Inteligencia artificial y capital cultural

14/05/2026 — Juanse Marquez

Ayer circuló en mi cooperativa un artículo de la empresa Gitlab, que construye y comercializa un sistema para que las empresas de desarrollo de software gestionen su código. En nuestra cooperativa, usamos la versión libre de su producto, alojada en nuestros propios servidores. Es un gran producto.

El artículo en cuestión detalla la estrategia de esta empresa en los próximos meses. Resumen: recorte de personal, inversión en IA, y convertir su sistema pensado para humanos que escriben código colectivamente en un sistema pensado para máquinas que escriben código y humanos que deben asumir la responsabilidad por ese código generado por agentes de IA.

Inteligencia artificial y capital cultural

Advertencia inicial: este artículo no habla de programación ni de la industria del software. Aunque parezca que sí. Habla de otra cosa, pero tengan paciencia.

Durante años los programadores fuimos príncipes de la clase obrera. Encajamos perfectamente en el concepto de trabajadores: no poseemos más que nuestra fuerza de trabajo, y la vendemos a cambio de un salario. Sin embargo, por algún curioso motivo, nos pagan bien, y nos tratan bien. A diferencia de la mayoría de los trabajadores, las empresas nos ofrecen buenos salarios, condiciones laborales flexibles, y a veces hasta gimnasios, o mesas de ping pong o etcétera en el lugar de trabajo. ¿Por qué algunas empresas que abusan de manera descarada de los empleados que trabajan en su rama de logística (con condiciones laborales pésimas y bajos salarios), al mismo tiempo miman a sus empleados del área de sistemas? La razón es evidente: estos últimos tienen algo que la empresa no puede apropiarse: su conocimiento. Cada tarde se van a su casa, y no tienen más remedio que dejarlos que se lleven ese conocimiento (porque no pueden separarlo de su cerebro). Y cruzan los dedos para que al otro día aparezcan de nuevo. Y si en algún momento, un día cualquiera, mientras consumen el desayuno pagado por la empresa, estos empleados sienten que por algún motivo no están a gusto, pueden darse el lujo de mandar a freír churros a su empleador. Y se convierten en desocupados. Un rato. Hasta el almuerzo, digamos. Porque para esa hora ya consiguieron otro empleo, mejor pagado y con mejores condiciones laborales ¹.

Vertiginosamente, el párrafo anterior, que era cierto hasta hace unos meses (un par de años a lo sumo), ahora quedó desactualizado. Ya pasó antes. Lo que sigue es una descripción simplificada al extremo, pero sabrán disculpar. ²

Hubo una época en la que los trabajadores textiles eran artesanos independientes. Tenían ruecas y telares en sus propias casas, diseñaban y confeccionaban las prendas, y las vendían. Eran dueños de sus herramientas de trabajo, algo que un tiempo después alguien llamó medios de producción, o bienes de capital. Un buen día, estos artesanos se dieron cuenta de que los telares mecánicos los habían reemplazado. Pero ahora los dueños de esos telares mecánicos ya no eran ellos, sino unos señores que les ofrecían un salario a cambio de trabajar en sus fábricas. Ellos podían ir a trabajar por ese salario (mucha alternativa no les quedaba), pero a cambio de resignarse a que sus ingresos y sus condiciones laborales pasen a ser de las peores. ¿Por qué? Porque habían logrado expropiarlos de sus medios de producción. No porque se los hayan robado, sino porque un cambio tecnológico los volvió obsoletos. Este cambio tecnológico estaba basado en un estudio minucioso de los telares manuales que estos artesanos habían desarrollado por generaciones. Es decir: no hubo un robo material, pero sí una apropiación cultural muy clara, que jamás tuvo una compensación justa, pero quiénes eran esos (ahora pobres) artesanos para decir qué cosa es justa y qué cosa es injusta.

En diciembre de 2022, se lanzó masivamente al mercado ChatGPT, y este hito dio comienzo a una nueva era de utilización masiva de la Inteligencia Artificial Generativa. Con esto se hizo evidente que los dueños de los gigantes tecnológicos habían conseguido lo que hasta hacía poco parecía imposible: apropiarse del conocimiento de sus ingenieros de software. Se siguen yendo a su casa cada tarde, pero el conocimiento queda en la empresa… y con esto, la primera conclusión evidente: ¡ahora podemos maltratarlos igual que a los repartidores y los empleados de limpieza o del depósito! Puedo entender el entusiasmo, por mucho que lo deplore. ¿Alguien compensó a los programadores por todo el código apropiado? ¿Alguien compensó a los Líderes de Proyecto por cada revisión de codigo, por cada enseñanza a un junior, por cada sugerencia de optimización? Obvio que no. Pero quiénes somos estos (próximamente pobres) programadores para decir qué cosa es justa y qué cosa es injusta.

Gitlab es una empresa a la que, otra vez simplificando a lo pavote, podemos calificar como de las buenas: hacen un producto de software libre, que ponen gratuitamente a disposición de la comunidad, y cobran únicamente por versiones con servicios adicionales (alojamiento, mayor poder de cómputo, atención al cliente, etc). Lo anterior es ciertamente discutible (quién es bueno y quién es malo… nada es tan simple por suerte). Pero acompáñenme: demos por verdadero que son de los buenos, aunque sea por un rato.

Lo que el artículo que les menciono pone de manifiesto, es que, ante la verdadera revolución que vino a traer la IA, ninguna persona, ninguna empresa, ninguna organización puede, de manera individual, resistirse al cambio. Lo que hace Gitlab con ese texto es ponerlo de manifiesto. De frente, sin vueltas ni eufemismos. Es adaptarse o morir. Adaptarse implica cosas bastante feas. Pero no queda otra, qué le vamos a hacer. El mundo va para ese lado, vos fijáte, dijo uno de mis compañeros en la discusión que se generó entre los socios de la cooperativa. Vos fijáte.

Eso dio lugar a estas líneas. Me fijo. En Argentina usamos este verbo en dos sentidos: fijarse es prestar atención a algo, y también es decidir qué vamos a hacer. Podemos decir fijáte lo que dice el cartel (presta atención a lo que pone el cartel, dirían en España) y también vos fijáte dónde vas a ubicar este armario, yo te ayudo a moverlo (tú decide dónde… dirían en otros países). El párrafo anterior parece dejar como única salida la desesperanza: nadie puede resistirse, de manera individual, al tsunami que la IA genera. Pero no es así, creo que hay solución. Pero no vamos a encontrar la solución hasta no haber definido mejor el problema.

Escribí al principio que este artículo no habla ni de programación ni de la industria del software, no pareciera estar cumpliendo mi promesa. Paciencia, ya viene. Los desarrolladores de software somos de los primeros en la fila, pero ciertamente no somos los únicos. El sociólogo Pierre Bourdieu acuñó y popularizó el concepto de capital cultural, que, abusando nuevamente de las simplificaciones, puede ser útil para tratar de entender lo que está pasando. Nuestra familia primero, y el sistema educativo después, nos transmite saberes. Algunos de esos saberes, generalmente los que corresponden a los sectores privilegiados, se convierten en un capital cultural (por ejemplo, si en tu casa se hablaba inglés, seguramente hablás muy bien ese idioma; y si se hablaba guaraní, lo mismo. Pero hay un idioma mucho más valorado socialmente que el otro, y por lo tanto es mucho más probable que ese saber se convierta en capital cultural). Posiblemente saber jugar bien al truco sea tanto o más complicado que saber administrar bases de datos. Pero este último saber es fácil intercambiarlo por dinero; en cambio monetizar la habilidad con los naipes es bastante más complejo. Pero, en cualquiera de los dos casos, los saberes, especialmente si se trata de un saber hacer, no son enajenables: la habilidad es inseparable de la persona. Eso es lo que está cambiando.

Nada de esto es nuevo. Los pueblos originarios de este continente practicaron por siglos una ingeniería genética artesanal con las distintas variedades de maíz. Esta planta no se parecería en nada a lo que conocemos si no fuera por el paciente trabajo de agricultores anónimos que, desde tiempos ancestrales, vienen eligiendo las mejores variedades para alimentar a su pueblo. Un buen día, vinieron las empresas de bioingeniería y patentaron semillas de maíz de cierta variedad. Y no partieron desde cero: se basaron en ese capital cultural generado por siglos y transmitido dentro de las comunidades. Si actualmente alguien quiere utilizar esas variedades de maíz, debe compensar a las empresas pagando una patente; pero no está obligado a compensar a las comunidades originarias. De nuevo, quiénes son esos pobres campesinos mayas para decir qué cosa es justa y qué cosa es injusta. Y quiénes son esas multinacionales para decir… Ah. Parece que esos sí son alguien.

Ahí vamos llegando. Porque hasta ahora, el capital cultural apropiable era el que Bourdieu llamó capital cultural objetivado: aquel que está plasmado en un objeto. Sea un cuadro, un libro, una canción, una semilla, o un telar. Pero con la IA generativa, tal como se nos presenta hoy, se abre la tranquera para que todo el resto de el capital cultural sea apropiado: también el saber hacer. Y por ahí se nos escapan las pocas vaquitas que todavía no son ajenas.

El artículo de gitlab reconoce abiertamente que la empresa ha decidido apropiarse del saber hacer de muchos programadores. ¿Por qué ahora y no antes? Porque ahora puede. O, al menos, ellos creen que pueden, el tiempo dirá si tienen razón. Y así, va a poder empezar a brindar servicios a otras empresas que también se apropien de ese capital cultural de sus programadores. No planteo esto como una falta de ética de la empresa o de sus autoridades: ellos dicen que es inevitable, adaptarse o morir, etc. Y en parte tienen razón. En parte.

No faltará el desprevenido que piense que esto es problema de los programadores, y como yo no soy programador, etcétera. Bueno: no. La IA también puede apropiarse del saber hacer de un cirujano. O de un taxista. O de un gerente comercial. O de un ingeniero civil.

Otra frase que circuló en la cooperativa es no se puede desinventar. De acuerdo. No tiene nada de malo delegar las tareas rutinarias y repetitivas de cualquier quehacer humano en un máquina. Y dejar en manos de las personas las tareas que son críticas por su impacto, o que son gratificantes por el solo hecho de hacerlas, como lo artístico. O sea: que una máquina afine la guitarra y que el músico componga. Que otra máquina realice el corte con precisión milimétrica y que el cirujano lo supervise. Que otra máquina decida el trayecto y que el taxista conduzca. Etcétera.

Escribí más arriba que la desesperanza no es el único camino. No creo que lo sea. Lo que no vamos a tener son soluciones simples. Como dije, ninguna persona ni ninguna empresa puede resistir el tsunami. Pero, como siempre, la salida es colectiva.

La venta de un auto usado es un contrato entre privados. El contrato de trabajo, también. Sin embargo, la ley protege de manera muy distinta uno de otro. ¿Por qué? Porque en un caso intervienen dos partes en pie de igualdad, en el otro hay una parte fuerte (el empleador) y otra débil (el trabajador). Y por eso, como sociedad, nos dimos unas protecciones para el trabajo, que justamente están en entredicho en la actualidad. Y no es casual.

Porque acaba de aparecer otro tipo de asimetría, entre los ciudadanos de a pie y las big tech dueñas de la IA alimentada por una cantidad enorme de capital cultural apropiado sin compensación. Y la respuesta a eso la tenemos que dar colectivamente como sociedad. ¿Vamos a proteger a la parte débil o la vamos a dejar librada a su suerte?

En primer lugar está la cuestión ambiental: aquella primera apropiación (la de los telares) fue el inicio, no buscado y en buena medida imprevisible, de la crisis climática actual. Esta nueva apropiación (la del capital cultural por parte de la IA), implica el agravamiento, esta vez previsible, del colapso ambiental que ya estamos sufriendo. Estos modelos corren en un hardware que requiere una potencia de cómputo altísima, lo que a su vez requiere energía eléctrica para funcionar y para refrigerar, lo cual impacta negativamente en el planeta, agravando el calentamiento global. Hay quien propuso prohibir los motores a combustión. Otros, más moderados, sugieren una solución de compromiso: ambulancias sí, jets privados no, por ejemplo. En este mismo sentido, ¿vamos a permitir el uso de la IA para cualquier cosa? ¿O vamos a legislar qué usos tienen licencia ambiental y qué usos no?

En segundo lugar está la cuestión de las compensaciones por el capital cultural apropiado. ¿Vamos a permitir que las big tech sigan sin compensar adecuadamente a los trabajadores de cuyos saberes se apropiaron y cuyas condiciones laborales han empeorado (o están a punto de empeorar) notablemente? Si vamos a pensar una forma de compensación, ¿cuál sería?

En tercer lugar está la transmisión de conocimiento. Las personas nos morimos. Antes de que eso ocurra, en general tratamos de enseñarle a las nuevas generaciones los saberes que nos permiten sobrevivir y ser felices. Esa transmisión, hasta ahora, siempre ocurrió de persona a persona (incluso si alguien aprendió leyendo un libro: hay un autor/a-persona y un lector/a-persona que interactúan). ¿Cómo será la transmisión de conocimiento a partir de que las máquinas se apropien del capital cultural que poseen los docentes (me refiero a los docentes de profesión y también a quienes enseñan algo a alguien, formal o informalmente)? ¿La transmisión de persona a persona pasará a ser persona-máquina-persona? ¿Qué consecuencia tiene eso a nivel psicológico, especialmente en la infancia y la adolescencia?

En cuarto lugar, podemos mencionar al fenómeno llamado human in the loop, que no es más que la forma moderna de un chivo expiatorio: meter a un ser humano en un cierto proceso solamente para que haya alguien a quien culpar si todo sale mal. Una médica revisando diez radiografías al día es buena. Una médica asistida por IA revisando las mismas diez radiografías, posiblemente sea mejor. Incluso quizás sea capaz de revisar veinte radiografías, mejor todavía. Pero si alguien obliga a esa profesional a revisar más casos de los que su capacidad humana permite, digamos 500 al día, esa persona queda sujeta a firmar cheques en blanco para la IA: cuando a la máquina se le pase por alto una patología, necesitamos alguien a quien culpar. Para eso le pagamos. ¿Vamos a proteger a las víctimas (profesionales y pacientes, en este caso) de una práctica como esta?

En quinto lugar, agreguemos algo que ya sucede, pero que podría agravarse. Vamos a tener seres humanos que, desde una perspectiva instrumentalista, ya no son necesarios. Cuestionaron al CEO de una big tech porque la IA consume mucha energía para realizar cierta tarea. Se defendió diciendo que “mantener vivo y entrenar a un ser humano para que haga la misma tarea consume aún más energía” (sic). ¿Seguimos pensando que las personas, cada persona humana es un fin en sí mismo, en armonía con los otros humanos y con el ambiente? ¿O estamos dispuestos aceptar que las personas (no las tareas que hacen las personas, sino las personas en sí) son reemplazables por máquinas? ¿Qué respuesta tenemos para esas personas que hoy en día hacen tareas que podemos delegar en máquinas? ¿Florecerán mil poetas, ajedrecistas, historiadores y astrofísicos? ¿O dejaremos que se marchiten en la mendicidad y en el sálvese quien pueda?

La lista podría seguir, pero creo que ya se entiende. Es mentira que no haya respuesta. Respuestas hay, para bien o para mal. Lo que no hay son respuestas individuales, del mismo modo que nadie va a resolver el problema ecológico solamente reciclando la basura de su casa. Respuestas hay, pero son colectivas. Es hora de que empecemos, al menos, por formularnos las preguntas. Es hora de que nos fijemos colectivamente, en el sentido de prestarle atención al tema y también en el de fijar una posición al respecto.

Notas al pie

1- Esta descripción es un robo descarado de este artículo Volver al texto

2- Alerta de programador metiéndose en ciencias sociales. En pantuflas. Volver al texto

Tags: articulos, castellano, cultura-libre, ia, patentes, politica, programacion