Mónica Luar Nicoliello Ribeiro
(Uruguay) Profesora de Historia (1986-2024), egresada del Instituto de Profesores Artigas de Montevideo; investigadora y ensayista de temas históricos hispánicos. Magíster en Historia Iberoamericana (CSIC, Madrid, 2002) y doctora en Psicología (Honolulu, Hawái, 2012). Publicaciones: 300 artículos sobre temas históricos en páginas digitales y prensa impresa; un libro en coautoría bajo la dirección del Dr. José Pedro Barrán (El cónsul Thomas Samuel Hood y la independencia del Uruguay, Ediciones de la Universidad de la República, 1999) y un libro propio sobre tema original: La inteligencia emocional-histórica (Editorial Planeta, 2010).
Los esfuerzos por automatizar el pensamiento -que es un proceso y por lo tanto puede ser secuenciado– son antiguos. Ya Aristóteles en el Organon fundamentó la necesidad de establecer una lógica que permitiera establecer cuándo la conclusión de un razonamiento es verdadera y cuándo es falsa. El Medioevo cristiano e islámico heredó esta lógica, y la aplicó a la filosofía y la teología. Hasta aquí había un procedimiento estandarizado, pero el algoritmo -la secuencia- seguía estando completamente bajo control humano.
La inteligencia artificial
Es posible que la primera “máquina de pensar” -inteligencia artificial- haya sido el artefacto creado hacia 1275 por Raimundo Lulio (Ramon Llull, en catalán) que según su autor podía diferenciar proposiciones falsas de proposiciones verdaderas y detectar los errores en el proceso de pensamiento que impedían ver a judíos y musulmanes que estaban equivocados. Para esto tuvo que programar la máquina: formalizar un lenguaje universal a través de letras; establecer las conexiones lógicas entre sujetos y predicados; los infinitos atributos de Dios en infinitas combinaciones (Ars combinatoria); organizar todo esto en figuras geométricas que giraban con manivelas, donde un engranaje corregía al anterior; entre otras cosas. Es decir, por primera vez, automatizar el algoritmo -según él- sugerido por Dios. La fundamentación se encuentra en su obra Ars magna generalis, pero también en toda su voluminosa producción, que refleja un pensamiento complejo.
Lulio estaba convencido de que hay un camino a la Verdad universal que es el cristianismo. Fue el primero en formar misioneros con conocimiento de las lenguas de los “infieles” o “paganos”, así como de sus teologías y mitologías; el primer misionero europeo en escribir un tratado en árabe. Un método que luego la Orden de San Francisco aplicó con éxito en América, generando una cosmovisión mestiza favorecedora de la identidad común. Desde este punto de vista, Lulio fue una personalidad desinteresada que promovió el diálogo entre civilizaciones.
Pero siempre hay un contexto con sus realidades materiales. Mallorca, su patria, era una encrucijada de religiones. No hacía mucho -en el año 1230- había sido conquistada por los cristianos. Y además era un nudo de relaciones comerciales de diversos puntos del Mediterráneo. Dentro de la isla, había que unificar; fuera de la isla, había que lograr que las diferencias religiosas no tensaran o entorpecieran las relaciones comerciales, como hoy ocurre con las diferencias ideológicas.
El condicionamiento del contexto
Este artículo problematiza si la inteligencia artificial en la actualidad, no tiene las mismas limitaciones y condicionamientos que en su momento tuvo la “máquina de pensar” de Lulio. De hecho Jorge Luis Borges advirtió que esta máquina -que consideró precursora de la cibernética-, no sirve para pensar, sino para escribir poesía. ¿Qué pasa con la inteligencia artificial en nuestros días?
La revolución informática comienza con la II Guerra Mundial, es decir, en un contexto de lucha despiadada por el control ideológico del mundo y el establecimiento de un nuevo orden mundial. Los alemanes habían creado la máquina Enigma para cifrar las comunicaciones. Enigma permitía, como la máquina de Lulio, millones de combinaciones. Alan Turing, por su parte, fue el matemático británico que automatizó el reconocimiento de frases probables que podría generar Enigma, a través de otra máquina, Bombe. Demostró que las máquinas “de pensar” pueden resolver problemas lógicos.
Entre 1950 y 1990 se vivió un “boom” informático: junto con la segunda revolución industrial (electricidad, petróleo, automatización industrial) se desarrolló la era informática, con incorporación de tecnología informática, que se aceleró en los años 1990 cuando la economía se globalizó, se disolvió la URSS -que llegó a estar a la vanguardia en materia informática y de tecnología espacial-, y empezó el crecimiento sostenido -y planificado- de China.
El “boom” informático, por su parte, dio lugar a la “burbuja informática” o “burbuja puntocom”, una sobrevaloración de las posibilidades de la informática -empezando por las empresas que aportaban la infraestructura logística-, acompañada por el deseo de generar grandes ganancias con base en la expansión del mercado. Esta burbuja se infló entre 1995 y 2000; el 10 de marzo de ese año alcanzó el pico, después del cual se produjo el estallido con caídas bruscas en el valor de las acciones en Bolsa, quiebras masivas de empresas y despidos de empleados. Como ocurre desde el inicio de la revolución industrial, las empresas más fuertes salieron todavía más fortalecidas, pero las naciones occidentales entraron en un periodo de recesión que se agravó en 2001 y tocó fondo en 2002.
¿La Inteligencia Artificial (IA) en nuestros días, es una burbuja o un progreso real de la tecnología y de la economía? Vale formularse la pregunta dado el espectacular crecimiento del valor en Bolsa al llegar a los últimos meses de 2025, ejemplificado por una sola empresa que es Nvidia, la más cotizada de toda la Historia de la Humanidad desde que salió al mercado ChatGPT en 2003, y la primera de las “siete magníficas”, las grandes compañías informáticas. Empresas que también se beneficiaron durante la “pandemia”, hacia 2020, cuando a la gente se le pidió que se quedara en su casa y se comunicara a distancia usando Internet (a pesar de que históricamente han existido otras formas, como la radio y la televisión).
Sin ellas, la economía de EEUU estaría en clara recesión. Sus PBI equivalen o son mayores que los de muchos países hispanoamericanos. Nvidia es la tercera economía más grande del mundo después de China y EEUU, mientras que la economía de Argentina está detrás de Tesla (la de menor rendimiento). A medida que el crecimiento del PIB (interno y mundial) se va ralentizando, ocurre, como en 1929, que el valor de las acciones no refleja lo que está ocurriendo en la economía real. Y el valor en Bolsa de otras empresas de Inteligencia Artificial está cayendo o están despidiendo empleados por miles.
Los mercados tampoco están creciendo al mismo ritmo, porque las empresas, familias y gobiernos no están incorporando IA a la velocidad que se pensaba. El flujo comercial se está enlenteciendo por la inestabilidad geopolítica. La trampa de incluir las empresas de Inteligencia Artificial en los cálculos económicos, es que maquilla el estado real de las cosas, y además podría ser una burbuja generada con esta finalidad. Las propias empresas de IA tienen mucho dinero en bancos, obtenido durante el periodo anterior, pero sus inversiones actuales no les están dando los rendimientos esperados.
¿Cómo logra Nvidia despegarse del contexto y seguir sosteniendo el actual estado de cosas para que no explote la burbuja? Hay inversiones en bucle entre las “magníficas”. El movimiento del capital tiende a ser circular, reduciendo el riesgo. Nvidia invierte en otras empresas de IA que a su vez generan la demanda de productos e insumos de Nvidia. Por otra parte, la manera de registrar las compras -la contabilidad en general- ha cambiado. Cuando un empresario sabe que un producto no se va a depreciar hasta dentro de x tiempo, divide el valor de ese producto por el tiempo. El problema es si la depreciación se produce antes o si los inversores reclaman sus ganancias.
Otro aspecto a tener en cuenta de las empresas de IA es el consumo de energía de los centros de procesamiento de datos también conocidos por su nombre en inglés, data centers. Son edificios donde se encuentran servidores, almacenamiento de datos, o equipos de redes, respaldados por sistemas de seguridad y recuperación de datos. Para funcionar requieren mucha energía. Consumen millones de litros de agua tanto para servidores como para refrigeración -uno solo consume 68.000 litros de agua en un día solamente para refrigeración-, en un momento en que la ONU acaba de diagnosticar la “bancarrota hídrica” del planeta Tierra, y hay millones de personas sin acceso al agua potable (En la era de las comunicaciones informáticas también hay millones de personas que nunca han hecho una simple llamada telefónica).
Para 2030 la demanda de electricidad de data centers podría corresponder a la de países muy poblados y de alto consumo, como Japón. Esto encarece la factura de las comunidades donde están instalados. Los data centers también contaminan. Uno solo puede emitir en un año 50.000 toneladas de CO2, el equivalente a 10.000 autos. Estos desafíos obligan a buscar alternativas que van en la misma línea de la reducción de emisiones de otro origen y presentan las mismas dificultades a la hora de hacer el cambio.
Conclusión provisoria
Por razones de espacio, no abordamos todavía aquí dos cuestiones fundamentales de la Inteligencia Artificial, como son su eficiencia -desde el punto de vista de su utilidad-, es decir, la capacidad de llegar a un mismo resultado con el mínimo de recursos; y el sesgo ideológico, la capacidad de proporcionar o generar contenido realista tanto en información como en imágenes. Queda para una próxima nota. En esta hemos querido mostrar, desde su origen, el condicionamiento del contexto, un condicionamiento que presenta oportunidades, desafíos, amenazas, fortalezas y debilidades, no solo tecnológicas sino económicas.
La tecnología de la IA evoluciona en un contexto que no está exento de los ciclos de crecimiento, auge, crisis y depresión propios de la revolución industrial, ni tampoco de los procesos de concentración monopólica y quiebra de pequeñas y medianas empresas en contextos de crisis. Otro aspecto a tener en cuenta es el medioambiental. A medida que las empresas informáticas crecen y se desarrollan, requieren de volúmenes cada vez mayores de energía para servidores y refrigeración en un planeta con estrés hídrico y contaminación.
