Nick Srnicek, experto en economía digital: “La izquierda debe tomarse la inteligencia artificial mucho más en serio”

Nick Srnicek, profesor de economía digital en el King's College de Londres, es autor, entre otros libros, de Capitalismo de plataformas (2016), que en su momento cartografió el ecosistema de las plataformas digitales y sus modelos de negocio, o Después del trabajo (2024, con Helen Hester), una historia del hogar, la tecnología y el tiempo libre que anticipaba muchas de las preguntas sobre postrabajo y automatización que ahora la Inteligencia artificial ha tornado urgentes.

Su nueva obra, Silicon Empires: The Fight for the Future of AI (Polity, 2025), amplía el foco para mapear lo que el propio Srnicek describe como el terreno en el que se debe luchar por el futuro de la inteligencia artificial, un ámbito en el que convergen —y cada vez más a menudo colisionan— las estrategias de captura de las grandes tecnológicas, las tensiones geopolíticas entre EEUU y China, el desmoronamiento del viejo consenso “liberal” de Silicon Valley y la emergencia de un tecnonacionalismo que fusiona al sector privado con el poder militar.

Empecemos por lo más básico: ¿cómo deberíamos concebir y definir la IA?

La cuestión de qué es la IA se ha debatido durante muchas décadas. Los orígenes del término se remontan a la década de 1950, pero 2012 fue un punto de inflexión, con la renovación de lo que se denomina “aprendizaje profundo”, en referencia a la utilización de redes neuronales a las que no se les dan instrucciones preprogramadas, como se haría al codificar un software convencional, sino que se entrenan mediante la interacción repetida con datos, corrigiendo los errores que cometen en el propio proceso. Esto se repite una y otra vez hasta que esas redes neuronales aprenden a tomar una entrada concreta y producir una salida concreta.

Hoy en día, sin embargo, cuando hablamos de IA casi siempre nos referimos a la IA generativa, que es también el tema central de mi libro. La mayor parte de la IA generativa se basa en la llamada arquitectura Transformer, una forma de estructurar estas redes neuronales que resulta muy útil para gestionar el procesamiento del lenguaje, como la traducción o la transcripción. Lo interesante es que este enfoque, nacido de la investigación lingüística, resultó ser extraordinariamente versátil: hoy se utiliza no solo para producir lenguaje, sino también para tareas tan diversas como la secuenciación del ADN.

¿Es la IA realmente una fuerza disruptiva o revolucionaria? Parece haber dos posiciones enfrentadas a este respecto: quienes creen que estamos a cinco segundos de alcanzar la singularidad y quienes consideran que todo es una exageración desmedida. ¿Cuál es su postura? Y, sobre todo, ¿cuál debería ser el enfoque crítico a este respecto? Parece que la izquierda carece de una brújula política, estratégica e incluso moral clara al respecto.

La izquierda se ha quedado un poco al margen de estos debates. Por un lado, tenemos la típica crítica que sostiene que esta tecnología no tiene utilidad alguna. Hay algo de cierto en esto, pero el desarrollo de la IA va mucho más allá de lo que hace ChatGPT en nuestro día a día. Por eso creo que es un problema para la izquierda seguir criticando una cierta forma de concebir la IA que ya tiene tres o cuatro años de antigüedad, sobre todo cuando la mayoría de la gente, al utilizar esta tecnología, entiende que no es baladí. El resultado de este tipo de mensajes conduce inevitablemente a perder la atención de una gran parte de la audiencia. La izquierda necesita tomarse esta tecnología mucho más en serio.

La otra cara de la moneda son quienes creen que estamos al borde inminente de la singularidad. Esta postura es asimismo comprensible, teniendo en cuenta el rapidísimo avance de los últimos años. A nivel teórico, además, creo que algo así es posible: si el cerebro se puede medir y calcular, la mente también, y, por lo tanto, deberíamos ser capaces, al menos en teoría, de replicarla en silicio o en algún otro sustrato similar. Ahora bien: dudo mucho que estemos a punto de alcanzarla.

Donde la izquierda tiene más que aportar es en la reflexión sobre el postcapitalismo, la postescasez y el postrabajo, sobre qué significa tener más tiempo libre o no tener trabajo. Es un problema; considero que ahora mismo no haya una comunicación real entre aquellos que reflexionan sobre cómo configurar un mundo post-IA y aquellos que piensan en la configuración de una sociedad postcapitalista.

La IA, tal como se concibe y desarrolla en la actualidad, [nos lleva a] un mundo en el que la mayoría de los seres humanos son secundarios con respecto a unas máquinas que están al servicio de los intereses de un puñado de personas extremadamente poderosas

Bueno, el debate en torno al futuro del trabajo y la automatización ha sido más prominente en las perspectivas de izquierda. En ese sentido, ¿qué efecto cree que podría tener el desarrollo de la IA en el empleo y en las luchas sindicales?

En su mayoría, el impacto sería negativo. Lo que yo quiero es un mundo sin trabajo o, al menos, en el que se minimice el trabajo necesario, un mundo en el que podamos elegir libremente a qué actividades dedicarnos. Pero alcanzar ese horizonte es lo difícil, especialmente hacerlo de una manera que no erosione el poder de las clases trabajadoras. El desafío, pues, es alcanzar ese mundo postrabajo sin que ello revierta en una concentración masiva de riqueza y poder en manos de unos pocos.

La IA, tal como se concibe y desarrolla en la actualidad, no parece ir en esa dirección. Las formas en que se implementará tendrán que ver con la automatización de la vida y el trabajo, sin ningún tipo de sistema de compensación para ayudar a las personas afectadas por estos cambios, lo cual puede derivar en desempleo estructural y en un aumento del control y la vigilancia sociales. Se trata, en resumen, del advenimiento de un mundo en el que la mayoría de los seres humanos son secundarios con respecto a unas máquinas que están al servicio de los intereses de un puñado de personas extremadamente poderosas.

Este es el tipo de cosas que la izquierda debe tener mucho más en cuenta. La pregunta fundamental que deberíamos hacernos es, por tanto, cómo mantener el poder ante estas transformaciones.

El libro aborda las transformaciones de Silicon Valley y las mutaciones de la nueva derecha tecnológica. Los cambios parecen sustanciales: en 2016, Peter Thiel fue probablemente el único magnate que apoyó públicamente a Trump. Hoy, la tecnoligarquía en su conjunto parece apoyar el proyecto trumpista de una u otra forma. Además, con anterioridad, estas empresas se habían autoimpuesto restricciones para no trabajar con el Pentágono ni con fines militares, limitaciones que ahora han decidido dejar atrás.

La élite tecnológica de Silicon Valley y la élite política de Estados Unidos compartían anteriormente un consenso sobre el papel de la tecnología digital y sobre cómo esta facilitaba el poder estadounidense: la expansión de las empresas tecnológicas estadounidenses por todo el mundo, dentro de un marco neoliberal, también beneficiaba al Estado. Este paradigma alcanzó su punto álgido durante la Administración Obama, aunque ya se vislumbraba bajo Clinton y, en menor medida, bajo George W. Bush. Esta alianza está empezando a desmoronarse.

Con todo, en el libro trato de evitar el reduccionismo de creer que existía un consenso en Silicon Valley bajo Obama y que luego llegó Trump y lo rompió, en lo que yo llamo tecnonacionalismo. No es tan sencillo. En realidad, ya había una variedad de corrientes subterráneas, en algunos casos de décadas de antigüedad, que estaban socavando lentamente esa relación. Las rupturas más importantes se producen bajo la primera Administración Trump, sí, pero ya estaban ahí en anteriores administraciones.

Se trata, por ejemplo, del cambio en el papel del Estado en la innovación. Antes, el poder estatal era el factor determinante de la innovación militar; las grandes contratistas de defensa dependían de él y seguían sus directrices. Pero en las décadas de 1990, 2000 y 2010 el centro de la innovación se traslada en gran medida al sector privado. El control estatal sobre el sector tecnológico empieza a erosionarse y el Estado depende cada vez más del nuevo poder tecnológico, hasta el punto de que hoy presenciamos el auge de nuevas empresas (Palantir, Anduril o Shield) que intentan superar a las grandes contratistas de defensa e imponer una nueva lógica de startup en los contratos de defensa.

A su vez, ha cambiado la relación entre Estados Unidos y China y entre sus élites capitalistas. Uno de los argumentos principales del libro es que se produjo un viraje a lo largo de la década de 2010. Durante bastante tiempo, en la década de 2000, el objetivo de los capitalistas estadounidenses era integrar la economía china en la economía neoliberal global. Los beneficios les resultaban obvios: mano de obra barata, una base de usuarios masiva, una gran base de consumidores.

Sin embargo, a lo largo de la década de 2000 empezaron a ver que esto no funcionaba como querían y que los capitalistas chinos eran cada vez más competitivos en una variedad de industrias. Ya no se trataba de que China trabajara en sectores de menor valor, sino de que competía cada vez más directamente con las empresas estadounidenses. Lo que antes era un consenso sobre la apertura a China se convierte, a lo largo de la década de 2010, en una mayor restricción de las empresas chinas y en más poder de los halcones anti-China.

El mundo neoliberal no era precisamente genial, pero el mundo tecnonacionalista fascista puede ser aún peor

Finalmente, se produce una división que surge bajo la primera Administración Trump, se acelera bajo Biden y ha continuado de diversas maneras bajo la segunda Administración Trump. Dentro de la élite tecnológica surgen al menos dos grupos. Uno es el de las grandes empresas tecnológicas neoliberales globales, que siguen deseando un mundo neoliberal: crecieron y prosperaron en él y no quieren aranceles, controles a la exportación, guerras comerciales, ni tensiones geopolíticas.

Por el contrario, existe una nueva corriente tecnonacionalista, impulsada por las empresas de tecnología de defensa y apoyada cada vez más por el capital riesgo, que ve en la tecnología de defensa un nuevo mercado enorme. Su interés principal no es mantener el neoliberalismo, sino cómo asegurar las cadenas de suministro, cómo reindustrializar Estados Unidos, cómo aprovecharse de las tensiones geopolíticas.

Estas dos facciones están en tensión abierta. Washington se alinea cada vez más con el grupo tecnonacionalista y hay un malestar explícito de las empresas más neoliberales: Nvidia, Oracle y Google se han pronunciado en varios momentos diciendo que lo que está haciendo el gobierno es una catástrofe. Es un momento no hegemónico: no existe tal cosa como un “consenso de Silicon Valley”. El mundo neoliberal no era precisamente genial, pero el mundo tecnonacionalista fascista puede ser aún peor.

En el libro menciona que Estados Unidos y China tienen estrategias diferentes en lo que al desarrollo de la IA respecta: Estados Unidos tiene una “estrategia de innovación” y, en el caso de China, podríamos hablar de una “estrategia de difusión”. ¿En qué consisten y cuáles son sus diferencias?

La idea de que existe una carrera por la IA entre China y Estados Unidos es una tontería. No compiten; tienen metas diferentes.

Estados Unidos apuesta por una estrategia de innovación: se dedica a tiempo completo a desarrollar constantemente nuevas capacidades y posibilidades. Eso se refleja en la cantidad de inversión privada —OpenAI tiene algo así como 1,5 billones de dólares en compromisos de gasto—, en una agenda desreguladora a nivel nacional —en materia de energía, por ejemplo, se están haciendo muchos esfuerzos para garantizar que la oferta energética pueda crecer rápidamente, independientemente de los costes medioambientales—, y en el intento de impedir que los 50 estados aprueben cualquier tipo de legislación sobre IA que pueda obstaculizar la innovación. También hay una política industrial emergente, pero muy orientada al mercado: en muchos casos se trata de respaldar a las empresas o concederles préstamos sin imponerles muchas condiciones.

China, por el contrario, se centra mucho más en la difusión: la idea es implementar la IA en todas las escalas de su economía y en toda la sociedad. Si nos remontamos a su documento estratégico sobre IA de 2017 —el Plan de desarrollo de la IA de próxima generación—, ya se centraba en cómo aprovechar esta tecnología, ponerla en manos de las pequeñas empresas, introducirla en diferentes industrias, en las empresas estatales y en la contratación pública.

¿Qué país cree que tendrá éxito en sus propios términos?

Es difícil de decir. Si tuviera que apostar, diría que la estrategia de China es probablemente la mejor. Hay un libro fantástico que me ha influido mucho en esta forma de pensar: Technology and the Rise of Great Powers. Allí, Jeffrey Ding argumenta que cuando el equilibrio de poder ha cambiado en el pasado debido a tecnologías de uso general como la IA, ha sido porque estas tecnologías se han difundido por toda la economía de un país.

No han sido los innovadores los que han liderado el cambio, sino los difusores. Y creo que algo similar ocurrirá con la IA: si puede implementarse en toda la economía, se puede aumentar la productividad general, lo que impulsa la economía nacional, el poder militar y la posición internacional. El enfoque basado en la innovación, en cambio, se concentra mucho más en un único sector.

La idea de que existe una carrera por la IA entre China y Estados Unidos es una tontería. No compiten; tienen metas diferentes

Ahora bien, la historia que contará Estados Unidos es que se trata de una carrera hacia la inteligencia artificial general, y la creencia es que, si se consigue algo parecido a la IGA (Inteligencia Artificial General), las ventajas de ser el primero serán enormes. Esta era una creencia dominante en la Administración Biden. Había una sensación real de que la IGA era inminente y de que, por ejemplo, los controles de exportación de semiconductores forzarían a China a desarrollar su propia industria nacional, pero su lógica era que eso llevaría una década, mientras que la IGA llegaría en tres o cinco años. Los plazos funcionaban en escalas distintas.

Sam Altman, CEO de OpenAI, ha dicho en numerosas ocasiones que estas transformaciones requerirán una reconfiguración significativa del contrato social. ¿A qué se refiere?

Por lo general, este tipo de análisis giran en torno a alguna forma de renta básica universal. La lógica es casi siempre la misma: este puñado de empresas que lideran el desarrollo de la IA acumularán inmensas riquezas para sí mismas y luego serán lo suficientemente benevolentes como para compartirlas con todo el mundo.

El problema, claro, es que confiar en la benevolencia de dictadores ricos no es una buena estrategia, ni para la sociedad en su conjunto ni para la izquierda. Lo que hay que intentar es discernir cómo configurar la IA de modo que se evite esa concentración de riqueza en manos de unos pocos y que el valor que genera se comparta ampliamente.

Su libro utiliza la noción de “imperio” como concepto político y herramienta de análisis. Recientemente, Karen Hao publicó El imperio de la IA, una crónica del ascenso de OpenAI y de ChatGPT. Usted y ella trabajan con ideas diferentes de imperio, pero quisiera preguntarle por la utilidad de invocar un concepto tan cargado políticamente y por qué considera que resulta especialmente atractivo en el caso de la IA.

Tiene que ver con las dinámicas que impulsan a estas empresas y con las que se sustentan los ensamblajes estatales que las apoyan. Me encanta el libro de Hao en muchos sentidos, pero el Estado está notablemente ausente en gran parte de su relato, y no creo que se pueda contar la historia de la IA hoy centrándose únicamente en las empresas.

Existe un aspecto imperialista expansivo en el proceso de captura de recursos en todo el mundo. La desintegración del neoliberalismo desplaza el énfasis del libre comercio y de los mercados a la fuerza bruta y al poder de negociación para conseguir lo que Estados Unidos quiere y lo que quieren sus empresas de IA. Además, los recursos destinados a los centros de datos o la energía necesaria son rasgos clásicos del imperialismo.

La otra cara de la moneda es que, una vez creada la IA, hay que expandirla por el resto del mundo. No se trata solo de capturar recursos, sino de coaccionar para imponer una pila tecnológica (tech stack) concreta. Estados Unidos, en su retórica, en su política y en la práctica, ha utilizado su control sobre la tecnología de vanguardia para obtener lo que quiere de otros países. El acuerdo con los Emiratos Árabes Unidos es un buen ejemplo: los Emiratos reciben medio millón de chips de Nvidia a cambio de eliminar la pila tecnológica china de sus centros de datos y servicios gubernamentales. Se convirtió en una pila tecnológica estadounidense. Esto es un lanzamiento imperial para expandir esta infraestructura.

¿Cuál es la situación y el papel de Europa? Muchos —no solo en los sectores progresistas, es algo bastante transversal— han hablado de una tercera vía entre el modelo chino y el estadounidense.

Me gusta la idea de contar con una tercera opción que no sea solo China ni Estados Unidos. La UE quiere claramente ser esa tercera opción, pero creo que a veces se olvidan del para qué. En muchos sentidos quieren seguir el modelo estadounidense, y si solo se reproduce el sistema estadounidense, sus valores, su enfoque de la IA, ¿qué se ofrece que sea diferente? ¿Por qué querría alguien seguir ese camino? En términos de valores: ¿se va a explotar masivamente el medio ambiente para alcanzar la IGA a toda costa? ¿Se va a coaccionar a otros países para obtener recursos? Además, creo que seguir el modelo estadounidense resulta extremadamente costoso e inútil en muchos sentidos. Invertir en entrenamientos multimillonarios para un modelo que, con suerte, estará en lo más alto de las clasificaciones durante unos tres meses y luego será superado por otro...

La alternativa tiene que ser algo muy diferente: no crear un proyecto soberano de IA digital para un país o una región, sino un bien común en el que todo el mundo pueda participar, un sistema interoperable y basado en la portabilidad de los datos, alejado de la concentración de recursos, tráfico, poder y beneficios en unas pocas empresas. Creo que Europa podría contribuir a la construcción de algo parecido a un patrimonio común de IA, abierto a cualquiera, no solo a los países europeos, sino a cualquier país del mundo que quiera adoptar estos proyectos de código abierto y construir con ellos.