Los monopolios más poderosos del planeta, con una influencia mediática y política omnipresente en EEUU, están atizando una campaña para nada inocente. Presentando la Inteligencia Artificial (IA) como una revolución de la arquitectura económica global, que en teoría transformará las cadenas de valor, la productividad del trabajo y nuestra vida cotidiana en todos los sentidos, intentan soslayar otras consecuencias de enorme gravedad: el enorme control social, policial y militar que esta tecnología proporciona a la clase dominante y, sobre todo, la descontrolada burbuja especulativa que implica.

El ruido al respecto es ensordecedor, amplificado por las salidas a bolsa y los contratos multimillonarios firmados por los grandes magnates del sector como Elon Musk (SpaceX), Sam Altman (OpenAI), Jensen Huang (Nvidia), Larry Ellison (Oracle) y muchos otros, y que cuentan además con el respaldo estratégico de la Administración Trump. Pero no todo lo que reluce es oro del bueno.

Al diseccionar un negocio que mueve billones de dólares cada vez son más los análisis, estudios y voces autorizadas que ponen un gran signo de interrogación a esta industria, y se preguntan si realmente las inversiones multimillonarias en este nuevo santo grial del capitalismo están justificadas a tenor de las escasas rentabilidades obtenidas. Las similitudes entre la actual escalada bursátil de la IA y el estallido de la burbuja de las puntocom en el año 2000, y especialmente con aquel famoso “círculo virtuoso” que desembocó en el pinchazo de las subprime en 2007 y la Gran Recesión están cobrando fuerza.

Cada vez son más los análisis, estudios que ponen un gran signo de interrogación a esta industria, y se preguntan si realmente las inversiones multimillonarias están justificadas a tenor de las escasas rentabilidades obtenidas. 

Que la propiedad privada de los medios de producción y la existencia de las fronteras nacionales actúan como una camisa de fuerza para el desarrollo de las fuerzas productivas, y que la dictadura del capital financiero constriñe, paraliza y no deja expresarse en todo su potencial a las nuevas tecnologías que aumentan la potencia productora y creativa de la humanidad, es algo que la historia constata.

La aparición de la IA también confirma otro diagnóstico de los grandes teóricos del socialismo científico: que la incorporación de los avances técnicos y de la ciencia al proceso productivo global, en esta fase de capitalismo monopolista de Estado, no extiende el bienestar común y la equidad social, ni reduce la jornada laboral, ni eleva los salarios o mejora la calidad de la “democracia”...

Por supuesto, para los marxistas el problema no radica en la innovación tecnológica o en el progreso científico, sino en quiénes los controlan y con qué objetivos. Este es el quid de la cuestión. Mientras el sistema capitalista siga en pie, los logros espectaculares del conocimiento humano acrecentarán sus contradicciones orgánicas: la explotación del trabajo asalariado se intensificará y miles de millones de hombres y mujeres lucharán desesperadamente por sobrevivir, al tiempo que un puñado de oligarcas globales se enriquecen obscenamente y la dictadura del capital financiero se refuerza.

La burbuja especulativa es de verdad

Por el momento, la industria de la IA está desatando una orgia especulativa con unos niveles de irracionalidad evidentes. Nadie cuestiona ya que existe una fiebre de inversión hacia grandes operaciones con IA, lo que demuestra a su vez que billones de dólares de capital ocioso se mueven en manada hacia aquellos nichos que ofrecen, hipotética y futuriblemente, rentabilidades muy superiores a la manufactura convencional. Pero aquí está uno de los problemas. No hay tales rentabilidades que justifiquen una sobreinversión de tal magnitud, lo que por otra parte representa un síntoma evidente de la crisis latente de sobreproducción.

Es muy interesante lo que plantea al respecto un artículo de Business Insider del pasado mes de mayo:

“En julio [de 2025], un estudio de Massachusetts Institute of Technology (MIT) tituló un debate que llevaba meses cocinándose en los mercados: el 95 por ciento de las empresas que habían invertido en inteligencia artificial generativa no estaban obteniendo ningún retorno medible. La investigación analizó 300 iniciativas empresariales y reveló lo que sus autores denominaron la brecha de la IA generativa: una minoría de compañías extraen millones en valor mientras una inmensa mayoría se ha quedado atascada en proyectos piloto sin impacto real en sus cuentas. Las empresas estadounidenses habían invertido de forma colectiva entre 35.000 y 40.000 millones de dólares en estas iniciativas, y casi todo ese dinero había producido nada cuantificable.

Hay otro elemento que preocupa a los analistas más críticos, y es la estructura financiera que sostiene buena parte de la inversión. Las llamadas operaciones circulares entre las grandes tecnológicas recuerdan a las prácticas de la burbuja puntocom, cuando las empresas se compraban servicios entre sí para inflar sus cifras de ingresos. Nvidia invierte en OpenAI, que destina gran parte de ese dinero a comprar los propios chips de Nvidia. Microsoft posee el 27 por ciento de OpenAI y representa casi una quinta parte de los ingresos de Nvidia. Y Nvidia garantiza comprar lo que CoreWeave no consiga vender hasta 2032, una red de dependencias cruzadas que hace muy difícil saber cuánta de la demanda real de inteligencia artificial es orgánica y cuánta es producto de un circuito cerrado de dinero que se mueve entre las mismas manos”[1].

Los titulares de otros artículos inciden en la misma cuestión:

“Las empresas IA ni siquiera están intentando ser rentables: están quemando el dinero en una carrera sin fin”[2].

“Niño Becerra alerta sobre la IA: ‘Si el 96% de la inversión no ha tenido retorno, es muy gordo’”[3].

"Las empresas de IA no tienen plan de negocio o sustancia real para sostener su valor. Una caída bursátil tendrá efectos enormes para el mundo"[4].

“Goldman Sachs enfría la euforia de la IA: dos años y cientos de miles de millones después, su jefe de análisis dice que el negocio sigue sin demostrarse”[5].

OpenAI, una de las más fuertes, recientemente anunció pérdidas en el año 2025 por valor de 38.500 millones de dólares. El caso de Nvidia es el más emblemático, alcanzando un valor bursátil superior a cinco billones de dólares en el mes de mayo, más que el PIB de Alemania, aunque algunos de sus proyectos fundamentales hayan fracasado, como la comercialización de sus microchips de última generación en China.

Cuando se lanzó en Wall Street la compañía de Elon Musk, SpaceX, en una sola jornada captó la cifra récord de 75.000 millones de dólares, casi tres veces más que el récord anterior en manos de la compañía petrolera Saudi Aramco. Todo ello a pesar de que SpaceX facturó el año pasado tan solo 17.000 millones de euros y arrojó pérdidas por valor 4.250 millones de euros, y eso que contaba con los jugosos contratos obtenidos de la Administración Trump[6].

Otro ejemplo es la gran compañía de semiconductores Broadcom, que recientemente llegó a un acuerdo con Google para el desarrollo de IA. A comienzos de junio de 2026 llegó a perder hasta el 20% de su valor en bolsa[7]  ya que los resultados del segundo trimestre estuvieron muy por debajo de lo esperado, reflejando la fuerte ralentización del sector de los semiconductores.

Si tomamos las ocho compañías líderes del sector, Nvidia, Apple, Alphabet, Microsoft, Amazon, Broadcom, TSMC y SpaceX, su capitalización bursátil llegó a alcanzar conjuntamente los 26 billones de dólares, por encima del PIB de China y cerca del de EEUU[8]. Cifras que carecen obviamente de cualquier tipo de correlación con la producción material y las rentabilidades obtenidas por la generación de IA.

Las brutales oscilaciones en los valores de las acciones son un indicativo de lo ficticio de esta burbuja. Tan solo el martes 23 de junio, el índice SOX de semiconductores sufrió una caída del 6,8%, volatilizando 680.000 millones de dólares[9], dato ya de por sí relevante, pero que se queda corto respecto a otras informaciones. Un reciente artículo del diario económico Cinco Días señala las dimensiones de este descontrol.

“Las grandes compañías tecnológicas han sufrido en junio un choque de realidad que ha valido una fuerte caída en bolsa. Las llamadas Siete Magníficas (Nvidia, Apple, Microsoft, Alphabet, Meta, Amazon y Tesla) se han devaluado un 10% en la mayor corrección desde marzo de 2025. En términos absolutos, supone una pérdida de 2,3 billones de dólares (unos dos billones de euros) de capitalización bursátil, coincidiendo con el mes de la salida a bolsa de Space X”[10].

Las ocho compañías líderes del sector, llegaron a alcanzar una capitalización bursátil conjunta de 26 billones de dólares. Cifras que carecen de cualquier tipo de correlación con la producción material y las rentabilidades obtenidas por la generación de IA. 

Centros de datos

En lugar de una cooperación racional y armónica para maximizar las inversiones y los recursos existe una guerra sin cuartel para producir semiconductores. Desde los 150.000 millones aprobados por China para desarrollar su industria nacional y no depender de otros mercados, pasando por los 52.000 millones de la Chips Act de EEUU, y los 43.000 millones previstos por la UE. Hay una fiebre por asegurarse el control de esta “materia prima” esencial:

“Una de las tendencias que se observa en el sector es la rotación desde los llamados hiperescaladores —las compañías que están desarrollando centros de datos para procesar IA, como Amazon, Meta o Microsoft— hacia las compañías especializadas en fabricar microchips, como Nvidia. Esta última se ha revalorizado un 4,5% en lo que va de año (pese a la corrección de junio), mientras que Microsoft ha caído un 24%. En la fiebre del oro de la IA, cada vez son más quienes prefieren invertir en fabricantes de palas y picos que apostar por la minera que encontrará la mejor veta.

Las acciones de los fabricantes de chips y memorias este año son mareantes. SanDisk ha subido alrededor de un 760%, Intel ha triplicado su valor y la coreana SK Hynix se ha revalorizado un 300%. La demanda de tarjetas de procesamiento es altísima, y se prevé que la escasez de memorias se prolongue hasta 2028”[11].

Respecto al otro pilar esencial en la cadena de producción de IA, los centros de datos, las expectativas generadas contrastan de manera radical con los hechos, y no se está avanzando al ritmo que en teoría deberían marcar la ingente cantidad de proyectos que atraen estas inversiones multimillonarias:

“La inversión que los gigantes tecnológicos están haciendo en centros de datos es histórica. De acuerdo con datos recabados por ING, los cinco hiperescaladores, que incluyen a Alphabet y a Oracle, tienen comprometidos desembolsos por valor de 713.000 millones de dólares en 2026, 907.000 millones en 2027, 991.000 millones en 2028 y más de un billón en 2029”[12].

En el detallado informe de Tech Insider que citamos a continuación, de abril de este año, se explica lo lejos que están de materializarse, las dificultades que enfrentan las infraestructuras, y los cuellos de botella que están aflorando:

“La mitad de los centros de datos de IA de EEUU se retrasan o cancelan...

El último informe de Bloomberg, resumido por Tom's Hardware, confirma que de los aproximadamente 12 GW de capacidad de centros de datos en EEUU previstos para 2026, solo alrededor de un tercio se encuentra en construcción. El resto de los proyectos está expuesto a retrasos de meses a años. Es fundamental destacar que los principales cuellos de botella ya no son las GPU ni la asignación de chips, sino los transformadores, los interruptores y las baterías: equipos eléctricos de largo plazo cuyos pedidos se extienden ahora mucho más allá del ciclo de construcción de centros de datos de 18 meses.

El panorama financiero no se ha ajustado. Alphabet, Amazon, Meta y Microsoft mantienen su objetivo de invertir más de 650.000 millones de dólares en infraestructura de IA en 2026, y se prevé que algunos proyectos deban esperar hasta cinco años para la interconexión con la red eléctrica. El resultado es la mayor brecha registrada entre el gasto de capital anunciado para IA y los megavatios energizados: el capital está totalmente comprometido, pero la infraestructura física necesaria para absorberlo está años por detrás (…)

Primero, frente a una cartera anunciada de 16 GW para 2026, solo unos 5 GW están en construcción. Segundo, se espera que entre el 30% y el 50% de los proyectos de centros de datos en EEUU previstos para 2026 se retrasen o cancelen (…)

La brecha de 7 GW no es abstracta. Con densidades de hiperescala típicas de 100 a 300 MW por campus, la capacidad faltante equivale aproximadamente a entre 30 y 70 grandes centros de entrenamiento de IA que se prometieron pero que no se pueden entregar a tiempo. Cada uno de esos campus representa entre 1.000 y 4.000 millones de dólares en gastos de capital, lo que significa que el valor de la construcción diferida asciende a decenas de miles de millones de dólares solo para 2026. Ese capital no desaparece, sino que se traslada a 2027 y 2028, comprimiendo los ciclos de construcción futuros y aumentando la presión sobre los precios de los proveedores de componentes eléctricos, que ya se encuentran bajo presión (…)

A pesar del déficit en la construcción, se espera que los cuatro mayores proveedores de servicios en la nube de EEUU (Alphabet, Amazon, Meta y Microsoft) inviertan más de 650.000 millones de dólares en 2026 en la expansión de su infraestructura de IA. Esta cifra resulta llamativa precisamente porque se ha mantenido estable incluso cuando casi la mitad de los centros de datos planificados en EEUU sufren retrasos o cancelaciones. El problema no reside en los compromisos de capital, sino en la conversión: transformar la inversión anunciada en megavatios de energía, y estos megavatios en racks de GPU productivos.

Las implicaciones para los accionistas son preocupantes. Las previsiones de inversión de capital asumen que los fondos se destinarán a proyectos productivos. Cuando se comprometen fondos, pero las instalaciones subyacentes se retrasan entre 12 y 24 meses, es necesario revisar discretamente los calendarios de depreciación, el cálculo del retorno sobre el capital invertido y las expectativas de crecimiento de los ingresos por IA. Analistas de Bernstein, TD Cowen y Goldman Sachs han señalado este desajuste temporal como un factor de riesgo oculto en las cifras de 2026.

La tasa de construcción de un tercio de Sightline Climate parece desalentadora a primera vista, pero la composición subyacente es aún menos favorable. Entre los proyectos que ya han comenzado su construcción, una parte significativa se encuentra todavía en la fase inicial de preparación del terreno: cimentación, instalación de servicios públicos y obtención de acuerdos de interconexión. Solo un subconjunto menor está lo suficientemente avanzado como para entrar en funcionamiento y estar operativo antes de 2026. En la práctica, la tasa real de energización para la clase de 12 GW anunciada para 2026 podría terminar más cerca del 20 % que del 33 % a finales de año”[13].

La IA y el sector financiero

Todo esto pone en evidencia que las inmensas inversiones en IA no están teniendo su correspondencia en el ámbito productivo, y que la parte fundamental del negocio está ligada actualmente con movimientos altamente especulativos e interconectados con el sistema financiero. Tal y como ha señalado el Banco de Pagos Internacionales (BIS):

“La inversión en infraestructuras de inteligencia artificial (IA), especialmente en centros de datos, ha aumentado rápidamente y ahora representa una parte sustancial de la inversión en economías avanzadas. En este contexto, las grandes empresas tecnológicas estadounidenses —los ‘hiperescaladores’— han acelerado su gasto de capital. Pero, dado que estos gastos han superado significativamente sus inversiones habituales, una proporción creciente del gasto se financia mediante préstamos.

Los mercados de bonos corporativos han sido la principal fuente de financiación de los hiperescaladores. Su emisión bruta aumentó notablemente, superando los 100.000 millones de dólares en 2025. La mayoría de las emisiones fueron a largo plazo, con vencimientos superiores a cinco años, lo que aseguraba financiación para desarrollos plurianuales. Sin embargo, los diferenciales de los swaps de incumplimiento crediticio (CDS) subieron especialmente para hiperescaladores con calificaciones crediticias más bajas, reflejando tanto el volumen de oferta como las incertidumbres sobre los beneficios de los proyectos.

Junto a los bonos tradicionales, los hiperescaladores han recurrido a acuerdos fuera de balance para financiar ampliaciones de infraestructuras, a menudo en colaboración con firmas de crédito privadas. Una estructura común implica un vehículo dedicado —a menudo una empresa conjunta o una entidad de propósito especial— que adquiere o desarrolla activos de centros de datos (…)

Estos acuerdos equivalen a ‘endeudamiento en la sombra’: obligaciones económicamente similares a la deuda pero que residen en gran medida fuera de los balances corporativos”[14].

Todo esto pone en evidencia que las inmensas inversiones en IA no están teniendo su correspondencia en el ámbito productivo, y que la parte fundamental del negocio está ligada con movimientos especulativos e interconectados con el sistema financiero. 

La cosa no pinta bien, y la cantidad de ingeniería financiera aplicada recuerda a otros momentos del pasado. Pero lo fundamental no es pensar a futuro; para los plutócratas como Elon Musk se trata de los negocios a corto, igual que para la banca y los fondos de inversión que son parte fundamental de esta orgía especulativa. Mientras la pasta fluya, para qué se van a atender los mensajes agoreros, aunque estos salgan de las propias filas de la clase dominante. Citamos algunas notas de prensa que inciden en el asunto:

“El BCE afirmó en un informe publicado el martes que, si el crédito privado seguía creciendo rápidamente como fuente de financiación para las empresas de IA y los centros de datos, los inversores de la región podrían quedar expuestos a pérdidas derivadas de la decepción ante el potencial de esta tecnología”[15].

“El organismo regulador financiero global advierte sobre el auge de la IA impulsado por la industria del crédito privado (…) El sector de la IA representó más de un tercio de las operaciones de crédito privado en 2025, frente al 17 % de los cinco años anteriores. ‘Este enfoque en sectores específicos puede exponer a los fondos de crédito privado a riesgos idiosincrásicos y aumentar su vulnerabilidad a las crisis regionales o sectoriales’, señala el informe (…)

La valoración de las empresas de IA podría verse afectada si las inversiones provocan un exceso de oferta de centros de datos, que finalmente supere la demanda de IA, lo que conllevaría una rentabilidad inferior a la esperada para los inversores. El informe del FSB agrava la preocupación por los préstamos potencialmente riesgosos gestionados por entidades de crédito privadas, que prestan a empresas utilizando capital de inversores —en lugar de depósitos de clientes o préstamos respaldados por dichos depósitos— fuera del sistema bancario regulado tradicional. Estas inquietudes provocaron recientemente un aumento en las retiradas multimillonarias de algunos fondos de crédito privados, lo que obligó a algunos a limitar la cantidad de dinero que los clientes pueden disponer (…)

Sin embargo, los bancos tradicionales están cada vez más expuestos al sector del crédito privado, ya sea prestando directamente a fondos de crédito privado, financiando carteras de fondos más riesgosas o prestando a empresas que, a su vez, obtienen financiación de entidades de crédito privado. Mientras tanto, un número creciente de bancos está aceptando asociarse con gestores de activos en operaciones de crédito privado”[16].

Mientras la pasta fluya, para qué se van a atender los mensajes agoreros, aunque estos salgan de las propias filas de la clase dominante. 

Como plantea el último párrafo de la anterior selección de notas, la burbuja de la IA está vinculada al mercado opaco del crédito privado, que se calcula que asciende a los 3 billones de dólares, y ya está generando serios problemas de liquidez. En reciente artículo, la BBC se hacía eco de este fenómeno:

“Varios fondos de crédito han declarado pérdidas o restringido la capacidad de los inversores para retirar su dinero. Blackrock, Blackstone, Apollo y Blue Owl se han enfrentado a demanda de retiro de miles de millones de dólares de fondos de crédito privados (…) Sarah Breeden, subgobernadora del Banco de Inglaterra, señala: ‘El crédito privado ha pasado de la nada a dos billones y medio de dólares en los últimos 15 o 20 años. Hay apalancamiento (dinero prestado), opacidad, complejidad, interconexiones con el resto del sistema financiero. Todo ello guarda similitud con lo que vimos durante la crisis financiera mundial’ (…)

Mohammed El-Erian, asesor económico principal de la firma financiera alemana Allianz y ex director ejecutivo de PIMCO, el mayor inversor en bonos del mundo, coincide en que el riesgo de otra crisis está subestimado: ‘Existen ciertas similitudes con 2007 que me quitan el sueño. Se trata de claras fragilidades en el sistema financiero que no se valoran adecuadamente. De repente, el sistema se inunda de acreedores privados que desean prestar dinero a las empresas. Las empresas ven todo este dinero disponible y, por supuesto, demasiado dinero lleva a la gente a cometer errores’”[17].

Lecciones no aprendidas

Esta sobreabundancia de capitales es el reflejo de la crisis orgánica de sobreproducción, fundamento de la anterior crisis financiera y la Gran Recesión de 2007/2008. Casi veinte años después se repite una dinámica con muchos puntos de coincidencia, en esta ocasión en lugar del sector inmobiliario hablamos de IA, pero con una mecánica semejante: llevar al mercado capitalista mucho más allá de los límites que impone la realidad productiva material. Las similitudes con la burbuja de las subprime, empezando por la interconexión que afecta al corazón del sistema financiero, son asombrosas, aunque las cifras de esta burbuja resultan aún más monstruosas que las de 2008.

Las acciones de las empresas clave, especialmente en el mercado norteamericano, se están inflando sin que su capitalización corresponda realmente a un crecimiento sustancial del volumen de su producción o de sus ingresos por ventas reales. Y, lógicamente, este fenómeno está conduciendo a una concentración exponencial del capital, mayor que en ninguna otra fase histórica:

“En 2025, el fuerte repunte de las compañías vinculadas a la inteligencia artificial (IA) ha llevado a los principales índices bursátiles de Estados Unidos a niveles de valoración que, en términos históricos, se asocian con episodios de elevada vulnerabilidad financiera. El S&P 500, medido a través de la ratio precio-beneficio ajustada a diez años (CAPE), se sitúa en una zona comparable a la registrada antes de la burbuja tecnológica de 1999–2000 y por encima de los niveles que precedieron a otras grandes correcciones, como 1929 o 2008, según datos utilizados habitualmente por analistas y reguladores (…)

Como consecuencia, un grupo reducido de compañías —entre las que se incluyen nombres como Nvidia, AMD, Alphabet, Microsoft, Meta, Amazon, Tesla o Broadcom— concentra ya en torno al 40% de la capitalización del S&P 500, frente a aproximadamente el 15% que representaban los ocho mayores valores hace una década, según datos de mercado citados por gestores y bancos de inversión.

Esta concentración implica que el comportamiento de estos pocos valores tiene un impacto determinante sobre la evolución del índice, de forma que correcciones en este segmento podrían trasladarse de manera casi automática al conjunto del mercado estadounidense”[18].

Esta montaña de especulación financiera deberá ajustarse, tarde o temprano, a la realidad de la economía productiva. Cuanto más tarde ocurra esto, y cuanto mayor sean las contradicciones acumuladas, mayor será la caída.

Las similitudes con la burbuja de las subprime, empezando por la interconexión que afecta al corazón del sistema financiero, son asombrosas, aunque las cifras de esta burbuja resultan aún más monstruosas que las de 2008. 

¿Una revolución en la productividad?

Marx describió en el tomo I de El Capital, el impacto que sobre el trabajo humano tuvo la introducción de nueva tecnología y de la maquinaria a gran escala para la producción de mercancías. Explicó que este fenómeno al generalizarse incrementaba no solo la productividad, también la proporción de capital fijo invertido y por tanto la composición orgánica de capital. Llegados a este punto serían necesarias medidas que contrarrestasen la tendencia a la caída de la tasa de ganancias.

Por eso, la incorporación de la tecnología a gran escala ha amplificado la división del trabajo, pero este fenómeno se ha traducido invariablemente en una reducción del salario obrero, en la extensión de la jornada de trabajo y la intensificación de los ritmos de producción, es decir, en una tendencia a incrementar la explotación para una mayor apropiación de plusvalía absoluta y relativa. De esta forma los trabajadores acabamos recibiendo un porcentaje menor de la riqueza socialmente producida y que la tecnología multiplica.

Durante los primeros meses de 2026 grandes multinacionales tecnológicas, bancos y consultoría han anunciado un tsunami de destrucción de empleo[19]. Microsoft, Oracle, Unity, Meta, Amazon, Pinterest, la lista es larga y muchos se están subiendo al carro. Solo en EEUU entre enero y abril de este año la cifra de trabajadores afectados es de más de 92.000. Y a esto habría que añadir que en ciertos sectores las nuevas contrataciones se han parado en seco al menos desde 2025[20].

Una parte significativa de estos despidos son consecuencia de la aplicación directa de IA en estas empresas, aunque otra parte sigue teniendo que ver con deslocalizaciones. Evidentemente en firmas que prestan servicios en el desarrollo de software, almacenamiento y gestión de datos, mantenimiento informático, gestión y distribución del comercio minorista, impresión, diseño, internet, redes sociales… la exposición a la IA está teniendo efectos evidentes: reducción del tiempo de ejecución en los proyectos y en el circuito de comercialización con menos fuerza de trabajo.

Por otra parte, estos despidos en sectores de trabajadores altamente cualificados que parecían tener garantizados buenos salarios y condiciones laborales ponen de manifiesto los pronósticos de Marx sobre la inevitable depauperación de la clase trabajadora y su reducción a un mero apéndice de la máquina. La tecnología bajo el capitalismo no libera a los trabajadores, sino que los esclaviza aún más.

Pero debemos tener cuidado a la hora de sacar conclusiones precipitadas. Este proceso también tiene limitaciones en el contexto actual. En muchos de estos sectores resulta posible reducir plantillas a costa de las posiciones “junior”, es decir, programadores, diseñadores o controladores" que están comenzando su carrera laboral y poseen menor experiencia y productividad. Pero no está nada claro que esta estrategia se pueda aplicar de manera masiva y rentable teniendo en cuenta que los grandes monopolios recurren sistemáticamente a la subcontratación y deslocalización, utilizando miles de pequeñas empresas que utilizan mano de obra precaria y mal pagada, y que forman una cadena de valor de la que obtienen una parte nada despreciable de sus ganancias reduciendo todo tipo de costes. El caso de Amazon es elocuente al respecto[21].

La tecnología bajo el capitalismo no libera a los trabajadores, sino que los esclaviza aún más.

Debido a las inversiones nada desdeñables de la IA, esta funcionará eficazmente en segmentos de la actividad de las grandes empresas monopolísticas que puedan abordarlas. De hecho, las promesas de revolucionar la productividad global aplicando esta tecnología no terminan de cumplirse, y es un hecho que el abaratamiento de la mano de obra sigue sin compensar las inversiones necesarias a gran escala. Por ejemplo, el uso intensivo de la IA que requiere un investigador puede ascender a 100.000 dólares al año, y su resultado final sigue requiriendo supervisión[22]  y cubrir el salario de esta función puede equivaler a lo que cuesta contratar a un doctorado en Stanford.

El efecto de la IA en la productividad todavía está por definirse, pero una cosa es segura: ese potencial estará cercenado por el dominio aplastante del capital financiero. Por el momento, ese salto en la productividad se utiliza como un chantaje para presionar los salarios a la baja. Los datos confirman esta afirmación:

“Detrás de cada modelo de IA que promete eficiencia, seguridad o innovación, se encuentran miles de etiquetadores de datos y moderadores de contenido que entrenan estos sistemas realizando tareas repetitivas, a menudo psicológicamente dañinas. Muchos de estos trabajadores residen en el Sur Global y trabajan de ocho a doce horas diarias revisando cientos, a veces miles, de imágenes, videos o datos, incluyendo material gráfico relacionado con violaciones, asesinatos, abuso infantil y suicidios. Lo hacen sin descansos adecuados, permisos remunerados ni apoyo para la salud mental, y en algunos casos, por tan solo 2 dólares la hora. Atados a estrictos acuerdos de confidencialidad, tienen prohibido compartir sus experiencias”[23].

También interesa analizar el alcance de esta mejora en la productividad respecto al conjunto del tejido productivo. Y es aquí donde surgen dudas sobre las dimensiones de esta transformación. Numerosos estudios señalan que, aunque haya una mejora de la productividad en determinados sectores, el alcance de la aplicación de la IA en este terreno está chocando con serias limitaciones:

“Un nuevo informe de la consultora Gartner acaba de echar un jarro de agua fría a esa estrategia. La investigación, basada en encuestas a directivos de grandes organizaciones con ingresos superiores a los 1.000 millones de dólares anuales, revela que los recortes de plantilla no están produciendo los beneficios económicos que muchos esperaban. Lo más llamativo es que las cifras son prácticamente iguales entre las empresas que despiden y las que no (…)

Sin embargo, cuando los analistas miraron quiénes estaban obteniendo mejores resultados económicos, los datos apuntaban a que no existía una diferencia apreciable en el retorno de la inversión de aquellas empresas que habían despedido a buena parte de sus trabajadores y aquellos que los habían mantenido en plantilla. Tal y como señalaba Helen Poitevin, vicepresidenta distinguida y analista de Gartner, ‘no existe conexión ni correlación entre quienes están logrando un retorno de la inversión (ROI) y los despidos’”[24].

“La expansión de la inteligencia artificial (IA) en las empresas de todo el mundo parecía anticipar una transformación radical de la productividad y del mercado laboral. Sin embargo, un nuevo informe de la consultora Oxford Economics pone un freno al entusiasmo: aunque la adopción de estas tecnologías crece rápidamente, su impacto económico real todavía luce limitado”[25].

No queremos decir con esto que la IA no pueda implicar un avance de la productividad, en un régimen social de democracia obrera sería así, pero bajo las leyes del mercado capitalista, donde lo crucial es la obtención de beneficios a corto plazo, puede resultar limitado. Si el capitalista puede obtener beneficios sustanciosos sin pasar por el proceso de la producción lo hará, aunque eso suponga generar una enorme montaña de capital ficticio que limitará los avances en productividad que podría generar una tecnología como la IA.

Numerosos estudios señalan que, aunque haya una mejora de la productividad en determinados sectores, el alcance de la aplicación de la IA en este terreno está chocando con serias limitaciones. 

El uso que se está haciendo de la IA está condicionado por la capacidad de computación real de los centros de datos que respaldan el servicio, cuya construcción ya hemos visto sufre enormes retrasos y cancelaciones, y requieren además de vastas cantidades de energía y de agua en un contexto de incremento generalizado de los precios. Como algunos especialistas señalan, los precios para un uso profesional, diario e intensivo de la IA podrían escalar a niveles estratosféricos contrayendo la demanda y desmoronando las expectativas puestas en el sector:

“La viabilidad económica de la IA es dudosa, por decirlo suavemente. Los grandes modelos de lenguaje son extremadamente caros de construir y costosos de mantener. Hasta ahora, las empresas de IA han subvencionado en gran medida el precio de los tokens, la unidad básica de computación para los modelos de IA. El coste de inferencia de OpenAI –el proceso mediante el cual los modelos aplican su preentrenamiento a nuevos datos– supera con creces sus ingresos, afirma Panmure. Las pérdidas no pueden dispararse indefinidamente. OpenAI cerró recientemente su modelo de creación de vídeo, Sora, porque costaba más de 5.000 millones al año, según Julien Garran, de The MacroStrategy Partnership. GitHub, la plataforma de desarrolladores de software de Microsoft, anunció el mes pasado que pasaba de una tarifa mensual fija a una facturación basada en el uso”[26].

En resumen, una revolución en la productividad que no sea solo propaganda requiere tales inversiones productivas que difícilmente resultarían rentables a los precios que se cobran hoy por los servicios e infraestructuras que exigen, y que en todo caso resultarían solamente accesibles a un sector determinado de los grandes monopolios capitalistas, pero excluyendo a una parte importante del tejido productivo.

IA, capitalismo y militarismo

La IA es ya una herramienta crucial en la lucha por la hegemonía mundial, y como hemos comprobado en los campos de batalla de Ucrania, en el genocidio sionista contra el pueblo palestino, o en la reciente agresión imperialista contra Irán y el Líbano será utilizada a destajo para apuntalar la barbarie.

La deriva especulativa de la IA no puede ocultar que sus principales ventajas se aplican con éxito al negocio de la guerra imperialista, la producción armamentística, el espionaje, la represión policial y, por supuesto, en diseminar la bazofia racista, neofascista y machista como herramienta de control político, ideológico y cultural en redes sociales. Las grandes tecnológicas concentran un poder fundamental en el actual orden burgués, completamente instrumental a los proyectos totalitarios de un amplio sector de la clase dominante. Y lo hacen generando el mundo orwelliano de destrucción, vigilancia y control, tan del gusto de Donald Trump y sus lacayos.

El sistema tiene un gran interés en usar la IA para el procesamiento masivo de datos satelitales, y los recopilados por los dispositivos, para refinar las tareas de dominio sobre la población, persecución y criminalización de la izquierda militante. En esta era de decadencia imperialista, la democracia parlamentaria ya no puede garantizar la paz social como en el pasado, y la estrategia autoritaria y represiva se hace esencial para asegurar tasas crecientes de ganancias ampliando la explotación de la fuerza laboral. La crisis de las formas de dominación tradicionales de la burguesía, y el avance de las formaciones de extrema derecha, encentran también en la IA una herramienta útil.

No es casualidad que los CEO de las grandes tecnológicas destaquen por ser unos reaccionarios fanáticos, misóginos acérrimos, y propaguen el ideario totalitario. El ascenso de estos fascistas tecnológicos responde al periodo histórico, donde la burguesía se despoja de su careta democrática y se muestra cada día más decidida en aplastar al movimiento obrero.

Palantir es la empresa que mejor ha explotado este nicho al calor de las inversiones de la CIA. Sus servicios han destacado especialmente durante la agresión imperialista de EEUU contra Irán, o en el genocidio sionista en Gaza, donde la IA ha jugado una función clave mediante la selección automática de objetivos o el control de drones. La guerra es uno de los pocos ámbitos donde la IA sí está resultando muy rentable: el entusiasmo imperialista de Elon Musk o Alex Karp de Palantir es proporcional a los dividendos que obtienen con la destrucción más bárbara y la aniquilación de cientos de miles de personas inocentes.

Los CEO de las grandes tecnológicas son unos reaccionarios fanáticos. El ascenso de estos fascistas tecnológicos responde al periodo histórico, donde la burguesía se despoja de su careta democrática y pretende aplastar al movimiento obrero. 

Esta última empresa tecnológica publicó en abril un manifiesto en el que resumía en varias tesis sus directrices políticas, un capitalismo depredador sin límites y la dominación completa de la oligarquía financiera. Es un reconocimiento de lo que ya explicó Lenin en El Imperialismo, fase superior del capitalismo. Apuestan por el ejercicio directo y personalista del poder, con Gobiernos bonapartistas, totalitarios, desarrollando una crítica agresiva de la democracia liberal y haciendo una apología entusiasta del imperialismo norteamericano. En definitiva, reivindicar la dictadura del capital financiero y tecnológico mediante el uso de herramientas de vigilancia y represión inéditas en la historia gracias a la IA.

Sí, estos magnates fascistas son una amenaza real para todas las conquistas progresivas de la humanidad. Pero lo que no pueden soslayar es que detrás de la producción en cadena de los robots y las herramientas avanzadas de procesamiento masivo de datos sigue estando la clase obrera, los esclavos asalariados de todo el mundo. El fracaso del imperialismo norteamericano en su agresión militar contra Irán es un buen ejemplo de las limitaciones de estas herramientas por sofisticadas que sean.

La IA y la lucha por el socialismo

Obviamente oponerse en general a la IA y al progreso potencial que implica carece de cualquier sentido. El problema no es la IA sino el sistema capitalista bajo el que se despliega. El potencial de la IA es tremendo y solo estamos al inicio de su desarrollo, como muchos de sus avances atisban.

Uno de los hitos más revolucionarios de los últimos años ha sido la resolución del problema del plegamiento de proteínas, un enigma biológico que desconcertó a los científicos durante medio siglo. Dos herramientas de IA, AlphaFold y BioEmu han logrado predecir la estructura tridimensional de prácticamente todas las proteínas conocidas por la ciencia. Esto acelera de forma exponencial el diseño de fármacos específicos, la comprensión de enfermedades raras y la creación de enzimas artificiales para degradar plásticos.

Ya es posible la oncología predictiva con modelos de IA que analizan imágenes médicas (como mamografías o diapositivas de patología a gran escala mediante herramientas como GigaPath), logrando detectar células cancerígenas años antes de que sean visibles para el ojo humano, permitiendo tratamientos preventivos personalizados. Recientemente una vacuna contra el coronavirus ha sido desarrollada con IA, permitiendo inmunizar contra todas las cepas del virus y no contra una en concreto como hacían las anteriores.

No pueden soslayar es que detrás de la producción en cadena de los robots y las herramientas avanzadas de procesamiento masivo de datos sigue estando la clase obrera, los esclavos asalariados de todo el mundo. 

También la IA va a jugar un papel clave en el descubrimiento de nuevos materiales que solían depender del ensayo y error en laboratorios durante años. La IA permite generar simulaciones masivas para crear baterías sin litio. Utilizando modelos predictivos (como MatterGen de Microsoft), los investigadores evaluaron más de 32 millones de combinaciones químicas en cuestión de semanas, descubriendo un nuevo material que podría reducir el uso de litio en las baterías hasta en un 70%. Así como nuevos superconductores donde la IA está identificando configuraciones moleculares óptimas para materiales que conducen electricidad sin resistencia a temperaturas cada vez más viables, lo que transformaría las redes eléctricas y la fusión nuclear.

Los sistemas de IA climáticos como Aurora ya superan a los superordenadores tradicionales de predicción numérica. Consiguen pronosticar eventos climáticos extremos en segundos en lugar de horas, optimizando además las alertas tempranas frente a desastres naturales. Por ejemplo, han conseguido predecir tormentas de arena en Oriente Medio con un día de antelación, ayudando a tomar medidas preventivas y reduciendo daños.

La IA está provocando una revolución en las matemáticas, no sustituyendo a los humanos sino como un colaborador que potencia su trabajo exponencialmente, explorando nuevas vías del conocimiento matemático. Por ejemplo, AlphaProof y AlphaGeometry (Google DeepMind) son sistemas que combinan el aprendizaje por refuerzo con el procesamiento de lenguaje formal. En 2024, alcanzaron el nivel de una medalla de plata en la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO), resolviendo cuatro de seis problemas extremadamente complejos en tiempo récord.

A finales de mayo de 2026, un modelo de inteligencia artificial enfocado en razonamiento avanzado (desarrollado por OpenAI) resolvió el problema de las distancias unitarias en el plano (o Conjetura de Erdős sobre distancias unitarias), un enigma de la geometría combinatoria propuesto originalmente por el matemático húngaro Paul Erdős en 1946 (hace exactamente 80 años), y logró resolverlo de forma autónoma dejando estupefacta a la comunidad científica por la inesperada estrategia que utilizó.

Las posibilidades de estas aplicaciones son maravillosas en todas las ramas del conocimiento, pero su desarrollo práctico se ve limitado por un sistema que no se organiza para atender a las necesidades científicas y sociales sino el margen de beneficios de los oligarcas capitalistas. Y este hecho, por sí mismo, también limita su propio desarrollo y aplicación.

Otro de los ámbitos en los que la IA podría constituir una revolución es en la lucha contra el cambio climático. Sin embargo, como consecuencia del poder y el control asfixiante que ejercen los monopolios capitalistas, la IA en lugar de contribuir a paliar la destrucción ecológica y a prevenir nuevos desastres medioambientales, hace justamente lo contrario. Los descomunales niveles de energía que consume están agudizando la destrucción del medio ambiente, generando millones de toneladas de basura eléctrica e intensificando las actividades extractivas altamente contaminantes.

Un reciente informe de investigadores de la ONU señala que “para 2030, el consumo de agua asociado al uso de la inteligencia artificial (IA) será equivalente al de 1.300 millones de personas del África subsahariana, mientras que requerirá casi el triple de la potencia energética que gastan al año Pakistán, Bangladesh y Nigeria, países que suman 650 millones de habitantes. En cuanto a las emisiones de dióxido de carbono, estas podrían alcanzar los 400 millones de toneladas de CO2 comparables a las emisiones totales de Reino Unido. El funcionamiento de la IA implicará la ocupación de 14.500 kilómetros cuadrados, entre infraestructuras y cadena de suministro, el doble del área metropolitana de Yakarta, una megaurbe con más de 32 millones de habitantes, o 10 veces la de Ciudad de México (21 millones)”[27].

Bajo el régimen del capital, la IA no solo agrava la explotación del trabajador, también intensifica el expolio de la naturaleza hasta unas proporciones que ponen en peligro las conquistas precedentes. Dominar sobre un mundo invivible no es precisamente el objetivo de la ciencia.

La liberación que esta tecnología podría ofrecer al género humano solo será realidad bajo otro orden social. En el socialismo, en un sistema gestionado democráticamente por los trabajadores, donde el lucro privado no sea el motor de la producción, el impacto de la IA sería enormemente positivo. Junto con la robotización en un sentido más amplio, permitiría optimizar procesos industriales y logísticos, y contribuir a que la jornada laboral fuera de cinco o seis horas. Podría usarse para disminuir el consumo de recursos naturales y energía. Sus aplicaciones en biotecnología, física y química podrían mejorar el reciclado, y reducir la toxicidad y la larga degradación de sustancias generadas por los humanos, como los micro plásticos. Sus aplicaciones positivas podrían compensar sus impactos negativos.

Pero todo esto no va a ocurrir bajo un sistema dominado con puño de hierro por la plutocracia capitalista, porque requiere de planificación y gestión democrática a gran escala, a largo plazo, y con una orientación consciente de cara a garantizar la sostenibilidad y las necesidades sociales.

Marx y Engels escribieron en El manifiesto comunista: "La burguesía, a lo largo de su dominio de clase, apenas centenario, ha creado fuerzas productivas más masivas y colosales que todas las generaciones pasadas juntas. El sometimiento de las fuerzas de la naturaleza al hombre, la maquinaria, la aplicación de la química a la industria y a la agricultura, la navegación de vapor, los ferrocarriles, el telégrafo eléctrico, la roturación de continentes enteros para el cultivo, la canalización de los ríos... ¿Qué siglo anterior pudo sospechar que semejantes fuerzas productivas dormitasen en el seno del trabajo social?".

En una sociedad socialista, con esta tecnología al servicio del bienestar colectivo, y no del beneficio privado, avanzaríamos hacia ese “salto de la humanidad desde el reino de la necesidad al reino de la libertad”.

Los marxistas del siglo XXI podemos añadir a esa lista de fuerzas productivas que dormitaban en el seno del trabajo social, internet, la robótica y la IA, y maravillarnos de la misma manera que lo hacían Marx y Engels viendo su potencial para transformar la faz de la tierra. 

Oponerse al desarrollo de la IA sería inútil y absurdo, además de una postura completamente antimarxista. El bisturí puede salvar una vida en manos del cirujano, y arrebatarla en manos del asesino; y en ninguno de los casos el bisturí es responsable del uso que se hace de él. Los capitalistas tienen una hoja de ruta sobre qué hacer con la IA: multiplicar su capital y refinar el ejercicio de la guerra, la vigilancia y la represión.

Pero la IA puede servir para todo lo contrario. En una economía planificada y socialista sería una palanca para mejorar la vida de miles de millones de hombres, mujeres y niños. Proporcionaría más tiempo libre al trabajador para la práctica directa de la democracia, del arte, la cultura y el deporte, o para dedicar más tiempo a sus seres queridos. Aceleraría el progreso científico y reestablecería unas relaciones armónicas entre los hombres y las mujeres, la economía productiva y la naturaleza.

Colocando esta tecnología al servicio de bienestar colectivo, y no del beneficio privado, avanzaríamos hacia ese “salto de la humanidad desde el reino de la necesidad al reino de la libertad”[28].