La Llotja de Mar, símbolo del comercio marítimo barcelonés desde el siglo XIV, albergó durante dos días una conversación sobre los flujos invisibles que mueven el mundo contemporáneo: datos, algoritmos, plataformas, derechos. El I Encuentro Internacional por los Derechos Digitales –organizado en el marco de la Mobile World Capital Barcelona y financiado con fondos europeos de NextGenerationEU– acogió mesas redondas, charlas magistrales y sesiones de participación ciudadana sobre un mismo eje temático abordado desde ángulos muy distintos: el impacto de la inteligencia artificial y las plataformas digitales sobre los derechos fundamentales, la democracia y el trabajo.

Y, sin embargo, uno de los mensajes más repetidos a lo largo de las dos jornadas fue precisamente ese: que el debate llega tarde. Que mientras académicos, juristas y representantes sindicales discuten marcos regulatorios y garantías democráticas, las tecnologías que pretenden regular llevan años operando a escala masiva, moldeando conductas, eliminando empleos y concentrando un poder sin precedentes en manos de unas pocas corporaciones privadas. El congreso no podía resolver esa contradicción, pero al menos la nombraba sin eufemismos.

Buena parte de los asistentes que debatían sobre el empoderamiento de los trabajadores y la necesidad de escuchar voces colectivas lo hacían ataviados con traje. Una contradicción menor, quizás, pero elocuente: la urgencia por democratizar el debate digital convive, todavía, con los códigos y los circuitos de siempre.

El vehículo sin carriles

Geertrui Mieke De Ketelaere, ingeniera e investigadora de inteligencia artificial desde los años noventa y autora de The Chatbot Trap, fue una de las voces más contundentes de la primera jornada. Lleva décadas estudiando cómo las sociedades adoptan tecnología y ha aprendido a reconocer ciertos patrones que se van repitiendo, pero el que ve ahora con el desarrollo de la llamada “Inteligencia Artificial” le inquieta: “Cuando hay un accidente de coche, los daños están a la vista, pero con la IA los daños se esconden”. Su diagnóstico fue claro: el modelo habitual –primero optimizar, luego pensar en el impacto– se está repitiendo con la inteligencia artificial, pero a una velocidad y con una opacidad sin precedentes. “Tenemos que apresurarnos en ponerle carriles al vehículo”, resumió. El coche ya está en marcha, pero la carretera todavía no existe.

De Ketelaere fue más allá de la necesidad de regulación para hablar de algo más estructural, lo que ella llamó “la economía del apego”, es decir, la forma en la que las grandes plataformas explotan mecanismos dopamínicos para generar dependencia emocional, presentándola como mejora de las relaciones sociales cuando los efectos reales apuntan en dirección contraria. La adicción como business model.

Este tipo de análisis, que hace apenas una década habría sonado alarmista en un foro institucional, fue recibido en la Llotja de Mar sin apenas cuestionamiento. Algo ha cambiado en el consenso experto. La pregunta es más qué herramientas disponemos para actuar.

«Estamos entrenando a la máquina para que nos sustituya»

Si la sesión sobre sostenibilidad digital habló del problema en términos sistémicos, la mesa dedicada al impacto de las tecnologías emergentes en el trabajo sirvió para bajarlo a ras de suelo. María Luz Rodríguez, catedrática de Derecho del Trabajo de la Universidad de Castilla-La Mancha, arrancó desmontando una coartada habitual: “No estamos hablando del futuro del trabajo. Estamos hablando del presente”. Puso el ejemplo de los centros de atención telefónica, donde la voz de los trabajadores se graba sistemáticamente para entrenar a los bots que acabarán sustituyéndoles. “Estamos trabajando para que nos acaben desalojando”, resumió. Y aquí paz y después gloria.

Rodríguez reclamó que el debate sobre la propiedad de los datos laborales se sitúe en el centro de la agenda política y sindical. Los datos que generan los trabajadores en su actividad cotidiana tienen un valor económico enorme. Ese valor se captura, se monetiza y raramente revierte sobre quien lo produce. “No podremos transformar la sociedad sin la voz de las personas implicadas”, insistió. La transformación digital, advertía, requiere un diseño plural que vaya más allá de la perspectiva empresarial.

La mesa completó ese diagnóstico con otras voces. José Varela, responsable de IA y digitalización de UGT Confederal, distinguió entre empleo y empleabilidad: perder un trabajo es un drama individual, pero cuando una tecnología elimina categorías enteras de ocupación, lo que se destruye es la posibilidad misma de encontrar empleo en ese sector. “Eso está ocurriendo”, advirtió. Eva Rimbau-Gilabert, profesora de la UOC, añadió que el control tecnológico excesivo sobre los trabajadores siempre genera desafección y rompe el contrato psicológico. “La IA se está usando para sustituir, cuando debería ser utilizada para complementar”, concluyó. Las empresas, dijo, se están buscando un problema a medio plazo.

Democracia, juventud y el espejo iberoamericano

La primera jornada cerró con una mesa que amplió el foco geográfico y generacional. Alexandre Pupo, secretario general del Organismo Internacional de Juventud para Iberoamérica, aportó un dato que debería figurar en cualquier informe sobre el estado de las democracias: si en 2010 una mayoría de jóvenes iberoamericanos declaraba apoyar la democracia, en 2020 ese apoyo había caído al 45%. En el mismo período, las tasas de trastorno emocional y depresión se duplicaron.

Ciertamente, correlación no implica necesariamente causalidad. Pero en este caso, y a falta de que baje un estadista y lo certifique, todo apunta a que ambos conceptos se dan de la mano.

Pupo rechazó la narrativa de los que los jóvenes de hoy son “nativos digitales”, identificándola como una trampa conceptual. “Nos toca vivir en esta realidad, pero no nacemos preparados para ella”, dijo. Y apuntó a un dato que da que pensar. “En 2010 ocurre algo…Facebook crea el botón de me gusta”. Correlación no implica causalidad. Pero haríamos bien en recordar estos datos y atar algunos cabos.

Gustavo Gómez, director ejecutivo de OBSERVACOM, señaló la asimetría regulatoria que subyace a todos estos debates: se regula con más intensidad a los usuarios que a los dueños de las plataformas. En América Latina, ese desequilibrio tiene consecuencias políticas directas que los marcos europeos tienden a subestimar. La cuestión de fondo es quién tiene el poder de definir qué se ve, qué se amplifica y qué se silencia en el espacio público.

Lo que queda pendiente

El I Encuentro Internacional por los Derechos Digitales no pretendía resolver los problemas que ponía sobre la mesa, y no los resolvió. Pero consiguió algo más difícil en el clima actual: reunir en un mismo espacio a personas que habitualmente hablan en registros y foros distintos –el académico, el sindical, el jurídico, el activista, el institucional– y forzarlas a escucharse. En un momento en que la velocidad del cambio tecnológico tiende a dejar obsoletos los marcos de análisis antes de que sean adoptados, esa lentitud deliberativa tiene un valor que no debe subestimarse.

Lo que el congreso dejó en evidencia es que el tiempo del diagnóstico se agota. Durante años, investigadores y activistas han documentado los riesgos de la concentración tecnológica, la explotación de datos, la manipulación algorítmica y la destrucción de empleo. Esa documentación existe. Los marcos regulatorios europeos –el AI Act, el Digital Services Act– existen también, aunque sean insuficientes. Lo que falta es, de algún modo, lo de siempre: voluntad política para actuar a la altura de un problema que ya nos está superando, y hacerlo en clave democrática en contra los intereses del poder tecnofeudal creciente.

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En marzo de 2026, Anthropic –la empresa que fabrica el modelo de inteligencia artificial Claude– publicó un informe sobre el impacto de la IA en el mercado laboral. Sus autores, Maxim Massenkoff y Peter McCrory, introducen un nuevo indicador para medir el riesgo de desplazamiento laboral por IA al que llaman observed exposure, una métrica que cruza la capacidad teórica de los modelos de lenguaje con su uso real y automatizado en entornos profesionales.

Los números son reveladores en su frialdad, aunque a estas alturas ya no sorprenderán demasiado: los programadores informáticos encabezan la lista de ocupaciones más expuestas, con un 74,5% de cobertura automatizable. Les siguen los representantes de atención al cliente (70,1%), los técnicos de entrada de datos (67,1%), los especialistas en registros médicos (66,7%) y los analistas de mercado (64,8%). La Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos proyecta, además, que las ocupaciones con mayor exposición observada crecerán menos de aquí a 2034: por cada 10 puntos porcentuales de incremento en la cobertura IA, la proyección de crecimiento del empleo cae 0,6 puntos. Es una pendiente modesta en los decimales, pero inequívoca en la dirección.

El informe también detecta algo que todavía no aparece en las estadísticas de desempleo pero que lo precede: la contratación de jóvenes entre 22 y 25 años en los sectores más expuestos ha caído un 14% en el período post-ChatGPT. Los trabajadores de mayor edad permanecen en sus puestos; los jóvenes, sencillamente, ya no entran. La máquina no expulsa todavía de forma masiva; por ahora, cierra el acceso a quienes aún no han llegado.

Conviene señalar, antes de seguir, algo que ningún modelo econométrico puede capturar: el informe lo publica la misma empresa que construye la herramienta que desplaza los empleos. El capital tecnológico se ha arrogado también la función de diagnóstico, y eso delimita de antemano qué puede ser visto, pensado y, sobre todo, propuesto como solución. El informe mide la exposición al riesgo, pero la pregunta que no formula –a quién va a parar la productividad ganada– la responden los mercados cada trimestre con resultados récord.

La promesa incumplida de la abundancia

En 1930, en plena resaca del crack de Wall Street, John Maynard Keynes publicó un ensayo llamado Economic Possibilities for our Grandchildren en el que imaginó que hacia el año 2030 el progreso tecnológico habría resuelto el problema económico de la humanidad. Su predicción era que por aquel entonces (dentro de cuatro años), la humanidad disfrutaría de una jornada laboral de 15horas semanales, y el resto del tiempo podría ser dedicado al ocio, a la cultura, a lo que a cada cual le diera la gana. Keynes no era un revolucionario ni un utopista de izquierdas; era el economista más influyente de su siglo, y su argumento era puramente aritmético. Si la productividad crece lo suficiente, llega un momento en que las máquinas hacen el trabajo y los seres humanos pueden hacer otra cosa.

Paul Lafargue había llegado a una conclusión similar cincuenta años antes, en El derecho a la pereza (1880), aunque con una carga política que Keynes no compartía: si las máquinas producen más, los seres humanos deberían trabajar menos, y el hecho de que eso no ocurra dice algo sobre quién controla las máquinas, no sobre las máquinas en sí.

Marx lo había formulado en términos más radicales todavía, en los Manuscritos económico-filosóficos de 1844, al describir el trabajo como la forma fundamental de alienación del ser humano bajo el capitalismo. En ese texto, el trabajo se convierte en algo externo al trabajador, en una actividad que no le pertenece y que le arrebata la energía vital para convertirla en mercancía. La tecnología, en este esquema, debería representar la posibilidad histórica de revertir esa alienación: si las máquinas hacen el trabajo, los seres humanos podrían recuperar el tiempo para desarrollarse como tales.

Tres pensadores, tres tradiciones intelectuales distintas, la misma conclusión de fondo…pero lo que estamos viviendo en este momento es exactamente lo contrario de lo que los tres anticiparon. El aumento de productividad que trae la IA no está reduciendo la jornada laboral, ni garantizando una renta de subsistencia a quienes quedan desplazados, ni, por supuesto, financiando sistemas públicos más robustos. Está concentrando el excedente en manos de un número cada vez más reducido de propietarios de infraestructura digital, mientras los trabajadores desplazados navegan solos un mercado que ya no los necesita con la misma urgencia de antes.

La cuestión de fondo, sin embargo, no es que la IA destruya empleos netos, sino que los beneficios extraordinarios separan cada vez a aquellos que necesitan “matarse” a trabajar (a veces se trata de un matarse literal) ante una minoría ultrarrica con un poder económico superior al PIB de varios Estados del mundo.

De alguna manera la ola neoliberal que comenzó en las postrimerías de la primera mitad del siglo XX, ha encontrado en la IA su argumento más poderoso: la inevitabilidad. Si los mercados son eficientes y la tecnología es neutral, cualquier perturbación laboral es simplemente el precio del progreso, y quien no se adapte habrá elegido, en el fondo, su propio destino.

Lo que sería posible si hubiera voluntad política

No existe ninguna razón técnica por la que el aumento de productividad derivado de la IA no pueda distribuirse. Las propuestas son muchas. La renta básica universal, por ejemplo, ofrece un mecanismo: si las máquinas generan riqueza, que esa riqueza financie la vida de quienes las máquinas han desplazado. Una demanda que, lejos de ser una excentricidad de la izquierda, tiene defensores en tradiciones políticas muy diversas, precisamente porque la lógica que la sustenta es difícil de rebatir sin apelar directamente a los intereses de quienes acumulan.

Porque lo que sigue ocurriendo –y lo que el debate técnico sobre la IA sistemáticamente oscurece con sus métricas de cobertura y sus proyecciones de crecimiento sectorial– es que el aumento de la productividad no está sirviendo para liberarnos del trabajo, sino para concentrar la riqueza de muchos en manos de muy pocos. Keynes lo habría reconocido con perplejidad. Lafargue, con rabia. Y Marx, con la amarga satisfacción de quien ya lo habría anticipado.

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