¿De qué sirve un mercado global de 4,8 billones de dólares si la mayoría de la población mundial quedará fuera de sus beneficios? Esa pregunta incómoda resume la paradoja central de la revolución de la inteligencia artificial que está redefiniendo el capitalismo en 2025. Mientras las Naciones Unidas confirman que el sector tecnológico más explosivo de las últimas décadas ya alcanzó un tamaño económico superior al PIB de Alemania, la advertencia de la CEPAL resuena con claridad quirúrgica: «La tecnología, por sí sola, no genera inclusión».

La cifra merece detenimiento. Cuando hablamos de 4,8 billones de dólares —en nomenclatura anglosajona, 4.8 trillion— nos referimos a 4.800.000 millones de dólares. Para contextualizarlo: ese monto equivale aproximadamente al valor combinado de las economías de Japón e India. Se trata de un mercado que en menos de una década pasó de ser una promesa de laboratorio a convertirse en la columna vertebral de sectores tan disímiles como la salud predictiva, la logística automatizada, el marketing hiperpersonalizado y la vigilancia estatal.

El espejismo de la democratización

América Latina observa este tsunami con una mezcla de fascinación y desconcierto. Argentina, en particular, se ha convertido en un laboratorio involuntario de las tensiones que genera la adopción asimétrica de tecnologías disruptivas. El municipio de Escobar digitaliza trámites; Río Negro impulsa la transformación digital de pequeñas y medianas empresas; Santiago del Estero experimenta con «gemelos digitales» —réplicas virtuales de sistemas urbanos que permiten simular escenarios antes de implementar políticas públicas—; y la provincia de Comodoro incorpora inteligencia artificial en la agenda educativa.

¿Son estos casos motivo de celebración o simple maquillaje tecnológico? La respuesta no es sencilla.

Un gemelo digital, por ejemplo, representa una sofisticación notable: mediante sensores IoT (Internet de las Cosas), algoritmos de procesamiento masivo de datos y modelos predictivos, una ciudad puede anticipar colapsos de tránsito, optimizar el consumo energético o planificar la expansión de servicios sanitarios. Pero la implementación de estas herramientas requiere infraestructura de conectividad robusta, personal capacitado en ciencia de datos y presupuestos que pocas administraciones provinciales pueden sostener sin endeudamiento externo o dependencia de proveedores privados que, casi siempre, son corporaciones extranjeras.

La economía de plataformas y el dilema laboral

Mientras los gobiernos locales intentan subirse al tren digital, otro fenómeno global irrumpe con violencia silenciosa: la uberización del trabajo. La Organización Internacional del Trabajo respondió en junio de 2026 con un estándar global de derechos para trabajadores de aplicaciones. La medida no es casual. Desde repartidores de comida hasta diseñadores freelance, millones de personas en el mundo operan en una zona gris donde no son empleados formales ni autónomos clásicos. Son «colaboradores» de plataformas que utilizan algoritmos de asignación de tareas, fijación de precios y evaluación de desempeño.

Estos algoritmos, diseñados con técnicas de inteligencia artificial, optimizan la rentabilidad del negocio, no el bienestar del trabajador. Un repartidor puede ser desconectado de la aplicación por rechazo de pedidos sin explicación humana, sin derecho a réplica, sin indemnización. La normativa de la OIT busca revertir esa asimetría, estableciendo pisos mínimos de protección social, derecho a la desconexión y transparencia algorítmica.

Pero la implementación real dependerá de cada país. Y aquí emerge otra brecha: mientras naciones con estructuras laborales sólidas podrán fiscalizar el cumplimiento, economías con alta informalidad —como gran parte de América Latina— enfrentarán resistencia corporativa, vacíos legales y capacidad inspectiva limitada.

El factor humano que la máquina no resuelve

Olga Cavalli, especialista en ciberseguridad, abordó en junio de 2026 un ángulo menos discutido pero igualmente crítico: el factor humano en la seguridad digital y los sesgos algorítmicos. Porque la inteligencia artificial no es neutral. Los modelos de aprendizaje automático se entrenan con datos históricos que, inevitablemente, reflejan prejuicios sociales, raciales y de género. Un sistema de selección de personal entrenado con datos de contrataciones pasadas replicará patrones discriminatorios. Un algoritmo de crédito que use historial de código postal puede perpetuar la exclusión financiera de barrios periféricos.

La ciberseguridad añade otra capa de complejidad. La sofisticación de los ataques informáticos crece exponencialmente gracias a herramientas de IA que automatizan el phishing, generan deepfakes convincentes o explotan vulnerabilidades de sistemas críticos. La paradoja es que la misma tecnología que promete eficiencia también amplifica los riesgos si no se desarrolla con marcos éticos claros y regulación anticipatoria.

¿Quién captura el valor de los 4,8 billones?

Volvamos a la cifra inicial. Un mercado de 4,8 billones de dólares no se distribuye democráticamente. La concentración es brutal: un puñado de corporaciones —principalmente estadounidenses y chinas— controla la infraestructura de nube, los modelos de lenguaje más avanzados, los chips especializados y las patentes estratégicas. OpenAI, Google DeepMind, Microsoft, Meta, Alibaba, Baidu. Esos nombres capturan la mayoría del valor generado.

Para el resto del mundo, especialmente para regiones periféricas del capitalismo global, el modelo predominante es el de consumidores pasivos de tecnología. Se paga por servicios en la nube, por licencias de software, por capacitación en plataformas propietarias. Muy raramente se desarrolla soberanía tecnológica real: capacidad local de diseñar, entrenar y desplegar modelos de IA alineados con prioridades nacionales.

La digitalización de PyMEs en Río Negro o la incorporación de IA en escuelas de Comodoro son pasos necesarios, pero insuficientes si no se acompañan de políticas industriales que fomenten la investigación aplicada, la formación de talento técnico de alto nivel y la creación de consorcios público-privados capaces de competir —al menos regionalmente— con las grandes tecnológicas.

El camino estrecho entre la irrelevancia y la dependencia

La advertencia de la CEPAL no debe leerse como tecnofobia, sino como realismo estratégico. La inclusión tecnológica genuina requiere conectividad universal, alfabetización digital masiva, marcos regulatorios que protejan derechos sin ahogar la innovación, y distribución equitativa de las ganancias de productividad que la automatización genera.

Nada de esto ocurre espontáneamente. El mercado, librado a su lógica, profundiza desigualdades. La historia económica lo demuestra: cada revolución tecnológica —desde la máquina de vapor hasta la electrificación— generó ganadores y perdedores. La diferencia fue la capacidad de cada sociedad de negociar políticamente cómo se repartían los beneficios.

Hoy, esa negociación ocurre en múltiples tableros simultáneos: organismos multilaterales como la ONU y la OIT fijan estándares mínimos; gobiernos nacionales diseñan políticas de competitividad digital; municipios implementan servicios inteligentes; y ciudadanos exigen transparencia y rendición de cuentas.

El desafío no es rechazar la inteligencia artificial, sino domesticarla. Convertir esos 4,8 billones de dólares en prosperidad compartida, no en nueva forma de extractivismo digital. La ventana para lograrlo se está cerrando. Porque mientras debatimos, los algoritmos ya están tomando decisiones que afectan empleos, créditos, salud y libertades. Y si no los gobernamos nosotros, ellos nos gobernarán a nosotros.