Bajo la promesa mesiánica de una inteligencia artificial general (IAG) que «salvará a la humanidad», las corporaciones tecnológicas han desplegado una narrativa deslumbrante. Nos prometen un porvenir de abundancia infinita, la cura de enfermedades y el fin de la escasez económica. Sin embargo, detrás de este espejo de deseos se esconde un modelo idéntico al de los imperios coloniales del siglo XIX: una máquina voraz que saquea datos, explota mano de obra barata en el Sur Global y devasta recursos naturales no renovables en nombre del «progreso». La inteligencia artificial no es inmaterial; es un sistema profundamente jerárquico y geopolítico que perpetúa una forma de «colonialidad algorítmica».
El coste humano: sweatshops digitales y trabajadores fantasma
La narrativa corporativa nos hace creer que la IA aprende de forma autónoma. En realidad, la moderación y clasificación de datos dependen de un ejército invisible de «trabajadores fantasma» en países en desarrollo. En Filipinas, considerado uno de los mayores destinos de subcontratación, miles de jóvenes etiquetan datos para plataformas de trabajo bajo demanda por salarios inferiores al mínimo; además, sufren retrasos en los pagos o devaluaciones arbitrarias de sus cuentas de trabajo, sin posibilidad de apelación.
En Kenia, empresas como Sama reclutan a personas económicamente vulnerables para filtrar los contenidos más atroces de internet. Trabajadores como Mophat Okinyi se enfrentaron a cuotas de revisión de hasta 15 000 textos al mes sobre abuso sexual, pornografía infantil y violencia explícita por apenas dos dólares la hora. Mientras los ingenieros de Silicon Valley reciben compensaciones millonarias, estos «esclavos digitales» cargan con secuelas psicológicas indelebles bajo el pretexto de que su sacrificio es «necesario para el bien de la humanidad». Esta profunda asimetría de poder no es accidental; es la base misma de la acumulación por desposesión del capitalismo de datos actual.
El saqueo ecológico: agua y energía para el monstruo de datos
El impacto físico de este imperio es alarmante. Los modelos de frontera actuales —más grandes, multimodales y capaces de ejecutar tareas de forma autónoma— requieren una infraestructura de entrenamiento e inferencia que devora recursos vitales a un ritmo insostenible. Ya no se trata solo de entrenar un modelo una vez: cada interacción, generación de imagen, consulta a un agente o vídeo sintético activa una cadena material de servidores, redes y sistemas de refrigeración. En Santiago de Chile, activistas locales lucharon contra los planes de un centro de datos de Google que pretendía consumir un volumen de agua dulce mil veces mayor que el consumo medio de un habitante local, en medio de una sequía histórica.
El consumo energético es igualmente insaciable. La carrera por modelos de frontera posteriores a GPT-4 —como las familias GPT-5 y sus competidoras— ha desplazado el foco desde el entrenamiento puntual hacia la demanda continua de cómputo: razonamiento, agentes, generación audiovisual y servicios disponibles las veinticuatro horas. En Fráncfort, los centros de datos ya consumen aproximadamente el 40 % de la energía disponible en la red local. Peor aún, se estima que, para 2030, el consumo energético de estas infraestructuras se duplicará globalmente. A pesar de los discursos sobre «energía verde», la realidad es implacable: los centros de datos desplazan la energía limpia disponible para otras industrias locales, lo que obliga a prolongar el uso de plantas de combustibles fósiles.
Hacia una descolonización de la tecnología
Frente a la consolidación de estos «imperios de la IA», que actúan bajo el cobijo de potencias mundiales, urge un cambio de paradigma. La democracia y el imperio no pueden coexistir. No estamos obligados a aceptar la premisa de que el gigantismo extractivo es el único camino hacia el desarrollo tecnológico.
La descolonización de la IA exige aplicar tácticas de resistencia y soberanía tecnológica. En primer lugar, debemos pasar de la benevolencia paternalista a la solidaridad y el codesarrollo. Esto implica dar poder de decisión y de veto a las comunidades locales sobre dónde se instalan los centros de datos y bajo qué condiciones se utilizan el agua y la energía. También exige transparencia sobre el consumo hídrico y energético, los contratos públicos y la cadena de suministro de chips. En segundo lugar, se requiere fomentar una «práctica técnica crítica» (CTP) y la «pedagogía inversa». En lugar de imitar ciegamente la carrera por modelos cada vez más grandes, debemos priorizar modelos locales y eficientes, de menor tamaño, algoritmos abiertos, infraestructuras públicas y soberanía de datos.
La verdadera soberanía digital y ecológica no vendrá de cúpulas corporativas encabezadas por líderes mesiánicos. Nacerá de la movilización colectiva, de legislaciones estrictas que acaben con la explotación del trabajo informal invisible y del reclamo unánime de que nuestros recursos naturales y nuestra dignidad humana valen más que sus visiones de abundancia artificial. El futuro de la tecnología debe ser un pluriverso en el que la vida y la dignidad sigan siendo compatibles con el porvenir.
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