Tecnología, poder y mito en la caverna del cálculo: la inteligencia artificial no es inteligencia

Por José Antonio Díaz Díaz

     Los centros de datos que sostienen la IA emiten ya tanto CO₂ como toda la aviación comercial mundial. Al mismo tiempo, las cuentas no salen: OpenAI perdió 5 000 millones de dólares en 2024 y la industria anticipa inversiones billonarias sin horizonte de rentabilidad. Cuando las pérdidas privadas se conviertan en deuda pública, la factura la pagará el estado del bienestar. Este modelo de IA es ambiental y financieramente insostenible.  

    La llamada «inteligencia artificial» no es inteligencia: es tecnología, poder y mito. Lo que se denomina así no es una mente emergente, sino un dispositivo técnico inscrito en relaciones de poder específicas. Bajo su promesa de inteligencia se oculta un desplazamiento de la decisión y la responsabilidad. No piensa: calcula. No decide: ejecuta lo que le ordenan las élites que la han diseñado.

      El debate nació con un error —posiblemente consciente— por parte de sus desarrolladores. En 1956, John McCarthy añadió al sustantivo «inteligencia» el adjetivo «artificial» en la Conferencia de Dartmouth. Se trataba de presentar una nueva tecnología a través de un eslogan basado en un oxímoron, que esconde un mito funcional que nos acompaña hasta hoy. Los mitos son realidades ilusorias con funciones específicas. Por ejemplo, se nos dice que el mercado es la «mano invisible que mece la cuna»: mueve capitales, crea o destruye empresas y empleos, y define políticas. Con la tecnología ocurre algo similar: se le atribuye poder para movilizar inversiones billonarias y sostener el capitalismo de control y vigilancia planetaria.

     Creemos en los mitos y, en ocasiones, los necesitamos: funcionan como atajos cognitivos. También sabemos que carecen de base científica. Ni la tecnología ni el mercado son responsables de acción alguna: no son sujetos, sino herramientas tras las cuales se esconden personas individuales y entes colectivos. Y aunque los mitos pueden tener una función social, no cabe aceptar aquellos que falsean deliberadamente la realidad. Las palabras crean y ordenan el mundo: es cuestión de decidir qué mundo queremos construir.

     Bautizamos a las herramientas con nombres humanos para invocar un espejismo antropomórfico y ocultar una verdad: en la máquina no hay conciencia, sino infraestructuras de cálculo sostenidas por corporaciones transnacionales. Desde el programa ELIZA, desarrollado en el MIT entre 1964 y 1966, hasta los chatbots actuales, tendemos a proyectar intencionalidad, empatía y conciencia allí donde solo hay respuestas sintácticamente plausibles. El aprendizaje profundo no opera bajo las leyes de la cognición, sino bajo las leyes de la estadística computacional. Un modelo de lenguaje no «sabe» qué es el dolor, el hambre o la justicia; calcula la probabilidad matemática de que una palabra suceda a otra. Como mostró John Searle en 1980 con su argumento de la habitación china, la manipulación sintáctica de símbolos no equivale a comprensión semántica.

     Esta distinción no es exclusiva de una cosmovisión materialista. Diversas tradiciones religiosas han llegado a conclusiones convergentes: la máquina carece de conciencia, de responsabilidad moral y de la dimensión comunitaria que define lo humano.

    En febrero de 2020 se presentó el Llamamiento de Roma por la Ética de la IA, promovido por la Academia Pontificia para la Vida, con adhesiones en enero de 2023 de representantes católicos, musulmanes y judíos. En otros ámbitos religiosos, líderes protestantes de las Asambleas de Dios han subrayado que la IA debe seguir un marco bíblico que preserve el valor de la experiencia humana; desde la filosofía hindú, se ha invocado el dharma como guía para un desarrollo tecnológico orientado al bienestar sin erosionar la autonomía; y en el budismo, el Dalai Lama ha insistido en que una IA sin compasión puede resultar destructiva. El judaísmo ha señalado que, si bien la IA puede transformar el estudio de los textos sagrados, no podrá sustituir la función viva de la tradición encarnada en el rabino.

    En 2025, la nota vaticana Antiqua et Nova distinguió entre la inteligencia humana integral y la funcional de la IA. Y en mayo de 2026, el Papa León XIV extendió esta crítica en su primera encíclica, Magnifica humanitas: «Hay que desarmar la inteligencia artificial», especialmente los sistemas autónomos que deciden sobre la vida y la muerte. El documento denuncia a los «tecnoligarcas» de Silicon Valley —magnates que consideran al humano como «mejorable como especie» y «prescindible individualmente»— y advierte que la IA «no es neutral, porque toma el rostro de quien la concibe, la financia, la regula, la utiliza». El principio rector es claro: «No se puede quedar nadie atrás». Esta intervención nos recuerda la Rerum Novarum de León XIII y su crítica a la revolución industrial hace ya más de un siglo, lo que sitúa el juicio de la tecnología no solo en el terreno ético, sino también en el de la justicia social y el poder político.

    Esta convergencia no diluye el enfoque materialista del presente texto; al contrario, muestra que el análisis de la mitificación de la IA trasciende las fronteras ideológicas, asentándose en una defensa común de lo humano frente al desplazamiento de la responsabilidad moral y jurídica.

    Para sostener que esta tecnología no es inteligente, conviene precisar qué entendemos por inteligencia humana: la capacidad de un organismo biológico para interactuar con un entorno físico, regular su homeostasis, asegurar su supervivencia, coordinarse con otros sujetos dotados de intencionalidad y, sobre todo, formular preguntas sobre sus propios fines a partir de la experiencia corporal del mundo. El vapor no posee «fuerza» en un sentido biológico, sino potencia mecánica. De igual manera, el algoritmo no posee «inteligencia» en un sentido ontológico, sino capacidad de optimización computacional. Confundir la resolución técnica con la posesión de una mente es uno de los grandes extravíos de nuestra era.

    No hay sentimiento, no hay contexto encarnado, no hay diálogo entre pares sufrientes ni cuerpos que lo padezcan. La máquina no delibera, no vota, no participa en la sociedad. Solo calcula. Por eso no es inteligencia, sino artificio, herramienta.

    Para calibrar la magnitud de los modelos generativos actuales, conviene romper el aislamiento temporal en el que la narrativa corporativa y su sesgo eurocéntrico pretenden encerrarlos. La humanidad es una especie constituida por y a través de sus artificios. Esta evolución no ha sido ni lineal ni exclusiva de ninguna parte del mundo. China fue durante siglos una de las culturas más desarrolladas en papel, imprenta, pólvora y brújula, antes de que la Revolución Industrial europea alterara temporalmente esa jerarquía. La imprenta de tipos móviles existía en Asia mucho antes de Gutenberg.

     Los grandes modelos de lenguaje operan hoy como una imprenta hiperbólica: recombinan probabilísticamente el corpus de la cultura humana. Son la mecanización de la síntesis textual, no de su comprensión. Y, del mismo modo que la imprenta histórica se vinculó al poder de su época, esta tecnología responde hoy al poder de corporaciones transnacionales que condicionan la producción, circulación y jerarquización del conocimiento a escala planetaria, excluyendo sistemáticamente lenguas, saberes y culturas del Sur Global.

     Los sistemas de cálculo automatizado han dejado de ser una disciplina especulativa para convertirse en una infraestructura invisible que sostiene el metabolismo del mundo contemporáneo. Conviene distinguir que no es lo mismo un modelo de lenguaje generativo que un sistema de reconocimiento de imágenes médicas o una aplicación de IA a las finanzas. Cada tipo de sistema y cada contexto de uso merece un análisis específico.

     La Unión Europea, en su Ley de Inteligencia Artificial de 2024, establece una clasificación por niveles de riesgo. Los sistemas de riesgo inaceptable —como la puntuación social por gobiernos o empresas, la manipulación subconsciente o la explotación de vulnerabilidades— están prohibidos. Los de alto riesgo, que afectan a la salud, la seguridad o los derechos fundamentales, incluyen la biometría, las infraestructuras críticas, la educación, el empleo, el acceso a servicios esenciales, la justicia, la migración y los procesos democráticos; estos están sometidos a regulación estricta. Los de riesgo limitado, como los chatbots y las noticias ultrafalsas, requieren obligación de etiquetado.

    Entre los usos beneficiosos destacan la medicina, con asistencia en diagnósticos y apoyo a decisiones clínicas; el medioambiente, con modelización climática y optimización de redes eléctricas; la accesibilidad, con ayuda a personas con discapacidad y traducción automática; y la logística, con optimización de flujos, aunque estos últimos merecen un escrutinio particular por los usos extractivos que les dan las plataformas y la banca.

     Pero hablar solo de usos positivos sería falsear el cuadro. El verdadero riesgo no es la pérdida de control de la humanidad frente a una entidad soberana de silicio —narrativa especulativa—, sino la consolidación de un poder asimétrico en el que élites corporativas y estatales utilizan la opacidad algorítmica para disciplinar al resto de la sociedad.

En Estados Unidos, el capitalismo de vigilancia se ha desarrollado sin regulación, al albur de las demandas gubernamentales. El reconocimiento facial, el análisis de redes sociales y la extracción masiva de información convierten la vida digital en materia prima para la policía y la justicia.

    Informes del ACLU y Human Rights Watch han señalado el uso de tecnologías vinculadas a Palantir para identificar y situar a personas migrantes, incluso mediante la explotación de datos sanitarios.

     El caso Anthropic , con sus luces y sombras, ilustra mejor la situación: se negó a eliminar sus límites éticos que impedían la vigilancia masiva y las armas autónomas sin supervisión humana. En represalia, la administración Trump prohibió a las agencias federales usar su tecnología, calificándola de «izquierdista radical». Es la primera vez que una empresa de IA se enfrenta al aparato militar, negándose a ceder el control ético. ¿Quién decide cómo se usa la IA?

     El control social no es nuevo, ni patrimonio de una ideología o régimen político. Desde 1956 existe el puntaje crediticio en Estados Unidos, creado por Bill Fair y Earl Isaac para evaluar el comportamiento financiero de los ciudadanos, asignando «notas» que determinaban acceso a créditos, viviendas y oportunidades. Los algoritmos de contratación puntúan candidatos según métricas corporativas. Las plataformas digitales evalúan y clasifican a los trabajadores con un sistema de estrellas. El Sistema de Crédito Social chino es la versión estatal y explícita de esos sistemas de puntuación social asociados a fines de obediencia política. Lo que se critica a China es la versión explícita: estatal y con fines de obediencia política; mientras en Estados Unidos es implícito, corporativo y con fines de lucro y por extensión de obediencia sistémica. El mecanismo es idéntico: puntuar, clasificar, controlar. La diferencia es que en China es público y transparente, mientras que en Occidente lo disfrazamos de «servicio personalizado» y «eficacia corporativa».

     La UE ha prohibido los sistemas de puntuación social explícitos y ha establecido un marco de categorías de riesgo que, aunque imperfecto, representa el primer intento regulatorio de gran escala. Además de prohibir, ha empezado a construir alternativas públicas: las fábricas europeas de IA —como la finlandesa LUMI, con acceso gratuito a supercomputación para startups e investigadores— y plataformas soberanas como la danesa EASLEY sobre el superordenador Gefion, que permite a las administraciones públicas usar IA manteniendo los datos dentro de la UE. Sin embargo, la norma evita cuestionar los fundamentos del problema: la concentración de datos, la dependencia tecnológica y el poder de las grandes plataformas. Fuera de la UE, otras alternativas incipientes apuntan en la misma dirección: India ha desarrollado infraestructuras públicas digitales, con luces y sombras —como su sistema de identidad Aadhaar y pagos UPI — que podrían sustentar modelos de IA no corporativos, y el marco BRICS de gobernanza de IA de 2025

 reivindica la soberanía digital como principio rector frente al dominio tecnológico occidental. Aun así, la cuestión de fondo sigue siendo política: quién puntúa, con qué criterios y bajo qué control democrático.

     En el Sur Global, el problema es otro: es un territorio de obtención de datos y experimentación tecnológica. Las grandes corporaciones extraen datos de la población local sin regulación efectiva, mientras los ciudadanos consumen en plataformas desarrolladas en el Norte sin tener voz en su diseño ni gobernanza. La IA se impone sin deliberación democrática, reproduciendo dependencias coloniales.

      Mención aparte merecen los sistemas que moderan, jerarquizan, segmentan y filtran contenidos, resumiendo y clasificando textos e imágenes que encajan con los marcos culturales del usuario (redes sociales y agregadores de noticias) y, al mismo tiempo, con los intereses de las élites. Estos sistemas reajustan de forma continua los límites de lo aceptable en el discurso público, desplazando la ventana de Overton sin deliberación ni contrapeso democrático.

    La privatización de lo público llega prácticamente a todos los ámbitos del poder coercitivo del Estado. Sistemas de reconocimiento facial en comisarías y prisiones, herramientas de análisis automatizado de audio y vídeo, y plataformas de fusión de datos para vigilancia perimetral muestran cómo la infraestructura tecnológica privada se integra en el aparato coercitivo.

    Esta visión se alinea con proyectos como el Project 2025 y la Agenda 47 de Donald Trump, que apuntan a reducir la capacidad pública de regulación y reforzar el peso de actores privados. La soberanía se desplaza desde el Estado hacia infraestructuras privadas capaces de ordenar información, recursos y decisiones. El Manifiesto Palantir expresa con nitidez la ambición de convertir la infraestructura tecnológica privada en un dispositivo de gobierno: no solo desplazando los aparatos administrativos y a las personas que los atienden, sino privatizando el gobierno mismo y subordinándolo a los intereses corporativos.

     Quizá el punto decisivo no sea solo el qué, sino el quién, cuándo, dónde, cómo, por qué y para qué se mide. Cuando los programas de medida se diseñan de arriba abajo, sin voz para las comunidades afectadas ni transparencia de los datos, la medición deja de ser una herramienta de conocimiento y se convierte en un dispositivo de clasificación y control. PISA es un buen ejemplo: con la pretensión de comparar sistemas educativos, termina modelando currículos y orientando reformas desde los requerimientos del capitalismo, sin atender a la diversidad cultural y pedagógica de los contextos evaluados.

     Frente a este escenario, la tarea no consiste en debatir fantasías sobre máquinas conscientes, sino en redefinir y reorganizar el vínculo entre pensamiento y acción. La política sin filosofía es ciega; la filosofía sin política es estéril. Esta tecnología se instala precisamente en esa fractura.

     La dirección no puede ser técnica, sino política. Implica recuperar el control sobre los datos como recurso colectivo mediante marcos jurídicos que combinen la Ley de IA europea con estándares internacionales de auditoría y transparencia. Lejos de ser una utopía abstracta, la necesidad de una gobernanza global ya está planteada en el Pacto Digital Mundial de Naciones Unidas.

    En el terreno práctico, esto exige una alternativa material al monopolio corporativo: modelos de desarrollo abiertos, auditables y orientados al bien común, inspirados en experiencias como Wikipedia o el software libre. No se trata de idealizar estas formas, sino de reconocer que introducen una lógica distinta: cooperación frente a extracción, transparencia frente a opacidad.

     La Declaración de Luarca sobre el Derecho Humano a la Paz (2006), aunque anterior a la explosión de la IA, ofrece el marco ético-jurídico para comprender por qué esta tecnología, —desregulada en el marco actual del capitalismo— es una nueva amenaza a la paz. El derecho a la educación en la paz se ve erosionado por la desinformación algorítmica; el derecho al desarme exige incluir los sistemas de armas autónomas; el derecho al desarrollo sostenible se ve comprometido por el consumo extractivo de recursos; y el derecho a la resistencia ampara la acción de la sociedad civil frente a nuevas formas de dominación algorítmica. En suma, la lucha por una IA al servicio de la humanidad es, en el sentido más profundo, una lucha por el derecho humano a la paz.

     Esta confluencia remite a la advertencia de Bertrand Russell: el motor del conocimiento no reside en la acumulación de respuestas, sino en la capacidad de formular preguntas. Al delegar nuestra curiosidad en la búsqueda generativa, cedemos no solo información, sino el horizonte mismo de lo pensable y, con él, el campo de la decisión. El problema nunca ha sido la técnica, sino el poder que la orienta y los fines que la legitiman. La tarea no es combatir a una máquina inexistente, sino disputar el control de las estructuras que operan a través de ella.

    Nota: Este texto se ha preparado mediante el uso iteractivo de herramientas de inteligencia artificial para búsqueda, síntesis y verificación de información. La responsabilidad final sobre el contenido, la selección y la redacción corresponde al autor.