Para recordar: primera revolución, vapor y mecanización; segunda, electricidad y producción en masa; tercera, computadoras e internet. La cuarta, la actual, añade IA y robótica — sistemas que por primera vez reemplazan también capacidades cognitivas.
Karl Marx fue el primero en formular sistemáticamente lo que la historia ha confirmado: cuando las fuerzas productivas de una sociedad cambian radicalmente, cambian también las relaciones de producción y, finalmente, toda la superestructura política y social. La forma en que los seres humanos organizan su existencia material moldea las instituciones, los sistemas jurídicos y las formas de gobierno.
Las evidencias históricas son contundentes. Las sociedades agrícolas sedentarias desarrollaron derechos de propiedad y monarquías porque los excedentes tenían que administrarse y defenderse. El feudalismo europeo fue la respuesta institucional a una economía agraria con un poder central débil: tierra a cambio de protección, lealtad a cambio de sustento. Cuando surgieron el comercio de larga distancia y las manufacturas, ese orden se erosionó, porque las nuevas fuerzas productivas exigían otras instituciones. La fábrica del siglo XIX no solo creó al proletariado: creó el sindicato, el Estado de bienestar y, finalmente, la democracia liberal como fórmula de compromiso entre el capital y el trabajo.
La Revolución Industrial destruyó para millones de personas las formas tradicionales de vida y reemplazó la comunidad, el trabajo artesanal y los ritmos naturales por la anonimidad urbana, la disciplina de fábrica y una subordinación frecuentemente deshumanizante a la máquina, al reloj y al mercado. Al mismo tiempo produjo enormes traumas sociales — explotación, desarraigo, trabajo infantil y conflictos de clase — creando esa sensación moderna de alienación e inseguridad existencial que tantos pensadores posteriores describieron.
Estamos al comienzo de la cuarta revolución industrial. La pregunta que Marx formuló reaparece ahora con nueva urgencia, aunque la respuesta que empieza a perfilarse puede ser diferente a la que él pronosticó. Las nuevas fuerzas productivas quizás no favorezcan la emancipación de las mayorías, sino una nueva forma de desigualdad, concentración del poder y control. La estratificación social y la forma política no son fenómenos independientes. Quien diseña los algoritmos define las reglas. Quien define las reglas tiene poder. Y el poder tiende a moldear instituciones que lo consolidan. La pregunta sobre qué capas sociales crea la IA y qué orden político favorece son, por consiguiente, dos caras de la misma moneda.
Xiong y la nueva estratificación social
Hui Xiong es profesor e investigador de IA en la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong y exdirector científico de Baidu. Es uno de los científicos de datos más citados del mundo. En un artículo de opinión publicado en el diario alemán FAZ, cuya lectura también inspiró este texto, trazó un mapa de la sociedad de la cuarta revolución industrial. El título de su contribución es “Gigantes de silicio contra vida de carbono” y formula una pregunta fundamental: ¿qué límites permanecen infranqueables en la competencia entre el cómputo basado en silicio y la vida basada en carbono?
Su respuesta comienza con un diagnóstico del mundo laboral. Como los grandes modelos de IA aprenden exponencialmente y trabajan sin descanso las veinticuatro horas del día, el mercado laboral se divide, según Xiong, en tres capas: el Personal, los Talentos y las “Figuras”.
En la base está el Personal: quienes realizan tareas rutinarias y predecibles, el ensamblaje en la línea de producción, la entrada de datos, la elaboración de informes estandarizados. Estos roles siguen reglas fijas y deterministas, por eso la automatización los amenaza directamente.
La capa intermedia la forman los Talentos, profesionales que combinan una profunda experiencia en su área de especialidad con una amplia comprensión del mundo. Este grupo sigue siendo muy valioso, pero enfrenta una presión creciente: las habilidades humanas crecen lentamente, mientras la IA mejora exponencialmente. La mayor amenaza para los Talentos no es ser reemplazados por una máquina, sino ser desplazados por un colega que haya multiplicado su productividad con ayuda de la IA.
En la cima está la “Figura”, el bien más escaso y valioso de la nueva economía. Una “Figura” va mucho más allá de la maestría técnica. Posee visión estratégica y capacidad de liderazgo, construye plataformas, diseña sistemas complejos, establece conexiones entre sectores completamente distintos y detecta necesidades sociales no expresadas. Estas capacidades están en gran medida fuera del alcance de cualquier algoritmo. Xiong llama a esto el dividendo de la “Figura”: así como el dividendo demográfico del siglo XX generaba riqueza a partir de una población activa creciente, en la era de la IA la riqueza emerge de la escasez y el valor de estas “Figuras”.
Esta estratificación no es solo económica, sino también política. Quien construye plataformas y diseña sistemas, es decir, quien pertenece a la capa de las “Figuras”, tiene poder. Un poder que no figura en ninguna constitución y no está legitimado por ningún voto, sino por la capacidad de fijar reglas y diseñar algoritmos.
Erik Brynjolfsson y Andrew McAfee describieron en “La segunda era de las máquinas”, hace ya una década, cómo los puestos de cualificación media desaparecen primero y la clase media se fragmenta. Daron Acemoglu, economista del MIT y Premio Nobel de Economía 2024, demostró en “Poder y progreso” que sin regulación y redistribución, la IA reproduce la desigualdad existente y la intensifica.
Pero la triple estratificación de Xiong no es necesariamente la etapa final. El economista griego Yanis Varoufakis, exministro de Hacienda de Grecia durante la crisis de deuda de 2015, argumenta en “Technofeudalism: What Killed Capitalism” (2023) que el capitalismo clásico ha sido reemplazado por algo cualitativamente diferente. En el capitalismo tradicional, las empresas competían en mercados y generaban ganancias vendiendo bienes y servicios. Los grandes monopolios de plataformas digitales como Amazon, Google o Meta ya no funcionan así: no compiten en mercados, sino que son el mercado. No producen ganancias en el sentido clásico, sino rentas. Quien vende, produce o se comunica en sus plataformas paga un tributo en forma de datos, atención y comisiones, igual que los campesinos medievales pagaban al señor feudal por el derecho de trabajar su tierra. El poder no emana ya de poseer los medios de producción, sino de poseer las plataformas a través de las cuales fluye toda la actividad económica y social. Quien posee la plataforma no solo decide quién puede participar y en qué condiciones: define las reglas del juego para todos los demás.
El economista Pascal Stiefenhofer va más allá en “Techno-Feudalism and the Rise of AGI”. AGI significa Inteligencia General Artificial, es decir, una inteligencia artificial que alcanza o supera las capacidades humanas en todos los ámbitos. Si la AGI no solo reemplaza al Personal, sino que a largo plazo también desplaza a los Talentos, la triple estratificación de Xiong colapsa en una división binaria: una élite minúscula de “Figuras” que controla algoritmos y plataformas, y todos los demás. Eso ya no sería una sociedad de clases en el sentido industrial. Sería feudalismo digital: dominio no a través de la tierra, sino a través de la capacidad de cómputo, los datos y el acceso a las plataformas. Un sistema feudal no necesita democracia. Funciona con lealtad y dependencia.
Harari: cuando las máquinas dejan de ser herramientas
Brynjolfsson y Acemoglu consideraban la IA como una herramienta en manos humanas, más poderosa que todas las anteriores, pero comparable en su lógica fundamental. El historiador israelí Yuval Noah Harari, conocido por “Sapiens” y “Homo Deus”, desarrolla en “Nexus” (2024) una tesis más radical: la IA representa una ruptura cualitativa porque opera con una autonomía creciente respecto a sus creadores. Las herramientas anteriores amplificaban las capacidades humanas, pero no tomaban decisiones propias. La IA actual filtra, prioriza, recomienda y decide, a un ritmo y en una magnitud que escapan al control de cualquier persona, incluidos quienes la diseñaron. Cuando las “Figuras” creen gobernar porque diseñan los sistemas, esos sistemas aprenden, se optimizan y producen resultados que sus creadores no habían previsto. Con ello, la pregunta política sobre quién toma las decisiones y con qué criterios queda planteada de nuevo.
Cinco modelos políticos y sus límites
Las instituciones estatales fueron diseñadas para operar al ritmo humano. Su lentitud es el precio de la transparencia y el control democrático. La IA opera en una escala temporal radicalmente diferente. Un sistema que evalúa la solvencia crediticia o filtra solicitudes de empleo decide en milisegundos sobre las oportunidades de vida de las personas, antes de que un funcionario humano abra el primer expediente. Esa tensión entre la lógica temporal de los algoritmos y la lógica temporal de las instituciones democráticas es el verdadero desafío al que deben enfrentarse los cinco modelos políticos.
Jürgen Habermas, el más importante filósofo social alemán de la posguerra, falleció en marzo de 2026. Representó el modelo democrático óptimo: gobierno mediante diálogo libre de dominación, legitimación a través del mejor argumento. En su concepción de la democracia deliberativa, las decisiones solo son legítimas cuando emergen de un intercambio libre e igualitario de argumentos. Este modelo es difícilmente compatible con la lógica temporal de la IA. No porque los algoritmos no puedan explicar sus decisiones, eso lo hacen cada vez más. Sino porque no son políticamente responsables: no pueden ser revocados, llevados ante los tribunales ni obligados a revisar sus decisiones por la presión pública. La democracia de Habermas presupone que el poder debe justificarse. Los algoritmos no lo hacen.
En el polo teórico opuesto está el modelo tecnocrático de eficiencia: un Estado legitimado no por el consenso sino por los resultados, con una administración profesional, una asignación de recursos basada en datos y un liderazgo que antepone la competencia a las mayorías.
La tradición socialdemócrata es históricamente una tradición de intervención estatal activa: regulación de mercados, redistribución de ganancias, construcción de infraestructura pública, fortalecimiento del poder sindical. La pregunta sobre si es posible una respuesta socialdemócrata a la IA es, ante todo, una pregunta de velocidad: ¿pueden las instituciones democráticamente legitimadas regular y actuar con la suficiente rapidez para seguir el ritmo de una tecnología que evoluciona más rápido que cualquier proceso legislativo?
El comunitarismo, tal como lo popularizó el psicólogo canadiense Jordan Peterson, es parcialmente compatible con los sistemas algorítmicos, pues la jerarquía y el orden no son conceptos ajenos a los algoritmos. Pero no ofrece respuesta a la pregunta sobre la concentración de las decisiones estatales, porque parte de la comunidad, no del Estado.
El libertarismo tecnológico radical, tal como lo desarrolla el inversor Balaji Srinivasan en “The Network State”, apuesta por comunidades digitales voluntarias desvinculadas de los territorios físicos. Puede ser el más compatible con la IA de todos los modelos, pero también el más irrealista, porque no contempla la cuestión del monopolio de la fuerza.
Estos cinco modelos son marcos de referencia. Pero también hay personas que no solo los describen sino que los impulsan activamente, con dinero, redes e influencia política. Y hay Estados reales que pueden considerarse experimentos. De eso trata la segunda parte.
Lecturas
Acemoglu, Daron y Johnson, Simon: “Poder y progreso”, Deusto, 2023. / Harari, Yuval Noah: “Nexus”, Debate, 2024. / Peterson, Jordan: “12 reglas para vivir”, Planeta, 2018. / Srinivasan, Balaji: “The Network State”, 2022. / Varoufakis, Yanis: “Technofeudalism: What Killed Capitalism”, Bodley Head, 2023. / Stiefenhofer, Pascal: “Techno-Feudalism and the Rise of AGI”, arXiv, 2025. / Landemore, Hélène: “Open Democracy”, Princeton University Press, 2020.