La inteligencia artificial y los capitales del futuro

Pensar la inteligencia artificial desde la noción de capital implica un desplazamiento profundo del lugar común tecnológico. Supone abandonar la comodidad de una lectura funcional (la IA como herramienta que optimiza procesos) para situarla en el terreno más denso de las mediaciones estructurales que reorganizan la vida social, económica, cultural y simbólica. La IA no irrumpe como un objeto neutro, sino como una infraestructura algorítmica que redistribuye acceso al conocimiento, capacidad de decisión, visibilidad pública y, en última instancia, sentido.

En este marco, el andamiaje conceptual del sociólogo francés, Pierre Bourdieu, resulta especialmente fértil, no como esquema cerrado, sino como dispositivo crítico. Los capitales económico, cultural, social y simbólico permiten comprender cómo el poder se produce, circula y legitima. La inteligencia artificial reconfigura estos capitales, los acelera, los concentra o los erosiona, y al hacerlo reescribe silenciosamente las reglas del juego social. A esta genealogía se suman extensiones contemporáneas: capital cognitivo, capital de vinculación, capital de articulación y capital ético-reflexivo. La IA no crea estas categorías, pero las intensifica y las vuelve visibles.

Capital cognitivo: la memoria expandida y sus brechas

El capital cognitivo es, sin duda, el aporte más evidente de la inteligencia artificial. Sistemas capaces de procesar billones de parámetros, entrenados con corpus que incluyen textos científicos, datos médicos, archivos culturales y flujos comunicativos globales, configuran una memoria expandida de la civilización. De acuerdo con datos del informe, The data decade: AI and knowledge creation de IBM, el 90 % de los datos existentes en el mundo se ha generado en los últimos dos años, y la IA es hoy el principal mecanismo para convertir ese volumen en conocimiento accionable.

Sin embargo, este capital cognitivo no es homogéneo ni democrático por sí mismo. Su apropiación depende de tres condiciones estructurales: acceso tecnológico, alfabetización digital crítica y capacidad institucional para integrar la IA en procesos de toma de decisiones. La brecha ya no separa únicamente a conectados y desconectados, sino a quienes pueden dialogar críticamente con sistemas inteligentes y a quienes quedan confinados a consumir respuestas sin comprender sus supuestos. Como advierte Luciano Floridi, el riesgo no es la sobreabundancia de información, sino la asimetría en la capacidad de interpretarla y gobernarla.

Capital económico: productividad, concentración y dependencia

En el plano económico, la IA se ha convertido en uno de los principales motores de productividad global. McKinsey, en su estudio The economic potential of generative AI, estima que la inteligencia artificial podría aportar entre 2.6 y 4.4 billones de dólares anuales a la economía mundial, particularmente en sectores como salud, manufactura, educación y servicios financieros. Automatización, reducción de costos y generación de nuevos modelos de negocio son ya realidades tangibles.

No obstante, este capital económico se encuentra altamente concentrado. Más del 70% de la inversión global en IA se localiza en Estados Unidos y China, mientras que América Latina representa menos del 3% de acuerdo al Stanford AI Index publicado en 2024. En este contexto, el desafío no es si la IA genera riqueza, sino quién la captura, dónde se queda el valor y bajo qué condiciones se integra a los ecosistemas locales. Como señala Manuel Castells, el poder en la sociedad-red se ejerce desde la capacidad de programar los flujos y decidir qué nodos se fortalecen y cuáles quedan periféricos.

Capital social: vinculación y articulación algorítmica

Tradicionalmente, el capital social se ha entendido como el conjunto de redes, relaciones y vínculos que permiten a los sujetos movilizar recursos. A primera vista, la IA parecería quedar excluida de este capital por carecer de vida social y afectividad. Sin embargo, esta lectura resulta insuficiente. Insertada en plataformas, sistemas de recomendación y entornos de interacción cotidiana, la IA opera como infraestructura relacional: ordena la visibilidad, jerarquiza la atención y modula la formación de comunidades.

Estudios recientes de la OECD (Algorithms and public value) muestran que más del 60% del contenido que consumimos en plataformas digitales está mediado por algoritmos de recomendación. Esto significa que la IA no construye relaciones, pero sí condiciona su posibilidad. Define qué discursos circulan, cuáles se silencian y qué temas adquieren centralidad. En este sentido, actúa como capital de articulación, reorganizando la esfera pública y privada de manera opaca, muchas veces sin deliberación democrática como ha señalado José Van Dijck en sus investigaciones.

Capital cultural y artístico: preservación, recombinación y estandarización

En el ámbito del capital cultural, la inteligencia artificial despliega una ambivalencia profunda. Por un lado, permite preservar y traducir patrimonios culturales, lenguas originarias y archivos históricos. Proyectos impulsados por la UNESCO y Google Arts & Culture han demostrado que la IA puede ser una aliada en la conservación del patrimonio, facilitando el acceso a millones de piezas culturales digitalizadas.

Por otro lado, existe el riesgo de homogeneización simbólica. Los modelos de IA aprenden a partir de datos dominantes, lo que puede reforzar estéticas hegemónicas y narrativas centrales, marginando expresiones locales o periféricas. En el terreno artístico, la IA actúa como catalizador creativo, capaz de proponer variaciones, estilos y combinatorias inéditas. Sin embargo, la experiencia estética, la intencionalidad y la vivencia permanecen ancladas a la condición humana. La IA no crea desde la biografía ni desde el dolor; recombina. Su aporte no sustituye el capital cultural humano, pero lo tensiona y lo obliga a redefinirse.

Capital simbólico y capital ético: confianza en disputa

El capital simbólico (confianza, legitimidad, reconocimiento) es uno de los más frágiles en la era algorítmica. Encuestas del Edelman Trust Barometer muestran que solo el 52% de las personas confía en que las empresas tecnológicas desarrollen IA de manera ética, y menos del 45% confía en los gobiernos para regularla adecuadamente. Esta erosión de la confianza evidencia que la IA no es solo un problema técnico, sino profundamente político y moral.

Aquí emerge el capital ético como condición estructural: transparencia algorítmica, explicabilidad, rendición de cuentas y respeto a la dignidad humana. No se trata de valores accesorios, sino de requisitos para que la IA no fracture el tejido social. Como advertía Hannah Arendt, toda técnica que invade la esfera de lo humano exige juicio y responsabilidad, pues en ella se juega la posibilidad misma de lo común.

Capital espiritual y reflexivo: la interrogación del sentido

Aunque la inteligencia artificial no posee espiritualidad, sí impacta de manera indirecta en el capital espiritual y reflexivo de las sociedades. Al simular conversación, creatividad y acompañamiento emocional, confronta a los sujetos con preguntas radicales: ¿qué nos hace humanos?, ¿dónde reside el sentido?, ¿qué valor tiene la experiencia encarnada frente a la simulación? En palabras de Byung-Chul Han, el peligro no es la máquina que piensa, sino el humano que abdica de su capacidad de contemplación y silencio.

La IA no ofrece respuestas últimas; desplaza las preguntas. Y ese desplazamiento puede enriquecer o empobrecer el horizonte cultural dependiendo de cómo se acompañe socialmente. Sin alfabetización ética y reflexiva, el capital espiritual corre el riesgo de diluirse en una lógica de eficiencia y utilidad permanente.

América Latina y México: apropiación con sentido

En América Latina, los desafíos se intensifican. Según la CEPAL, más del 40% de la población de la región carece de competencias digitales avanzadas, lo que limita la apropiación del capital cognitivo que la IA puede ofrecer. En México, si bien existen avances en adopción tecnológica, persisten brechas profundas entre regiones, sectores educativos y niveles socioeconómicos.

Potenciar los capitales múltiples de la IA exige una estrategia integral: inversión sostenida en educación y alfabetización digital crítica; articulación entre universidad, Estado y sector productivo; desarrollo de capacidades locales de investigación y diseño tecnológico; y una visión ética que coloque a la persona y a la comunidad en el centro. No se trata solo de importar tecnología, sino de resignificarla desde el contexto.

La inteligencia artificial no es una herramienta más en el inventario tecnológico contemporáneo. Es una mediación estructural que redistribuye capitales, redefine brechas y reconfigura el horizonte de posibilidades de las sociedades. Comprenderla desde una lógica de capitales múltiples permite escapar de visiones simplistas y asumir, con responsabilidad histórica, el desafío de habitar críticamente este nuevo ecosistema algorítmico. La pregunta decisiva no es qué puede hacer la IA por nosotros, sino qué tipo de sociedad estamos dispuestos a construir y a proteger con ella.