Pensar en voz alta | ¿Quién gobierna la inteligencia artificial (y por qué no es una pregunta técnica)?

La repetición tiene una forma particular de normalizar las cosas. Figuras iguales, una tras otra, hasta que dejan de distinguirse. Quizá así es como se integran los cambios: sin ruptura, por acumulación.

Si se leen con cierta calma algunos textos recientes —el de Genís Roca sobre el miedo a la inteligencia artificial, la reflexión de Pep Martorell sobre inversión en deep tech en Europa, y los documentos y movimientos de compañías como OpenAI o Anthropic— aparece una idea que no siempre se formula de manera explícita, pero que atraviesa todos ellos: la inteligencia artificial no está funcionando como una tecnología más, sino como una infraestructura que empieza a ordenar el sistema en el que operamos. Este matiz es importante porque cambia el tipo de preguntas que conviene hacerse.

Cuando una tecnología es sectorial, el debate gira en torno a su regulación, sus riesgos o sus oportunidades. Cuando una tecnología actúa como infraestructura, el problema es otro: ya no es solo qué hace, sino quién la diseña, bajo qué condiciones y con qué capacidad de control.

El texto de Genís Roca es especialmente útil porque permite entrar en esta cuestión sin pasar por la vía técnica. Su planteamiento sobre el “miedo” a la inteligencia artificial no se detiene en escenarios apocalípticos ni en capacidades futuristas. Lo que señala, de forma más directa, es una incomodidad más esencial: la sensación de que los procesos que afectan a la vida cotidiana —trabajo, información, decisiones— están siendo reorganizados sin que haya una comprensión clara de cómo ni de quién los gobierna. Este cambio de plano es, a mi juicio, el acierto del texto. El miedo no es tanto a la máquina como a la pérdida de referencias sobre la responsabilidad. Cuando una decisión pasa por un sistema, deja de ser evidente quién la toma, con qué criterios y con qué margen de intervención humana. La cadena de responsabilidades no desaparece, pero se fragmenta. Y esa fragmentación es difícil de reconstruir con los instrumentos jurídicos y organizativos habituales. Por eso no se trata de una reacción cultural o de un rechazo irracional a la tecnología. Es una percepción —imprecisa, si se quiere, pero fundada— de que las instituciones que permiten ordenar la acción colectiva no están siguiendo el ritmo de la transformación tecnológica.

La reflexión de Pep Martorell introduce una dimensión distinta, pero complementaria. Su análisis sobre el papel de Europa en el desarrollo de la inteligencia artificial se sitúa en el plano económico y tecnológico, y plantea una distinción que resulta especialmente útil: no toda la inteligencia artificial se organiza en la misma capa. Existe una capa fundacional —modelos, computación, infraestructura— donde la concentración es elevada y donde dominan grandes actores, principalmente estadounidenses. Y existe una capa aplicada, especialmente en ámbitos científicos e industriales, donde el valor depende más del conocimiento especializado y de la integración en procesos productivos complejos. Es en esta segunda capa donde Europa puede tener una posición relevante. Esta idea permite matizar un cierto determinismo que a veces acompaña al debate. No todo está cerrado ni todo depende de replicar modelos ajenos. Hay espacios donde la capacidad científica, la tradición industrial o el entorno regulatorio pueden jugar a favor. Sin embargo, esta lectura no elimina el problema de fondo. Porque incluso si Europa logra posicionarse en esas capas aplicadas, sigue dependiendo de una infraestructura que no controla. Los modelos, la computación y los sistemas de base siguen concentrados en un número reducido de actores. Y esa dependencia condiciona el margen de actuación. La cuestión, por tanto, no es solo dónde se genera valor, sino quién define las condiciones en las que ese valor puede generarse.

Es en este punto donde conviene mirar con atención lo que está ocurriendo en Estados Unidos. El documento Industrial Policy for the Intelligence Age (OpenAI, 2026) es ilustrativo no tanto por sus propuestas concretas como por el tipo de intervención que representa. No es un texto orientado a explicar un producto o una estrategia empresarial. Es una propuesta de política pública en sentido amplio: aborda cuestiones de redistribución, mercado de trabajo, fiscalidad, protección social y gobernanza de riesgos. El hecho relevante es que una empresa privada, que desarrolla una parte central de la infraestructura tecnológica, se sitúe como actor que define el problema y propone el marco de solución. No es una intervención puntual. Es una forma de ocupar un espacio que tradicionalmente correspondía a la deliberación pública.

Anthropic se mueve en una lógica distinta, pero el resultado es convergente. Iniciativas como Project Glasswing no son solo desarrollos técnicos. Configuran espacios de cooperación restringida entre grandes actores para gestionar riesgos críticos, como la seguridad del software. Esto implica que funciones que tienen un claro impacto público empiezan a organizarse en entornos donde el acceso es limitado y la capacidad de decisión está concentrada.

Lo que aparece aquí no es simplemente una mayor influencia del sector privado. Es un cambio de eje en la forma en que se estructura el sistema. Las grandes compañías tecnológicas no solo desarrollan herramientas. Están definiendo problemas, recomendando soluciones y creando las condiciones en las que esas soluciones se implementan. Esto no puede analizarse únicamente en términos de competencia o de mercado. Tiene una dimensión institucional clara. Cuando quien controla la infraestructura también define los marcos de interpretación y las posibles respuestas, la capacidad de otros actores —públicos o privados— para intervenir se reduce.

En este contexto, la referencia al llamado “feudalismo digital” puede resultar útil si se entiende en su sentido preciso. No se trata de establecer analogías históricas simples, sino de señalar una lógica de dependencia. En los sistemas feudales, la relación no se articulaba solo a través de normas formales, sino mediante el control de recursos esenciales. Quien controlaba esos recursos condicionaba las posibilidades de acción de los demás. En el entorno digital, el control se desplaza hacia infraestructuras: plataformas, datos, sistemas de procesamiento. La dependencia no se expresa necesariamente como subordinación directa, sino como imposibilidad de operar al margen del sistema. En el caso de la inteligencia artificial, esta lógica se extiende al plano cognitivo. La delegación de funciones —análisis, síntesis, toma de decisiones— en sistemas privados introduce una forma de dependencia que no es fácilmente reversible.

Este es, probablemente, el punto más delicado del momento actual. No se trata solo de quién presta un servicio, sino de quién organiza las condiciones en las que ese servicio se vuelve necesario.

Volviendo al inicio, el “miedo” del que hablaba Genís Roca puede interpretarse como la percepción de este proceso. No es un rechazo a la tecnología, sino una intuición de que las condiciones de control están cambiando. Y eso obliga a replantear el debate en otros términos. No basta con discutir sobre regulación, inversión o innovación de forma aislada. La cuestión es cómo se articula una respuesta institucional capaz de intervenir sobre infraestructuras que ya están en funcionamiento y que generan dependencia a múltiples niveles.

Porque el problema no es quien decidirá, sino que buena parte de esas decisiones ya se están tomando fuera del espacio público. La inteligencia artificial no está esperando a ser integrada en el sistema. Está contribuyendo ya a definirlo, y lo está haciendo en un marco donde la capacidad de control institucional aparece claramente rezagada.

Y eso se ve con especial claridad en el mundo del trabajo. No en los grandes discursos sobre automatización, sino en transformaciones mucho más concretas. Hoy hay miles de personas que trabajan grabando su vida cotidiana —doblar ropa, cocinar, ordenar— para generar los datos con los que se entrenan robots humanoides. Las plataformas están reorganizando el trabajo para convertir a los propios trabajadores en generadores de datos para sistemas que, en el medio plazo, podrán sustituir esas mismas tareas. Al mismo tiempo, empiezan a aparecer robots que no operan en entornos industriales cerrados, sino en espacios diseñados para humanos, capaces de moverse, adaptarse y aprender en ellos. No es todavía una sustitución masiva, pero sí un cambio de naturaleza: ya no se automatiza una tarea concreta, sino el entorno en el que esa tarea se realiza.

Incluso los ejemplos más visibles —como la carrera de robots humanoides en Pekín— no son solo demostraciones tecnológicas. Son la señal de que estos sistemas están empezando a ocupar espacios físicos, a ensayar presencia en entornos humanos, a probar su integración en actividades que hasta ahora eran exclusivamente nuestras. Lo relevante aquí no es si estos procesos serán más o menos rápidos, ni si sustituirán más o menos empleo. Lo significativo es la dirección del cambio. El trabajo no está desapareciendo sin más. Está siendo reconfigurado para servir de base al propio sistema que lo transformará. Primero se reorganiza el trabajo para generar los datos. Después, esos datos permiten automatizar tareas. Y, a medida que el sistema se despliega, el espacio de intervención humana se redefine en función de lo que la infraestructura necesita.

Esto no responde a una lógica de sustitución inmediata, sino a una lógica de integración progresiva. La tecnología no irrumpe desde fuera para reemplazar el trabajo. Se construye desde dentro del propio trabajo. Por eso, la cuestión no es si la inteligencia artificial “quita” o “crea” empleo. Es más simple y más cuestionable: qué tipo de relación con el trabajo se está configurando cuando este pasa a ser, al mismo tiempo, medio de subsistencia y materia prima del sistema.

Y es ahí donde el hilo que va del “miedo” de Genís Roca, pasando por la lectura económica de Martorell, hasta las iniciativas de las grandes compañías tecnológicas, se cierra. El miedo no es a la máquina. Es a la pérdida de control sobre las condiciones en las que trabajamos, decidimos y vivimos. Y el problema no es que eso pueda ocurrir. Es que está empezando a ocurrir ya.

Y, sin embargo, este proceso no está completamente cerrado.

Que la infraestructura se esté configurando no significa que sus reglas sean inmutables. Significa que se están fijando ahora, en tiempo real, y que lo que no se discuta ni se ordene en este momento tenderá a consolidarse como dado. Ahí es donde aparece el único espacio de intervención que todavía parece realista. No en frenar la tecnología ni en oponer resistencia abstracta, sino en reconstruir capacidad institucional allí donde hoy es más débil: en la definición de responsabilidades, en el control de las infraestructuras, en la organización del trabajo y en la distribución del valor que se genera. No es una tarea menor ni inmediata. Pero tampoco es una tarea imposible. Si algo muestra precisamente este momento, es que el sistema no está terminado. Y que, aunque parte de sus reglas ya se estén escribiendo fuera del espacio público, todavía no todas están escritas.

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