PROMETEO EDITORIAL /

¿Qué tan “inteligente” es la Inteligencia Artificial (IA)? ¿Cuánto puede transformar el capitalismo y qué tan progresiva puede ser para el postcapitalismo?

La IA ocupa un lugar cada vez más destacado en la conversación pública. Basta googlear inteligencia artificial para obtener 256 millones de resultados; la encontramos todo el tiempo en nuestras pantallas, ya sea de Whatsapp, Chat GPT o con las imágenes hiperrealistas de Aurora, la herramienta generadora de imágenes de Grok, el “chatbot con IA” de X, entre muchas otras. Los gurús de Silicon Valley (sede y símbolo de las compañías tecnológicas globales) como Raymond Kurzweill, exgerente de Google, hablan ya de una “singularidad tecnológica”, una nueva especie posthumana a la vuelta de la esquina.

El filósofo sueco Nick Bostrom señala que, con la IA, “el indigente del futuro podría ser un equivalente al multimillonario de la actualidad”; y los mega multimillonarios dueños de la IA, como Elon Musk, plantean que “la inteligencia humana, no digital, será solo el 1 %” y que incluso “hay alguna posibilidad de que acabe con la humanidad”. En fin, se trata sin dudas de la principal promesa a futuro de la mano del capital, redoblada.

El libro colectivo ‘Poder inhumano. Inteligencia artificial y el futuro del capitalismo’ (Prometeo Editorial, Buenos Aires, 2024) analiza las perspectivas a futuro: desde la fase actual –afirma–, la IA puede estancarse, implosionar (como tantas burbujas), o llevar a la humanidad en dos direcciones: un “capitalismo de IA” en el cual el capital incorpore finalmente las capacidades de inteligencia hoy propias del ser humano o, se acentúe la lucha de clases y la apuesta estratégica por enfrentar los rigores y nefastas consecuencias del sistema capitalista mediante una formación social radicalmente diferente que conduzca a una revolución que pretenda un cambio de sistema socioeconómico.

Además, la obra explora, desde una clave marxista, cómo la Inteligencia Artificial —en particular el aprendizaje automático— reconfigura las condiciones de acumulación capitalista y, con ello, la estructura social y los horizontes de la política. Su tesis deliberadamente provocadora es que, en su trayectoria actual, la IA tiende a convertirse en un instrumento decisivo de poder del capital: o bien empuja hacia una humanidad crecientemente “superflua” para la producción de valor, o bien la incorpora como una forma de fuerza de trabajo reconfigurada (disciplinada, aumentada y disponible) en un régimen de explotación y control más profundo.

De ahí que el libro plantee la IA como un problema estratégico central para cualquier perspectiva anticapitalista revolucionaria, y discuta críticamente lecturas que celebran la automatización como vía directa hacia la abundancia (aceleracionismos y ciertas vertientes postoperaístas).

Una máquina distinta: de la mecanización a la automatización cognitiva

La obra parte de un punto metodológico: las máquinas son constitutivas del capitalismo y, por eso, fueron centrales para el análisis de Karl Marx. Sin embargo, la IA contemporánea introduce una diferencia cualitativa: no es solo una máquina que sustituye fuerza muscular o coordina movimientos, sino una tecnología orientada a automatizar tareas de percepción, clasificación, predicción y decisión en dominios específicos. Esto desplaza el debate hacia nuevas “condiciones generales de producción”: centros de datos, nubes computacionales, redes, sensores, plataformas, cadenas de suministro de chips y, sobre todo, la extracción y procesamiento masivo de datos.

Sociológicamente, ello implica que el poder técnico se vuelve también poder infraestructural: quien controla la infraestructura de IA controla, crecientemente, la posibilidad misma de operar en sectores tan diversos como finanzas, logística, seguridad, salud o educación.

Relectura marxista: plusvalía, trabajo, condiciones generales de producción, clase y población sobrante

Una de las discusiones más fértiles del libro gira en torno a la teoría del valor: si, para Marx, la fuente del valor nuevo es el trabajo humano, entonces una automatización que prescinda masivamente de ese trabajo tensiona la posibilidad misma de producir plusvalía en la escala requerida.

La IA, entendida como forma avanzada de capital fijo (maquinaria, software, modelos), no “crea” valor por sí misma: en el mejor de los casos, transfiere al producto el valor ya objetivado en su fabricación y desarrollo, mientras reduce el tiempo de trabajo vivo por unidad producida. Desde esta perspectiva, el triunfo técnico de la IA puede convivir con un problema económico-político: la erosión de la base de las ganancias si el trabajo vivo se vuelve marginal.

El libro dialoga con lecturas que sugieren un desplazamiento desde la ganancia industrial hacia la captura de rentas (rentas de plataforma, de infraestructura digital, de propiedad intelectual y de datos) como forma de sostener la acumulación. En esa línea se vuelven pertinentes referencias contemporáneas —como Cédric Durand o Yanis Varoufakis— que describen un capitalismo en transición hacia un orden “tecno-feudal” o “feudalismo de plataforma”, donde grandes corporaciones controlan accesos, estándares y medios de coordinación, y extraen pagos recurrentes por uso de sus ecosistemas.

Politológicamente, esto implica una mutación del poder: no solo dominación en el mercado laboral, sino señorío sobre infraestructuras que condicionan la vida social.

Condiciones generales de producción: datos, nube, energía y cadenas globales

Al reinscribir la IA en la noción de “condiciones generales de producción”, el libro enfatiza que la automatización cognitiva no flota en el aire: descansa en una base material extensa (minería para hardware, fabricación de semiconductores, logística global), energética (electricidad constante y barata) y ecológica (uso intensivo de agua y generación de calor), además de una arquitectura política de normas, financiamiento y seguridad.

Sociológicamente, esta materialidad rompe con la fantasía de lo “inmaterial” y permite leer la IA como campo de disputa distributiva: ¿quién asume los costos ambientales y territoriales, y quién captura los beneficios? Además, desde una óptica política la IA se vuelve un problema de gobernanza y soberanía, porque su infraestructura tiende a concentrarse en pocas empresas y Estados con capacidad tecnológica.

Composición de clase y reestructuración del trabajo

Una contribución sociológica del libro es mostrar que la IA no elimina simplemente trabajo: lo reorganiza. Por un lado, concentra trabajo altamente calificado (ingeniería, ciencia de datos, investigación) y, por otro, expande zonas de trabajo fragmentado y precarizado (etiquetado de datos, moderación de contenidos, crowdwork, logística y servicios mediados por plataformas) sometidas a management algorítmico. Así, la “composición de clase” se reconfigura: se combinan nuevas aristocracias técnicas, capas intermedias de gestión y una masa creciente de trabajadores sometidos a métricas, vigilancia y evaluación automática.

La hipótesis extrema del libro —asalariados “transhumanos” que trabajan indefinidamente— funciona como alegoría crítica: expresa un horizonte donde la tecnología amplía la capacidad de extracción de trabajo (intensificación, disponibilidad permanente) más que liberarlo.

Población sobrante: la superfluidad como forma de gobierno

Al retomar la noción marxista de población sobrante (ejército industrial de reserva), el libro sugiere que la IA puede empujar hacia un escenario de superfluidad estructural: segmentos amplios de población dejan de ser “necesarios” para producir valor, pero siguen siendo imprescindibles como consumidores, sujetos gobernados o cuerpos disponibles para tareas de baja remuneración.

Desde el punto de vista político, ello abre una disyuntiva: o bien se expanden mecanismos de integración (transferencias, servicios, reducción del tiempo de trabajo), o bien se intensifican dispositivos de control (vigilancia, policialización, frontera, castigo), con el riesgo de una deriva autoritaria.

La “masa sobrante” no es solo un efecto económico: puede devenir una técnica de gobierno, donde la administración algorítmica clasifica, segmenta y regula poblaciones.

Poder infraestructural, monopolio y crisis democrática

Desde la ciencia política, el argumento del libro puede leerse como una teoría del poder infraestructural contemporáneo. La IA no solo afecta el trabajo: redefine quién tiene capacidad de coordinar, vigilar, predecir y decidir.

Cuando sistemas de IA pasan a ser “la infraestructura básica” para múltiples industrias, quienes los controlan adquieren poder cuasi soberano: fijan estándares, precios de acceso, condiciones de uso y, a menudo, reglas de moderación y visibilidad en el espacio público digital. El resultado es una tensión creciente entre democracia y gobierno por sistemas opacos: decisiones con efectos distributivos (crédito, seguros, empleo, seguridad) se desplazan hacia modelos cuya lógica es difícil de auditar y cuya propiedad es privada.

‘Poder inhumano’ también sugiere una dimensión de seguridad: la IA como tecnología de doble uso que se integra a aparatos militares y policiales (selección de objetivos, vigilancia masiva, análisis predictivo), reforzando asimetrías geopolíticas y reconfigurando la relación entre Estado, guerra y economía. Incluso cuando la promesa pública es “eficiencia”, el efecto político puede ser la securitización de problemas sociales (pobreza, migración, protesta) mediante herramientas de clasificación y predicción. En este marco, la “propaganda burguesa” sobre una IA neutra encubre la disputa por quién define fines y límites.

Reapropiación crítica de la IA

El libro sostiene que problematizar mutuamente marxismo e IA es productivo porque revela un núcleo de problemas compartidos con la cibernética, la ecología y la psicología: regulación de sistemas complejos, retroalimentación, extracción de energía e información, y producción de subjetividad. Frente a narrativas celebratorias, propone reconstruir una lectura materialista dialéctica capaz de captar contradicciones: la IA puede aumentar productividad y, simultáneamente, profundizar desigualdades; puede automatizar tareas y, al mismo tiempo, expandir trabajo precario y vigilancia.

En esta clave, la crítica al aceleracionismo no es moral, sino estratégica: la dirección tecnológica no es automática ni “progresiva” por sí misma; depende de la relación de fuerzas y de la forma de propiedad y control.

¿Fin del capitalismo, nueva barbarie o socialismo de la abundancia?

La pregunta que deja flotando el libro —“¿fin del capitalismo o nueva barbarie?”— condensa su diagnóstico: si la IA intensifica la expulsión laboral y la concentración de infraestructura, el resultado puede ser un orden de desigualdad extrema administrado por tecnologías de control. No obstante, la obra sugiere una “tercera vía” en clave socialista: reapropiar la potencia productiva de la IA mediante propiedad social, planificación democrática y regulación ecológica, para redistribuir la abundancia y reducir radicalmente la jornada laboral.

El punto politológico decisivo es que esta salida no es técnica: exige conflicto político, organización y disputa institucional. En otras palabras, la IA no decide el futuro; lo decide la correlación de fuerzas que determine para qué y para quién se despliega.

El principal aporte del libro es convertir a la IA en un objeto de teoría social: no como “innovación” sino como condensación de relaciones sociales (propiedad, mando, extracción de datos, disciplinamiento). Además, su relectura de categorías marxistas ayuda a ordenar debates actuales sobre automatización y renta de plataforma.

Un punto discutible —justamente por su fuerza retórica— es el riesgo de leer la trayectoria de la IA con un sesgo excesivamente lineal: la tecnología avanza, entonces el capital “inevitablemente” gana.

En la práctica, la IA también abre fisuras (dependencias infraestructurales, conflictos ecológicos, luchas laborales en cadenas de datos y logística, y disputas regulatorias).

Asimismo, una agenda complementaria podría profundizar el lugar del trabajo de cuidados y reproducción social frente a la automatización, y las asimetrías Norte‑Sur en energía, minerales, datos y regulación.