En un reportaje reciente de WAPA-TV, Luz Nereida Vélez mostró cómo la inteligencia artificial ayuda a diagnosticar enfermedades más temprano, a crear tratamientos personalizados, y a predecir riesgos como la sepsis o las readmisiones hospitalarias, con ejemplos en cirugía robótica, oftalmología, radiología y medicina de precisión. El reportaje subrayó que siempre hay un profesional de la salud detrás, que la IA no sustituye al personal médico y que su uso debe ser regulado. Todo eso es razonable. Sin embargo, el reportaje dejó sin abordar preguntas fundamentales: ¿Quiénes regularán esta tecnología y bajo qué criterios? ¿Quienes son los propietarios de los sistemas que analizan nuestras radiografías y con qué expedientes médicos fueron entrenados? ¿Quién decidirá cuántos técnicos y profesionales de enfermería serán necesarios cuando un hospital invierta en sistemas de IA?
Solemos hablar de la IA como de un producto que 'llega' —un app, un chatbot, un meme bobo, o una amenaza abstracta al empleo. Pero la IA es, ante todo, un conjunto de tecnologías, edificios, contratos de energía, cadenas de suministro de chips, arreglos laborales y reclamos de propiedad. En fin, se trata de infraestructura cada día más fundamental. Nos toca hacer las mismas preguntas que hacemos con cualquier otra infraestructura o servicio: quién es el dueño, quién paga y quién carga con los costos. Cuando no decidimos, otros deciden por nosotras: los desarrolladores, las empresas eléctricas y los proveedores de software.
Empecemos por la electricidad. Según la Agencia Internacional de Energía, los centros de datos consumieron unos 415 teravatios/hora en 2024, cerca del 1.5% de la electricidad del mundo, y su escenario base proyecta unos 945 teravatios/hora para el 2030 — algo más de lo que consume Japón hoy. Estados Unidos se llevó el 45% de esa demanda y de aquí a 2030 los centros de datos representan casi la mitad del crecimiento de su demanda eléctrica. Una sola instalación dedicada a la IA puede consumir tanto como lo que consumen 100,000 hogares. Esa carga la paga alguien. Un análisis de Goldman Sachs proyecta que el precio de la electricidad para los consumidores en Estados Unidos subirá un 6% entre 2026 y 2027, con un impacto mayor donde se concentran los centros de datos. No sorprende, entonces, que el 61% de la población estadounidense se oponga a la construcción de un centro de datos cerca de su comunidad, según el Annenberg Public Policy Center. Esta oposición alcanza el 69% entre los demócratas y el 54% entre los republicanos. Ese efecto ecológico es real, pero no es una condición intrínseca de la tecnología; depende de cómo, dónde, y con qué energía se construye.
En el ámbito laboral, la evidencia es más modesta de lo que sugieren tanto los promotores de la IA como sus profetas del desastre. Hasta ahora, no se ha observado aumento sistemático del desempleo entre los trabajadores más expuestos a la IA. Lo que sí apunta, según un estudio de Stanford y otro de Anthropic, es un frenazo en la contratación de jóvenes entre 22 a 25 años en ocupaciones particularmente expuestas a estas herramientas. Aun así, los estudios no se ponen de acuerdo sobre cuánto se debe a la IA y cuánto a otros factores económicos como las tasas de interés. Por su parte, la Reserva Federal de Nueva York encontró que la caída en las ofertas de empleo empezó antes de la aparición de ChatGPT. Más que despidos masivos, lo que vemos son puertas que se cierran, y el daño caerá sobre la camada de estudiantes que forma a la próxima generación de trabajadoras y trabajadores.
Ojo, también, con el relato. 'La IA' se ha convertido en una excusa muy cómoda para la clase patronal: a veces es más fácil anunciar que una máquina hace ahora el trabajo, que admitir que lo que se busca es reducir los costos laborales. Si adoptamos ese relato sin contrastarlo con los datos, le regalamos al patrono una herramienta adicional de control y disciplina laboral. Y no es solo la clase patronal. 'La IA' también se utiliza para promover agendas políticas, tanto desde la derecha como desde la izquierda, apelando a las emociones y presentándola, según convenga, como una tecnología capaz de salvarnos o como una amenaza para la humanidad. Todos esos relatos hay que ponerlos a prueba contra los datos y evidencia disponible.
En Estados Unidos, de cara a las elecciones de medio término, ninguno de los dos partidos tiene una respuesta satisfactoria. La administración Trump trata la IA como un campeón nacional que debe protegerse. En diciembre de 2025, creó un grupo de trabajo en el Departamento de Justicia para atacar las leyes estatales de IA, y, en marzo de 2026, le pidió al Congreso que anule las regulaciones estatales que considera 'gravosas'.
Mientras tanto, los republicanos en el Congreso impulsan una medida que ya fue aprobada por la Cámara de Representantes con apoyo bipartidista, pero que el 30 de septiembre quedó a tres votos de alcanzar los 60 necesarios en el Senado para avanzar hacia su votación final. La propuesta solo exige a los estados considerar mecanismos para que los centros de datos asuman los costos de la red eléctrica que usan. Sin embargo, exigir que se considere esa posibilidad no equivale a imponer una tarifa que obligue a las empresas a pagar.
En el Partido Demócrata tampoco existe una postura unificada. Su corriente más cercana a los intereses corporativos tiende a tratar la IA como un problema de costos energéticos que debe administrarse. Algunos sectores demócratas apuestan por su expansión para competir con China y promover empleos en la construcción, mientras que otros reclaman por una regulación más estricta. Bernie Sanders y Alexandria Ocasio Cortez, por ejemplo, presentaron una propuesta de moratoria para la construcción de nuevos centros de datos. Sin embargo, casi nadie, en ninguno de los dos partidos, habla de lo fundamental: ¿quién controla esta infraestructura , qué derechos tienen los que trabajan bajo ella y como la utiliza el Estado.
Brasil, que va a las urnas de segunda vuelta este domingo 25 de octubre, ilustra otro riesgo. Allí, la regulación de la IA electoral ha quedado en manos del Tribunal Superior Electoral, que ha establecido sus propias normas a fuerza de resoluciones: prohibe los deepfakes utilizados para difundir contenido falso, exigue identificar y etiquetar contenido manipulado, restringue la publicación de contenido sintético nuevo durante las 72 horas previas a la votación e impide que lossistemas de la IA recomienden candidaturas, incluso cuando los usuarios lo soliciten. Mientras tanto, el proyecto de ley de IA que aprobó el Senado en 2024 sigue atascado en una comisión de la Cámara.
En Puerto Rico, la expansión de los centros de datos todavía no ha llegado. Un registro privado contabiliza once instalaciones en operación, sin identificar proyectos en construcción ni planificados. Cabe señalar que nuestra red eléctrica es el anfitrión más vulnerable que se pueda imaginar.
Por otro lado, la política de austeridad de la Junta de Control Fiscal es terreno fértil para vender la 'eficiencia' de la IA como sustituto del empleo público. La secuencia se puede anticipar: un informe de consultores, una plataforma comprada a uno de los proveedores de siempre y plazas que no se vuelven a llenar.
Lo más probable, entonces, es que la IA nos toque primero como compradores y no como anfitriones. Agencias, escuelas, municipios, y patronos privados van a comprarle herramientas a los mismos tres o cuatro proveedores, y las compras públicas son, precisamente, donde el país puede actuar con poder propio.
Proponemos gobernar la IA como infraestructura y como asunto laboral, no como un simple aparato de consumo ni como una carrera de armas. Eso quiere decir que los costos de energía y agua los costeen las empresas que generan el gasto, y lo que no pueda usar esos recursos de forma responsable no se construya; que quienes con su trabajo y sus datos hacen posible esta tecnología —trabajadores, científicos, artistas, periodistas— gocen de sus beneficios y tengan voz en cómo se use.
Asimismo, los trabajadores deben tener derecho a negociar antes de que un patrono implante sistemas que cambien sus puestos, los sometan a vigilancia o les fijen su salario y horario. El uso de obras creativas o datos personales para entrenar modelos de IA debe requerir consentimiento y compensación. Las universidades, los hospitales y los municipios deben contar con acceso a infraestructura de computación pública y a modelos abiertos que puedan inspeccionar y correr en equipo propio.
Por último, los usos de IA que más afecten las relaciones de poder entre las personas y el Estado—como la policía, la asignación de beneficios sociales y recursos públicos, el control de las fronteras y la guerra— deben estar sujetos a las restricciones más estrictas. Toda persona afectada por una decisión automatizada debe recibir una notificación y una explicación comprensible, tener acceso a una revisión humana de su caso y contar con mecanismos efectivos para impugnar la decisión.
Para Puerto Rico, esto se traduce a cinco medidas concretas:=
Establecer reglas para la instalación de gran consumo energético antes de que llegue el primer desarrollador. Toda instalación sobre cierto tamaño deberá pagar el costo completo de la red pública, su interconección y su consumo de energía y agua y contar con el consentimiento del municipio donde se ubique. Mientras no exista ese marco regulatorio, una pausa legislada en los permisos para grandes instalaciones es menester.
Crear un inventario público de todo sistema de IA que usen las agencias y los municipios, con su proveedor, propósito, costo y tasa de error, y un estándar de compras con portabilidad de datos, derecho a auditoría, y cláusulas de salida.
Prohibir la reutilización de los datos de los contadores de luz y agua, ni de los de otros servicios públicos, para vigilancia o para la venta.
Proteger los derechos de las y los trabajadores frente a las decisiones automatizadas. Ningún despido ni medida disciplinaria deberá basarse exclusivamente en la decisión de un sistema automatizado. Asimismo, deberá exigirse una notificación previa y un proceso de negociación antes de implantar tecnologías que afecten las condiciones de trabajo.
Defender la capacidad de Puerto Rico y sus municipios para regular la infraestructura tecnológica y las compras públicas, frente a los intentos de desplazar esas facultades mediante la preeminencia federal.
Nada de esto es una cruzada contra la tecnología. La traducción, la clasificación de documentos, la investigación académica, y el pronóstico de la red eléctrica son usos que pueden ayudar de verdad, si se implantan con evaluación pública, con la participación de quienes hacen el trabajo, y con un mecanismo claro para apagarlos. Lo que objetamos es quién es dueño y quién paga. Y no vamos a conformarnos con promesas corporativas voluntarias: si un compromiso es real, debe de codificarse en una tarifa, en un contrato, en una ley, o en un convenio colectivo.