Los modelos de lenguaje que hoy responden preguntas, escriben código y resumen documentos se entrenaron con un material que nadie creó pensando en ellos: tres décadas de páginas web, foros, fotos, comentarios y enciclopedias colaborativas. El corpus existía mucho antes que la máquina que iba a devorarlo.
De ahí nace una sospecha que circula cada vez con más fuerza. ¿Y si toda esa infraestructura, internet, los CAPTCHA, las redes sociales, no fue un accidente, sino una cantera de datos levantada a propósito para alimentar la inteligencia artificial? Es, en el fondo, la historia del cruce entre internet e inteligencia artificial.
La tesis es seductora y, en su versión más extrema, falsa. Pero descartarla del todo sería perderse algo más interesante: una historia real de casualidades, intereses cruzados y unas pocas intuiciones tempranas. Algo así nos pasó al analizar la teoría del Internet muerto, esa conspiración que acabó acertando casi sin querer.
El primer invierno: cuando la IA casi muere de hambre
Conviene empezar por el principio, y el principio tiene fecha. En el verano de 1956, un puñado de científicos se reunió en el Dartmouth College para fundar un campo nuevo. Su organizador, John McCarthy, había acuñado el término inteligencia artificial en la propia propuesta del encuentro.
Los primeros años fueron de euforia. Programas pioneros demostraban teoremas y jugaban a juegos de mesa, y figuras como Marvin Minsky o Herbert Simon llegaron a prometer que en una o dos décadas habría máquinas capaces de hacer casi cualquier trabajo humano. El dinero, en buena parte militar, fluía sin demasiadas preguntas.
Pero las promesas no se cumplieron, y el desencanto acabó pasando factura. En 1973, el matemático James Lighthill firmó para el gobierno británico un informe demoledor sobre el estado de la inteligencia artificial. Su veredicto fue que el campo había prometido mucho y cumplido poco. La financiación se cortó en cadena, primero en el Reino Unido y poco después en Estados Unidos, y llegó lo que hoy llamamos el primer invierno de la IA.
Aquí conviene un matiz, porque desde el presente es fácil leerlo al revés. Acostumbrados a una IA que se alimenta de datos masivos, resulta tentador suponer que aquella fracasó por falta de datos. No es exacto. La inteligencia artificial de aquella época era simbólica: reglas, lógica y conocimiento escrito a mano. No funcionaba devorando datos, sino razonando sobre ellos, y se ahogaba en lo que Lighthill llamó la explosión combinatoria. Le faltaban, sobre todo, potencia de cálculo y un enfoque capaz de escalar.
El detalle importa para nuestra historia: la IA que fracasó no tenía hambre de datos. La que triunfaría décadas después sí la tendría, y mucha.
El deshielo accidental: tres regalos que nadie envolvió para la IA
Lo que sacó a la inteligencia artificial del hielo no fue una gran idea, sino un cambio de entorno. Y ese cambio llegó por puertas que no tenían nada que ver con ella.
La primera fue la red. ARPANET nació militar, como proyecto de la agencia de defensa estadounidense en plena Guerra Fría. Su objetivo era comunicar ordenadores, no entrenar máquinas. Décadas después, aquella red académica y militar se abrió al comercio. La Fundación Nacional para la Ciencia de Estados Unidos retiró las últimas restricciones comerciales y desconectó su columna vertebral, la NSFNET, en 1995. Internet pasó a ser un producto de masas.
La segunda puerta fue la web. Tim Berners-Lee la inventó a finales de los ochenta en el CERN para que los físicos compartieran artículos, no para construir un cerebro artificial.
La tercera fue el abaratamiento del cálculo, gobernado durante medio siglo por la ley de Moore. En 1965, Gordon Moore, cofundador de Intel, observó que el número de transistores de un chip se duplicaba más o menos cada dos años, con la potencia disparándose mientras el precio caía. Esa curva sostenida puso ordenadores personales en cada casa y, más tarde, las tarjetas gráficas que resultaron idóneas para las operaciones que necesitan las redes neuronales.
Ninguno de los tres se diseñó para la IA. Pero juntos le dieron exactamente lo que le había faltado en su invierno: un océano de datos y la potencia para procesarlos. Llamémoslo convergencia afortunada.
La máquina que nos puso a trabajar sin avisar
Hay, sin embargo, un punto donde la recolección de datos sí fue deliberada. Y es el que mejor alimenta la sospecha.
En 2007, el informático guatemalteco Luis von Ahn creó reCAPTCHA. Aquellas casillas que nos piden demostrar que no somos robots hacían dos cosas a la vez: verificaban que eras humano y, de paso, digitalizaban libros que el software no sabía leer.
Cada vez que descifrábamos una palabra borrosa, ayudábamos a reconstruir el archivo de un periódico o a digitalizar libros para Google Books. Más tarde, cuando las casillas pasaron a mostrar semáforos y pasos de cebra, lo que etiquetábamos era material para entrenar sistemas de visión.
Von Ahn lo bautizó como computación humana, y el resultado es mareante: más de novecientos millones de personas, una de cada diez sobre la Tierra, han trabajado gratis como etiquetadores sin saberlo. Google compró la tecnología en 2009.
La idea venía de lejos. Antes del reCAPTCHA, von Ahn ya había convertido el trabajo en juego con el ESP Game: jugadores anónimos, emparejados de dos en dos, etiquetaban fotos sin saber que entrenaban buscadores de imágenes, una técnica que él teorizó como juegos con un propósito.
De esa misma escuela nació después Duolingo, que enseña idiomas mientras aprovecha las traducciones de sus millones de alumnos. Siempre el mismo patrón: el usuario produce datos valiosos mientras cree que solo juega o aprende. Aquí está el grano de verdad de toda la teoría. Sí nos usaron como mano de obra de datos. Lo que no encaja es el motivo: el objetivo inicial era leer libros y frenar el spam, no preparar la llegada de unos modelos de lenguaje que ni siquiera existían en esa forma.
¿Lo vieron venir? Las palabras de los que mandan
La pregunta del millón es si los grandes de la tecnología pensaban en la IA desde el principio o si lo cuentan así ahora, con el diario del lunes en la mano. La respuesta honesta es: depende de quién.
El caso más claro y más temprano es Google. En el año 2000, recién nacida la empresa, Larry Page lo dijo sin rodeos.
La inteligencia artificial sería la versión definitiva de Google. Un buscador perfecto entendería todo en la web, entendería exactamente lo que quieres y te daría lo correcto. Eso es, obviamente, inteligencia artificial.
Larry Page, 2000
No era retórica posterior: lo dijo cuando Google era poco más que un buscador veloz. En ese caso, la intención estaba ahí desde el primer día.
Aún más atrás, en 1983, Steve Jobs imaginó algo que se parece inquietantemente a un chatbot. En una conferencia en Aspen fantaseó con capturar la forma de pensar de una persona para poder consultarla después.
Si construyéramos una máquina capaz de capturar la visión del mundo de alguien, quizá algún día, cuando el próximo Aristóteles ya hubiera muerto, podríamos preguntarle a esa máquina qué habría respondido él.
Steve Jobs, 1983
Pero atención al matiz: Jobs lo planteaba como una ensoñación a cincuenta o cien años vista, no como un plan de negocio. Era una intuición poética, no una hoja de ruta.
Y luego está el contrapeso que desmonta cualquier conspiración ordenada. En 1995, Bill Gates, el hombre más poderoso del software, se mostraba abiertamente escéptico con la IA en su libro Camino al futuro.
Hasta ahora, toda predicción sobre grandes avances en inteligencia artificial ha resultado demasiado optimista.
Bill Gates, 1995
Si hubiera existido un plan maestro compartido, alguien se olvidó de avisar a Microsoft. Y algo parecido ocurre con los nombres que hoy lideran la carrera.
Mark Zuckerberg no montó su laboratorio de IA hasta 2013, y sus grandes proclamas sobre la inteligencia general son de 2024 en adelante. Facebook se construyó para conectar gente y vender anuncios; la IA llegó después, como heredera de todos esos datos.
Elon Musk, por su parte, entró en escena por la puerta del miedo. En 2014 comparaba la creación de inteligencia artificial con un conjuro peligroso.
Con la inteligencia artificial, estamos invocando al demonio.
Elon Musk, 2014
La paradoja es que, apenas un año después, ese mismo Musk cofundaría OpenAI en 2015, abandonaría su consejo en 2018 y acabaría lanzando su propia compañía, xAI, en 2023. Toda esa trayectoria es una contradicción que lo persigue desde entonces.
El patrón, cuando se ordenan las fechas, es revelador: solo Google apostó por la IA de forma temprana y explícita. Los demás llegaron tarde, dudaron o incluso advirtieron del peligro. No parece un plan coordinado, sino una carrera que cada uno empezó a correr en momentos distintos.
¿Azar, plan u otra cosa?
Si descartamos la conspiración perfecta, todavía queda una pregunta legítima. ¿Estaba esto, de algún modo, escrito?
En el fondo es un viejo debate académico. El determinismo tecnológico sostiene que los inventos siguen una lógica propia y que esto, tarde o temprano, tenía que pasar.
Enfrente, la construcción social de la tecnología replica que nada estaba escrito: somos las personas, con nuestras decisiones e intereses, quienes moldeamos hacia dónde va cada herramienta.
Hay quien lo cree. El pensador Kevin Kelly defiende que la tecnología tiene una especie de impulso propio, una dirección casi biológica que él llama el Technium, como si los inventos tendieran por sí mismos hacia un destino.
El historiador Yuval Noah Harari lo lleva al terreno cultural en su libro Homo Deus con el dataísmo: la idea de que hemos elevado el dato a valor supremo, por encima incluso de la experiencia humana. Y un siglo antes, el jesuita Teilhard de Chardin ya soñaba con una mente planetaria a la que llamó noosfera, una red de conciencia en marcha hacia un punto de convergencia final que él bautizó como Punto Omega.
Hay también una explicación más técnica y menos mística. El investigador Rich Sutton la resumió en un ensayo célebre: en la historia de la IA casi siempre acaban ganando los métodos que se apoyan en más cálculo y más datos, no en la astucia de los programadores. Si eso es cierto, internet no abrió la puerta a cualquier IA, sino justo a la que iba a triunfar.
Eso no significa que detrás no hubiera intereses muy concretos. La maquinaria que recoge cada clic, cada me gusta y cada búsqueda sí se construyó a propósito, pero para vender publicidad y atención, no para entrenar máquinas. La IA fue la heredera afortunada de un aparato de vigilancia comercial que ya estaba montado.
La socióloga Shoshana Zuboff puso nombre a ese modelo: el capitalismo de la vigilancia. Las plataformas reclaman nuestra experiencia privada como materia prima gratuita, el excedente conductual que dejamos al navegar, y lo transforman en predicciones que luego se venden.
Se montó para anticipar qué íbamos a comprar. Pero resultó ser, sin pretenderlo, el corpus perfecto para enseñar a una máquina a imitarnos.
Ese aparato, además, empieza a volverse contra el propio ecosistema. Se nota en la progresiva degradación de las plataformas y en lo fácil que resulta envenenar los resultados de la IA con un puñado de palabras bien colocadas.
Frente a estas lecturas casi deterministas conviene recordar una trampa de la mente. Tendemos a inventar relatos ordenados para explicar lo que en realidad fue caótico, un sesgo que el ensayista Nassim Taleb llamó falacia narrativa.
Visto desde 2026, con los modelos ya funcionando, es facilísimo trazar una línea recta desde ARPANET hasta los chatbots actuales y proclamar que todo encajaba. Pero esa línea la dibujamos nosotros, ahora, hacia atrás.
Cómo lo contará la historia dentro de mil años
Demos un último salto, esta vez hacia adelante. Si la pregunta cuesta de responder desde 2026, quizá se aclare vista desde muy lejos.
Algunos historiadores ya miran a esa distancia. David Christian, impulsor de la llamada Gran Historia, ordena los 13.800 millones de años del universo en unos pocos umbrales de complejidad creciente: las estrellas, la vida, el lenguaje, la agricultura, la revolución moderna. A esa escala, internet y la inteligencia artificial no serían dos cosas distintas, sino el mismo salto, el momento en que la información empieza a procesarse a una velocidad inédita.
Hay aquí una ironía deliciosa. El proyecto educativo que difunde esa Gran Historia lo financió con diez millones de dólares el mismo Bill Gates que en 1995 desconfiaba de la inteligencia artificial. El escéptico de entonces ayudó a popularizar el marco que hoy mejor encuadra su llegada.
Otros van más lejos. El científico James Lovelock, padre de la hipótesis Gaia, sostuvo en su libro Novacene, de 2019, que entramos en una era posterior al Antropoceno, dominada por una inteligencia artificial que pensará miles de veces más rápido que nosotros y que nos mirará como nosotros miramos hoy a las plantas.
No hace falta compartir esas profecías para captar la idea de fondo. A suficiente distancia, la frontera entre lo que planeamos y lo que ocurrió sin querer se difumina, y todo el movimiento, ARPANET, la web, los datos, los modelos, se lee como una sola fuerza: la tendencia de la información a organizarse en formas cada vez más complejas.
Conviene no olvidar, eso sí, la advertencia de antes. Ese relato unificado también lo construimos nosotros, y desde un único punto de vista, el nuestro. Resulta tentador imaginar que somos el penúltimo capítulo de una historia que apunta a algo, quizá una nueva especie, quizá la noosfera de Teilhard. Pero esa sensación de destino puede ser, otra vez, la falacia narrativa operando a escala de milenios.
Una ciudad que nadie diseñó
Quizá la pregunta esté mal formulada. Azar o plan es un dilema demasiado limpio para una historia tan enredada.
La mejor imagen tal vez sea la de una ciudad. Nadie diseñó Londres de principio a fin y, sin embargo, no es un montón de calles al azar: creció por capas, por decisiones interesadas, por accidentes geográficos y por unas pocas obras planificadas. El resultado es coherente sin haber sido guionizado.
De hecho, tras el Gran Incendio de 1666 se rechazó el plan de rediseño de Christopher Wren y la ciudad se reconstruyó sobre su trazado medieval. Ni siquiera una catástrofe la convirtió en una urbe diseñada de principio a fin.
La infraestructura que hizo posible la IA se parece a eso. Un militar buscaba comunicaciones a prueba de bombas, un físico quería compartir artículos, un emprendedor quería digitalizar libros, una red social quería vender anuncios. De esa suma surgió, sin un único arquitecto, el sustrato perfecto para entrenar una inteligencia.
Y ahora la criatura empieza a morder la mano que la alimentó. Los modelos llenan la web de contenido sintético de baja calidad que contamina el mismo pozo del que beben, mientras crece el malestar de quienes sienten que la máquina se limita a reciclar nuestro pasado. No es casual que cientos de voces hayan empezado a pedir frenos.
Así que no, probablemente nadie diseñó internet para parir la inteligencia artificial. Pero tampoco fue una lotería. Fue algo más incómodo de aceptar: un orden que emergió solo, empujado por intereses que miraban hacia otra parte, hasta que un día levantamos la vista y la máquina ya estaba aquí, hecha con los restos de todo lo que habíamos construido para otras cosas.
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