Por Jorge Camacho

Entusiasmo y preocupación en torno a la IA generativa

Hace algún tiempo, en noviembre de 2025, el columnista de tecnología del New York Times, Kevin Roose, publicó en X un comentario sobre el amplio interés que despertaron estudios como los de MIT y METR, que fueron interpretados por muchas personas como evidencia que ponía en duda el impacto de los primeros despliegues de herramientas de IA generativa. Cerró su publicación con una afirmación peculiar:

“La gente está desesperada por demostrar que los LLM no funcionan, que no son útiles, etc., y realmente no les importa qué tan buenos sean los estudios”.

Aparentemente —y quizá con razón— estaba criticando a quienes no analizan estos estudios de manera crítica, lo que suele llevar a interpretaciones erróneas o exageradas de los hallazgos. Sin embargo, para mí la pregunta más interesante era: ¿por qué la gente está “desesperada por demostrar que los LLM no funcionan” en primer lugar?

En una línea similar, apenas unos días después, el comentarista Noah Smith publicó en Substack un artículo titulado “Me encanta la IA. ¿Por qué no a todo el mundo?”. En X lo resumió de la siguiente manera:

“Los críticos de la IA utilizan MUCHOS argumentos deficientes y puntos ya refutados. Logran salirse con la suya porque muchos estadounidenses tienen miedo de la IA y se aferran a cualquier justificación para ese miedo”.

En su artículo, Smith reconoce algunas de las que denomina “posibles externalidades negativas” de la IA, como los deepfakes, el deterioro del pensamiento crítico, la proliferación de contenido de baja calidad o el riesgo de que actores maliciosos utilicen la IA para causar daños graves. Sin embargo, minimiza en gran medida estos y otros perjuicios reales o potenciales, argumentando que la actitud negativa hacia la IA es infundada e irracional. ¿Por qué? Según él, porque dicha actitud se basa en un conjunto reducido de afirmaciones engañosas o exageradas sobre la IA, como su consumo de agua, su potencial para concentrar riqueza o el riesgo de desempleo masivo.

Hacia el final del artículo, Smith llega a una pregunta que se acerca mucho a la planteada por Roose: ¿por qué un conjunto de afirmaciones supuestamente exageradas o engañosas sobre la IA se vuelve tan popular? Escribe:

“Desafortunadamente, la respuesta es el ‘razonamiento motivado’. Muchas personas en Estados Unidos sienten una actitud tan negativa hacia la IA que, si algún escritor o intelectual afirma que la IA consume enormes cantidades de agua o provoca desempleo masivo, algunas personas lo creerán. El miedo y la ira encuentran sus propias justificaciones”.

Así, en un claro ejemplo de razonamiento circular, se nos dice que las personas sienten rechazo hacia la IA porque creen ciertas afirmaciones irracionales, y que esas afirmaciones son ampliamente creídas porque las personas sienten rechazo hacia la IA. Una vez más, la pregunta sigue siendo: ¿por qué la gente siente rechazo hacia la IA desde el principio?

Estos son solo algunos ejemplos de entusiastas de la IA enfrentándose a una realidad cada vez más reconocida: a la mayoría de las personas, especialmente en Estados Unidos, no les gusta la IA. A finales de 2025, tanto Politico como el New York Times publicaron artículos explorando este fenómeno y reconociendo que dicho sentimiento atraviesa divisiones partidistas, planteando importantes desafíos estratégicos tanto para demócratas como para republicanos.

Estos artículos se basaban en encuestas recientes que mostraban una preocupación generalizada sobre la IA en Estados Unidos. Un informe del Pew Research Center publicado en abril de 2025 encontró que solo el 17 % de los estadounidenses, frente al 56 % de los expertos en IA, cree que la inteligencia artificial tendrá un impacto positivo en Estados Unidos durante los próximos 20 años.

Este sentimiento negativo es particularmente fuerte en Estados Unidos, pero no es exclusivo de ese país. Otro informe reciente de Pew encontró que, a nivel mundial, “una mediana del 34 % de los adultos dice sentirse más preocupada que entusiasmada por el creciente uso de la IA, mientras que el 42 % se siente igualmente preocupada y entusiasmada”. Solo en dos de los países encuestados —Israel y Corea del Sur— el grupo que se siente “más entusiasmado que preocupado” (29% y 22%, respectivamente) fue ligeramente mayor que el grupo que se siente “más preocupado que entusiasmado” (21% y 16%, respectivamente).

La encuesta resulta interesante por varias razones. Una de ellas es la polarización que muestra, ya no solo entre quienes están más preocupados y quienes están más entusiasmados, sino también dentro de las propias personas que experimentan ambas emociones simultáneamente. Muchos sentimos una especie de disonancia cognitiva: si no exactamente entusiasmo, al menos admiración por las capacidades de los sistemas de IA generativa, acompañada de preocupación por sus costos y daños potenciales.

También es interesante que la encuesta utilice “preocupación” y “entusiasmo” como indicadores de aceptación de la IA. No parecen los extremos opuestos de una misma variable, sino más bien los extremos de dos variables distintas. Sin embargo, la encuesta no profundiza demasiado en las razones que explican estas actitudes.

La primera encuesta, centrada únicamente en Estados Unidos, sí identifica algunas preocupaciones concretas: la posible eliminación de empleos, la desinformación pública, la pérdida de conexión humana y el aumento de sesgos raciales, étnicos y de género mediante sistemas algorítmicos de toma de decisiones. Lo más interesante es la segmentación entre el público general y los “expertos en IA” —definidos como personas cuyo trabajo o investigación está relacionado con la IA— y la divergencia de opiniones que esta clasificación revela.

Si observamos ambas encuestas conjuntamente, podría parecer que esta divergencia está correlacionada, o incluso causalmente relacionada, con la proximidad de los encuestados a la tecnología. De esta manera, los llamados “expertos en IA”, es decir, quienes trabajan directamente con ella y están más enfocados en sus aspectos técnicos, muestran mayor entusiasmo que el público general, que tiende a tener una visión más amplia y a preocuparse más por sus consecuencias sociales.

De hecho, como argumenté recientemente en una publicación de LinkedIn, esta tensión entre entusiasmo técnico y preocupación social es evidente en las conversaciones públicas sobre la IA. Podría decirse que la mayoría de los escritores, creadores de contenido e influenciadores entusiastas de la IA se concentran principalmente en las capacidades crecientes de estas herramientas y en quienes las utilizan, más que en sus costos y beneficios ambientales, económicos, sociales y culturales. Esto puede observarse en figuras como Ethan Mollick en LinkedIn, o Nate B. Jones en Youtube. Por otro lado, la mayoría de los críticos de la IA —como la periodista Karen Hao o el equipo formado por la lingüista Emily M. Bender y la socióloga Alex Hanna— tienden a enfocarse más en cuestiones sistémicas que en las capacidades técnicas por sí mismas.

Sin embargo, esta hipótesis puede hacerse un poco más compleja. Por supuesto, los entusiastas de la IA también observan los sistemas económicos, sociales y culturales en los que esta tecnología existe. La diferencia es que, en términos generales, su perspectiva suele ser ideológicamente compatible con el statu quo. Entre otros ejemplos, puede mencionarse a Azeem Azhar, quien informa desde la reunión anual del World Economic Forum en Davos. De hecho, estos comentaristas podrían sentirse tan cómodos con el sistema actual que terminan prestando atención casi exclusivamente a la evolución técnica de la tecnología.

Los críticos de la IA, en cambio, también consideran las capacidades técnicas, pero analizan además los sistemas dentro de los cuales dichas capacidades operan. Más importante aún, suelen adoptar una postura crítica u opositora respecto a esos sistemas. Un buen ejemplo de esta perspectiva es la constelación de escritores, podcasters y académicos críticos de la tecnología integrada por Paris Marx, Brian Merchant, Edward Ongweso Jr. y Jathan Sadowski.

Según esta hipótesis, contemplar el panorama general desde una perspectiva crítica influye profundamente en la valoración que se hace de la IA. Esto me recuerda un pasaje particular del libro This Changes Everything de Naomi Klein. Refiriéndose a la conceptualización del cambio climático por parte de Al Gore como una “verdad incómoda”, escribe:

“La verdad sobre el cambio climático es incómoda solo si estamos satisfechos con el statu quo, salvo por el pequeño problema del aumento de las temperaturas. Si, por el contrario, vemos la necesidad de una transformación independientemente de ese aumento de temperatura, entonces el hecho de que nuestro camino actual nos conduzca a un precipicio resulta, de una manera extraña, conveniente, porque nos indica que debemos hacer ese gran giro, y hacerlo rápido”.

El argumento es el siguiente: hace dos décadas, cuando se estrenó el documental de Gore, ya era evidente que el cambio climático representaba un enorme desafío para el sistema capitalista. Más recientemente, la Network for Greening the Financial System confirmó que el crecimiento económico mundial podría reducirse en un 3 % antes de 2030 debido al cambio climático, mientras que la Institute and Faculty of Actuaries y la University of Exeter advirtieron que el PIB mundial podría disminuir hasta un 50 % entre 2070 y 2090. Dada la magnitud de esta amenaza, quienes están satisfechos con el capitalismo suelen considerar el cambio climático como un desarrollo inconveniente y generalmente adoptan una de dos respuestas. Una sería el negacionismo o retrasismo climático, es decir, negar la realidad o la urgencia del problema. La otra sería reconocer el problema sin cuestionar al capitalismo como la fuerza que lo empuja, lo que conduce a estrategias superficiales como la fijación de precios al carbono o la sustitución de vehículos convencionales por híbridos o eléctricos.

Por otro lado, quienes somos críticos del sistema económico y creemos en alternativas más justas podemos percibir el cambio climático, paradójicamente, como una amenaza políticamente conveniente. ¿Por qué? Porque puede verse como una razón definitiva e incuestionable para impulsar transformaciones profundas. En lugar de buscar soluciones dentro de las reglas del sistema, esta perspectiva favorece propuestas como el ecosocialismo, que buscan combatir el cambio climático mediante una transformación radical de la economía. De ahí que, como nos lo recuerda Klein, el lema del movimiento por la justicia ambiental es “Cambiar el sistema, no el clima”.

Aquí puede encontrarse una especie de marco conceptual. La conveniencia o inconveniencia de algo —ya sea una verdad socioecológica como el cambio climático o una tecnología emergente como la IA— depende de una relación entre tres elementos: el observador, el sistema y el fenómeno observado. Si estás de acuerdo con el sistema y el nuevo fenómeno es incompatible con él, lo considerarás inconveniente. Si estás en desacuerdo con el sistema y el nuevo fenómeno es incompatible con él, lo considerarás conveniente. Esta posición recuerda al antiguo proverbio: “El enemigo de mi enemigo es mi amigo”. Según Klein, esta es aproximadamente la forma en que el ecosocialismo interpreta el cambio climático.

Este marco también puede aplicarse a la IA. Si estás de acuerdo con el sistema y la nueva tecnología es compatible con él, la considerarás conveniente: el amigo de mi amigo es mi amigo. Esta sería la posición de muchos entusiastas de la IA, especialmente de la industria tecnológica y también de la administración de Donald Trump. Tal vez por eso, como algunos han cuestionado, apoyar la IA suele percibirse como una postura asociada a la derecha política.

Pero si estás en desacuerdo con el sistema y la nueva tecnología es compatible con él, la considerarás inconveniente: el amigo de mi enemigo es mi enemigo. Como mencionado anteriormente, esta es la perspectiva de muchos críticos de la IA y quizás también de gran parte de esa mayoría mundial que observa la tecnología con preocupación. De hecho, completando la analogía con el discurso sobre el cambio climático, algunos defensores de la IA utilizan el término “negacionismo” para referirse a sus críticos, comparándolos explícitamente con quienes niegan o retrasan la acción climática. Sin embargo, puede argumentarse que estas comparaciones confunden las posturas críticas con las escépticas. Para muchos de nosotros, la IA puede ser una tecnología real y muy capaz, pero políticamente inconveniente porque amenaza con perpetuar e incluso intensificar la concentración de poder y las dinámicas perjudiciales de nuestro sistema económico.

¿Cómo es que la IA resulta tan compatible con el sistema actual? O, dicho de manera más directa, ¿por qué puede considerarse la mejor amiga del capitalismo? Esa es la cuestión que exploro en las siguientes partes de este ensayo. Antes de continuar, introduciré una aclaración terminológica.

Hasta este punto he utilizado el término indeterminado “IA”, un significante flotante por excelencia. Como argumentan Emily M. Bender y Alex Hanna, “IA” es fundamentalmente un término de marketing "que no se refiere a un conjunto coherente de tecnologías". El científico computacional e historiador Thomas Haigh hace una afirmación similar, tal vez más precisa: “IA” es una marca. Como otras marcas, agrupa elementos que no necesariamente están conectados entre sí y les atribuye cualidades aspiracionales. Según Haigh:

“La IA es muy inusual como campo porque está nombrada según un objetivo aspiracional que todavía no se ha alcanzado. Es como si la economía se llamara ‘prosperidad universal’”.

Desde esta perspectiva, resulta evidente cómo la industria tecnológica se ha beneficiado del hecho de que el término “IA” sugiera capacidades comparables a la inteligencia humana. Por ello, sostiene el autor, el término debería utilizarse de forma más precisa para referirse a un campo de investigación informática que sigue siendo, en gran medida, aspiracional.

En este ensayo, me enfoco en la IA generativa, que hereda las cualidades evocativas de la marca más amplia. Podría ser definida como aplicaciones y sistemas de software que utilizan modelos fundacionales para generar distintos tipos de contenido: texto, imágenes, video, audio y código informático. Esto incluye herramientas ampliamente utilizadas como ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic y Gemini de Google. Además, adoptaré una perspectiva amplia y crítica sobre la industria de la IA, considerando no solo las herramientas en sí, sino también las empresas, las prácticas comerciales y el contexto social y ambiental en el que operan.

En la segunda parte del ensayo analizaré el lado de la oferta de esta industria, centrándome en las herramientas y, sobre todo, en los recursos humanos y naturales que requieren. La tercera parte abordará el lado de la demanda: la supuesta propuesta de valor para consumidores, organizaciones y la sociedad en general.

Imagen de portada: Clarote & AI4Media: https://betterimagesofai.org / https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Sobre Jorge

Jorge Camacho ayuda a organizaciones a diseñar mejores futuros para las personas. Es cofundador de Diagonal Studio, director del programa de Maestría en Diseño en Centro (México) y afiliado de investigación en el Institute for the Future (IFTF).