¿QUIÉN ESTÁ CONTRA LA IA?

 

La aristocracia académica se rebela contra su verdugo

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El punto de partida de esta reflexión es el artículo de Pierre Rimbert, «Todo el mundo odia la IA», publicado en el último número de Le Monde diplomatique en español. Rimbert describe una resistencia creciente frente a una transformación tecnológica que amenaza empleos cualificados y administrativos, concentra decisiones estratégicas en grandes corporaciones y se materializa en centros de datos con elevados costes energéticos, hídricos y territoriales. La oposición no se dirige, por tanto, solo contra la automatización, sino contra un modelo de poder que combina sustitución laboral, privatización de decisiones públicas y degradación de las condiciones materiales de vida (Rimbert, 2026).

La resistencia está plenamente justificada. Una transformación tecnológica de esta envergadura no debería imponerse sin deliberación democrática, menos aun cuando concentra los beneficios en grandes empresas y desplaza hacia trabajadores, comunidades y territorios los costes laborales, sociales y ecológicos. A ello se añade un problema distributivo. Como advierte Acemoglu, la IA puede ampliar la distancia entre las rentas del capital y las del trabajo, incluso si sus efectos agregados sobre la productividad son mucho más modestos de lo que promete la retórica empresarial (Acemoglu, 2024).

Pero estar contra la IA no implica, por sí mismo, una posición emancipadora, ni siquiera progresista en el sentido habitual de nuestra cartografía política. El rechazo puede expresar una defensa de los bienes comunes, de las condiciones materiales de vida o de la autonomía democrática. Pero puede también defender privilegios profesionales, monopolios de saber, jerarquías institucionales o posiciones de autoridad amenazadas. Puede incluso presentarse bajo un lenguaje progresista mientras protege intereses de clase ligados a la conservación de los aparatos burocrático-administrativos mediante los cuales el capital organiza y reproduce su poder. Rimbert señala, precisamente, que esta oposición es políticamente heterogénea y puede ser capturada por fuerzas nacionalistas y reaccionarias.

La pregunta no es, por tanto, si se está a favor o en contra de la IA. La pregunta es qué orden social se está defendiendo o transformando cuando se la rechaza.

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La IA puede destruir posiciones profesionales, jerarquías institucionales y monopolios de legitimidad intelectual que no merecen ser preservados sin más. Pero la destrucción de una jerarquía no equivale automáticamente a una ampliación de la igualdad. Puede ser, por el contrario, el medio por el que se instala una nueva forma de subordinación.

Esta es la clave de la lectura marxiana del capital. En el Manifiesto, Marx y Engels muestran que la burguesía destruye vínculos estamentales, autoridades heredadas y privilegios tradicionales. Pero no lo hace para liberar a quienes estaban sometidos a esas jerarquías. Los destruye para imponer un nuevo régimen de relaciones sociales organizado en torno al mercado, la competencia y la acumulación de capital (Marx y Engels, 2011).

La maquinaria forma parte de ese proceso. En El capital, Marx muestra que la técnica puede reducir el trabajo necesario, aumentar la productividad y transformar la producción. Pero, bajo relaciones capitalistas, esos avances no se orientan de manera inmediata a liberar tiempo o ampliar las capacidades de quienes trabajan. Se convierten en instrumentos para abaratar la fuerza de trabajo, intensificar su subordinación y reforzar el poder de quienes controlan los medios de producción (Marx, 2021a, p. 604).

La ambivalencia no reside en la técnica como tal, sino en las relaciones sociales que la organizan. En los Grundrisse, Marx observa que el desarrollo de las fuerzas productivas podría reducir el tiempo de trabajo necesario y ampliar el tiempo disponible para la vida humana. Sin embargo, bajo el capital, esa posibilidad queda invertida: la reducción potencial del trabajo se traduce en desempleo, precarización, disciplina y concentración de riqueza (Marx, 2021b).

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La universidad constituye uno de los lugares en los que la ambivalencia de la IA se vuelve más visible. No está en juego únicamente la automatización de determinadas tareas académicas, sino la transformación de las condiciones mismas de la enseñanza, la evaluación, la investigación, la acreditación y la autoridad intelectual. La pregunta no es solo qué puede hacer la IA en la universidad, sino qué universidad contribuye a producir su implantación.

La IA puede erosionar una aristocracia académica fundada en el monopolio de ciertas competencias, credenciales y formas de autoridad. Pero esa erosión no equivale necesariamente a una democratización del conocimiento. Puede servir, por el contrario, para transferir funciones universitarias a plataformas privadas, abaratar el trabajo docente, precarizar al profesorado y convertir la educación en un mercado de respuestas automatizadas.

Por eso no basta con lamentar la destrucción de la autoridad académica. Hay que preguntar qué autoridad está siendo destruida, quién se beneficia de esa destrucción y qué nueva relación social se impone en su lugar.

En sus condiciones presentes, la IA funciona como una nueva fuerza de acumulación. Reduce costes, acelera procesos, concentra información, reorganiza el trabajo y amplía la capacidad empresarial de sustituir, vigilar y disciplinar. Pero también produce una crisis de legitimidad en ciertas capas profesionales, entre ellas una parte del profesorado universitario, especialmente en las humanidades y las ciencias sociales.

Durante décadas, estas disciplinas trataron de asegurar su lugar institucional presentándose como saberes científicos, metodológicos, evaluables y funcionales. Aceptaron el lenguaje de los indicadores, las acreditaciones, los rankings, los sexenios, las competencias, las rúbricas, la productividad y el impacto. El saber fue traducido en información procesable; la docencia, en gestión de resultados; la investigación, en producción de evidencias; y la carrera académica, en acumulación de méritos verificables.

La IA no interviene, por ello, sobre una universidad libre para destruirla desde fuera. Interviene sobre una institución que ya había reducido una parte importante de su inteligencia a procedimientos estandarizados.

La selección del profesorado ilustra este problema. No se elige principalmente a quien enseña mejor, lee mejor o piensa con mayor independencia. Se selecciona, con frecuencia, a quien encaja mejor en el aparato burocrático: quien acredita, publica, indexa, gestiona, solicita proyectos, produce resultados medibles y se adapta a los mecanismos de evaluación. No se recompensa necesariamente la inteligencia; se recompensa la adecuación institucional.

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La degradación de las condiciones institucionales del pensamiento no debe atribuirse simplemente a defectos individuales. Es un efecto estructural. Una institución que premia la adaptación termina produciendo sujetos adaptados. La lectura lenta, el riesgo intelectual, la enseñanza exigente y la discusión seria quedan subordinados a la administración de expedientes, a la producción estratégica de publicaciones y a la conservación de posiciones.

La IA actúa entonces como un espejo. Muestra que muchas tareas académicas ya habían sido transformadas en operaciones repetibles: resumir, clasificar, traducir, corregir, redactar informes, ordenar bibliografías, aplicar rúbricas, producir materiales docentes o responder según formatos previsibles. Cuando una máquina puede ejecutar una parte significativa de esas tareas, queda expuesto hasta qué punto habían sido institucionalmente reducidas a procedimientos previsibles. No deja de haber en ellas juicio, interpretación o experiencia; pero esas dimensiones habían sido subordinadas a formatos repetibles, evaluables y administrables.

La aristocracia académica se rebela así contra su verdugo. Pero ese verdugo no es la máquina en abstracto. La máquina no inventa desde fuera la reducción de la inteligencia a función administrable: encuentra un terreno ya preparado por décadas de burocratización, cuantificación, acreditación y competencia institucional. Bajo esas condiciones, la IA puede asumir y ampliar tareas que la propia universidad había convertido previamente en procedimientos estandarizados.

Que esa aristocracia entre en crisis puede contener una posibilidad igualitaria. Una parte de su autoridad no descansaba exclusivamente en el conocimiento, sino en la administración diferencial de su acceso: el monopolio del lenguaje legítimo, de las convenciones de escritura, de la certificación, del acceso a bibliografías, de las redes de reconocimiento y de tareas cuya dificultad había sido amplificada por la opacidad institucional. La crisis de ese monopolio no debe ser lamentada sin más.

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Pero esa crisis no debe celebrarse ingenuamente. Bajo las condiciones actuales, la democratización puede adoptar la forma de una nivelación degradante: profesorado precarizado, estudiantes abandonados a plataformas, universidades convertidas en proveedores de contenidos automatizados y conocimiento reducido a un servicio digital sometido a la lógica de la rentabilidad, la escala y la extracción de datos.

La cuestión decisiva no es proteger a la aristocracia intelectual frente a la máquina. Es impedir que el capital utilice la destrucción de esa aristocracia para destruir también la universidad como espacio de formación, juicio, lectura, discusión y responsabilidad.

Referencias

Acemoglu, D. (2024). The simple macroeconomics of AI (NBER Working Paper No. 32487). National Bureau of Economic Research.

Marx, K. (2021a). El capital: crítica de la economía política. Libro primero: El proceso de producción del capital (P. Scaron, Trad.). Siglo XXI Editores.

Marx, K. (2021b). Elementos fundamentales para la crítica de la economía política (borrador) 1857–1858 (P. Scaron, Trad.). Siglo XXI Editores.

Marx, K., & Engels, F. (2003). Manifiesto comunista (P. Ribas, Trad. e introd.). Alianza Editorial.

Rimbert, P. (2026, julio). Todo el mundo odia la IA. Le Monde diplomatique en español.