Cuando hablamos de inteligencia artificial solemos empezar demasiado tarde. Miramos el modelo, sus capacidades, la empresa que lo desarrolla o los datos con los que fue entrenado. Pero antes de que un algoritmo clasifique, prediga o genere algo ya existe un mundo organizado mediante categorías, instituciones, fronteras, archivos, desigualdades, expectativas y formas de imaginar el futuro.

La antropología no estudia solamente la IA. Estudia también el mundo que estamos empezando a automatizar.

Desde universidades estadounidenses, cinco trayectorias de la antropología social y cultural permiten observar ese mundo previo al algoritmo. Arjun Appadurai, Akhil Gupta, Whitney Battle-Baptiste, Setha Low y Aihwa Ong no forman una escuela ni comparten un mismo objeto de investigación. Tampoco todas estudian directamente inteligencia artificial.

Precisamente por eso resulta productivo reunirlas. Sus trabajos permiten sintonizar cinco frecuencias del presente —afecto, trabajo, memoria, espacio y ciudadanía— y observar cómo las infraestructuras tecnológicas se apoyan en relaciones sociales que ya existían antes de ellas.

Al superponer esas frecuencias aparece una preocupación común.

¿Qué relaciones sociales estamos convirtiendo en infraestructura tecnológica?

Arjun Appadurai — afecto e imaginación

En abril de 2026, Arjun Appadurai dedicó una conferencia en el Amsterdam Institute for Social Science Research a la relación entre inteligencia artificial, emociones e imaginación democrática. Affect in Times of AI: Emotion, Technology, and Democratic Imagination situó los sistemas de IA dentro de una transformación más amplia de la vida política, los sentidos, los afectos y las formas de construir solidaridad.

El desplazamiento prolonga preguntas presentes desde hace décadas en su obra. Appadurai mostró que la globalización nunca consistió simplemente en cosas moviéndose alrededor del planeta. Personas, tecnologías, imágenes, capitales e ideas circulan a velocidades diferentes, chocan entre sí y adquieren significados distintos cuando atraviesan contextos culturales diferentes.

La inteligencia artificial puede entenderse ahora como parte de esos flujos. Un modelo puede desarrollarse en Estados Unidos, entrenarse con materiales producidos en muchas sociedades, apoyarse en infraestructuras distribuidas entre distintos territorios y terminar integrado en una escuela de Nairobi, una administración de Madrid o un teléfono de Delhi.

La misma tecnología no llega al mismo mundo.

Su trabajo permite ampliar la discusión sobre IA más allá de la productividad y el procesamiento de información. Los sistemas conversacionales también pueden intervenir en la confianza, la dependencia, la imaginación de futuros y la manera en que elaboramos discursos públicos.

Señal del Radar. La IA está convirtiéndose también en una infraestructura afectiva.

¿Qué clase de imaginación colectiva emerge cuando las máquinas empiezan a participar en ella?

Akhil Gupta — trabajo y futuros desiguales

En 2025, Akhil Gupta y Purnima Mankekar publicaron The Future of Futurity: Affective Capitalism and Potentiality in a Global City. El libro parte de una larga investigación etnográfica entre personas que trabajan en la industria de los centros de llamadas y el business process outsourcing de Bengaluru, en India, prestando servicios fundamentalmente a clientela del Norte Global.

El objeto visible es el call center. El núcleo de la investigación es el futuro.

Gupta y Mankekar estudian cómo quienes trabajan en esta economía organizan aspiraciones, intimidades, consumo, movilidad y expectativas alrededor de empleos profundamente conectados con el capitalismo global. La tecnología no aparece solo como herramienta productiva. También organiza el tiempo, los ritmos de vida y los horizontes de posibilidad.

Esta investigación amplía una cuestión que atraviesa la obra de Gupta desde Red Tape. Las instituciones y las infraestructuras distribuyen posibilidades de manera desigual. La digitalización no elimina necesariamente esas relaciones. Puede reorganizarlas, ocultarlas bajo nuevas interfaces o reforzar estructuras anteriores.

Ese enfoque adquiere especial relevancia ante el despliegue de agentes conversacionales capaces de asumir partes del trabajo que durante décadas fue externalizado hacia centros de atención. Una evaluación centrada únicamente en eficiencia o ahorro de costes deja fuera las economías locales, las trayectorias laborales y las aspiraciones de quienes dependían de esos empleos.

Señal del Radar. La automatización reorganiza también quién puede imaginar qué futuro.

¿Qué futuros sociales estamos automatizando junto con ese trabajo?

Whitney Battle-Baptiste — memoria y datos

Whitney Battle-Baptiste dirige el W.E.B. Du Bois Center de UMass Amherst y trabaja en una segunda edición de Black Feminist Archaeology. Su investigación conecta teoría feminista negra, diáspora africana, raza, género, clase, cultura material, patrimonio y arqueología histórica.

Su presencia en este Radar introduce una idea fundamental para cualquier discusión sobre datos.

Los datos tienen pasado.

Battle-Baptiste y Britt Rusert recuperaron en W.E.B. Du Bois’s Data Portraits las visualizaciones elaboradas por Du Bois y su equipo para representar las condiciones de vida y los logros de la población afroamericana estadounidense en la Exposición de París de 1900.

Aquellos gráficos no eran representaciones neutrales. Eran una intervención política mediante datos, una forma de disputar imágenes dominantes de la población negra producidas desde estructuras racistas de conocimiento.

Battle-Baptiste continúa trabajando sobre la relación entre materialidad, memoria y racismo sistémico. En febrero de 2026 volvió sobre la vigencia de Du Bois para interpretar el presente y sobre los esfuerzos destinados a preservar y activar ese legado.

Para la inteligencia artificial, este desplazamiento resulta decisivo. Antes de evaluar si un conjunto de datos representa correctamente una sociedad conviene reconstruir cómo llegó esa sociedad a ser registrada de esa manera. Los archivos contienen presencia, pero también ausencia. Conservan aquello que determinadas instituciones consideraron digno de registrar, las categorías utilizadas para hacerlo y las relaciones de poder que determinaron quién podía nombrar a quién.

Señal del Radar. No existe un dato sin una historia de producción del dato.

¿Quién tuvo históricamente el poder de producir el archivo del que ahora aprende la máquina?

Setha Low — espacio y vigilancia

Setha Low lleva décadas mostrando que el espacio nunca es solamente el lugar donde suceden las relaciones sociales. El espacio también las produce.

Comunidades cerradas, plazas, parques, playas, viviendas y sistemas de acceso distribuyen encuentros, separaciones, derechos y posibilidades de participación. En 2024, Low y Mark Maguire llevaron esta perspectiva un paso más allá con Trapped: Life under Security Capitalism and How to Escape It, publicado por Stanford University Press.

El concepto de capitalismo de seguridad describe un ecosistema económico, político y afectivo en el que la búsqueda de protección transforma barrios, aeropuertos, ciudades y Estados en espacios crecientemente fortificados, privatizados y controlados.

Ese proceso no depende únicamente de empresas de seguridad o instituciones estatales. También se alimenta del miedo cotidiano y del deseo de sentirse a salvo.

Low continúa investigando la gobernanza privada en cooperativas y condominios de Nueva York y la extensión de lógicas corporativas hacia espacios domésticos y públicos. En mayo de 2026 participó en CUNY en un debate dedicado a confrontar arquitectura hostil y diseño democrático.

La conexión con la IA es directa. Reconocimiento facial, análisis automatizado de vídeo, controles biométricos, detección de anomalías y sistemas predictivos no funcionan solamente dentro de una computadora. Producen espacio. Determinan quién atraviesa sin fricción, qué cuerpo requiere una comprobación adicional, qué comportamiento activa una alerta y qué presencia se considera normal.

Señal del Radar. El algoritmo está adquiriendo geografía.

¿Qué clase de ciudad aparece cuando incorporamos la sospecha algorítmica a su infraestructura?

Aihwa Ong — ciudadanía, tecnología y vida fungible

Aihwa Ong es profesora emérita de antropología sociocultural en UC Berkeley. Su perfil institucional mantiene entre sus líneas de trabajo la ciencia, la tecnología, la medicina, el conocimiento, la ciudadanía, el neoliberalismo y la gobernanza urbana.

Su concepto de ciudadanía flexible permitió observar que la ciudadanía no funciona únicamente como una relación jurídica estable entre una persona y un Estado. Capital, conocimientos, movilidad y oportunidades permiten a determinados grupos negociar su pertenencia de maneras que no están disponibles para todas las personas.

Más adelante, sus investigaciones sobre biotecnología mostraron algo semejante en otro territorio. La propia vida puede adquirir valores diferentes dentro de redes globales de ciencia, capital, experimentación y conocimiento.

Esta perspectiva ayuda a pensar la IA sin imaginar que llega desde fuera para transformar una sociedad estable. La tecnología entra en mundos donde la movilidad, el acceso, el conocimiento y la capacidad de decisión ya están distribuidos de forma desigual.

Un mismo sistema puede ampliar las posibilidades de unas personas y convertirse en una nueva frontera para otras. Puede aumentar la capacidad de decisión de una organización y reducir la de quienes dependen de ella. Puede hacer fungible el conocimiento de unas personas mientras incrementa extraordinariamente el valor del conocimiento de otras.

Señal del Radar. La tecnología entra en mundos donde el poder ya está distribuido.

¿Qué nuevas formas de ciudadanía, autoridad y valor humano aparecen cuando el código participa cada vez más en decidir quién puede hacer qué?

Cuando las cinco frecuencias se cruzan

Las cinco trayectorias parten de lugares diferentes. Appadurai observa los flujos y la imaginación. Gupta trabaja sobre empleo, instituciones y futuros. Battle-Baptiste conecta memoria y materialidad. Low estudia espacio y seguridad. Ong analiza ciudadanía, conocimiento y vida.

Al superponer esas frecuencias aparecen tres señales mayores.

El mito del mundo vacío. Antes de que una máquina clasifique ya existen categorías. Antes de que prediga un comportamiento ya existen instituciones que decidieron qué comportamientos importaban. Antes de generar una imagen ya existe un archivo. Antes de vigilar un espacio ya existe una definición política de seguridad. Antes de conceder acceso ya existe una distribución desigual de ciudadanía y recursos.

La infraestructura produce subjetividad. Un call center organiza aspiraciones. Una comunidad cerrada organiza miedo. Un archivo organiza memoria. Una frontera organiza ciudadanía. Una plataforma organiza imaginación. La IA también puede convertirse en una infraestructura alrededor de la cual las personas reorganizan prácticas, expectativas, vínculos y deseos.

El futuro no se distribuye por igual. Hay personas capaces de utilizar nuevas tecnologías para ampliar su movilidad y otras sometidas a ellas como mecanismos de control. Hay instituciones capaces de transformar enormes archivos culturales en capital computacional y comunidades cuya historia apenas llegó al archivo. Hay quienes compran seguridad y quienes terminan siendo objeto de esa seguridad. Hay trabajos cuyo conocimiento puede automatizarse y organizaciones capaces de apropiarse del valor producido por esa automatización.

Cinco preguntas pueden acompañar cualquier análisis antropológico de un sistema de IA.

  • Antes de corregir un conjunto de datos, ¿sabemos qué instituciones hicieron posible ese archivo y qué quedó fuera?
  • ¿Qué formas de confianza, dependencia e imaginación produce la interacción cotidiana con sistemas conversacionales?
  • ¿Qué aspiraciones, trayectorias laborales y economías locales desaparecen de la medición cuando solo contabilizamos productividad?
  • ¿Qué cuerpos, comportamientos y espacios pasan a ser considerados sospechosos cuando automatizamos la seguridad?
  • ¿A quién amplía posibilidades una tecnología y para quién se convierte en una nueva frontera?

La antropología tiene algo importante que aportar al debate sobre inteligencia artificial porque puede seguir las relaciones que preceden a la tecnología, acompañar sus transformaciones y observar lo que queda fuera cuando una institución convierte el mundo en categorías legibles por una máquina.

¿Qué mundo estamos enseñando a las máquinas a reconocer?

¿Qué mundo estamos construyendo alrededor de sus respuestas?

Antes del algoritmo están las relaciones. Después del algoritmo, también.

Referencias