El rechazo a la IA es lucidez, no ignorancia
por Miguel Lucas
El rechazo social a la inteligencia artificial crece. Y la respuesta del sector es siempre la misma: más demos, más casos de uso, mejor storytelling. La premisa implícita es que la gente rechaza la IA porque no la entiende. Lleva tres años sin funcionar. ¿Qué pasa realmente?
El error es de diagnóstico. El rechazo no crece donde hay ignorancia — crece donde hay más exposición. Según la Reserva Federal de EE.UU., la IA ha provocado 500.000 puestos de trabajo de programador menos de los que habrían existido sin ella 1. Las vacantes para graduados en el sector tecnológico en UK han caído un 46% 2. Los más expuestos son los que más rechazan. Eso no cuadra con «es que no la han probado bien».
Lo que sí cuadra es la lectura política. El FMI lo formula sin ambigüedad: si bien la IA puede reducir la desigualdad salarial al desplazar a trabajadores de ingresos altos, es probable que aumente sustancialmente la desigualdad de riqueza a medida que esas mismas ganancias se acumulen en el capital y en las empresas dominantes 3. Lo técnico está resuelto. Lo distributivo, no. Y la gente, sin tener el informe del FMI en la mano, ya está respondiendo a esa realidad.
La asimetría es clara. Del lado de los costes: el 74% del contenido nuevo en la web es producido total o parcialmente por algoritmos y degrada la experiencia de todos 4; el 60% de las búsquedas en Google no generan un clic hacia el creador original 4; las empresas están automatizando las tareas que servían como vía de entrada para los recién graduados en programación 2. Del lado de los beneficios: según un análisis de Goldman Sachs, las empresas vinculadas a la IA representan ya cerca del 45% de la capitalización del S&P 500, frente al ~25% que ostentaban en el momento del lanzamiento de ChatGPT 5.
La gente no necesita ese vocabulario para sentir que algo está mal repartido. Lo siente en el feed saturado de contenido sintético, en el buscador que ya no lleva a ningún sitio, en el compañero que no van a contratar porque «la IA ya lo hace». Y cuando la industria responde con más storytelling, lo que la gente escucha es que le están explicando por qué debería estar contenta con esa distribución.
Los laboratorios de IA diagnostican el rechazo como un problema de percepción y responden con más storytelling: mejores demos, campañas de alfabetización, narrativas de futuro. Y fracasan. No porque comuniquen mal, sino porque están intentando resolver con narrativa lo que es un problema de economía política. La pregunta clave en la que no se enfocan es la que realmente importa: ¿estamos construyendo algo que redistribuye valor o que lo extrae?
Mientras los beneficios sigan concentrados y los costes socializados, ninguna campaña va a revertir el rechazo. Porque la gente no rechaza la IA por ignorancia. La rechaza por lucidez. Y no hay storytelling que sobreviva a una cuenta de resultados que todo el mundo sabe leer.