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