Dustin Guastella es investigador asociado del Center for Working-Class Politics y ocupa el cargo de director de operaciones en el sindicato Teamsters Local 623, con sede en Filadelfia.

Dustin Guastella examina el crecimiento de las inversiones en inteligencia artificial y sus posibles consecuencias para el empleo y la estabilidad económica. El autor rechaza tanto una prohibición a escala nacional como una política que se limite a compensar los daños una vez causados. La propuesta consiste en que el estado sea propietario de las principales empresas del sector.

Los inversores calculaban que invertirían alrededor de 700 mil millones de dólares en IA durante 2026. Los títulos vinculados a esta tecnología constituían aproximadamente un tercio del mercado bursátil y 45 % de la capitalización del S&P 500. Según Guastella, esta concentración podría ser una burbuja con capacidad para impactar en la economía mundial.

Parte de esa inversión está impulsada por la promesa empresarial de sustituir trabajo. El autor cita a Dario Amodei, quien advierte acerca del riesgo de que se forme una población sin empleo o con ingresos muy reducidos. La automatización puede tener éxito y eliminar puestos de trabajo, mientras que el estallido de la burbuja también puede generar desempleo.

Guastella cita el rescate de General Motors para poner en duda la utilidad del apoyo público sin una participación permanente en las empresas intervenidas. El gobierno estadounidense llegó a controlar 61% de la empresa, pero no conservó dividendos ni participación en ganancias. En 2023, General Motors anunció recompras de acciones por 10 mil millones de dólares, y en 2024, por 6 mil millones.

El autor afirma que prohibir la IA no es una forma viable de detenerla. Las compañías pueden trasladar sus operaciones al extranjero, mientras los territorios rivalizan por captar centros de datos. Asimismo, rechaza la noción de que el desarrollo tecnológico opere como una fuerza natural. El impacto dependerá de las decisiones adoptadas por propietarios, empresas y gobiernos.

Las medidas de ingreso básico o capacitación pueden beneficiar a las personas desplazadas, pero no cambian quién controla la tecnología. Guastella propone orientar la inteligencia artificial hacia objetivos sociales mediante la propiedad pública. Su planteamiento parte de que el entrenamiento de los modelos fue posible gracias a las inversiones públicas, la infraestructura sufragada con impuestos y obras culturales colectivas.

El aprendizaje automático emplea libros, música, imágenes y videos elaborados por millones de personas. Quienes crean ese contenido rara vez reciben una compensación por su aporte, mientras que los propietarios de las plataformas concentran los ingresos. Para Guastella, que la propiedad tenga un origen colectivo justifica moralmente socializarla y distribuir sus beneficios.

El autor también pone en duda que la competencia tecnológica se presente como una carrera entre países. Afirma que, salvo en parte en el caso de China, la mayoría de las disputas se producen entre empresas privadas. Estados Unidos ofrece infraestructura, incentivos y condiciones regulatorias favorables, aunque la ciudadanía no obtiene una parte equivalente de la propiedad.

Guastella menciona una propuesta de Bernie Sanders para transferir 50% de las acciones de las mayores empresas de IA a un fondo público (dato crucial 1). El fondo seguiría un modelo similar al de los fondos soberanos noruego y alasqueño. Los beneficios podrían financiar proyectos de infraestructura, educación, energía, manufactura y servicios sociales.

La propuesta pretende transformar la relación entre el capital y el trabajo antes de que se produzca una crisis. La titularidad pública daría la posibilidad de orientar el desarrollo tecnológico y distribuir una parte de la riqueza producida. El autor presenta esta medida como una alternativa a rescatar empresas sin obtener control social.