Categoría IA

La principal contribución del artículo de Michael Roberts consiste en distinguir entre la capacidad del capitalismo para evitar temporalmente un colapso y su capacidad para garantizar condiciones de vida dignas para las mayorías.
Una economía puede mantener el crecimiento agregado mientras millones de personas pierden poder adquisitivo, los servicios públicos se deterioran y la riqueza se concentra. También puede registrar grandes inversiones tecnológicas sin que estas produzcan todavía un aumento equivalente de la productividad social.
La resiliencia, por lo tanto, no debe evaluarse solamente por la continuidad de los mercados financieros o por el crecimiento del producto bruto. También hay que preguntar cómo se distribuyen los ingresos, quién controla la inversión y quién paga cuando las expectativas de ganancias fracasan.
La contradicción que señala Roberts es que el capitalismo puede demostrar una notable capacidad para sostener la acumulación financiera sin demostrar la misma capacidad para satisfacer las necesidades sociales. Y mientras la rentabilidad privada siga determinando las decisiones estratégicas de inversión, la estabilidad económica continuará subordinada a los intereses de quienes poseen el capital.

El discurso neoliberal presenta productividad, digitalización e inteligencia artificial como fenómenos técnicamente neutrales. Pero la distribución de sus frutos depende de la estructura de propiedad y del poder de negociación. El trabajo de Michael Roberts analizando la dinámica de la distribución del ingreso en los Estados Unidos, muestra que cuando los sindicatos pierden fuerza y el capital concentra tecnología, mercados y activos financieros, una parte creciente del excedente puede desplazarse hacia beneficios, rentas y valorización patrimonial.

Y aquí aparece una conexión muy actual con Argentina: el problema no es simplemente “salarios bajos”, sino una modificación de la distribución funcional del ingreso y de las relaciones de poder entre capital y trabajo. Los datos argentinos disponibles hasta junio de 2026 también muestran una fuerte transformación del mercado laboral desde noviembre de 2023, con pérdida de empleo registrado y cambios en la estructura empresarial todo sostenido por una regresividad distributiva histórica, cuyo punto de inicio fue diciembre de 2015 hasta la actuallidad sin solución de continuidad, regresividad que involucra a las tres fuerzas que unidas o separadas pretenden competir de cara al 2027. Tres tigres comieron los mismos tres platos de trigo ...

La inteligencia artificial no aparece aquí como una tecnología neutral capaz de resolver las contradicciones del capitalismo, sino como una gigantesca nueva esfera de acumulación, concentración y competencia imperialista. El problema central vuelve a ser quién controla el capital, quién captura el excedente y quién soporta los costos de la transformación tecnológica. En paralelo, la expansión financiera, el endeudamiento y la disputa por el dinero mundial expresan una crisis de hegemonía que puede alimentar nuevas formas de autoritarismo y fascismo

Trump convirtió una discusión compleja sobre poder, tecnología y regulación en otra batalla cultural. El 14 y 15 de septiembre calificó las advertencias sobre riesgos de la IA de “conspiración enfermiza” y de “hoax”, y afirmó que la única barrera de seguridad necesaria es “un presidente fuerte e inteligente”. La operación discursiva es clara: deja de discutirse qué controles democráticos requiere una tecnología disruptiva y se discute quién tiene autoridad para definir qué riesgos son reales. Esa autoridad, en su relato, recae en el poder presidencial y en el desarrollo empresarial acelerado.

"A mil días de gobierno (asumió el 10 de diciembre de 2023), el balance es mixto y muy polarizado.

Lo que mejoró de forma clara
Inflación: Recibió 211,4% anual en 2023. En 2024 cerró en 117,8% y en 2025 en 31,5%. En agosto de 2026 el dato mensual fue 1,7%, el más bajo para ese mes en casi una década. Sigue alta para estándares internacionales (~30-34% interanual), pero el descenso es el dato más sólido de la gestión.
Pobreza: Pegó un pico brutal en el primer semestre de 2024 (52,9%) por la devaluación y el ajuste. Después bajó. El último dato oficial (segundo semestre 2025) la ubica en 28,2%. Milei dice que sacó a 14 millones de personas de la pobreza midiendo desde ese pico. Contra fines de 2023 la caída es menor (unos 6 millones). El dato del primer semestre 2026 sale el 24 de septiembre.
Cuentas públicas: Superávit fiscal primario sostenido. El Estado dejó de emitir para cubrir el rojo.
Riesgo país y dólar: El riesgo país bajó de más de 1.900 puntos a alrededor de 500. El tipo de cambio está más estable que en 2023-2024.
Exportaciones e inversión: Récords de exportaciones, boom en energía y minería, y el RIGI atrayendo proyectos (el gobierno habla de decenas de miles de millones de dólares aprobados o en pipeline).

El costo
Salarios: Los registrados privados siguen por debajo del nivel de noviembre 2023 (caídas reales de entre 3% y 8% según el recorte). El salario mínimo perdió alrededor del 40% de poder adquisitivo. El sector público nacional está bastante más atrás.
Empleo: Se perdieron cientos de miles de puestos formales (las cifras van de 300.000 a más de 400.000 según la fuente). Subió la informalidad (alrededor del 44%). El desempleo abierto está en 7,8%. La industria y la construcción siguen flojas.
Actividad: 2025 creció 4,4%. Para 2026 las proyecciones bajaron a menos del 2% (algunas consultoras hablan de 1,5-2%). El crecimiento está concentrado en agro, energía y minería; no llega parejo al mercado interno.
Imagen: La aprobación de Milei ronda el 35-40% y la desaprobación el 58-62% en las encuestas recientes. Las principales quejas de la gente son falta de trabajo, salarios bajos y, en menor medida, corrupción.

Como se se lee según el lente
Quienes lo defienden dicen que heredó una economía al borde del descontrol (inflación de tres dígitos, déficit, reservas negativas) y que el ajuste era inevitable. Destacan que, a diferencia de otros intentos, esta vez el equilibrio fiscal se sostuvo y la inflación no volvió a dispararse.

Quienes lo critican dicen que el “éxito” macro se pagó con un ajuste recesivo que recortó ingresos, empleo formal y consumo, y que el crecimiento no es generalizado. También apuntan al estilo confrontativo, a escándalos (el caso Adorni fue el que más desgaste generó) y a que parte del alivio social viene de comparar contra el peor momento de 2024, no contra 2023.

En resumen: en inflación, déficit y riesgo país el cambio es grande y medible. En salarios, empleo formal y sensación cotidiana de mucha gente, el balance es negativo o, como mínimo, incompleto. “Bueno” o “malo” termina dependiendo de si priorizás la estabilización macro o el costo social inmediato, y de cómo evolucionen 2026-2027. El próximo dato de pobreza y las elecciones de 2027 van a pesar más que cualquier discurso." Con cariño tío Grok😏

El boom de la inteligencia artificial está llevando las ganancias corporativas estadounidenses a niveles históricos, pero detrás de la euforia tecnológica aparece una estructura mucho más frágil: salarios deprimidos, concentración del capital, endeudamiento masivo, compromisos fuera de balance y un circuito financiero que necesita que la demanda de IA crezca indefinidamente. La pregunta no es si la IA transformará la economía, sino si el capitalismo podrá convertir los cientos de miles de millones invertidos en una rentabilidad suficiente para evitar que la revolución tecnológica termine convertida en una nueva burbuja financiera.
Y esto conecta directamente con la cuestión argentina. Milei ofrece a la Argentina como plataforma de recursos naturales, energía barata y desregulación para ese nuevo ciclo de acumulación al que da por consolidado. Sin embargo la discusión, entonces, no debería limitarse a cuántos dólares puede atraer la IA, sino su sustentabilidad y en todo caso quién captura la renta energética, quién controla la infraestructura y qué parte del excedente queda en el país. La experiencia histórica juega en contra e indica que cuando una nueva revolución tecnológica de consolidarse, llega acompañada de una enorme concentración financiera, la pregunta decisiva no es cuánto crece la tecnología, sino quién se apropia de sus ganancias y quién paga sus crisis.

El artículo de Cenital sobre los data centers tiene una lectura política particularmente interesante: la “nube” es una infraestructura material que transforma recursos públicos en condiciones de rentabilidad privada.

El punto central es que la inteligencia artificial no existe en el aire. Necesita enormes cantidades de electricidad, agua, suelo, infraestructura y redes, y esos recursos son territoriales. El caso estadounidense citado es elocuente: un solo centro de datos en Fayette County consume casi 110 millones de litros de agua, mientras que en Virginia la expansión de estas instalaciones ya se asocia con mayores costos de electricidad, agua y gas para los residentes.

En Argentina, el problema adquiere una dimensión todavía más política. El Gobierno de Milei promueve la llegada de centros de datos de escala hyperscale y contempla a la Patagonia como territorio privilegiado por su disponibilidad energética y condiciones climáticas. A la vez, Sur Energy y OpenAI firmaron una carta de intención para un proyecto que podría alcanzar 500 MW. Para facilitar estas inversiones se impulsa además un “Super RIGI”, con una alícuota de Ganancias del 15% y liberación de importaciones y exportaciones, sin exigencias ambientales específicas según el proyecto analizado por Cenital.

Ahí aparece la cuestión decisiva: ¿quién paga la infraestructura y quién captura el excedente? La entrevista a Cecilia Rikap desmonta la idea de que cualquier inversión tecnológica constituye automáticamente desarrollo. Los data centers generan empleo fundamentalmente durante su construcción, tienen escasos encadenamientos productivos locales y buena parte de su inversión corresponde a componentes importados, particularmente semiconductores. No hay, por lo tanto, un efecto multiplicador comparable al de una industria manufacturera capaz de desarrollar proveedores locales y transferencia tecnológica.

La cuestión del agua y la energía permite ir todavía más lejos. Si una instalación privada consume recursos estratégicos durante las 24 horas, los 365 días del año, el costo de oportunidad no desaparece: se desplaza hacia el resto de la sociedad. Menos disponibilidad energética para otros usos, presión sobre tarifas, utilización intensiva del agua y eventualmente desplazamiento de otras actividades productivas. Es una forma contemporánea de privatización de beneficios y socialización de costos.

Por eso me parece especialmente potente pensar el fenómeno como extractivismo digital. Ya no se trata solamente de extraer petróleo, litio, minerales o tierras: también se extrae capacidad energética, agua, territorio y renta para alimentar plataformas y modelos de inteligencia artificial controlados por grandes corporaciones tecnológicas.

Y hay una paradoja especialmente argentina: un país que necesita divisas, empleo y desarrollo tecnológico puede terminar ofreciendo recursos estratégicos a empresas globales a cambio de una inversión cuyo principal efecto local sea consumir esos mismos recursos. El problema no es tener data centers. Como señala Rikap, el punto es la planificación territorial y la capacidad del Estado para decidir dónde, bajo qué condiciones y para beneficio de quién se instala esa infraestructura.

La pregunta política, entonces, no debería ser “¿cómo hacemos para atraer inversiones?”, sino:

¿Qué parte de la riqueza generada por la economía digital queda en el territorio que aporta el agua, la energía, el suelo y la infraestructura necesaria para producirla?

Ahí está, el verdadero conflicto de la llamada “economía de la nube”.

Mark Zuckerberg acaba de intervenir de lleno en el debate sobre el futuro de la inteligencia artificial con un extenso manifiesto en el que advierte que uno de los principales riesgos de esta tecnología no reside únicamente en que las máquinas alcancen capacidades superiores a las humanas, sino en que el poder derivado de ellas quede concentrado en una empresa, un pequeño grupo de corporaciones o un gobierno. El fundador de Meta plantea como alternativa el desarrollo de una “superinteligencia personal” accesible para la mayor cantidad posible de individuos y anticipa una nueva etapa de apertura de algunos modelos de inteligencia artificial de la compañía, aunque bajo controles de seguridad definidos por su directorio. La propuesta incluye además un fondo de 1.000 millones de dólares destinado a las comunidades estadounidenses donde se instalarán centros de datos, en un intento por responder a las crecientes críticas por el enorme consumo energético y de recursos que exige la expansión de la infraestructura de IA.

Sin embargo, detrás del discurso democratizador aparece una contradicción central. Zuckerberg cuestiona la concentración del poder tecnológico mientras Meta se encuentra entre las empresas que compiten por acumular capital, datos, infraestructura, capacidad de procesamiento y talento científico para dominar la nueva economía de la inteligencia artificial. La cuestión, por lo tanto, no es solamente quién tendrá acceso a la IA, sino quién controlará los medios materiales necesarios para producirla. Puede formularse una paradoja: Zuckerberg propone democratizar el acceso al producto tecnológico sin democratizar los medios de producción tecnológicos que permiten generarlo. La distribución gratuita o de bajo costo de una herramienta no elimina la concentración de la propiedad sobre los centros de datos, los chips, las plataformas digitales ni la infraestructura energética que sostiene el sistema.

Esta contradicción resulta todavía más significativa cuando se observa el impacto potencial de la IA sobre el trabajo. Zuckerberg pone el acento en una inteligencia artificial capaz de potenciar las capacidades individuales, estimular la creatividad, facilitar el aprendizaje y permitir que las personas desarrollen nuevos proyectos. El trabajador aparece así como individuo autónomo, creador y potencial emprendedor. Pero queda en segundo plano la pregunta decisiva: ¿quién se apropiará del incremento de productividad generado por la automatización y la inteligencia artificial? Si una tecnología permite producir el doble en el mismo tiempo, el resultado puede ser una reducción de la jornada laboral y una mejora general del bienestar, pero también puede traducirse en despidos, precarización, intensificación del trabajo y una apropiación mayor del excedente por parte del capital. La tecnología no determina por sí misma cuál de esos caminos prevalecerá: son las relaciones sociales de producción y la correlación de fuerzas entre capital y trabajo las que definirán su resultado.

El manifiesto de Zuckerberg debe interpretarse, por eso, como una intervención dentro de una disputa estratégica por la forma que tendrá el capitalismo de la inteligencia artificial. El conflicto no se reduce a una oposición entre IA “abierta” y “cerrada”. Se enfrentan distintos modelos de acumulación: uno basado en la concentración de modelos, datos, infraestructura y capacidad de cómputo en unas pocas gigantes tecnológicas; otro que promueve modelos abiertos para expandir el ecosistema de desarrolladores y empresas; y una estrategia como la de Meta, que puede combinar la apertura tecnológica con el fortalecimiento de su posición como plataforma global. El open source, en este contexto, puede contribuir efectivamente a limitar determinadas formas de monopolización, pero también puede convertirse en una herramienta competitiva para disputar mercados y desplazar a rivales.

Lo más relevante políticamente es que Zuckerberg reconoce, aunque desde una perspectiva empresarial, que la inteligencia artificial está dejando de ser simplemente una cuestión tecnológica para convertirse en una cuestión de poder. Quien controle los modelos más avanzados, los chips, los centros de datos, las redes y los grandes volúmenes de datos dispondrá de una capacidad creciente para intervenir sobre la economía, el trabajo, la comunicación y las propias estructuras estatales. Por eso, advertir contra la concentración de la IA es insuficiente si la respuesta consiste simplemente en reemplazar un monopolio por varios oligopolios tecnológicos. La verdadera discusión democrática es quién controla los medios materiales de esta nueva revolución tecnológica y quién decide cómo se distribuyen los enormes incrementos de productividad que puede generar.

En última instancia, el manifiesto de Zuckerberg expresa una contradicción característica del capitalismo contemporáneo: una tecnología potencialmente capaz de reducir drásticamente el tiempo de trabajo socialmente necesario puede terminar produciendo, bajo relaciones de propiedad concentradas, desempleo, precarización y una extraordinaria concentración de riqueza. La batalla por la inteligencia artificial será, por lo tanto, también una batalla por la apropiación de sus beneficios. Más que una declaración filantrópica sobre el futuro de la humanidad, el manifiesto de Zuckerberg puede leerse como un programa político-empresarial para disputar quién conducirá y bajo qué reglas el capitalismo de la inteligencia artificial.

El cofundador de Anthropic, Chris Olah, participó junto al Papa León XIV en el Vaticano el 25 de mayo de 2026 para la presentación de la encíclica sobre inteligencia artificial titulada Magnifica humanitas, esta presencia no fue de cortesía obviamente. En el artículo de Axios describe una deriva inocultable de aquella posición, como una paradoja creciente: mientras Anthropic se consolida como una de las compañías más influyentes de la IA, su posición política y regulatoria la está dejando cada vez más aislada frente al resto de la industria.
Anthropic quedó sola frente a sus competidores. La empresa decidió no firmar una carta impulsada por el CEO de NVIDIA que rechaza la posibilidad de prohibir los modelos abiertos ("open-weight") desarrollados en China. Mientras gigantes como OpenAI, Microsoft, Google y Meta respaldaron una postura más abierta, Anthropic prefirió mantener distancia.
No apoya una prohibición absoluta. El CEO, Dario Amodei, aclaró que la empresa no propone vetar completamente los modelos chinos, aunque sí sostiene que representan riesgos importantes en materia de seguridad nacional, espionaje tecnológico y robo de propiedad intelectual.
El debate excede lo tecnológico. En Washington se discute si Estados Unidos debe restringir la circulación de modelos abiertos chinos como Kimi K3 o DeepSeek. Anthropic y OpenAI vienen alertando sobre esos riesgos, mientras NVIDIA y gran parte de la industria argumentan que una prohibición terminaría debilitando la competitividad estadounidense y favorecería el desarrollo autónomo de China.
La discusión refleja dos estrategias diferentes dentro del capital tecnológico estadounidense:
El bloque de las plataformas abiertas (NVIDIA, Microsoft, Meta y otros) considera que mantener abiertos los modelos fortalece el ecosistema occidental, genera mayor innovación y dificulta que China desarrolle un estándar alternativo.
El bloque de los laboratorios de frontera, encabezado por Anthropic y, en menor medida, OpenAI, prioriza controles regulatorios más estrictos porque entiende que los modelos más avanzados constituyen una tecnología estratégica comparable a los semiconductores o incluso al material nuclear.
El conflicto no enfrenta simplemente a Estados Unidos y China. También expresa una disputa intra-capitalista por quién controlará la infraestructura de la inteligencia artificial.
Las empresas de hardware y de infraestructura obtienen beneficios cuanto mayor sea la difusión de modelos abiertos.
Los desarrolladores de modelos cerrados tienen incentivos para promover mayores barreras regulatorias que eleven el costo de entrada para futuros competidores.

En ese sentido, la controversia sobre los modelos abiertos chinos funciona también como una disputa por la configuración del futuro mercado mundial de la IA: si prevalecerá un ecosistema relativamente abierto y competitivo o un oligopolio dominado por un puñado de laboratorios estadounidenses con fuerte respaldo estatal.

En síntesis, el artículo de Axios muestra que Anthropic está cada vez más aislada porque intenta combinar una agenda de seguridad nacional con una regulación más estricta de la IA, mientras buena parte de Silicon Valley teme que esas restricciones terminen consolidando un mercado menos competitivo y más concentrado.