Veo con inquietud cómo los medios publican noticias sobre qué empleos serán los primeros en ser destruidos por la IA. Como indígenas mostrando los objetos brillantes que intercambiaban con los colonos europeos, se regocijan en las migajas que Google les paga por el clickbait, sin ser conscientes de que están celebrando su propio funeral.
Durante más de un siglo, la teoría socialista clásica explicó la relación entre el trabajador y el capitalista a partir del control sobre los medios de producción. Decía Rudolf Rocker:
La auténtica, definitiva y completa liberación de los trabajadores sólo es posible bajo una condición: la apropiación del capital, esto es, de las materias primas y los medios de producción, incluida la tierra, por parte del conjunto de los trabajadores.
Aunque la esencia de esa idea sigue vigente, el mundo ha cambiado radicalmente. Ni Marx ni Rocker pudieron prever que los medios de producción serían, en gran medida, intangibles. Hoy día, el 90 % del S&P 500 está compuesto por activos intangibles: patentes, marcas, algoritmos y redes neuronales 1.
La falsa democratización de la inteligencia artificial
Se habla con entusiasmo de la “democratización de la IA”, pero conviene preguntarse quién se beneficia realmente. En apariencia, todo el mundo tiene acceso a ella; en la práctica, las empresas que la desarrollan son las que más rédito obtienen de este intercambio.
Usando estas herramientas generas datos valiosos, contribuyes al fine-tuning y provees contexto real. Entrenar un modelo de lenguaje como GPT-5 cuesta cientos de millones de dólares en cómputo y energía² , más de 5 GWh, equivalente al consumo anual de unos mil hogares, pero millones de usuarios actúan como un sistema gratuito de validación y evaluación. Cada interacción ayuda indirectamente a afinar el modelo y a mejorar su ranking de respuestas. Sin embargo, lo más valioso son los metadatos: la hora del día, el dispositivo, la ubicación, el ritmo de escritura… Todo esto permite inferir patrones de atención, productividad y estilo cognitivo.
Así, las IAs se entrenan con estos intercambios gratuitos y se acercan al verdadero objetivo de las empresas que las diseñan: validar su viabilidad como sustituto del trabajador humano. Este es el problema central que nos atañe hoy, mientras los Estados titubean sobre cómo afrontarlo.
Incluso casos recientes, como el de un adolescente cuya muerte se ha vinculado a interacciones con un chatbot³, revelan la opacidad y falta de responsabilidad de sus algoritmos.
Es ingenuo pensar que las empresas privadas contribuirán voluntariamente a una renta básica universal, aunque haya debates sobre su implementación⁴. Más bien se irán a países donde paguen menos impuestos, o incluso crearán los suyos propios. Pronto la casa Musk, la casa Altman o la casa Zuckerberg tendrán tanto los medios como los incentivos para hacerlo.
“Con la llegada de la IA, la asimetría entre el trabajador y el capitalista amenaza con agravarse hasta volverse estructural.”
Cooperativas de IA: una alternativa posible
Ante este escenario, urge pensar alternativas colectivas que otorguen a la sociedad el control sobre la inteligencia artificial y la orienten hacia el bienestar común. La IA debe servir para hacer más liviano el trabajo y para enfocarlo donde más se necesita, no únicamente donde más se pueda capitalizar.
Si los medios de producción del siglo XXI son los algoritmos, los modelos y los datos, la emancipación pasa por apropiárselos colectivamente. Una cooperativa de IA sería el equivalente digital de una fábrica obrera autogestionada. En ella, los datos, los modelos y las decisiones sobre su uso pertenecerían a quienes los producen y los sostienen, primando la transparencia algorítmica, la participación ciudadana y la ética por diseño.
Proyectos como LAION u OpenFold demuestran que miles de nodos pueden entrenar modelos abiertos sin pasar por una megacorporación⁶. La idea no es nueva: a finales del siglo XX, el proyecto SETI@home permitió a miles de usuarios donar la capacidad ociosa de sus ordenadores para analizar señales de radio en busca de vida extraterrestre. Ese mismo principio podría inspirar una IA cooperativa distribuida, donde miles de nodos —desde pequeños servidores comunitarios hasta centros académicos— compartan poder de cómputo, modelos y datos abiertos.
Aunque hoy los grandes modelos requieren infraestructuras colosales, existen caminos intermedios. Así como los sistemas operativos crean la ilusión de multitarea al virtualizar la CPU, también podríamos imaginar una inteligencia cooperativa distribuida que coordine miles de modelos pequeños y especializados.
No sería una sola red gigantesca, sino una federación de inteligencias locales conectadas, capaces de compartir resultados y aprender juntas. Esa arquitectura, más orgánica que centralizada, se parecería menos a una fábrica y más a un ecosistema: diverso, colaborativo y autónomo.
El software libre es la prueba viva de que la descentralización y la autorregulación son posibles: un espacio donde la cooperación nace desde abajo, sin jefes ni dueños, solo con la inteligencia colectiva de quienes construyen y comparten⁷.
Frente a corporaciones que privatizan el conocimiento, una cooperativa de IA actuaría como un tercer actor: descentralizado, democrático y transparente. No busca competir con el capital, sino sustraer de él el monopolio del saber automatizado. Mecanismos como la licencia Peer Production License⁸ o las cláusulas de Exit-to-Community⁹ permitirían que una startup madura transfiriera sus modelos y datos a una comunidad de usuarios, asegurando su control colectivo.
Conclusión: entre la utopía y la urgencia
En un mundo donde las empresas tienen más poder que los Estados, socializar la IA es más urgente que nunca: ponerla al servicio del pueblo, no solo democratizar su acceso. La inteligencia artificial debe estar bajo el control del proletariado, del mismo modo en que los socialistas clásicos hablaban de los medios de producción.
Todavía estamos a tiempo de elegir: si será una herramienta de emancipación colectiva o el instrumento perfecto del nuevo tecno-feudalismo.
Referencias
- Visual Capitalist, The Soaring Value of Intangible Assets in the S&P 500 (2023).
- AlgoritmosVerdes.gob.es, Informe sobre consumo energético de modelos lingüísticos (2025).
- Wikipedia, Suicide of a teenager linked to a chatbot (2024).
- Cato Institute, Universal Basic Income Is Not the Answer When AI Comes for Jobs (2023).
- Data Co-ops Handbook (2024).
- El País, Cooperativas de datos en la era de la IA (2024).
- CNT, Anarquismo, software libre y comunidad (2022).
- P2P Foundation, Peer Production License (2024).
- Media Economies Design Lab, Exit-to-Community (2024).
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