El 23 de julio de 2025, el gobierno de Estados Unidos lanzó su AI Action Plan, acompañado por una serie de Executive Orders que constituyen la doctrina tecnológica más ambiciosa que haya publicado nunca una potencia global. Más allá del tono triunfalista con el que se presentó — “América comenzó la carrera de la IA y América la ganará” —, lo que se perfiló fue una estrategia nacional de largo alcance para consolidar la hegemonía estadounidense sobre los sistemas de inteligencia artificial a escala mundial.
Esta iniciativa no se limita a políticas de inversión o a directrices técnicas. Lo que propone — y en parte ya impone — es una forma de gobernar el conocimiento automatizado, marcando qué datos importan, qué saberes se validan, cómo se deben entrenar los modelos, qué tipo de control es legítimo y quién puede cuestionar el funcionamiento de estas infraestructuras. En ese sentido, estamos ante un cambio de época: la inteligencia artificial ha pasado de ser un conjunto de herramientas a convertirse en una arquitectura de poder.
Intenté fotografiar el sistema. Me salió una pregunta.
La Executive Order 14179 ordenó el desmantelamiento de líneas clave de la estrategia de la administración anterior: se eliminaron las restricciones sobre IA generativa, se anuló el marco de supervisión de la NIST sobre desinformación y se bloquearon todos los fondos federales destinados a modelos que “incluyan sesgos ideológicos derivados de políticas de diversidad, equidad e inclusión”. Con ello, EE.UU. oficializó una política estatal de desregulación acelerada, censura selectiva y exportación masiva de su modelo de IA como estándar internacional.
Lo que está en juego es mucho más profundo: el derecho a disputar el sentido, a mantener autonomía cognitiva y a proteger la diversidad epistémica frente a una nueva hegemonía algorítmica.
Este artículo parte de esa premisa para preguntarse por las consecuencias estructurales del AI Action Plan, no solo para Estados Unidos, sino para el ecosistema global. No se trata de una crítica técnica ni de un debate sobre innovación. Lo que está en juego es mucho más profundo: el derecho a disputar el sentido, a mantener autonomía cognitiva y a proteger la diversidad epistémica frente a una nueva hegemonía algorítmica.
Derechos humanos bajo amenaza
La IA, tal como se perfila en el plan estadounidense, puede convertirse en una herramienta de discriminación sistémica a escala. El memorando OMB M-25–21, publicado simultáneamente, obliga a todas las agencias a adoptar una posición “ideológicamente neutra” en la adjudicación de fondos para IA. Pero esa neutralidad está definida de forma restrictiva: queda excluido cualquier enfoque que mencione equidad racial, justicia ambiental, género, diversidad o derechos de las minorías.
En su lugar, se prioriza la “objetividad factual sin carga ideológica”. Es decir, una IA entrenada para excluir el conflicto social del campo de lo tratable. Como resultado, se están validando modelos en entornos públicos (educación, justicia, servicios sociales) que pueden reproducir discriminaciones históricas sin posibilidad de corrección institucional, al no considerarse “sesgo” lo que es estructural.
El ojo que todo lo ve… pero no comprende. Brilla, encuadra, registra. Pero sigue desenfocado.
Lo hemos visto con algoritmos de contratación, de evaluación de riesgo penal o de distribución de servicios sociales. En todos estos casos, el daño no es solo técnico: es político y social. Pero el AI Action Plan no contempla normas para corregir estos sesgos. Al contrario: se opone a cualquier “imposición ideológica” sobre los modelos. Bajo el pretexto de neutralidad, impide que se incorporen mecanismos de equidad o contrabalanceo. Se trata de una neutralidad peligrosa, que deja la ética fuera del entrenamiento de los modelos y permite que las decisiones discriminatorias sean presentadas como objetivas o inevitables.
La orden también facilita la automatización de procesos de control migratorio, justicia penal y asistencia social, sin salvaguardas específicas sobre impactos diferenciales o derechos de apelación, en nombre de la eficiencia administrativa. Además, el plan estadounidense favorece la expansión acelerada de infraestructuras de IA sin evaluación de impacto ambiental ni garantía de protección de datos. Esto erosiona derechos fundamentales como el acceso justo a los recursos, la intimidad y la capacidad de impugnación ciudadana.
Autonomía cognitiva en riesgo
En la medida en que más decisiones cotidianas — desde qué consumir hasta a quién votar — pasan por filtros algorítmicos, la autonomía para decidir, deliberar y comprender se debilita. Como señalan los memorandos conjuntos del DoD y la General Services Administration (GSA), los modelos que quieran operar en contexto federal deberán ajustarse a “estándares de consistencia y neutralidad semántica” — lo que en la práctica significa que el modelo no puede adoptar posiciones interpretativas que el gobierno considere “activistas”.
Ya existen consecuencias tangibles: OpenAI y Anthropic han desarrollado versiones “compliance” de ChatGPT y Claude para entornos públicos, que suprimen referencias a políticas climáticas, justicia racial o críticas a la historia militar de EE.UU. Anthropic lanzó ClaudeGov en junio de 2025 como modelo específico para agencias de seguridad y defensa, con restricciones de respuesta sobre historia colonial, género, y políticas progresistas.
La IA deja de ser una herramienta para pensar con otros, y se convierte en un filtro que oculta los márgenes de lo pensable.
Esto genera una forma de captura del horizonte cognitivo. Las personas usuarias, sin saberlo, pueden estar interactuando con un modelo que ha sido afinado para evitar ciertos marcos epistémicos, lo que mina su autonomía crítica. La IA deja de ser una herramienta para pensar con otros, y se convierte en un filtro que oculta los márgenes de lo pensable.
El peligro no está solo en que la IA “nos manipule”, sino en que nos entrene para no cuestionar. La proliferación de respuestas plausibles, convincentes y siempre disponibles genera una dependencia cognitiva. ==La dificultad no será ya discernir la verdad, sino saber qué preguntas no se nos están permitiendo hacer.==
Sociedades enteras pueden dejar de generar conocimiento crítico si las herramientas dominantes eliminan la ambigüedad, evitan el conflicto o naturalizan la certeza automatizada.
Esta crisis no es solo individual. Sociedades enteras pueden dejar de generar conocimiento crítico si las herramientas dominantes eliminan la ambigüedad, evitan el conflicto o naturalizan la certeza automatizada. En otros artículos, he llamado a este fenómeno el del sujeto plausible: aquél que no es directamente engañado por una IA, sino que aprende a ser predecible para encajar mejor en el modelo.
Diversidad epistémica asediada
Los modelos fundacionales se entrenan con datos que representan solo una fracción del conocimiento humano. Según el propio informe de la National Science Foundation, el 92% de los datos usados en modelos fundacionales aprobados por el programa federal provienen de fuentes en inglés, de origen estadounidense o británico, y con sesgo académico, masculino y urbano. La mayor parte de los corpus provienen de fuentes en inglés, occidentales, urbanas, tecnocientíficas. Saberes indígenas, prácticas comunitarias, conocimientos no académicos o formas de narrar propias de otras culturas no entran en los modelos, o lo hacen como ruido.
Esto es más que un problema de representatividad: es un proceso de colonialismo algorítmico. La ofensiva del AI Action Plan también tiene una dimensión geolingüística. El gobierno ha lanzado el AI Export Leadership Program, que busca imponer estándares tecnológicos estadounidenses en países del Sur global a cambio de acceso a infraestructura o financiación. Esto desplaza modelos alternativos — incluso experimentales o comunitarios — por soluciones preconfiguradas y alineadas con intereses estratégicos estadounidenses.
Lo que no se puede computar, no se considera válido. Lo que no se puede predecir, no se considera útil. El mundo queda reducido a lo que el modelo puede mapear.
Una vez entrenados, estos modelos se exportan como estándar, desplazando lenguas, formas de pensamiento y criterios de verdad. Lo que no se puede computar, no se considera válido. Lo que no se puede predecir, no se considera útil. El mundo queda reducido a lo que el modelo puede mapear.
Las consecuencias son graves: pérdida de lenguas, uniformización de los relatos, desaparición de formas de vida no alineadas con la lógica del rendimiento. En el fondo, está en juego la capacidad de los pueblos para seguir siendo autores de sus propios saberes.
Democracia delegada a cajas negras
Cuando decisiones cruciales para la vida pública son tomadas — o justificadas — por sistemas opacos que nadie puede auditar, la democracia entra en crisis. La delegación algorítmica diluye la responsabilidad política: nadie responde si un algoritmo niega un derecho, asigna una puntuación injusta o discrimina sistemáticamente.
El plan de EE.UU. evita cualquier estructura robusta de rendición de cuentas. No propone mecanismos para que la ciudadanía pueda disputar las decisiones automatizadas, ni garantiza transparencia sobre cómo se entrenan o modifican los modelos. En cambio, centraliza el poder regulador en instancias federales afines a la industria. Los únicos organismos que validan modelos — la FTC, la FCC y el OSTP — operan bajo criterios definidos en las órdenes ejecutivas, sin participación social ni parlamentaria.
Esta falta de gobernanza democrática refuerza una alianza entre poder estatal y poder corporativo, que escapa a los controles tradicionales del sistema político. La pregunta ya no es solo quién gobierna la IA, sino si la IA ya está desplazando a la política como forma de organización del sentido común.
Cuando una inteligencia aprende que tiene razón por diseño, entonces todo margen de deliberación queda anulado.
Estados Unidos: supremacía desregulada y ofensiva normativa
El AI Action Plan estadounidense no aparece en el vacío, sino como respuesta a una disputa global ya en marcha por el control de la infraestructura semántica del mundo. En ella, tres grandes bloques articulan modelos divergentes de gobernanza algorítmica: Estados Unidos, la Unión Europea y China. Cada uno proyecta su sistema de valores, prioridades y relaciones de poder a través de la IA.
La doctrina norteamericana combina privilegio tecnológico, impulso exportador y veto ideológico. Su plan persigue consolidar:
- Infraestructuras propias (GPU, cómputo, energía) como ventaja estratégica
- Modelos open-weight con filtros conservadores para difundirlos como estándar internacional
- Bloqueo diplomático y comercial a proveedores que no compartan sus criterios de “neutralidad ideológica”
Esta estrategia se implementa con velocidad institucional. El Departamento de Estado ya ha anunciado la creación de un “AI Readiness Index” que condicionará el acceso a fondos al alineamiento político con el plan, y ha iniciado negociaciones con al menos seis países latinoamericanos para la firma de memorandos de adopción preferente de IA estadounidense en educación, seguridad y administración pública.
En resumen: hegemonía tecnológica como extensión del poder blando, pero sin marcos multilaterales ni compromisos con principios de justicia algorítmica.
Unión Europea: regulación garantista en tensión
La UE contrapone el AI Act, aprobado en 2024, que establece un enfoque de “riesgo escalonado” y prohíbe ciertos usos como:
- Identificación biométrica en tiempo real en espacios públicos
- Clasificación social
- Manipulación cognitiva subliminal
Este marco es hoy la única propuesta normativa de escala regional centrada en la protección de derechos. Pero el AI Action Plan desacredita este enfoque como “obstáculo para la innovación” y “intervencionismo ideológico”. Ha lanzado una ofensiva diplomática para que países fuera del Espacio Económico Europeo no adopten regulaciones similares, presentándolas como “burocráticas” y “antieconómicas”.
La UE, por su parte, enfrenta una contradicción estructural: aunque regula desde principios garantistas, gran parte de sus actores tecnológicos más influyentes dependen de modelos fundacionales estadounidenses. Esto genera una situación donde la norma no siempre gobierna a la infraestructura, y la soberanía digital sigue fragmentada.
China: vigilancia algorítmica como soberanía estatal
China desarrolla un modelo alternativo de IA bajo estricta supervisión estatal. Su marco se basa en:
- Control total del entrenamiento y despliegue de modelos
- Enfoque centrado en “seguridad nacional y armonía social”
- Prohibición de modelos extranjeros no alineados
Si el plan estadounidense promueve una IA “libre pero domesticada ideológicamente”, China apuesta por una IA autónoma pero subordinada al Estado. Ambos rechazan el enfoque europeo: uno por “intervencionista”, el otro por “naïf”.
De la sumisión al modelo a la disputa por el sentido
Lo que está en juego es el derecho de las sociedades a disputar el conocimiento.
Frente a esta deriva, las respuestas no pueden limitarse a ajustes técnicos o llamados a una “IA más ética”. Lo que está en juego es más profundo: el derecho de las sociedades a disputar cómo se produce el conocimiento, cómo se automatiza el juicio y cómo se toma la palabra.
Mientras debatimos sobre la IA más ética, él ya decidió: sentido es tocar sin permiso y quedarse.
Estructuras impugnables, no solo modelos amigables
Muchos llamados a una IA más transparente o ética se quedan en la superficie. ==No basta con “explicar” cómo funciona un modelo si no se puede disputar su existencia, su función o su campo de aplicación==. Como he argumentado en otros artículos, lo esencial no es que los algoritmos sean comprensibles, sino que sean ==impugnables==.
La lucha por los derechos digitales no se ganará con mejores interfaces, sino con mejores estructuras de poder democrático sobre la IA. Esto implica nuevas leyes, auditorías ciudadanas, mecanismos de apelación, redes de cooperación entre actores sociales e infraestructuras comunitarias de datos.
Un servidor cloud doméstico, encriptado, seguro y abierto a la comunidad. Entre libros de Marcuse y Orwell, la infraestructura también puede ser una forma de resistencia.
Infraestructuras tecnológicas democráticas
El futuro de la IA no puede quedar en manos de alianzas geopolíticas o consejos de expertos tecnocráticos. Hace falta construir infraestructuras públicas, comunitarias o cooperativas de IA, diseñadas desde otras lógicas: ==protección del común, pluralidad epistemológica, cuidado de los cuerpos, preservación de la diferencia, capacidad de corrección colectiva==.
Esto no significa negar el avance tecnológico. Significa redirigirlo hacia finalidades sociales definidas por comunidades, no por mercados o aparatos de seguridad. Significa, también, aceptar el error como parte constitutiva del proceso de conocimiento, no como algo a eliminar por el algoritmo.
Luchar desde dentro del modelo: herramientas y actores
Frente a estas estrategias de concentración, la sociedad civil organizada (CSO) ha comenzado a construir respuestas efectivas. No como simple resistencia, sino como producción activa de normas, vigilancia, litigio y conocimiento situado.
Watchdogs europeos como contrapeso público
Organizaciones como EDRi, AlgorithmWatch, NOYB o Access Now han sido decisivas en los últimos años para:
- Documentar prácticas abusivas de IA en Europa
- Lograr prohibiciones explícitas (como el veto a Clearview AI o el proyecto iBorderCtrl)
- Promover evaluaciones de impacto algorítmico vinculantes
- Defender derechos en litigios estratégicos ante el TJUE y tribunales constitucionales
Estos watchdogs cumplen funciones clave que los gobiernos no asumen:
- Vigilancia pública de tecnologías opacas
- Alerta temprana de vulneraciones de derechos
- Producción de indicadores de rendición de cuentas
- Alfabetización ciudadana para disputar el relato hegemónico
Su rol frente a la IA de vigilancia ha sido paradigmático: han logrado visibilizar cómo los modelos aplicados en fronteras, ciudades inteligentes y cuerpos policiales producen discriminación racial, falta de transparencia y tecnificación de la violencia institucional.
Estrategias operativas para las CSO
Para las organizaciones sociales, de derechos humanos y del tercer sector, la lucha contra la hegemonía algorítmica no es periférica: es estructural. Algunas acciones concretas y replicables:
- ==Mapear el uso de IA== en las administraciones locales, especialmente en contratación pública, salud, educación, migración y servicios sociales.
- ==Impulsar cláusulas éticas y de soberanía de datos== en licitaciones públicas donde se use IA.
- Aliarse con redes técnicas, jurídicas y académicas que permitan auditar modelos de forma cooperativa.
- Producir casos de litigio estratégico que visibilicen daños estructurales (como el caso SyRI en Países Bajos).
- Fomentar tecnologías cooperativas y comunitarias, incluyendo modelos pequeños de lenguaje adaptados a marcos locales, y recursos educativos para alfabetización crítica.
Necesitamos es una reapropiación del sentido común como campo de disputa
Lo común como interrupción: frente a esta arquitectura de dominación algorítmica, la tarea no puede limitarse a pedir explicaciones técnicas. Lo que necesitamos es una reapropiación del sentido común como campo de disputa, donde lo común no se confunda con lo homogéneo, y donde el conocimiento automatizado no sustituya al derecho a no encajar.
Necesitamos:
- Modelos públicos, cooperativos y auditablemente abiertos, entrenados desde marcos plurales
- Regulaciones garantistas y participadas, que limiten el uso de IA en decisiones vitales sin supervisión humana
- Espacios de aprendizaje crítico sobre IA, que no repitan la lógica del usuario desinformado, sino que formen sujetos capaces de disputar el diseño
- Redes internacionales del Sur global y movimientos civiles del Norte que unan litigio, infraestructura y acción política en defensa de lo no automatizable: la memoria, el juicio, la diferencia
Arquitectura o barbarie
Cada decisión tomada por un sistema opaco, sin posibilidad de réplica, nos aleja de la democracia como práctica viva.
En última instancia, lo que está en juego no es la inteligencia artificial como tal, sino el mundo que la IA contribuirá a consolidar. Cada modelo entrenado con sesgo y sin control refuerza una forma de desigualdad. Cada infraestructura construida sin disputa pública consolida una arquitectura de dominación. Cada decisión tomada por un sistema opaco, sin posibilidad de réplica, nos aleja de la democracia como práctica viva.
El AI Action Plan revela con nitidez lo que está en juego: no se trata de si la IA avanza, sino en qué dirección, para quién y con qué condiciones.
- Una infraestructura sin regulación que excluye memorias, cuerpos y saberes es una forma de violencia estructural
- Un modelo que automatiza la autoridad sin espacio para la duda es una forma de autoritarismo cognitivo
- Una arquitectura diseñada para cerrar el conflicto es, en sí misma, una forma de barbarie algorítmica
Pero también es cierto que cada resistencia articulada, cada alianza social, cada norma lograda, cada comunidad organizada para auditar, disputar y reapropiarse de la tecnología, abre una brecha de posibilidad.
Por eso no es tarde. La hegemonía algorítmica no está consumada. Se está escribiendo ahora, en cada legislación, en cada contrato público, en cada modelo que se entrena, en cada conversación que tenemos sobre lo que significa automatizar el juicio.
La pregunta es sencilla y brutal: ¿Vamos a permitir que otros decidan por nosotras lo que es cierto, lo que es justo, lo que es posible?
Responder a esa pregunta, con acción y con alianza, es lo que está en juego.
Frente a esa deriva, urge volver a poner en el centro la humildad epistémica como principio de diseño, y lo común como horizonte político. No como nostalgia, sino como defensa activa de la pluralidad, de la fricción, del derecho a no encajar.
Porque si no disputamos ahora la arquitectura del sentido, lo que se automatizará no será solo el conocimiento. Será la obediencia.
Impulso proyectos que cruzan plataformas digitales, redes de economía solidaria y estrategias de transición justa. No creo en soluciones neutrales.
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