Apuntes contra la carga pesimista de los tiempos que corren
por Mateo Barros | 2 de Octubre de 2026
Tiempo de lectura: 7 minutos
Hay una manera de contar la historia de la técnica que se parece a un tren en marcha: alguien inventa algo con un propósito, ese propósito se cumple, y de ahí en más todo es aceleración. Quienes se interponen al tren que acelera sufren el impacto; quienes se quedan a un costado son cronistas del colapso o parias de la historia. Es un cuento tan lineal como discutible, y sirve para simplificar una realidad que, ya vemos, es algo más compleja, desprolija e interesante que lo que nos suelen contar. La primera intuición con la que trabaja este texto es la siguiente: muchas de las invenciones técnicas que usamos en nuestra vida cotidiana nos sirven para algo bastante distinto de aquello para lo que fueron pensadas.
Vale la pena detenerse en esto ahora, porque estamos otra vez frente a una tecnología —la inteligencia artificial generativa, el mantra de época— sobre la que se nos dice, con una seguridad sospechosa, que va a automatizar todos los trabajos, eliminar la necesidad de pensar y disminuir la autoestima del género humano. También se dice que va a ocurrir rápido, a la misma velocidad a la que cientos de millones de usuarios la adoptaron. Conviene desconfiar. No tanto de que la IA transforme cosas: seguramente lo haga y a una escala gigante (suscribo esa hipótesis); sí, de que sepamos de antemano qué va a transformar y hacia qué dirección. La historia de la técnica está hecha, sobre todo, de destinos incumplidos.
Pequeño archivo de esos desvíos
En 1945, un ingeniero de la empresa Raytheon llamado Percy Spencer estaba trabajando cerca de un magnetrón —el tubo que genera las microondas de los radares militares— cuando notó algo raro: se le había derretido un chocolate en el bolsillo, sin que nada lo tocara. Aparentemente, las ondas que el artefacto usaba para detectar aviones también calentaban, a distancia, cualquier cosa con líquido. El radar estaba pensado para la guerra, y Spencer era un ingeniero yanqui trabajando para el sistema de defensa americano; sin embargo, mientras buscaba aviones enemigos en el cielo bélico de ese jodido siglo XX, descubrió, sin buscarlo, una forma de cocinar. Dos años después, Raytheon lanzó al mercado el primer horno microondas: un armatoste incómodo de casi dos metros de altura y más de 300 kilos de peso, pensado para restaurantes y comedores industriales.
Lo que lo volvió el objeto doméstico que conocemos hoy no fue la física de Spencer, sino lo que la gente terminó haciendo con él a lo largo de décadas: recalentar las sobras de la noche anterior. Esos usos cotidianos —que nadie diseñó— fueron los que lo abarataron (más adelante explicaremos el peso de esta dimensión), lo achicaron y lo volvieron parte del paisaje de nuestras cocinas.
Algo similar pasó con la radio. Cuando Guglielmo Marconi —premio nobel de física y convencido fascista italiano— desarrolló la comunicación inalámbrica, imaginó un uso preciso: conectar dos puntos entre los que no se podía tender un cable, un barco con la costa, un barco con otro barco. La idea que tenía era opuesta a la que finalmente se impuso: podríamos decir que el medio que Marconi imaginó cerrado terminó siendo la voz del Estado fascista años más tarde, el megáfono de Mussolini y, al mismo tiempo, el de la resistencia al régimen; una marca indeleble en la comunicación política de los años 30 y la incipiente propaganda del capitalismo fordista. Misma tecnología con distintos usos sociales. Quien escaló el hallazgo en un sentido comercial viable y le dio la forma que conocemos hoy no fue Marconi sino David Sarnoff, un inmigrante judío nacido en los márgenes del Imperio ruso que llegó a presidir la RCA y a fundar la NBC, en Estados Unidos. Sarnoff vio lo que el italiano no supo advertir: una emisión abierta, de uno a millones, llevando música y noticias a cada hogar. La radiodifusión.
Historias de invento desviados hay miles, pero podemos cerrar este pequeño archivo contando brevemente la del fonógrafo. Más curiosa aún que los anteriores, porque Thomas Edison, su inventor, escribió un listado de sus usos posibles al momento de concretar el primer prototipo. En los primeros lugares puso el dictado de oficina y el registro de mensajes para los ciegos y enfermos. La música, en cambio, aparecía como opción secundaria y hasta un poco frívola; pero terminó siendo el uso predilecto de esa herramienta. Edison lo estrenó reproduciendo un poema para niños que le leía a su hija —Mary Had a Little Lamb, luego convertido en un blues icónico popularizado por Buddy Guy—. En esos bichos extravagantes que hoy se venden como adornos caros en mercados de antigüedades sonaron las primeras canciones populares del mundo anglosajón, como The lost chord de Arthur Sullivan.
Incremental y radical
Sin restarle importancia a hallazgos realmente relevantes en la historia de la técnica, quiero despejar la duda que seguramente aparezca en este momento en la cabeza del lector: ¿Se pueden comparar estas innovaciones incrementales —desde inventos y diseños industriales relativamente simples hasta desarrollos más complejos que evolucionan paso a paso— con las innovaciones radicales, capaces de transformar un paradigma productivo o crear un mercado completamente nuevo? Primera respuesta y segunda premisa: la inteligencia artificial generativa se nos presenta como una revolución acabada, pero bien podría ser considerada un resultado sofisticado de usos anteriores de machine learning o modelos probabilísticos de redes neuronales. Un resultado igualmente revolucionario, claro. Y mejor aún, un proceso abierto, por el que vale la pena inaugurar una nueva conversación respecto a los ciclos de acumulación del capital en clave distributiva, ¿A quiénes les servirá este nuevo paradigma técnico? ¿Y a qué fines? ¿En qué manos recaerá esa nueva abundancia? En toda revolución industrial estas preguntas cobran intensidad y hay que saber aprovecharlas.
Volviendo sobre los desvíos, hay un patrón común en estas historias que referí en el apartado anterior. Nathan Rosenberg, académica del mundo de la innovación tecnológica, lo describe así: la incertidumbre no se termina cuando una tecnología demuestra que funciona. Por el contrario, ahí empieza.
Conviene distinguir, entonces, dos movimientos: la innovación radical, el descubrimiento que abre un territorio nuevo —la electricidad, las computadoras, el láser—; y la innovación incremental, la larga cola de mejoras, ajustes y adaptaciones que vienen después, muchas veces no de un laboratorio sino de la investigación y el tiempo invertido en un sector industrial: el learning by using o learning by doing. Un ejemplo claro para entender esto en Argentina es el de la actual gallina de los huevos de oro, el yacimiento hidrocarburífero Vaca Muerta, descubierto por la industria petrolera hace 60 años pero explotado recién hace una década fruto de una innovación técnica incremental que importamos de Estados Unidos: el fracking horizontal para extraer crudo de los huecos de las rocas, tecnología distinta a la extracción vertical típica de hace siglos.
Rosenberg pone sobre la mesa algo incómodo para el relato heroico de los innovadores: el grueso del impacto económico de una tecnología no se desprende de la receta del creador, sino de la trayectoria social incremental que ese hallazgo produce y, fundamentalmente, de las invenciones complementarias que no existían al comienzo. El láser necesitó de la fibra óptica para ser lo que es. La computadora necesitó de transistores y microprocesadores. El fonógrafo de Edison no fue realmente útil para la música hasta que se inventó el disco en reemplazo del cilindro. La parte aislada no siempre se integra rápidamente al todo y, en ese claroscuro, aparecen los monstruos —y los unicornios—.
La trampa del inevitabilismo
El discurso dominante sobre la IA es engañoso, puesto que junta dos cosas que son distintas y las presenta como una sola. Por un lado, se nos dice que el cambio será rápido y masivo. Eso es tan cierto como medible: a Open AI le tomó un mes llegar a cincuenta millones de usuarios de ChatGPT, cuando al teléfono le había llevado tres cuartos de siglo esa misma tarea. Por otro lado, se nos dice que el cambio es inevitable, irreversible y que su dirección ya está escrita: la automatización del trabajo. Todas las derivas posibles de un fenómeno extraordinariamente revolucionario como hacer pensar a los metales quedan clausuradas de antemano en ese punto ciego paralizante. La hipótesis del reemplazo total, arriesgamos, no reúne pruebas suficientes. La velocidad de adopción por parte de los usuarios no dice absolutamente nada —no aun— sobre el destino específico del uso.
Conviene correr la mirada de lo que la IA promete hacia lo que ya está haciendo con nosotros. Cory Doctorow, bloguero y podcaster canadiense, propone una imagen elocuente de la mitología griega para retratar esta cuestión: la del centauro.
Un centauro es una persona que usa la tecnología para ser una versión mejor de sí misma: en líneas generales, el hombre aumentado por la técnica a lo largo de la historia del desarrollo de las fuerzas productivas. Un “centauro invertido” es lo contrario: una persona a la que la tecnología somete a trabajar a un ritmo inhumano, disminuida a la expresión de pieza de un gran engranaje al que la exigencia de productividad le arrebata el tiempo casi por voluntad propia. Su ejercicio para saber de qué lado del centauro estamos es simple: cuando un mismo aparato les resulta odioso a unos y liberador a otros, los primeros suelen ser centauros invertidos a quienes se les impuso la herramienta, y los segundos, centauros que pudieron elegir cómo usarla, aprovechándose de ella; una suerte de autoconciencia necesaria para no perder potencia. Por eso lo importante de una tecnología, dice el amigo Cory, no es qué hace, sino a quién, de qué manera y para qué fines: sus usos sociales, políticos y económicos. ¿En qué lugar estamos hoy en día al momento de la publicación de este artículo? En ambos, probablemente. Aliviados y alienados a la vez. Con la moneda todavía en el aire.
Contra esa moneda en el aire, sin embargo, opera un fatalismo poderoso que insiste en la idea de que hay una sola manera concebible de hacer las cosas, y que no queda nada más que esperar que el inminente diluvio universal nos arrase. Si uno siente malestar frente a este presente, la culpa no es de nadie —es apenas una batahola atmosférica de la que todos formamos parte por igual—. El thatcherismo aplicado a la técnica: no hay alternativa. Una deriva punk del capital tecnológicamente aumentado.
Ezequiel Gatto le pone otras contraseñas a esta idea de la cancelación del futuro, deformando algunos conceptos de ese no future imperante. Uno es la futurización: proyectar un futuro cerrado, un acto que ya tiene su definición hecha. El otro es la futurabilidad: las transiciones, los trayectos, una potencia que no clausura su definición. Todo el catastrofismo sobre la IA es futurización pura. Nos venden llave en mano un futuro terminado para que no discutamos el trayecto, ¡Justo en el preciso momento en el que la cosa se pone interesante! Sí, un nuevo paradigma técnico es una gran oportunidad para poner sobre la mesa, junto a la pregunta por la técnica, la pregunta por la redistribución.
La historia está llena de tecnologías que se presentaron como el motor de un futuro de abundancia o escasez ineludible y no lo fueron; algunas de ellas, pensamos a partir de David Ricardo, sencillamente por cuestión de costos y condiciones de producción. A la energía nuclear se la anunció, en 1954, como una electricidad que iba a ser «demasiado barata para ser medida». No lo fue: la frenaron los costos de producirla, los accidentes y el rechazo social en algunas regiones. Prometer una transformación total es más sencillo que producirla realmente.
La primera frontera que dosifica este gran salto futurista de hibridación plena entre humanos y máquinas es la curva de productividad, donde aún no vemos resultados significativos. Robert Solow, premio nobel de economía en los 80s, decía sobre las computadoras al momento de su auge: “se las ve por todas partes, menos en las estadísticas de productividad”. Esa paradoja tardó décadas en empezar a resolverse, y nunca fue realmente lineal. Uno podría pensar que con la IA es probable que ocurra lo mismo. En Argentina, la brecha es clara: la adopción individual corre muy por delante de la inversión empresarial real. Por eso sentimos un aumento claro en la productividad individual al mismo tiempo en que no vemos un aumento en la productividad agregada de las empresas, dos cosas bien distintas. La ganancia agregada, intuimos a partir de la historia, aparecerá recién cuando se rediseñen la organización productiva, y eso lleva años de planificación y política industrial que, hoy, no vemos.
Hay, en este sentido, una razón económica de fondo por la que algunas de las promesas más rimbombantes pueden terminar cayendo en saco roto: a la IA que usamos hoy se accede, en buena medida, a pérdida. Las propias empresas que la producen todavía no logran monetizarla del todo y subsidian el uso para acelerar la adopción y ganar mercado, con la apuesta de generar dependencia preventiva. Pero a diferencia del software tradicional —donde hacer una copia cuesta prácticamente cero—, en la interfaz conversacional de la IA que usamos cada consulta vuelve a consumir energía y cómputo: cada prompt cuesta plata. El día que esos subsidios se retiren y el precio refleje el costo real de la herramienta, buena parte de los usos que hoy parecen inevitables podrían, sencillamente, no cerrar desde los números.
Nada de lo hasta acá acontecido garantiza que la IA vaya a ser un gran motor de productividad ni que su destino escrito sea el reemplazo de la cognición humana una vez que el silicio inteligente logre superarnos. Podría no traducirse en un salto productivo gigante, podría no anular el criterio propio de los hombres y simplemente complementar las tareas de algunos generando un mínimo de abundancia temporal nuevo. Podría, también, desviarse hacia otros horizontes; quizá ChatGPT sea una interfaz útil para tareas más banales y cotidianas —no por ello, menos peligrosas— de las que anuncian sus profetas, más cercana a cómo la gente realmente la usa: sesiones de terapia, tareas del colegio, navegadores de información más sofisticados que los viejos buscadores o mantenimiento emocional a través de novias virtuales.
La IA científica (modelos entrenados para una única tarea, no la de propósito general que popularizó ChatGPT), es cierto, podría encontrar la cura contra el cáncer; pero eso no sería obra de la adopción masiva. El aprendizaje automático aplicado a la ciencia lleva décadas de avance incremental, de redes neuronales entrenadas a fuerza de prueba y error: AlphaFold ya predecía la estructura de las proteínas antes de que nadie saludara con un «hola, amigo» a un bot que funciona por predicciones.
No obstante lo cual, hay una objeción honesta que conviene hacerse. El microondas, la radio o el fonógrafo eran tecnologías de propósito más o menos fijo que la sociedad reorientó. La IA generativa es distinta: es plástica por diseño, no hay que torcerla contra su función porque su función es ser maleable, adaptativa, se redefine permanentemente en cada conversación, afina su metabolismo a partir de nuestras instrucciones y puede automejorarse. Eso podría acelerar la aparición de usos imprevistos respecto de los casos históricos. Si la herramienta puede ser cualquier cosa, entonces apostar a que va a ser específicamente el verdugo del empleo es, más que un pronóstico técnico, una decisión política disfrazada de destino. Eso será, en todo caso, un sueño húmedo aceleracionista o un helado cálculo burgués (Manifiesto Comunista dixit) antes que un uso social predeterminado.
Nuestra agencia
Última premisa de este texto: todo paradigma técnico reserva, para sus usuarios, una porción de agencia. Las creaciones de los humanos —la IA, cabe la aclaración, es una de ellas— no tienen un destino sellado a fuego: dependen de los usos que les asignemos. El teléfono podía haber sido un simple instrumento de negocios y terminó siendo la puerta a un inmenso parque virtual donde vamos a socializar, escuchar música e informarnos. Vale para lo que viene y vale para lo que ya está. Internet no tiene por qué ser para siempre esta deriva de perfilado y targeting en la que unos pocos nos miden, nos predicen y nos persuaden de comprarles productos mejor y más rápido. Podría volver a ser —o ser por primera vez en plenitud— un patio hipervinculado de objetos donde crear, perder el tiempo y divertirse sin enloquecerse. Probablemente peque de ingenuo, pero creo que ninguna tecnología está condenada a su peor versión, del mismo modo en que ninguna está destinada a su mejor promesa.
La pregunta sobre la IA, entonces, no es tanto qué va a hacer ella con nosotros sino qué queremos hacer nosotros con ella y quiénes van a moldear la horma. Todavía queda algo por decidir: el destino —incierto— de las cosas que creamos.