nombre en clave del Proyecto Maven, destinado a utilizar la IA como un “motor de búsqueda automatizado de videos de drones” para la vigilancia y la orientación. El contrato inicial que va a Google llevó a que más de tres mil empleados firmaran una carta de protesta exigiendo que el contrato fuera cancelado. Google respondió convirtiendo el tema del debate no en una protesta de la IA que se utiliza en la guerra, sino más bien en una cuestión de si la tecnología se estaba utilizando “para matar a la gente incorrectamente”, algo que la corporación indicó que podría evitarse a través de la propia tecnología de IA, que proporciona la base para matar a las personas correctamente. Estados Unidos ha utilizado Claude, el modelo de inteligencia artificial de Anthropic, así como otros, en su guerra contra Irán, en alianza con Israel, que comenzó el 28 de febrero de 2026. En las primeras veinticuatro horas del ataque estadounidense e israelí contra Irán, Anthropic generó hasta mil objetivos priorizados, en los que sintetizó imágenes de satélite, fuentes de vigilancia e inteligencia de señales, proporcionando coordenadas GPS en tiempo real para objetivos humanos y estratégicos, al tiempo que automatizaba las justificaciones legales con respecto a cada ataque.³⁴

Sin embargo, el papel del estado con respecto a la IA va más allá de su externalización de la vigilancia nacional, el control de la población y sus operaciones militares. El Estado capitalista ha dado luz verde a un sistema de capital computacional monopolístico dirigido a la acumulación ilimitada de datos como base para la acumulación de capital ilimitada, con pocas, si es que alguna, restricciones legales reales. Esto refleja un gobierno de las corporaciones, por las corporaciones, y para las corporaciones. La falta de regulación estatal ha permitido que la prisa de la IA proceda con poca preocupación por las consecuencias destructivas, desde la perspectiva de un estallido de la burbuja de la IA hasta eventuales implosiones sociales y ecológicas generalizadas.

La IA y la grieta metabólica

El Atlas de IA de Crawford se publicó en 2021, un año antes de la introducción de ChatGPT, que aceleró la moda de la IA y llevó a una enorme expansión de la inversión en centros de datos. Informado por estos desarrollos, el trabajo más reciente de Crawford se centra en las contradicciones centrales de la IA como un registro de poder. En su obra de arte interactiva “Calculating Empires” de 2023, señala el capital monopolista y el capital globalizado como la definición del modo político-económico en el que ha surgido la tecnología digital-IA. Sin embargo, la sorprendente innovación en su conferencia “Mapping Empires” de 2025 es centrarse en las contradicciones internas y externas de la IA. Aquí extrae su argumento central del concepto de grieta metabólica, tal como fue desarrollado en el siglo XIX por Marx, basado en parte en el trabajo del químico alemán Justus von Liebig. Crawford, en su conferencia, proporciona una discusión detallada de la brecha en el ciclo de nutrientes del suelo en la Inglaterra del siglo XIX, debido al envío de alimentos y fibra que contiene nutrientes del suelo, como nitrógeno, fósforo y potasio, a las nuevas ciudades industriales altamente pobladas a cientos e incluso miles de kilómetros de distancia, donde estos nutrientes terminaron como contaminación, con personas arrojando “excrementos a las calles y las vías fluviales”. Como consecuencia, estos elementos esenciales no fueron devueltos a las granjas para reponer el suelo. Como dice la propia Crawford, “Europa literalmente se estaba comiendo a sí misma en el agotamiento”. Aquí se basa en el concepto de Liebig de Raubbau o la cultura/economía de robo.

Dada la incapacidad general para producir fertilizantes sintéticos en ese momento, particularmente aquellos que incorporan nitrógeno, la “locura de guano” establecida, con los países europeos y los Estados Unidos compitiendo por el guano (excrementos de aves ricos en nitrógeno). Se importaron cantidades masivas de guano a Europa desde las islas Chincha ricas en guano frente a la costa de Perú. Aunque los fertilizantes sintéticos se desarrollaron más tarde, esto simplemente cambió la contradicción, lo que llevó a las brechas actuales en los ciclos de nitrógeno y fósforo, con el resultado de que la brecha metabólica general asociada con una disyunción entre la extracción de recursos humanos y las condiciones de sostenibilidad ecológica solo se profundizó. Hoy en día, la aparición del Antropoceno se considera que representa una “grieta antropogénica” en los ciclos biogeofísicos del Sistema de la Tierra.³⁵

Reconociendo que la IA es un sistema material que ha surgido históricamente como resultado de la acción humano-social y es una encarnación de las relaciones naturales y humanas, Crawford argumenta que es necesario verlo como un sistema metabólico que sigue “patrones metabólicos” o ciclos. Las contradicciones en forma de grietas metabólicas surgen necesariamente entre las condiciones de la existencia material y la reproducción y los imperativos internos del capital de la IA. Por lo tanto, la minería de materiales y recursos esenciales, la “ingestión de datos” ilimitada y el contenido final en forma de “balanda de IA” pueden verse como fases en un ciclo metabólico. Esto es impulsado por los imperativos del capitalismo computacional, que conducen en algún momento, ya que esto es insostenible, al “colapso del modelo”. ³⁶

En la concepción de Crawford, la ingestión de datos destructivos de la IA es equivalente a Raubbau. El extractivismo mineral y el uso de energía y agua están planteando exponencialmente las demandas sobre el medio ambiente natural, interrumpiendo la relación humana con la naturaleza en una escala acelerada, en línea con la noción clásica de Marx de la grieta metabólica. Además, ahora se reconoce que hay una grieta autogeneradora dentro de la IA, conocida en la literatura científica como “autofagia de la IA” (después de la autofagia metabólica disfuncional, autoalimentada en las células). Aquí la IA, al confiar cada vez más en sus propios datos sintéticos, o la caída de la IA, esencialmente se come a sí misma, lo que lleva a un “colapso del modelo”, con consecuencias desastrosas para todo el mundo alienado por la IA.³⁷

La ingestión de datos de IA hoy en día es enorme más allá de toda medida, ya igual a lo que se puede raspar de la web, abarcando innumerables terabytes de datos y buscando encerrar todo el mundo de la información en todas sus formas. La totalidad de la creatividad humana durante miles de años y todo el comportamiento y las expresiones humanas son esenciales para su fábrica, todo para ser incorporado en el aprendizaje automático comandado por un sistema de poder político-económico. Todo esto, sin embargo, está materialmente encarnado, poniendo límites a las operaciones del sistema.

“Las demandas de minerales de la IA”, nos dice Crawford, “están impulsando otra brecha metabólica, extrayendo los minerales que tardaron miles de millones de años en formarse en la corteza terrestre en el tiempo profundo para los chips de IA que se utilizan generalmente durante uno o dos años”. Los mayores costos ambientales asociados con la nueva IA Raubbau, sin embargo, son el consumo de energía y agua, que ya apunta a niveles de uso comparables a los de los países más ricos. Las estimaciones de la Agencia Internacional de Energía y Bloomberg proyectan que la cantidad de electricidad necesaria para la IA será equivalente a la de estados como Japón e India, o hasta el 25 por ciento de la electricidad de los Estados Unidos, para 2030.³⁸ Los centros de datos de hiperescala requieren sistemas de enfriamiento que consumen millones de galones de agua diariamente, con la demanda en constante aumento. Nada de esto es sostenible. Aunque algunos dicen que una mayor eficiencia puede resolver el problema, Crawford se dirige aquí a la famosa paradoja de los Jevons, basada en la obra de William Stanley Jevons The Coal Question (1865), en la que se argumentó que una mayor eficiencia en el uso del carbón nunca redujo la cantidad de carbón utilizado, ya que el aumento de la eficiencia siempre condujo a expansiones en el nivel de producción, un fenómeno inherente al sistema de acumulación de capital.³⁹

Lo que Crawford se refiere como una brecha metabólica emergente, enraizada en las relaciones sociales capitalistas, tiene que ver con el apetito insaciable de la IA, la ingestión, la digestión y la excretación de datos de manera que conducen a su propia canibalización. Como en el mito griego del rey Erysichthon como se cuenta en las Metamorfosis de Ovidio, en las que Erysichthon, consumido por el deseo de riqueza y consumo, vendió a su propia hija y luego se comió a sí mismo, los sistemas de inteligencia artificial de hoy, impulsados por ⁴⁰la acumulación de capital y por su propia lógica tecnológica interna, terminarán consumiéndose a sí mismos.40 Ingerir cada vez más sus propias salidas sintéticas, llenas de fantasmaga “La última brecha metabólica entre la IA y los humanos”, escribe Crawford, “amenaza múltiples formas de fracaso en cascada: colapso moral, colapso financiero, colapso ecológico y, dependiendo de quién creas, colapso cognitivo”. ⁴¹

Las divisiones en la relación humana con la naturaleza en la sociedad moderna son manifestaciones de la lógica alienada y destructiva de la acumulación y crisis de capital. Meta, Amazon, Microsoft, Alphabet (Google) y Tesla juntos gastaron $ 561 mil millones en inversiones de capital de IA en 2023-2025, mientras generaban ingresos, no ganancias, de estas inversiones de $ 35 mil millones. La burbuja de la IA se mantiene por la deuda y por la indulgencia implacable de los activos de estas empresas, ya que los inversores buscan ser parte de esta moderna fiebre del oro, aunque recientemente el valor de mercado de todas estas empresas ha estado cayendo. Refiriéndose a la deuda asumida por los hiperescaladores en su prisa por construir centros de datos, Bloomberg dice que esto está tomando la forma de “bonos de chip azul, deuda basura, crédito privado y complejos fondos de préstamos respaldados por activos”, que ascienden a hasta $ 200 mil millones o más. La aceleración de la IA es parte integral del capital de financiamiento monopolístico en sí, que espera, si se produce un colapso, ser rescatado por Washington en una escala que empequeñecería todos los rescates anteriores. Para resolver el problema de la falta de un mercado suficiente para la IA, el capital computacional pretende forzar la adopción de la IA generativa implantándola en innumerables aplicaciones. Este es un modelo de acumulación cargado de riesgo.⁴²

El ascenso del movimiento neofascista asociado con la política de Trump “Make America Great Again” (MAGA) ha sido fuertemente financiado por multimillonarios de alta tecnología de Silicon Valley como Musk, Thiel y Ellison, que representan amenazas para todo el cuerpo político. El anuncio de la iniciativa Stargate de la administración Trump en su primer día completo en su segundo mandato, que tiene como objetivo invertir $ 500 mil millones en centros de datos, fue diseñado para impulsar Oracle y OpenAI (el desarrollador de ChatGPT), encabezado por Ellison y Sam Altman, respectivamente, ambos grandes contribuyentes a los intereses políticos MAGA de Trump. Algunos comentaristas han visto estos desarrollos como un cartel emergente apalancado por el estado, que se extiende desde los medios de comunicación hasta la inteligencia artificial y la tecnología de la “nube”, dominando tanto las comunicaciones como la economía, al mismo tiempo que promueve un régimen político dictatorial.⁴³

El “intelecto general” y el socialismo de Marx

Si la IA es más que una mera tecnología de creación de época, sino que debe entenderse, como dice Crawford, como un “registro de poder”, entonces la única respuesta viable es ejercer un poder social genuino sobre su desarrollo, arraigado en la democracia sustantiva. Las ramificaciones potenciales de la IA apuntan a lo que István Mészáros llamó “la necesidad del control social”, un control social que debe ejercerse si se quiere evitar una tendencia hacia el exterminio ecológico, militar y social. Aquí no solo se deben cuestionar las fuerzas de producción, sino aún más las relaciones sociales de producción.⁴⁴

En su “Fragmento sobre Máquinas” en el Grundrisse, Marx comentó cómo la transferencia del conocimiento y las actividades humanas, es decir, la esencia del trabajo humano, a las máquinas a través de la automatización condujo a la encarnación en las máquinas del “intelecto general” de la sociedad, que pertenecía propiamente y representaba al “individuo social” y, como explicó en el Capital, al “trabajador colectivo”. ⁴⁵ La apropiación monopolística de este intelecto general como propiedad del capitalista, significaba que se utilizaría para un solo fin y un solo fin: la acumulación de capital, beneficiando a muy pocos. La incorporación del intelecto general dentro del capital era, para Marx, una contradicción mortal para el capital mismo. Cualquier intento por parte de los capitalistas de ejercer el intelecto general en nombre de sus propios fines estrechos y acumulativos, crearía una crisis tras crisis. Citando la escena titulada “La bodega de Auerbach” en Fausto de Johann Wolfgang von Goethe (Parte 1, Escena 5), Marx sutilmente aludió a una canción espeluznante y ribalda sobre veneno alimentado a una rata de bodega, haciendo que actuara “como si su cuerpo estuviera poseído por el amor”, que terminaba en su muerte, lo que significa trabajo vivo transformado en trabajo muerto: un mero “cuerpo animado”, incapaz de crear directamente. Esto podría verse como estar de pie en nuestro tiempo para la absorción por parte del capital de la IA de todo el conocimiento generado por el trabajo creativo y todo el mundo digitalizado dentro de sí mismo, produciendo un cuerpo robótico, lo que lleva a la autofagia de la IA y el colapso del modelo.⁴⁶

El mismo potencial para la expansión del tiempo de trabajo desechable (ocio) debido a la automatización, explicó Marx en su día, contradice la incesante necesidad del capital de expandir el tiempo de trabajo excedente. Por lo tanto, el sistema busca promover, a modo de automatización, sobre la base de la influencia proporcionada por un ejército de reserva industrial en expansión, la mayor degradación y dependencia material del trabajo, obligando a “la mano de obra a trabajar más tiempo que el salvaje, o de lo que él mismo hizo con las herramientas más simples y crudas”, ahora como un mero “apéndice de una máquina”. ⁴⁷

Sin embargo, la realidad del intelecto general encarnado en la automatización al mismo tiempo hace posible el surgimiento de “el trabajador colectivo como sujeto dominante” de la producción y el movimiento decisivo a una sociedad de productores asociados.⁴⁸ La necesidad de control social y planificación significa poner a las relaciones sociales generales a cargo al tiempo que termina el reinado del capital monopolista-financiado.

Algunas señales de lo que es posible están prefiguradas en China hoy. China rivaliza con Estados Unidos en desarrollo de la IA. El modelo de IA DeepSeek de código abierto de China es más eficiente energéticamente y rentable que los chatbots estadounidenses. Mientras que las Grandes Casas de la IA en los Estados Unidos están en una carrera por alguna “superinteligencia” divina a través de grandes modelos de lenguaje, el “socialismo con características chinas” de Beijing ha centrado su tecnología de aprendizaje automático, no sin sus propias contradicciones, más directamente en la fabricación, la logística, la energía, las finanzas públicas y los servicios públicos. Los fabricantes de automóviles utilizan robots con una mínima intervención humana. Las herramientas de IA se utilizan en gran medida en los hospitales, donde se emplea una “IA más simple y estrecha” que está diseñada para tareas específicas. La IA en China se integra principalmente en una fabricación en lugar de con una economía de servicios desarrollada como en los Estados Unidos hoy en día. Naturalmente, el uso muy pesado de robots en la fabricación china conduce al desplazamiento de la mano de obra. Los bancos de datos en China, como en los Estados Unidos y en otros lugares, utilizan grandes recursos y dependen de la minería de litio, cobalto y metales de tierras raras. Al igual que Estados Unidos, la modernización militar contemporánea de China tiene su sede en la IA. Sin embargo, los controles regulatorios sobre la IA bajo el “socialismo con características chinas” ofrecen esperanzas de un enfoque social más racional para todo el fenómeno.

De hecho, donde China difiere más de los Estados Unidos y Occidente con respecto a la IA está en su liderazgo en la gobernanza de la IA, lo que enfatiza que el aprendizaje automático debe subordinarse a un camino de desarrollo “centrado en las personas” y al bienestar de la población. Beijing ha introducido reglas específicas para las tecnologías de síntesis profunda (conocidas como deepfakes) y para la IA generativa. Todos los deepfakes requieren etiquetado visible o marca de agua para garantizar la transparencia, la precisión y la fiabilidad. Cualquier empresa que quiera ofrecer IA generativa tiene que registrar sus algoritmos en la Administración del Ciberespacio de China, el principal organismo regulador. Cada cuerpo importante de datos que los desarrolladores desean incluir en su modelo de IA debe ser muestreado aleatoriamente para obtener contenido discriminatorio y antisocial. Las regulaciones están expresamente diseñadas para proteger a las personas que tienen “derechos de retrato, reputación, honor, privacidad e información personal” definidos. La mayoría de las regulaciones se aplican a los grandes modelos de lenguaje ofrecidos al público, mientras que las regulaciones son menos estrictas para el aprendizaje automático dentro de la industria para apoyar la innovación. Sin embargo, el carácter social del enfoque de China, aunque claramente no es suficiente y por sí mismo plantea preguntas difíciles, contrasta favorablemente con el desarrollo más privatizado y depredador de la tecnología en los Estados Unidos, donde las regulaciones federales significativas están notoriamente ausentes.⁴⁹

No es sorprendente que China también sea el líder en la promoción de la gobernanza global de la IA, con su Iniciativa de Gobernanza de la IA Global, presentada en octubre de 2023, y su Declaración de Shanghai sobre la Gobernanza Global de la IA en la Conferencia Mundial de IA en 2024. En estas iniciativas globales, Beijing insiste en un “enfoque centrado en el pueblo” como una “tarea común” con respecto a la regulación de la IA para hacer frente a los “riesgos impredecibles y desafíos complicados” de estas tecnologías, que con frecuencia se utilizan “con el propósito de manipular la opinión pública, difundir desinformación, intervenir en los asuntos internos, los sistemas sociales y el orden social de otros países, así como poner en peligro la soberanía de otros estados”. Entre los peligros especificados se encuentran los “monopolios tecnológicos y las medidas coercitivas unilaterales”; sesgos relacionados con la discriminación de “etnias, creencias, nacionalidades, géneros, etc.”; la aceleración del daño ambiental; y el bloqueo de la difusión de la tecnología de aprendizaje automático en todo el Sur Global, inhibiendo así el desarrollo sostenible mundial. China insiste en que el objetivo debe ser el desarrollo humano y el uso de estas tecnologías en campos como “la atención médica, la educación, el transporte, la agricultura, la industria, la cultura y la ecología”. Los efectos negativos de la IA en el empleo deben ser cuidadosamente vigilados y “mitigados”. Se invita a todos los países a unirse, de acuerdo con sus propias necesidades nacionales, en el establecimiento de “un sistema de prueba y evaluación basado en los niveles de riesgo de IA y un sistema de revisión ética de la ciencia y tecnología”. En palabras de Xi Jinping, es necesario “asegurarse de que la IA sirva al bien común y beneficie a todos, y que no sea un juguete de los países ricos y los ricos”. ⁵⁰

Varias luchas con respecto a la IA están surgiendo en todo el mundo. Una demanda notable que se promueve es “pausar” el desarrollo de la IA hasta que se puedan determinar los peligros asociados con su mayor avance, de modo que la regulación racional pueda desempeñar un papel en su desarrollo.⁵¹ Sin embargo, el gobierno federal de los Estados Unidos bajo la administración Trump no solo está tratando de no regular la IA, sino que también está luchando activamente contra los estados y localidades individuales de todo el país que están tratando de introducir regulaciones de inteligencia artificial.⁵² El cartel de IA, que ahora puede ser visto Los intentos de controlar socialmente la IA dentro del capitalismo monopolista, por lo tanto, necesariamente apuntan a la necesidad de un movimiento más revolucionario lejos del capitalismo y hacia el socialismo.

Las Grandes Casas de la IA están divididas contra sí mismas y no pueden mantenerse. Dependen de su propia existencia en un aparato estatal (cultural) capitalista cada vez más centralizado, coercitivo y corrupto, que constituye una lógica general que, si se permite que continúe, no será nada menos que catastrófica. Para que la humanidad florezca, las fuerzas y las relaciones de producción deben revolucionarse juntas, junto con el desarrollo de las capacidades humanas, creando un mundo de desarrollo humano sostenible. Esto requiere la formación bajo el socialismo de una verdadera “democracia de proceso completo” informada por el intelecto general, en la que “los productores asociados gobiernan el metabolismo humano con la naturaleza de una manera racional… lo logra con el menor gasto de energía y en las condiciones más apropiadas para su naturaleza humana”. ⁵³

Notas

1. Paul Gruenwald y Satyam Panday, “Cómo los centros de datos y la inteligencia artificial se están convirtiendo en un nuevo motor de crecimiento”, Foro Económico Mundial, 17 de diciembre de 2025. Véase también Nick Licthenberg, “Sin centros de datos el crecimiento del PIB fue del 0,1% en la primera mitad de 2025, dice el economista de Harvard”. Fortuna, 7 de octubre de 2025.
2. Kate Crawford, Mapeo de los imperios: el poder, la política y los costos planetarios de la inteligencia artificial (New Haven: Yale University Press, 2021), 20.
3. Matt Day y Annie Bang, “Big Tech tos dependent $650 mil millones este año a medida que se intensifica la carrera de la IA”, Bloomberg, 5 de febrero de 2026; Marty Hart-Landsberg, “AI and the Economy: A Losing Bet for Working People”, informes del Frente Económico, 16 de febrero de 2026.
4. Pablo A. Baran y Paul M. Sweezy, Capital monopolista (Nueva York: Monthly Review Press, 1966), 220–21.
5. John Maynard Keynes, La teoría general del interés laboral y el dinero (Londres: Macmillan, 1936), 161–62; Karl Marx, Capital, vol. 1 (Londres: Penguin, 1976), 780.
6. Paul Krugman, “La economía del cambio tecnológico”, Substack, 1 de marzo de 2026, paulkrugman.substack.com; Forbes World Billionaire’s List, 2026, forbes.com/billionaires.
7. Matt Seybold, “The Ellisons are Beta-Testing Big Brother”, American Vandal, 10 de octubre de 2025.
8. Bernie Sanders, La guerra de los oligarcas de las grandes tecnológicas contra el trabajador: la inteligencia artificial y la automatización podrían destruir casi 100 millones de dólares. Trabajos en una década, Informe del personal minoritario miembro de rango, Comité de Salud, Educación, Trabajo y Pensiones, 6 de octubre de 2025.
9. Melissa Heikkilä, “Mustafa Syleyman trama la ‘autosuficiencia’ de la IA mientras Microsoft afloja los lazos OpenAI. Tiempos Financieros, 12 de febrero de 2026.
10. Para un análisis crítico del determinismo tecnológico, véase Merritt Roe Smith y Leo Marx, eds., ¿La tecnología impulsa la historia?: El dilema del materialismo tecnológico (Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 1994).
11. Karl Marx, ¿Grundrisse (Londres: Penguin, 1983), 706; Marx, Capital, vol. 1, 279–80; John Bellamy Foster, “Braverman, Monopoly Capital, and AI: The Collective Worker and the Reunification of Labor” Revisión mensual 76, no. 7 (diciembre de 2024): 1–13; Matteo Pasquinelli, El ojo del maestro: una historia social de la inteligencia artificial (Londres: Verso, 2023).
12. John Bellamy Foster, Rompiendo los lazos del destino: Epicuro y Marx (Nueva York: Monthly Review Press, 2025), 17. Aunque “hasta nosotros”, la lucha social, aunque requiere agencia, no puede presentarse en términos voluntarios. Más bien, tiene que concebirse en términos de lo que Roy Bhaskar llamó “el modelo transformador de la actividad social”, que encapsulaba la esencia del concepto de cambio histórico de Marx. Roy Bhaskar, Reclamando la realidad (Londres: Routledge, 2011), 74–81; Karl Marx, El decimoctavo Brumaire de Louis Bonaparte (Nueva York: International Publishers, 1963), 15.
13. Kate Crawford, “Eating the Future: The Metabolic Logic of AI Slop”, e-flux Architecture, septiembre de 2025, e-flux.com.
14. Kate Crawford, Atlas de la IA: el poder, la política y los costos planetarios de la inteligencia artificial (New Haven: Yale University Press, 2021); Kate Crawford y Vladen Joler, “Anatomy of an AI System”, 2018, anatomyof.ai ; Kate Crawford, “Cálculo de Empires”, Knowing Machines, 23 de noviembre de 2023, knownmachines.org; Kate Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires”, registrada el 12 de noviembre de 2025; Crawford, “Eating the Future”.
15. El “fetichismo” se usa aquí en el sentido de la teoría de Marx del fetichismo de la mercancía. Véase Marx, Capital, vol. 1, 163–77. En el determinismo encantado, véase Crawford, Atlas de la IA, 213–15.
16. Crawford, Atlas de la IA, 8.
17. Tung-Hui Hu, Una prehistoria de la nube (Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 2015), 147.
18. Crawford, Atlas de la IA, 18-19. En la brecha metabólica, véase John Bellamy Foster, Marx’s Ecology (Nueva York: Revisión mensual Prensa, 2000), 141–77; John Bellamy Foster y Brett Clark, The Robbery of Nature (Nueva York: Monthly Review Press, 2020), 12–34.
19. Crawford, Atlas de la IA, 213–15; Alexander Campolo y Kate Crawford, “Determinismo encantado: poder con responsabilidad en la inteligencia artificial”, Involucrar a la ciencia, la tecnología y la sociedad 6 (2020): 2.
20. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires”, 27:07.
21. “World Water Day: The Water Impacts of Lithium Extraction”, Wetlands International Europe, 22 de marzo de 2023, europe.wetlands.org; Terry Gross, “How ‘Modern-Day Slavery’ in the Congo Powers the Rechargeable Battery Economy”, NPR, 1 de febrero de 2023.
22. Crawford y Joler, “Anatomía de un sistema de IA”, Sección XI.
23. Billy Perrigo, “Exclusivo: OpenAI utilizó a los trabajadores de Kenia con menos de $ 2 por hora para hacer que ChatGPT fuera menos tóxico” Tiempo, 18 de enero de 2023; Chinmayi Arun, “Transnational AI and Corporate Imperialism”, Carnegie Endowment of International Peace, 8 de octubre de 2024.
24. Crawford, Atlas de la IA, 64–68; Lawrence F. Katz y Alan B. Krueger, “The Rise and Nature of Alternative Work Arrangements in the United States 1995–2015”, NBER Working Paper Series, National Bureau of Economic Research, Washington DC, septiembre de 2016: 7; Hu, Prehistoria de la nube, 89; Martin González-Cabello, Auyon Siddiq, Charles J. Corbett y Catherine Hu, “La equidad en el trabajo colectivo: hacer que la cadena de suministro humana sea más humana” Horizontes de negocios 68, no. 5 (septiembre–octubre de 2025): 645–57.
25. “Desde Michel Foucault Disciplina y castigo, se ha convertido en un lugar común considerar la prisión como el punto de origen de la sociedad de vigilancia actual, con el anciano Bentham como su progenitor. De hecho, la prisión panóptica debe sus orígenes al trabajo del joven Bentham en el contexto de la instalación de fabricación temprana. El panóptico comenzó como un mecanismo de trabajo mucho antes de que fuera conceptualizado para las prisiones” (Crawford, Atlas de la IA, 61).
26. Crawford, Atlas de la IA, 59–62, 72; E. P. Thompson, “Tiempo, Disciplina-Trabajo y Capitalismo Industrial” Pasado y presente, no. 38 (diciembre de 1967): 56–97; Harry Braverman, Trabajo y capital monopolístico (Nueva York: Monthly Review Press, 1998).
27. Crawford, Atlas de la IA, 74; Karl Marx y Frederick Engels, Obras Recogidas (Nueva York: International Publishers, 1975), vol. 6, 127; Marx, Capital, vol. 1, 1034–38; István Mészáros, El desafío y la carga del tiempo histórico (Nueva York: Prensa de Revisión Mensual. 2008), 43–49; Ian Angus, Frente al Antropoceno (Nueva York: Monthly Review Press, 2016), 111–25.
28. Crawford, “Comiendo el futuro”; Crawford, Atlas de la IA, 95.
29. Crawford, Atlas de la IA, 119.
30. En los trabajadores de la multitud, ver Crawford, Atlas de la IA, 63–64.
31. Crawford, Atlas de la IA, 123–36, 145–46.
32. Crawford, Atlas de la IA, 193–99; Peter Waldman, Lizette Chapman y Jordan Robertson, “Palantir Knows Everything About You”, Bloomberg, 19 de abril de 2018.
33. Hu, Prehistoria de la nube, 115; Crawford, Atlas de la IA, 202.
34. Crawford, Atlas de la IA, 189–92; Ed Pilkington, “El ejército estadounidense supuestamente usó a Claude en los ataques de Irán a pesar de la prohibición de Trump”, Guardián, 1 de marzo de 2026; Gary Wilson, “Anthropic Is Already at War”, Struggle La Lucha, 5 de marzo de 2026, fight-la-lucha.org.
35. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empire”, 5:40–18:17; Crawford “Comiendo el futuro”; Clive Hamilton y Jacques Grinevald, “¿Se anticipó el antropoceno?” Reseña del Antropoceno 2, no. 1 (2015): 67.
36. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empire”, 13:18, Crawford, “Comiendo el futuro”.
37. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires, 37:40–39:46; Crawford, “Eating the Future”.
38. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires”, 28:08–29:20; Peter Landers, “La Energía Insaciable” De La Inteligencia Artificial No Necesita Necesidades Sostenibles, Dice El CEO De Arm. Diario de Wall Street, 9 de abril de 2024.
39. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires”, 31:16–32:37; John Bellamy Foster, Brett Clark y Richard York, La Grieta Ecológica (Nueva York: Monthly Review Press, 2010), 169–82; William Stanley Jevons, La pregunta del carbón (Londres: Macmillan, 1865), 102–16.
40. Ovidio, Metamorfosis, trans. Charles Martin (Nueva York: Norton, 2004), 298; Richard Seaford, Antigua Grecia y el calentamiento global, Discurso presidencial de la Asociación Clásica (Londres: Classical Association, 2009), 6; John Bellamy Foster, Foreword en Fred Magdoff y Chris Williams, Crear una sociedad ecológica (Nueva York: Monthly Review Press, 2017), 7–9.
41. Crawford, “Long Now Talks: Mapping Empires”, 40:11.
42. Matt Day y Amy Bang, “Big Tech gastarán $ 650 mil millones este año a medida que se intensifica la carrera de la IA”, Bloomberg, 6 de febrero de 2026; Hart-Landsberg, “AI and the Economy”.
43. Frank Vogl, “El regreso de Trump a la Edad del Barón de los Ladrones”, Globalist, 13 de octubre de 2025.
44. István Mészáros, La necesidad del control social (Nueva York: Monthly Review Press, 2015), 23–51.
45. Marx, ¿Grundrisse, 706; Marx, Capital, vol. 1, 464–69, 544–45; Michael Heinrich, “El ‘Fragmento sobre las Máquinas’: Una idea errónea marxista en el ¿Grundrisse Y su superación en Capital”, en Laboratorio de Marx: Interpretaciones críticas de la “Grundrisse”,‘ Riccardo Bellofiore, Guido Starosta y Peter D. Thomas, Eds. (Chicago: Haymarket, 2013), 197–212; John Bellamy Foster, “Braverman, Monopoly Capital, and AI” Revisión mensual 76, no. 7 (diciembre de 2024): 1–13. Véase también Te Li, “Del trabajo clásico al trabajo del ‘intelecto general’: el impacto de la era de la inteligencia digital en la teoría socialista del trabajo”. Revisión mensual 77, no. 11 (abril de 2026): 46–62.
46. Marx, ¿Grundrisse, 704; Marx, Capital, vol. 1, 302; Johann Wolfgang von Goethe, Obras Recogidas, vol. 2, ¿Fausto, Partes I y II, ed. y trans. Stuart Atkins (Princeton: Princeton University Press), 54; Sami Khatib, “El impulso del capital: de monstruos, vampiros y zombies” Bobinas de la Serpiente 8 (2021): 101-13.
47. Marx, ¿Grundrisse, 708–9; Marx, Capital, vol. 1, 799.
48. Marx, Capital, vol. 1, 544–45.
49. Vanessa Bates Ramírez, “Estados Unidos y China están buscando diferentes futuros de inteligencia artificial”, IEEE Spectrum, 19 de febrero de 2026; “AI Watch: Global Regulatory Tracker—China”, White and Case, 22 de septiembre de 2025.
50. Ministerio de Relaciones Exteriores, República Popular de China, “Global AI Governance Initiative”, 20 de octubre de 2023; Ministerio de Relaciones Exteriores, República Popular de China, “Texto completo: Declaración de Shanghai sobre la gobernanza global de la IA”, 4 de julio de 2024; Xi Jinping, La gobernanza de China, vol. 5 (Beijing: Foreign Languages Press, 2025), 553.
51. Darko Suvin, “Tengo miedo de la IA: una exasperación politico-epistemológica” Materialismo Histórico (blog), 2026, historicmaterialism.org; Anna Gordon, “Por qué los manifestantes de todo el mundo exigen una pausa en el desarrollo de la inteligencia artificial”,Tiempo, 13 de mayo de 2024; Anthony Elmo, “Data Center Moratorium Bills Are Spreading in 2026”, Good Jobs First, 19 de febrero de 2026.
52. La Casa Blanca, “Asegurando un marco de política nacional para la inteligencia artificial”, Orden Ejecutiva, 11 de diciembre de 2025.
53. Karl Marx, Capital, vol. 3 (Londres: Penguin, 1981), 959.

 

Nota: traducción automática, sin revisión editroial (Nota Editor CT)

Fuente: https://monthlyreview.org/articles/the-fetishism-of-ai/