Empresas despidiendo a sus trabajadores y sustituyéndolos por agentes. Universidades que quieren desplazar profesores por modelos de lenguaje. Áreas de recursos humanos que sin supervisión humana dictaminan perfiles con base en un algoritmo. La escena no es futurista, es contemporánea.
¿Qué sucederá cuando nos demos cuenta de que todo esto sigue necesitando trabajo humano? Trabajo vivo.
Que la automatización, como señalaba Karl Marx, no es un simple reemplazo de fuerza de trabajo, sino una reconfiguración de las relaciones sociales de producción. Pues la maquinaria no elimina el trabajo humano: lo reorganiza, lo disciplina, lo intensifica y, sobre todo, lo subordina a nuevas formas de valorización.
Por lo que: pensar que la inteligencia artificial suprime lo humano es, en ese sentido, una lectura que requiere más especificidad. Lo que hace es redistribuir quién trabaja, cómo trabaja y bajo qué condiciones. Y claro, es aumentar las ganancias de quienes mandan en las Big tech.
Nos encontramos ante una posible resaca de las decisiones que, muchas veces, de forma poco crítica, se están tomando en torno a la inteligencia artificial.
Si bien desde su aparición en su versión generativa en noviembre de 2022, porque conviene recordar que su origen se remonta a 1956 con la Dartmouth Conference, ha supuesto una aceleración evidente en los procesos del llamado capitalismo cognitivo, lo cierto es que la maximización de ganancias y su uso desmedido no están dando tiempo para la reflexión ni para la toma de decisiones críticas. De acuerdo con Goldman Sachs, hasta 300 millones de empleos podrían verse afectados por la automatización. Lo que se observa es una mutación del trabajo.
Más allá del cliché, el pensamiento crítico no puede quedarse en el discurso. Tiene que traducirse en marcos, en protocolos, en políticas públicas que permitan dar seguimiento a un fenómeno que avanza más rápido de lo que somos capaces de comprender. Hoy, el 88% de las empresas a nivel mundial usan IA a nivel experimental, según McKinsey & Company; aunque Resourcera reporta un 94% en 2026. Muchas veces sin evaluaciones robustas sobre sesgos, impactos laborales o consecuencias sociales.
Sin embargo, esta resaca puede manifestarse de múltiples formas. Puede aparecer en accidentes con sistemas automatizados como vehículos que operan bajo lógicas algorítmicas o en aulas donde el aprendizaje se individualiza mientras el profesor, como mediador, queda desplazado o atrapado en una nueva forma de angustia.
Pero la resaca no es solo laboral o educativa. También es ambiental. El entrenamiento y operación de modelos de gran escala implican consumos energéticos masivos, uso intensivo de agua para enfriamiento de centros de datos o una huella material que suele quedar fuera de la conversación pública. Por decir, Environmental and Energy Study Institute (EESI) reportó en 2025 que los centros de datos consumen 5 millones de galones por día, equivalente al consumo de una ciudad de 10 a 50 mil personas. En otras palabras, la promesa de lo “inmaterial” oculta infraestructuras profundamente extractivas.
Esto no es una invitación a destruir las máquinas. Tampoco a idealizar el pasado. En todo caso, es una invitación a pensar con mayor profundidad sus implicaciones. A construir un enfoque interdisciplinario capaz de explicar su dimensión técnica y sus efectos sociales, subjetivos, políticos, económicos y ambientales.
Como hemos señalado en otras ocasiones, la resaca también llega en forma de vidas humanas. Tal como sistemas automatizados en contextos de guerra (los llamados killer robots) que operan sin un marco ético suficientemente robusto.
Y ahí aparece otro punto crítico: los sesgos. Sistemas de selección de personal, evaluación académica o seguridad pueden reproducir y amplificar desigualdades preexistentes si no son auditados. La automatización no elimina el sesgo humano, lo escala. Y cuando escala, sus efectos dejan de ser individuales para convertirse en estructurales.
Tan solo basta con dimensionar algunos datos. Demandsage (mediante un análisis de estadísticas en 2026) llegó a la conclusión de que la industria de reclutamiento por IA se valorará en 1.20 millones de dólares para 2030. Al tiempo que las entrevistas hechas por Resume.org en 2025 reflejaron que el 57% de las compañías ya usan IA para contratar.
En esa línea, pensadores como Mark Fisher nos recuerdan la necesidad de estudiar críticamente el presente y sus tecnologías incluso desde el goce que nos provocan: no negar su potencia, sino entender cómo ese entusiasmo también puede desactivar la crítica.
Porque incluso en este escenario, los procesos de creación siguen teniendo como base la creatividad humana. Algunos ámbitos -procesos rutinarios, metodologías de análisis, ciertas formas de producción cognitiva aumentada- pueden ser acompañados por inteligencia artificial.
Además, conviene recordarlo: hay múltiples modelos, múltiples sistemas. ChatGPT no es el único.
Sin embargo, la supervisión, la validación y la aplicación siguen estando en manos humanas. Y son precisamente esas manos las que diseñan planes de estudio, actualizan currículos, amplían la educación continua y convierten la alfabetización crítica en una práctica concreta. También son esas manos las que debemos exigir regulación, transparencia y rendición de cuentas.
De lo micro a lo macro. Del aula a la política pública.
Porque si algo nos deja esta ola actual de la “primavera de la IA”, al menos para cierta tecnoburguesía, es que la resaca es técnica. Es social. Es institucional. Es ambiental. Es humana. Y, como toda resaca, aparece justo cuando el entusiasmo impide ver los costos.
