Hace poco escribí sobre la posibilidad -cada vez menos abstracta- de un mundo que podría prescindir de nosotros para producir bienes, servicios e incluso, contenidos. No lo planteé como distopía literaria, sino como hipótesis técnica. Como posibilidad real. Desafortunadamente, ese mundo ya no pertenece al terreno de la especulación; comienza a aparecer en los datos.
Si hay algo que deja en claro el último informe «2026 AI Index Report» -el Índice de IA 2026 de la Universidad de Stanford- es que el problema ya no es lo que la inteligencia artificial puede hacer, sino que todo lo demás -instituciones, marcos regulatorios, sistemas educativos- no están a la altura del desafío y fallan intentando seguir su ritmo.
La IA no avanza. La IA acelera. Y lo hace en un mundo que todavía camina.
Durante años, la discusión pública osciló entre dos extremos: la fascinación y el escepticismo. La IA como promesa y como burbuja. Como amenaza laboral y como juguete incapaz de leer un reloj analógico. Ambas miradas comparten un mismo error: la subestiman.
Porque los datos son incómodos pero son consistentes. La adopción de la IA generativa alcanzó niveles de uso masivo más rápido que la computadora personal o Internet. En apenas tres años, más de la mitad de la población mundial la utiliza. El 88% de las organizaciones la comienzan a integrar a sus procesos. Cuatro de cada cinco estudiantes universitarios la usan.
No estamos frente a una tecnología emergente sino ante una «infraestructura» que se despliega y que, como toda infraestructura, reconfigura el mundo antes de que el mundo entienda que está siendo reconfigurado.
Pero hay algo más inquietante: su convergencia. Hoy, Estados Unidos y China están prácticamente empatados en su desarrollo. Se alternan el liderazgo por márgenes mínimos y cambiantes. La consecuencia es evidente; cuando nadie domina una tecnología, esta se acelera. Y así adquiere un pulso propio que no puede ser detenido.
La inteligencia artificial dejó de ser un proyecto para convertirse en una carrera que nos retrotrae a la carrera espacial durante la Guerra Fría. Y, como toda carrera tecnológica y geopolítica, no se va a definir por la prudencia sino por la urgencia en alcanzar su objetivo: la Inteligencia Artificial General; la IAG. El Santo Grial de todos los que trabajan -y compiten 24 horas al día, siete días a la semana-, por alcanzarla.
Urgencia que tiene un correlato físico que recién ahora comienza a ser parte del debate. Porque la IA no es solo código. Es energía. Es agua. Es infraestructura crítica.
Los centros de datos que sostienen este ecosistema consumen cerca de 29,6 gigavatios de potencia: equivalente al pico de demanda eléctrica de todo el estado de Nueva York. El uso de agua para operar modelos como GPT-4° supera las necesidades de consumo de 12 millones de personas. Mucho más inquietante, una sola empresa -TSMC, en Taiwán- fabrica la gran mayoría de los chips avanzados que hacen posible esta revolución. El sistema nervioso del futuro está concentrado en un punto geográfico en extremo vulnerable.
Hoy vemos cómo tensiones geopolíticas pueden alterar flujos críticos. No hace falta demasiada imaginación para proyectar otras consecuencias.
Pero todos estos datos -energía, geopolítica, infraestructura-, no son el núcleo del problema. El núcleo es epistemológico. No sabemos qué estamos midiendo.
Los sistemas de medición que utilizamos para evaluar el progreso de la IA comienzan a fallar. En algunos casos, presentan errores significativos. En otros, pueden ser manipulados por el propio objeto de estudio; las máquinas no sólo están aprendiendo a mentir sino también a manipular los sistemas de medición a los que son expuestos. Es una paradoja: la inteligencia artificial mejora más rápido que nuestra capacidad de medirla.
Y cuando no podemos medir algo, es porque dejamos de comprenderlo.
A eso se suma otra tendencia silenciosa pero decisiva: la opacidad. Los modelos más avanzados son los menos transparentes. En «la era de la transparencia», la herramienta que redefinirá esta era es «opaca» por naturaleza: la IA es una «caja negra» que entrega «resultados perfectos» sin que nadie pueda replicar su «razonamiento».
Pero hay otro elemento que complejiza más el problema: el desarrollo de la IA está concentrado en muy pocos actores: sólo cinco. Empresas privadas que, en los hechos, definirán la dirección, el ritmo y los límites de la transformación. Esto introduce una anomalía histórica: nunca una tecnología tan disruptiva, a tal punto que reconfigurará el funcionamiento del mundo, estuvo tan concentrada en manos privadas. Así, tampoco se trata de una carrera entre Estados. Es, también, una carrera entre privados que operan sin marcos de control.
Y, cuando la velocidad se combina con esta concentración, con este nivel de opacidad y esta carencia de marcos de control, el problema deja de ser tecnológico. Es político. Y social. Porque sus consecuencias son un problema público. A esto se suma algo más inquietante. La inteligencia artificial no avanza en forma homogénea. Lo hace de manera irregular. Alcanza niveles de desempeño superiores -o muy superiores- a los mejores expertos humanos en tareas complejas y, al mismo tiempo, puede fallar en tareas triviales. Por ejemplo, los robots humanoides en boga hoy en día, sólo logran completar -por el momento- el 12% de las tareas domésticas.
Es lo que los investigadores llaman una «frontera irregular». Pero esta irregularidad no es una limitación tranquilizadora. Por un lado, porque sólo es una cuestión de tiempo para que esa «frontera» se difumine. Por otro lado, porque implica una forma distinta de riesgo. Porque no es posible determinar cuándo ni cómo la irregularidad se convertirá en consistencia. Y es probable que ocurra de manera abrupta.
Mientras tanto, el impacto en el mundo real comienza a ser visible. La productividad crece entre 14% y 26% en áreas como atención al cliente o desarrollo de software; crecimiento que coincide con caídas en el empleo de perfiles jóvenes en esos mismos campos. No se trata todavía de una disrupción masiva. Pero sí de una señal que hay que mirar porque las tecnologías que aumentan la productividad, rara vez se limitan a sólo aumentar la productividad. También suelen reconfigurar qué capacidades son necesarias de allí en más. Quién será necesario y quién no.
Y aquí es donde nos volvemos a topar con una misma pregunta: ¿qué sucede con el ser humano cuando el mundo pueda prescindir de él? El informe de Stanford no formula esta pregunta de manera explícita; pero la deja flotando en cada uno de sus capítulos. Porque muestra algo más profundo y complejo que un mero cambio tecnológico. Muestra un desacople profundo entre la velocidad de la inteligencia artificial y la velocidad de las estructuras que deberían contenerla. Entre lo que la tecnología puede hacer y lo que la sociedad está preparada para procesar. Desacople que no es neutro y que, por lo general, marca el lugar por donde suelen estallar las crisis.
Un desacople que modifica, además, la relación entre inteligencia y decisión. Durante siglos, la inteligencia fue una actividad intrínsecamente humana. Una herramienta -más o menos potente, más o menos sofisticada- al servicio de la voluntad. Incluso en sus ámbitos más complejos -la ciencia, la ingeniería, la estrategia, la guerra- la inteligencia no reemplazaba la decisión: la informaba.
Esto está cambiando. Los sistemas de inteligencia artificial no sólo procesan información sino que comienzan a operar en entornos donde la velocidad de ejecución supera la capacidad humana de supervisión. No porque el humano no pueda hacerlo; sino porque queda desplazado temporalmente. Su decisión «llega tarde».
Pero en esa demora natural se juega algo central: cuando la inteligencia deja de ser una herramienta y reemplaza al proceso de decisión, lo que cambia no es sólo la tecnología. Es la noción de sujeto. Además, si la decisión se toma antes de que podamos comprender sus consecuencias, la relación se invierte. Ya no decidimos sobre la base de la inteligencia disponible. Empezamos a adaptarnos a decisiones ejecutadas, lo que configura otro corrimiento. Y aquí es donde la discusión sobre si la IA «reemplaza» o «asiste» pierde relevancia. Porque lo que está en juego no es la sustitución de tareas, sino quién decide.
El ser humano comienza a ser desplazado. No por una inteligencia superior, sino por una inteligencia operativa más rápida que no necesita esperar los «tortuosos» tiempos del pensamiento humano. Al «pensar» más rápido que nosotros, redefine quién es el sujeto que toma las decisiones.
Así, tal vez, el problema no sea que la inteligencia artificial nos reemplace. Tal vez el problema sea que, para cuando al fin entendamos lo que está ocurriendo, el proceso ya esté demasiado avanzado como para ser reconducido. Que no haya decisión consciente sino inercia acumulada. Que no haya quiebre sino transición irreversible.
Y que, para cuando nos preguntemos si este mundo nos necesita, la pregunta ya no tenga sentido. No porque la respuesta sea negativa. Sino porque el sistema, simplemente habrá aprendido a funcionar sin formularla.
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Fuente original: El Tribuno
