IA, hegemonía cultural y la ambivalencia progresista

La IA no es solo una tecnología productiva; es una infraestructura cognitiva que reorganiza la relación entre conocimiento, trabajo intelectual, poder simbólico y capacidad de decisión colectiva. Quien define sus arquitecturas, sus datos de entrenamiento y sus usos sociales no solo gana competitividad económica, sino también la capacidad de estructurar el sentido común de época.

Durante décadas, la izquierda se formó críticamente frente a la financiarización, la globalización desregulada o las plataformas digitales, pero ha tendido a ver la IA como una prolongación del capitalismo de vigilancia. Esa lectura contiene elementos ciertos, pero es insuficiente: la IA no es solo una herramienta del capital; es un nuevo “medio de producción del conocimiento”. Y, como enseñó Polanyi, cuando un factor estructural reorganiza la sociedad, la cuestión no es si nos gusta o no, sino qué instituciones lo encuadran. Renunciar a intervenir equivale a dejar que el mercado —o los Estados más fuertes— definan su lógica social.

Además, la idea de que la IA democratizará automáticamente el conocimiento es ingenua. La historia muestra lo contrario: ninguna tecnología es progresista per se. La imprenta difundió saberes, pero también propaganda; internet abrió información, pero concentró poder en pocas plataformas. Hoy compiten distintos modelos civilizatorios por definir la gobernanza algorítmica. China no “democratiza” la IA: la socializa bajo una racionalidad estatal que combina planificación tecnológica, control político y expansión geoeconómica. Estados Unidos la impulsa desde la lógica corporativa. Europa, aún dubitativa, intenta regularla sin haber construido plenamente su soberanía tecnológica. En ese vacío estratégico, la ausencia de una propuesta progresista coherente es especialmente visible.

La batalla de la IA es, en realidad, una batalla por la organización social del conocimiento. Si los sistemas de IA median cada vez más la educación, la administración, la sanidad, la investigación o la deliberación pública, configuran las condiciones materiales de la ciudadanía. No se trata de preguntarse si “piensan” o no, sino de quién decide qué problemas se optimizan, qué lenguajes se priorizan, qué datos representan a quién y qué intereses se codifican como neutrales.

Hay además una dimensión ética que la izquierda no puede ceder. Los equipos más avanzados llevan años planteando preguntas que son, en esencia, políticas: ¿cómo se evitan los sesgos codificados? ¿Cómo se protege a los colectivos vulnerables del impacto diferencial de los algoritmos? ¿Quién responde cuando una decisión automatizada reproduce discriminación estructural? La izquierda debería abanderar ese debate en lugar de delegarlo en la tecnocracia o en la autorregulación corporativa. La ética de la IA no es un asunto técnico: es una continuación de la lucha por la igualdad y la dignidad por otros medios.

¿Qué significaría una agenda progresista de la IA?

Una política de IA con vocación democrática no puede limitarse a regular riesgos; debe construir capacidades públicas y sociales. Diez líneas estratégicas para una propuesta de izquierda a la altura del momento:

1. Infraestructura pública del conocimiento
Creación de modelos fundacionales abiertos o de gobernanza pública europea, entrenados con datos auditables, multilingües y culturalmente diversos, evitando la dependencia total de proveedores privados. Debe concebirse como un bien común, análogo a la educación o la sanidad: financiada colectivamente, accesible y orientada al interés general.

2. Cooperativismo de datos, de IA y de economía social
Impulsar data commons sectoriales —salud, movilidad, energía, educación, vivienda— donde ciudadanía, universidades, pymes y administraciones compartan y gobiernen datos como bienes comunes, generando valor colectivo y no extractivo. Promover cooperativismo tecnológico: soluciones de IA con propiedad colectiva, gestión democrática y distribución equitativa de beneficios. Frente al monopolio de plataformas, la respuesta no es solo regulación: es crear alternativas con inteligencia y escala.

3. IA para el Estado social aumentado
Aplicar IA para mejorar servicios públicos: diagnóstico sanitario temprano, personalización educativa, gestión energética o simplificación administrativa. No sustituir lo público, sino hacerlo más eficaz, accesible y justo. Un Estado social aumentado puede reducir burocracia, anticipar necesidades y personalizar servicios sin privatizarlos: eficiencia al servicio de la universalidad.

4. Alfabetización algorítmica universal
Democratizar no es solo acceder a herramientas, sino comprenderlas críticamente. Programas masivos de formación en pensamiento crítico digital, desde la escuela hasta la recualificación laboral. Una ciudadanía que no entiende los sistemas que la gobiernan tiene soberanía mermada: alfabetización algorítmica como condición democrática.

5. Nuevo contrato social: redistribución de productividad y empleo de calidad
Si la IA incrementa la productividad cognitiva y material, sus beneficios no pueden concentrarse. Reducir tiempo de trabajo sin pérdida salarial, participación en beneficios de automatización, expansión de servicios universales y fórmulas como dividendos tecnológicos. Y, además, crear empleo nuevo y digno: cuidado, mediación cultural, supervisión ética, mantenimiento de infraestructuras inteligentes, facilitación comunitaria. Política activa para evitar precarización encubierta.

6. Gobernanza plural y auditoría democrática
Consejos independientes con participación científica, sindical, feminista y ciudadana para evaluar impactos, sesgos y usos estratégicos en sectores clave. La auditoría democrática evita el desplazamiento silencioso del poder de decisión hacia el algoritmo. Transparencia en decisiones automatizadas (crédito, ayudas, selección) como exigencia democrática.

7. IA orientada a la transición ecológica y territorial
Priorizar IA en planificación energética, adaptación climática, agricultura sostenible, reindustrialización verde y reequilibrio territorial. La computación avanzada puede ayudar en sistemas complejos, modelización climática u optimización circular; pero requiere orientación pública deliberada para no reforzar modelos extractivos.
8. Investigación abierta y open data para una IA plural
Financiación pública de investigación abierta, con énfasis en diversidad lingüística, cultural y disciplinar. Repositorios de datos de alta calidad para interés público (epidemiología, mercado de trabajo, medio ambiente, patrimonio, diversidad lingüística) y garantía de acceso universal a resultados financiados con fondos públicos: conocimiento colectivo no apropiable privadamente.

9. IA como escudo y palanca para colectivos vulnerables
Los algoritmos ya afectan desproporcionadamente a colectivos racializados, personas con discapacidad, mujeres en violencia machista, mayores o usuarios de servicios sociales. El sesgo no es solo error técnico: es desigualdad codificada. Exigir auditorías obligatorias de impacto diferencial en sistemas que afectan derechos y desplegar herramientas para empoderar: detección temprana de violencia, asistentes de accesibilidad, acceso a justicia, traducción para lenguas minoritarias e integración de migrantes.

10. IA para organización social, deliberación democrática y contrapoder ciudadano
IA para reforzar la capacidad de movimientos sociales, sindicatos y tercer sector: análisis de información pública, patrones de desigualdad, participación a escala, gestión eficiente de recursos. Democratizar también es usar la IA como herramienta de contrapoder: verificación accesible contra desinformación, fiscalización del poder con datos y argumentos, y plataformas de deliberación aumentada que integren inteligencia colectiva.

La izquierda no puede permitirse una posición defensiva ante la IA. Quien renuncia a dar forma a una tecnología estructural entrega ese poder a otros. La apuesta progresista no es frenar la IA, sino orientarla hacia igualdad, soberanía colectiva, sostenibilidad ecológica y profundización democrática. Eso exige dejar de tratar la IA como un problema técnico y asumirla como una de las grandes batallas políticas de nuestra época.