IA en el trabajo: quién controla la tecnología y quién se lleva la fruta de la productividad

La inteligencia artificial no entra a las empresas como una herramienta neutral. Llega a organizaciones con jerarquías, intereses y relaciones de poder ya establecidas, y la forma en que se utiliza define quién se beneficia y quién asume costos. En ese marco, la economía política de la IA se concentra en propiedad, conocimiento y control del trabajo.

La discusión actual sobre IA suele presentar dos extremos: una revolución que promete mayor productividad y liberación de tareas rutinarias, o la amenaza de desempleo masivo. El enfoque desde la economía política, sin embargo, es distinto: ¿qué tecnología se adopta, con qué objetivos y bajo qué reglas se distribuyen las ganancias y pérdidas?

La IA no es una única fuerza. Sus efectos varían según la organización del proceso de trabajo y la negociación colectiva. Puede sustituir tareas, intensificar el esfuerzo, complementar capacidades o crear nuevas funciones. La clave está en las condiciones de trabajo, las estructuras de supervisión y la regulación interna de cada empresa.

Un rasgo central de la IA generativa es que sus modelos se entrenan con una enorme cantidad de trabajo humano previo. Textos, imágenes, código y otros materiales producidos durante años por millones de personas se convierten en la materia prima de estos sistemas. Esa reality plantea una pregunta de fondo: un acervo de conocimiento socialmente producido puede convertirse en un activo privado de gran valor, sin que quienes contribuyeron a generarlo reciban una parte de la renta que genera la tecnología.

Diversos investigadores han señalado que esta dinámica habilita una forma de “cercamiento” digital: una gran parte del conocimiento colectivo se incorpora a sistemas cuyo control y propiedad se concentra en pocas empresas. En ese marco, existe una creciente visibilidad del trabajo humano necesario para hacer funcionar la IA, especialmente en lo que se denomina data workers o ghost work, cuyo aporte suele estar poco explicitado pero es crucial para entrenar y mantener los modelos. Geográficamente, parte de este esfuerzo puede ocurrir fuera de los focos tecnológicos tradicionales, en ciudades y regiones lejanas a Silicon Valley o Bruselas.

En el terreno de la empresa, la automatización ya modifica la gestión: algoritmos que asignan tareas, fijan horarios y evalúan rendimiento se integran a procesos de toma de decisiones. La automatización no implica solo reemplazo de mano de obra; también puede significar una reconfiguración del management, con mayor vigilancia de la productividad y cambios en las condiciones laborales.

La Organización Internacional del Trabajo (OIT) estima que alrededor de una cuarta parte de los trabajadores ejerce ocupaciones con algo de exposición a la IA generativa, y apenas el 3,3% del empleo mundial se ubica en la categoría de mayor exposición. Esto indica que, por ahora, es más probable que se transforme la naturaleza de las ocupaciones que que éstas desaparezcan por completo. La exposición no equivale a sustitución automática: puede automatizarse, complementarse, reorganizarse, externalizarse o emplearse para intensificar el trabajo.

Un avance significativo fue la adopción en junio de 2026 del Convenio 193 de la OIT sobre trabajo decente en la economía de plataformas. Su principio central es simple: una decisión empresarial no deja de ser una decisión por estar mediada por un algoritmo. El convenio exige que los trabajadores y sus organizaciones sean informados sobre los sistemas automatizados que monitorean o evalúan su labor, que tengan derecho a explicaciones y a revisar decisiones que los perjudiquen, y que exista una intervención humana en casos relevantes. En la práctica, esto coloca a la tecnología en el terreno de la negociación colectiva: qué datos pueden recogerse, qué decisiones automatizarse, qué requiere supervisión humana y cómo se distribuyen las ganancias de la productividad.

En última instancia, la economía política de la IA no se reduce a máquinas que “piensan”. Se trata de quién posee el conocimiento generado socialmente, quién controla su uso y qué reglas rigen ese uso. Si la IA promete ampliar el conocimiento y la productividad, también puede concentrar poder y precarizar el trabajo si no hay instituciones que distribuyan derechos, datos y rentas de manera democrática. Por ello, desde una perspectiva de clase trabajadora, la discusión no es frenar la tecnología, sino democratizarla: definir qué tecnología se utiliza, quién decide su empleo y cómo se reparten las ganancias y los costos.