Experto Desmonta la Narrativa Optimista de la IA y Apunta a Consecuencias Difíciles de Revertir

En el cuarto día de Congreso Futuro en Chile, el investigador español Ramón López de Mántaras encendió una alarma: la narrativa triunfalista de las grandes tecnológicas sobre la IA generativa es, según él, una “utopía simplista”. Su hallazgo central es que el sistema se apoya en costes humanos, sociales y ambientales que suelen quedar fuera del relato.

Además, López de Mántaras puso nombre y apellido al engranaje más invisibilizado: los data workers (trabajadores de datos), personas que clasifican imágenes, corrigen textos, transcriben audios y depuran información para entrenar modelos. Sin esa pieza clave, subrayó, “la IA no funcionaría”.

El investigador fue categórico al describir un mecanismo cotidiano del que casi no se habla: los sistemas se mantienen con “parches continuos”, ajustes diarios que no se publican y que muchas veces los realizan humanos. Y allí aparece un interruptor moral: ¿quién paga el precio para que el producto parezca limpio?

Para imaginarlo sin jerga, sirve una analogía doméstica. La IA se vende como una casa inteligente que enciende luces, regula la temperatura y responde preguntas. Pero detrás de la pared no hay solo circuitos: hay cuadrillas trabajando en el sótano, cambiando cables y apretando tornillos todo el tiempo para que, arriba, nadie note el temblor.

La promesa de “automatización total” funciona, en parte, como una oficina impecable sostenida por un turno nocturno invisible.

Según explicó, ese “turno” forma un “proletariado digital global”: refugiados, madres solteras y estudiantes endeudados, mayoritariamente en países con salarios bajos y poca protección social. La cifra que aportó es una clave dura: la mayoría cobra menos de cinco dólares al día. Y, en muchos casos, trabaja aislada y bajo contratos de confidencialidad que les impiden contar incluso a su familia qué hacen.

Entonces, el sistema no solo produce texto. Produce desgaste.

Uno de los puntos más ásperos fue el impacto psicológico. Para que una IA detecte discursos de odio o filtre pornografía y violencia extrema, antes una persona tuvo que ver y clasificar ese contenido. López de Mántaras recordó que investigaciones periodísticas y documentales han encontrado cuadros persistentes de ansiedad, depresión y estrés postraumático en quienes moderan y “limpian” datos. El diagnóstico que propuso fue directo: se está “externalizando el daño mental” para que otros consuman productos más eficientes.

El costo energético que no aparece en el prompt

Por otro lado, el académico advirtió que el impacto ambiental se minimiza de forma sistemática. Los data centers (centros de datos), que son el “central” donde vive la infraestructura de la IA, demandan enormes cantidades de energía y agua. También empujan la huella de carbono y profundizan la extracción de minerales estratégicos.

En el caso de Chile, alertó sobre la proliferación de plantas energéticas destinadas a alimentar centros de datos. Y lanzó una equivalencia difícil de olvidar: una sola planta puede emitir dos mil toneladas de CO₂ por hora, como cuatro millones de coches al ralentí. “Acelera un calendario climático que ya se aproxima a lo catastrófico”, advirtió.

La paradoja de los datos: más grande no siempre es mejor

Finalmente, López de Mántaras introdujo otro límite menos visible: el posible agotamiento de datos útiles. Muchos modelos se entrenan con contenidos con derechos de autor, lo que ya alimenta litigios multimillonarios. Y, al mismo tiempo, Internet se llena de textos generados por las propias IA, lo que degrada la calidad del material disponible. Su “paradoja inquietante” fue clara: cuanto más grandes son los modelos, más pobres tienden a volverse los resultados si el “alimento” se vuelve basura.

La oportunidad, entonces, no es renunciar a la IA, sino mirarla completa: su cableado humano, su factura ambiental y sus parches diarios. Porque, como remató López de Mántaras, ninguna inteligencia —ni humana ni artificial— puede sostenerse sobre un planeta en ruinas.