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/

Presentación

En nuestras organizaciones siempre tenemos proyectos en mente, nuevas propuestas. O incluso algunas que no sabemos darle forma, rediseñarlas para que genere impacto real. O aquel proyecto increíble (para nosotras) pero que no conseguimos financiación.

¿Te gustaría mejorar el diseño de tus proyectos para que sean más transformadores y que conecten con las necesidades sociales, hablen el lenguaje de las convocatorias y además se sostengan en el tiempo?

Ese es el enfoque de esta formación.

Una formación presencial de 2 días intensivos donde trabajarás sobre tu propio proyecto, acompañado de metodologías prácticas, visión sistémica y herramientas digitales.

La idea no es rellenar formularios. Venimos a darle estructura, alma y estrategia a tu propuesta. Desde la Teoría del Cambio hasta el Marco Lógico, pasando por una mirada sistémica que te ayudará a ver el bosque (y no perderte entre los árboles).

Esta formación está dirigida fundamentalmente a personas responsables de proyectos en entidades sociales, equipos técnicos que formulan, diseñan o evalúan intervenciones, entidades del Tercer Sector que buscan profesionalizar y dar un salto cualitativo en su diseño de proyectos. Y en general a personas con ideas potentes que necesitan un marco estructurado para aterrizarlas con coherencia y estrategia.

Día 1: Diseño con Teoría de Cambio. Del propósito al diseño estratégico

Día 2: Integración con Marco Lógico y Herramientas IA. Del diseño a la formulación técnica

Metodología

La formación está diseñada como una experiencia de trabajo individual y colectivo. Cada participante trabajará sobre un proyecto real —propio o de su entidad—, que servirá como base para aplicar paso a paso las herramientas, conceptos y marcos de referencia.

Se realizarán dos sesiones de 8 horas de duración, en forma mañana y parte de la tarde, hasta las 17 horas. Estas sesiones son presenciales y vivenciales como forma de conectar con los conceptos de la Teoría de Cambio, así como para generar conversaciones y aprendizajes directos.

Usaremos materiales adaptados, recursos visuales, y agentes de inteligencia artificial diseñados expresamente para acompañar la formulación en tiempo real.

​Cada persona participante tendrá acceso al entorno de formación CAIS, donde encontrará el material de seguimiento de la formación, recursos, ejercicios, videos, enlaces y otras referencias clave para el aprendizaje. También herramientas de conexión como foros y chat de ayuda y consulta.

Como complemento a las jornadas presenciales, cada persona dispone de 2 horas de consultoría y apoyo para avanzar o profundizar en elementos a desarrollar en el proyecto base en el que haya estado trabajando en las sesiones.

Cuándo: 23 – 24 de junio. Mañana y tarde.
2 sesiones presenciales + 2 horas de apoyo y consultoría online.
Dónde: Espacio Creativo T11
Precio: 234 euros. *Precio estándar. Consultar bonificaciones y precios especiales para entidades socias ó redes aliadas
16 horas bonificables por FUNDAE

Más información e inscripciones:https://hola.cais.coop/diseno-de-proyectos-para-impactar

Una nueva polémica se ha desatado en las redes durante las últimas semanas por la proliferación de dibujos generados con Inteligencia Artificial (IA) siguiendo el estilo de Studio Ghibli, un estudio de animación japonés considerado de los mejores del mundo. Según datos proporcionados por el mismo CHatGPT, se calcula que se han usado 216 millones de litros de agua en una semana para poder refrigerar sus servidores (se estima que una sola interacción necesita de 0,5 a 2 litros de agua) a una temperatura segura mientras se generaban millones de este tipo de imágenes. Más allá del debate sobre los derechos de autor y el reconocimiento a la creatividad, la IA abre en nuestro día a día un sinfín de interrogantes sobre los límites de su uso que desde la economía social y solidaria (ESS) están empezando a abordar.

Al margen de los defensores a ultranza de las nuevas tecnologías, el boom de la IA está dando pie un conjunto de actitudes distópicas que predicen un futuro en el que los humanos ya no servirán para nada porque serán sustituidos por robots. La alarma se ha disparado con la irrupción de chatGPT que, junto con DALL·E o Midjourney, son herramientas de IA generativa, es decir, que tienen la capacidad de crear contenidos nuevos, ya sean textos, imágenes o música. Sin embargo, hay que tener en cuenta que hay muchas otras herramientas de IA que hace más de 20 años que se están utilizando, como los programas de análisis de datos basados en algoritmos de clasificación.

Para Judith Membrives, investigadora en IA y derechos humanos, es importante alejarse de las visiones tecnofóbicas y tecnoutópicas de la IA y promover un análisis crítico del fenómeno, como se hace con el consumo de cualquier otra cosa, ya sea de ropa o de alimentación. “Tal como se está introduciendo en el mercado, la IA responde a la ideología neoliberal turbocapitalista que pretende convertir todos los aspectos de la actividad humana en algo eficiente, incluso el arte y la creación, con la intención de precarizar más la experiencia humana en general. Y no me refiero solo al ámbito laboral, ya que también precariza la capacidad de pensar y de salir de los imaginarios más comunes”, opina. Y continúa: “Esta precarización implica que debamos plantearnos lo que validamos como saber y lo que no, puesto que lo que no está codificado deja de tener valor o genera la obligación moral de codificarlo, independientemente de que los colectivos implicados quieran o no”. “Se trata de una dinámica que tiene como consecuencia la homogeneización propia de la ideología occidental: de nuevo, es la idea del hombre blanco que nos evangeliza con las maravillas de la tecnología”, agrega.

Por todo ello, tiene claro que las economías transformadoras tienen la responsabilidad de plantearse la introducción de esta tecnología bajo nuevas premisas que permitan ponerla al servicio del bien común, desde valores como la interdependencia, la mancomunación de recursos, la cooperación o la perspectiva feminista, antirracista y decolonial. “¿Y si pusiéramos la IA a trabajar para adaptarnos a la transición eco-social?”, propone Membrives.

Precisamente para pasar de la mirada a la acción crítica, el grupo cooperativo Tangente –con la participación especial de Otro tiempo– y la asociación Trastería de ideas han desarrollado el proyecto Realidad aumentada e Inteligencia artificial contra las violencias machistas. El equipo implicado indica que el objetivo básico del proyecto es apropiarse de las tecnologías con mirada de género y a la vez “estar en el lugar en el que no se nos espera, huir de la estrategia del avestruz que a menudo seguimos cuando algo nos da miedo o no lo terminamos de entender, y no dejar que se nos pase el tren de las tecnologías sin enterarnos”. Quieren plantear la IA como herramienta de empoderamiento y ver todas las posibilidades que ofrecen en la lucha contra las violencias machistas, de la mano de tecnólogas con mirada de género y ESS.

En este aspecto, también coincide la cooperativa tecnológica Colectic. Núria Alonso, una de sus miembros, apunta: “Entendemos la IA como una herramienta potentísima que permite generar grandes avances y cambios. Como sociedad, tenemos el reto de que estos cambios no sirvan para aumentar las desigualdades que atraviesa nuestro planeta, sino que sirvan para garantizar el bien común siguiendo los valores de la ESS”.

La IA en el día a día cooperativo

Miembros del grupo cooperativo Tangente manifiestan que las tecnologías nuevas son nuevas oportunidades, “y lo importante es apropiárselas y decidir nosotras para qué las queremos y cómo las queremos utilizar”. Aunque actualmente hay variedad de usos y posiciones entre las 13 cooperativas del grupo, han organizado un laboratorio como punto de encuentro para compartir inquietudes con profesionales de la comunicación y de la sensibilización utilizando herramientas de IA generativa. “Cuando empezamos el acercamiento a la IA tenía más que ver con la curiosidad; ahora empezamos a hacer un uso más profesional y lo vemos como una herramienta de apoyo en los trabajos, por ejemplo, en perfiles de comunicación o en la redacción de proyectos”, explican. A pesar de que ya se está usando, reconocen que no han tenido un diálogo interno sobre en qué términos, para que sí y para que no, y cómo reconocer al exterior cuando lo usan.

Pero, ¿puede ser la IA una amenaza para el mercado social? ¿Es compatible que la IA ayude a des-precarizar la ESS facilitando algunas tareas habituales en las organizaciones y a la vez genere más precarización en algunos sectores al prescindir de profesionales de determinados ámbitos? En Tangente, son categóricas: “Preferimos las personas a las máquinas, aunque nos gusten las máquinas y sean muy útiles”. Prosiguen: “En nuestra experiencia, su uso puede ser útil como herramienta de apoyo, si sabes de lo que hablas, pero si no conoces bien el tema y no sabes discriminar, no es una herramienta fina, ya que le falta profundidad y se basa en estereotipos”. Por su parte, Membrives añade que, aunque le cuesta poner el foco en el uso individual, cree que también hay un posicionamiento político en las tareas que se le piden a una IA: “Una cosa es utilizarla para agilizar tu trabajo y otra es usarla para ahorrarnos pagar una profesional. Yo creo en la redistribución, así que rechazo ese tipo de usos”.

Uno de los aprendizajes clave del laboratorio organizado por Tangente, en palabras de la ingeniera informática y activista por el software libre Margarita Padilla, es que la IA no es una herramienta de conocimiento sino de reproducción de patrones y aprendizajes, y que se está usando un modelo de lenguaje como si fuera un modelo de conocimiento. “Cuando entendemos que la IA es una distribución de palabras probables, podemos dejar de otorgarle el poder genuino del conocimiento”, reflexiona el equipo de Tangente.

Joan Caballero, referente del equipo de sistemas de la cooperativa de telefonía ética SomConnexió, sostiene que la IA puede tener impacto positivo en el día a día de las organizaciones porque permite ganar en eficiencia y ayuda a poner los esfuerzos en las tareas de mayor valor. Y sigue: “Es más gratificante para una persona de nuestro equipo de atención a las usuarias y más útil para nuestras consumidoras que podamos dedicar 20 minutos al teléfono para ayudar a una persona mayor a configurar sus servicios, que haciendo clics pegando información de un sistema a otro. Gracias a la automatización de procesos nos podemos dedicar más tiempo a ofrecer una gestión de los servicios desde los cuidados, hacia dentro y hacia fuera, poniendo el bienestar de las personas en el centro”. De hecho, en SomConnexió ya utilizan algunas herramientas IA ­–algunas, desde hace años– como soporte a los programadores informáticos para buscar soluciones a problemas técnicos, o para clasificar automáticamente las peticiones de servicios que les llegan.

En Colectic, también creen que la IA puede ser una oportunidad para las organizaciones de ESS, especialmente para las más pequeñas, ya que podría usarse para automatizar procesos de tareas administrativas, contabilidad, gestión de proyectos o seguimiento de donaciones. Según Alonso, se liberaría tiempo de las personas para concentrarse en actividades más estratégicas o directamente relacionadas con los objetivos solidarios de las organizaciones. También podría tener un impacto muy positivo en términos de inclusividad: “Mediante las tecnologías de traducción automática o de accesibilidad digital, basadas en lenguajes que entiendan nuestras organizaciones y alimentadas con nuestros datos, podríamos llegar a una audiencia más diversa, incluyendo personas con discapacidades o de diferentes idiomas y culturas”.

La Red de Economía Alternativa y Solidaria REAS – Red de Redes se sitúa en los mismos parámetros. “Hay que provechar las oportunidades que pueden abrirse para que las entidades tengan mayor incidencia económica y social gracias a ciertas herramientas, pero sin perder de vista el impacto ambiental y en materia de Derechos Humanos detrás de estos procesos”, señala Blanca Crespo, responsable de comunicación. Por ello, recuerda que en el marco de este movimiento, especialmente en ComunESS (espacio de encuentro entre personas y entidades de la comunicación en la ESS), hay abierto un debate hace años –abordado en encuentros como éste con ponencias específicas sobre IA­– que enfatiza la importancia de aplicar también aquí criterios de consumo responsable así como de democratizar estas nuevas tecnologías, el poder y el rédito asociado.

¿Una IA ética?

Uno de los grandes contras de la IA es su sostenibilidad ambiental, especialmente su gran coste energético para entrenar al ordenador. Además, según la Agencia Internacional de la Energía, el mantenimiento de los centros de datos consume alrededor del 1,5% de la energía global y el uso de grandes cantidades de agua para refrigerarlos, y su predicción es que en los próximos 5 años la demanda se duplicará, alcanzando una cifra de 945 teravatios hora. De hecho, confirma la tendencia ya anunciada en el Informe sobre la Economía Digital publicado por la ONU en 2024, que se señalaba que el consumo de electricidad de los principales operadores de centros de datos se había más que duplicado entre 2018 y 2022 por la expansión de los nuevos servicios tecnológicos, entre ellos los que tienen de base la IA, con empresas como Amazon, Alphabet, Microsoft y Meta entre los mayores contribuyentes.

Todo esto sin tener en cuenta todas las vulneraciones que se dan en la primera etapa de la cadena de subministro tecnológica: el extractivismo que impacta terriblemente en las comunidades ricas en minerales, degradando suelos, contaminando aguas y contribuyendo al cambio climático, la explotación laboral en las minas que emplean a menudo niños y las mafias que se alimentan con este negocio.

Ante este panorama de devastación ambiental, ¿hasta qué punto es viable imaginar una IA ética? Membrives afirma: “Hay que desmantelar la creencia de que necesitamos una IA generativa que nos ayude a todo y pensar en aplicaciones con objetivos concretos y funcionalidades focalizadas ­–algo que ya está empezando a pasar incluso en el sector más comercial, que puedan impulsarse en un escenario de escasez de recursos y pensando en la sostenibilidad”. Alonso lo define como modelos que no impliquen contradicción con la mirada eco-social: “más pequeños, entrenados con fuentes de datos próximas y que den respuesta a nuestro contexto cultural”.

Para no bajar la guardia, Membrives plantea algunos interrogantes sobre la posibilidad de impulsar una IA basada en los principios de la ESS, ya que “a menudo reproducimos modelos de Silicon Valley basados en la idea de innovación o progreso y el replanteamiento debería ser más radical”. La investigadora observa: “Las que venimos del mundo del software libre debemos cuestionar si sus valores sirven o no para afrontar la IA generativa: la esencia de su funcionamiento (la cantidad de datos que necesita, el impacto ambiental…), por mucho que sea de código abierto, no nos exime de otras lógicas capitalistas”.

Asimismo, Alonso declara que pensar en una IA que responda a la lógica del software libre implica transformar muchos de los procesos que hacen posible una IA generativa. “Primero, entender el código con el que está escrita: que sea consultable a través de repositorios públicos, que los algoritmos que la hacen posible sean reutilizables. Pero la IA no es solo el software, también los datos con los que se ha entrenado: ¿de quién son? ¿tenemos derecho a usarlos para entrenar una IA? ¿Tenemos a nuestro alcance bases de datos de licencias abiertas para su reutilización?”. Además, Alonso insiste en la importancia de la infraestructura técnica para hacer funcionar esta IA, ya que de poco servirá que sea ética si se almacena en los centros de datos de las grandes empresas: “Nuestra IA de código abierto se sostendrá en infraestructuras públicas, tendiendo a construir un futuro común digital”, presagia.

Para Caballero, es evidente que ahora no existe la capacidad para desarrollar IA desde la ESS, por lo tanto, cree que lo importante es poner el foco en cómo se ha generado cada una de ellas y “reclamar transparencia para conocer cómo se han entrenado, qué procesos han usado, qué refinamiento, cómo de abierto es el código y las herramientas usadas, etc”. También Membrives insiste en que a lo que debemos plantar cara es a la oligarquía que se está construyendo alrededor de esta tecnología, y exigir una regulación mucho más restrictiva en términos de transparencia.

En este sentido, hay que destacar que en 2021 se aprobó la normativa de la Unión Europea para regular el uso de la IA, prevenir los riesgos e intentar actuar sobre este fenómeno con el objetivo de garantizar la seguridad de los usuarios. “Pensamos que la legislación europea va por buen camino y desde la ESS creemos que podemos aportar esta consciencia, hacer de lobby y estar presentes en estas regulaciones para poder marcar qué usos son socialmente inaceptables, como la clasificación de patrones o de personas según su rastro en internet”, valora Alonso.

Frente común desde la ESS

Como en cualquier sector de la ESS, cooperar y tejer red será también la manera de hacer frente a la IA. En Tangente, admiten que hacer frente a la IA es necesario, pero “genera un marco de amenaza y una respuesta de autodefensa, cuando la idea es ir más allá y pasar a la creación, a la reapropiación”. Para empezar, creen que hay que tener un conocimiento muy claro de lo que son las tecnologías de inteligencia artificial. “Así como mucha gente identifica el navegador con el buscador de Google, o internet con las redes sociales, ahora identificamos inteligencia artificial con unos pocos productos de inteligencias artificiales generativas”, constatan.

Para avanzar colectivamente, ya se han dado los primeros pasos. Como ejemplo, el laboratorio y sus frutos, que han sido de gran ayuda para Tangente: “Hemos aprendido que chatGPT no es un modelo de conocimiento sino un modelo de lenguaje; que es chaquetero; que no tiene opinión propia (¿o sí?); que reproduce la hegemonía a cultural y al funcionar por repetición los conocimientos menos normativos son más difíciles de encontrar; cómo son sus sesgos y estereotipos patriarcales, coloniales y racistas; con qué fuentes trabaja y cómo se apropia del conocimiento de otras. Incluso hemos aprendido que la gente joven lo utiliza como si fuera su psicóloga particular, para no sentirse tan sola”, cuentan. Conscientes de que con la IA generativa están en juego cuáles son los marcos de pensamiento, qué se convierte en verdad social y qué es invisible, recomiendan tener una actitud de curiosidad crítica para no perderse su impacto social y poder generar espacios de oportunidad a través de ella, aunque “aún está por ver cómo se van a concretizar esos espacios de oportunidad”, confiesan.

Otra gran iniciativa colectiva que suma esfuerzos alrededor de la tecnología, IA incluida, es Som IT Cooperatiu, una cooperativa de segundo grado creada por Som Connexió, Som Mobilitat y la Fundación de Fiare. Su objetivo es generar sinergias, asegurando la mirada colectiva mediante el trabajo de cooperativas tecnológicas expertas o que puedan seguir aumentando su conocimiento y compartiéndolo con varios proyectos, y fortaleciendo al conjunto de la ESS.

En definitiva, las expertas tecnológicas del movimiento de la ESS están alineadas con su propuesta de acercamiento crítico a la IA y animan a las entidades a utilizarla responsablemente para cuestionarla y, a partir de ahí, crear alternativas coherentes con sus valores y con la situación eco-social. “El conocimiento es el primer paso, el segundo es apostar colectivamente por construir herramientas tecnológicas que den respuesta a las preguntas que se formulan en la sociedad actual. Y, por supuesto, mancomunar recursos para dar una respuesta colectiva”, concluye Alonso.
Inteligencia artificial.

Fuente: El salto

Según la autora la creciente adopción de sistemas Inteligencia Artificial (IA) en distintos ámbitos de nuestra vida nos obliga a reflexionar desde una perspectiva ética y política en torno a estas tecnologías. Este artículo aborda tres problemas éticos (libertad, igualdad y crisis ecosocial) relacionados con la IA que buscan ir más allá de los planteamientos éticos más frecuentes y cuestionar no solo la eticidad de las implicaciones de estas tecnologías, sino también los presupuestos morales y políticos que en ella subyacen.

Las tecnologías de inteligencia artificial (IA) han emergido con fuerza durante los últimos años llegando a convertirse en el foco de acaloradas discusiones no solo en el ámbito tecnológico, sino también político, académico, filosófico y la esfera pública en su conjunto. Las promesas de mejora y progreso que se atribuyen a la IA se entremezclan con las preocupaciones que generan los posibles riesgos que estas tecnologías pueden producir tanto a escala individual como en el conjunto de la ciudadanía y los sistemas democráticos.¹

Aunque estos debates son útiles y sin duda necesarios, casi todos ellos asumen 1) que la adopción de la IA es inevitable y 2) que estas tecnologías son neutrales y sus efectos nocivos o beneficiosos dependen del uso que se haga de ellas. En este artículo abordamos brevemente tres grupos de problemas éticos –privacidad, autonomía humana y libertad; sesgos, discriminación e igualdad; y crisis ecosocial– que surgen en torno a la IA y que, de distinto modo, ponen de relieve como estas tecnologías, lejos de ser neutrales, son inherentemente políticas y, por tanto, su adopción responde a un compromiso con ciertos proyectos ideológicos.² Desde esta perspectiva la IA no es un conjunto de tecnologías neutrales, sino una industria que se vale de la extracción y explotación no solo de los recursos naturales, sino también de nuestros datos y nuestros cuerpos.

 Algunos problemas éticos de la IA

Privacidad, autonomía humana y libertad. Una de las componentes esenciales que necesita cualquier sistema de IA para poder funcionar son los datos. Los datos son la información, la experiencia si usamos una metáfora humana, de la que se nutren los algoritmos (los sistemas de reglas) que permiten que la IA funcione. Grosso modo, podríamos decir que los algoritmos aprenden de los datos a extraer las relaciones y los resultados más probables. Identifica patrones que se encuentran presentes en los datos y así puede hacer estimaciones precisas. Por este y otros motivos la recopilación de datos es una práctica que tiene lugar diariamente de forma masiva y que nos afecta a todos.

En este contexto, muchos planteamientos éticos vinculados a la recopilación explotación y uso de los datos se plantean en relación con los problemas que estas prácticas pueden suponer, primero, para la privacidad. Los datos que se recopilan a través de nuestros relojes inteligentes, el consumo de películas y plataformas en streaming, etc, pueden contener y eventualmente revelar información extremadamente privada sobre nuestras vida como nuestra orientación sexual,³ nuestras prácticas sexuales, nuestra vida sentimental, familiar, y muchas otras cuestiones que con casi toda seguridad no compartiríamos con una persona de poca confianza y, aún menos con un extraño.⁴

Pero los problemas relacionados con los datos también pueden producir problemas en relación con la autonomía humana y la libertad individual. En relación con la autonomía humana el problema se encuentra relacionado con la pérdida de la capacidad para pensar y tomar decisiones por nosotros mismos en una sociedad donde el uso de algoritmos de IA es cada vez mayor. Pensemos que cuando Netflix o cualquier plataforma de streaming nos hace una recomendación sobre qué película o serie podríamos ver, casi automáticamente desaparece un abanico entero de posibles contenidos que podríamos haber elegido si hubiéramos sido nosotros los que hubiéramos hecho la selección. El problema aquí no es tanto que la recomendación en base a nuestras elecciones previas, sino nuestra predisposición a mantenernos dentro de las películas seleccionadas por el algoritmo.

En el caso de las plataformas de streaming esto puede ser algo anecdótico, pero ¿qué sucedería si este tipo de sistemas se usaran para recomendarnos que nuevos productos disponibles en el supermercado nos gustarán más en base a nuestras preferencias alimenticias? ¿Y si las recomendaciones fueran sobre qué carrera estudiar, qué universidad elegir, dónde veranear o con quién tenemos más posibilidades de construir una relación sentimental duradera? Nuestra tendencia no solo a considerar, sino en muchos casos a adoptar las recomendaciones de la tecnología puede resultar muy problemática si el número de ámbitos en los que estas actúan aumenta. Aunque seamos nosotros los que creemos tener la última palabra, lo cierto es que este tipo de recomendaciones acotan nuestro rango de actuación y en muchos casos eliminan siquiera la posibilidad de plantearnos otras preferencias, caminos y/o alternativas que rompan con ese sendero que los algoritmos marcan a partir de nuestros gustos previos.

Además de la pérdida de autonomía humana, la recopilación y uso masivo de datos también puede afectar a la libertad individual. En la tradición liberal que predomina en los países occidentales la libertad se entiende como la ausencia de interferencia para actuar de la forma que nosotros consideramos más adecuada siempre y cuando esta se mantenga dentro de los límites que permiten la convivencia dentro de una comunidad política.^5,6 Para ejemplificar como la IA afecta a esta idea de libertad normalmente se recurre al uso que hace China de estas tecnologías. El sistema de crédito social chino funciona a través de la recopilación de ingentes cantidades de datos sobre sus ciudadanos para sancionarlos o premiarlos en función de cómo de “cívica” haya sido su conducta. Así, por ejemplo, a los ciudadanos que hayan acumulado una serie de faltas, como ausencias a citas médicas o cruzar la calle con un semáforo en rojo, puede llegar a prohibirles realizar vuelos internacionales.⁷ En este sentido, resulta evidente como ciertas formas de uso de nuestros datos puede entrar en conflicto con la libertad individual de las personas.

El sistema de crédito social chino funciona a través de la recopilación de ingentes cantidades de datos sobre sus ciudadanos para sancionarlos o premiarlos

Aunque en Europa este tipo de sistemas estarán prohibidos según la regulación de IA,⁸ cabría preguntarse hasta qué punto, por ejemplo, el uso de sistemas de IA para determinar a qué personas se les otorga un crédito bancario y a quiénes se les deniega, controlar las fronteras, otorgar visados, etc., constituyen o no actos contrarios a la libertad. Si atendemos a otras formas de entender la libertad que se salgan del marco del liberalismo como, por ejemplo, la que se maneja dentro del marco del republicanismo donde la libertad no se entiende con relación al individuo, sino a la comunidad en su conjunto,⁹ entonces encontramos que es posible que los sistemas de IA preserven la libertad individual, es decir, no interfieran en nuestra vida, y, sin embargo, no nos permitan ser ciudadanos libres.¹⁰

El concepto de libertad como no dominación que opera en el seno del republicanismo muestra cómo, a ojos del liberalismo, un esclavo podría ser considerado libre si tuviera un amo muy bueno que le permitiese hacer lo que quisiera. El hecho de que el esclavo elija sus actos no le hace menos esclavo, pues siempre se encuentra bajo el control de su amo. En este sentido, el republicanismo y sus versiones contemporáneas ofrecen unas nuevas lentes con las que problematizar la IA y ser más críticos con estas tecnologías .

Estas reflexiones apuntan a que aún en aquellas circunstancias en las que la IA no llegase a interferir directamente en nuestra vida, el hecho de que estas tecnologías se materialicen en todos los ámbitos de nuestra vida convierte a las empresas que recopilan nuestros datos en dueños de nuestras vidas.

El republicanismo y sus versiones contemporáneas ofrecen unas nuevas lentes con las que problematizar la IA y ser más críticos con estas tecnologías

En el capitalismo de la vigilancia en el que son otros los que disponen de nuestros datos y los que eligen cómo y cuándo usarlos, nosotros, la ciudadanía, dejamos de ser libres¹¹.

Sesgos, discriminación e igualdad. En relación con los datos no solo importa cuántos datos se recopilen. También hay problemas éticos que surgen en función del tipo de datos que se usen para nutrir los sistemas IA. Como mencionábamos en el apartado anterior la IA aprende de los datos con los que se le entrena, principalmente, buscando patrones de repetición que le permitan identificar las relaciones más probables en función de la frecuencia. El entrenamiento y uso de datos de mala calidad y poco representativos en el caso de la IA puede producir problemas de discriminación y, por tanto, resultados que generan situaciones incompatibles con la justicia entendida en términos de igualdad.¹²

Los problemas de discriminación en la IA pueden tomar distinta forma y se pueden deber a cuestiones de raza, etnia, género, clase social, religión, lenguaje, etc.¹³ Estos problemas se producen cuando los datos de los que se nutren los sistemas de IA no son representativos y, al contrario, tiende a sobrerrepresentar a unos colectivos frente a otros. En la medida que la IA, como sucede de manera generalizada en el ámbito científico-tecnológico, es marcadamente androcéntrica los datos suelen representar con mayor frecuencia a los hombres blancos antes que a cualquier otro grupo de personas. Así, desde que estas tecnologías han empezado a operar entre nosotros se han ido descubriendo este tipo de sesgos que generan discriminación.

Para ilustrar esta problemática podemos usar el ejemplo del sistema IA que hace unos años puso en marcha Amazon para optimizar su proceso de selección de personal y elegir a los mejores candidatos para un puesto.^[14 Sin embargo, al poco tiempo de tener en funcionamiento este sistema, la compañía se dio cuenta de que a los currículums de mujeres se les asignaba, de manera sistemática, una puntuación más baja que a la de los hombres. Tras analizar qué estaba sucediendo descubrieron que en los datos con los que se había entrenado al algoritmo, que procedían de los procesos de selección de personal de la empresa durante los 10 años anteriores, había una desproporcionada presencia de hombres. Esto provocó que el algoritmo encontrase un patrón de repetición claro: si en el pasado más hombres se habían presentado para ocupar un puesto y habían sido seleccionados, entonces debe ser que ellos son más aptos para ese cargo. De este modo que cuando esta IA se puso en funcionamiento empezó a tomar la variable “hombre” como algo positivo, tal y como podría haber sido el tener más años de experiencia en un puesto similar o una formación especializada en el área de contratación.

Como hemos señalado antes, los sesgos también pueden producirse por cuestiones de raza. El proyecto Gender Shades¹⁵ analizó tres sistemas de reconocimiento facial y demostró como los rostros de personas negras eran identificados con menos precisión que los de personas blancas de manera sistemática. Uno de los sistemas, desarrollado por Microsoft, identificaba correctamente el 100% de las caras de hombres blancos, en el caso de los hombres negros el porcentaje de aciertos era del 94%. Las cifras de IBM eran incluso peores, frente al 99,7% de hombres blancos correctamente identificados el de hombres negros era del 88%. Si al color de la piel le sumamos la variable del género, entonces la diferencia es aún mayor. Frente al 100% de hombres blanco bien identificados por el sistema de Microsoft, este solo acertaba con el 79,2% de las mujeres negras. En el caso de IBM la diferencia era del 99,7% para los hombres blancos al 65,3% para las mujeres negras.

Un sistema de IA de Amazon asignaba a los curriculums de mujeres, de manera sistemática, una puntuación más baja que a los hombres

Estos y otros ejemplos muestran como la IA está sesgada en distintos sentidos, produce situaciones discriminatorias y evidencia de falta de neutralidad. Estos problemas no son fallos o errores puntuales que se den en la tecnología, sino que son el resultado de una forma de pensar, entender y hacer ciencia y tecnología desde presupuestos marcadamente androcéntricos y blancos. La IA, como el resto de las tecnologías, ha sido (y continúa siendo) imaginada, diseñada y usada no solo en el marco de un sistema patriarcal, sino también capitalista en el que la norma, el dato estándar, es el del hombre blanco occidental. Esta realidad que permea las estructuras de la IA , y todas las disciplinas científico-técnicas, son el verdadero motivo de las sistemáticas discriminaciones y situaciones de desigualdad producidas por la tecnología y evidencia que estas son indisociables de proyectos ideológicos, así como ciertos contextos políticos y sociales. Si buscamos construir sociedades justas en la que todos los ciudadanos y ciudadanas sean libres e iguales, entonces debería ser una prioridad no solo acabar con los sesgos, sino cuestionar el proyecto actual de IA. La tarea por delante no es sencilla, la igualdad en la IA no solo depende del uso de bases de datos que representen en igualdad de condiciones a los colectivos que se verán afectados por sus decisiones y/o recomendaciones, también implica revisar los propios fundamentos tecnológicos, científicos, políticos, económicos y sociales que han permitido que la IA surja con tanta fuerza y amenace con convertirse en un ser omnipresente en nuestra sociedad.

Crisis ecosocial. Desde finales del s. XX las tecnologías digitales han sido presentadas como radicalmente contrarias a las tecnologías industriales de la primera y la segunda revolución industrial y, por tanto, como limpias, respetuosas con el medioambiente, casi independientes de infraestructura y normalmente asociadas a trabajos de gran valor social que necesitan de alta cualificación. Así lo reflejan los distintos discursos sobre tecnologías como la IA que se encuentran plagados de metáforas ecológicas como “la nube”, “redes neuronales”, “montañas de datos”, “granjas de datos”, etc., que nos hacen relacionar estas tecnologías con el respeto a la naturaleza y un futuro verde.¹⁶ Metáforas que tratan de ocultar una realidad muy distinta: que la IA, lejos de ser un ente casi etéreo similar a una nube, es tan material y contaminante como una mina .

De la mina proceden los materiales que se necesitan para fabricar las tecnologías de IA. Materiales como el cobre, el níquel, el litio, las tierras raras, etc., se han convertido en elementos esenciales cuya extracción genera un impacto ecológico tremendo y su apropiación, conflictos geopolíticos serios. Y es que, por un lado, buena parte de estos materiales críticos, también conocidos como CRM,¹⁷ se encuentran en suelo chino y ruso, así como en otros países como Brasil, India, Chile, Bolivia, etc. Solo una pequeña parte de ellos se encuentra en territorio europeo. Por otro lado, las prácticas de extracción asociadas a la minería producen erosión, pérdida de biodiversidad, devastación de la vegetación cercana, contaminación de las aguas, deforestación, etc. Además, la minería, el refinamiento de materiales, la manufactura fuera de Europa, etc., suele estar vinculada a unas condiciones laborales pésimas para los trabajadores implicados.¹⁸

Los sesgos que permean las estructuras de la IA evidencian que estos sistemas son indisociables de proyectos ideológicos y de ciertos contextos políticos y sociales

Una vez se dispone de los materiales adecuados y estos son manufacturados su transporte a Europa también produce un impacto ecológico importante. En 2017, el transporte a través de barcos mercantes, utilizados, entre otros fines, para transportar los productos y las tecnologías de IA, fue responsable del 3,1% de las emisiones globales de CO2, lo que supera, por ejemplo, las emisiones producidas por un país como Alemania.¹⁹ Asimismo, los cables submarinos a través de los cuales se transmite gran parte de la información que necesita la IA para funcionar producen un impacto medioambiental muy alto y son una realidad normalmente opacada al hablar de IA.

La minería, el refinamiento, la manufacturación y el transporte ponen de relieve que lejos de ser realidades no contaminantes, la IA es un grupo de tecnologías que necesita de una amplísima infraestructura (mucho mayor que la de las tecnologías industriales) para funcionar. Una infraestructura que se extiende también dentro de las fronteras europeas. Los centros de datos donde se almacena la información –nuestros datos– que usa la IA también son realidades materiales que permanecen con frecuencia ocultas y que, sin embargo, consumen una gran cantidad de energía. En el año 2018, los centros de datos europeos consumieron el 2,7% de la energía eléctrica producida en la UE y las predicciones más optimistas, en el caso de que las ganancias en eficiencia energética crezcan al mismo ritmo que el consumo, estiman que este alcance el 3,21% en 2030. En el caso de que eficiencia y consumo no vayan de la mano este último podría alcanzar el 6%.²⁰

Y es que, ya en 2011, si la computación en la nube fuera considerado un país, esta sería el sexto país del mundo que más energía eléctrica demanda.²¹ Entre 2012 y 2014 la industria de las tecnologías de la comunicación y la información (TIC) consumió tanta energía eléctrica como el tercer país más contaminante del mundo, solo detrás de EEUU y China.²² También el entrenamiento de algoritmos como ChatGPT y otros grandes modelos de lenguaje consume grandes cantidades de energía que suelen ser pasadas por alto . Se estima que entrenar a ChatGPT-3 ha «generado 500 toneladas de CO2, el equivalente a ir y volver a la Luna en coche».²³ Además, «el uso que se habría hecho de electricidad en enero de 2023 en OpenAI, la empresa responsable de ChatGPT, podría equivaler al uso anual de unas 175.000 familias danesas»,²⁴ aunque se apunta que estas familias no son las que más consumen en Europa.

El entrenamiento de algoritmos como ChatGPT y otros grandes modelos de lenguaje consume grandes cantidades de energía, algo que se suele pasar por alto

Finalmente, el reciclaje de los desechos electrónicos que se derivan del uso masivo de tecnología, entre ellas las de IA, no es todavía una práctica totalmente extendida en la UE. Gran parte de estos desechos se trasladan a países como Ghana o Pakistán donde son acumulados produciendo un deterioro del entorno y las especies que lo habitan a través de la acidificación de las aguas, la expulsión de gases tóxicos, la pérdida de biodiversidad, etc. Esta realidad pone de relieve una forma de funcionamiento de la IA muy distinta a la narrativa de los datos y los algoritmos que solemos escuchar. Al contrario, plantea serias dudas sobre si los discursos políticos, económicos y académicos qué presentan a la IA como una aliada fundamental para luchar contra el cambio climático están o no en lo cierto y si esta no sirve más bien para hacer greenwashing y seguir justificando y legitimando el consumo ilimitado en Occidente sin importar el impacto socioecológico que ello implique.

Conclusiones

Los problemas éticos que hemos expuesto en este texto son solo algunos de los que surgen en torno al diseño, adopción y uso de estas tecnologías.²⁵ La elección de estos y no otros se debe a que apuntan a problemas de fondo asociados el proyecto de IA en su conjunto, no a una simple enumeración de debates éticos que parten de la asunción de que dicho proyecto es bueno y/o deseable en sí mismo. El impacto socioecológico de la IA, junto a sus implicaciones para la libertad, las mujeres y otros colectivos vulnerables, pone de relieve que estas tecnologías son mucho más que sistemas enfocados a tomar decisiones iguales o mejores que las humanas, sino que más bien constituyen una idea, una forma de entender y ejercer el poder, una infraestructura y una industria extractivista de nuestros de recursos naturales, nuestros datos y nuestros cuerpos. En este sentido, la reflexión ética y política sobre la IA nunca debería limitarse a asumir los marcos tecnooptimistas que se nos imponen dentro del capitalismo y, más bien, debería a apuntar hacia como construir futuros ecológicos y socialmente justos en los que la tecnología no sea la única solución a nuestros problemas y la vía preferencial hacia el progreso.

Lucía Ortiz de Zárate Alcarazo es investigadora en Ética y Gobernanza de la Inteligencia Artificial (IA) en la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) e investigadora asociada en el Círculo de Bellas Artes de Madrid.

La imagen de portada es de Javier Muñoz.

NOTAS

¹ Mariarosaria Taddeo y Luciano Floridi, «How AI can be a force for good», Science, 361(6404), 2018, pp. 751-752.

² Langdon Winner, El reactor y la ballena, Gedisa, 2013.

³ Ryan Singel, «Netflix Spilled Your Brokeback Mountain Secret, Lawsuit Claims», Wired, 17 de diciembre de 2009, disponible en:

⁴ Carissa Veliz, Privacidad es poder, Debate, 2021.

⁵ John Stuart Mill, Sobre la libertad, Alianza, 2013.

⁶ Isaiah Berlin, Sobre la libertad, Alianza, 2017.

⁷ Charlotte Jee, «China’s social credit system stopped millions of people from buying travel tickets», MIT Technology Review, 4 de marzo de 2019.

⁸ Lucía Ortiz de Zárate Alcarazo, «La regulación europea de la IA», ABC, 21 de marzo de 2023.

⁹ Quentin Skinner, Liberty before Liberalism, Cambridge University Press, 2012.

¹⁰ Filip Biały, «Freedom, silent power and the role of an historian in the digital age–Interview with Quentin Skinner», History of European Ideas, 48(7), 2022, pp. 871-878.

¹¹ Shoshana Zuboff, La era del capitalismo de la vigilancia. La lucha por un futuro humano frente a las nuevas fronteras del poder, Paidós, 2020.

¹² Lucía Ortiz de Zárate Alcarazo, «Sesgos de género en la inteligencia artificial», Revista de Occidente, 502, 2023.

¹³ Naroa Martinez y Helena Matute, «Discriminación racial en la Inteligencia Artificial», The Conversation, 10 de agosto de 2020.

¹⁴ Jeffrey Dastin, «Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women», Reuters, 10 de octubre de 2018.

¹⁵ Toda la información sobre el proyecto está disponible en: https://gendershades.org/index.html

¹⁶ Allison Carruth, «The digital cloud and the micropolitics of energy», Public Culture, 26(2), 2014, pp. 339-364.

¹⁷ De sus siglas en inglés Critical Raw Materials.

¹⁸ Kate Crawford, Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence, Yale University Press, 2021.

¹⁹ Zoe Schlanger. «If Shipping Were a Country, It Would Be the Sixth-Biggest Greenhouse Gas Emitter», Quartz, 17 de abril de 2018.

²⁰ Francesca Montevecchi, Therese Stickle, Ralph Hintemann, Simon Hinterholzer, Energy-efficient Cloud Computing Technologies and Policies for an Eco-friendly Cloud Market, Comisión Europea, 2020.

²¹ Tom Dowdall, David Pomerantz y Yifei Wang, Clicking Green. How companies are creating the green internet, Greenpeace, 2014.

²² Adrián Almazán, «¿Verde y digital?», Viento Sur: por una izquierda alternativa, 173, 2020, pp.61-73.

²³ Manuel Pascual, «El sucio secreto de la Inteligencia Artificial», El País, 23 de marzo de 2023.

²⁴ Ibidem

²⁵ Mark Coeckelbergh, Ética de la inteligencia artificial, Catedra, 2021.

Acceso al artículo a texto completo en formato pdf:  Una ética para la inteligencia artificial: libertad, feminismo y ecologismo

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