En el mundo Occidental avanzamos hacia una reconfiguración que apenas logramos dimensionar. La pandemia marcó un punto de no retorno en este salto profundo en los modos de relacionarnos y de entendernos, aunque esta transformación ya había empezado mucho antes. Certezas y aspiraciones comenzaron a mostrar quiebres desde el año en que espacios clave para la socialización se clausuraron, con consecuencias que se viven hasta ahora.

Casi nada puede darse por sentado en este cuarto de siglo. La hegemonía de Estados Unidos y la mentada fortaleza de sus instituciones. Las normas que rigen el comercio y las relaciones internacionales. La preferencia por la política de fronteras abiertas. Consensos mínimos sobre lo que es verdad. El periodismo como institución necesaria. Todo está abierto a disputa; y este no es un juicio de valor, sino un hecho.

Pero quiero pensar que algunas certezas, por más básicas e ingenuas que parezcan, siguen siendo relevantes. Una de ellas justifica este libro: no podemos cambiar lo que no entendemos. En 2023, lanzamos Ruido, la primera publicación de la serie Infocracia, para entender qué pasó en las elecciones generales en Paraguay, marcadas por la producción y diseminación sin control de desinformación.

Con ese libro decidimos trascender el trabajo de fact-checking que distingue a nuestro medio para mostrar cómo se gesta este fenómeno, desde quienes producen desinformación y el dinero que inyectan a las plataformas para moldear la agenda informativa, hasta las lagunas en nuestra legislación que facilitan que esto ocurra. Lo hicimos con la convicción de que contrastar información y señalar mentiras es apenas una parte del trabajo periodístico. Nuestro rol también es dar sentido.

Captura es nuestro salto profundo en la misma línea. Hicimos este libro con el objetivo de posicionar el pensamiento del Sur Global sobre la disrupción de la inteligencia artificial en nuestras vidas. Lo hicimos para entender lo que significa, ahora y a futuro, en nuestros propios términos.

Hoy, pocos estarían en desacuerdo con la predicción de que el modo de producción y consumo de información cambiará, una vez más. La disrupción ha llegado a equipararse, incluso, con lo que significó Internet. Si es así, no podremos comprender ni actuar sobre la transformación del ecosistema informativo que se avecina —y mucho menos incidir en fenómenos como la desinformación— sin detenernos primero a reflexionar sobre lo que está ocurriendo. En general, la conversación sobre el desarrollo tecnológico la moldean personas del Norte Global. Las narrativas dominantes, que justifican e impulsan la inteligencia artificial, provienen de los mismos hombres que están amasando inimaginables cantidades de capital para sus proyectos. Mientras, estudios y análisis más sobrios o críticos salen de centros, iniciativas y universidades de élite, sin traducción para públicos de países de la Mayoría Global, como los de Latinoamérica. La conversación está capturada: ese es nuestro diagnóstico principal.

Entendemos el poder del lenguaje y de las palabras. Por eso nos preocupa que otros orienten cómo se habla y se discute sobre tecnologías que, en teoría, cambiarán nuestras vidas. Esta imposición deriva en otras capturas que nos roban agencia. Sobre eso ensayan algunas de las voces más lúcidas del periodismo y la tecnología que logramos reunir para esta publicación. Empezamos dando en la médula y hablamos de que la captura es, irreparablemente, material. La nube no es una nube, nos advierte la investigadora Paz Peña, de Chile. Son centros de datos que hoy proliferan para acelerar la carrera de la IA, alterando el paisaje de nuestra región y devorando recursos valiosos como el agua o la energía. Comunidades enteras comienzan a movilizarse ante el avance no consentido de estas inversiones foráneas.

La captura también es política y económica. La abogada Paloma Lara Castro, de Paraguay, denuncia la estrecha relación entre gobiernos y empresas de tecnología que confunde el interés público con la ideología aceleracionista y los sueños sci-fi de un puñado de hombres. De un lado y del otro hablan de necesidad de innovación, pero para Latinoamérica asistimos a otro capítulo de saqueo de la lógica colonial.

Otra forma de captura es la de la imaginación. Tomás Pérez Vizzón, periodista argentino especializado en cultura digital, nos acerca a la relación tóxica de la generación Z con el mundo virtual de hoy, muy distinto al Internet de foros y a la creación descentralizada que navegamos los millennials. Detalla las circunstancias que llevan a muchos jóvenes a limitar sus aspiraciones a la prosperidad cripto.

Beatriz Busaniche, académica argentina, señala una nueva manifestación de esta captura: los litigios por copyright de medios y gremios de la cultura contra las big tech por usar su trabajo para el desarrollo de IA generativa. Se parecen mucho a las batallas de Internet en torno a la piratería, que terminaron favoreciendo a las empresas. El costo de estos nuevos litigios, según Busaniche, es nada menos que la posibilidad de un desarrollo tecnológico alternativo en nuestra región.

Dos líderes de medios cierran el libro con ideas concretas de cómo romper la captura y trazar un horizonte. Paula Miraglia, de Brasil, trabaja en dos iniciativas que conectan a periodistas, académicos y especialistas en derechos digitales del Sur Global. Busca unificar posiciones para enfrentar la asimetría de poder con respecto a las grandes tecnológicas y los Estados. Miraglia se embarca en esto con una convicción que compartimos: no se puede construir futuro si no es posible imaginarlo.

Sannuta Raghu, de India, hace precisamente eso con su Átomo de Noticias, una propuesta para que todo el conocimiento que aporta el periodismo al ecosistema informativo —sus señales epistemológicas— sea codificado, legible para las máquinas y no se pierda en los modelos de lenguaje. Su idea es, sin dudas, una de las más tangibles e innovadoras para una resolución al problema de la atribución en los sistemas de inteligencia artificial.

Con este esfuerzo, buscamos que la base común de entendimiento y conocimiento se expanda, y que las conversaciones de esta parte del mundo reciban el protagonismo que merecen. Deseamos que, en este ejercicio de leernos y escucharnos, nuestras ideas ganen fuerza, porque no hay nada de periférico en ellas.

La nube digital, ese lugar donde ocurre la magia que permite que nuestras aplicaciones e información estén disponibles en microsegundos, existe. Pero no es como se suele imaginar. La nube no está en el cielo, sino en la tierra: son edificios llenos de computadores y otros elementos electrónicos que se instalan en los vecindarios de barrios industriales, en tierras indígenas, en desiertos o en zonas frías. Y entre más digitalizada está nuestra vida, más abundan en los países del mundo. No es inmaterial, sino que es una infraestructura enorme de concreto que, si se agudiza la mirada, se puede observar en varios lugares de nuestras ciudades.

La nube no es una nube; la nube es un centro de datos. Para que internet llegue desde las redes de telecomunicación al usuario final, a través de sus dispositivos como teléfonos inteligentes y computadoras, se necesitan los centros de datos. Estos son claves, porque permiten un flujo de datos continuo y seguro entre redes y usuarios, haciendo posible la operación de servicios en línea, la escalabilidad de los recursos y el acceso global a información a través de su robusta conectividad, gestión y seguridad física y virtual.

Así, entre más digitalizada está nuestra vida, más importante se hacen estas infraestructuras; a tal punto que hoy desempeñan un papel fundamental en el procesamiento, almacenamiento y distribución de grandes cantidades de datos, lo que las hace esenciales para la inteligencia artificial (IA) y el resto de la economía digital.

Geopolítica de los centros de datos

Pero como todo desarrollo tecnológico, estas instalaciones también se atan a una lógica geopolítica. Hoy somos testigos de la lucha contrarreloj entre Estados Unidos y China para conquistar la supremacía económica del siglo XXI que brinda el dominio por la IA. La competencia se ha denominado mañosamente como “la carrera de la IA”, como si todos los países estuvieran en circunstancias igualitarias de participar, aunque por condiciones estructurales de economía y desarrollo, los primeros lugares solo están reservados para un selecto grupo.

En ese contexto, los centros de datos se consideran un activo de primer orden en la economía digital y se han convertido en un foco de atención de la política industrial (Valdivia, 2024). En todo el mundo, pero particularmente en los países que no tienen cómo competir en la provisión de tecnologías de punta como la IA, se ofrecen incentivos fiscales y permisos acelerados para atraer nuevas granjas de servidores. Este es el caso, por ejemplo, de las políticas nacionales de data centers en Chile y Brasil. Las economías emergentes los consideran —como veremos, no sin evidencia clara— como la base del crecimiento futuro, lo que atrae a las grandes empresas tecnológicas a establecer centros regionales. Es nuestra única forma de poder estar presentes en la nueva economía.

En consecuencia, los data centers son uno de los activos de más rápido crecimiento en el sector inmobiliario comercial, especialmente en los mercados emergentes. Gran parte de este desarrollo se concentra en los llamados mercados secundarios, como Latinoamérica. De hecho, según el informe de Research And Markets (2025), en 2024 el mercado de centros de datos en América Latina se valoró en USD 7160 millones y se proyecta que para 2030 alcance los USD 14 300 millones.

Pero mientras muchos de los gobiernos se desviven por tener las inversiones millonarias de data centers en sus territorios y se anuncian con bombos y platillos en la prensa, estas infraestructuras han estado bajo una continua polémica mundial al menos desde el 2019. América Latina ha estado también en el centro de la discusión. Tres son las grandes razones: su impacto socioambiental, el nivel de beneficios económicos que entregan y el peligro para la soberanía digital que representan.

Al centro de la polémica socioambiental

Dos grandes preocupaciones han dominado la conversación de los impactos ambientales de los centros de datos: su ingente consumo de agua y de energía; ambas, por cierto, acrecentadas por la falta de acceso a la información completa de estos consumos. Y es que estas infraestructuras cada vez más gigantescas alojan una serie de componentes electrónicos que funcionan día y noche, todos los días del año, lo que implica como requerimiento principal tener acceso a hectáreas de tierra en lugares que, además de brindar buena conectividad a internet, les permita acceso a energía (tanto renovable como fósil) y agua fresca continua.

De acuerdo a la International Energy Agency (2025), a nivel mundial, la demanda de estas instalaciones ha crecido un 12 % anual desde 2017, más de cuatro veces más rápido que el consumo eléctrico total. Además, la IEA señala que, en 2024, más de la mitad de la electricidad utilizada por los centros de datos provino de fuentes fósiles. Gracias a una economía digital donde la IA juega un papel de creciente importancia, se prevé que el requerimiento de los data centers se duplique con creces hasta alcanzar unos 945 TWh en 2030. Esto es ligeramente superior al consumo eléctrico total actual de Japón, la cuarta mayor economía mundial.

Por lo demás, el carbón y el gas natural seguirán siendo esenciales en el corto plazo, atendiendo más del 40 % del aumento de la demanda de electricidad hasta 2030. A partir de esa fecha —pronostica la IEA— se espera la entrada en operación de un conjunto de fuentes de energía renovable que proveerán energía de base con bajas emisiones. Lo que parece ignorar la Agencia es que, en la práctica, la ingente demanda energética de los centros de datos es una oportunidad perfecta para desarrollar nuevos proyectos basados en fósiles, como denuncian informes del Institute for Energy Economics and Financial Analysis (2025), en Estados Unidos, y Beyond Fossil Fuels (2025), en Europa. El crecimiento de las instalaciones, impulsado por la IA, pone en riesgo las metas climáticas de los países industrializados.

Ahora bien, como los centros de datos funcionan de forma continua, sus componentes electrónicos generan mucho calor en el ambiente, a tal punto que es imperativo regular su temperatura y humedad para mantenerlos en óptimas condiciones. Por eso, existen también equipos de refrigeración que pueden consumir entre el 7 % y el 30 % de la energía total utilizada, dependiendo del sistema de enfriamiento y de la eficiencia del centro de datos. Muchos de estos sistemas usan agua fresca para no dañar con impurezas los componentes de los equipos. De acuerdo a un informe especial de J. P. Morgan x ERM (2024), una de estas instalaciones de tamaño medio consume aproximadamente 300 000 galones de agua al día. Los más grandes, los llamados centros a hiperescala, comunes para los servicios de las big tech pueden utilizar entre uno y cinco millones de galones, lo que es comparable a la cantidad que utiliza una ciudad de entre 10 000 a 50 000 personas. En total, los centros de datos de Estados Unidos usaron más de 75 000 millones de galones de agua en 2023. La demanda incremental se suma a menudo a zonas que ya sufren estrés hídrico. En ese mismo país, por ejemplo, el 20 % del agua que consume el sector procede de cuencas hidrográficas en esa situación, lo que supone un riesgo para la industria tecnológica, las comunidades y el medioambiente circundante.

Indudablemente, la principal gran polémica que han afrontado los data centers en América Latina es su uso de agua fresca. Esto se entiende, porque nuestros países han enfrentado, con diversa severidad, crisis graves de sequía que han puesto en peligro no solo actividades económicas, sino también el propio consumo humano. El uso de agua por parte de esta industria tecnológica ha levantado conflictos socioambientales en todo el continente. Los casos más emblemáticos, hasta ahora, están en Chile y Uruguay. En el 2019, la construcción de un centro de datos de Google en Cerrillos, una comuna de Santiago de Chile, terminó siendo zanjada recién en el 2024 cuando un Tribunal Ambiental resolvió anular parcialmente su autorización ambiental, exigiendo que la empresa complementara su evaluación ambiental incorporando los efectos del cambio climático y revisara su sistema de enfriamiento (2024). Todo gracias a activistas ambientales preocupados por el uso del recurso hídrico en plena sequía histórica de la ciudad. De forma similar, la presión ciudadana en Uruguay sobre el consumo de agua de un data center que Google construiría en el departamento de Canelones, en plena crisis hídrica en Montevideo, terminó en el 2023 con un tribunal obligando al Ministerio de Ambiente a entregar la información sobre la cantidad de agua potable que esta infraestructura utilizaría, rechazando el argumento del propio Estado de que eso era parte del “secreto industrial” (2023).

Por su parte, el uso de energía es un tema de creciente preocupación en este continente. Por ejemplo, en el estado mexicano de Querétaro, donde el plan del Gobierno es hacer un valle de data centers, estas grandes infraestructuras son indudablemente productoras de una gran huella de carbono: el estado solo tiene un 10 % de aportes de fuentes renovables en su matriz energética. Con todo, las autoridades lo niegan. Marco del Prete, titular de la Secretaría de Desarrollo Sustentable (Sedesu) y uno de los principales propagandistas del sector, contrario a la evidencia, ha dicho que «exceptuando el consumo de energía, la huella de operación de un data center es muy baja, porque generan emisiones muy bajas, excepto cuando se prenden las plantas de emergencia que son de diésel, que eso casi no sucede» (2023).

Se ha planteado que la solución para la huella de carbono sería que los centros de datos se alimenten exclusivamente con fuentes renovables. De hecho, esto es lo que promocionan países como Chile y Brasil a los dueños de estas infraestructuras: gran disponibilidad de energía renovable para que la IA sea 100 % verde. Aún así, persisten preocupantes impactos socioambientales. En países como Irlanda, por lejos el país de Europa preferido para instalar centros de datos, estos funcionan como verdaderos sumideros energéticos, es decir, demandan cantidades masivas de electricidad —especialmente para refrigeración— y absorben nuevas capacidades renovables a través de contratos directos (CPPAs) entre empresas tecnológicas y productores de energía (Brodie & Bresnihan, 2021). Esto distorsiona la transición energética pues, en lugar de servir a las comunidades e industrias locales, buena parte de esa capacidad renovable termina dedicada a mantener infraestructuras digitales privadas.

A lo anterior se suma que, como históricamente el movimiento para una transición energética justa ha denunciado, los costos sociales y ecológicos de los proyectos de generación de energía renovable son pagados por las comunidades que menos han contribuido a la crisis climática y ecológica; por ejemplo, al desplazar poblaciones indígenas en tierras que ahora son campos fotovoltaicos o eólicos. En el caso de Brasil, a este conflicto socioambiental se añade que, en las mismas tierras donde se levantan turbinas eólicas, ahora las empresas generadoras de esta energía buscan que sus mejores clientes —los centros de datos— se instalen allí para así ahorrar costes en líneas de transmisión y distribución, lo que ya ha levantado alarmas en la comunidad indígena Anacé, en Ceará (2025).

En ambos ejemplos se advierte una lógica de “sustitución verde” (combustible fósil por renovables), donde las energías limpias parecen legitimar la expansión tecnológica al alimentar la inevitabilidad del tecnocapitalismo, lo que reproduce desigualdades espaciales, favorece intereses corporativos y socava la justicia ambiental, pues los costos sociales y ecológicos recaen en zonas rurales (Brodie & Bresnihan, 2021).

Pero, ¿qué se gana?

Los impactos socioambientales sobrepasan el uso de energía y de agua fresca y abarcan desde el manejo de la ingente basura electrónica tóxica que generan los centros de datos, hasta el impacto en salud por la contaminación que producen, entre otros tantos temas. En este contexto, la pregunta lógica es ¿cuáles son los beneficios que generan a nuestras comunidades? Los gobiernos argumentan que la sola inversión de data centers ayudará al crecimiento tecnológico local, siguiendo quizás recomendaciones internacionales según las cuales, para no aumentar la brecha de desarrollo entre los países productores de IA y los en vías de desarrollo, «se requieren inversiones públicas y privadas en infraestructura de TIC, junto con medidas gubernamentales para abordar y evitar las disparidades de conectividad entre las pequeñas y grandes empresas y entre las zonas rurales y urbanas» (UNCTAD, 2023). Por ejemplo, Karla Flores, directora de la agencia estatal InvestChile, dijo a un medio (2025) que «el impacto más relevante de la infraestructura tecnológica en el país está relacionado a su importancia como condición habilitante para el desarrollo de otras actividades que requieren un volumen importante de almacenamiento y procesamiento de datos». ¿Cómo esta infraestructura privada puede convertirse en una condición habilitante al desarrollo de la IA en Chile? Para saber más, se hizo un pedido de información a esta agencia sobre la evidencia detrás de esta declaración de Flores, y su respuesta fue que «la evidencia que justifica la afirmación de la directora no es material elaborado por esta institución pública».

En cuanto al empleo generado por los centros de datos, se sabe que es marginal, a pesar de los avisos rimbombantes que hacen la industria y las autoridades. Por ejemplo, el gobierno de Querétaro, en México, declaró que cada instalación de Microsoft crearía 100 empleos directos y 20 000 indirectos. Sin embargo, dos años después de su inauguración, solo 17 personas trabajan en total en Ascenty1 y Ascenty2 (2025). En el caso de Chile, InvestChile declaró por transparencia que, al cierre de diciembre del 2024, contaba con una cartera de 32 proyectos en data centers, lo que equivale a USD 3814 millones en inversión y la potencial creación de 909 puestos de trabajo permanente. Con todo, en un promedio general, eso equivaldría a 28 empleados por centro de datos, sin considerar que la cifra que esta agencia maneja es la declarada por las empresas, que son una parte interesada. A pesar de esto, nuestros gobiernos se entusiasman y buscan incluso crear programas de especialización educacional para la demanda irreal de puestos.

A lo anterior se suman los planes de promoción de inversiones en el sector que hacen los gobiernos y que incluyen una serie de facilidades. En Brasil, por ejemplo, en 2025 el gobierno federal creó el régimen especial de tributación para servicios de data centers llamado Redata, que contempla exenciones sobre importaciones de equipos y otros impuestos federales. Sin embargo, para los investigadores y los grupos de la sociedad, los beneficios siguen siendo escasos en comparación con lo que el país está renunciando: el gobierno ha estimado que las exenciones fiscales corresponden a una pérdida de 7500 millones de reales en ingresos federales (2025). En Estados Unidos esta es una polémica viva. Un informe reciente de Good Jobs First (2025) recomienda que los estados cancelen inmediatamente los programas de exención fiscal, pues es una industria rentable que no necesita ningún tipo de apoyo financiero público y solo enriquecen, principalmente, a los accionistas de las big tech.

Todos estos planes e incentivos toman un cariz aún más peligroso cuando, tanto en Estados Unidos como en China, parecen haber señales de una burbuja económica en torno a la IA. Por ejemplo, se advierte que muchos de los proyectos de centros de datos se financian sin claridad sobre la rentabilidad futura (2025), como también ha afirmado Joe Tsai, presidente de Alibaba (2025). Esto, además, afectaría a las inversiones en infraestructura energética, pues si las empresas eléctricas invierten para una demanda que no se materializa, y en ausencia de una acción reguladora firme, los costos se trasladarán a los actuales consumidores (IEEFA, 2025).

Soberanía o colonialismo

¿Cuál es el papel de América Latina en esta carrera por la IA? Si se examinan los impactos socioambientales de los centros de datos en comparación a sus beneficios, se puede afirmar que, por ahora, su rol tiene una lógica estrictamente colonial: los gobiernos locales están dispuestos a entregar recursos naturales y ventajas fiscales a las grandes corporaciones tecnológicas —que resultan ser las más ricas del mundo— sin ninguna garantía real y creíble sobre el desarrollo económico, social, cultural y ambiental de las comunidades y territorios locales.

En Brasil, la economía más grande de Latinoamérica y que tiene una posición geopolítica que le ha permitido incluso rivalizar continuamente con los daños que ocasionan los productos y servicios de las big tech en el país, los intentos del gobierno de Lula da Silva para atraer a los centros de datos han levantado enormes críticas internas. Y es que, a pesar de izar la bandera de la soberanía nacional como principio estratégico, el gobierno federal brinda beneficios y disposición de recursos naturales sin garantías serias a las mismas corporaciones tecnológicas que «ya han demostrado ser vectores de prácticas antidemocráticas y que concentran el poder económico y político a escala global» (IDEC et al., 2025).

La sostenibilidad es un entramado complejo. Los centros de datos y sus impactos socioambientales no pueden ser vistos con un prisma de mera eficiencia tecnológica: los problemas ambientales de la IA se solucionan con más tecnología y más eficiencia. Aquello es caer en lo que Mél Hogan (2018) denomina «ecologías de big data», donde las ecologías políticas complejas en los territorios son reducidas a dimensiones matemáticas abstractas que pueden ser comunicadas a los reguladores de la industria y promovidas al público. Muy por el contrario, las tecnologías del siglo XXI en nuestros territorios latinoamericanos deben comprenderse mirando a los ojos nuestra historia. Como dice Paola Ricaurte (2025) sobre el caso de Querétaro, los data centers «están profundamente entrelazados con historias de despojo territorial, degradación ambiental y colusión entre el Estado y el capital, reforzando modos coloniales y capitalistas de acumulación: las cargas socioambientales resultantes —soportadas de manera desproporcionada por comunidades históricamente marginalizadas— revelan las lógicas profundamente desiguales de las infraestructuras de datos».

En el discurso político y corporativo actual, la inteligencia artificial (IA) se anuncia con bombos y platillos como el motor de una nueva era de innovación. Gobiernos y empresas promocionan su potencial transformador, instalando una narrativa tecnosolucionista que invisibiliza las asimetrías que atraviesan su producción, los intereses que orientan su desarrollo y los riesgos asociados a su despliegue. Lejos de avanzar hacia un bienestar general, la carrera de la IA actualiza lógicas coloniales basadas en la explotación y la dominación. En este escenario, Latinoamérica vuelve a erigirse como territorio de despojo. Como señalan autores como Eduardo Gudynas (2011) y Puyana Mutis (2017), nociones como progreso, modernización o desarrollo han sido invocadas históricamente para justificar proyectos que sostienen modelos extractivistas bajo la promesa de beneficios, a menudo ignorando sus efectos ambientales y sociales. Hoy, el guion se adapta: la “innovación” ocupa el lugar del “progreso”, pero la lógica de fondo persiste.

En este contexto, marcado por reconfiguraciones geopolíticas, la competencia por el dominio de la IA no solo enfrenta a gobiernos y empresas, también revela tensiones más profundas, vinculadas al poder global y a dilemas ineludibles planteados desde los derechos humanos. Las grandes corporaciones tecnológicas desempeñan un papel central en este entramado. No se trata solo de su desmesurada concentración de recursos —económicos y de información— en manos de unas pocas compañías que ya superan el PIB de numerosos países (Klippenstein, 2024), sino también de la estrecha alianza entre intereses empresariales y estatales, que difumina los límites entre lo público y lo privado. Esta convergencia se materializa en alianzas público-privadas que no solo facilitan la expansión de las big tech, sino que refuerzan tendencias autoritarias. No es casual que esta situación tenga su epicentro en Estados Unidos, donde la connivencia entre las corporaciones y el gobierno convierte a la promesa tecnológica en la nueva cara sonriente que acompaña los clásicos anuncios de «usted está siendo filmado», mientras funciona como el vehículo de una estrategia de dominación global.

De hecho, lo afirma sin rodeos: en documentos oficiales y declaraciones de la Casa Blanca, la administración actual enuncia como imperativo la necesidad de garantizar la «dominación global» en materia de IA. Como observan Rodelli y Chander (2025), tanto allí como en la Unión Europea, las estrategias de desregulación avanzan como elemento central de la carrera a fin de eliminar «barreras a la innovación» y consolidar un modelo que privilegia los intereses corporativos sobre las salvaguardias sociales y ambientales. China, por su parte, aparece como el gran rival para ambos —aunque con diferentes implicancias— debido a la rápida expansión en infraestructura energética y digital. En el caso estadounidense, esta competencia se inscribe además en un discurso de seguridad nacional que refuerza la dimensión geopolítica de esta carrera, advierte Lin Yang (2020).

Ahora bien, aunque la IA es de naturaleza digital, como bien lo señala Gregory Allen, su límite más vinculante es la infraestructura física: centros de datos que requieren enormes volúmenes de recursos como electricidad y agua. En los últimos meses, Estados Unidos, la Unión Europea, y el Reino Unido, entre otros, han lanzado iniciativas multimillonarias como Stargate en Texas, o las AI Growth Zones en Oxfordshire, que ejercen una presión sin precedentes en sus sistemas energéticos (Scott, 2025).

Esta exigencia se traslada hacia el Sur Global. La demanda de centros de hiperescala —más costosos y voraces en recursos— multiplica el interés por territorios que puedan sostenerlos. En Estados Unidos, por ejemplo, el sector eléctrico prácticamente no dispone de capacidad sobrante tras dos décadas de crecimiento plano, indica Allen. América Latina reaparece como un territorio funcional al modelo: ofrece energía barata, regulaciones flexibles, dependencia política y una gran disposición a sumarse a la carrera de la IA en nombre del progreso. Su papel pareciera seguir siendo el de siempre: proveer recursos naturales para beneficios externos.

En este marco, resulta curioso que los estados latinoamericanos recurran al concepto de soberanía digital para legitimar el rol que asumen —o que les es asignado— en esta competencia. Aunque el término se ha instalado en la agenda mundial como sinónimo de defensa de intereses nacionales (Barbosa, Herlo y Joos, 2023), su uso es ambiguo. A lo largo de la historia, la soberanía ha servido tanto para justificar controles autoritarios como para impulsar la autodeterminación colectiva. La emergencia de conceptos como soberanía alimentaria en los años noventa introdujo una lectura más plural y comunitaria que hoy retoman movimientos sociales buscando resistir nuevas formas de colonización.

La reciente declaración del BRICS (2025) —bloque del que Brasil forma parte— ubica la soberanía digital y el derecho al desarrollo como ejes centrales de la gobernanza global de la IA. Pero el concepto es polisémico y sujeto a interpretaciones antagónicas. Por lo tanto, cabe preguntarse: ¿qué implicaría en un contexto donde las decisiones y ganancias se concentran en el Norte Global?

Aquí es donde la mirada decolonial ofrece un contrapunto. Las y los pensadores de Latinoamérica recuerdan que las independencias políticas de los siglos XIX y XX no desmantelaron la matriz de poder colonial, que sigue moldeando las relaciones económicas, políticas y tecnológicas (Lehuedé, 2023). La llamada «opción decolonial» de Walter Mignolo (2011) propone pensar la soberanía no como un refuerzo del poder estatal, sino como un horizonte orientado a la autodeterminación de los pueblos, a la pluralidad y a apostar por un orden mundial que no reproduzca las lógicas del capital ni de la dominación sobre la naturaleza.

Considerando el alcance del tema, este artículo no pretende ofrecer un análisis exhaustivo de todas las dimensiones que atraviesan la gobernanza global de la IA. El panorama es complejo y multidimensional, con aristas que merecen su propio estudio. Aquí se propone una lectura crítica centrada en las potencias que históricamente —y todavía hoy— reproducen prácticas coloniales: Estados Unidos y la Unión Europea. Este enfoque no supone que el debate se limite a estos actores, sino que reconoce en ellos la continuidad de una hegemonía global que define las reglas del juego. Como advierte Mignolo, la hegemonía contemporánea de Estados Unidos no ha hecho más que administrar la matriz colonial heredada de Europa, sostenida en un sistema capitalista mundial basado en la extracción desde la periferia, en una racionalidad eurocéntrica que se asume como universal y en una ontología antropocéntrica que subordina la naturaleza a la lógica del dominio.

En última instancia, cabe preguntarse si las exaltadas promesas de innovación —y sus mecanismos— representan un avance para las sociedades o si, en cambio, lo que se innova es el colonialismo.

Discursos paralelos y agendas de desregulación en Estados Unidos y la Unión Europea

Tanto Estados Unidos como la Unión Europea apelan a un lenguaje casi calcado: «ganar la carrera global de la IA», «acelerar la innovación» y proyectar sus «valores» (The White House, 2025; Von der Leyen, 2025). Más allá de sus matices políticos, ambos coinciden en una misma premisa: el liderazgo tecnológico es inseparable de la proyección de su propio modelo como estándar global. En el caso estadounidense, la Casa Blanca declara abiertamente que quien tenga el mayor ecosistema de IA fijará los estándares internacionales y obtendrá beneficios económicos y militares. La «dominación tecnológica global» se presenta como un imperativo de seguridad nacional.

En Europa, el discurso difiere apenas en el tono. La UE insiste en que aún puede disputar el liderazgo, promoviendo centros especializados en cómputo, fondos de inversión y asociaciones público-privadas para convertir al continente en una «potencia global de la IA» (Von der Leyen, 2025). En ambos casos, la insistencia en imponer sus propios valores responde a una lógica histórica en la que Occidente se autodesigna a conducir al resto del mundo, instaurando un orden monocéntrico, capitalista y antropocéntrico, basado en la explotación de la naturaleza y la subordinación de los pueblos. Como advierte Mignolo, las diferencias entre los capitalismos estadounidense y europeo son superficiales: ambos continúan orientados hacia el horizonte de acumulación de riqueza (Lehuedé, 2023).

La convergencia entre ambos también se expresa en la desregulación. En Estados Unidos, la administración actual derogó la Orden Ejecutiva 14110 de 2023, publicada en el Registro Federal —y que, aunque limitada, incorporaba provisiones de transparencia y mecanismos básicos de rendición de cuentas— bajo el argumento de eliminar «barreras a la innovación». En Europa, el giro se produce bajo un lenguaje más diplomático adoptado por la Comisión Europea: la simplificación. Aunque la UE mantiene el discurso de una IA “confiable”, las reformas recientes ligadas a la presión del sector privado —que según señala el Corporate Europe Observatory han implicado un ataque sin precedentes a las normas orientadas a protección de derechos sociales y ambientales— advierten un viraje progresivo hacia la flexibilización regulatoria que pone en riesgo al AI Act, una legislación aprobada por el Parlamento en 2023 orientada a prevenir daños mediante la clasificación de riesgos y la prohibición de ciertos sistemas.

Bajo la promesa de la competitividad, la Comisión Europea anunció la revisión del reglamento digital (EU digital rulebook) —que incluye el AI Act y el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR)— con el objetivo de adecuarlo a las necesidades del sector empresarial, como señala el Corporate Europe Observatory. En este contexto, las declaraciones de Von der Leyen a favor de reducir la burocracia se tradujeron en la retirada del proyecto de Directiva de Responsabilidad por Daños causados por la IA del programa de trabajo y en el Plan de Acción de la IA de la Comisión Europea, que señala a la simplificación como un pilar fundamental. Aunque la Comisión sostiene que no reabrirá el texto de la ley de manera sustancial, el riesgo de que estas medidas diluyan sus garantías es evidente.

En ambos casos, la influencia corporativa aparece como el verdadero punto de convergencia: los valores que las dos potencias dicen proteger se traducen, en la práctica, en la defensa de los intereses empresariales como estrategia política. Este patrón —donde la innovación se presenta como justificación y la competitividad como horizonte— también se replica en América Latina, aunque bajo condiciones de dependencia mucho más profundas.

Regulación de la IA en América Latina: un campo tensionado por la desigualdad y el poder corporativo

Mientras que en Estados Unidos y la Unión Europea los marcos regulatorios en materia de inteligencia artificial se desmantelan en nombre de la innovación, en América Latina apenas comienzan a construirse, generalmente de manera reactiva y fragmentada. Muchas iniciativas legales se inspiran precisamente en esas mismas normativas en proceso de flexibilización. La región avanza así en un terreno doblemente condicionado: por un lado, por la importación acrítica de modelos externos; y por otro, por la fuerte presión corporativista sobre los procesos legislativos. Como advierte un estudio de Civic House, todo esto ocurre en un contexto marcado por profundas desigualdades estructurales e instituciones débiles, donde tecnologías de alto impacto social ya operan. ¿Cómo incidirá la desregulación del Norte global sobre el contenido de las leyes y sobre el impacto de estas tecnologías?

En este panorama, investigaciones periodísticas recientes, como la liderada por Agencia Pública y el Centro Latinoamericano de Investigación Periodística (CLIP), exponen cómo grandes corporaciones tecnológicas —como Google, Meta, Amazon y Microsoft— han desplegado una amplia red de influencia sobre instituciones públicas en América Latina. Desde 2019, estas compañías han protagonizado casi tres mil acciones de lobby documentadas en la región y en la Unión Europea. A través de asociaciones como ALAI, bufetes de abogados, consultoras y exfuncionarios contratados empleando dinámicas de puertas giratorias, moldean las agendas regulatorias regionales. Su objetivo principal ha sido frenar o diluir iniciativas legislativas sobre protección de datos, desinformación e IA, a fin de evitar que normativas locales afecten su modelo de negocios.

El caso de Brasil resulta paradigmático. Tal como lo ha documentado Derechos Digitales, durante el debate parlamentario de la Ley de IA —una normativa clave no solo para el país, sino también por su potencial de influir en el resto de la región—, las grandes tecnológicas desplegaron toda su artillería para incidir sustantivamente en el proceso e, incluso, para dilatar su votación. Más allá de los detalles del texto legislativo, este episodio evidencia como la capacidad del lobby de las corporaciones condiciona el avance de regulaciones e influye en su contenido.

Centros de datos y extractivismo en América Latina

La ausencia de marcos regulatorios sólidos y la creciente influencia corporativa facilita la expansión de los centros de datos en América Latina, fenómeno inseparable de las limitaciones energéticas y ambientales del Norte Global. Ante la escasez de recursos para sostener la carrera de la IA, las potencias vuelven su mirada hacia el Sur Global, donde la región aparece —otra vez— como un territorio funcional a las exigencias de recursos naturales. Bajo la retórica del progreso y la innovación, los gobiernos adaptan políticas para atraer capital extranjero, incluso en contra de derechos humanos y ambientales.

Los data centers se presentan con promesas de inversión, empleo y modernización. Pero investigaciones periodísticas, como las del CLIP, evidencian que rara vez se traducen en beneficios concretos para las comunidades locales. Los puestos son temporales y de baja calidad, mientras que los impactos sociales y ambientales —particularmente el uso intensivo de agua y energía— recaen sobre comunidades ya golpeadas por crisis hídricas y climáticas. Chile y Brasil ilustran cómo las políticas públicas existentes se reconfiguran para legitimar este modelo. En Chile, bajo la ambición de convertirse en un hub digital, el gobierno impulsa el Plan Nacional de Centros de Datos (PDATA) para atraer inversiones vinculadas al auge de la IA. Sin embargo, un cambio reglamentario realizado de manera silenciosa eximió a los centros de datos del Sistema de Evaluación de Impacto Ambiental (SEIA), debilitando los controles (Robot LaBot). En Brasil, la Política Nacional de Centros de Datos (Redata) se presenta como una apuesta por la soberanía digital (Governo Federal/MDIC, 2025), aunque organizaciones como IDEC y Lapin advierten que la política prioriza incentivos fiscales y competitividad económica por sobre las salvaguardas socioambientales, reproduciendo un esquema que «invoca la soberanía nacional mientras entrega los recursos naturales a corporaciones globales con antecedentes antidemocráticos».

El caso de Paraguay —subordinado no solo al Norte Global, sino también al subimperialismo brasileño— resulta particularmente alarmante (Vuyk, 2013). En una audiencia del Senado estadounidense, el secretario de Estado, Marco Rubio, afirmó que la cuestión energética «será un tema central en la política exterior durante los próximos cien años», y presentó al país como una «oportunidad estratégica» para sostener el desarrollo de la IA, aludiendo incluso a la renegociación pendiente del tratado de Itaipú. Sin legislación de centros de datos ni ley de datos personales aprobada, la población paraguaya queda expuesta: mientras Brasil ya condiciona las decisiones sobre Itaipú —un tratado asimétrico—, Estados Unidos se suma ahora a la disputa por su energía.

Reimaginar la soberanía digital desde América Latina: la opción decolonial

Como señalamos, la soberanía digital se ha convertido en una pieza recurrente del discurso político contemporáneo —invocado tanto por potencias globales como por países “en desarrollo”— para legitimar proyectos muy distintos. Su potencial emancipador y su instrumentalización como herramienta de control ha tensionado su sentido. El sector privado también se ha apropiado del término presentándolo como, nada más y nada menos que, un servicio (sovereignty as a service); «borrando las relaciones de poder que hacen al concepto», como analizan Barbosa y Grohmann.

En América Latina, aparece con creciente frecuencia en estrategias nacionales y en foros multilaterales. Sin embargo, cabe cuestionar su implementación efectiva, considerando la cesión de decisiones normativas, datos y recursos a corporaciones extranjeras, reforzando la asimetría con estados del Norte Global. La soberanía, en estos casos, se invoca, pero ¿se ejerce?, ¿en beneficio de quién?, ¿apunta a reconfigurar las relaciones de poder o es funcional a una hegemonía que ahora también es tecnológica?, ¿está limitada, incluso, a asegurar un cupo en la geografía del extractivismo digital, convirtiendo a la región en terreno de instalación para los centros de datos?

Frente a este panorama, movimientos sociales latinoamericanos proponen una soberanía entendida como autodeterminación colectiva. Desde nociones como autonomía tecnológica, soberanía de los datos o infraestructuras comunitarias, amplían el concepto más allá del que refuerza el poder estatal, incorporando dimensiones colectivas, de género, ambientales y de justicia social. Iniciativas como las redes comunitarias, los programas de alfabetización digital popular o los esfuerzos por desarrollar tecnologías libres encarnan esta perspectiva (Barbosa, Herlo & Joos, 2024), donde la soberanía no se mide por la competitividad global, sino por la capacidad de los pueblos para decidir qué tecnologías necesitan y bajo qué principios deben desarrollarse.

Esta resignificación dialoga con la opción decolonial, que interpela la matriz de poder heredada del colonialismo. Como plantea Sebastián Lehudé (2023), lejos de concebir la soberanía como un principio de control, la perspectiva decolonial la entiende como un horizonte de autodeterminación plural, orientado a la construcción de mundos policéntricos, no capitalistas ni antropocéntricos. Como advierte Rita Segato (2010), la idea moderna de soberanía concentra el poder en un único centro, negando otras formas de autoridad y subjetividad; por ello, los feminismos y los pueblos indígenas han buscado resignificarla desde la autonomía.

En suma, la carrera por la dominación de la IA refleja y refuerza las dinámicas de poder global, introduciendo nuevas formas de colonialismo. Frente a ello, América Latina necesita un enfoque crítico y decolonial, que proteja sus recursos y promueva una soberanía digital anclada en la protección de los derechos y la autodeterminación de sus pueblos.

Luchito llegó al departamento que compartía con Nacho y Agustín, dos amigos que conocía desde la infancia, en el barrio de Palermo, en Buenos Aires, Argentina. Abrió la puerta y empezó a repetir a los gritos:

—¡Me hice millonario!

Sus dos amigos lo miraron con sorpresa e hicieron silencio para escuchar el truco de magia. Los tres solían hablar mucho de plata: era el gran tema de conversación. Cómo sacar más rentabilidad, ser libres, independientes, productivos, aprovechar cada oportunidad, tener autos de lujo, viajar, tener músculos, levantar minas. Mentalidad de época de las juventudes espectacularizadas, del reality show al storytelling permanente. Get ready with me. Storytime. Mostrar como estilo de vida. Mostrar para ser. Ser millonario era un sueño que los tres anhelaban y por el que venían probando distintas estrategias.

La primera fue armar cursos de trading. Agustín es un gran content creator, uno más de esos jóvenes que tienen facilidad para crear contenido para redes sociales: carismático, con buen manejo de programas de edición de videos y seductor frente a cámara. No la siente presente, es como si no existiera. Además, cuenta con otras dos cosas que “performan” bien en lo digital: una pasión —o necesidad— por storytellinear su vida y ser inteligente para entender los lenguajes y registros de las diferentes plataformas. Es, exactamente, un comprendido de su época. Más adelante veremos que todo este combo es perfecto para lo que se conoce como un gran atributo de esta era: la marca personal. Su historia puede ser la de muchos otros pibes. Agustín creaba contenidos sobre criptomonedas y tecnología en su cuenta personal. Estudiaba, leía artículos en inglés, seguía a algunos youtubers. Sabía bastante más que la media.

Nacho le seguía los movimientos. Vio el éxito que tenían los videos de su amigo y un día le dijo:

—Esto lo tenés que convertir en un curso.

Agus no se entusiasmó en un principio. Él había empezado a hacer videos sin ningún fin comercial, pero el amigo lo había convencido.

—Mirá, o sea, si alguien hoy quiere aprender de esto, ¿qué información tiene? Comprar los cursos de las academias multinivel, que son un asco, o buscar en internet por su cuenta. Y si lo encuentran, capaz está en inglés y no lo entienden. Entonces, si nosotros lo pasamos al español, estaremos ayudando a mucha gente.

Agus aceptó. Su mente, fiel al ritmo fragmentado y directo de la gen Z (nacidos a finales de los 90 y principios de los 2000), piensa en contenidos, cápsulas virales, influencia, impacto, conversación orgánica, circulación y distribución. Para la primera comunicación de su nueva idea tenía una pequeña estrategia: iba a ofrecer dos clases de trading básico en una historia de Instagram. Dar un enlace a un formulario para que se anote gente, y cobrar un valor simbólico de mil pesos argentinos (un dólar aproximadamente) para garantizar el compromiso de los inscriptos.

En esa primera experiencia se anotaron cuarenta personas y hubo buen feedback. Agus y Nacho se dieron cuenta de que ahí había algo. Armaron un temario de contenidos que permitiera expandirse en más cursos y repitieron la fórmula. Story y form. Y fue creciendo, cuarenta, cincuenta, sesenta, doscientos. Repartidos en ocho países. Nacho es un pibe que se formó en la ORT, una escuela judía de prestigio que alienta a la formación profesional desde adolescentes. Tiene mentalidad de mundo startup, dice Agus. Y con los inscriptos le propuso un nuevo modelo de negocio:

—¿Y si hacemos una plataforma con varios cursos y cobramos una suscripción mensual? —Ojo. —Interesante.

Agus seguía creciendo en sus cuentas de redes, sobre todo en TikTok e Instagram. De ahí salían todas las suscripciones. Dice que la popularidad digital lo llevó a estar muy apalancado con empresas del universo fintech porque no había mucho influencer cripto y, el que había, era muy técnico, muy nerd. Su perfil era más amplio, vendía un poco de estilo de vida, deporte, y cripto. Y esto lo digo yo: Agus es fachero, rubio, ojos claros, alto, músculos pero sin exagerar. Un modelo atractivo para marcas. En ese momento, lo financiaban, por ejemplo, plataformas de exchange de criptomonedas que permiten comprar y vender bitcoins y altcoins, como KuCoin o Binance, que hasta lo incluyó en un viaje promocional a Europa. Los cursos de la academia no eran estrictamente de trading, había de todo. Uno de herramientas básicas para entender el mundo cripto, otro de inteligencia artificial, de diseño web, de redes sociales. Todas eran capacitaciones digitales —dice Agustín—, para quienes quisieran hacer un estilo de vida onda nómade digital.

A los cursos les iba bien, es decir, había un negocio. Pero después de unos meses, Agus decidió no continuar. Se “quemó”.

—Venía muy, muy contenido.

La relación de Agustín y ese ritmo ya se había tensado en 2020.

Nuevo challenge, nuevo plan de vida

Agustín subió su primer video a TikTok el 19 de diciembre de 2019. Es uno sin sonido y sin su cara. En la imagen aparece su papá, que recibe una suave cachetada y un feliz cumple de su hijo. Un mes después subió otro en el que mostraba su nuevo tatuaje. Y recién se activó fuerte cuando inició la pandemia. De hecho, el tercer video de la cuenta y el primero de una seguidilla constante fue del 20 de marzo, un día después de que se declarara la cuarentena en Argentina. En ese no hace ni una sola referencia a la situación, es un #duet (reacción a otro video) con Greta Cozzolini, una influencer que hoy tiene millones de seguidores. A partir de ahí, Agustín publicó muy seguido y fue levantando la apuesta en busca de interacciones. Plena pandemia y estaba encerrado y aburrido en la casa de sus padres.

17 de julio de 2020. Invierno en Buenos Aires; suelen ser de las semanas más frías del año. Agus subió un video contando que tomó una decisión: a partir del día siguiente iniciaría un challenge: se levantaría a las 5:55 y se daría un baño de ducha helada. Lo haría durante veintiún días seguidos.

—Subía el video para dejarme a mí la constancia de que lo hice. Grababa y después hacía una conclusión que muchas veces ni se escuchaba porque la música estaba muy alta. —¿Qué tipo de conclusiones? —No sé, decía alguna pavada tipo «hoy me costó mucho entrar a la ducha, pero es más difícil abrir el agua que estar abajo». Cosas de ese estilo.

Para entender mejor por qué Agus estaba haciendo «cosas de ese estilo» hay que ir más atrás. Enero de 2020. Agustín había dejado su carrera, su trabajo y se había separado de su novia. Había sentenciado: dejo todo y me voy a jugar fútbol profesional a Australia. Nuevo challenge, nuevo plan de vida. Lo tenía todo pensado: se filmaría con su nueva cámara y subiría vlogs a Youtube como hacía uno de sus referentes, The Fitness Boy.

—Me encantaba ese pibe. Me gustaba su estilo de vida, muy libre, autosuficiente. Vlogueaba, entrenaba, pero a la vez tenía su negocio de coaching.

Estaba todo planificado. Tenía pasajes para el 20 de marzo de 2020.

—No me pude ir. Quedé tirado. Deprimido. Fueron dos cambios muy abruptos, se cayó todo el plan y me había separado.

Aburrido, sin planes, continuó publicando videos y aumentando su audiencia.

—Y un día de esos llegó mi viral.

31 de julio de 2020. Día 14 del challenge. No hay muchas diferencias con los otros que subía. Y si uno lo ve ahora, en diferido, out of context, no tiene mucha polémica. Hasta da cierta ternura, es un chico contando qué hizo en su mañana. Pero hubo dos detalles, dos frases que lo marcaron. La primera hacía referencia a que después de bañarse con agua fría se había sentado a «analizar los mercados», y la otra que «son recién las once de la mañana y ya hice mucho más que gente que recién se despertó».

—No estaba bardeando a nadie, estaba comparándome conmigo mismo cuando me levantaba a esa hora. Pero bueno… lo sacaron de contexto y me empezaron a matar con eso. Y de repente pasé de ser Agustín al pibe que se levanta a las seis y analiza el mercado.

Nunca se imaginó que uno de esos videos llegaría a un millón y medio de visualizaciones y que sería víctima de la guillotina digital, el hateo.

—Me cruzaban en la calle y me decían «che, pero tenés que ir a dormir, mirá que mañana tenés que levantarte a analizar los mercados». El problema, dice Agustín, fue que una chica descargó su video de TikTok y lo subió a Twitter. Otro lenguaje, otra dinámica. En TikTok estás jugando a hacer un challenge. En Twitter, sos, de mínima, un estafador.

—Me decían cualquier cosa. Vendehúmo, virgo, criptobro, ladri; que era un pibito cheto que vive en lo de los papás.

Lo cual era bastante cierto y no le molestaba. Lo que le dolía era que le dijeran estafador. Había un posible motivo. Por esos días, Agustín participaba de una academia multinivel.

Invitar a una tercera persona

—Son las famosas que son conocidas como la de querer ser tu propio jefe, que te venden el cursito. Es caro, y lo tenés que pagar todos los meses. Entonces, para que te quede gratis el próximo, tenés que invitar a dos personas. Después te dicen bueno, pero si invitás una tercera ya empezás a cobrar plata. Y lo que termina generando eso es que la gente en vez de aprender del curso, empiece a ganar plata recomendando algo que todavía no les dio resultado. Y bueno, eso termina mal. Manipulación psicológica, lavado de cerebro, propaganda. Es fuerte. Los negocios de marketing multinivel son un modelo de venta directa en el que los productos o servicios se comercializan a través de redes de distribuidores independientes o reclutadores, en lugar de tiendas, supermercados, mercados. La clave está en las comisiones que uno puede ganar.

Esta estrategia es legal en muchos países, pero se pone más opaco cuando lo que se vende no son productos. El olor a estafa piramidal se empieza a sentir cuando las ganancias dependen casi exclusivamente de reclutar gente, no de vender. Los ejemplos que más rápido se vienen a la cabeza, con distintos niveles de red, son Herbalife, Mary Kay, Natura, Avon, entre otros.

—Obviamente cada uno se lo toma como quiere, ¿no? A las ocho teníamos una llamada para escuchar al mentor. Y este no te hablaba de trading, te hablaba de espiritualidad y de cómo el trading te ayudaba a alcanzar tu misión espiritual en la vida, ¿viste? Lo escuché una vez y todo bien. Pero te lo repiten todo el tiempo y sentís que te empiezan a lavar la cabeza. Y, además, después te adjudicaban un líder que te llamaba todos los días, te presionaban para sumar más gente. Te terminabas volviendo loco.

La academia a la que iba Agustín se llamaba IM Master Academy, nacida en 2013 de la mano de Chris Terry, un empresario californiano acusado de estafas piramidales en distintas compañías. En marzo de 2025, un juzgado de Madrid procesó al cabecilla de IM Master Academy en España, Iván Briongos, y a otras siete personas, por presunta estafa y delitos contra el derecho de los trabajadores, asociación ilícita, una falta contra la Hacienda Pública, coacciones psicológicas y/o amenazas. Dos meses después, condenaron a ocho argentinos en la provincia de Córdoba. Ante el Tribunal Oral en lo Criminal Federal N.° 3 de Córdoba, a cargo de la jueza María Noel Costa, los imputados aceptaron su responsabilidad: cesar la actividad y reparar a las víctimas. Hicieron un acuerdo con el fiscal federal Maximiliano Hairabedian.

Renato Rivarola Oblitas, de 37 años; Brian Manrique, de 27; su hermano Lautaro Manrique, de 24; Andrea Bautista Bedoya, de 31; Gustavo Zamora, de 28, y Haidar Tawil Abou, de 25, integraban la L360/IM, un desprendimiento de IM Mastery Academy. Todos fueron condenados a tres años de prisión. María Victoria Gómez, de 26 años, y Pamela González, de 27, recibieron una pena de un año de prisión de cumplimiento condicional.

Agustín jura que no tenía idea de lo que estaba pasando con IM.

Es interesante repensar el vínculo con la estafa que tienen algunos jóvenes de la generación Z. En un contexto de recesión del empleo a nivel global y de crisis económica argentina, en particular; emprender, buscarse un laburito, armar algo, jugársela es una opción cada vez más frecuente. Y siempre está latente la posibilidad de ser estafado, o de, en todo caso, perder plata. Un monto que no es irreparable, no es la casa o el campo que se jugaba el tío loco de la familia en el casino hace unas décadas. No. Es un pequeño —o no tan pequeño— ahorro con el que se busca dar un salto, pegar un upgrade. Pero también es un cambio de rumbo, un manotazo para formar parte de algo más grande.

En muchas de las entrevistas que vengo haciendo con chicos y chicas que participaron de esquemas multinivel o de mentoría, se les nota una búsqueda que va más allá de la plata. Una verdad: los jóvenes que ingresan a estos esquemas están monotemáticos con el dinero, tienen un vínculo poco sano, hay una obsesión. Lo venimos diciendo: la importancia de la rentabilidad de las cosas. Pero otra verdad, muchas de las personas, al momento de tomar la decisión, están atravesando etapas difíciles de su vida. Problemas económicos, de salud, familiares, peleas, amor, depresión, soledad. La vida. Y buscan en los cursos, en las academias, en las empresas multinivel, un espacio de sociabilidad, pertenecer a un mundo del que quizás te llevás amigos, parejas, lazos que probablemente excedan a las mentorías.

Por eso en muchos casos es difícil usar la palabra estafa. Porque una cosa es darle plata a un vecino que te dice que te va a traer más la semana siguiente. Y otra es poner plata para que pase algo, para que cambie algo en tu vida. Hay una promesa más completa: te dicen que te van a capacitar, que vas a aprender un nuevo modo de ver el mundo. Y eso es lo que muchos de los chicos buscan, lo que quieren. Entonces, quizás la plata se pierde, pero algo pasó en el camino. Quizás conseguiste novia, quizás un amigo te hizo hincha de un club, quizás te ayudaron a tomar una decisión, a recibir el empujoncito necesario para mudarte de ciudad, para volver a hablar con tu hermano. Son muchos los motivos por los que los jóvenes participan de estos esquemas. Por supuesto que hay gente que deliberadamente se hace rica mientras otra pierde plata, sobre todo, los líderes. Pero, a veces, la situación se vuelve un poco borrosa.

La estafa más boluda de la historia

Volvemos al inicio de este texto. Llega Luchito al departamento y tiene la fórmula para ser millonario. La cuenta:

—Conocí una chica que tiene un bot de trading que hace inversiones de buena rentabilidad. Vos le das plata y en 45 días te da por diez.

Agustín estaba en el mundo cripto y entendía que la propuesta no tenía mucho sustento. El fraude se olía desde la cocina del tres ambientes. Pero confió y le dio 5000 dólares, todos los ahorros que tenía en ese momento.

—Yo ya le había visto hacer movidas muy riesgosas y le habían salido bien. —¿Cómo cuáles? —Y, por ejemplo, nosotros usábamos una plataforma que se llamaba Skrill, que es como un PayPal pero menos conocida y, en su momento, para ingresar la plata en un bróker de trading, tenías que hacerlo a través de ellos. Vos enviabas una orden de ingreso y te hacían la cotización de dólar a pesos. Ibas a Rapipago y pagabas en efectivo. Un día se rompió y la cotización te la tomaba mucho más abajo. Entonces, por poner un número, para comprar 200 dólares, necesitabas 100 000 pesos. Este pibe encontró que el sistema estaba roto, y con la misma plata te comprabas 400. Entonces, él consiguió efectivo de todos lados, llenó la cuenta, sacó 25 órdenes y ganó como 2000 dólares en un día. Hacía varias de esas tramoyas.

No hay nada más imbatible para convencer a una persona de meterse en un negocio que el éxito demostrable y comprobado. Agus vio esa tramoya, no se la contó nadie.

—Fue la estafa más boluda de la historia. Pusimos la plata y obviamente no apareció nunca más.

Fue duro psicológicamente y encima tuve que volver a la casa de mi mamá. Volver a juntar plata, armar todo desde cero. Dejé de juntarme con ellos porque ya no confiaba. Si bien no fue su culpa, fue mía por haber dicho que sí. Además, la perdimos todos a la guita.

Con Nacho actualmente se ven. Con menos frecuencia, pero cuando se ven se ríen de la anécdota, dicen que les forjó su carácter y son cosas por las que uno tiene que pasar. Con Luchito se vio algunas veces pero ya no habla.

—Él tenía en la cabeza que quería ser millonario, lo tenía muy en fijo y eso te lleva a buscar atajos, lamentablemente. Y el atajo llevó a que nos caguen a todos.

Hijo de un oncólogo y de una ama de casa, Agustín ahora tiene veintiséis años y está trabajando en Remax, una cadena de inmobiliarias de origen estadounidense que funciona con un sistema de franquicias. Es un modelo particular que alienta la creación de comunidad y realza la figura de “ser un RE/MAX”. Hay otro artículo para escribir ahí.

—Quizás antes me imaginaba comprar un Mercedes, andar con un reloj caro, ir a comer a un lugar y vivir en Puerto Madero. Y hoy te puedo decir que sí, obviamente necesitás plata para hacer eso, pero no es el nivel de plata al que aspiro. Por ejemplo, de toda la gente que muestra eso, nadie se compra un departamento. En este trabajo veo gente que compra y vende propiedades, y te das cuenta de que el que realmente tiene plata no la anda mostrando tanto. Yo puedo ganar en un mes 10 000 dólares si quiero. Pero no lo voy a poder hacer consistentemente, no me va a durar y lo voy a perder, porque aparte perdí mucha.

—A todo esto, ¿tus viejos formados old school qué opinaban de tus ideas? —En un principio no entendían qué era lo que estaba haciendo, entonces sí les preocupaba. Al principio, yo me subí al poni del trader y les decía que tener un trabajo tradicional era ser un fracasado. ¿Cómo vas a trabajar con un horario? Y, claro, yo repetía eso y mi papá, que era médico hace cincuenta años, me miraba con cara de «flaquito, vos vivís porque yo tengo ganas, me entendés. Estás en el departamento que yo compré, comés porque yo te doy comida. Callate la boca». Hubo discusiones fuertes. Me decían: ¿cuándo te vas a poner a hacer algo de verdad? Ellos no entendían que era de verdad. O sea que yo estaba ganando plata en serio por Internet. Y bueno, después me compré un celular, tenía plata para salir y lo empezaron a ver. No estaba boludeando. Con el tiempo me bancaron un poquito más.

Ahora que es un chico remax es todo más fácil.

—Y ahora todo bien. Mi mamá me rebanca. Me promociona con todas las amigas para hacer movimientos de propiedades. —¿Y te pidieron que les inviertas en cripto? —Sí, mamá tiene sus bitcoins.

A finales del siglo pasado y principios del presente, las contiendas más feroces de Internet se daban en el campo del copyright. La industria del entretenimiento le declaró la guerra a la masificación global de tecnologías que servían esencialmente para copiar sus productos y romper el modelo de negocios de la venta de ejemplares. ¿Podemos afirmar que estas batallas se están reeditando ahora frente al advenimiento de las cada vez más prometedoras tecnologías de inteligencia artificial generativa (IAG)?

Sin dudas, buena parte de las noticias vinculadas a los aspectos jurídicos y regulatorios de la IAG tienen que ver con decenas de juicios abiertos por la industria de los derechos de autor contra empresas que ganan terreno en ese sector.

Alcanza revisar el mapa Chat GPT is eating the world (2025) para ver que día tras día emergen desafiantes casos en los tribunales; especialmente en los Estados Unidos, donde buena parte de estas empresas de IA tiene sus casas matrices.

Se afirma, una vez más, que estas nuevas tecnologías están dañando de forma irreversible la labor de los y las artistas de todo tipo, que las compañías usan como insumos las obras universales de la música, la literatura, el arte, el diseño, para desarrollar productos que van a competir de forma desleal y agresiva con el mundo de los creadores.

Los medios periodísticos no se quedan atrás en los reclamos. Sus noticias, artículos y fotografías son ingeridos permanentemente por estos sistemas que publican información que la gente ya no va a buscar a los medios, colapsando el modelo de negocios que supieron conseguir después de lidiar con la caída abrupta de las ventas de sus ejemplares en papel. Negar el traslado de las audiencias a plataformas diferentes sería ingenuo. Hasta los buscadores más populares cambiaron radicalmente la forma de presentar sus resultados. Si antes tenían la posibilidad de justificarse diciendo que, al final del día, buena parte del tráfico de los sitios web se debía a que los navegadores dirigían los clics de las personas hacia ellos, ahora ni eso es cierto.

Muchas de las discusiones que se dieron alrededor de la Directiva Europea de Copyright en el Mercado Único Digital (2019) tuvieron que ver con esto. La Directiva busca obligar a las compañías de internet que enlazan contenidos a que paguen a los medios de comunicación que originan esas notas periodísticas. En España, esto se denominó canon AEDE y generó no pocas controversias sobre si realmente debían pagar y cuáles serían las consecuencias de dejar de hacerlo.

Esa discusión parece antigua hoy, a la luz del hecho de que las empresas que ofrecen servicios de navegadores ya no transforman en visitas a los sitios los resultados de las búsquedas. Ahora implementan servicios de respuesta como primer resultado y sistemas de diálogo que permiten continuar las iteraciones con el modelo para ampliar la información insuficiente. Un reciente informe de Pew Research (2025) muestra en números el impacto de la implementación de resúmenes de IA en los resultados de las búsquedas. La disminución de clics, el cierre de la navegación y, en definitiva, la caída abrupta de tráfico de los sitios web está obligando a replantear los modelos de negocios que parecen agotarse una vez más.

Es ahí donde emerge la pelea legal como estrategia, con resultados inciertos hasta la fecha. La Directiva Europea ya citada establece la posibilidad de hacer minería de textos y datos para investigación académica, lo que arroja una pista sobre la pregunta central de este momento: ¿entrenar sistemas de IA con materiales todavía regulados por copyright constituye o no una infracción a esas normas?

Los casos judiciales abiertos

Desde la aparición en escena de ChatGPT, los casos judiciales no pararon de multiplicarse. Alcanza con revisar el mapa publicado para notar que cada día se suman estudios de abogados tratando de conseguir algún dictamen favorable para sus clientes; generalmente, industrias de medios de comunicación o del entretenimiento.

Mientras esto es información en desarrollo, a la fecha, en los Estados Unidos han primado los arreglos prejudiciales (para evitar largos años de contienda) y las resoluciones basadas en el uso justo o fair use. La síntesis es compleja, pero las defensas de las tecnológicas basadas en los principios de uso legítimo parecen dar resultado en los casos que ya tienen alguna instancia de definición. La especialista en Derecho Pamela Samuelson expresó, en una conferencia reciente, que llevará al menos cinco años de debate judicial la resolución firme de esta problemática. ¿Puede la industria —especialmente la de medios— esperar tanto? ¿Es esta la salida a su crisis económica hoy?

La discusión sobre si entrenar un modelo de IA infringe o no las regulaciones de copyright es compleja, aunque habría que definir exactamente cuál es el problema que se pretende litigar. Los modelos de lenguaje, por ejemplo, traducen los textos a números y luego a estadísticas a partir de ellos. Ningún experto en derecho de autor se atrevería a afirmar sin dudar que esa conversión es una violación de copyright en el sentido estricto de los derechos que consagra esa normativa.

Las regulaciones en ese ámbito fueron diseñadas a partir de tratados internacionales de finales del siglo XIX. Maduraron y se consolidaron en el siglo XX, para dar empuje y sustento a las grandes industrias del entretenimiento y la cultura. Luego, tu vieron que soportar los embates de la crisis de Internet, es decir, la mutación de los modelos de negocios de la venta de copias a la venta de permisos de acceso a obras bajo formatos diferentes.

Nunca se previó que las regulaciones de copyright tuvieran impacto sobre actividades no humanas ni sobre la lectura de patrones de las obras. Los patrones, las palabras, la gramática y la sintaxis no son materia regulada por el derecho de autor y, por lo tanto, su captura para entrenamiento no parece una clara infracción.

De hecho, ante esta duda, muchos de los litigios abiertos no atacan el acto de tokenizar los textos, sino la legitimidad en la obtención de la copia que se usó para el entrenamiento; un giro que se solucionaría con una simple adquisición legal de la obra para integrar al set de datos.

Esa discusión parece bizantina, filosófica, jurídica. No parece que de ella vaya a salir una solución real a los problemas que enfrentan las industrias del entretenimiento y el periodismo frente a la competencia desleal que, en teoría, ejercen las empresas de IA que socavan sus modelos de negocios.

Es más, puesto en perspectiva, podemos imaginar que las batallas por el copyright, en el marco de los debates del sector, actúan como una máscara: cubren el hecho de que cada vez más serán esas industrias las que se apropien y usen los sistemas generativos para producir sus nuevas obras o publicaciones, en detrimento de la siempre frágil clase trabajadora, el eslabón más débil de la cadena productiva cultural.

Por eso, en el caso del entretenimiento, algunas asociaciones gremiales de actores están promoviendo cláusulas contractuales para que los estudios de cine y las productoras no puedan usar imágenes de actores y actrices para el entrenamiento de modelos de IA sin su consentimiento expreso, en una medida tendiente a defender la integridad laboral de sus representados. El salto lógico de esa limitación será la creación de actores sintéticos, sin sindicato, sin horarios ni de mandas laborales. Una piedra más en la ya dañada capacidad de los trabajadores para defender sus derechos.

Pero ahora imaginemos por un momento que los juicios salen todos favorables a los litigantes y la justicia acepta que el entrenamiento de IA generativa es una forma de violación de los derechos de autor. ¿Quién se beneficia de este resultado? ¿Cómo se sostiene en el tiempo? El primer beneficiario de un resultado de esta naturaleza sería, por supuesto, la empresa que inició el litigio, que ganaría una reparación pecuniaria que podría reportarle millones. Sin embargo, esa reparación es eventual y única en el marco de una causa judicial. Los siguientes beneficiarios —paradójicamente— serían las propias compañías de IA generativa ya establecidas, que, tras resolver la disputa en términos económicos, tendrían no solo saldada la legalidad de su labor, sino que habrían elevado una barrera más de ingreso de sus potenciales competidores.

A la capacidad de cómputo y la inmensa cantidad de datos necesarios, se sumaría la capacidad económica de pagar enormes sumas de dinero para evitar estragos legales. Esta barrera dejaría afuera a casi cualquier iniciativa de pequeñas y medianas empresas que opten por operar en el mundo de la IA desde una mirada diferente, la de los pequeños modelos abiertos. Incluso los proyectos nacionales y las políticas públicas locales podrían chocar con este nuevo obstáculo.

La segunda pregunta nos posiciona también frente a una paradoja: ganar estos juicios es pan para hoy y hambre para mañana, como se suele afirmar informalmente. Suponiendo el escenario deseado por la industria del entretenimiento y el periodismo, el pago por el uso de sus obras para entrenamiento se produciría una vez. ¿Cuál es el plan de sostenibilidad de este modelo en el tiempo?

¿Será que el sistema de copyright no es la respuesta a una problemática mucho más compleja, que involucra a los modelos de producción, distribución, consumo y retribución del trabajo cultural y periodístico?

La propuesta de remuneración

En diversos foros de negociaciones internacionales, especialmente en la Organización Mundial de la Propiedad Intelectual (OMPI), ya circulan algunas ideas para atender esta problemática. Pese a la complejidad que supone la introducción de estos temas en la agenda del Comité Permanente de Derecho de Autor y Derechos Conexos (SCCR), el liderazgo de Brasil está moviendo el debate en este sentido.

La propuesta descansa en la generación de mecanismos de remuneración a los artistas por parte de las grandes industrias del campo digital. En ese sentido, cobran un rol esencial las entidades de gestión colectiva de derechos de autor, que serían las beneficiarias directas de esta política.

Sin embargo, surgen dudas sobre el impacto real de una remuneración de este tipo. El entrenamiento de una IA no se puede homologar fácilmente al uso legal de obras bajo copyright. No se trata de una adaptación de una obra, tampoco de una obra derivada, ni de una lectura pública. Tampoco de una copia en el sentido literal, y mucho menos de una publicación o distribución. Además, no se trata de una sola obra, sino de miles de millones de líneas de texto que son usadas para la búsqueda de patrones. ¿Cuál será la proporción de dinero que cobrarán todos y cada uno de los autores cuyas obras fueron utilizadas en el entrenamiento de modelos, y cada cuánto tiempo podrán percibir esos ingresos? La respuesta a esos interrogantes no es clara.

Por supuesto, es posible usar como ejemplo el entrenamiento de un sistema generativo con la obra completa de un determinado autor para emularlo. Sin embargo, la obra resultante de ese proceso tampoco supone una obra derivada, sino una creación nueva con el estilo de un autor. Los estilos tampoco son materia que el derecho de autor proteja.

En un evento de OMPI en 2024, la cantante brasileña Marisa Monte presentó su caso diciendo que había sistemas de IA que usaban su voz para generar canciones nuevas que ella nunca había interpretado. Lo que no se estableció en ese mismo encuentro fue que ese problema ya está regulado y definido en las leyes de protección de datos personales, de imagen, y de los derechos personalísimos de una intérprete sobre un elemento distintivo propio como su voz. Scarlett Johanson ya se lo hizo saber muy bien a Sam Altman, CEO de OpenAI, cuando pretendió usar su voz para su asistente virtual, emulando la película Her.

Al final del día, un sistema de remuneración de este tipo volvería a suponer una barrera de entrada para las potenciales competidoras de los grandes jugadores de la industria de la IA. Tampoco sería una solución efectiva para los millones de autores que produjeron obras de todo tipo y que fueron integradas en los sets de entrenamiento de los diversos modelos generativos.
Está claro que hay un problema que tiene que ver con la forma de gratificar e incentivar la labor creativa humana. Sin embargo, una vez más, el copyright y las excepciones basadas en remuneración compensatoria no parece que vayan a cubrir la reducción de ingresos o la competencia desleal.

Un problema local, una amenaza global

Los antecedentes de las pujas de derechos de autor en el entorno digital nos dejan algunas enseñanzas claras. Tras los ríos de tinta de las largas demandas judiciales contra empresas de tecnología, usuarios finales y proveedores de software para frenar la capacidad de las personas de intercambiar archivos en la red, la solución que encontró el copyright fue de mayor concentración, mayor control y el sostenimiento de dos grandes industrias: la de las empresas de Internet y las del entretenimiento. Estas terminaron acordando mecanismos técnicos y modelos de negocios que suponen más poder en pocas manos.

Los afectados directos de estos arreglos fueron los propios artistas, cuyos ingresos disminuyeron por la hegemonía de plataformas como Spotify, y también los usuarios, que carecen de alternativas a sus necesidades de acceso a nuevas obras. No son pocos los artistas que se quejan de las condiciones leoninas de esos entornos digitales y de la falta de claridad a la hora de percibir una remuneración apropiada por la utilización de su música.

La solución a la piratería fue más remoción y filtrado de contenidos y una industria cada vez más concentrada. Los pleitos judiciales se terminaron porque florecieron los acuerdos entre jugadores grandes del sector. La aparición de nuevos jugadores no supone un beneficio para los artistas locales o para las iniciativas culturales ajenas al mainstream, aunque todas las plataformas siguen recolectando de forma masiva datos y producción cultural en todo su radio de acción.

La complejidad regulatoria en materia de copyright es tal que, mientras en los Estados Unidos —donde el sector tecnológico de Occidente está más desarrollado— las empresas se amparan en el uso legítimo para seguir inyectando obras para entrenar sus sistemas, en regiones como América Latina las regulaciones fuertes de propiedad intelectual bloquean la labor legítima de quienes pueden desarrollar pequeños modelos e iniciativas incluso académicas y de investigación.

La región tiene uno de los marcos normativos más estrictos en materia de propiedad intelectual. Esto supone que no contamos ni con las excepciones de minería de texto y datos al estilo de la Unión Europea ni con los marcos del fair use como en Estados Unidos. En nuestra región, entrenar pequeños modelos con material bajo copyright genera una incertidumbre que ningún investigador académico o pequeño emprendimiento está en condiciones de afrontar.

Es indispensable entender la problemática existente y el impacto que estas nuevas tecnologías tienen sobre formatos de negocios establecidos en el campo de los medios de comunicación y las industrias de la cultura. Sin embargo, la solución aparentemente simple que presenta el copyright está lejos de ser una respuesta óptima. El debate merece profundidad y visión estratégica sobre cómo queremos que se desarrolle la industria de la IA en nuestra región o si, por el contrario, solo reaccionaremos ante la mirada hegemónica y extractivista de las grandes corporaciones del Norte Global.

El debate público contemporáneo está dominado por promesas en torno a la inteligencia artificial que no surgen en el vacío: las posibilidades que abre son numerosas y potencialmente revolucionarias. Pero también llevan consigo una historia que nos recuerda que, más allá de las nuevas oportunidades y de la generación de riqueza y poder sin precedentes, tanto la tecnología como las big tech exigen una mirada atenta y crítica sobre ética, concentración económica, impactos sociales y económicos, seguridad de los datos, soberanía digital, entre otros temas.

Desde el punto de vista político, el protagonismo de estas empresas en diversas áreas de la agenda pública global es cada vez más evidente, dejando claro que estamos en un contexto donde los intereses privados y públicos están profundamente entrelazados.

Más allá de los discursos sobre innovación y desarrollo, el debate sobre tecnología hoy involucra cuestiones como desinformación, salud mental, protección de la infancia, privacidad, propiedad intelectual, sostenibilidad de los medios de comunicación e interferencia en procesos políticos.

En el ámbito del periodismo, empresas y organizaciones de medios —grandes o pequeñas, con o sin fines de lucro, tradicionales o nativas digitales— enfrentan múltiples desafíos simultáneos: modelos de negocio antiguos, cambios en el comportamiento del público, crisis de confianza, contextos políticos complejos y una relación cada vez más asimétrica con la tecnología. El resultado es un ecosistema frágil, cuya fortaleza e independencia se ven amenazadas.

Aunque la tecnología siempre ha sido central en el desarrollo de las empresas de medios, la relación actual entre las grandes plataformas y el periodismo se ha transformado en una dependencia estructural marcada por una fuerte asimetría de poder. Por un lado, algunas de las compañías más poderosas del planeta; por el otro, una industria que lucha por sobrevivir, que ha perdido relevancia económica y política, y su capacidad de innovación se ve cada vez más limitada —no solo en recursos, sino también en repertorio—.

Esta asimetría es aún más evidente en los mercados del Sur Global, que, aunque estratégicos para las plataformas, rara vez ocupan un lugar central en los diálogos y negociaciones que moldean la relación entre las big tech y el ecosistema de noticias. Crisis y asimetrías que se profundizan

Los modelos clásicos de distribución, crecimiento e ingresos, basados principalmente en la publicidad, han dejado de funcionar. Más allá de casos puntuales de éxito, el periodismo enfrenta una crisis global de sostenibilidad. Hoy, los medios tradicionales y nativos digitales se han convertido en el eslabón más vulnerable de un engranaje controlado por plataformas como Google, Meta, TikTok y YouTube. Sus algoritmos determinan quién lee qué, de qué manera y durante cuánto tiempo, controlando la distribución de contenido y la publicidad con criterios opacos y con un acceso cada vez más restringido a los datos.

Como resultado, los medios tienen poca capacidad de acción sobre un elemento esencial de su actividad: la relación directa con la audiencia. El efecto más inmediato es la amenaza a la propia supervivencia de la prensa. En los últimos años, esta crisis se ha intensificado, culminando en el llamado “apocalipsis del tráfico”. Hoy, basta una simple pregunta —o prompt— a un gran modelo de lenguaje (LLM) para que el usuario reciba una respuesta completa, sin acceder jamás al sitio web de un periódico. El resultado es una síntesis de información —una mezcla de noticias— entregada sin crédito y sin generar tráfico hacia las fuentes originales.

Este fenómeno rompe el flujo tradicional de atención e ingresos. Modelos como ChatGPT captan el interés del público utilizando contenido periodístico, pero desvían la audiencia de los medios que lo producen. Sin lectores, estos pierden su principal fuente de sostenibilidad económica. El periodismo, sin embargo, es un bien público, pero no es gratuito ni inagotable. Requiere inversión, tiempo, investigación rigurosa y responsabilidad editorial y legal. Reducirlo a un compilado de hechos, como sugieren algunas empresas de IA, niega su función esencial en la preservación de la democracia y la vida pública informada.

La tecnología es parte intrínseca del periodismo, pero no lo define. Los medios tienen el derecho de proteger su contenido y de decidir cómo interactuar con las nuevas herramientas digitales, sin sufrir represalias. Estos derechos deben ser garantizados en publicaciones grandes y pequeñas, locales y nacionales. Solo así será posible construir un ecosistema mediático fuerte, plural, sostenible y realmente independiente.

De manera más amplia, este dilema no se limita al periodismo. La IA expone y profundiza las asimetrías de poder ya existentes en el ecosistema digital. Pocas empresas concentran los recursos técnicos, financieros e infraestructura necesarios para entrenar y operar modelos a gran escala, mientras que periodistas, artistas, investigadores y usuarios tienen poco o ningún control sobre cómo se utilizan sus datos y creaciones.

Esta desigualdad se manifiesta tanto en la capacidad de definir los rumbos de la innovación como en la apropiación de sus beneficios económicos y políticos. Mientras las ganancias se concentran en unos pocos, los riesgos e impactos sociales —como desinformación, precarización laboral y erosión de la privacidad— recaen sobre la colectividad. Discutir sobre la inteligencia artificial, por lo tanto, no es solo hablar de eficiencia o desarrollo, sino enfrentar el desafío democrático de redistribuir el poder en un campo dominado por monopolios tecnológicos.

Imaginar el futuro tecnológico no es solo aspirar a innovaciones: implica decidir cuáles son deseables, qué impactos estamos dispuestos a aceptar y quién lidera estos procesos. Las narrativas sobre IA, biotecnología e Internet del futuro ya están moldeando cómo los gobiernos regulan, cómo las empresas invierten y cómo las sociedades se organizan, al tiempo que definen lo que consideramos justo y democrático.

La tecnología nunca se ha construido de manera neutral: lleva consigo elecciones políticas, éticas y culturales. Imaginar el futuro tecnológico es, por tanto, también disputarlo. Es decidir si los sistemas servirán al interés público o únicamente a las corporaciones; si ampliarán desigualdades o crearán nuevos derechos; si reforzarán lógicas de control o fortalecerán libertades.

La discusión sobre el futuro de la prensa a menudo se presenta como una elección entre salvar o reinventar el periodismo. Salvar, en este caso, evoca la imagen de preservar instituciones, modelos de negocio y prácticas que ya demostraron su valor histórico, pero que hoy enfrentan serias limitaciones frente a la lógica de las plataformas y al avance de la IA. En muchos casos, estas estructuras también resultaron en mercados de medios históricamente concentrados, con implicaciones directas para el debate público.

Por otro lado, la idea de reinventar significa reconocer que las mismas bases que sostuvieron al periodismo hasta hoy ya no bastan para mantenerlo relevante, sustentable y capaz de cumplir su papel democrático. El riesgo de enfocarse solo en salvar es volver al periodismo defensivo, luchando por compensaciones puntuales sin alterar la lógica que lo debilita.

Tal vez, la promesa reside en articular estas dos dimensiones: reconocer al periodismo como un bien público esencial, protegiéndolo de su fragilización, y, al mismo tiempo, repensarlo mediante nuevos formatos, lenguajes y modelos. De este modo, no solo sobrevive, sino que lidera la construcción de un ecosistema informativo más fuerte, independiente, próspero y plural.

CTRL + J: Un camino en colectivo para tiempos inciertos

Convertir la relevancia y las experiencias de nuestros mercados en una visión de futuro para la industria, guiada por soluciones y colaboración, ha sido uno de los principales objetivos de CTRL + J, una serie de conferencias que busca repensar el periodismo ante los desafíos contemporáneos impuestos por la transformación digital, la inteligencia artificial y las nuevas dinámicas de poder en la circulación de la información, con un enfoque especial en el Sur Global.

A lo largo de 2025, eventos realizados en Brasil, Indonesia, Sudáfrica y Malasia reunieron a periodistas, investigadores, emprendedores de medios, reguladores y activistas de los derechos digitales para debatir el futuro del periodismo desde diferentes contextos locales. En todos estos países encontramos ecosistemas de comunicación en crisis, sin duda, pero también creativos, críticos, comprometidos con el interés público, y decididos a sobrevivir y a reinventar el propio campo.

Las grandes empresas tecnológicas operan a escala global, pero su impacto está mediado por realidades nacionales con contextos políticos, económicos y culturales distintos. Como resultado, los medios de comunicación de cada país deben interactuar con productos, políticas y modelos pensados para un escenario mundial, muchas veces sin espacio para adaptaciones locales. En algunos casos, sobre todo en mercados más pequeños o frágiles, esto significa una exclusión total, por falta de escala o de capacidad de negociación.

Estas dinámicas generan tensiones permanentes entre los intereses corporativos de las plataformas, las legislaciones nacionales, las demandas locales de regulación y la propia idea de soberanía digital.

El carácter global de estas empresas, por tanto, no es un detalle: define las relaciones de poder, los procesos de decisión, la distribución de beneficios, y, en última instancia, de alguna manera determina quién logra sobrevivir en el ecosistema mediático contemporáneo. Ante este escenario, nada más natural que nuestros espacios de diálogo y cooperación también asuman una dimensión global. Estamos delante de las fuerzas económicas más poderosas de la historia, y solo a través de la colaboración internacional, el intercambio de experiencias y un enfoque verdaderamente colectivo será posible equilibrar el juego y construir un futuro en el que la tecnología y el periodismo coexistan de manera más justa, sostenible y democrática.

Cuando los chatbots de inteligencia artificial se presentaron por primera vez al mundo, todos nos sorprendimos de la forma convincente en la que podían generar textos publicitarios e, incluso, poesía. Pero en cuestión de meses, pasaron de ser herramientas de redacción a convertirse en máquinas de respuestas.

El periodismo —que fue extraído y utilizado para que los grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), que alimentan a los chatbots de IA, aprendieran de manera gramaticalmente correcta— ahora se emplea como base factual. Los hechos se regurgitan, pero quedan aplanados: despojados de atribución, temporalidad y señales de interpretación que los periodistas añaden deliberadamente a una noticia.

Nos encontramos en un punto de inflexión, no solo para el periodismo, sino también para la manera en que la sociedad comprende y confía en la información que consume. La pregunta ahora es: ¿seguirá el periodismo siendo un simple conjunto de datos de fondo para los sistemas de IA o podrá ocupar el primer plano como la capa de interpretación que sostiene la confianza? El Átomo de Noticias (News Atom, en inglés) es un esquema de metadatos que responde a esta pregunta. Ofrece una manera de codificar las señales epistémicas del periodismo en un formato legible por máquinas. En resumen, le otorga al periodismo la columna vertebral semántica y estructural que siempre ha insinuado, pero que nunca había formalizado.

La paradoja del periodismo

El periodismo siempre ha oscilado entre dos identidades. Funciona como un bien cívico, pero sobrevive como una mercancía de mercado. Es no-rival: «A diferencia de la comida o el combustible, el consumo de noticias de una persona no reduce la cantidad disponible para otras». Si lees demasiadas noticias, siguen estando disponibles para que yo las lea.

También es casi no-excluible: incluso si no pago por las noticias, casi siempre hay una forma de acceder. Los muros de pago, los servicios por suscripción y los acuerdos de licencia pueden frenar su difusión; pero una vez que una noticia es pública, es difícil impedir que circule.

La no rivalidad y la no exclusión son características propias de un bien público. Pero en 2025, el periodismo no es un bien público; su modelo económico y su supervivencia dependen de controlar el acceso a la información y de ofrecerlo solo a quienes pagan por él. Sin embargo, su función cívica depende de una amplia distribución para informar sobre la vida democrática. En una entrevista para este proyecto, Styli Charalambous, cofundador de Daily Maverick de Sudáfrica, afirmó: «Sigue habiendo valor en los productos que creamos, en el periodismo que hacemos; pero el mercado que debía sostenerlo y permitir su creación, ha fracasado». Esta tensión entre las exigencias del mercado y la utilidad cívica es lo que hace que las señales epistémicas del periodismo sean tan esenciales.

Hasta ahora, el intercambio de valor entre las grandes tecnológicas —que operan los sistemas de distribución— y los editores de noticias era claro y relativamente estable: las plataformas ofrecían acceso a audiencias masivas (que potencialmente podrían convertirse en suscriptores), y los editores, a su vez, proporcionaban el inventario del contenido en línea (que podía monetizarse mediante publicidad).

El contenido se mantenía intacto: un artículo de noticias se traducía en una tarjeta de vista previa en una red social o en un enlace azul en un motor de búsqueda, con el mismo titular, subtítulo e imagen de portada que en el sitio web del medio. Las plataformas distribuían la información, pero no alteraban su marco editorial.

Los chatbots de IA están obliterando este acuerdo tácito. Deconstruyen el periodismo en fragmentos de texto bruto y extraen conocimiento de ellos para responder directamente a preguntas. Como resultado, el artículo deja de ser la unidad principal de valor. La información subyacente se convierte en la mercancía.

El periodismo como activo de datos

Hasta ahora, el periodismo se manifestaba como contenido dirigido a audiencias. En un entorno impulsado por inteligencia artificial, también es datos. Las redacciones generan conocimiento estructurado sobre el mundo: hechos verificados vinculados a un tiempo, lugar y fuente. Este saber ya no es consumido solo por lectores, sino también por máquinas.

Este cambio eleva las apuestas. Si el periodismo continúa tratándose únicamente como texto o contenido consumible, será mercantilizado y absorbido por sistemas que se benefician de él sin reconocer su valor. Pero, ¿cómo podría eso formalizarse?

Ha habido intentos de cuantificar el valor de las noticias y del periodismo por ambas partes del intercambio. Un estudio titulado Paying for News: What Google and Meta Owe U.S. Publishers argumentó que los editores estadounidenses deberían recibir entre 10 000 y 12 000 millones de dólares anuales de Google, y 1900 millones de Meta.

Por otro lado, en marzo de 2025, a través de un experimento, Google afirmó que las noticias «no tienen un impacto medible» en sus ingresos publicitarios, sugiriendo que nadie las «busca» de forma proactiva, y que los ingresos que generan son insignificantes y, por tanto, de poco valor dentro del ecosistema informativo.

Este desacuerdo revela un problema más profundo: el periodismo nunca ha tenido un esquema formal que permita medir o contabilizar su conocimiento en términos de datos. Si, en cambio, se tratara el saber periodístico como un activo de datos estructurados, producido mediante trabajo especializado y procesos institucionales, su papel en la economía de la información se volvería visible y monetizable.

El Átomo de Noticias construye el puente. Ofrece un esquema para transformar el periodismo, de un producto no estructurado a un activo de conocimiento sistematizado: legible por máquinas, trazable entre sistemas y capaz de conservar su valor, procedencia y significado. Para entender por qué una estructura así es necesaria, conviene examinar las condiciones que la hacen urgente.

La brecha estructural

El periodismo en la web es computacionalmente plano. Esto se debe a que una noticia digital no cuenta con un estándar de metadatos a nivel de fragmento que preserve su significado —y mucho menos su procedencia o los derechos asociados a la información— cuando el “texto suelto” se disemina más allá de su forma original.

Los marcos existentes operan principalmente a nivel del contenedor y no describen los hechos individuales ni los procesos de interpretación que albergan. Cuando una noticia se extrae (scrapea) para alimentar sistemas de IA, su semántica se pierde, porque nunca se diseñó para ser capturada.

Un tecnólogo sénior me dijo durante una entrevista que, cuando se empezaron a desarrollar los grandes modelos de lenguaje, quienes los entrenaban eran científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático, no especialistas en lengua inglesa, ni periodistas ni expertos en procesamiento del lenguaje natural.

«Yo no estuve allí, pero no creo que nadie se levantara en una reunión y dijera: “vamos a desechar la semántica”. Entienden de datos. [Probablemente dijeron:] ¿Cómo podemos optimizar esto? ¿Cómo hacerlo más pequeño, más rápido y más eficiente?». Esto pone de relieve un vacío estructural para el periodismo como dato en la era de la inteligencia artificial.

Acortando la brecha: el esquema Átomo de Noticias v1.0

El Átomo de Noticias se compone de quince campos de metadatos, que abarcan identidad y gobernanza, señales epistémicas, procedencia y contexto relacional. Su formato canónico es JSON (JavaScript Object Notation).

Este esquema está controlado por versiones, lo que permite su evolución futura sin romper la compatibilidad, y está diseñado tanto para flujos de contenido en tiempo real como para el archivado a largo plazo. Aunque JSON es el formato canónico, también puede serializarse como NDJSON para transmisión en streaming, y como Parquet para análisis de datos a gran escala, sin perder fidelidad.

Un esquema compacto JSON para el Átomo de Noticias v1.0

{
    "atom_id",
    "version",
    "atom_status",
    "supersedes_atom_id",
    "knowledge_frame",
    "statement",
    "semantic_frame",
    "primary_expression",
    "media_anchor",
    "event_frame",
    "topic_id",
    "language",
    "review_process",
    "origin",
    "license"
} 

Una oración es la unidad más pequeña y autocontenida de significado en una noticia. Por lo general, contiene una idea o concepto que puede examinarse, recuperarse, verificarse y recombinarse. Estas unidades también se distinguen por los signos de puntuación finales, lo que facilita su identificación tanto para periodistas como para máquinas. Por esta razón, el Átomo de Noticias toma la oración como la unidad estructural fundamental del valor epistémico.

¿Pueden las oraciones en una noticia transmitir un significado específico? El trabajo de Teun A. van Dijk, quien ha proporcionado investigaciones claves sobre el discurso noticioso, y del sociólogo lingüista Allan Bell, sugiere que es posible.

La estructura del News Text de Allan Bell es la base del campo de metadatos knowledge_frame, el corazón del Átomo de Noticias.

Clasifica una oración en acción, reacción, consecuencia, contexto, evaluación, expectativa, episodio previo, historia y narrativa. Cinco de estos elementos se clasifican, además, en nodos escalables descendentes.

Esto forma la capa de significado del Átomo de Noticias. Además, también contempla:

• Modificaciones realizadas a una noticia en desarrollo (garantizando un historial limpio de los hechos reportados).

• Atribuciones dentro de la noticia capturadas textualmente (por ejemplo: «Según el departamento MET…», «dijo el ministro de Finanzas…», «Reuters informó…»).

• Citas directas, indirectas y anidadas.

• La fecha exacta de un evento (no la fecha de publicación).

• Legibilidad por máquinas de oraciones complejas (con múltiples sujetos, objetos y verbos).

• Distinción entre «¿qué ocurrió?» (un hecho observado y reportado por un periodista) y «por qué importa y qué significa» (capa de interpretación añadida por un periodista).

• Conexión fiable de cada oración con eventos y entidades del mundo real (como Wikidata o Geonames), aumentando su interpretabilidad en el ecosistema informativo.

• Anclaje de una oración en marcos semánticos estandarizados y roles para estructurar eventos reportados (usando FrameNet).

• Conexión relevante e interactividad en un archivo.

• Múltiples modalidades, como audio y video.

• Etiquetado estructural de contenedores y formatos.

• Agrupación basada en eventos y temas.

• Proceso de revisión humana de anotaciones basadas en LLM, según sea necesario.

• Inclusión de términos granulares de uso, licencias y sindicación.

¿Qué tipo de productos noticiosos podríamos construir con el Átomo de Noticias?

El modelo está diseñado para funcionar dentro de un sistema organizativo de cuatro niveles. Este es un sistema que muestra cómo un átomo podría interactuar con otros en un flujo en vivo o en un archivo.

Cuando se selecciona un artículo de texto para anotación, el LLM primero lo analiza para identificar y extraer los distintos eventos que reporta. Para audio o video, primero se convierte a texto con marcas de tiempo. Cada evento se identifica mediante actor, acción, objeto y ubicación, y se etiqueta en consecuencia.

Después, se extraen los átomos y se vinculan a un evento (uno puede contener múltiples átomos). Cada evento puede enlazarse con otros relacionados en un repositorio o banco de eventos. Este banco puede convertirse en un componente de un archivo más grande.

Este sistema permite la agrupación por nivel de evento y por nivel de tema. A niveles más avanzados, también permite la agrupación de hechos reportados y la agrupación de interpretación periodística. Algunos ejemplos de su uso incluyen:

APIs granulares de licencias y sindicación: Con información de licencias a nivel de átomo, un clúster de interpretación podría valorarse de forma diferente que uno de hechos reportados. Un tema o evento profundamente investigado podría tener un precio distinto al de simples actualizaciones noticiosas.

Interacción del usuario con el archivo: La granularidad del Átomo de Noticias permite explorar dinámicamente el archivo desde el usuario final. Por ejemplo: líneas de tiempo detalladas, visualizaciones de arcos narrativos, tooltips con contexto recuperado, reescrituras de eventos desde diferentes perspectivas, páginas de entidades específicas o agrupaciones basadas en tipos de conocimiento («todas las reacciones a los aranceles de Trump», en un solo lugar).

Archivos inteligentes: En lugar de buscar por palabras clave, se podría consultar «hechos observados sobre cambio climático» dentro de un rango de fechas o ubicación específica, o «análisis citando al Banco Mundial», o «todas las acusaciones contra el político X», o «toda especulación sobre Ether/ETH en 2025». Si el archivo está vectorizado, el Átomo de Noticias es complementario: los vectores sirven para descubrimiento, y el Átomo de Noticias aporta precisión.

Por qué esto importa

Una de las mayores quejas de los sistemas que procesan contenido periodístico hoy en día es que los datos no están suficientemente estructurados para usarse de manera confiable. El Átomo de Noticias proporciona una herramienta para que la industria de medios estructure, defina e incorpore su propio significado, en lugar de que le sea impuesto por sistemas externos. Cuando datos estructurados como estos están disponibles, ya no hay excusa para ignorar o rechazar las señales ricas que codifican. El desafío pasa entonces de la disponibilidad a la adopción, asegurando que estas señales sean realmente valoradas e implementadas en el ecosistema informativo más amplio.

Incluso hace tres años, desarrollar, probar y refinar un esquema como este habría sido un proceso arduo, limitado tanto por las herramientas como por la imaginación. Hoy, los grandes modelos de lenguaje han hecho radicalmente fácil experimentar y ver cómo podría ser un periodismo computacionalmente rico en la práctica.

Y, sin embargo, hay una profunda ironía: la misma herramienta que ha desbloqueado nuevas formas de expresar el valor del periodismo es la que se niega a reconocerlo públicamente. La tarea que tenemos por delante es resolver esta paradoja y usar estas herramientas para asegurar que el trabajo periodístico sea visible, reconocido y compensado.

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El Átomo de Noticias fue desarrollado por Sannuta Raghu en el marco del Journalist Fellowship del Instituto Reuters en la Universidad de Oxford.