Con la premisa de “democratizar el acceso a la información”, la empresa Open AI, propietaria del Chat-GPT, dio a conocer que llevará adelante una inversión por unos 25.000 millones dólares en la Argentina para construir un megacentro de datos en la Patagonia para alimentar a la industria de la Inteligencia Artificial. Fue anunciado por el gobierno luego de una reunión que mantuvieron en la Casa Rosada con directivos de OpenAI. De la reunión también participó Damián Reidel, a quien señalan como el impulsor de la iniciativa y promotor de convertir a la Argentina en hub global de IA (plataforma centralizada de datos).
El desembarco de OpenAI se da en el marco del Régimen de Incentivos a las Grandes Inversiones (RIGI) y se convertirá en el primer stargate (red de centros de datos capaces de entrenar y operar modelos de inteligencia artificial a escala masiva) de América Latina, y podría alcanzar una capacidad operativa de hasta 500 MW y diseñado para alojar la próxima generación de cómputo de IA. Rápidamente desde el gobierno salieron a decir que el proyecto "no solo prevé avances tecnológicos, sino también impacto en la economía y acceso democrático a esta tecnología". Pero el impacto en la economía no sería tal, ya que “los empleos directos que genera este tipo de infraestructura rondan entre las 300 y 800 personas” empleadas (identidad Sindical, 11/10) y podría llegar a consumir energía eléctrica como una ciudad de 250.000 habitantes.
Sam Altman, CEO de la firma estadounidense declaró que se trata de un “hito que va más allá de la infraestructura. Se trata de poner la inteligencia artificial en manos de la gente de toda la Argentina”. Según trascendió el proyecto será desarrollado por un ´joint venture´ entre Sur Energy, que deberá proveer la infraestructura y energía y un proveedor global de infraestructura cloud, y cuenta con OpenAI como potencial comprador de servicios. El proyecto comenzaría con un primer tramo en el que se invertirían 7.000 millones de dólares y se financiaría con créditos de entidades bancarias.
Como no podía ser de otra manera en medio de la guerra comercial de EE. UU, la elección de la Patagonia responde a la disputa geopolítica y, en este sentido, el enclave tecnológico se inscribe en la batería de medidas adoptadas por la gestión Trump, que van desde el avance militar en el Caribe al “salvataje” de la Argentina, para contrarrestar y erradicar la presencia de capitales chinos en la región. A su vez, la Patagonia, posee abundancia hídrica, utilizada para enfriar los servidores, y por su clima frío y seco, que reduce los costos de enfriamiento, brinda condiciones climáticas especiales (que Silicon Valley no posee) para el desarrollo de estos centros de datos. Otro punto central por el cual se eligió a la Patagonia es por su “alto potencial en energías renovables que puede alimentar de forma limpia y estable la inmensa demanda eléctrica que requieren los ´data centers´ de inteligencia artificial, algo clave tanto por razones ambientales como económicas” (Clarín, 10/10) En este sentido, la inversión de OpenAI se inscribe en la lucha por el acaparamiento y explotación de los recursos naturales, que han sido puesto sobre la mesa por Scott Bessent en las negociaciones con Caputo. Asistimos a un proyecto que se caracteriza por el extractivismo digital, si tenemos en cuenta que estos ‘data centers’ ocupan grandes porciones del territorio, consumen importantes cantidades de recursos naturales para sustentar la actividad y no generan fuentes de trabajos que cambien la ecuación del flagelo del desempleo.
IA y superexplotación laboral
Detrás de los señores “tecnofeudales” se encuentra lo que la asociación sin fines de lucro Partnership on AI (PAI) ha denominado como “fuerza laboral oculta”, trabajadores subcontratados por las grandes empresas tecnológicas, que en su mayoría se encuentran en el hemisferio Sur. No son pocos los intelectuales que buscan, a través de un malabarismo ideológico, sustraer a la industria digital del proceso de explotación social del capital.
Uno de los eslabones más débiles del desarrollo de la IA son los llamados “etiquetadores”, quienes realizan tareas tediosas y potencialmente dañinas para la salud mental de los trabajadores. Esta tarea consiste en etiquetar millones de datos e imágenes para señalar a la IA y le señalan al programa qué es qué, para que la máquina pueda entender qué es cada cosa y aprender en qué contexto usarla. En el mundo de la IA estas tareas son conocidas como “enriquecimiento de datos”, se desarrolla en condiciones de precariedad laboral. Una investigación de la revista TIME reveló que muchos de los etiquetadores de datos que fueron subcontratados por OpenAI para entrenar a su ChatGPT reciben salarios de entre US$ 1,32 y US$ 2 la hora. Esta situación de precariedad laboral motivó en 2023 a más de 150 trabajadores, cuyas tareas sostienen los sistemas de inteligencia artificial de Facebook, TikTok y ChatGPT, a reunirse en Nairobi con la finalidad de poner en pie el primer sindicato africano de moderadores de contenidos.
Otro aspecto de la precarización laboral del sector tiene que ver con la salud mental de los trabajadores, ya que para “catalogar todo el vasto caudal de material violento, siniestro y perverso que reside allí, para así mostrarle a la máquina a ignorar el costado putrefacto de la gran red de redes” (BBC, 23/3/23), generando en algunos trabajadores estrés postraumático. Especialistas señalan que "estos trabajos tienen un costo sobre la salud mental de quienes los hacen y deberían recibir cuidados psiquiátricos adecuados además de un salario más justo" (ídem).
Como hemos señalado en estas páginas en respuesta a los planteos de Yanis Varoufakis sobre el “tecnofeudalismo”, “la renta no existe como ‘nube’ (sea digital o no): es una detracción del plusvalor proveniente de la explotación capitalista de la fuerza de trabajo. En la tecnología digital hay trabajo humano, creación de valor y plusvalía. En el ‘capitalismo en la nube’, no hay nada que no corresponda a una ganancia extraordinaria, cosechada sobre medios estrictamente capitalistas, incluida la apropiación privada del conocimiento generado en la academia (como ocurrió con Google y la Universidad de Stanford) o el financiamiento generoso del presupuesto público”.
Lucas Giannetti
11/10/2025
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