EL FETICHISMO DE LA IA. John Bellamy Foster.

John Bellamy Foster.

Imagen: Infraestructura de centros de datos en Estados Unidos, 2025. Por el Departamento de Energía de EE. UU. (DOE) y el Laboratorio Nacional de Energía Renovable (NREL). Dominio público.

01 de mayo 2026.

Esto requiere la formación, bajo el socialismo, de una verdadera «democracia de todo el proceso» inspirada en el intelecto general, en la que «los productores asociados gobiernen el metabolismo humano con la naturaleza de manera racional… lográndolo con el menor gasto de energía y en las condiciones más adecuadas para su naturaleza humana»

Los Estados Unidos están viviendo hoy una nueva era de concentración y centralización del capital financiero monopolista, marcada por el auge de la inteligencia artificial (IA).

Los economistas de S&P Global estiman que «el 80 % del aumento de la demanda privada interna final» en los Estados Unidos durante el primer semestre de 2025 fue atribuible al gasto en «centros de datos y gastos de capital relacionados con la alta tecnología».¹

Esta inversión masiva en centros de datos la están llevando a cabo gigantescas corporaciones de alta tecnología, cuyo número se podría contar fácilmente con los dedos de una mano.

A estas empresas se las conoce comúnmente en el sector como «hiperescaladores», término que designa a las megacorporaciones que dominan la computación en la nube. Clasificadas según la inversión en centros de datos a principios de 2026, entre ellas se encuentran Microsoft, Amazon Web Services, Google (Alphabet) y Meta, que conforman «las Grandes Casas de la IA».²

Estas gigantescas entidades monopolísticas se encuentran también entre las seis principales empresas estadounidenses, según su valor de mercado. (Nvidia, la empresa de mayor valor de mercado a principios de 2026, no es en sí misma líder en computación en la nube, sino que monopoliza entre el 80 % y el 90 % de los chips de superordenadores con GPU).

Según Bloomberg, Microsoft, Amazon Web Services, Alphabet/Google y Meta tuvieron un gasto de capital combinado de 150 000 millones de dólares en 2022 y de 360 000 millones de dólares en 2025, mientras que prevén gastar 650 000 millones de dólares en 2026.

En comparación, «se prevé que los mayores fabricantes de automóviles, fabricantes de maquinaria de construcción, ferrocarriles, contratistas de defensa, operadores de telefonía móvil y empresas de paquetería con sede en EE. UU., junto con ExxonMobil Corp., Intel , Walmart Inc. y las empresas derivadas de General Electric —21 empresas en total— gasten un total de 180 000 millones de dólares en 2026».³

La inversión en IA alcanza ahora una escala que invita a compararla con el auge ferroviario estadounidense del siglo XIX.⁴ Al igual que en el caso de los ferrocarriles, la expansión de la IA en la actualidad está respaldada por centros financieros que manipulan el apoyo gubernamental, liberándola de la dependencia de los beneficios reales, mientras se basan en lo que John Maynard Keynes denominó «espíritus animales», o beneficios esperados de nuevas inversiones.

Habrían sido necesarios muchos años para que los hiperescaladores aumentaran sus inversiones en centros de datos hasta el nivel actual basándose simplemente en la acumulación de beneficios reales, mientras que las finanzas monopolísticas a través del sistema de crédito y deuda han permitido que esta transformación se produzca en «un abrir y cerrar de ojos».⁵

La riqueza social, extraída de la población en su conjunto, se está canalizando hacia las Grandes Casas de la IA a través de diversos mecanismos financieros y políticas económicas neoliberales, concentrando aún más el excedente económico producido por la sociedad en manos de un número infinitesimalmente pequeño de multimillonarios, ubicados en los sectores de la alta tecnología, la energía y las finanzas de la economía.

Nueve de los quince multimillonarios que encabezan la lista de multimillonarios de Forbes de 2026 son multimillonarios del sector tecnológico.⁶

La prisa por construir enormes centros de datos, los mayores de los cuales ocupan millones de metros cuadrados y consumen cantidades gigantescas de energía, agua y recursos minerales, está impulsada por el objetivo de desarrollar formas avanzadas de IA generativa, un tipo de aprendizaje automático capaz de replicar la inteligencia humana al tiempo que se nutre de datos aparentemente ilimitados.

Esto ofrece a quienes poseen, gestionan y se benefician de estos inmensos sistemas computacionales la perspectiva de una vigilancia y disciplina completas (en el sentido foucaultiano) de la población en su conjunto, no solo en los lugares de trabajo y las prisiones, sino en todas las actividades de la vida, de tal manera que puedan obtener porciones cada vez mayores del pastel económico.

Aquí, el famoso adagio comúnmente atribuido a Francis Bacon, «el conocimiento es poder», adquiere un nuevo significado. Como ha dicho el director ejecutivo de Oracle, Larry Ellison, estas tecnologías permiten rastrear y vigilar a todo el mundo en todo momento. «Los ciudadanos se comportarán de la mejor manera posible, porque estamos grabando y registrando constantemente todo lo que ocurre. Y es irrefutable… porque la IA está supervisando el vídeo.»⁷

La IA generativa no solo apunta a un aumento considerable de la vigilancia de las actividades humanas en toda la sociedad, sino que también supone una amenaza masiva para el empleo, con la posible pérdida de decenas de millones de puestos de trabajo solo en Estados Unidos, según algunas estimaciones.⁸

En febrero de 2026, Mustafa Suleyman, director ejecutivo de Microsoft AI, declaró con entusiasmo al Financial Times: «El trabajo de oficina, en el que uno se sienta frente a un ordenador, ya sea como abogado, contable, gestor de proyectos o profesional del marketing, verá la mayor parte de esas tareas totalmente automatizadas por una IA en los próximos 12 a 18 meses.»⁹

Lo que hace esto posible, por supuesto, es el robo por parte de la IA de todo el trabajo intelectual del pasado. Al mismo tiempo, la carrera hacia la IA presenta peligros medioambientales inimaginables debido a la hiperexpansión de los centros de datos, que consumen cantidades exponencialmente crecientes de energía, agua y otros recursos, dejando así de lado la transición para abandonar los combustibles fósiles y amenazando con una enorme aceleración de las emisiones de carbono y el daño medioambiental global.

Lo que hace que la expansión de la IA en estos términos extremos parezca imparable es un determinismo tecnológico arraigado en un fetichismo de la IA, en el que se la considera la encarnación de una lógica computacional pura, combinado con la naturalización de las relaciones de mercado, lo que sugiere que la nueva tecnología quedará inevitablemente subordinada a los intereses de la acumulación de capital.¹⁰

De hecho, es la llegada de la IA como un nuevo régimen de poder computacional controlado por el capital financiero monopolista lo que constituye la matriz emergente de la lucha de clases (e imperial) en nuestra época.

En realidad, las fuerzas innovadoras de producción, como el aprendizaje automático o la inteligencia artificial, nunca deben concebirse en términos meramente tecnocráticos, como en el dominio definitivo de las «redes neuronales» de la IA, sino que deben considerarse articuladas con las relaciones sociales de producción.

Para Karl Marx, fue la combinación de las fuerzas y las relaciones sociales de producción en cualquier conjunto de condiciones históricas dado lo que dio lugar al «individuo social», mientras que la maquinaria automática apuntaba al «intelecto general» en el que el conocimiento humano se encarnaba en artefactos mecánicos, dando lugar al «trabajador colectivo».¹¹

Un enfoque socialista de la IA se centra, por lo tanto, sobre todo en las relaciones históricas y sociales que la hicieron posible en conjunción con el capitalismo, desmitificando así el actual fetichismo de la IA y dejando claro que el camino que le espera a la humanidad depende, en última instancia, de nosotros, lo que requiere una lucha de escala y contenido revolucionarios.¹²

Kate Crawford y el mapeo de la IA

La figura más destacada en el mapeo social de la IA es Kate Crawford, investigadora principal sénior en Microsoft Research y profesora investigadora en la Universidad del Sur de California en Annenberg. Crawford adopta un enfoque histórico, materialista y ecológico, centrado en mapear la IA como un régimen de poder que opera en conjunción con la hegemonía corporativa, representando una era de «capitalismo computacional».¹³

Su trabajo se inspira en una amplia gama de pensadores, entre los que se incluyen figuras como Charles Babbage, Marx, William Stanley Jevons, Max Weber, Lewis Mumford, Harry Braverman, E. P. Thompson, Stephen Jay Gould, Christian Fuchs y Vandana Shiva, junto con análisis contemporáneos sobre el capital monopolista, el capitalismo global y la ruptura metabólica.

Entre las principales obras de Crawford sobre IA se incluyen: (1) su gráfico interactivo «Anatomía de un sistema de IA: un estudio de caso anatómico del Amazon Echo como sistema de inteligencia artificial creado con mano de obra humana» (con Vladen Joler, 2018); (2) su libro Atlas de la IA: poder, política y los costes planetarios de la inteligencia artificial (2021); (3) Calculating Empires: un fresco de 24 metros sobre la IA (2023); (4) su conferencia en la Long Now Foundation, «Mapping Empires» (2025); y (5) su artículo «Eating the Future: The Metabolic Logic of AI Slop» (2025).¹⁴

El fetichismo de la IA, tan promovido hoy en día por las grandes empresas y el monopolio mediático, es un reflejo de lo que Crawford denomina «determinismo encantado», que presenta la IA como una tecnología «en la nube» que ocupa una dimensión etérea, con conexiones meramente secundarias con el mundo material y con el ámbito de la producción.¹⁵ Ella invierte esta visión dominante y mistificadora, adoptando una perspectiva materialista crítica.

«La IA», escribe, «no es ni artificial ni inteligente». En cambio, es «un registro de poder». Aunque utiliza el término «IA», lo define como una «formación industrial masiva que incluye la política, el trabajo, la cultura y el capital».¹⁶

Como afirma Tung-Hui Hu en A Prehistory of the Cloud, «la metáfora dominante actual del espacio digital, “la nube”, es en realidad una metáfora de la propiedad privada» y de la exclusión del acceso público a los recursos materiales.¹⁷

En palabras de Crawford,

la inteligencia artificial… es una idea, una infraestructura, una industria, una forma de ejercer el poder y una forma de ver; es también una manifestación de un capital altamente organizado respaldado por vastos sistemas de extracción y logística, con cadenas de suministro que abarcan todo el planeta».

Añade:

Los sistemas de IA se construyen con la lógica del capital, la política y la militarización, y esta combinación amplía aún más las asimetrías de poder existentes».¹⁸

El concepto de «determinismo encantado» se utiliza para abordar el fetichismo de la mercancía y las cualidades místicas y divinas que se atribuyen a la IA. «Los sistemas de IA», explica Crawford, «se consideran encantados, más allá del mundo conocido, pero deterministas en el sentido de que descubren patrones que pueden aplicarse con certeza predictiva a la vida cotidiana».

Este determinismo encantado adopta dos formas principales, cada una de las cuales está dialécticamente relacionada con la otra.

La primera es un «utopismo tecnológico», mientras que la segunda es una perspectiva «distópica tecnológica». «Estos discursos distópicos y utópicos», escribe, «son gemelos metafísicos: uno deposita su fe en la IA como solución a todos los problemas, mientras que el otro teme a la IA como el mayor peligro».

La respuesta a ambos es una crítica histórica y materialista que descubre las raíces sociales de la IA y explica que, en última instancia, se trata de una cuestión de relaciones sociales, no simplemente de tecnología. «La fantasía de que los sistemas de IA son cerebros incorpóreos que absorben y producen conocimiento independientemente de sus creadores, de las infraestructuras y del mundo en general… distrae de las cuestiones mucho más relevantes: ¿A quién sirven estos sistemas? ¿Cuáles son las economías políticas de su construcción? ¿Y cuáles son las consecuencias planetarias más amplias?» ¹⁹

Al explorar las diversas dimensiones de la IA, Crawford parte de la base material que supone la extracción de litio, cobalto y metales de tierras raras. Analiza la mina de litio Silver Peak en Nevada y las fábricas de baterías de Tesla situadas en las proximidades.

Tesla está explotando actualmente una parte considerable de las reservas de litio del planeta.²⁰

La producción de cada tonelada métrica (2205 libras) de litio requiere la evaporación de unos 2 millones de litros (528 000 galones) de agua, lo que pone en peligro los acuíferos y los suministros de agua. A nivel de la extracción, la mano de obra que sustenta la IA tiene sus raíces en la larga historia del colonialismo y el imperialismo. La mayor parte de la extracción tiene lugar en el Sur Global.

En las minas de cobalto del Congo, los trabajadores reciben el equivalente a uno o dos dólares al día por trabajar en condiciones inhumanas, expuestos al cobalto tóxico que extraen con picos y palas en zanjas y túneles. Los trabajadores no tienen alternativa, ya que «las minas lo han invadido todo».²¹

En «Anatomía de un sistema de IA», Crawford y Joler, siguiendo a Marx, presentan la producción en cada etapa del proceso global como basada en la apropiación de «la plusvalía» sobre el coste de la mano de obra, de la que surgen los beneficios del capital.²²

La IA capitalista tiene como objetivo el desplazamiento de la mano de obra altamente remunerada y su sustitución por una combinación de automatización mecánica y mano de obra más barata subcontratada a nivel mundial.

La naturaleza globalizada del sistema de IA, con sus complejas cadenas de suministro, hace que los efectos transnacionales generales sobre el empleo sean extraordinariamente difíciles de determinar.

Aunque tiene como objetivo desplazar a la mano de obra en los actuales centros de producción, el verdadero refugio de la IA se encuentra en la contratación de masas de formadores de máquinas, etiquetadores de imágenes y trabajadores de servicios de plataformas de IA con salarios bajos, cuya existencia real desmiente el mito de la inteligencia artificial.

Así, la IA requiere actualmente un número enorme de «crowdworkers» involucrados en el «crowdsourcing», es decir, trabajadores en línea, generalmente de entre veinte y treinta años y dispersos por todo el mundo, que realizan una especie de «trabajo fantasma».

Por ejemplo, en 2022, OpenAI recurrió a trabajadores subcontratados en Kenia, a quienes se les pagaba menos de 2 dólares por hora para examinar y etiquetar decenas de miles de imágenes y pasajes tóxicos relacionados con el abuso sexual infantil, la zoofilia, la violación, etc., como parte de la «limpieza» de ChatGPT, mientras que trabajadores subcontratados en Uganda y la India realizaban una labor similar.²³

Se recurre a un gran número de trabajadores para supervisar y ajustar el contenido de los chatbots de IA. Jeff Bezos se ha referido cínicamente a esta realidad de los trabajadores que hay detrás de las máquinas como «inteligencia artificial artificial». «Hasta que no haya otra forma de crear IA a gran escala que no requiera un extenso trabajo entre bastidores por parte de los seres humanos», observó Crawford en 2021, «esta es la lógica fundamental del funcionamiento de la IA». Cabe recordar que, entre 2005 y 2015, el 94 % de los nuevos puestos de trabajo en Estados Unidos correspondían a «trabajo alternativo» en lugar de al empleo tradicional.²⁴

Si bien las «máquinas inteligentes» de hoy en día requieren trabajo fantasma realizado por crowdworkers ubicados principalmente en el Sur Global, Crawford también analiza el papel devastador de la IA y los robots en la industria actual. En los almacenes de Amazon, el proceso de trabajo y el tiempo de trabajo se controlan jerárquicamente como nunca antes.

El trabajador no es solo un «apéndice de la máquina», como escribió Marx, sino cada vez más un apéndice de robots «inteligentes», al tiempo que se le somete a una vigilancia y un control constantes.

En este contexto, Crawford explora las innovaciones de finales del siglo XVIII del ingeniero Samuel Bentham, quien concibió por primera vez el sistema panóptico para la vigilancia y el control de los movimientos de la mano de obra (aplicado posteriormente a las prisiones por su hermano mayor, Jeremy Bentham).²⁵

El capitalismo computacional, sostiene Crawford, está profundamente arraigado en la explotación de los cuerpos humanos a lo largo del tiempo y en la imposición de la disciplina laboral, y funciona gracias a ello. Analiza la obra de Thompson sobre cómo la industrialización y el capitalismo transformaron el tiempo mismo en el ámbito laboral durante el siglo XIX, para luego pasar a la crítica de Braverman al taylorismo y a la degradación del proceso de trabajo bajo el capitalismo monopolista.²⁶

Los algoritmos determinan ahora tanto los tiempos como los espacios de los trabajadores. El nuevo mundo de los algoritmos de IA representa la materialización de la «subsunción real del trabajo» al capital de la que hablaba Marx, como en el dominio implacable de «la tasa», que representa el ritmo de trabajo en los almacenes de Amazon. Aquí cita la crítica de Marx al tiempo del capital frente al tiempo de la naturaleza que se encuentra en El capital: «El tiempo lo es todo, el hombre no es nada; es, a lo sumo, el cadáver del tiempo».²⁷

Tras abordar la IA desde una perspectiva material, comenzando por la minería y la explotación de los trabajadores tanto en la extracción como en la producción, Crawford pasa a analizar el nuevo régimen de datos que se encuentra en el núcleo de este nuevo registro de poder. El régimen de la IA se nutre de la noción de que absolutamente todo son datos, que deben recolectarse independientemente de los costes sociales y medioambientales.

El nuevo capitalismo computacional promueve una acumulación implacable de datos en forma de texto, imagen, sonido y vídeo, con todo el mundo humano sirviendo como materia prima para los sistemas de IA.²⁸

Las plataformas de redes sociales son conductos para cantidades gigantescas de datos que alimentan los sistemas de IA, los cuales también penetran en casi todas las esferas de la vida pública y privada:

Existen conjuntos de datos gigantescos repletos de selfies de personas, tatuajes, padres paseando con sus hijos, gestos con las manos, personas conduciendo sus coches, personas cometiendo delitos captadas por cámaras de seguridad y cientos de acciones humanas cotidianas como sentarse, saludar con la mano, levantar una copa o llorar. Se están capturando y registrando en bases de datos todas las formas de datos biológicos —incluidos los forenses, biométricos, sociométricos y psicométricos— para que los sistemas de IA encuentren patrones y realicen evaluaciones…

Los datos de voz se recopilan de dispositivos que se encuentran en las encimeras de la cocina o en las mesitas de noche; los datos físicos provienen de relojes en las muñecas y teléfonos en los bolsillos; los datos sobre qué libros y periódicos se leen provienen de tabletas y ordenadores portátiles; los gestos y las expresiones faciales se recopilan y evalúan en lugares de trabajo y aulas…

Fundamentalmente, las prácticas de acumulación de datos a lo largo de muchos años han contribuido a una poderosa lógica extractiva, una lógica que ahora es una característica central del funcionamiento del campo de la IA. Esta lógica ha enriquecido a las empresas tecnológicas con los mayores canales de datos, mientras que los espacios libres de recopilación de datos se han reducido drásticamente.²⁹

Los datos deben clasificarse. Las impresiones subjetivas de los colaboradores de plataformas colaborativas se utilizan para establecer clasificaciones de las personas en función de la raza, la etnia y el género.³⁰Se incorporan significantes raciales que son producto de sistemas históricos de clasificación racista. El género se considera siempre de forma restrictiva como binario.

Como señala Crawford, «los sistemas de aprendizaje automático están, de manera muy real, construyendo la raza y el género: están definiendo el mundo en los términos que ellos mismos han establecido». Las categorías utilizadas en el entrenamiento y la clasificación de las máquinas de IA refuerzan los prejuicios existentes y perpetúan comparaciones odiosas, además de reproducir la ideología político-económica dominante.³¹

Aunque la promesa de una mayor productividad mediante una explotación más eficiente y total de la mano de obra es la base de las afirmaciones sobre la futura rentabilidad de los sistemas de IA, también se sustenta en la perspectiva de la extracción de beneficios de todas las formas de acción humana. El objetivo es universalizar los sistemas de explotación y expropiación, promoviendo la acumulación acelerada de capital y su mayor concentración y centralización en manos de unas pocas empresas totalmente dominantes que se han convertido casi en sinónimo de «el mercado».

Por encima de todo esto se sitúa el Estado capitalista, que monopoliza las leyes de la propiedad y la violencia. El Estado es un importante acumulador de datos, que trabaja en conjunción con el capital computacional, en lugar de en oposición a él.

El Estado capitalista monopolista está fuertemente organizado en torno a funciones militares y policiales que crecen de la mano del capitalismo de vigilancia dentro del sector privado.

Para Peter Thiel, fundador de Palantir y multimillonario clave que apoya a la administración de Donald Trump, la IA es esencialmente una tecnología militar orientada a la vigilancia y la selección de objetivos, aplicable tanto a la guerra como a las operaciones de control interno.

«Estas herramientas», escribe, «son… valiosas para cualquier ejército —para obtener una ventaja en materia de inteligencia, por ejemplo—», mientras que tales «herramientas de aprendizaje automático», añade, «también tienen usos civiles». Durante la primera administración Trump, los contratos de Palantir con agencias gubernamentales estadounidenses ascendieron a más de mil millones de dólares.

Palantir se ha convertido en una empresa de vigilancia subcontratada clave para el Servicio de Inmigración y Control de Aduanas (ICE), ayudando al ICE en su campaña de deportaciones por motivos raciales. Según un informe de Bloomberg de 2018, Palantir «es una plataforma de inteligencia diseñada para la guerra global contra el terrorismo», que se utiliza principalmente «como arma contra los estadounidenses de a pie en su propio país», en colaboración con agencias estatales.³²

De manera similar, la aplicación Neighbors, que utiliza las cámaras de los timbres Ring de Amazon, clasifica las grabaciones en categorías como «Delito», «Sospechoso» o «Desconocido», y los vídeos se comparten mediante contratos con la policía y el ICE. Ring también se utiliza para vigilar a los trabajadores que reparten paquetes. En palabras de Tung-Hui Hu, estas aplicaciones se han convertido en «autónomos» del aparato militar y de seguridad del Estado.³³

El uso militar de la IA es ahora omnipresente, tal y como se utiliza en la guerra con drones y la guerra cibernética, y se ha integrado en todas las operaciones bélicas. En 2017, el Departamento de Defensa de EE. UU. puso en marcha su Equipo Multifuncional de Guerra Algorítmica, cuyo nombre en clave era Proyecto Maven, destinado a utilizar la IA como un «motor de búsqueda automatizado de vídeos de drones» para la vigilancia y la selección de objetivos.

El contrato inicial adjudicado a Google provocó que más de tres mil empleados firmaran una carta de protesta exigiendo la cancelación del contrato. Google respondió desviando el tema del debate, no hacia una protesta por el uso de la IA en la guerra, sino hacia la cuestión de si la tecnología se estaba utilizando «para matar a personas de forma incorrecta», algo que, según indicó la empresa, podía evitarse mediante la propia tecnología de IA, la cual proporciona la base para matar a personas de forma correcta. Estados Unidos ha utilizado Claude, el modelo de IA de Anthropic, así como otros, en su guerra contra Irán, en alianza con Israel, que comenzó el 28 de febrero de 2026.

En las primeras veinticuatro horas del ataque estadounidense e israelí contra Irán, Anthropic generó hasta mil objetivos priorizados, en los que sintetizó imágenes de satélite, transmisiones de vigilancia e inteligencia de señales, proporcionando coordenadas GPS en tiempo real tanto para objetivos humanos como estratégicos, al tiempo que automatizaba las justificaciones legales con respecto a cada ataque.³⁴

Sin embargo, el papel del Estado con respecto a la IA va más allá de la externalización de la vigilancia interna, el control de la población y sus operaciones militares. El Estado capitalista ha dado luz verde a un sistema de capital computacional monopolístico destinado a la acumulación ilimitada de datos como base para una acumulación de capital sin límites, con pocas o ninguna restricción legal real.

Esto refleja un gobierno de las corporaciones, por las corporaciones y para las corporaciones. La falta de regulación estatal ha permitido que la carrera por la IA prosiga sin apenas preocuparse por las consecuencias destructivas, desde la perspectiva de un estallido de la burbuja de la IA hasta eventuales implosiones sociales y ecológicas generalizadas.

La IA y la brecha metabólica

El Atlas de la IA de Crawford se publicó en 2021, un año antes de la introducción de ChatGPT, que aceleró la locura por la IA y condujo a una enorme expansión de la inversión en centros de datos. A la luz de estos acontecimientos, la obra más reciente de Crawford se centra en las contradicciones fundamentales de la IA como registro de poder. En su obra de arte interactiva de 2023 «Calculating Empires», señala al capital monopolista y al capital globalizado como los elementos que definen el modo político-económico en el que ha surgido la tecnología digital y de IA. Sin embargo, la sorprendente innovación de su conferencia de 2025 «Mapping Empires» (Cartografía de imperios) consiste en centrarse en las contradicciones internas y externas de la IA.

Aquí basa su argumento central en el concepto de la ruptura metabólica, desarrollado en el siglo XIX por Marx, basándose en parte en la obra del químico alemán Justus von Liebig.

En su conferencia, Crawford ofrece un análisis detallado de la ruptura en el ciclo de nutrientes del suelo en la Inglaterra del siglo XIX, debida al envío de alimentos y fibras que contenían nutrientes del suelo —como nitrógeno, fósforo y potasio— a las nuevas ciudades industriales, altamente pobladas, situadas a cientos e incluso miles de kilómetros de distancia, donde estos nutrientes acababan convirtiéndose en contaminación, con la gente arrojando «excrementos a las calles y a los cursos de agua».

Como consecuencia, estos elementos esenciales no regresaban a las granjas para reponer el suelo.

Como dice la propia Crawford, «Europa se estaba literalmente devorando a sí misma hasta el agotamiento». Aquí recurre al concepto de Liebig de Raubbau, o la cultura/economía del saqueo.

Dada la incapacidad generalizada para producir fertilizantes sintéticos en aquella época, en particular aquellos que incorporaban nitrógeno, se desató la «fiebre del guano», con los países europeos y Estados Unidos compitiendo por el guano (excrementos de aves ricos en nitrógeno). Se importaron cantidades masivas de guano a Europa desde las islas Chincha, ricas en guano, situadas frente a la costa de Perú.

Aunque más tarde se desarrollaron fertilizantes sintéticos, esto no hizo más que desplazar la contradicción, lo que condujo a las actuales disonancias en los ciclos del nitrógeno y el fósforo, con el resultado de que la disonancia metabólica general asociada a una disyunción entre la extracción de recursos humanos y las condiciones de sostenibilidad ecológica no hizo más que profundizarse. Hoy en día, se considera que la aparición del Antropoceno representa una «ruptura antropogénica» en los ciclos biogeofísicos del sistema terrestre.³⁵

Reconociendo que la IA es un sistema material que ha surgido históricamente como resultado de la acción humano-social y es una encarnación de las relaciones naturales y humanas, Crawford sostiene que es necesario considerarla como un sistema metabólico que sigue «patrones metabólicos» o ciclos.

Las contradicciones en forma de rupturas metabólicas surgen necesariamente entre las condiciones de la existencia y la reproducción materiales y los imperativos internos del capital de la IA . Así, la extracción de materiales y recursos esenciales, la «ingestión de datos» ilimitada y el contenido final en forma de «residuos de IA» pueden considerarse fases de un ciclo metabólico. Esto viene impulsado por los imperativos del capitalismo computacional, lo que conduce en algún momento, dado que es insostenible, al «colapso del modelo».³⁶

En la concepción de Crawford, la ingestión destructiva de datos por parte de la IA equivale al Raubbau. El extractivismo mineral y el uso de energía y agua están aumentando exponencialmente las exigencias sobre el medio ambiente natural, alterando la relación humana con la naturaleza a un ritmo acelerado, en consonancia con la noción clásica de Marx de la ruptura metabólica. Además, hoy en día se reconoce que existe una ruptura autogenerada dentro de la IA, conocida en la literatura científica como «autofagia de la IA» (en referencia a la autofagia metabólica disfuncional —el autoconsumo— en las células).

Aquí, la IA, al depender cada vez más de sus propios datos sintéticos, o «residuos de IA», se devora esencialmente a sí misma, lo que conduce al «colapso del modelo», con consecuencias desastrosas para todo el mundo alienado por la IA.³⁷

En la actualidad, la ingesta de datos para la inteligencia artificial es de una magnitud inconmensurable, ya igual a la que se puede extraer de la web, abarcando innumerables terabytes de datos y con el objetivo de abarcar todo el mundo de la información en todas sus formas.

La totalidad de la creatividad humana a lo largo de miles de años, así como todo el comportamiento y las expresiones humanas, constituyen el combustible de este sistema, todo ello destinado a incorporarse al aprendizaje automático, dirigido por un sistema de poder político-económico. Todo esto, sin embargo, se materializa físicamente, lo que impone límites al funcionamiento del sistema.

«Las demandas de minerales de la IA», nos dice Crawford, «están provocando otra brecha metabólica, al extraer los minerales que tardaron miles de millones de años en formarse en la corteza terrestre en el tiempo profundo para chips de IA que se utilizan generalmente durante uno o dos años».

Los mayores costes medioambientales asociados al nuevo Raubbau de la IA, sin embargo, son el consumo de energía y agua, que ya apuntan a niveles de uso comparables a los de los países más ricos. Las estimaciones de la Agencia Internacional de la Energía y Bloomberg prevén que la cantidad de electricidad necesaria para la IA será equivalente a la de países como Japón y la India, o hasta un 25 % de la electricidad de Estados Unidos, para 2030.³⁸

Los centros de datos a hiperescala requieren sistemas de refrigeración que consumen millones de galones de agua al día, con una demanda en constante aumento. Nada de esto es sostenible. Aunque algunos afirman que una mayor eficiencia puede resolver el problema, Crawford recurre aquí a la famosa paradoja de Jevons, basada en la obra de William Stanley Jevons The Coal Question (1865), en la que se argumentaba que el aumento de la eficiencia en el uso del carbón nunca reducía la cantidad de carbón utilizada, ya que dicha eficiencia siempre conducía a una expansión del nivel de producción —un fenómeno inherente al sistema de acumulación de capital—.³⁹

Lo que Crawford denomina una brecha metabólica emergente, arraigada en las relaciones sociales capitalistas, tiene que ver, por tanto, con el apetito insaciable de la IA, que ingiere, digiere y excreta datos de formas que conducen a su propia canibalización.

Al igual que en el mito griego del rey Erisícton, tal y como se narra en Las metamorfosis de Ovidio —en el que Erisícton, consumido por el deseo de riqueza y consumo, vendió a su propia hija y luego se devoró a sí mismo—, los sistemas de IA actuales, impulsados por la acumulación de capital y por su propia lógica tecnológica interna, acabarán consumiéndose a sí mismos.⁴⁰

Al ingerir cada vez más sus propios resultados sintéticos, llenos de fantasmagorías y alucinaciones, junto con el aplanamiento general del conocimiento, el resultado será una especie de degradación estructural.

«La última brecha metabólica entre la IA y los seres humanos», escribe Crawford, «amenaza con múltiples formas de fallo en cadena: colapso moral, colapso financiero, colapso ecológico y, dependiendo de a quién se crea, colapso cognitivo».⁴¹

Las fracturas en la relación del ser humano con la naturaleza en la sociedad moderna son manifestaciones de la lógica alienada y destructiva de la acumulación de capital y la crisis. Meta, Amazon, Microsoft, Alphabet (Google) y Tesla gastaron conjuntamente 561 000 millones de dólares en inversiones de capital en IA entre 2023 y 2025, al tiempo que generaron ingresos —no beneficios— por valor de 35 000 millones de dólares gracias a estas inversiones.

La burbuja de la IA se sustenta en la deuda y en la incesante subida de los activos de estas empresas, a medida que los inversores buscan formar parte de esta moderna fiebre del oro —aunque recientemente el valor de mercado de todas estas empresas ha ido cayendo—.

Refiriéndose a la deuda contraída por los hiperescaladores en su prisa por construir centros de datos, Bloomberg afirma que esta adopta la forma de «bonos de primera categoría, deuda basura, crédito privado y complejos fondos de préstamos respaldados por activos», que ascienden a 200 000 millones de dólares o más.

La aceleración de la IA es parte integral del propio capital financiero monopolista, que espera, en caso de que se produzca una crisis, ser rescatado por Washington a una escala que eclipsaría todos los rescates anteriores. Para resolver el problema de la falta de un mercado suficiente para la IA, el capital computacional pretende forzar la adopción de la IA generativa implantándola en innumerables aplicaciones. Se trata de un modelo de acumulación plagado de riesgos.⁴²

El auge del movimiento neofascista asociado a la política de Trump «Make America Great Again» (MAGA) ha sido financiado en gran medida por multimillonarios de la alta tecnología de Silicon Valley, como Musk, Thiel y Ellison, lo que supone una amenaza para el conjunto del cuerpo político. El anuncio de la iniciativa Stargate de la Administración Trump en su primer día completo en el cargo de su segundo mandato, cuyo objetivo es invertir 500 000 millones de dólares en centros de datos, se diseñó para impulsar a Oracle y OpenAI (el desarrollador de ChatGPT), dirigidas por Ellison y Sam Altman, respectivamente, ambos grandes contribuyentes a los intereses políticos del MAGA de Trump. Algunos comentaristas han interpretado estos acontecimientos como indicativos de un cártel emergente respaldado por el Estado, que abarca desde los medios de comunicación hasta la IA y la tecnología «en la nube», y que domina tanto las comunicaciones como la economía, al tiempo que promueve un régimen político dictatorial.⁴³

El «intelecto general» de Marx y el socialismo

Si la IA es más que una mera tecnología revolucionaria, sino que debe entenderse, como dice Crawford, como un «registro de poder», entonces la única respuesta viable es ejercer un auténtico poder social sobre su desarrollo, arraigado en una democracia sustantiva.

Las posibles ramificaciones de la IA apuntan a lo que István Mészáros denominó «la necesidad del control social», un control social que debe ejercerse si se quiere evitar una tendencia hacia el exterminismo ecológico, militar y social. Aquí no solo deben cuestionarse las fuerzas de producción, sino, más aún, las relaciones sociales de producción.⁴⁴

En su «Fragmento sobre las máquinas» de los Grundrisse, Marx comentó cómo la transferencia del conocimiento y las actividades humanas —es decir, la esencia del trabajo humano— a las máquinas a través de la automatización condujo a la encarnación en las máquinas del «intelecto general» de la sociedad, que pertenecía propiamente y representaba al «individuo social» y, como explicó en El capital, al «trabajador colectivo».⁴⁵

La apropiación monopolística de este intelecto general como propiedad del capitalista significaba que se utilizaría con un único y exclusivo fin: la acumulación de capital, en beneficio de muy pocos. La incorporación del intelecto general al capital era, para Marx, una contradicción fatal para el propio capital. Cualquier intento por parte de los capitalistas de ejercer el intelecto general en nombre de sus propios fines estrechos y acumulativos provocaría crisis tras crisis.

Citando la escena titulada «La bodega de Auerbach» de Fausto, de Johann Wolfgang von Goethe (Parte I, Escena 5), Marx aludió sutilmente a una canción espeluznante y obscena sobre el veneno administrado a una rata de bodega, lo que la hacía actuar «como si su cuerpo estuviera poseído por el amor», y terminaba con su muerte —lo que simboliza el trabajo vivo transformado en un trabajo mu : un mero «cuerpo animado», incapaz de crear directamente valor de trabajo. Esto podría interpretarse en nuestra época como la absorción por parte del capital de la IA de todo el conocimiento generado por el trabajo creativo y de todo el mundo digitalizado en su seno, produciendo un cuerpo robótico, lo que conduce a la autofagia de la IA y al colapso del modelo.⁴⁶

El mero potencial de expansión del tiempo de trabajo disponible (ocio) debido a la automatización, explicó Marx en su época, contradice la incesante necesidad del capital de ampliar el tiempo de trabajo excedente. Por lo tanto, el sistema busca promover, mediante la automatización —basándose en el apalancamiento que proporciona un ejército de reserva industrial en expansión—, la mayor degradación y dependencia material del trabajo, obligando a «la mano de obra a trabajar más tiempo que el salvaje, o que él mismo lo hacía con las herramientas más simples y rudimentarias», ahora como un mero «apéndice de una máquina».⁴⁷

Sin embargo, la realidad del intelecto general encarnado en la automatización hace posible al mismo tiempo el surgimiento de «el trabajador colectivo como sujeto dominante» de la producción y el movimiento decisivo hacia una sociedad de productores asociados.⁴⁸

La necesidad de control y planificación sociales implica poner al frente las relaciones sociales generales, al tiempo que se pone fin al reinado del capital financiero monopolista.

En la China actual ya se vislumbran algunos indicios de lo que es posible. China rivaliza con Estados Unidos en el desarrollo de la inteligencia artificial.

El modelo de IA de código abierto DeepSeek de China es más eficiente desde el punto de vista energético y más rentable que los chatbots estadounidenses.

Mientras que las grandes empresas de IA de Estados Unidos compiten por alcanzar una «superinteligencia» casi divina a través de grandes modelos de lenguaje, el «socialismo con características chinas» de Pekín ha centrado su tecnología de aprendizaje automático —no sin sus propias contradicciones— más directamente en la fabricación, la logística, la energía, las finanzas y los servicios públicos.

Los fabricantes de automóviles utilizan robots con una intervención humana mínima. Las herramientas de IA se utilizan ampliamente en los hospitales, donde se emplea una «IA más simple y “estrecha”» diseñada para tareas específicas. La IA en China se integra principalmente en la industria manufacturera, en lugar de en una economía de servicios desarrollada como ocurre hoy en día en Estados Unidos. Naturalmente, el uso muy intensivo de robots en la industria manufacturera china conduce al desplazamiento de la mano de obra.

Los bancos de datos en China, al igual que en Estados Unidos y otros lugares, utilizan vastos recursos y dependen de la extracción de litio, cobalto y metales de tierras raras. Al igual que en Estados Unidos, la modernización militar contemporánea de China se basa en la IA. No obstante, los controles regulatorios sobre la IA en el marco del «socialismo con características chinas» ofrecen la esperanza de un enfoque social más racional de todo el fenómeno.

De hecho, donde China difiere más de Estados Unidos y Occidente en lo que respecta a la IA es en su liderazgo en la gobernanza de la IA, que hace hincapié en que el aprendizaje automático debe subordinarse a una vía de desarrollo «centrada en las personas» y al bienestar de la población. Pekín ha introducido normas específicas para las tecnologías de síntesis profunda (conocidas como deepfakes) y para la IA generativa. Todos los deepfakes deben llevar un etiquetado o una marca de agua visibles para garantizar la transparencia, la precisión y la fiabilidad. Cualquier empresa que desee ofrecer IA generativa debe registrar sus algoritmos ante la Administración del Ciberespacio de China, el principal organismo regulador.

Cada conjunto de datos importante que los desarrolladores deseen incluir en su modelo de IA debe someterse a un muestreo aleatorio para detectar contenido discriminatorio o antisocial.

Las regulaciones están expresamente diseñadas para proteger a las personas que tienen «derechos definidos de imagen, reputación, honor, privacidad e información personal». La mayoría de las regulaciones se aplican a los grandes modelos de lenguaje ofrecidos al público, mientras que las regulaciones son menos estrictas para el aprendizaje automático dentro de la industria con el fin de apoyar la innovación. No obstante, el carácter social del enfoque de la « » de China, aunque claramente insuficiente y que plantea en sí mismo cuestiones difíciles, contrasta favorablemente con el desarrollo más privatizado y depredador de la tecnología en los Estados Unidos, donde es notoria la ausencia de regulaciones federales significativas.⁴⁹

No es de extrañar que China sea también líder en la promoción de la gobernanza mundial de la IA, con su Iniciativa de Gobernanza Global de la IA, presentada en octubre de 2023, y su Declaración de Shanghái sobre la Gobernanza Global de la IA en la Conferencia Mundial sobre IA de 2024. En estas iniciativas globales, Pekín insiste en un «enfoque centrado en las personas» como «tarea común» con respecto a la regulación de la IA para hacer frente a los «riesgos impredecibles y retos complejos» de estas tecnologías, que con frecuencia se utilizan «con el fin de manipular la opinión pública, difundir desinformación, intervenir en los asuntos internos, los sistemas sociales y el orden social de otros países, así como poner en peligro la soberanía de otros Estados».

Entre los peligros especificados se encuentran «los monopolios tecnológicos y las medidas coercitivas unilaterales»; los sesgos relacionados con la discriminación por «origen étnico, creencias, nacionalidad, género, etc.»; la aceleración del daño medioambiental; y el bloqueo de la difusión de la tecnología de aprendizaje automático en todo el Sur Global, lo que inhibe el desarrollo sostenible mundial.

China insiste en que el objetivo debe ser el desarrollo humano y el uso de estas tecnologías en ámbitos como «la sanidad, la educación, el transporte, la agricultura, la industria, la cultura y la ecología».

Los efectos negativos de la IA sobre el empleo deben vigilarse cuidadosamente y «mitigarse». Se invita a todos los países a participar, de acuerdo con sus propias necesidades nacionales, en el establecimiento de «un sistema de pruebas y evaluación basado en los niveles de riesgo de la IA y un sistema de revisión ética en materia de ciencia y tecnología».

En palabras de Xi Jinping, es necesario

asegurarse de que la IA sirva al bien común y beneficie a todos, y [que] no sea un juguete de los países ricos y los acaudalados».⁵⁰

En todo el mundo están surgiendo diversas controversias en torno a la IA. Una demanda destacada que se está promoviendo es «pausar» el desarrollo de la IA hasta que se puedan determinar los peligros asociados a su avance, de modo que una regulación racional pueda desempeñar un papel en su desarrollo.⁵¹

Sin embargo, el Gobierno federal de EE. UU. bajo la administración Trump no solo está intentando no regular la IA, sino que también está luchando activamente contra aquellos estados y localidades de todo el país que intentan introducir regulaciones sobre la IA.⁵²

El cártel de la IA, que ahora puede considerarse que engloba a los hiperescaladores del sector de la alta tecnología, respaldado por las finanzas monopolísticas y el sector energético, así como por el Estado, tiene actualmente el control absoluto. Por lo tanto, los intentos de controlar socialmente la IA dentro del capitalismo monopolístico apuntan necesariamente a la necesidad de un movimiento más revolucionario que se aleje del capitalismo y se encamine hacia el socialismo.

Las Grandes Casas de la IA están divididas entre sí y no pueden mantenerse en pie. Su propia existencia depende de un aparato estatal (y cultural) capitalista, cada vez más centralizado, coercitivo y corrupto, basado en clases, lo que constituye una lógica general que —si se permite que continúe— no será nada menos que catastrófica. Para que la humanidad prospere, las fuerzas y las relaciones de producción deben revolucionarse conjuntamente, junto con el desarrollo de las capacidades humanas, creando un mundo de desarrollo humano sostenible.

Esto requiere la formación, bajo el socialismo, de una verdadera «democracia de todo el proceso» inspirada en el intelecto general, en la que «los productores asociados gobiernen el metabolismo humano con la naturaleza de manera racional… lográndolo con el menor gasto de energía y en las condiciones más adecuadas para su naturaleza humana»^(53).

Traducción nuestra

*John Bellamy Foster es editor de Monthly Review y profesor emérito de sociología en la Universidad de Oregón. Es autor de las obras más recientes The Dialectics of Ecology (2024) y Breaking the Bonds of Fate: Epicurus and Marx (de próxima publicación en 2025), ambas publicadas por Monthly Review Press.

Notas

↩ Paul Gruenwald y Satyam Panday, «Cómo los centros de datos y la IA se están convirtiendo en un nuevo motor de crecimiento», Foro Económico Mundial, 17 de diciembre de 2025. Véase también Nick Licthenberg, «Sin los centros de datos, el crecimiento del PIB fue del 0,1 % en el primer semestre de 2025, según un economista de Harvard», Fortune, 7 de octubre de 2025.
↩ Kate Crawford, Mapping Empires: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence (New Haven: Yale University Press, 2021), 20.
↩ Matt Day y Annie Bang, «Las grandes tecnológicas gastarán 650 000 millones de dólares este año a medida que se intensifica la carrera por la IA», Bloomberg, 5 de febrero de 2026; Marty Hart-Landsberg, «La IA y la economía: una apuesta perdedora para los trabajadores», Reports from the Economic Front, 16 de febrero de 2026.
↩ Paul A. Baran y Paul M. Sweezy, El capital monopolista (Nueva York: Monthly Review Press, 1966), 220–21.
↩ John Maynard Keynes, La teoría general del empleo, el interés y el dinero (Londres: Macmillan, 1936), 161–162; Karl Marx, El capital, vol. 1 (Londres: Penguin, 1976), 780.
↩ Paul Krugman, «The Economics of Technological Change», Substack, 1 de marzo de 2026, paulkrugman.substack.com; Lista Forbes de multimillonarios del mundo, 2026, forbes.com/billionaires.
↩ Matt Seybold, «Los Ellison están realizando pruebas beta del Gran Hermano», American Vandal, 10 de octubre de 2025.
↩ Bernie Sanders, La guerra de los oligarcas de las grandes tecnológicas contra los trabajadores: la IA y la automatización podrían destruir casi 100 millones de puestos de trabajo en EE. UU. en una década, Informe del personal de la minoría del miembro de mayor rango, Comité de Salud, Educación, Trabajo y Pensiones, 6 de octubre de 2025.
↩ Melissa Heikkilä, «Mustafa Syleyman planea la “autosuficiencia” en IA mientras Microsoft afloja sus lazos con OpenAI», Financial Times, 12 de febrero de 2026.
↩ Para un análisis crítico del determinismo tecnológico, véase Merritt Roe Smith y Leo Marx (eds.), ¿Impulsa la tecnología la historia?: El dilema del materialismo tecnológico (Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 1994).
↩ Karl Marx, Grundrisse (Londres: Penguin, 1983), 706; Marx, El capital, vol. 1, 279–280; John Bellamy Foster, «Braverman, Monopoly Capital, and AI: The Collective Worker and the Reunification of Labor», Monthly Review 76, n.º 7 (diciembre de 2024): 1-13; Matteo Pasquinelli, The Eye of the Master: A Social History of Artificial Intelligence (Londres: Verso, 2023).
↩ John Bellamy Foster, Rompiendo las ataduras del destino: Epicuro y Marx (Nueva York: Monthly Review Press, 2025), 17. Aunque «depende de nosotros», la lucha social, pese a requerir agencia, no puede presentarse en términos voluntaristas. Más bien, debe concebirse en términos de lo que Roy Bhaskar denominó «el modelo transformador de la actividad social», que resumía la esencia del concepto marxista de cambio histórico. Roy Bhaskar, Reclaiming Reality (Londres: Routledge, 2011), 74–81; Karl Marx, El dieciocho de brumario de Luis Bonaparte (Nueva York: International Publishers, 1963), 15.
↩ Kate Crawford, «Eating the Future: The Metabolic Logic of AI Slop», e-flux Architecture, septiembre de 2025, e-flux.com.
↩ Kate Crawford, Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence (New Haven: Yale University Press, 2021); Kate Crawford y Vladen Joler, «Anatomy of an AI System», 2018, anatomyof.ai; Kate Crawford, «Calculating Empires», Knowing Machines, 23 de noviembre de 2023, knowingmachines.org; Kate Crawford, «Long Now Talks: Mapping Empires», grabado el 12 de noviembre de 2025; Crawford, «Eating the Future».
↩ El término «fetichismo» se utiliza aquí en el sentido de la teoría del fetichismo de las mercancías de Marx. Véase Marx, El capital, vol. 1, pp. 163-177. Sobre el determinismo encantado, véase Crawford, Atlas of AI, pp. 213-215.
↩ Crawford, Atlas of AI, 8.
↩ Tung-Hui Hu, A Prehistory of the Cloud (Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 2015), 147.
↩ Crawford, Atlas of AI, 18–19. Sobre la ruptura metabólica, véase John Bellamy Foster, Marx’s Ecology (Nueva York: Monthly Review Press, 2000), 141–77; John Bellamy Foster y Brett Clark, The Robbery of Nature (Nueva York: Monthly Review Press, 2020), 12–34.
↩ Crawford, Atlas of AI, 213–15; Alexander Campolo y Kate Crawford, «Enchanted Determinism: Power with Responsibility in Artificial Intelligence», Engaging Science, Technology, and Society 6 (2020): 2.
↩ Crawford, «Long Now Talks: Mapping Empires», 27:07.
↩ «Día Mundial del Agua: El impacto de la extracción de litio en el agua», Wetlands International Europe, 22 de marzo de 2023, europe.wetlands.org; Terry Gross, «Cómo la “esclavitud moderna” en el Congo impulsa la economía de las baterías recargables», NPR, 1 de febrero de 2023.
↩ Crawford y Joler, «Anatomy of an AI System», sección XI.
↩ Billy Perrigo, «Exclusiva: OpenAI utilizó a trabajadores kenianos por menos de 2 dólares la hora para hacer que ChatGPT fuera menos tóxico», Time, 18 de enero de 2023; Chinmayi Arun, «IA transnacional e imperialismo corporativo», Carnegie Endowment for International Peace, 8 de octubre de 2024.
↩ Crawford, Atlas of AI, 64–68; Lawrence F. Katz y Alan B. Krueger, «The Rise and Nature of Alternative Work Arrangements in the United States 1995–2015», NBER Working Paper Series, National Bureau of Economic Research, Washington D. C., septiembre de 2016: 7; Hu, Prehistory of the Cloud, 89; Martin Gonzalez-Cabello, Auyon Siddiq, Charles J. Corbett y Catherine Hu, «Fairness in Crowdwork: Making the Human Supply-Chain More Humane», Business Horizons 68, n.º 5 (septiembre-octubre de 2025): 645-57.
↩ «Desde la publicación de Vigilar y castigar, de Michel Foucault, se ha convertido en algo habitual considerar la prisión como el punto de origen de la sociedad de la vigilancia actual, con el anciano Bentham como su progenitor. De hecho, la prisión panóptica debe sus orígenes a , la obra del joven Bentham en el contexto de las primeras fábricas. El panóptico comenzó como un mecanismo para el lugar de trabajo mucho antes de que se conceptualizara para las prisiones» (Crawford, Atlas of AI, 61).
↩ Crawford, Atlas of AI, pp. 59-62, 72; E. P. Thompson, «Time, Work-Discipline, and Industrial Capitalism», Past and Present, n.º 38 (diciembre de 1967): pp. 56-97; Harry Braverman, Labor and Monopoly Capital (Nueva York: Monthly Review Press, 1998).
↩ Crawford, Atlas of AI, 74; Karl Marx y Frederick Engels, Obras completas (Nueva York: International Publishers, 1975), vol. 6, 127; Marx, El capital, vol. 1, 1034–38; István Mészáros, El desafío y la carga del tiempo histórico (Nueva York: Monthly Review Press. 2008), 43–49; Ian Angus, Facing the Anthropocene (Nueva York: Monthly Review Press, 2016), 111–25.
↩ Crawford, «Eating the Future»; Crawford, Atlas of AI, 95.
↩ Crawford, Atlas of AI, 119.
↩ Sobre los crowdworkers, véase Crawford, Atlas of AI, 63–64.
↩ Crawford, Atlas of AI, 123–36, 145–46.
↩ Crawford, Atlas of AI, 193–99; Peter Waldman, Lizette Chapman y Jordan Robertson, «Palantir Knows Everything About You», Bloomberg, 19 de abril de 2018.
↩ Hu, Prehistory of the Cloud, 115; Crawford, Atlas of AI, 202.
↩ Crawford, Atlas of AI, 189–92; Ed Pilkington, «US Military Reportedly Used Claude in Iran Strikes Despite Trump’s Ban», Guardian, 1 de marzo de 2026; Gary Wilson, «Anthropic Is Already at War», Struggle La Lucha, 5 de marzo de 2026, struggle-la-lucha.org.
↩ Crawford, «Long Now Talks: Mapping Empire», 5:40–18:17; Crawford, «Eating the Future»; Clive Hamilton y Jacques Grinevald, «¿Se anticipó el Antropoceno?», Anthropocene Review 2, n.º 1 (2015): 67.
↩ Crawford, «Long Now Talks: Mapping Empire», 13:18; Crawford, «Eating the Future».
↩ Crawford, «Long Now Talks: Mapping Empires», 37:40–39:46; Crawford, «Eating the Future».
↩ Crawford, «Long Now Talks: Mapping Empires», 28:08–29:20; Peter Landers, «Las necesidades energéticas “insaciables” de la inteligencia artificial no son sostenibles, afirma el director ejecutivo de Arm», Wall Street Journal, 9 de abril de 2024.
↩ Crawford, «Long Now Talks: Mapping Empires», 31:16–32:37; John Bellamy Foster, Brett Clark y Richard York, The Ecological Rift (Nueva York: Monthly Review Press, 2010), 169–82; William Stanley Jevons, The Coal Question (Londres: Macmillan, 1865), 102–16.
↩ Ovidio, Metamorfosis, trad. Charles Martin (Nueva York: Norton, 2004), 298; Richard Seaford, Ancient Greece and Global Warming, discurso presidencial de la Classical Association (Londres: Classical Association, 2009), 6; John Bellamy Foster, Prólogo en Fred Magdoff y Chris Williams, Creating an Ecological Society (Nueva York: Monthly Review Press, 2017), 7–9.
↩ Crawford, «Long Now Talks: Mapping Empires», 40:11.
↩ Matt Day y Amy Bang, «Las grandes tecnológicas gastarán 650 000 millones de dólares este año a medida que se intensifica la carrera por la IA», Bloomberg, 6 de febrero de 2026; Hart-Landsberg, «La IA y la economía».
↩ Frank Vogl, «El regreso de Trump a la era de los magnates sin escrúpulos», Globalist, 13 de octubre de 2025.
↩ István Mészáros, La necesidad del control social (Nueva York: Monthly Review Press, 2015), 23-51.
↩ Marx, Grundrisse, 706; Marx, El capital, vol. 1, 464-469, 544-545; Michael Heinrich, «The ‘Fragment on Machines’: A Marxian Misconception in the Grundrisse and Its Overcoming in Capital», en Marx’s Laboratory: Critical Interpretations of the ‘Grundrisse’, Riccardo Bellofiore, Guido Starosta y Peter D. Thomas, eds. (Chicago: Haymarket, 2013), 197–212; John Bellamy Foster, «Braverman, el capital monopolista y la IA», Monthly Review 76, n.º 7 (diciembre de 2024): 1-13. Véase también Te Li, «Del trabajo clásico al trabajo del “intelecto general”: el impacto de la era de la inteligencia digital en la teoría socialista del trabajo», Monthly Review 77, n.º 11 (abril de 2026): 46-62.
↩ Marx, Grundrisse, 704; Marx, El capital, vol. 1, 302; Johann Wolfgang von Goethe, Obras completas, vol. 2, Fausto, partes I y II, ed. y trad. Stuart Atkins (Princeton: Princeton University Press), 54; Sami Khatib, «El impulso del capital: de monstruos, vampiros y zombis», Coils of the Serpent 8 (2021): 101–13.
↩ Marx, Grundrisse, 708–9; Marx, El capital, vol. 1, 799.
↩ Marx, El capital, vol. 1, 544–45.
↩ Vanessa Bates Ramírez, «The U.S. and China Are Pursuing Different AI Futures», IEEE Spectrum, 19 de febrero de 2026; «AI Watch: Global Regulatory Tracker—China», White and Case, 22 de septiembre de 2025.
↩ Ministerio de Asuntos Exteriores de la República Popular China, «Iniciativa para la gobernanza global de la IA», 20 de octubre de 2023; Ministerio de Asuntos Exteriores de la República Popular China, «Texto completo: Declaración de Shanghái sobre la gobernanza global de la IA», 4 de julio de 2024; Xi Jinping, La gobernanza de China, vol. 5 (Pekín: Foreign Languages Press, 2025), 553.
↩ Darko Suvin, «I Am Afraid of AI: A Politico-Epistemological Exasperation», Historical Materialism (blog), 2026, historicalmaterialism.org; Anna Gordon, «Why Protestors Around the World Are Demanding a Pause on AI Development», Time, 13 de mayo de 2024; Anthony Elmo, «Se extienden los proyectos de ley de moratoria sobre los centros de datos en 2026», Good Jobs First, 19 de febrero de 2026.
↩ La Casa Blanca, «Garantizar un marco normativo nacional para la inteligencia artificial», Orden ejecutiva, 11 de diciembre de 2025.
↩ Karl Marx, El capital, vol. 3 (Londres: Penguin, 1981), 959.

Fuente original: Monthly Review

Vol. 78, n.º 01 (mayo de 2026)