¿Por qué la Inteligencia Artificial supone el fin del capitalismo? · Parte I: El fin como meta
Inteligencia Artificial: una breve introducción
Hay palabras que, al detenernos en ellas, abren un espacio de interpretación más amplio del que aparentan. Fin es una de ellas. En español puede significar meta —la dirección hacia la que algo se orienta— y también terminación —el cierre de ese mismo proceso—. En esa ambivalencia hay una riqueza conceptual que la etimología revela. El término griego télos, del que brota nuestro “fin”, no distingue entre objetivo y culminación: ambos son parte de un mismo movimiento circular. Télos proviene de la raíz indoeuropea kwel- —girar, dar vueltas, cerrar un ciclo—. Para el pensamiento antiguo, aquello que llega a su télos no solo termina: se realiza. El final es la meta cumplida; la meta es el final natural del proceso.
Las lenguas modernas separaron estos sentidos —meta por un lado, final por otro— porque nuestra imaginación histórica se volvió lineal. Creemos que todo avanza hacia delante, hacia más, hacia mejor, como si todo proceso debiera prolongarse ilimitadamente.
Quizá por eso tendemos a mirar lo nuevo como si fuera una versión ampliada de lo que ya conocemos. Si el tiempo es una línea ascendente, suponemos que el futuro solo prolonga lo vivido: más tecnología, más velocidad, más eficiencia, pero nada realmente diferente. Esa idea de continuidad nos tranquiliza. Nos ubica en un lugar imaginario de dominio, como si lo que viene fuera un simple escalón más de un recorrido que comprendemos desde hace siglos. Por eso repetimos “esto ya lo vivimos antes”: no para describir lo real, sino para preservar una sensación de familiaridad ante lo desconocido. Pero hay momentos en la historia en los que esta ilusión deja de ser protección y se vuelve peligro.
Dos películas sobre la Primera Guerra Mundial lo muestran con una claridad abrumadora: Paths of Glory (Stanley Kubrick, 1957) y All Quiet on the Western Front (Lewis Milestone, 1930). En Paths of Glory se retrata la ceguera de la cúpula militar francesa, convencida de que la guerra seguía siendo lo que recordaban: gestas heroicas, avances decisivos, campos donde el coraje personal podía cambiar el destino. All Quiet on the Western Front muestra lo mismo desde el soldado raso: jóvenes que marchan al frente creyendo que repetirán las glorias del pasado. Lo que encontraron no fue continuidad alguna: la guerra se había convertido en una matanza industrial. En días, decenas de miles caían bajo ametralladoras capaces de borrar regimientos en minutos; en horas, la artillería convertía aldeas y bosques en cráteres humeantes. En un solo día del Somme murieron más soldados que en meses enteros de conflictos previos, incluidas las campañas napoleónicas. Nunca se había matado tan rápido, tan mecánicamente, tan impersonalmente. El pasado no volvió; no podía volver. Y quienes insistieron en que la guerra “era la misma de siempre” estaban profundamente equivocados: ese error terminó contando más de 17 millones de muertos en apenas cuatro años.
El peligro de creer que lo nuevo es solo una repetición del pasado es que se pierde la capacidad de reconocer el salto cualitativo. Y hoy, frente a la inteligencia artificial, ocurre algo similar. Quienes dicen “esto ya lo vivimos antes con otras tecnologías” olvidan que nunca antes enfrentamos la automatización cognitiva. No se trata de sustituir fuerza física ni de acelerar cálculos: se trata de delegar en sistemas técnicos funciones que antes eran exclusivas de la mente humana. Hoy, aproximadamente el 65 % del PIB mundial proviene del sector servicios, y cerca del 60 % del empleo global se basa en actividades cuya materia prima no es la fuerza, sino la interpretación, la comunicación, la organización, la planificación, el análisis o la producción simbólica. Allí es donde la automatización cognitiva introduce un cambio radical: no hace más rápido lo que hacíamos, sino que puede hacerlo sin requerir presencia humana, con costes marginales mínimos y una velocidad imposible de igualar. La automatización cognitiva no reduce tareas: redefine la estructura misma del trabajo, desplaza el valor hacia procesos no humanos y vuelve prescindible gran parte de la actividad remunerada.
Pero ese es solo uno de sus frentes. El otro —más profundo— es la automatización del juicio. No hablamos de habilidades técnicas, sino de externalizar una función que en todas las sociedades humanas había permanecido en el núcleo de la experiencia: la capacidad de evaluar, elegir, ponderar y decidir. Automatizar el juicio no significa únicamente que una máquina decida por nosotros; significa que la forma misma de decidir se transforma. Facultades que antes exigían atención, criterio, memoria, comparación, intuición y valoración pasan a integrarse en procesos algorítmicos diseñados para optimizar resultados, no para comprenderlos. Una decisión automatizada ya no es una decisión humana, aunque sus efectos recaigan sobre humanos. Y cuando un sistema técnico ocupa ese espacio, no solo produce respuestas: define el horizonte de lo posible, determina qué opciones consideramos relevantes y cuáles se desvanecen antes incluso de ser pensadas. Automatizar el juicio no es solo delegar decisiones; es permitir que un sistema externo silencie de antemano todas las alternativas que nunca llegarán a existir para nosotros.
Podemos fingir que esto pertenece a un futuro distante, pero ya está ocurriendo. La automatización del juicio no empieza cuando una máquina decide completamente por nosotros, sino cuando dejamos que filtre el mundo antes de que llegue a nuestra conciencia. Hoy los algoritmos seleccionan qué mirar, qué escuchar, qué leer y qué ignorar. Las series que vemos, las noticias que recibimos, la música que descubrimos o los resultados que un buscador prioriza son, en su mayoría, decisiones previas del sistema. Plataformas, redes sociales y motores de búsqueda jerarquizan la realidad en función de patrones que no controlamos; deciden qué merece atención y qué puede desaparecer sin dejar rastro. Y esto tiene un efecto decisivo: aquello que atrae nuestra atención, lo que consideramos relevante o deseable, forma parte de nuestra identidad. Lo que nos interesa no es superficial: es constitutivo. Al delegarlo, no solo cedemos funciones prácticas; cedemos el proceso mismo por el que nos convertimos en quienes somos. Si otro sistema decide qué puede interesarnos, también modela lo que somos capaces de desear. Si organiza la jerarquía de lo significativo, configura los límites de nuestro mundo interior. Muchas de nuestras preferencias no nacieron de nuestra sensibilidad, sino de recomendaciones aceptadas como elecciones propias. Es una transformación silenciosa de la subjetividad.
La inteligencia artificial como meta del capitalismo neoliberal
Para entender por qué la inteligencia artificial puede convertirse en la consumación de una trayectoria histórica, conviene observar primero el movimiento del sistema que la incorpora. El capitalismo no es un conjunto de reglas económicas, sino un modo de organizar la vida. Todo lo que toca lo convierte en proceso: trabajo, tiempo, relaciones, personas, información. Y ese proceso tiene una dirección constante: maximizar la productividad y reducir costes. Cada innovación —la mecanización, la fábrica, la cadena de montaje, la digitalización, la financiarización— ha sido integrada para avanzar en esa lógica.
El neoliberalismo es la expresión más radical de esta orientación. Lleva la lógica empresarial al conjunto de la existencia: el individuo se convierte en unidad de rendimiento; el tiempo, en recurso; la subjetividad, en activo; los derechos, en costes; la precariedad, en incentivo. En esta visión, el mercado no es un espacio dentro de la sociedad: es el principio que la organiza. El sistema funciona mejor cuando la intervención humana es mínima. La desigualdad ya no se ve como un fallo, sino como señal de eficiencia.
Comprender su télos —la orientación interna que guía su evolución— implica identificar qué metas ha perseguido desde sus orígenes y cómo la inteligencia artificial influye en su realización.
Desde el principio, el capitalismo ha buscado liberarse de los límites del cuerpo humano. La mecanización sustituyó la fuerza física; la cadena de montaje anuló la variabilidad de los trabajadores; la digitalización absorbió tareas repetitivas; la automatización industrial redujo la dependencia del ritmo biológico y de la atención. Todo lo humano que introducía cansancio, pausa o imprevisibilidad era considerado fricción. La IA introduce un salto cualitativo porque automatiza lo único que no había podido automatizarse: la cognición. Donde antes se necesitaba interpretación, decisión o coordinación humana, ahora puede intervenir un modelo técnico. La función cognitiva comienza a ser reemplazada por una continuidad operativa sin límites.
A esto se suma otra meta decisiva: la expansión sin límite. Más producción, más circulación, más acumulación. Esa expansión no se mide solo en bienes, sino en la intensificación indefinida del trabajo, en el uso total del tiempo disponible, en la conversión de cada gesto en productividad. También se expresa en la expansión de modelos predictivos capaces de anticipar decisiones y transformar la incertidumbre humana en patrones explotables. Y finalmente aparece en la financiarización, que permite que el capital crezca sin producción material. La IA amplifica estas tres dimensiones: multiplica el trabajo sin descanso, perfecciona la predicción y potencia mercados algorítmicos autónomos. El crecimiento deja de depender del sujeto: lo sostiene la capacidad algorítmica.
Pero este movimiento no ocurre en un espacio abierto ni distribuido: tiende, de forma inherente, a concentrarse. No es un efecto secundario del sistema, sino una propiedad inscrita en su propio nombre. Capital proviene de caput, “cabeza”: lo que se sitúa arriba, lo que dirige, lo que acumula. El capitalismo, en su arquitectura más elemental, organiza la vida en torno a centros de acumulación, no a distribuciones horizontales. A medida que la eficiencia aumenta, el capital se agrupa en quienes poseen mayor capacidad técnica, financiera o informativa; la escala se convierte en el criterio decisivo del dominio. El sistema funciona mejor cuando el poder se concentra, porque la concentración acelera la acumulación.
La inteligencia artificial no solo replica esta lógica: la intensifica como ninguna tecnología previa. Los algoritmos aprenden mejor cuanto más datos controlan, y los datos —la materia prima de la IA— están ya en manos de un número reducido de actores globales. La calidad del modelo depende de su centralización: cuanto mayor la plataforma, mayor la precisión; cuanto más vasto el flujo de información, más dominante la posición que se obtiene. La IA no democratiza la infraestructura: la centraliza por su propia naturaleza. Quienes controlan los modelos y los datos controlan el proceso entero; quienes carecen de acceso quedan inevitablemente relegados a los márgenes. La concentración deja así de ser tendencia para convertirse en la forma misma del sistema, porque la tecnología que lo impulsa —como el capital del que surge— mejora precisamente cuanto más se concentra.
Y aparece una meta final, quizá la más profunda: reducir progresivamente el papel del ser humano en la cadena de valor. Cada etapa histórica del capitalismo puede leerse como un paso más en esa dirección: la mecanización convirtió la fuerza del cuerpo en una limitación superada por las máquinas; la organización científica del trabajo sustituyó el saber artesanal por procedimientos estandarizados, reduciendo la iniciativa individual a un margen mínimo; la digitalización transformó la lentitud humana en un desfase imposible de sostener frente a la velocidad del procesamiento informático; y la automatización industrial convirtió la supervisión y el control humano en costes prescindibles. La IA completa ese movimiento. No elimina solo tareas: elimina funciones estructurales. En la producción, planifica y coordina; en la gestión, analiza y decide; en la distribución, optimiza sin intervención humana; en el consumo, anticipa deseos; en la subjetividad, modela preferencias. Y este último aspecto es quizás el más decisivo, porque implica desplazar no solo el trabajo, sino la fuente misma del deseo. Anticipar deseos significa que el sistema ya no espera a que el consumidor elija: lo conduce hacia aquello que maximiza el rendimiento del circuito económico. Modelar preferencias significa que el gusto deja de surgir de la experiencia vital para convertirse en el resultado de patrones estadísticos: afinidades aprendidas por el algoritmo, no formadas por el sujeto. La IA define qué tipo de atención somos propensos a entregar, qué sensibilidad somos propensos a desarrollar, qué gestos culturales somos propensos a reproducir. En otras palabras: gestiona la materia prima de la subjetividad. Y en cada caso desplaza al ser humano por la misma razón que guía al capitalismo desde hace siglos: porque introduce límite, variabilidad, incertidumbre o pausa.
Nada de esto significa que la consumación de estas metas ya haya ocurrido, ni que sea inevitable. Significa que, si el sistema no modifica su orientación, la IA es la primera tecnología capaz de realizar con exactitud lo que el capitalismo persigue desde hace siglos: funcionar sin depender del ser humano como agente de valor. No introduce un destino nuevo: revela uno antiguo. No transforma el sistema desde fuera: lo perfecciona desde dentro. Automatiza lo que permanecía humano, acelera lo que era tendencia, hace visible lo que antes solo era intuición.
El fin como meta no es un pronóstico, sino una lectura teleológica: el punto en el que un sistema avanza plenamente hacia aquello que llevaba inscrito desde sus orígenes. Y en ese avance, la IA convierte al ser humano en lo que la lógica del capitalismo siempre quiso que fuese: prescindible.