Desde Relab Studio (una de las cooperativas impulsoras del proyecto TickÈtic) han impulsado junto a la cooperativa Kloosiv ESSIA, una nueva infraestructura cooperativa de IA alojada en Bloc4BCN, que presentaron la semana pasada. Joan Sànchez es socio de esta cooperativa enfocada al diseño de proyectos tecnológicos avanzados con voluntad democratizadora y atiende a Jornal.cat para tratar más a fondo la importancia de la nueva infraestructura en clave de soberanía y las derivadas éticas del uso de la IA.

¿Cuál es el formato y objetivos de los proyectos con IA que está desarrollando desde Relab Studio?

Trabajamos en el desarrollo de productos digitales para empresas: páginas web, aplicaciones… Y llevamos varios años trabajando con Inteligencia Artificial (IA), sobre todo haciendo pequeños aplicativos que automatizan procesos. La idea es facilitar procesos tediosos y trabajos repetitivos a empresas y cooperativas los procesos, y la IA es una herramienta para conseguirlo. En esta línea, tenemos un pequeño aplicativo que hace un análisis de empresa constante, y toma indicadores, consejos o alerta de problemas que no se ven a simple vista.

También tenemos un chat de voz conversacional para fomentar la accesibilidad en contextos en los que ésta es difícil. Y nuestro gran proyecto de 2025 ha sido integrar chats de voz en catalán que tengan respuestas óptimas. El tema del idioma con la IA es bastante sensible, porque dependemos de que los modelos y las herencias de lo que se ha hecho antes, aunque sean de código abierto, y por tanto es necesario que el catalán esté integrado a nivel lingüístico. Por suerte, lo está en muchos modelos. Además, la Generalitat y otros actores están realizando esfuerzos para desarrollar modelos propios, sobre todo de síntesis de voz en catalán.

Lo que está desarrollando es un LLM (Large Language Model), en inglés, o Modelo de lenguaje grande (MLG)?

Nosotros lo que hacemos es construir productos digitales que usen estos modelos de lenguaje grande para fines concretos. En investigación o diseño de productos tiene primero una investigación, con resultados que generan elementos experimentales de laboratorio. Un MLG son herramientas y nosotros nos dedicamos a construir la parte final.

¿A quién van dirigidos sus productos?

Sobre todo en PYMEs y cooperativas. En las cooperativas y empresas a menudo la gestión de pequeñas cosas del día a día las realizan las propias personas trabajadoras que requieren herramientas que les faciliten la optimización de procesos. Por ejemplo, en el caso de utilizar la IA en lenguaje sintético, uno de los casos de uso habitual es el de la atención telefónica personalizada: es decir, sustituir el robotcito de los 1, 2, 3 y 4 por un ecosistema que tiene la capacidad de hablar en lenguaje natural y al que puedes contar cosas algo complejas. Queda grabado, y así se consigue que un proceso que ya está automatizado de forma muy robótica, se aproxime al lenguaje natural.

¿Cuál es la necesidad de impulsar una IA con valores cooperativos y de la economía social y solidaria (ESS) cuando ya existen otros IA que pueden cumplir funciones similares?

Más allá de los productos concretos tenemos la mirada puesta en empezar a trabajar la IA desde los valores de la ESS. Hay tres dimensiones que seguro que si se trabaja con una IA de grandes plataformas no están ahí. En primer lugar está la soberanía. Cuando utilizas una IA de multinacionales, estás enviando datos muy sensibles: criterios, mecanismos de pensamiento, quizás contratos, información sensible… En el momento que la envías, tú no sabes quién la lee, ni con qué finalidad. Pierdes el control de toda la información relacionada con tu actividad.

En segundo lugar, el impacto energético. Poder seleccionar conglomerados de modelos de lenguaje que permitan poner de forma óptima qué modelos deben utilizarse para una u otra tarea para minimizar el coste computacional de las tareas que te lo piden a un modelo de lenguaje. Creemos que debería trabajarse hacia centros de datos más sostenibles. A nivel europeo alguna cosita se está haciendo, pero su impacto es muy limitado. Por ejemplo, como punto de partida, que tengan certificaciones de uso de energía verde. Los centros de datos pensados ​​para la IA requieren de computación a nivel de tarjetas gráficas, y a nivel europeo no existe una red donde puedas tener servidores con energía verde certificada. Es una de las cosas que nos lleva a impulsar proyectos desde la ESS en este sentido: el uso responsable de la energía.

La tercera dimensión que debemos trabajar es la de entrenar modelos ya existentes bajo los criterios de la economía social. Esto haciendo las inversiones adecuadas en la infraestructura es factible en la escala de la capacidad de la economía social. Nosotros nos estamos poniendo y nos consta que otras cooperativas también.

Una reflexión. Estamos en un contexto similar al que nos ha pasado con saltos tecnológicos anteriores: nosotros lo hemos vivido con las redes sociales, que son herramientas que se convierten en imprescindibles y centrales. Imprescindible y central la IA ya lo es, pero hay algo que seguro que no es, y es nuestro. Ahora mismo, desde la economía social, no existe una capacidad de producir servicios autónomos, que es hacia dónde debemos dirigirnos y en lo que estamos trabajando nosotros.

¿De qué forma concretamente lo está trabajando?

Hemos inaugurado el primer servidor de la economía social de altas capacidades, junto a Kloosiv, que estará alojado en Bloc4BCN con el apoyo de Coòpolis y Coopcat. Nos permitirá tener un centro de datos soberano, con energía neutra y donde podemos alojar modelos open source (de código abierto) con los que trabajar en el futuro refinamientos y modelos con pequeños entrenamientos o mejoras para poder utilizarlos desde la economía social.

Cuando hablas de entrenar modelos ya existentes, ¿de qué estamos hablando? ¿Sería el de OpenAI, o DeepSeek, que son los más conocidos para el público general?

El tema de los modelos va muy rápido, y el problema de entrenar modelos es que necesitas gran capacidad de infraestructura, es decir, centros de datos con tarjetas gráficas. Por ejemplo, la primera versión necesitó miles y miles de tarjetas gráficas, cada una de las cuales vale 50.000 euros. Y aparte necesitan otros elementos. Pero hay un punto de partida de la infraestructura que son las tarjetas gráficas, y ahora mismo existe una situación de infraproducción de éstas.

Lo que sí podemos hacer desde la economía social y desde proyectos más modestos es tomar los modelos de código abierto y refinarlos, es decir, sobreentrenarlos o modificarlos. Esto ocurre porque los modelos que vienen de Estados Unidos son generalmente cerrados, pero los modelos que vienen de China (es decir, DeepSeek, y también Kimi y Minimax) son las grandes alternativas y son modelos de entrenamiento abiertos que nos permiten un uso autónomo y refinarlos para reusarlos en contextos específicos. Por tanto, contextos de nicho, y podríamos entender la economía social o la construcción de alternativas desde la economía social como un proyecto de nicho.

Son las aproximaciones realistas de lo que se puede hacer ahora en nuestro contexto. Es decir, tomar modelos de código abierto, alojarlos en servidores propios, buscarnos la vida para construir infraestructuras soberanas, optimizar procesos para utilizarlos que logísticamente para el resto de responsabilidad energética y hacer correr a todo ello con energía de fuente renovables verificadas y en redes y modelos tipo Som Connexió. Que todos los proveedores de la cadena puedan ser de economía social.

Y esto es realista, es por lo que debemos trabajar en este momento. Desde la perspectiva de la economía social, no es un contexto ideal porque no implica tener soberanía total en clave industrial, porque no está generando modelos propios. Pero pretenderlo con el contexto geopolítico que tenemos no es una aproximación realista.

La IA es propiedad y está controlada mayoritariamente por un oligopolio de empresas conocido como Big Tech (grandes tecnológicas) que además están en otros países. Judith Membrives, en una entrevista en este medio, desarrollaba esa crítica. ¿De qué forma sois alternativa a estas IA de las grandes tecnológicas?

Por un lado, si conseguimos construir servicios, modelos, paquetes de entrenamiento, etc., propios de la economía social y tenemos inteligencia artificiales que corran en infraestructuras competitivas, a nivel de uso, y que funcionen igual o casi igual de bien que las demás, estaremos construyendo un modelo que al menos no será extractivista en el sentido de que lo están siendo las grandes. Por ejemplo, pienso en OpenAI o Gemini, y qué ocurre con tus datos si los utilizas.

A partir de aquí también habrá que ver que estamos tocando límites y haciendo propuestas aquí que no tienen por qué ser abiertamente soberanas. Es decir, la soberanía tiene muchos grados. ¿Estamos haciendo procesos mancomunados? Es diferente una IA mancomunada, usada con soberanía total de datos por todas las agentes, que sirve de IA dentro de la economía social, que no lo que los agentes tecnológicos podamos ofrecer como servicios. Pero todas estas diferentes formas de dibujar los proyectos de IA dentro de la economía social, lo que sabemos es que seguro que presentan mejoras respecto a lo que tenemos ahora mismo.

Porque lo que sí sabemos es que en todos los contextos productivos la IA está totalmente integrada. Es decir, es necesario que en primer lugar ganemos soberanía para posicionarnos con más fuerza y ​​encarar los cambios que están ocurriendo. Porque, si no, nos encontraremos al cabo de uno, dos, tres, o quizás siete años, y entonces ya no te puedes poner, porque estás en una distancia sobre lo que está pasando a nivel de novedades y cambios en la infraestructura, que seguramente habrás perdido otra oportunidad para seguir, al fin y al cabo, en la mejora de digitalización del sector de economía social.

¿Qué modelo de gobernanza propone, por ejemplo, con el nuevo proyecto en el Bloc4BCN?

De cara al futuro, sería interesante realizar propuestas de aprendizaje. Es decir, paquetes de datos a partir de la economía social y que se pudiera hacer esto en licencias abiertas. Para que la gente que trabaja en tecnología, y quizás también la gente que no, pueda utilizar esto para entrenar y refinar modelos propios, que pueda utilizar en sus contextos.

Ahora, respecto a la infraestructura que estamos montando, de momento se está construyendo como servidor experimental, por tanto, en el que empezar a probar modelos, empezar a iniciar servicios. Por tanto, no se está concibiendo como un ámbito de gobernanza abierta, sino un espacio de experimentación e innovación que nos pueda llevar a otros lugares en un futuro. Por ejemplo, que sea un modelo replicable. Pero, por el momento, es una infraestructura, en este sentido, cerrada.

Y si nos ponemos en un plan más hipotético, ¿desde Relab Studio qué propondría en relación con este modelo de gobernanza?

Para crear este sistema son necesarias inversiones muy fuertes en hierro, en hardware tecnológico. Al mismo tiempo, la ventaja que ofrecen es que son sistemas que no necesariamente se están utilizando al máximo nivel de forma constante. Lo ideal sería construir infraestructuras replicables que se mancomunaran. El cooperativismo tiene mucha experiencia en construir modelos de gobernanza abiertos, mancomunados… Podrían tener múltiples formas, desde comunidades a nivel de uso, que la gran inversión saliera de fondos públicos, mancomunar inversiones y, al fin y al cabo, empezar a hacer infraestructuras mucho más horizontales y distribuidas. Esto en cuanto a la infraestructura.

Pero ahora mismo, la infraestructura es el impedimento de empezar a construir estas cosas. Lo claramente diferencial será toda la parte de conocimiento aplicado que está en esta infraestructura construida. Entonces, aquí, yo creo que es más fácil, sobre todo desde el principio, hacer algo mucho más compartido y abierto porque venimos de toda la experiencia del código abierto. Debemos trabajar con las mismas dinámicas. Para poner una analogía, comprar un edificio es como la gran inversión, quizá sea lo más difícil, en cambio, dibujar los modelos y trabajarlos, eso es algo que ya podemos conseguir. Yo no tengo claro cómo deberá comunicarse una infraestructura. Tampoco soy un experto en hacer grandes inversiones y organizarlas, ni soy un experto en hacer redimensiones y aplicar una fecha adornándose. Lo que sí sé es que debemos hacer la parte de software. Y lo que tenemos por nosotros es que esto lo podemos hacer y que podemos hacerlo ya. Que puede ir mejor o peor, pero que podría integrarlo en todos los procesos que hacen todas las cooperativas, en este sea necesario.

¿Qué ejemplos concretos puedes darme de situaciones que puede resolver una IA de la ESS? Por ejemplo, ¿cuál es el proceso por el que se incorpore un nuevo socio en una cooperativa?

Lo que es muy interesante a nivel de economía social es construir un gran dataset específicamente para el entrenamiento de modelos. Nuestra propuesta sería que participaran el máximo de agentes posibles y que se publicaran en código abierto u open source, o utilizando licencias de uso libre, sea la que sea. Este dataset deberíamos dotarlo del gran corpus de todo aquel conocimiento adquirido en la economía social.

Cualquier persona que esté familiarizada con el contexto de la economía social seguro que se nos ocurren muchas áreas de experiencia: feminismos, cambio climático, jurídico o fiscal específica… Una serie de cuestiones de las que puedas realizar un proceso de aprendizaje en un modelo para el que deberías tener 500, 5.000, 10.000 preguntas o ejemplos había escrito, que no siempre sea lo suficientemente bueno, que sea lo que llamaríamos state of the art, pero que pueda correr en las máquinas de las que ya disponemos, reentrenarlo en todo este conocimiento.

De tal forma que no sólo habría que dotar al conocimiento, porque esto sería como la informática de antes, que son tablas, y acelerar las tablas, pero ahora no estamos haciendo esto. Estamos enseñando mecanismos de simulación de pensamiento. De modo que se adquieren los conocimientos que has pasado, pero los que ya adquiere, los que ya ha adquirido, conseguir que operen en un nuevo prisma.

Esto no deja de ser algo teórico, porque deberíamos ver cómo aterrizaría en un modelo real pero por eso nosotros creemos que debemos tener un gran superordenador experimental con altas capacidades que nos permita llevar a cabo esta experimentación con una capacidad computacional equivalente a lo que podría ser el que tengan OpenAI o DeepSeek.

Éste ha sido el objetivo en la construcción de este centro de datos. Al final, que si exploras un servicio… Ahora me invento uno, pero, por ejemplo, si hicieras un chat de atención o un chat estilo ChatGPT de la economía social, que tuviéramos la capacidad operativa de enviar las respuestas al tiempo que lo hace ChatGPT o Gemini.

La IA puede cometer errores: ¿cómo se puede ir corrigiendo esto para que cometa lo menos posible? ¿Y cómo se explica de cara a comunicarlo?

Más que los errores, que hay y ahora voy a entrar, a nosotros lo que más nos preocupa son los sesgos. Uno de los grandes objetivos que creemos de inteligencia artificial de la perspectiva de la economía social sería, pues, al igual que en la sociedad existen discriminaciones y se traducen en la IA, conseguir a través de dataset específicos de la economía social, reducir estas discriminaciones y sesgos para aproximar modos de lenguaje, dotarlo de un código deontológico concreto para el IA.

En cuanto a los errores y alucinaciones, que es una de las cosas que sufren los grandes modelos de lenguaje, y que hacen que en algunos momentos cuesta discernir si es verdad lo que la máquina cree que es verdad pero no tiene ningún sentido. Pero esto evoluciona y mejora con los modelos, y es algo relativamente anecdótico y específico del caso en el que nos encontramos, y es que estamos viendo la evolución a tiempo real de una tecnología: comete menos ahora que hace dos años.

Ya estamos encontrando problemas en los modelos de lenguaje que están resolviendo problemas de investigación que en la investigación no se habían logrado una solución. Entonces, tenemos investigadores experimentados e investigadoras experimentados que ayudándose de modelos de lenguaje específicos de alto nivel están realizando aportaciones científicas que son innovadoras.

Como pensábamos que los modelos de lenguaje nos limitaría en este sentido ya estamos viendo que no. Esto está ocurriendo en los últimos meses. Y la adquisición de capacidad de esa tecnología está siendo exponencial. Yo no soy una experto en ciencia computacional, pero por lo que estamos viendo tiene pinta de que esto irá a más. Por tanto, errores sí, pero hay preocupaciones por los sesgos y discriminaciones y aquí es donde podemos incidir.

¿Y cómo trata el impacto social que pueda tener la IA? Me decías, por ejemplo, que la IA puede permitir automatizar procesos, pero también puede haber cooperativas que, por ejemplo, tengan personas contratadas realizando estos procesos rutinarios.

Hablábamos con una persona que trabajaba en una cooperativa y nos explicaba que una tercera parte de su jornada laboral era copiar de un excel a otro porque su CRM no está bien conectado. Esto es una parte de una de las nóminas de la cooperativa realizando esta tarea. Yo creo que esta cooperativa específica incorporará la IA y automatizará ese proceso. Si echaran a esta persona tendría que ver con la ética y el modelo que tiene esta cooperativa.

La cooperativa podrá utilizar el esfuerzo, talento y capacidades de sus personas socias para desarrollar lo que construye su misión y visión del mundo, para conseguir el máximo de incidencia. Leíamos hace dos meses que Amazon ha echado a un millar de personas en Barcelona. Eran posiciones de atención al cliente y desarrollador de software de perfil más principiantes, o sea, más junior que senior.

Ya vemos cómo se están desarrollando estas grandes corporaciones, y nosotros creemos en el modelo contrario. Se trata de reducir tareas tediosas y conseguir que las personas nos desplegamos de la mejor manera. Ahora, la transformación que viene en el mercado laboral, en el sistema de producción, en la escala que se está dando no sé si se ha vivido antes. Seguramente en la segunda revolución industrial pero creo que no a partir de la segunda mitad del siglo XX.

El otro día en la cooperativa estábamos hablando de la huelga de Canadiense, y de cómo la introducción de las máquinas selfactinas fue uno de los elementos que llevó a la destrucción masiva del trabajo que nos llevó a vivir una emancipación crítica. La respuesta fue la serie de huelgas que nos dieron. ¿Qué es una selfactina? La palabra viene del inglés, de self-acting machine. ¿Y qué es una self-acting machine? Una máquina que actúa de forma autónoma. Cambios en el sistema productivo pueden destruir puestos de trabajo. Desde la perspectiva micro, desde su punto de vista, de los cooperativistas en el mismo lugar que hacemos nosotros en un momento histórico distinto al que se puede hacer un claro paralelismo.

Son transformaciones que, como humanidad y clase trabajadora, ya hemos vivido. Lo que necesitamos son las recetas de toda la vida. Es organización y, en todo caso, en el marco del cooperativismo, es tener una mirada responsable y, al mismo tiempo, atender mucho porque los cambios que vienen son de grandes dimensiones.

Existe también una preocupación por el impacto ambiental de la IA. Hemos hablado de la cuestión de la certificación de energía verde. Sin embargo, incluso si se puede garantizar que los servidores están alimentados por placas solares o por una distribuidora cooperativa, también existe una parte de la demanda de energía que corresponde al enfriamiento de los servidores o que es importante. Asimismo, también el extractivismo y la minería en países del sur global que requiere la construcción de los propios servidores. ¿Qué responsabilidad implica la IA en este sentido?

Cuando hablamos del impacto ambiental de cualquier máquina, hablamos por un lado del impacto que implica el consumo y por otro el impacto inherente a la máquina y por tanto, a su construcción. En este caso, debido al contexto de fabricación de este tipo de maquinaria, estamos bastante atados de pies y manos en relación con los cambios estructurales. Lo que podemos hacer es optimizar procesos que antes consumían más. Por ejemplo, más CO2, si utilizamos este indicador.

Luego está el nivel extractivista. Vivimos en un mundo que tiende hacia tensiones en este sentido y difícilmente podemos afrontarlo desde nuestra perspectiva local en cuanto a maquinaria específica. Lo que sí podemos hacer es vincularnos a proyectos de detección y auditoría del CO2 que es inherente a la maquinaria y al final, partimos de la máxima de reducir, reciclar y si no se puede compensar. Sobre todo en el caso de software vinculado a IA tener esa dimensión, que poco se ha tenido en cuenta, a la hora de generar proyectos.

¿Y cómo funcionará este impacto ambiental en relación con el proyecto presentado de Bloc4BCN?

Podemos garantizar que todo funcionará con energía verde: estamos trabajando para tener energía de fuentes renovables y que esté certificada.

¿Qué papel puede tener el sector público en este desarrollo de una IA de la ESS? Por un lado, está la cuestión de la necesidad de una inversión grande para una mayor soberanía, y por otra, también está el hecho de que en los últimos años, la falta de apuesta del sector público en relación con el código abierto ha sido muy cuestionado, con casos como la introducción de Google en los centros educativos, entre otros.

Si se quiere, casi diría que a nivel de Unión Europea, que se logren construir instituciones soberanas, es necesario empezar por financiar todas estas inversiones. A nivel de economía social, quizás tener una financiación específica: en el pasado próximo hemos visto programas concretos específicos de la Generalitat que financiaban proyectos de tecnología. Está habiendo inversión pública en proyectos, pero seguramente debería haber más. Ahora son vías generalistas de IA, no específicas para economía social y solidaria.

Sin embargo, no han sido unas inversiones de tamaño descomunal. Tengo la sensación de que esto está cambiando ligeramente, pero la visión general, en clave geopolítica, y ahora estoy saltando de escalera de una a otra, dependemos de cómo Estados Unidos está haciendo una cosa y, el resto del mundo, que se lo va mirando.

¿Estamos en un momento clave en el desarrollo de la IA?

Aquí viene un tsunami. Y esto lo sabemos. Entonces, puedes coger un barquito y estar arriba y ver qué pasa, o puedes estar abajo, donde seguro que te atropella, y ya está. Y si estás arriba, no lo sabes. Hay una escala geopolítica, y entonces aquí ya está afuera nuestro control. Nosotros hacemos proyectos y se pueden hacer cosas muy interesantes. Se puede dar pie a construir proyectos que nunca pensamos que se podrían construir. Pero los riesgos y contradicciones que hay detrás de esta tecnología no se han desplegado todavía.

¿Cuáles son estos proyectos que nunca se pudieron realizar sin IA?

Por ejemplo ahora que ha salido los modelos de vídeos generativos, en vídeo generativo veremos que por entre 50 y 800 euros se podrán realizar propuestas de efectos espaciales que antes costaban 30 millones de euros. Una persona de 20 años muy creativa, con su ordenador construyéndose sus guiones, trabajando con actores amateur, dedicándole horas, imaginación y creatividad, podrá realizar una peli que antes costaba 30 millones de euros. Esto, a nivel de escala creatividad humana, es increíble, deberíamos celebrarlo. Esto a nivel de creatividad humana, ahora, a nivel de cosas que hay detrás, las tensiones, si podemos analizarnos, no acabaremos.

O bien, un festival de pequeño formato de cine que desee disponer de subtítulos en muchísimos idiomas pero no tenga presupuesto para traductores. Ahora, en dos horas, pueden traducir 17 idiomas. ¿Afecta esto a los puestos de trabajo de las personas que eran traductoras? Pero es que todos los puestos están afectados. Los informáticos que entraron a trabajar en Amazon pensaban que estarían 20 años con unas increíbles condiciones laborales, y se están destruyendo puestos de trabajo.

Pero esto, más que verlo con una atención específica sectorial, creo que debe verse en clave de que vuelven las selfactinas. Hay un cambio productivo equiparable a los grandes cambios de la humanidad y nuestra generación no había visto ninguna. ¿Otros proyectos? Un pequeño equipo de tres o cuatro personas puede producir en seis meses proyectos que antes sólo podía producirles una gran corporación con 100 trabajadores. Esto es una capacidad emancipadora de los medios de producción. Pero una de las grandes preguntas de la IA es: cuando todos podamos hacerlo todo, ¿qué haremos? ¿Y cuál será el valor de las cosas? Y no sólo de la perspectiva materialista, sino del sentido del uso.

Fuente: Jornal.cat

Marga Padilla (Barcelona, 1957) explica que el libro Inteligencia artificial: jugar o romper la baraja (Traficantes de sueños, 2025) surge de un impulso inicial: las dudas de algunas de sus colegas sobre la cuestión laboral y cómo la inteligencia artificial (IA) aterriza sobre un montón de profesiones como un atajo para la desvalorización del trabajo humano. Padilla es programadora y una referente de los movimientos de la cultura libre, en los que lleva décadas participando; alguien que trabaja en una nube de unos y ceros y que participa en los procesos sociales y las relaciones que transcurren fuera de la máquina. De esa experiencia combinada surge un libro que sirve como caja de herramientas tanto para entender la inteligencia artificial como para imaginar y conocer otras formas de uso.

“La inteligencia artificial recorre todos los hitos de la vida: lo laboral, lo personal, los cuidados, lo económico, lo colonial. Y permite hacerse cargo de los problemas de época, entender cómo es la época que estamos viviendo y construir ideas sobre ello” sostiene Padilla, que cree que el escenario actual no es deprimente sino interesante, dado que permite pensar en lo humano, lo tecnológico y lo bioquímico desde nuevos puntos de vista y que eso abre la puerta para un “hackeo” social.

Para eso, defiende, hay que separar el envoltorio, el papel de regalo, con el que se presenta la IA actual, impuesto por las grandes empresas de Silicon Valley, de las tecnologías que subyacen a esos envoltorios. “Se llama de la misma forma a cosas que son muy distintas y eso genera confusión y no permite entender qué es la IA”, explica esta autora. Bajo esa etiqueta en auge se engloban desde herramientas de selección de objetivos en la guerra hasta algoritmos para la concesión de becas, desde modelos de aprendizaje de idiomas hasta herramientas de transcripción o traducción. ¿Cómo discernir si la IA puede ayudarnos a transformar la realidad o si, por el contrario, solo consolida el poder que está dirigiendo al mundo hacia crisis irresolubles como el calentamiento global? Padilla apuesta, en primer lugar, por comprender qué funciones tiene la tecnología base: para qué puede servir, y después, intervenir socialmente para que esa tecnología sea abierta, debatible, auditable y que se pueda compartir. A partir de ese momento, será más sencillo entender cuál es el alcance real de la inteligencia artificial sobre nuestras vidas y cómo podemos huir de la profecía de que la tecnología terminará por hacer de los humanos piezas de museo.

¿Tiene sentido aplicar modelos de inteligencia artificial a todo tipo de procesos sociales?
La respuesta es similar a si nos preguntamos si el coche es útil. El coche es una tecnología que mata gente, contamina, ocupa el espacio público, hace ruido, etc., pero nos lleva de un sitio a otro. Si fuera un medicamento no cumpliría ninguno de los preceptos para ponerlo en uso y, sin embargo, quitarlo de en medio es misión imposible. Entonces, la pregunta por la utilidad de la inteligencia artificial es complicada. No hemos de ver el algoritmo como algo aislado, sino en la cadena de uso. O sea, no fijarse en un coche suelto, sino en todo el sistema que ha creado el vehículo privado.

En el libro examinas VioGen, el sistema basado en IA del Ministerio del Interior para hacer predicciones sobre el nivel de riesgo de violencia de género. ¿Es uno de los casos donde es más controvertido su uso?
VioGen a lo mejor es una herramienta medianamente útil, pero sería necesario que las personas que la usan tuvieran formación para hacer una evaluación personalizada. El algoritmo es útil realmente en estos casos si las personas tienen formación, hacen una evaluación y después el algoritmo hace una segunda evaluación, de tipo estadístico, que puede confirmar o reforzar lo que han decidido las personas, o que les hace cambiar de opinión. La cuestión no está en el algoritmo suelto, está en toda la cadena. En una cadena de montaje, el algoritmo es una pieza y su utilidad depende de cómo se usa. Cuando se monta la cadena de forma que primero el algoritmo da su veredicto y después la persona lo confirma —acepta el sesgo de autoridad y no se ve legitimada para cambiar lo que ha dicho el algoritmo—, me parece que es un acoplamiento poco útil. Pero con otras formas de acoplamiento puede haber una manera enriquecedora de usar estas tecnologías.

¿Cómo te imaginas un proceso en el que no desvalorice, sino que coadyuve al trabajo humano?
Creo que el problema no es la ayuda al trabajo humano, sino la remuneración de ese trabajo. Una persona que hace traducciones, igual que tiene un diccionario online, puede tener unos automatismos que asesoren o que sugieran cómo hacer traducciones. Creo que nadie estaría en contra de ese uso. Dicho de otra manera, se abre la oportunidad de un nuevo sindicalismo que valorice la remuneración y, si es preciso, se llegue a una renta básica. Lo que pide la situación es un nuevo sindicalismo y no volver otra vez a la defensa del copyright, que no nos va a salvar de nada. Ese no es el camino que elegimos cuando optamos por la cultura libre.

Es decir, que la lucha contra las corporaciones no sería tanto reclamar que paguen un pequeño porcentaje a cada creador cuyas obras han utilizado para alimentar la IA, lo cual es casi imposible, sino que una renta básica sería más justa para todo el mundo. Porque en el fondo la IA está bebiendo de lo que se ha creado colectivamente.
Digo esto desde el cariño, pero hay muchos manifiestos de creadores que se quejan contra la IA porque se les expropia su obra y se usa para alimentar inteligencias artificiales sin remuneración, pero no hay una reivindicación que vaya más allá. Creo que ese camino es corto, no lleva a grandes alianzas ni a grandes movilizaciones, y me parece imposible impedir que se use la IA, porque gran parte de la sociedad la abraza con los brazos abiertos. Hay que buscar dónde están las grietas. Yo no tengo ahora la solución, pero para mí sería muy interesante resituar el peso que debe tener el trabajo remunerado en la vida, y reconocer todo el trabajo con el que estás contribuyendo socialmente. Hay que crear conflicto, pero desde mi punto de vista sería un conflicto que no impugne la tecnología base en sí, en tanto que esa tecnología es fruto de una creatividad y un conocimiento social, sino que impugnaría las líneas de ensamblaje donde está metida. Eso es compatible con aprender, con amar la tecnología, con hackear, con disfrutar con el código.

Cuestionas la afirmación que dice que la tecnología es neutral y que es el uso el que no es neutral. ¿Podrías explicar por qué?
Un ejemplo es la lógica que subyace a los productos de Apple, que concibe que el usuario solo puede empeorar las cosas, porque se va a poner a toquetear y con su ignorancia lo va a estropear todo. Si haces un ordenador para una persona que tiene deficiencias cognitivas, a lo mejor es una buena solución que no pueda tocar nada. Pero para una persona de veintipocos años que tiene ganas de aprender, es una pésima solución. Por eso creo que es muy importante contemplar toda la cadena de uso donde algo se implanta, para ver los efectos que tiene. Al fin y al cabo, la tecnología es cultura y la cultura es una creación humana. En este mundo no hay nada neutro, sería raro que lo fuera la tecnología. Esta responde a intereses, a relaciones de poder, pero también a conflictos y luchas. No todo es dominación, también hay resistencias, autoorganización y maneras de componer otras lógicas.

Abrir las “cajas negras”, esto es, desmontar el control privado del software, es una de las reivindicaciones clásicas de la cultura libre, pero ¿hay otros factores que sean igual de importantes que esa apertura de las cajas negras?
En la historia del software libre se da mucho peso a la cuestión de las licencias, porque fue la manera jurídica de blindar los derechos al uso, al conocimiento, a la modificación y a la redistribución. Pero hay algo no menos importante que no está blindado jurídicamente: la comunidad como institución que custodia el software libre. Abrir la caja negra yo sola en mi casa puede estar bien para mi crecimiento personal, pero lo que permite el empoderamiento es la existencia de comunidades articuladas, porque sin comunidad no puede haber soberanía.

Un ejemplo.
En Wikipedia hubo un gran debate sobre cómo financiarse y una de las opciones era incluir publicidad, y la gente que participaba decidió que no querían que hubiese publicidad. Y esa es una decisión que Wikipedia mantiene, porque hay una comunidad que tiene un contrapoder. La licencia y el código no dejan de ser un instrumento para la soberanía, y la articulación de todo eso requiere de comunidades.

¿Cómo se forman esas comunidades?
Hay una barrera: la idea de que quien se tiene que organizar es la gente que entiende de tecnologías. Eso es como decir que quien se tiene que organizar en la defensa de la sanidad son solo las doctoras; la sanidad es un común que se defiende desde muchos puntos de vista. El conocimiento está en la sociedad y con alianzas suficientes se aborda en todos los frentes. Es fundamental no desatender los problemas ciudadanos y dejarlos en manos de expertos y expertas.

Señalas que la IA no solo es una tecnología, sino que lleva consigo una ideología. ¿Qué nos dice la ideología de la IA?
Así, en un titular, creo que dice que la subjetividad humana es mala, es un fallo en el sistema, algo a superar y eliminar. Pienso que deberíamos tomar esa propuesta y debatirla, reformularla. ¿Cuál es el valor de lo humano? Yo no me niego a pensar en ello, solo que no quiero pensarlo con Google y con Microsoft, sino contigo y con las demás. Vivimos en un mundo poblado de tecnologías muy avanzadas que ponen en cuestión facetas de lo que antes considerábamos que era lo humano. Hay un cierre identitario que defiende lo humano por encima de todo lo demás, como seres superiores. Ahora es una buenísima ocasión de abolir esa pirámide de superioridad y plantearnos una horizontalidad entre humanos, máquinas, y otros seres y formas de vida. Es un tema de época que es apasionante pensar, pero no desde la ideología de los poderosos, sino desde la vida que palpita desde abajo.

Nos llama la atención lo que dices al final del libro, «la ideología de la IA considera que la vejez o la enfermedad son errores de diseño en lo humano”.
Considera que lo humano es sucio, está lleno de enfermedades, lleno de problemas. El ser humano es tan bobo que está poniendo en crisis el planeta, por lo que necesitamos dotarnos de unos mecanismos que superen esa crisis. Pero cuando se dice que el ser humano está poniendo en crisis el planeta, se hace una totalización de lo humano que no tiene en cuenta las relaciones de poder. ¿Qué humanos? ¿Dónde están? ¿Qué capacidad de decisión tienen? Señalemos con el dedo en lugar de hacer esa totalización sobre la humanidad. Estas ideas que consideran a la humanidad sin relaciones de poder no nos sirven para pensar los desafíos que tenemos.

Esos grandes empresarios presentan el futuro de la IA en términos apocalípticos, con la vieja idea de los robots matando a gente por la calle a lo Terminator. Pero parece que todos los demás problemas que ya estamos viendo asociados a la inteligencia artificial se eluden. ¿Por qué crees que se insiste tanto en esas visiones por parte de estos grandes empresarios?
Lo que señalan estos miedos a que los robots nos maten son, a mi entender, marcos opresores, porque refuerzan y dan por hecha una relación de dominación. ¿Quién se ha sublevado a lo largo de la historia? Quienes estaban oprimidos, los esclavos. Esa amenaza de sublevación de las máquinas refuerza la idea de que es legítimo, natural y bueno tratar a las máquinas como nuestros esclavos, como algo que está a mi disposición para hacer lo que le ordeno, que no tiene necesidades. Al final esta idea legitima estructuras de dominación. Tanto si yo domino a alguien como si alguien me domina a mí, la dominación es mala porque no es liberadora. Tenemos muchas narrativas de ciencia ficción en las que los robots se rebelan, pero apenas hay narrativas de colaboración horizontal con las máquinas. Para mí son las más interesantes, porque para tener una relación horizontal con las máquinas, estas deberían ser de otra manera: máquinas que yo pueda amar, de las que me haga cargo, con las que tenga una relación social.

Es que los últimos dos años, a raíz del genocidio de Gaza, se ha puesto muchísimo énfasis en la selección algorítmica y la IA militar. Una de las cuestiones principales de ese uso es la inexplicabilidad: las cajas negras que nos impiden saber cómo se ha llegado a esa decisión ¿Qué supone que se esté usando una selección algorítmica de adjetivos que posteriormente nadie pueda explicar?
La cuestión es cómo se dan por finiquitados los derechos humanos. Habíamos aceptado, que no cumplido, que la peor persona del mundo, el genocida más despreciable, tiene derechos porque es humano. Y ahora vemos lo contrario, no solo en Gaza, sino con el asesinato de personas en el Caribe por parte de EE UU. Esa idea sobre los derechos humanos es lo que legitima la utilización de esas tecnologías. Es volver atrás, finiquitar una etapa que legitimaba que lo humano en sí mismo es portador de derechos. Partiendo de ese cambio, la no explicabilidad es un dato menor, porque si puedo tirar bombas masivamente y matar a todo el mundo sin dar explicaciones, usar tecnologías que no son explicables no presenta ningún problema. Ese uso te separa cada vez más: yo a lo mejor no sería capaz de estrangular a una persona con mis propias manos, pero quizá sí sería capaz de apretar un botón. El enemigo se deshumaniza, se convierte en un número. Cuanto más abstracta sea esa relación, más fácil es ejercer la violencia. Otra cosa son contextos como el Estado español, donde todavía se reconocen los derechos de las personas. En ese caso, usar tecnologías que no son explicables es problemático.

¿Cómo se resuelve este problema?
Lo suyo sería poner en marcha auditorías ciudadanas de todas las inteligencias artificiales, de todos los automatismos que pueden influir en el acceso a los derechos de las personas. La auditoría no consiste solo en ver el código, sino en ver cómo está afectando a las personas en términos de justicia. Hay que jugar con toda la baraja: una jugada es oponerse, otra es criticar la legitimidad, y otra es auditar. En contextos como el de la guerra, el error no preocupa porque no hay que rendir cuentas. Pero vivimos en entornos donde el error sí que preocupa. Por ejemplo, con las mamografías en Andalucía. Ahí lo que tenemos que ver es cómo mantener organizaciones que se preocupen por el error, porque eso es un contrapoder fuerte que vigila y no permite que todo valga.

Hace diez, 15 años había una visión muy optimista de las posibilidades que daban las redes sociales e internet y eso se ha venido abajo. ¿Ha cambiado tu visión en estos años o ya eras escéptica entonces?
Era escéptica, pero lo que yo fuera no viene al caso, porque al final una persona suelta no aporta. Ahora es el momento de recoger ese desencanto y aplicarlo al presente y al futuro, con estas nuevas tecnologías que están en una fase más incipiente. La ventana de posibilidad y de transformación es mayor. Venimos de 15 años de haber experimentado a dónde nos han llevado determinados usos de la tecnología, cuánto sufrimiento han creado en lo personal, cuánta desigualdad en lo social, cuánto dinero han permitido acumular. Tenemos la oportunidad de aplicar con espíritu crítico esa experiencia colectiva al nuevo escenario.

Defiendes que la inteligencia artificial puede ser portadora de horizontalidad. ¿Cómo puede ayudarnos a alcanzar esa soberanía tecnológica popular la propia herramienta?
Lo que tenemos ahora mismo no es portador de liberación. Lo que podemos construir con ello exige activar la imaginación, quitar todos esos productos y servicios que nos dan empaquetados e imaginar otras cosas. Y eso no lo puede hacer cada persona en su casa, pensando: se requiere experimentación. Para eso tenemos que agregarnos, organizarnos y ponernos manos a la obra. Por ejemplo, al hacer una auditoría nos vamos a enfrentar con muchos problemas, pero esos problemas van a ir transformando la idea. No nos vamos a liberar imaginando de manera idealista y en ausencia de conflicto. Hay suficientes suspicacias, dudas, malestares, miedos, unidos con expectativas positivas para experimentar. No me voy a inventar una IA que vaya a ser mucho mejor que ChatGPT y vaya a resolver todos los problemas de la humanidad. No es cambiar un producto por otro, dejar de usar ChatGPT y usar el ChatGPT libre. Pero si aprovechamos la oportunidad y nos ponemos a trastear, podemos crear otra relación con la tecnología que sea liberadora. Tenemos que cambiar las reglas del juego y crear otro juego.

También podemos imaginar que una IA no tenga que ser esta cosa megalómana, gigantesca, sino que puede ser algo un poco más pequeño.
Hay proyectos para que personas que tienen ordenadores portátiles medio buenos donen su capacidad de cómputo para ejecutar ideas a personas que no tienen esa capacidad de cómputo, en una especie de red P2P. Pero si además hay una comunidad de gente, tenemos posibilidades de encuentro, de apropiación. Como sé que estoy usando el ordenador de otra persona, no voy a usar la IA para hacer la primera tontería que se me pase por la cabeza, sino que la usaré con criterios de austeridad, porque entiendo que le estoy quitando capacidad de cálculo a otra persona. Ahí hay una oportunidad de relacionarse de otra forma con la tecnología. Hay modelos pequeños, hay modelos locales, modelos específicos. Es quitar el envoltorio, quedarte con la tecnología base y empezar a levantar según tus necesidades. Y necesidades que no sean finalistas, por ejemplo, necesito una IA que me haga resúmenes, pero también necesito no contaminar, estar en comunidad.

Fuente: El salto

Hace apenas dos años, crear un cartel para una campaña requería horas de diseño. Hoy, ChatGPT puede generar el copy y Midjourney la imagen en minutos. La tentación de la eficiencia inmediata es comprensible, especialmente cuando los presupuestos son ajustados y los plazos, imposibles.

Pero aquí surge la pregunta clave: ¿puede una herramienta entrenada con contenido corporativo mainstream capturar la autenticidad de una lucha o un proyecto social?

La realidad del sector: entre la eficiencia y la autenticidad

El 50% de las organizaciones españolas ya utiliza IA en 2024, superando la media europea del 42%, según datos de la Comisión Europea. Esto representa un crecimiento anual del 39% respecto a 2023, consolidando a España como líder en adopción tecnológica.

Tener IA no implica usarla estratégicamente. Solo el 11,4% de las empresas la utiliza de forma efectiva, según el Ministerio de Transformación Digital. Esto revela una gran brecha entre experimentar e integrar realmente estas herramientas.

Por un lado, organizaciones que han automatizado completamente su comunicación y han perdido esa conexión auténtica con su comunidad. Sus contenidos suenan genéricos, podrían pertenecer a cualquier marca comercial.

Por otro lado, cooperativas y ONG que han encontrado el punto de equilibrio: usan IA para liberar tiempo de tareas mecánicas (transcripciones, estructuras de contenido, primeros borradores) y dedican sus recursos humanos a lo que realmente genera impacto: estrategia, creatividad y relación con sus comunidades.

Y también encontramos colectivos que, por principios, rechazan cualquier herramienta tecnológica y terminan agotando sus recursos limitados en tareas repetitivas que podrían automatizarse.

La pregunta que nos hacemos no es si usar IA, sino cómo usarla sin traicionar nuestros principios.

Nuestra propuesta: IA ética y transformadora

En Freepress Coop creemos que la IA debe amplificar vuestra voz, no sustituirla. Después de más de un año experimentando, hemos adoptado un enfoque que podríamos llamar «IA Ética y Transformadora», en un contexto donde el 50% de organizaciones españolas ya utiliza IA (Comisión Europea, 2024).

Lo que sí podemos hacer con IA:

Investigación inicial: análisis de tendencias y contextos.
Estructuras base: esquemas de campañas y calendarios.
Optimización técnica: metadatos, alt-text, adaptaciones de formato.
Lluvia de ideas: como punto de partida, nunca como resultado final.

Lo que no podemos delegar a la IA:

Estrategia: cada organización necesita un enfoque único.
Creatividad final: la chispa transformadora es humana.
Narrativas sensibles: temas de vulnerabilidad requieren empatía real.
Relación con comunidades: la cercanía no se automatiza.

Herramientas de IA, que pueden ser de utilidad, por si no las conocías:

.Para contenido estratégico:

Claude: Ideal para análisis de contexto y estructuración de ideas complejas. Lo usamos especialmente para crear briefs detallados y analizar el tono de comunicación de nuestras clientas.
ChatGPT: Útil para primeros borradores y brainstorming. Perfecto para generar múltiples enfoques de una misma campaña.

Para diseño y visual:

Canva Magic Design: plantillas base que siempre personalizamos según la identidad de cada organización.
Figma AI: automatiza tareas repetitivas en diseño web, pero la experiencia de usuario la diseñamos nosotras
Midjourney: solo para inspiración visual inicial, nunca como resultado final.

Para análisis y optimización:

Google Analytics Intelligence: para interpretar datos de audiencia.
Metricool AI: sugerencias de horarios óptimos de publicación.
Hemingway Editor: para mejorar claridad de textos dirigidos a públicos diversos.

Importante: todas estas herramientas requieren supervisión humana y adaptación a cada proyecto. La IA propone, pero tú decides.

Checklist: ¿tu organización usa IA de forma ética?

¿Mantiene tu identidad? Si alguien leyera tu contenido sin ver el logo, ¿sabría que es vuestro?

¿Sirve a tu misión? ¿La herramienta te acerca o aleja de tus objetivos transformadores?

¿Respeta tus valores? Si defiendes la justicia laboral, ¿usas herramientas que precarizan el trabajo creativo?

¿Protege a tu comunidad? ¿Qué datos compartes? ¿Dónde se almacenan?

Las contradicciones que nadie quiere ver

Pero seamos honestas: ¿podemos hablar de IA ética cuando cada consulta a ChatGPT consume 500ml de agua y genera 0,27kg de CO₂? Una conversación diaria durante un año equivale a casi una tonelada de CO₂ anual, la mitad de lo que una persona debería emitir en 2050 para cumplir el Acuerdo de París.

¿Es coherente que organizaciones que luchan contra el cambio climático contribuyan a una tecnología que podría consumir tanta electricidad como España en 2027? Los centros de datos podrían cuadruplicar su consumo de agua dulce para 2028, según proyecciones conservadoras.

Como señaló Judith Membrives i Llorens en ComunESS 2024: «Las evidencias que se requieren con otras industrias no existen de momento con la IA, claro, como es innovación…» Su investigación desde los derechos humanos nos recuerda que la IA está vinculada a tecnoprecariedad, tecnocolonialismo, y como ella misma pregunta maliciosamente: ¿nos permite hacer más tareas en menos horas para utilidad de las personas o para el sistema?

Precisamente, su trabajo con Tangente (nuestra cooperativa de segundo grado) en el proyecto «Realidad aumentada e IA contra las violencias machistas» (apoyado por el Ministerio de Igualdad) demuestra que es posible investigar el potencial de la IA como medio para difundir valores de igualdad, diversidad y tolerancia, en lugar de limitarse a reproducir sesgos existentes. El proyecto explora cómo apropiarse de las tecnologías con mirada de género y convertir la IA en herramienta de empoderamiento.

La IA responde a lo que Membrives define como «ideología neoliberal turbocapitalista que pretende convertir todos los aspectos de la actividad humana en algo eficiente, incluso el arte y la creación». Y añade algo fundamental: «Quien tiene interés en controlar la narrativa es quien tiene intereses económicos».

Su campaña «Tu nube seca mi río» visibiliza algo que preferimos ignorar: detrás de la «nube» hay grandes centros de datos con un impacto ambiental devastador.

La verdadera pregunta quizá no sea cómo usar la IA éticamente, sino cuánto deberíamos usarla.

Membrives nos propone algunas pautas críticas:

Generar criterios y protocolos internos para saber qué hacemos y cómo usamos la IA.
Participar en comunidades de práctica con perspectiva transformadora.
Sensibilizar sobre un acercamiento crítico a la tecnología.

Quizás la verdadera innovación para el sector social sea resistirse a la tentación de la eficiencia inmediata y preguntarnos: ¿qué tareas realmente necesitan automatización y cuáles requieren esa «ineficiencia» humana que llamamos empatía, creatividad y pensamiento crítico?

El futuro que queremos construir

La IA no tiene por qué ser una amenaza para la comunicación transformadora. Bien utilizada, puede liberarnos de tareas repetitivas para dedicar más tiempo a lo que realmente importa: conectar, emocionar y movilizar hacia el cambio social.

Estamos trabajando en un enfoque que combina eficiencia tecnológica y sensibilidad humana para crear campañas más potentes con presupuestos optimizados. ¿El secreto? Usar la IA como herramienta, nunca como sustituta del pensamiento crítico y la creatividad.

Imaginemos un ejemplo: en una campaña sobre justicia climática. Podríamos usar Claude para analizar tendencias de comunicación ambiental y ChatGPT para generar 20 propuestas de eslogan. Pero sería nuestro equipo humano quien seleccionaría, adaptaría y desarrollaría la propuesta final que realmente conecte con la audiencia y genere movilización real.

En Freepress Coop llevamos cerca de un año investigando y experimentando con estas herramientas desde una perspectiva cooperativa y transformadora para sacarle el máximo partido. Creemos que otra comunicación no solo es posible, sino necesaria. Incluso —y especialmente— en esta era de inteligencia artificial.

¿Qué desafíos habéis encontrado en vuestras organizaciones? ¿Qué herramientas os han funcionado? Compartamos experiencias para construir juntas una IA más ética.

Si pensáis que la IA puede ayudar a vuestra organización pero no sabéis por dónde empezar, escríbenos a hola@freepress.coop o contadnos vuestros desafíos en comentarios.

Fuente: Freepress

Varios estudios han alertado en los últimos meses sobre las grandes cantidades de electricidad necesarias para entrenar los sistemas de inteligencia artificial generativa, como ChatGPT, Gemini o Grok. Los centros de datos que albergan esta tecnología necesitan mucha energía y también agua, para mantener refrigerados constantemente los ordenadores donde se ejecuta. Que una pregunta a ChatGPT equivalga a la electricidad que requieren diez búsquedas en Google o que la IA en Estados Unidos consumirá en tres años la misma energía que se gasta en toda España son algunas de las previsiones que ponen de manifiesto que la inteligencia artificial ya es un problema medioambiental.

El periodista y activista medioambiental Juan Bordera apunta que en los últimos años se ha extendido el concepto de la “nube” de Internet, una metáfora que evoca una “desmaterialización” de los servicios de la red. Esto dificulta que imaginemos el coste energético de acciones que realizamos diariamente con el ordenador o el móvil. Según Bordera, “no hay nada más material que la nube”, porque requiere “cableado internacional submarino, centros de datos y refrigeradores”. “En un mundo de recursos limitados, en el que el agua y la energía son de necesidad básica, la inteligencia artificial es una auténtica devoradora de estos dos recursos”, sostiene.

“En un contexto de emergencia climática, utilizar un sistema que consume una barbaridad para generar un logotipo, una imagen para compartir en redes sociales o para corregir un texto no me parece sensato”, opina Judith Membrives, responsable de IA y Derechos Humanos de Lafede.cat. Membrives subraya que usar la inteligencia artificial de manera arbitraria “no cubre ninguna necesidad básica” y que, en el escenario de escasez del planeta, habría que apostar por otro tipo de herramientas que realmente sean útiles para la sociedad. Membrives es crítica con la inteligencia artificial generativa comercial. Ve justificados otros usos de la IA, como para hacer predicciones o simulaciones de modelos en el ámbito de la investigación. Matiza, además, que estos otros tipos de inteligencia artificial implican un consumo menor de energía.

El profesor lector de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), Antonio Pita, explica que lo más costoso de sistemas como ChatGPT, en términos de energía y agua, es el proceso inicial de entrenamiento, alimentado con grandes cantidades de datos. Según él, una vez culminado este primer paso, el consumo derivado de su uso diario es mucho menor. “La IA está en sus momentos iniciales y los procesos que utiliza no son eficientes. No obstante, lo que hoy es un hándicap en unos años no lo será”, afirma, en un pronóstico de que la huella medioambiental de la inteligencia artificial se reducirá a medida que se desarrollen algoritmos más óptimos. “Cuando China presentó DeepSeek ya se vio que hacía lo mismo que ChatGPT, pero con un 70% de su coste”, apunta.

Bordera alerta del peligro de caer en la paradoja de Jevons, una teoría económica que afirma que a medida que el perfeccionamiento tecnológico aumenta la eficiencia con la que se utiliza un recurso, es más probable que se produzca un aumento en el consumo de dicho recurso. Lo compara con la mejora de los coches de gasolina de los años sesenta: una mayor eficiencia llevó a un uso generalizado del vehículo particular. En la misma línea se expresa Membrives: “Cuanto más accesible haces una tecnología bajo el mantra de que es más sostenible, su impacto se multiplica”.

“Podemos usar el agua para campos de golf, regadío o para centros de datos; hay que usarla para lo que genere más valor para la sociedad”, opina Pita, que destaca que el 80% de los proyectos de centros de datos que se presentan en España no se aprueban porque la red eléctrica del país no está preparada. Según él, es necesario invertir en ello para poder apostar por las tecnologías del futuro. En el contexto del apagón general del pasado 28 de abril, Bordera sostiene que “si sobredimensionamos las necesidades con una realidad material que es la que es, vamos hacia un mundo de estrés hídrico y castillos de naipes energéticos, en un momento en el que se ha visto la poca robustez de las redes eléctricas”. Los proyectos de centros de datos a menudo chocan con los vecinos de las zonas donde se quieren ubicar. Es el caso de la negativa del pueblo aragonés Villamayor de Gállego (Zaragoza), donde está previsto que se instale un centro de datos de Microsoft. Los vecinos consideran que se hipotecará el futuro del municipio.

¿La regulación es posible?

“No es lo mismo usar IA para entender mejor una cuestión, o como apoyo a un trabajo académico que para un uso básico y de ocio”, afirma Bordera, que considera que se debería restringir el uso de la inteligencia artificial generativa a “especificidades concretas, como la industria médica o la investigación”. Él opina que una solución podría ser que las aplicaciones fueran de pago, pero subvencionadas en sectores que las utilicen con finalidades académicas o de investigación.

“Esto al final será como quien se compra un horno. Tienes la libertad de usarlo tanto como quieras, pero el consumo se ve reflejado en tu factura”, cuenta Pita. Según él, con la inteligencia artificial no se tiene esa percepción, porque el coste energético no lo asume el usuario, sino que repercute en unos servidores que no ve y que utiliza de forma gratuita. Pronostica que dentro de un tiempo las aplicaciones de IA serán de pago y que, al tener que desembolsar dinero por ese servicio, “el uso responsable se regulará según el consumo que haga cada uno”.

Membrives recuerda que el reglamento de inteligencia artificial de la Unión Europea (Eu AI Act) ya se quedó corto en el momento de su aprobación, porque no incluía la inteligencia artificial generativa. Según ella, habría que replantear esta normativa para limitar ciertos usos. “La inteligencia artificial es una muestra flagrante del tecnocapitalismo, de como se intenta sustituir trabajo cognitivo, tradicionalmente cualificado”. “Lo que tenemos que hacer los movimientos sociales y desde los movimientos críticos es cuestionar si esta es la tecnología que necesitamos en el día a día”, concluye la responsable de IA y Derechos Humanos de Lafede.cat.

Perdemos capacidad cognitiva

Pita destaca la opción de deep research que ofrecen algunos de los chats de inteligencia artificial. En estos casos, herramientas como ChatGPT intentan recopilar datos utilizando más fuentes de información y con una verificación adicional. “Esto conlleva un consumo más elevado, pero si lo pensamos desde el punto de vista de lo que consumiría una persona para intentar llegar a un resultado similar, el consumo es mínimo”. El profesor de la UOC ve justificados usos como estos, pero dice que hay que hacer un uso responsable de estas herramientas y evitarlas para aplicaciones de ocio que aporten poco valor. “Si crees que vas a hacer un uso incorrecto, piénsatelo dos veces”, apunta, ante el coste energético que implica cada línea de diálogo con el chat.

Membrives es profesora en el seminario sobre Tecnologías de la Información e Internet en el máster de Filosofía para los Retos Contemporáneos de la UOC. En una práctica invita a su alumnado a utilizar herramientas de IA generativa para evidenciar que no es lo mismo hacer una búsqueda automática que manual, utilizando diferentes fuentes de información, en un trabajo de selección llevado a cabo por un cerebro humano: “Si usas lo que te da la IA de forma acrítica puedes sostener errores graves de concepto, hay cosas que ChatGPT puede inventarse, sin ninguna evidencia”. En este sentido, cree que hay que “introducir mucha más perspectiva crítica en las aulas”. Menciona también un estudio que realizó Microsoft para valorar cómo la inteligencia artificial facilitaba el trabajo de sus empleados: “Uno de los resultados es que perdían habilidades cognitivas”.
Una decisión de futuro

“Yo soy defensor de la IA porque creo que lo cambiará todo y pienso que compensar la huella de carbono es más una estrategia de país, de hacia donde queremos ir y de poner las infraestructuras adecuadas”, concluye Pita. Membrives opina que “hay que alzar la voz porque nos están intentando poner IA generativa por todas partes y hay que apostar por otras alternativas, en la situación de emergencia climática en la que nos encontramos”. Bordera alerta de que “ya hemos chocado con muchos límites del planeta”, como los conflictos derivados de la obtención de minerales como el cobre, el litio o el cobalto, necesarios para fabricar productos electrónicos. El elevado coste energético de la IA generativa “nos pone en una tesitura en la que se encarecerá la factura de la luz y del agua, un bien escaso por las sequías”, fruto de “la locura a la que el cambio climático ha llevado al ciclo hidrológico”, concluye Bordera. Ve fundamental el hecho de “decidir a qué se dedican los recursos” básicos y él espera que no sea una inteligencia artificial la que acabe tomando esa decisión.

Hacia un uso responsable

En Somos Connexión trabajamos para hacer un uso de la inteligencia artificial con la máxima responsabilidad. Con el asesoramiento de Membrives, nos estamos formando sobre cuáles son los impactos de la IA para encontrar el uso correcto que le podemos dar como entidad de la economía social. Buscamos casos de procesos automáticos que puedan ayudar a nuestro equipo a evitar tareas repetitivas para dedicarse a otras de mayor valor. Estamos llevando a cabo esta investigación de manera colectiva, sumando esfuerzos con otras cooperativas y con la voluntad de poder hacer pedagogía sobre cómo utilizar la inteligencia artificial.

Fuente: https://somconnexio.coop/es/sostenibilidad/hacia-un-uso-responsable-de-la-ia-tecnologia-devoradora-de-agua-y-electricidad/

¿Sabías que puedes personalizar ChatGPT para adaptarlo a las necesidades de tu organización? En este taller rápido, descubrirás cómo formular preguntas de manera estratégica para automatizar tareas, mejorar la comunicación y optimizar procesos. Está especialmente orientado a las necesidades de las organizaciones del Tercer Sector, Cooperación y la Economía Social.

En este taller veremos:

• Cómo formular preguntas precisas para obtener mejores respuestas
• Técnicas de prompting avanzadas para maximizar la utilidad de la IA
• Casos prácticos de IA aplicada a ONG y entidades de la ESS

Más allá del debate sobre la IA, necesario y complejo, desde nuestras organizaciones debemos conseguir llevar la IA al siguiente nivel  y hacer que trabaje para tu misión social!

En este taller mostraremos varios ejemplos de tareas que mejoran exponencialmente con la IA: una búsqueda en Google y una búsqueda en Perplexity; una tarea de gestión (un recurso a una resolución provisional de subvención) apoyándonos en ChatGPT o Claude; un par de ejemplos de técnicas de prompting para demostrar como la técnica importa para conseguir resultados relevantes y de calidad; y para acabar, un paseito por algunos GPTs personalizados.

Además de un espacio para dudas e inquietudes sobre este tema!!

Contaremos como docente facilitador estrella de este espacio con Jose Ruibérriz, Responsable de Economía Social de ACPP-Andalucía.

En breve sacamos una formación específica sobre la práctica y la ética detrás del uso de las herramientas de IA. Esperamos que este aperitivo te resulte interesante.

Te esperamos!!

Jose Ruibérriz de Torres López

Transformación Digital y Economía Social y Solidaria (ESS)

Con más de 20 años de experiencia en cooperación internacional y Economía Social y Solidaria (ESS), llevo una década impulsando la transformación digital en mi organización. Mi enfoque combina tecnología, metodologías estratégicas y valores de justicia social para mejorar la transparencia, eficiencia e impacto de las organizaciones del tercer sector.

Desde el equipo de dirección de Asamblea de Cooperación por la Paz (ACPP), he liderado procesos de innovación y gobernanza participativa en redes de ESS, promoviendo herramientas como inteligencia artificial, automatización y plataformas digitales para optimizar la gestión y la toma de decisiones. Desarrollo NexoONG, un ERP diseñado para fortalecer la planificación y la gestión financiera de entidades sociales.

Trabajo con OKR, marco lógico y Kanban para mejorar la planificación y ejecución de proyectos, favoreciendo un enfoque ágil y adaptable a los desafíos del sector. Actualmente, sigo explorando cómo la IA generativa y la digitalización pueden potenciar el impacto y la sostenibilidad de las organizaciones sociales.

¿Desde hace un año oyes hablar de Chatgpt pero jamás lo usaste? ¿Crees que hay forma de optimizar tu trabajo mediante Inteligencia artificial(IA) pero no sabes cómo? ¿Quieres conocer ejemplos y herramientas prácticas de IA?

Esta es tu formación: inscríbete en este formulario.

El lunes 18 de marzo de 10:00 a 12:00 horas continuamos con las formaciones centradas en el fortalecimiento de colectivos y empresas de Economía Social y Solidaria y del Tercer Sector. En esta ocasión aprenderemos sobre inteligencia artificial.