Futurismo tecnológico

Por: Johan Sebastián Gutiérrez Mosquera. Columnista invitado cambioin.com

 

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No existe poder duradero sin una narrativa capaz de justificarlo, los imperios erigieron mitos civilizatorios, las monarquías invocaron el derecho divino, las revoluciones apelaron al progreso y la emancipación, la era digital no escapa a esta regla su gran relato legitimador es el futurismo tecnológico. Más que una mera expectativa sobre el porvenir, se trata de una matriz cultural, política e ideológica que reorganiza la percepción colectiva del tiempo. Su efecto más persistente consiste en desplazar la atención del presente: allí donde deberían examinarse las relaciones de propiedad, las formas de explotación, la concentración del poder y la devastación ambiental, surge una conversación incesante sobre inteligencias artificiales superiores, colonias espaciales, inmortalidad digital y civilizaciones posthumanas.

 

La genealogía de este imaginario se remonta más lejos de lo que habitualmente se reconoce. Tras la Segunda Guerra Mundial, Estados Unidos forjó un vasto complejo científico-militar-industrial que elevó la innovación tecnológica a símbolo de liderazgo y superioridad civilizatoria. La Guerra Fría convirtió el futuro en un campo de batalla geopolítica. Desde el Sputnik hasta la caída del muro, la carrera espacial, los programas nucleares y las promesas de automatización instalaron la idea de una historia impulsada por revoluciones técnicas sucesivas. La ciencia ficción y luego Hollywood ampliaron este repertorio a escala global: el futuro pasó de categoría política o filosófica a experiencia cultural de masas. Silicon Valley, a partir de los años noventa y sobre todo desde la década de 2010, heredó y reorganizó ese imaginario. El Big Data, las plataformas y la extracción sistemática de datos humanos inauguraron una nueva fase de acumulación. En los años 2020, la inteligencia artificial generativa, las narrativas de superinteligencia y el impulso transhumanista colocaron el horizonte tecnológico en el centro de la imaginación contemporánea. El ser humano empezó a figurar como una entidad incompleta, limitada por la biología, la enfermedad, la muerte y la lentitud cognitiva. La tecnología ya no bastaba con servir al hombre: debía transformarlo, reemplazarlo o trascenderlo.

 

En este marco, el futurismo tecnológico cumple una función ideológica precisa. Promete abundancia o advierte catástrofes, pero con frecuencia aleja la mirada de las condiciones materiales que sostienen su propia existencia. La discusión pública se fija en la posibilidad de una superinteligencia mientras retroceden las preguntas sobre quién posee los centros de datos, quién controla los algoritmos, quién extrae los minerales críticos y quién captura el valor generado por miles de millones de personas. La inteligencia artificial aparece como protagonista autónomo de la historia; los actores económicos que la financian, desarrollan y dirigen permanecen en segundo plano.

 

El ensayo de Dario Amodei, Machines of Loving Grace (octubre de 2024), ilustra con nitidez esta operación. En quince mil palabras, Amodei sostiene que una IA suficientemente avanzada podría comprimir un siglo de progreso científico en cinco o diez años: curar el cáncer, detener el Alzheimer, eliminar enfermedades infecciosas, duplicar la esperanza de vida y erradicar la pobreza extrema. Reconoce riesgos y desigualdades, pero las trata como ajustes temporales que la difusión tecnológica resolverá por sí sola. El poema de Brautigan que da título al texto encierra, en ocho líneas, la pregunta que el ensayo entero elude: la posibilidad de que una pradera vigilada por máquinas no sea liberación, sino simplemente una pradera administrada.

 

Esta visión transforma la idea misma de humanidad. El trabajo, el lenguaje, la memoria y la creatividad dejan de ser atributos constitutivos para convertirse en funciones automatizables. La experiencia humana se vuelve al mismo tiempo recurso y producto: los datos de la vida cotidiana alimentan sistemas que generan nuevos bienes digitales, cuyo valor depende de capturar aún más experiencia. Sin embargo, estos mismos procesos ocurren en laboratorios hiperespecializados que reúnen infraestructura computacional de frontera, talento concentrado y capital de alto riesgo. Allí se resuelven problemas biológicos complejos que requieren escalas de cómputo y volúmenes de datos difíciles de replicar en entornos más abiertos. Los avances no surgen de una disposición inmediata hacia el mundo entero, sino de necesidades técnicas concretas. La distribución posterior de sus productos y excedentes —medicamentos, herramientas científicas, conocimiento— no es automática. Dependerá de decisiones políticas, regulatorias y económicas sobre propiedad, licencias y transferencia tecnológica. Sin mecanismos deliberados de redistribución, los beneficios tienden a concentrarse.

 

El documento de Anthropic When AI Builds Itself (junio de 2026) revela esta dinámica en curso. Más del ochenta por ciento del código incorporado a su infraestructura ha sido generado por su propio modelo Claude. Los ingenieros fusionan ocho veces más código por trimestre que en el período 2021-2025. Los testimonios de empleados incluidos en el informe son reveladores: algunos llevan meses sin escribir una sola línea; otros alternan la impresión de que todo funciona mejor sin ellos con momentos de desconcierto ante fallos del sistema. La empresa no oculta estas experiencias, pero las presenta como costos transitorios de una optimización inevitable. La pregunta sobre quién captura el valor de esa multiplicación de productividad queda abierta.

 

Esta infraestructura no es etérea. El informe del Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de Naciones Unidas (UNU-INWEH, 2026) ofrece cifras elocuentes: en 2025 los centros de datos globales consumieron alrededor de 448 teravatios-hora de electricidad, una cantidad equivalente al undécimo país del mundo por demanda energética, por delante de Arabia Saudita. Esa energía habría bastado para suministrar electricidad residencial a los mil trescientos millones de habitantes del África subsahariana durante aproximadamente dos años. El entrenamiento de un modelo como GPT-4 requirió entre cincuenta y setenta gigavatios-hora y generó una huella hídrica de unos seiscientos millones de litros. Para 2030 las proyecciones apuntan a crecimientos aún mayores. La inteligencia artificial no es solo código: es concreto, cobre, silicio, litio, agua, tierra y carbono. Detrás de cada modelo hay cadenas globales de extracción, trabajadores que etiquetan datos en condiciones precarias y comunidades que ceden recursos. Solo el dieciséis por ciento de los países alberga infraestructura especializada en IA, y cerca del noventa por ciento de esa capacidad se concentra en dos naciones.

 

La verdadera discusión, entonces, no se agota en las máquinas del futuro ni en sus promesas. Gira alrededor del poder del presente: quién posee la infraestructura, quién gobierna los datos, quién administra la energía, quién captura los beneficios y quién asume los costos. La imaginación colectiva orientada hacia la superinteligencia hipotética puede invisibilizar estas relaciones materiales mientras se consolidan. Pero la agencia humana —las decisiones políticas, la colaboración internacional y los marcos de gobernanza— sigue siendo decisiva. La tecnología no está condenada a reproducir subordinación ni a realizar utopías por sí sola. Su trayectoria dependerá de cómo orientemos, desde ahora, las estructuras de propiedad, acceso y redistribución.

 

Fuentes primarias citadas

• Dario Amodei, Machines of Loving Grace (octubre de 2024).

• Anthropic, When AI Builds Itself (junio de 2026).

• Aczel M. et al., Environmental Cost of AI’s Energy Use, UNU-INWEH (2026).

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