Las empresas líderes en el desarrollo de inteligencia artificial han iniciado una tendencia ascendente en los precios de sus productos, una estrategia que ocurre simultáneamente con un incremento masivo en las inversiones destinadas a la infraestructura informática. A primera vista, este movimiento responde a una lógica operativa: la creación de modelos más potentes requiere la construcción de nuevos centros de datos, la adquisición de costosos aceleradores de IA y el sostenimiento de gastos exorbitantes en electricidad y capacidad de cómputo. No obstante, analistas y economistas advierten que las repercusiones de este modelo podrían trascender el ámbito financiero para convertirse en un problema socioeconómico global.
Diversos economistas han comenzado a trazar un paralelismo entre la situación actual y la Revolución Industrial del siglo XIX. Durante aquel periodo, el incremento acelerado de la productividad y la producción manufacturera no se tradujo en una mejora inmediata del nivel de vida para la mayoría de la población. En la actualidad, se teme que la era de la inteligencia artificial repita este patrón. Según informes del Financial Times, los desarrolladores de IA no logran satisfacer una demanda que crece a una velocidad vertiginosa. Para mitigar la presión sobre su infraestructura, muchas compañías han optado por subir los precios de sus servicios, una medida que actúa como un filtro para eliminar los usos menos rentables o valiosos de la tecnología.
Este mecanismo de precios podría prolongarse en el tiempo debido a una dinámica circular: mientras la expansión de la capacidad de cómputo permite crear modelos más avanzados, cualquier reducción en los costes de uso derivada de dicha expansión abre la puerta a nuevas aplicaciones económicamente viables, lo que dispara nuevamente la demanda. Este proceso es idéntico al ocurrido en la Revolución Industrial, donde los beneficios de la productividad se reinvertían continuamente en nuevas infraestructuras, acelerando el progreso económico pero concentrando la riqueza en los propietarios del capital.
Este fenómeno histórico dio lugar a la denominada "pausa de Engels", un periodo donde, a pesar del crecimiento industrial y del aumento de la riqueza nacional, los salarios de los trabajadores permanecieron estancados mientras que los beneficios quedaban en manos de los dueños del capital. De acuerdo con el Financial Times, un proceso similar podría desarrollarse ahora. Si bien no se prevé un desempleo masivo a corto plazo, ya que el trabajo humano sigue siendo competitivo en diversos sectores, existe un riesgo real de que los ingresos de los trabajadores crezcan a un ritmo muy inferior a la rentabilidad de las empresas que controlan la infraestructura computacional.
Esta dinámica profundiza la brecha digital, especialmente en el Sur Global. Países de África, América Latina y Asia, que carecen de infraestructura propia, dependen cada vez más de corporaciones tecnológicas occidentales. Estas empresas no solo controlan los datos de millones de usuarios, sino que gestionan la base digital sobre la cual se construye el desarrollo futuro de muchos Estados. En muchos casos, los habitantes de estas regiones aportan los datos necesarios para entrenar los modelos de IA de forma gratuita o por remuneraciones mínimas, para luego recibir esos mismos avances convertidos en servicios comerciales costosos.
Un ejemplo crítico fue documentado por la revista TIME sobre la actividad de OpenAI en Kenia. A través del contratista Sama, se contrató a residentes locales para limpiar contenidos de Internet y marcar material tóxico, incluyendo escenas de violencia y asesinatos. Mientras que los trabajadores recibían entre 1,3 y 2 dólares por hora, la entidad receptora obtenía alrededor de 12,5 dólares por cada trabajador.
Además del factor humano, la infraestructura física de la IA genera presiones ambientales severas. Los centros de datos consumen cantidades masivas de electricidad y millones de litros de agua para refrigeración. Para aliviar su infraestructura, las tecnológicas trasladan estas plantas a regiones ya afectadas por la crisis climática. En Uruguay, mientras el país enfrentaba su peor sequía en más de 70 años, Google planeó un centro de datos que requeriría 7,6 millones de litros de agua potable diarios, cantidad equivalente al consumo de 55.000 personas.
Ante este panorama, Anna Sytnik, directora general del Laboratorio de Coordinación de Rusia y profesora de la Universidad Estatal de San Petersburgo, advirtió en conversación con RT que los gigantes tecnológicos estadounidenses han creado ecosistemas cerrados que vinculan permanentemente a gobiernos e instituciones a sus suscripciones y plataformas. Sytnik califica este fenómeno como un "colonialismo de la IA", donde la competitividad ya no depende de la calidad del modelo, sino de las alianzas tecnológicas formadas. La experta concluye que la única solución viable para los Estados es desarrollar sus propias arquitecturas, modelos e infraestructura computacional para garantizar su soberanía tecnológica y no depender enteramente de una IA ajena.
