La inteligencia artificial china suele aparecer en los titulares como una carrera de modelos, chips, vigilancia, patentes o capacidad estatal. Es una imagen poderosa, pero demasiado estrecha. Si se la mira desde la antropología social y cultural, desde la sociología del trabajo y desde los estudios de ciencia y tecnología, aparece otra escena: repartidores que negocian con algoritmos, fábricas que sustituyen cuerpos por máquinas, territorios interiores convertidos en bases de etiquetado, personas trabajadoras con discapacidad incorporadas a cadenas de valor digitales y gobiernos locales que traducen la IA en política de desarrollo.

La pregunta cambia. Ya no se trata solo de qué IA produce China, sino de qué vida social hace falta para producirla.

Tres investigadoras ayudan a desplazar la mirada. Sun Ping (孙萍), desde la Academia China de Ciencias Sociales y la Universidad de la Academia China de Ciencias Sociales, permite leer la economía de plataformas desde el trabajo de reparto. Huang Yu (黄瑜), desde la Universidad Minzu de China, lleva la discusión a la automatización industrial y al proyecto de “sustituir personas por máquinas” (机器换人). Tongyu Wu (吴桐雨), desde la Universidad de Zhejiang, abre la infraestructura humana de los datos: la anotación (数据标注), ese trabajo sin el cual los sistemas inteligentes no aprenden a reconocer el mundo.

Estas investigaciones no son solo ventanas para que una mirada externa entienda China. Participan en debates académicos, laborales y públicos dentro de China, con consecuencias propias. En ese sentido, el gesto más interesante no consiste en usar China como “caso” de una teoría producida en otro lugar, sino en atender a cómo el trabajo de campo chino corrige y desplaza marcos teóricos heredados.

El algoritmo en la calle

Sun Ping (孙萍) lleva años estudiando el trabajo de plataformas en China. Su obra más reciente, 《过渡劳动：平台经济下的外卖骑手》, puede traducirse como Trabajo transitorio: los repartidores en la economía de plataformas. El registro bibliográfico internacional ofrece además el título paralelo oficial en inglés: Transitional labour: food-delivery workers in the platform economy of China. El título ya contiene una intuición central. El reparto no es solo un empleo precario más, ni una transición breve hacia otra cosa. Es una forma de vida laboral suspendida, móvil, inestable, organizada por plataformas que prometen flexibilidad mientras ajustan tiempos, rutas, incentivos y sanciones.

En sus trabajos sobre repartidores de comida, Sun no trata el algoritmo como una caja negra abstracta. Lo observa en la calle, en el cuerpo que acelera, en el teléfono que vibra, en el mapa que reordena la ciudad, en el cálculo de minutos, penalizaciones y recompensas. La plataforma no sustituye simplemente a una jefatura humana. Redistribuye el mando en una serie de instrucciones, puntuaciones y expectativas que parecen neutrales porque llegan bajo la forma de una interfaz.

Ahí está el primer giro antropológico del radar. La IA no empieza cuando una máquina “piensa”. Empieza antes, cuando la vida cotidiana se vuelve legible para un sistema de cálculo. En el reparto, la ciudad se convierte en una superficie optimizable; el tiempo, en un recurso comprimido; la persona trabajadora, en una pieza móvil dentro de una coreografía algorítmica.

Pero Sun Ping también muestra que quienes reparten no son simples víctimas pasivas. Aprenden atajos, negocian con la aplicación, comparten saberes, desarrollan formas de contra-algoritmia (逆算法). El sistema calcula, pero las personas trabajadoras también calculan. En esa fricción aparece una antropología de la IA mucho más interesante que la imagen habitual de automatización total: una IA que manda, pero que necesita ser interpretada, sorteada y habitada.

El impacto de este trabajo tampoco queda limitado a la academia. El debate sobre repartidores, algoritmos y plataformas ha circulado en la conversación pública china y ha obligado a mirar de nuevo la organización concreta del trabajo digital. Esa es una de las razones por las que Sun Ping importa ahora: no escribe sobre una economía de plataformas abstracta, sino sobre una disputa viva en torno al tiempo, el cansancio, la dignidad y el control.

El robot en la fábrica

Huang Yu (黄瑜) desplaza la escena desde la calle hasta la fábrica. Su trabajo sobre automatización en el sur de China permite mirar la política de “máquina reemplaza humano” (机器换人) no como simple modernización tecnológica, sino como reorganización social del trabajo.

La robotización aparece a menudo como sinónimo de progreso inevitable. En los discursos de desarrollo industrial, reemplazar mano de obra por máquinas puede presentarse como eficiencia, upgrading productivo o salto hacia un nuevo modelo económico. Pero Huang Yu introduce una pregunta más incómoda: quién gana poder con ese cambio, quién lo pierde y qué ocurre con las personas trabajadoras migrantes que sostuvieron durante décadas el crecimiento manufacturero chino.

La promesa del “dividendo robótico” sustituye al viejo “dividendo laboral”. Durante años, la competitividad industrial se apoyó en grandes contingentes de trabajo migrante de bajo coste. Cuando el discurso cambia y el robot aparece como nueva fuente de productividad, no desaparece la política del trabajo: se transforma. La máquina no llega a un espacio vacío. Entra en una fábrica ya atravesada por jerarquías, trayectorias migratorias, desigualdades de cualificación y expectativas estatales de desarrollo.

Este punto es clave para AIthropology. La IA y la robótica no son solo tecnologías que se añaden a la economía. Son formas de imaginar el futuro social. En el caso chino, la automatización industrial condensa una ambición de modernización, pero también una pregunta antropológica sobre el lugar de los cuerpos en la producción. Qué cuerpos se consideran sustituibles. Qué habilidades se reconocen. Qué biografías laborales quedan atrapadas entre el campo, la fábrica y el sector servicios.

Vista así, la robotización no es una historia de máquinas contra personas. Es una historia de reorganización de valor, prestigio, riesgo y expectativa. La fábrica automatizada no elimina lo social. Lo redistribuye.

El dato como infraestructura global

Tongyu Wu (吴桐雨) aporta el tercer movimiento: mirar la infraestructura humana de los datos. Si Sun Ping permite observar el algoritmo en la calle y Huang Yu el robot en la fábrica, Wu lleva la pregunta hacia las bases de etiquetado de datos, los circuitos institucionales y las personas que hacen posible que la IA reconozca imágenes, textos, gestos o patrones.

Conviene evitar aquí una lectura demasiado cómoda. La anotación de datos no es “la trastienda de China”. Es la trastienda de la IA. Existe también en Estados Unidos y en Europa, conectada con plataformas digitales, centros de externalización y geografías globales de precariedad. El interés del trabajo comparativo de Tongyu Wu, James Muldoon y Bingqing Xia está precisamente en mostrar que China y Estados Unidos organizan de manera distinta una infraestructura que pertenece a toda la industria global de la IA.

En ese contraste, China no aparece como excepción exótica, sino como productora de categorías analíticas. Mientras muchas empresas estadounidenses y europeas externalizan tareas de anotación hacia plataformas digitales o centros de procesos empresariales, el ecosistema chino muestra otra forma de organización: bases de etiquetado en ciudades interiores, articuladas con gobiernos locales, empresas tecnológicas y políticas de desarrollo territorial. La diferencia importa porque impide universalizar una sola experiencia, la de las plataformas occidentales que subcontratan trabajo hacia el Sur Global.

Los trabajos de Xia y Wu sobre personas trabajadoras con discapacidad afinan todavía más esta lectura. La industria de datos puede abrir formas de empleo y reconocimiento, pero también producir nuevas dependencias y nuevas periferias. Las organizaciones de personas con discapacidad, los subsidios locales, las empresas y las plataformas se articulan en un ecosistema que promete inclusión mientras reproduce vulnerabilidades.

La metáfora del árbol ayuda a entenderlo, pero solo si se usa con precisión. Xia y Wu toman de José van Dijck la imagen del “árbol de la plataformización” y la corrigen desde el campo chino. Donde el marco europeo tendía a subrayar el papel del Estado central y de las plataformas, su investigación muestra algo decisivo: el papel mediador de los gobiernos locales. En su adaptación, el gobierno central actúa como raíz; la negociación entre autoridades locales y capital tecnológico forma el tronco; las organizaciones de personas con discapacidad, o DPOs, son las ramas; y la negociación y resistencia de las personas trabajadoras aparecen como las hojas.

La diferencia no es ornamental. El tronco no son simplemente “las empresas”. Es la fricción entre gobiernos locales y capital tecnológico. Ahí se decide si una base de etiquetado se instala, qué apoyos recibe, qué personas se incorporan, qué promesa de inclusión se activa y qué formas de dependencia quedan debajo. El trabajo de campo chino no ilustra una teoría europea. La corrige.

Tres escenas de una misma infraestructura

La calle de Sun Ping, la fábrica de Huang Yu y la infraestructura de datos de Tongyu Wu no son tres temas separados. Son tres escenas de una misma transformación social.

En la primera, el algoritmo organiza el movimiento urbano. En la segunda, la máquina reordena la producción industrial. En la tercera, el dato etiquetado prepara el mundo para que pueda ser procesado por sistemas de IA. Las tres investigaciones muestran que la inteligencia artificial no es solo una tecnología de laboratorio, ni una competición entre empresas o Estados. Es una forma de componer sociedad.

Por eso importa mirar China desde estas autoras. No porque ofrezcan una versión más amable o más crítica en bloque, sino porque desplazan el marco. China deja de ser únicamente “la otra superpotencia tecnológica” y aparece como un campo teórico y etnográfico donde se cruzan trabajo, Estado, mercado, cuerpo, territorio y futuro.

También aparece una advertencia metodológica. La “antropología de la IA” no siempre se llama así. En China puede circular bajo nombres como 人类学, 民族学, 传播学, 社会学, 科技社会学, 平台经济, 数字劳动 o 数据标注. Si buscamos solo la etiqueta anglosajona, vemos poco. Si seguimos las prácticas, los métodos etnográficos y las preguntas sobre vida social, aparece un campo mucho más rico.

Cierre

La IA china no vive solo en laboratorios de modelos, centros de datos o estrategias estatales. Vive también en una moto que atraviesa la ciudad bajo presión algorítmica, en una fábrica que imagina su futuro a través de robots, en una sala donde alguien etiqueta datos para que una máquina aprenda a ver.

Vista desde estas tres investigaciones, la inteligencia artificial no es una mente artificial suspendida en la nube. Es una cadena social completa. Alguien reparte, alguien compite con una máquina, alguien clasifica el mundo para que el sistema pueda reconocerlo.

Quizá esa sea la pregunta más fértil para la antropología de la IA: no qué tan inteligente es una máquina, sino cuánta vida social necesita para parecerlo.

Fuentes