Título original: No “New Deal” para OpenAI
Autor original: Will Manidis
Compilación: Peggy, BlockBeats

Nota del editor: Hoy, OpenAI publicó《Política industrial para la era de la inteligencia》, intentando responder a un problema que se está acercando: cuando la IA reconfigura las estructuras de producción, empleo y distribución, ¿cómo se redefinirá el contrato social?

Este documento ofrece un conjunto de un marco de políticas que parece completo; desde fondos de riqueza pública, redes de seguridad social, hasta participación laboral, infraestructura energética y rutas de reentrenamiento. Pero lo verdaderamente relevante no son estas propuestas en sí, sino la tensión más profunda que revelan: una industria tecnológica que se está convirtiendo en proveedora de infraestructura intenta participar en la distribución con una fórmula de “recomendaciones”, pero aún no está preparada para asumir las responsabilidades y los costos que correspondan.

El artículo desarrolla esta línea para desarmar el documento punto por punto: por un lado, casi todas las propuestas corresponden a rutas de políticas existentes, pero que ya han sido bloqueadas en la política real; por otro lado, el documento recalca repetidamente “posiblemente”, “debería”, “se puede debatir”, pero carece por completo de cualquier compromiso concreto por parte de las propias empresas—ya sea en materia de impuestos, transferencia de capital o restricciones institucionales. El documento propone resultados, pero evita los mecanismos y la estructura de poder necesarios para lograrlos.

Más importante aún, este documento parece construirse sobre un supuesto que no existe: que mediante el diálogo, los seminarios y un diseño gradual de políticas se puede suavizar la realización de una redistribución estructural. Pero en la historia nunca ha ocurrido así. Del New Deal a la evolución institucional de industrias clave como la energía, los ferrocarriles y las telecomunicaciones, lo que realmente impulsa la reconfiguración del “contrato social” suele no ser el consenso, sino las concesiones y el reajuste del equilibrio tras el conflicto.

Mientras tanto, las fuerzas de reacción en la realidad ya han aparecido: desde la resistencia a centros de datos a nivel local, hasta la legislación entre estados y la organización comunitaria, los costos de la IA están siendo percibidos y asumidos por grupos humanos concretos, mientras que los beneficios están altamente concentrados en pocas empresas. Esta asimetría se está convirtiendo en un problema político.

Por lo tanto, esto no es solo un documento de políticas, sino una postura de negociación. Y el núcleo del problema queda así más claro: cuando la industria de la IA intenta asumir un papel de “infraestructura”, ¿está dispuesta, como ocurría en industrias clave de la historia, a ceder voluntariamente parte de los beneficios a cambio de estabilidad institucional y aceptación social?

De lo contrario, la ventana de oportunidad se cerrará para siempre.

A continuación, el texto original:

OpenAI publicó hoy un resumen de políticas. Se trata de un documento de trece páginas titulado《Política industrial para la era de la inteligencia》. Por todas las partes, es un texto de políticas que ha sido pensado en profundidad y que espera ser tomado en serio.

A diferencia de muchas publicaciones anteriores de OpenAI, esta vez el documento está claramente diseñado para la “difusión impresa”. Todo el PDF tiene un diseño exquisito, pensado para imprimirse en papel brillante, y es revisado una y otra vez en las salas de descanso de clubes de alto nivel por un grupo de cabilderos con vestimenta impecable—en sus manos sostienen un vaso de un Negroni sin alcohol de 18 dólares, en una mano llevan un Rolex y en la otra una pulsera Whoop.

Al mismo tiempo, estos documentos también serán introducidos en el núcleo del poder en Washington D.C., por parte de lobbyistas pro-IA que han estado llegando recientemente. Estas personas llevan trajes nuevos, viven en apartamentos de lujo en la zona de Dupont Circle y colocan este documento sobre las mesas de trabajo de varios legisladores clave.

En la primera parte de《Nuestro dilema de inteligencia》, que escribí en febrero de este año, ya mencioné los cambios que están ocurriendo en la base: el concejo municipal de New Brunswick votó de manera unánime para negar la construcción de un centro de datos; cientos de personas salieron a las calles para intentar frenar el impulso de la infraestructura de IA; lejos en Nueva Delhi, los ejecutivos de empresas todavía hablaban de forma ligera sobre el impacto laboral que trae la IA, mientras que el público estadounidense ya se preparaba para posibles conflictos. También mencioné que 188 organizaciones de dos estados estaban coordinando acciones legales, y que aproximadamente 1620 millones de dólares en proyectos de IA han sido detenidos o pospuestos.

Entonces advertí que, recurriendo a los habituales discursos de apaciguamiento, no se resolvería ningún problema al que se enfrenta esta industria.

Ese artículo, en realidad, tenía una segunda parte. La distribuí de manera privada entre varias personas relevantes que trabajan en diferentes laboratorios y en el gobierno de Estados Unidos. En esa parte, hice una “simulación” extremadamente detallada: asumiendo cómo un pequeño grupo de actores altamente organizados podría, mediante medios de violencia asimétrica, retrasar e incluso destruir el ecosistema de IA en Estados Unidos.

Más tarde fui formando un juicio claro: ese contenido no tiene ninguna manera segura de publicarse abiertamente. Sin embargo, ya se ha distribuido a suficientes lugares—y lo bastante importantes—como para que una cantidad considerable de personas lo haya leído.

Por eso, se puede interpretar el documento de OpenAI como una respuesta a una ola de sentimientos anti-IA que se está extendiendo rápidamente en Estados Unidos y que cruza líneas partidistas. Pero, evidentemente, no es un documento de “apaciguamiento” en el sentido habitual.

Además, no hay duda de que también es uno de los documentos más extraños que la industria tecnológica haya producido hasta ahora.

I. Los líderes de IA deberían usar con cautela la analogía del “New Deal”

En cuanto comienza este resumen de OpenAI, toma la Era Progresista (Progressive Era) y el “New Deal” como referencias, intentando explicar cómo la sociedad podría atravesar la transición de la IA.

La Era Progresista y el New Deal, efectivamente, ayudaron a reconfigurar el contrato social después de que la sociedad reconstruyera el mundo mediante la electricidad, los motores de combustión interna y la producción en masa.

Esta narrativa no es nueva. Por supuesto que Less Wrong ha usado este marco una y otra vez. Pero vale la pena examinarlo en serio, porque la “historia” que invoca no es la historia real que la gente vivió.

El New Deal no fue un producto de una colaboración pacífica entre capital y trabajadores. No nació en salas de reuniones en Washington, ni fue el resultado de que líderes de la industria y responsables de formular políticas se sentaran a debatir cómo “compartir la prosperidad”. El New Deal, en esencia, fue un “arreglo” alcanzado después de décadas de violencia industrial. Esta violencia fue la presión ejercida por un trabajo organizado sobre el capital—ellos se desangraron por ello, incluso pagaron con la vida, y finalmente acumularon suficiente poder político para forzar a que este arreglo institucional se aprobara.

En 1892, los guardias de Pinkerton asesinaron a tiros a 11 trabajadores del acero en Homestead; en 1897, la policía en Latimer disparó por la espalda a 19 mineros desarmados; en 1911, en un incendio en la fábrica de camisas de franela triangular, murieron quemados vivos 146 trabajadores de confección—porque los administradores cerraron con llave las salidas; en 1914, la Guardia Nacional en Ludlow disparó con ametralladoras contra un campamento de tiendas y le prendió fuego, causando 25 muertes, de las cuales 11 eran niños; Rockefeller incluso pagó directamente el salario de esos soldados; en 1921, 10k mineros armados y 3.000 personas se enfrentaron en Blair Mountain durante cinco días, consumiendo más de un millón de balas, e incluso usando bombarderos militares, y al final 925 mineros fueron procesados por cargos de traición; en 1937, la policía en el Día de los Caídos disparó y mató a 10 trabajadores en huelga de Republic Steel.

Frances Perkins fue testigo de cómo las mujeres de la fábrica triangular saltaron por las ventanas y, después, pasó treinta años construyendo gradualmente el sistema institucional que sustenta el New Deal. No coincido con el terrorismo; ya lo he dicho con claridad. Pero si al hablar del New Deal se ignora deliberadamente que se formó en un entorno de conflicto interno y casi rebelión, entonces hablar de ello de esa manera es absurdo.

La jornada de 40 horas semanales no fue un resultado de una cesión voluntaria del capital; fue algo que quienes estaban dispuestos a arriesgarse a que les dispararan, encarcelarlos e incluso acusarlos de traición “arrebataban” al capital. La Ley Wagner tampoco fue un regalo de un capitalista ilustrado; fue forzada a aprobarse en el contexto de que los dueños de fábricas empleaban armas privadas para asesinar a sus propios empleados. El sistema de seguridad social tampoco fue un consenso: fue una concesión mínima del capital para evitar una revolución armada. La acción antimonopolio tampoco fue iniciada por Standard Oil por iniciativa propia; fue el gobierno quien, al ver que sobornaba a legisladores estatales, se dio cuenta de que si no actuaba, la propia república corría el riesgo de colapsar.

Cuando OpenAI invoca esta historia, en realidad está invocando un proceso—en el que debería haber sido la parte objetivo, aunque quizá no lo entienda. La formación del New Deal provino de que la industria, enfrentada a fuerzas organizadas, presión electoral y una “amenaza de violencia creíble”, se vio obligada a aceptar estas concesiones para evitar que estallara una revolución. Los diseñadores de esas instituciones no se sentaron a preguntar a Andrew Carnegie su opinión sobre el “contrato social”; actuaron porque fueron testigos de la represión armada del trabajo por parte de las fuerzas privadas de Carnegie.

Y este documento, por un lado, cita las “condiciones” de la reconfiguración institucional de entonces, pero por completo no reconoce el origen de las fuerzas que lo hicieron posible. Parece implicar un supuesto extraño: que podemos llegar al mismo destino mediante diálogos, seminarios, correos electrónicos e incluso puntos de API.

Pero no es así. Nunca ha sido así en la historia. El New Deal nunca fue un PDF, y deberíamos dejar de tratarlo como uno.

II. ¿De qué tratan realmente estas “propuestas”?

Quiero desarmar estas propuestas con mayor detalle, porque la información que revelan es muy interesante. Cada sugerencia planteada en el texto, en realidad, tiene una versión legislativa correspondiente en el mundo real—estas leyes fueron propuestas, debatidas y al final no se aprobaron. El documento casi no menciona esta historia al ensamblar esas propuestas, pero precisamente por eso nos ofrece una ventana para observar la situación actual.

El documento también reconoce un riesgo: que las ganancias económicas que trae la IA podrían concentrarse en pocas empresas, por ejemplo OpenAI.

Y una de las concesiones “más extrañas” de OpenAI es esta: por un lado podría captar gran parte de la recompensa generada por la IA, pero por otro lado publica, con una postura bastante “humilde”, un documento para discutir qué concesiones podría ofrecer al público. El problema es si esta postura realmente es una estrategia de negociación efectiva, y eso no queda claro.

El documento dice: estas ideas son nuestro aporte inicial a este esfuerzo, pero solo es un comienzo. OpenAI está haciendo: (1) recolectar y organizar comentarios a través de correo electrónico; (2) establecer proyectos piloto, ofreciendo becas e incentivos de investigación de hasta 100k dólares, y cuotas de API de hasta 1M de dólares, para apoyar estudios de políticas relevantes; (3) organizar una serie de discusiones en el OpenAI Workshop que abrirá en Washington D.C. en mayo.

Pero la realidad es que este documento no promete ninguna inyección adicional de capital. Para una empresa con ingresos anuales de aproximadamente 25.000 millones de dólares y que está preparando un IPO cercano al umbral de 1 billón de dólares, las subvenciones de nivel 100k dólares son una diferencia de redondeo.

La mayor “concesión” del documento, en realidad, son los créditos de API—es decir, la cantidad de uso de su propio producto. En esencia, es OpenAI distribuyendo un producto que se calcula cerca del costo marginal, valorizándolo con su propia “moneda”. En otras palabras, ofrece un “cupón de tienda interna”, pero lo describe como una inversión pública.

Luego vienen las propuestas específicas: dar a los trabajadores voz en la transición de la IA para mejorar la calidad y seguridad del trabajo. Incluye crear mecanismos formales para que los empleados puedan colaborar con la gerencia, asegurar que el uso de la IA mejore la calidad de los puestos, aumente la seguridad y respete los derechos laborales.

En esencia, lo que este texto describe es “un sindicato”. Pero en un documento de trece páginas completas, la palabra “union (sindicato)” aparece solo una vez.

Históricamente, los mecanismos que realmente permitieron a los trabajadores colaborar formalmente con la gerencia son la negociación colectiva (collective bargaining). Y precisamente esa es la que generó el New Deal y el sistema posterior de derechos laborales. Pero este documento no menciona la negociación colectiva.

Describe los resultados que trae el trabajo organizado—voz, participación, restricciones sobre despliegues dañinos—pero evita deliberadamente las condiciones previas que producen esos resultados: el poder.

Si los trabajadores no pueden obtener la voz en el despliegue de la IA mediante participación institucional, finalmente buscarán ese poder mediante acciones organizadas, hasta que las empresas no puedan desplegar IA sin pasar por encima de ellos. El documento plantea una “conclusión”, pero no ofrece ningún mecanismo para lograrla.

Esto no es casualidad. Cualquier política bipartidista que intente impulsar la sindicalización a gran escala de trabajadores de cuello blanco se encontrará con una reacción extremadamente fuerte a nivel empresarial y, desde el principio, está destinada al fracaso.

Hacer que los trabajadores desplieguen primero aplicaciones de IA que mejoren la calidad del trabajo, por ejemplo eliminando tareas peligrosas, repetitivas o tediosas, para que los empleados se concentren en trabajos de mayor valor.

Pero la realidad es que el ayuntamiento de New Brunswick se llenó no porque los centros de datos vayan a automatizar “trabajos peligrosos o repetitivos” de forma automática. El escenario que realmente tiene fuerza para movilizar políticamente es otro: las empresas usan IA para reemplazar trabajos que no son peligrosos, no son repetitivos y no son aburridos, pero que la gente valora, sabe hacer y de los cuales depende para ganarse la vida.

Ese es el escenario que Sam Altman describe—dijo que los puestos de atención al cliente “desaparecerán por completo”; dijo que los trabajos que la IA reemplaza no necesariamente son “trabajos reales”; dijo que los niños nacidos en 2025 “probablemente nunca serán más inteligentes que la IA”.

Y este documento no habla de ninguno de estos problemas. Describe un despliegue de IA más cercano a los “sistemas de seguridad de fábrica”: una versión que no amenaza a nadie y, con base en eso, propone recomendaciones de políticas. Pero en este mundo no existe tal cosa.

Ayudar a los trabajadores a convertir su experiencia en oportunidades de emprendimiento. Al reducir el umbral de emprendimiento con IA—por ejemplo ofreciendo microfinanciamientos, financiamiento basado en ingresos y apoyo “listo para usar” para emprender (como contratos estándar, back office compartido, etc.)—para que pequeñas empresas participen rápidamente en la competencia.

Quizá sea una de las propuestas más extrañas de todo el documento. Reempaqueta un problema de fuerza laboral a gran escala como una “oportunidad de emprendimiento”.

El supuesto implícito es este: una persona desempleada como recepcionista en Ohio o asistente legal en Pennsylvania puede, con un microfinanciamiento y contratos tipo, crear su propia empresa de IA y competir en un mercado dominado por una gran compañía que posee recursos informáticos de miles de millones.

Suena más como esa frase vieja, reempaquetada con lenguaje de políticas: que los trabajadores desplazados por la automatización “aprendan a programar”.

O, dicho de otra manera—ir a escribir “vibe code”.

Tratar el acceso a la IA como una condición básica de participación en la economía moderna, similar a esfuerzos a gran escala para aumentar la alfabetización global, o a garantizar que la electricidad y el internet lleguen a zonas remotas del mundo.

OpenAI está proponiendo que el derecho de uso de los productos que vende sea considerado una necesidad pública comparable a la electricidad o a las capacidades de alfabetización. La analogía con la electricidad es especialmente llamativa, porque para los opositores, los centros de datos de OpenAI están impulsando las tarifas eléctricas de las comunidades donde están ubicados.

En cierto sentido, esto recuerda a la Autoridad del Valle del Tennessee (TVA), que como parte del “New Deal” llevó electricidad a comunidades rurales. Pero TVA no fue un “programa de cupones” operado por compañías eléctricas. La electricidad se convirtió en un servicio público por la fuerza porque las empresas privadas no lograban servir a las zonas rurales y a los grupos de bajos ingresos, y el gobierno construyó directamente la infraestructura a través de la Ley de Electrificación Rural. REA no distribuyó puntos de electricidad canjeables en compañías eléctricas; construyó líneas de transmisión.

Y la propuesta de OpenAI es exactamente lo contrario: subsidiar con fondos públicos el desarrollo y la venta de productos de una empresa privada cuyo valor se acerca al billón de dólares.

Los responsables de formular políticas pueden reequilibrar la base tributaria aumentando la dependencia de los impuestos al capital, por ejemplo incrementando la tasa del impuesto a las ganancias de capital de los grupos de altos ingresos, el impuesto corporativo, o aplicando medidas específicas sobre ganancias sostenidas de IA, mientras se exploran formas nuevas como gravar el trabajo automatizado.

Fíjese en el verbo: “puede”. Fíjese en el sujeto: “los responsables de formular políticas”. OpenAI en realidad está proponiendo que otros, mediante procedimientos democráticos, consideren en algún momento futuro hacer que OpenAI pague algo más de impuestos. El documento no especifica cuánto pagará OpenAI, cuándo pagará, con qué tasa impositiva o mediante qué mecanismo.

Al mismo tiempo, OpenAI completó su transición a una corporación de beneficio público (public benefit corporation) en octubre de 2025, eliminó el tope de ganancias y está preparándose para un IPO con una valoración cercana al billón de dólares. El diseño de esta transición busca maximizar la capacidad de la empresa para atraer capital en condiciones favorables.

Pero este documento no propone ningún compromiso tributario específico. No plantea que OpenAI destine un cierto porcentaje de ingresos, beneficios o ganancias del IPO a usos públicos, sino que sugiere que algún día en el futuro se podría llevar a cabo una discusión.

Los responsables de formular políticas y las empresas de IA deberían trabajar juntos para definir cómo aportar fondos iniciales a este fondo, que puede invertir en activos diversos y de largo plazo para capturar el crecimiento generado por las empresas de IA y por las empresas que adoptan y despliegan IA de manera más amplia.

Un fondo de riqueza pública quizá sea la propuesta más sustancial de todo el documento y merece reconocimiento. El Fondo Permanente de Alaska, el fondo soberano de Noruega y el fondo de Nuevo México son precedentes reales. El diseño del mecanismo que vincula la distribución con el “umbral de reemplazo de puestos” también resulta bastante innovador a nivel operativo, e incluso podría ser más serio que cualquier propuesta en este tema en el Congreso.

Pero un fondo soberano necesita una fuente de fondos. El documento solo dice que las empresas de IA y los responsables de formular políticas deberían “definir conjuntamente cómo aportar capital a dicho fondo”. OpenAI no ha dicho que contribuirá con fondos. El fondo petrolero noruego funciona porque Noruega grava el petróleo con alrededor del 78% de impuestos; el Fondo Permanente de Alaska existe porque la constitución estatal establece que el 25% de los ingresos por minerales se destina a ese fondo. Y este documento no plantea ningún mecanismo similar: solo propone una “discusión”.

Es importante señalar que el 3 de febrero de 2025, Donald Trump firmó una orden ejecutiva que exige crear un fondo soberano de riqueza. La orden pide que el secretario del Tesoro y el secretario de Comercio presenten un plan en 90 días. El secretario del Tesoro, Scott Bessent, dijo que establecerán el fondo dentro de 12 meses. El presidente también dijo que espera ponerse al día con el tamaño de los fondos de inversión pública de Arabia Saudita, que ascienden a 9250 millones de dólares. La ficha informativa de la Casa Blanca también señala que el gobierno federal actualmente tiene aproximadamente 5,7 billones de dólares en activos y posee más reservas de recursos naturales.

Esto no es una propuesta marginal—es una iniciativa real que el presidente en funciones está impulsando, con nombre claro, cronograma y un organismo de ejecución a nivel de gabinete.

El fondo de riqueza pública que plantea el documento de OpenAI se superpone fuertemente con esta iniciativa del presidente. Pero no menciona esta orden ejecutiva, la exigencia de presentar un plan en 90 días, ni el proceso de impulso del gobierno. Tampoco propone aportar valor real al fondo mediante acciones, ingresos u otra forma por parte de OpenAI. OpenAI está dispuesto a mencionar el concepto de una manera que respete su propio relato y encaje con la formulación del presidente, pero no está dispuesto a comprometerse a aportar ni un dólar, ni a proponer ningún mecanismo por el cual las ganancias de la propia empresa fluyan hacia ese fondo.

Esto se parece más a un “impuesto de diezmo” retórico.

Establecer nuevos modelos de colaboración público-privada para financiar y acelerar la expansión de la infraestructura energética necesaria para apoyar a la IA. Las formas específicas pueden incluir: reducir el costo de capital mediante créditos fiscales por inversión canalizada, subsidios flexibles directos o indirectos, inversiones de capital; eliminar barreras de mercado para tecnologías avanzadas; y, cuando esté alineado con los intereses nacionales, otorgar al gobierno federal una autoridad limitada para acelerar la construcción de proyectos de transmisión eléctrica interregional.

Este es un párrafo, donde los intereses comerciales de OpenAI y las propuestas de políticas del documento casi no se pueden distinguir. OpenAI necesita expansión de la red eléctrica. Su proyecto Stargate planea invertir 5000 millones de dólares, con un objetivo de capacidad de casi 10GW. En octubre de 2025, la empresa presentó un documento a la Oficina de Políticas de Tecnología de la Casa Blanca (OSTP), afirmando que una inversión de 1 billón de dólares en infraestructura de IA generará un crecimiento del 5% del PIB en tres años. Todos los subsidios, créditos fiscales y aceleraciones de aprobaciones propuestos en esta sección fluirán directamente hacia las empresas que construyen esos centros de datos.

Esto en sí no tiene por qué estar mal. Las empresas siempre están luchando por subsidios y condiciones de aprobación más favorables, y a veces sí los consiguen. El gobierno actual ya ha dejado claro que la infraestructura de IA es clave para la competitividad nacional; estoy de acuerdo con eso. La colaboración público-privada en la expansión de la red eléctrica sí tiene sentido. Pero debería etiquetarse con transparencia.

Incentivar a los empleadores y a los sindicatos para que realicen pilotos temporales, implementando una jornada de 32 horas por semana/4 días, sin reducción salarial, operando de manera que mantenga la productividad y el nivel de servicio sin cambios, y luego convertir el tiempo ahorrado en una reducción permanente de la carga horaria, vacaciones pagadas acumulables, o una combinación de ambas.

Aquí se menciona por primera vez “sindicato”. OpenAI propone que los empleadores y los sindicatos acorten conjuntamente el tiempo de trabajo. Mientras tanto, OpenAI publicó en diciembre de 2025 una “alerta roja” a nivel de empresa, suspendiendo proyectos no esenciales para acelerar el desarrollo, y planea casi duplicar el número de empleados a 8000. No conozco a cada empleado de OpenAI, pero las personas con las que me he cruzado parecen trabajar más los fines de semana, en lugar de disfrutar una semana laboral de cuatro días. Promover el ocio para quienes serán reemplazados y exigir un trabajo de alta intensidad a quienes contrata: esa propuesta es, de verdad, digna de reflexión.

En la historia económica de Estados Unidos, casi no existen empresas que, de forma voluntaria, compartan las ganancias de productividad. Durante los últimos 50 años, el salario real en relación con la productividad se ha estancado. Los mecanismos que históricamente obligaron a las empresas a compartir las ganancias con los trabajadores han sido el trabajo organizado—y eso es precisamente lo que este documento intenta describir como “resultados”, pero evita decir por su nombre. No se puede citar el “New Deal” y, al mismo tiempo, negarse a explicar cómo ocurrió el “New Deal”.

Asegurar que la red de seguridad social existente pueda operar de manera estable, rápida y a gran escala, y diseñar un mecanismo de expansión temporal que se active automáticamente cuando los indicadores pertinentes superen umbrales preestablecidos.

El mecanismo de activación automática vinculado a los indicadores de “reemplazo de puestos” es una idea de diseño de políticas realmente interesante. Toma como referencia la teoría de los estabilizadores automáticos macroeconómicos—es decir, el gasto del gobierno debería activarse automáticamente cuando la economía se desacelera, sin necesidad de nueva legislación. En este aspecto ya hay investigaciones serias en economía.

Pero el documento no explica quién proporciona los fondos cuando se activa el mecanismo; no propone umbrales; no define indicadores; y tampoco aclara cómo responder si los representantes de la industria cuestionan la naturaleza engañosa de esos indicadores, o si dicen que la pérdida de empleos es solo temporal, o si consideran que las ganancias de la IA están subestimadas. Un “mecanismo” que no se compromete con nada, que no tiene fuente de fondos y que no tiene estructura de gobernanza, no puede constituir una política.

Construir gradualmente un sistema de prestaciones que no dependa de un único empleador, y ampliar la accesibilidad a salud, pensiones y capacitación de habilidades mediante cuentas portátiles (portable accounts), para que las personas puedan conservar sus beneficios mientras se mueven entre diferentes trabajos, industrias, programas educativos o rutas de emprendimiento.

“Prestaciones portátiles” no es un concepto nuevo; al menos ya lleva 20 años. La iniciativa Future of Work de Aspen Institute ya lo estudiaba desde al menos 2015; el sistema de intercambio de la Ley de Atención Médica Asequible (ACA) también fue un paso para desligar el seguro médico de la relación laboral; el senador Mark Warner también presentó legislación relacionada en 2019. Incluir este contenido en un resumen de políticas temático sobre “superinteligencia” es como escribir “invertir en educación pública”—correcto, sin controversia, pero casi irrelevante para el contexto actual.

Ampliar las oportunidades en la economía de cuidados y la economía conectada—incluyendo cuidado infantil, envejecimiento, educación, atención médica y servicios comunitarios—como vías de absorción para mano de obra desplazada por la IA. En el proceso de que la IA reconfigure el mercado laboral, mientras haya capacitación complementaria, salarios y calidad de los puestos, estos sectores pueden absorber a los trabajadores en transición.

Este es el primer panorama en el documento de una “economía posterior a la AGI”: más población estadounidense desempeñará trabajos de cuidado para niños y personas mayores.

Siguiendo esta lógica: la IA reemplaza el trabajo productivo de cuello blanco; las ganancias de productividad fluyen a las empresas de IA y a sus accionistas; los trabajadores desplazados reciben cierto reparto de un fondo de riqueza pública, pagos del sistema de seguridad social y subsidios de reentrenamiento; son reentrenados para ingresar a la economía de cuidados—cuidado infantil, atención a personas mayores, cuidados en el hogar; y la economía de cuidados se financia principalmente con programas gubernamentales (Medicare, Medicaid, presupuestos estatales); luego estos trabajadores vuelven a gastar sus ingresos en una economía de consumo que no tiene una base productiva humana.

Este es un ciclo cerrado de transferencias gubernamentales: la IA realiza la producción, las ganancias pertenecen al capital; el gobierno redistribuye parte de esas ganancias a los trabajadores desplazados; esos trabajadores ingresan a empleos de cuidados financiados por el gobierno; el dinero circula entre gobierno—trabajadores—servicios de cuidados—gobierno. En este escenario no existe una economía real—no hay creación de riqueza, no hay propiedad, no hay capacidad productiva. Solo una parte de personas opera IA y obtiene recompensas; la otra parte vuelve a circular transferencias gubernamentales en servicios de cuidados.

Y precisamente esta economía de cuidados que se supone absorberá el empleo, en sí está siendo investigada como una de las mayores encuestas de fraude en el sistema de bienestar de Estados Unidos. Bajo el liderazgo del Dr. Mehmet Oz, los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid (CMS) están llevando a cabo una ofensiva integral contra el fraude de cuidados de atención domiciliaria de Medicare. Solo en Minnesota, por un trimestre en el que se encontraron 240 millones de dólares en reclamaciones que no podían verificarse o que posiblemente eran fraude, se retrasaron más de 1000 millones de dólares de fondos federales. A nivel nacional, en el año fiscal 2025, el Medicare Fraud Control Unit recuperó casi 2000 millones de dólares, obteniendo más de 1000 condenas penales—donde el número de condenas de servicios de cuidado personal es mayor que cualquier otro tipo de servicio médico. En 2025, el gobierno ha suspendido pagos de Medicare por 5700 millones de dólares presuntamente relacionados con fraude. Hace solo tres semanas, Nueva York expuso un caso de fraude de Medicare y Medicaid de 120 millones de dólares. Entre 2018 y 2024, el gasto en cuidados en el hogar creció de 937 millones de dólares mensuales a 2500 millones de dólares.

El “refugio” que OpenAI propone para la economía estadounidense es una industria cuyo gasto ya se ha duplicado y que el gobierno federal considera que está plagada de fraude—un subcampo médico con el mayor número de condenas penales, mientras que el gobierno actual retiene decenas de miles de millones de dólares debido a la falta de regulación por parte de los estados.

En realidad, este documento pide que el público estadounidense acepte el siguiente camino: OpenAI te hace perder tu trabajo de cuello blanco; el gobierno te paga mediante un fondo de riqueza pública; te reentrenan para ingresar a la atención a personas mayores; tu salario lo paga Medicaid; y Medicaid está en investigación por fraude; el fondo que te paga se estableció en un seminario con ejecutivos de IA; OpenAI conserva todas las ganancias de productividad y se está preparando para salir a bolsa; gastas el dinero que te paga el gobierno en servicios de cuidado infantil financiados por el gobierno, para poder desempeñar trabajos de cuidados de personas mayores financiados por el gobierno; y si quieres estudiar todo esto, también puedes solicitar los fondos que ofrece OpenAI para investigar los problemas de sustitución económica generados por OpenAI.

Me detengo aquí un momento porque en estas propuestas ya se muestra un patrón que hay que señalar de forma directa: el documento propone un fondo de riqueza pública, expandir la red de seguridad social, prestaciones portátiles desligadas del empleo, reempleo en cuidados financiado por el gobierno, reconfigurar la base tributaria inclinada hacia el capital, y repartir ganancias de eficiencia mediante una semana laboral de cuatro días.

En sustancia, todo esto son resultados de políticas liberales, casi el orden del día de políticas de Bernie Sanders.

No pretendo oponerme a estos resultados. Solo quiero señalar que este documento es políticamente inconsistente. Estos resultados requieren herramientas políticas liberales para lograrse: nuevos impuestos, mayor gasto público, nuevos programas de prestaciones, trabajo organizado y un Congreso dispuesto a financiar infraestructura social. Pero el documento no propone ninguna de estas herramientas. Opera en un contexto “MAGA”, pero propone resultados liberales y deja el camino para lograrlos en manos de “procedimientos democráticos”—es decir, en manos de otros en algún punto futuro—mientras que el entorno político actual se dirige en una dirección casi opuesta a estas propuestas.

Este documento existe en un vacío político. Supone que estas propuestas pueden evaluarse en un entorno neutral y racional. Pero ese mundo no ha existido nunca. En el mundo real hay una coalición de gobierno clara, con prioridades claras, y esas prioridades no son compatibles con la gran mayoría de propuestas del documento. Un documento de políticas serio debería responder directamente a esta realidad: si estas propuestas se pueden implementar en el entorno actual, mediante qué rutas legislativas, qué apoyo político se necesita y cuál es el cronograma.

Pero el documento no contiene nada de eso. No señala comités, no describe rutas legislativas, no calcula votos, no indica quién en el Congreso apoyaría un fondo de riqueza pública, ni aclara qué comité tiene jurisdicción sobre una “red dinámica de seguridad”, ni cómo podrían sobrevivir las prestaciones portátiles en el proceso de coordinación presupuestaria. No responde al hecho de que la Cámara de Representantes el año pasado intentó prohibir de forma integral la regulación de la IA a nivel estatal, ni toca las actitudes respecto al presupuesto, el déficit o el enfoque actual hacia el gasto en nuevas prestaciones. No explica cómo estas propuestas recibirían una puntuación en la Oficina Presupuestaria del Congreso (CBO), ni cómo se emparejarían los fondos con las fuentes de financiamiento.

OpenAI contrató algunos investigadores de políticas sumamente serios, pero este documento parece no entender cómo funciona Washington. Propone resultados liberales en un entorno político conservador, pero no ofrece herramientas liberales, lo publica una empresa que mantiene públicamente alineación con el gobierno actual y además exige que se la trate como política industrial.

Construir una red distribuida de experimentos de IA para mejorar a gran escala las capacidades de prueba y verificación de supuestos generados por IA.

Esta es una propuesta de investigación razonable—y también es una propuesta para crear clientes institucionales distribuidos para el producto de OpenAI usando dinero de contribuyentes, abarcando universidades y hospitales. El documento sugiere que esta infraestructura no debería concentrarse en pocas instituciones de élite. Pero no menciona que los modelos de IA que impulsarán estos sistemas probablemente seguirán concentrados en pocas empresas de élite, incluyendo OpenAI.

Las empresas líderes de IA deberían adoptar estructuras de gobernanza que incorporen rendición de cuentas del interés público, por ejemplo una corporación de beneficio público (Public Benefit Corporation), y asegurar que las ganancias de IA se compartan ampliamente, incluyendo aportes filantrópicos y de beneficio público a largo plazo, mediante mecanismos de gobernanza que sean consistentes con su misión.

OpenAI completó su transición a PBC en octubre de 2025; antes atravesó prolongadas disputas legales con los fiscales generales de California y Delaware, y muchos de los detalles aún están envueltos en la demanda presentada por Elon Musk. La transición eliminó los límites de ganancias, retiró la limitación original de un múltiplo de 100 veces de la recompensa que devolvía los excedentes a la misión sin fines de lucro, y allanó el camino para que la empresa salga a bolsa. Antes controladas por organizaciones sin fines de lucro, ahora sostienen 26% de participación, ligeramente por debajo de Microsoft, que tiene 27%.

El documento propone que una corporación de beneficio público es un modelo de gobernanza adecuado para IA de vanguardia. Pero hay que decirlo con franqueza: qué es realmente la PBC y qué exige en la práctica, porque el papel que desempeña esta etiqueta es mucho mayor que su propia estructura.

Necesito aclarar que yo he tenido relaciones amistosas con algunas personas que inventaron la PBC y también tuve oportunidad de aprender de quienes impulsan el movimiento B Lab. Son personas muy serias. Aunque en términos políticos no soy como ellos, no dudo de su sinceridad. La idea en sí es real; marcas como Patagonia también han adoptado esta estructura y se ha expandido a 43 estados, en la mayoría de los casos con aprobaciones unánimes.

El problema no está en las personas, sino en la estructura—especialmente si realmente cuenta con la capacidad que el documento afirma. Legalmente, una PBC solo exige que la empresa “considere” los intereses de partes interesadas más allá de los accionistas. Preste atención a esa palabra: “considere”. No hay mecanismo de ejecución, ni castigos por incumplimiento. Durante las dos décadas desde la implementación de la ley PBC en Delaware, no ha habido ningún caso exitoso de que los accionistas hayan iniciado y obligado el cumplimiento de una misión pública. Ni uno. Incluso si llega a una demanda, el recurso se limita a medidas cautelares, sin indemnización monetaria. Una empresa puede registrarse como PBC, escribir una misión pública en los estatutos, pero operar totalmente como una empresa tradicional, porque nadie puede obligarla a cumplir. Esta estructura es más parecida a una etiqueta de marca con costos legales—como tomar la decisión de “no ir al gimnasio” para Año Nuevo.

Los centros de datos de IA deberían asumir por sí mismos los costos energéticos, evitar subsidios por parte de los residentes, y crear empleo e impuestos para la localidad. Esa es la respuesta completa del documento a la fuerza de oposición actual más directa, más específica y con mayor nivel de organización.

En febrero, escribí que entre mayo de 2024 y junio de 2025, proyectos de centros de datos de alrededor de 162.000 millones de dólares en Estados Unidos fueron detenidos o retrasados debido a la oposición de organizaciones comunitarias. Más de 188 organizaciones de dos estados están coordinando acciones legales, y dos tercios de los proyectos de protesta han sido frenados. Un republicano en Texas ganó un escaño del Senado estatal poniendo claramente su oposición al desarrollo de centros de datos como eje de campaña. En New Brunswick, cientos de personas se apretaron en el ayuntamiento antes de que comenzara la reunión, y otras cientos se reunieron en la calle; al final, el concejo municipal rechazó el proyecto de forma unánime.

Desde febrero, la situación ha empeorado aún más, y la oposición a la que se enfrenta la industria se ha vuelto más organizada—mientras que el documento no lo reconoce y parece no estar al tanto.

En solo las primeras seis semanas de 2026, más de 30 estados en todo Estados Unidos presentaron más de 300 proyectos de ley relacionados con centros de datos. Al menos 12 estados presentaron proyectos para suspender la construcción de nuevos centros de datos, incluyendo Georgia, Maine, Maryland, Michigan, Minnesota, New Hampshire, New York, Oklahoma, Rhode Island, South Dakota, Vermont, Virginia y Wisconsin. Maine podría convertirse en el primer estado en aprobar una ley de este tipo; en la Cámara de Representantes ya hay apoyo bipartidista para aprobarla, y se espera que el Senado también la apruebe; el gobernador expresó apoyo.

Hay que dejarlo claro: estas acciones no son un estado suelto de ánimo público, sino acciones políticas organizadas a nivel legislativo que ocurren en tiempo real en las asambleas estatales, y que no se dividen según partido.

III. Qué necesita realmente este sector “pagar”

Cada propuesta del documento corresponde a una pieza legislativa que ya ha fracasado o se ha estancado: o murió en un comité, o fue vetada, o fue debilitada por la industria, o fracasó por falta de financiación, o solo quedó en un libro blanco. La jornada de 32 horas nunca llegó a votarse; el impuesto a la riqueza se propuso cuatro veces pero nunca salió de comité; el proyecto PRO se aprobó una vez en la Cámara y luego se estancó en el Senado; las cláusulas de cuidados de Build Back Better colapsaron porque un senador retiró su apoyo; el subsidio de banda ancha expiró y 23 millones de hogares perdieron la cobertura; SB1047 fue vetado; ni siquiera hubo un número de proyecto para el impuesto a los robots. Este documento ensambla estas propuestas “medio muertas” y las separa de su contexto político, como “punto de partida para el debate”. Pero el debate ya ha ocurrido: estas propuestas ya fracasaron.

El problema más profundo no es si estas propuestas son viejas, sino que el documento no asume ningún compromiso. No plantea exigencias a OpenAI, no plantea sacrificios, no plantea transferencia de valor.

Frente a la acción pública y la presión regulatoria, una defensa realmente efectiva necesita una lógica de acción, y una lógica de acción implica pagar un costo. Documentos como este—que actúan en el estilo de Washington mostrando preocupación, pero se niegan a transferir las ganancias de la IA de las empresas hacia las comunidades y los trabajadores que asumen el costo—están condenados a fallar desde el principio.

Quiero ser explícito: esto no es un argumento de izquierda, ni un argumento a favor de la violencia o de los sindicatos, sino un argumento de supervivencia. En la historia, cualquier industria que atravesó con éxito una oposición pública intensa hizo concesiones—no por altruismo, sino porque si no lo hacía, el costo sería mayor.

En la década de 1870 del siglo XIX, los gigantes ferroviarios no aceptaron voluntariamente la regulación interestatal del comercio, pero los que sobrevivieron fueron las empresas que aceptaron la regulación de precios antes de que el gobierno aplicara medidas más estrictas; la industria nuclear aceptó costos regulatorios muy altos porque, de lo contrario, el público nunca permitiría construirla; las compañías petroleras del Mar del Norte aceptaron el impuesto de extracción del 78% en Noruega porque, de lo contrario, serían nacionalizadas.

Este documento propone que los responsables de formular políticas pueden considerar aumentar los impuestos al capital. OpenAI puede comprometerse a pagar; si se propone un fondo de riqueza pública, OpenAI puede aportar fondos; si se propone que los centros de datos asuman los costos energéticos, OpenAI puede implementarlo activamente en todas las regiones de operación; si se propone gobernanza de corporaciones de beneficio público, OpenAI puede restablecer el tope de ganancias que canceló hace seis meses.

Pero nada de eso está en el documento. En el documento solo hay un seminario, algunas becas valoradas con productos propios y un buzón de correo del que nadie se hace cargo.

La industria de IA todavía tiene una ventana de oportunidad. Todas las industrias que han vivido olas similares de oposición tuvieron una ventana. Pero esa ventana significa: antes de que la fuerza de la oposición se forme, aceptar de antemano restricciones que afecten de forma real los estados financieros y consuman ganancias reales. Una vez que la ventana se cierra—como escribí en《Nuestro dilema de inteligencia》—no se abrirá de nuevo. La relación entre la industria y el público quedará permanentemente en conflicto. La industria del tabaco tuvo una ventana, la energía fósil tuvo una y las redes sociales también—en cada caso, la industria optó por el mejor resultado a corto plazo y la ventana se cerró.

IV. Cómo llegamos a este punto

He pasado toda mi carrera en el campo de la IA. No oculto mi postura de apoyo a la IA. Creo que esta tecnología es transformadora y creo que Estados Unidos debería liderar su desarrollo. También creo que OpenAI ya ha logrado resultados extraordinarios y que, probablemente, hará más. Escribo esto, no desde fuera.

Pero también recuerdo cómo era todo antes de que sucediera, y la distancia desde entonces hasta ahora merece una reflexión seria.

En los últimos años, la relación entre la industria tecnológica y el gobierno federal ha cambiado profundamente, y no estoy seguro de que alguien haya asimilado completamente ese cambio—especialmente quienes lo vivieron. No hace mucho, la postura predeterminada de casi todas las empresas tecnológicas frente al gobierno era una desconexión total y desconfianza. A menos que recibieras una citación, no ibas a Washington. Washington es el lugar donde “las buenas empresas les pasa de todo”. Si de verdad ibas, gastabas decenas de millones de dólares al mes en cabilderos para que manejaran tu relación con el gobierno y, al mismo tiempo, intentabas no pensar demasiado en ello. Toda la industria trataba al gobierno federal como un sistema meteorológico—lo monitoreas, te preparas, te mantienes a distancia cuando es necesario, pero por lo general no te involucras realmente.

Luego, las cosas cambiaron. La reconfiguración política de los últimos años dio origen a una etapa extraña, breve pero emocionante, a la que la gente llama “tech right” (derecha tecnológica). Existió de manera real, a su manera. Los fundadores fueron a Washington y de repente descubrieron que tenían opiniones sobre muchas cosas. Fueron a fundaciones tradicionales (Heritage) y a Hillsdale College, y descubrieron que de verdad había gente interesada en lo que ellos decían. Empezaron a escribir memorandos de políticas, compraron trajes, y a veces hasta recordaban quitar las costuras en la abertura trasera del traje. Asistieron a cenas con senadores, fueron a eventos sociales y cocteles, y se sorprendieron al descubrir que los senadores realmente estaban dispuestos a reunirse con ellos. Esa sensación era como “volver a casa”, o como una extraña reunión—una mezcla intensa de sentido de pertenencia y de compromiso, que dejaba claro: esto era algo nuevo, algo diferente, y que todos nosotros estábamos un poco tensos.

Quizá esta etapa se está terminando, o ya terminó. Lo que queda no es lo mismo que habíamos imaginado. Los fundadores que fueron a Washington no trajeron consigo una teoría duradera y clara que explicara cómo deben convivir la tecnología y la gobernanza democrática. Lo que trajeron fue una red de contactos, acceso y la sensación de “que también deberían sentarse a la mesa”—pero esa mesa estaba preparada por quienes ya se sentaban allí desde hacía décadas, sabían cómo funcionaba y seguirán sentándose allí incluso después de que la industria tecnológica cambie hacia el siguiente auge.

Después de este extraño y breve “primavera falsa”, lo que realmente quedó fue algo más consecuente y menos romántico. Hoy Estados Unidos ya cuenta con un grupo de compañías tecnológicas estratégicamente cruciales—y su importancia abarca desde la seguridad nacional y la competitividad económica hasta todos los aspectos de la vida cotidiana de cientos de millones de personas. La escala de capital de estas empresas ya puede equipararse a la de un país. Mucho del crecimiento del PIB depende de su éxito o fracaso. Lo que están construyendo es infraestructura que durará décadas.

Y la forma en que ahora se relacionan con el gobierno es como si sostuvieran cartas en la mano. Ese es el trasfondo que debemos incluir para entender este documento《Política industrial para la era de la inteligencia》. En esencia, es una postura de negociación.

Nunca habíamos visto a las empresas tecnológicas actuar así. Hemos visto a contratistas de defensa negociar con el gobierno, pero los contratistas de defensa entienden que todo su negocio depende, en esencia, de si el gobierno permite que existan. Hemos visto compañías petroleras negociar con el gobierno, pero las compañías petroleras entienden que los recursos que extraen pertenecen, en última instancia, al público. También hemos visto compañías de telecomunicaciones negociar con el gobierno, pero aceptan la “obligación de transportista público”, porque ese es el costo que deben pagar por disfrutar de su posición de monopolio.

Pero la industria de IA hasta ahora no ha aceptado nada de eso. No ha reconocido que opera bajo permisos del público; no ha aceptado que los recursos que consume pertenecen a las comunidades que proporcionan esos recursos; y tampoco ha ofrecido ningún “impuesto de diezmo”.

Pero la industria necesita hacerlo. Lo que realmente necesita no es volver a redactar otra recomendación para esos responsables políticos que ya han vetado propuestas relacionadas, sino hacer compromisos vinculantes, transfiriendo un valor real de la empresa a las comunidades que lo soportan.

Esto no es hablar de nobleza; es hablar de costos. Si no se pagan, el costo será mayor.

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