El plasma de un reactor de fusión puede cambiar mucho más rápido de lo que una persona puede reaccionar. En el DIII-D National Fusion Facility de Estados Unidos, un nuevo sistema desarrollado por el Princeton Plasma Physics Laboratory y Princeton University está trasladando parte de ese control a modelos de inteligencia artificial.
PACMAN —Prediction And Control using MAchiNe learning— fue probado en cinco experimentos reales. Su ciclo completo de observación, predicción y actuación tarda aproximadamente 20 milisegundos. En uno de ellos anticipó una inestabilidad del plasma unos 200 milisegundos antes de que se produjera y modificó las condiciones para evitarla. En otro coordinó simultáneamente los seis girotrones utilizados para calentar el plasma. 1
No significa que la máquina haya sustituido a quienes operan el reactor. El sistema incorpora límites físicos que los modelos no pueden sobrepasar y los objetivos y parámetros generales continúan siendo definidos por personas. Pero introduce una distinción importante. Hay situaciones en las que mantener autoridad humana ya no puede significar aprobar cada decisión individual. Para cuando una persona pudiera intervenir, el acontecimiento ya habría ocurrido.
La cuestión pasa entonces de quién pulsa el botón a quién establece de antemano el espacio dentro del cual una máquina puede decidir.
Ese desplazamiento parece muy distante de lo que está ocurriendo en Sudáfrica. Pero la autoridad también se ejerce allí antes de que el sistema empiece a funcionar. En un reactor adopta la forma de límites físicos y parámetros de control. En un centro de datos aparece en permisos, conexiones eléctricas, suelo y acceso al agua. En ambos casos, una parte decisiva de la gobernanza sucede antes de la decisión automática.
La nube ocupa suelo
Sudáfrica concentra alrededor del 70 % de la capacidad de centros de datos del continente, según la cifra utilizada por el presidente Cyril Ramaphosa. La expansión ha atraído a grandes compañías internacionales y ha convertido al país en uno de los principales nodos de la infraestructura digital africana. 2
También ha abierto una discusión sobre qué recursos necesita esa infraestructura.
La South African Human Rights Commission abrió este año un proceso específico sobre las implicaciones de los centros de datos para los derechos humanos. La consulta recibió más de 250 aportaciones. Entre las cuestiones señaladas aparecen el consumo de electricidad y agua, el uso del suelo, los impactos ambientales y la ausencia de información pública suficientemente consistente sobre esos recursos. 23
Cinco organizaciones de la sociedad civil —Housing Assembly, Foxglove, Open Secrets, Research + Action y Planetary AI Collective— han pedido una investigación pública nacional y que se considere una pausa temporal en nuevas autorizaciones de instalaciones hyperscale mientras no exista un marco regulatorio y una evaluación independiente de sus costes y beneficios. 4
Su informe estima que Sudáfrica cuenta ya con más de 60 instalaciones conocidas y alrededor de 500 MW de capacidad declarada. También sostiene que, utilizando el método de refrigeración estándar de la industria, las instalaciones de Equinix aprobadas en Ciudad del Cabo podrían consumir más de 4.400 millones de litros de agua anuales. Son estimaciones de las organizaciones que presentan la reclamación, no mediciones de consumo efectivo, y deben leerse como tales. 4
La industria discute parte de este diagnóstico. Señala la creciente utilización de energías renovables y tecnologías destinadas a reducir el consumo de agua. Eskom ha informado además de un excedente de capacidad durante el reciente pico invernal de demanda, después de años de load shedding. 2
La discusión importante, sin embargo, no necesita resolverse suponiendo que los centros de datos son necesariamente buenos o malos.
La cuestión es otra. ¿Quién decide cuánto territorio, agua y electricidad puede dedicarse a convertir un país en infraestructura computacional?
En la práctica, esa decisión no es abstracta. Pasa por autorizaciones de suelo, marcos ambientales, acceso al agua y a la red eléctrica, obligaciones de información y mecanismos de supervisión. Las cinco organizaciones reclaman precisamente que exista un marco nacional, una evaluación independiente y capacidad pública para controlar el uso de agua, electricidad y suelo antes de seguir ampliando las instalaciones hyperscale. 4
Housing Assembly enmarca además la pregunta en una historia más larga. La organización vincula la disputa por el suelo urbano bien ubicado —cerca del trabajo, las escuelas y el transporte— con el desplazamiento de comunidades hacia la periferia desde el apartheid, y advierte de que ese mismo suelo, junto con el agua y la electricidad que sus miembros llevan años reclamando, se está destinando ahora a centros de datos. 4
La cuestión prolonga una discusión anterior de AIthropology sobre soberanía digital, conocimiento y capacidad para establecer límites. Disponer de servidores, centros de datos o modelos propios no equivale por sí solo a poder decidir bajo qué condiciones funcionan.
La extracción empieza antes del centro de datos
A comienzos de septiembre apareció en Sudáfrica otro conjunto de datos que permite observar el problema desde el extremo opuesto de la cadena.
The Protocol Gap: South Africa, elaborado por el Media Leadership Think Tank del Gordon Institute of Business Science de la University of Pretoria, Journalism Relay Project y el International Fund for Public Interest Media, examinó los archivos robots.txt de 263 medios sudafricanos. 5
El 74,1 % disponía de uno. En abril de 2026, sólo el 30,4 % bloqueaba explícitamente al menos un crawler de IA, frente al 29,7 % registrado en diciembre de 2025. Entre ambas mediciones, el cambio es marginal. La brecha sigue ahí. 5
Pero el dato agregado oculta otra diferencia.
La capacidad para identificar crawlers, mantener reglas y evaluar sus consecuencias está concentrada entre los grupos editoriales con más recursos. Los medios pequeños, comunitarios, independientes y en lenguas locales operan generalmente con menos capacidad técnica. 56
Eso no significa que toda ausencia de bloqueo equivalga a incapacidad. Algunos medios tienen también razones comerciales para permanecer abiertos. La dependencia de buscadores y otras plataformas para obtener audiencia convierte una decisión aparentemente técnica en una decisión económica. Restringir determinados usos puede significar perder visibilidad. Pero incluso permitir exige información y criterio técnico para saber qué se está permitiendo. 56
Los datos de tráfico agravan esa asimetría, aunque el informe no establece que la IA haya causado directamente la caída. Los principales medios sudafricanos perdieron, de media, cerca de una quinta parte de sus visitas diarias entre mayo de 2025 y mayo de 2026. Y, según cifras de la Competition Commission citadas en el informe, los chatbots de IA más populares generaron algo menos de dos millones de visitas hacia 222 medios sudafricanos entre enero y mayo de 2025, menos del 1 % de las 256 millones de visitas que esos mismos chatbots registraron durante ese periodo. 56
Además, robots.txt no es una cerradura. Es fundamentalmente una declaración que solicita a un crawler que no acceda a determinadas partes de un sitio. Su eficacia depende de que quien opera ese crawler decida respetarla. 6
Por tanto, incluso el acto aparentemente sencillo de decir «no autorizo esta extracción» requiere infraestructura.
La diferencia relevante no está simplemente entre quienes bloquean y quienes no. Está entre quienes pueden elegir una política y sostener sus consecuencias y quienes negocian esa elección desde una posición mucho más débil.
Y aparece una paradoja. Los contenidos producidos por medios locales o en lenguas con menor representación digital pueden ser precisamente algunos de los materiales más valiosos para construir sistemas capaces de trabajar con esas sociedades y lenguas. Al mismo tiempo, quienes producen esos contenidos pueden encontrarse entre quienes tienen menos capacidad técnica y económica para negociar las condiciones de su utilización.
La cadena completa
Estos tres casos parecen hablar de cosas distintas.
Un reactor experimental de fusión en Estados Unidos. Centros de datos en Sudáfrica. Un archivo de texto de unas pocas líneas colocado en la raíz de un periódico local.
Pero pueden leerse como partes de una misma infraestructura.
La IA necesita capacidad para actuar. PACMAN muestra qué ocurre cuando esa capacidad debe operar más rápido que una persona.
Necesita también capacidad para computar. Los centros de datos muestran que esa capacidad ocupa suelo, consume electricidad, requiere refrigeración y entra en sistemas políticos que deben decidir cómo distribuir recursos finitos.
Y necesita material con el que aprender y producir respuestas. Los medios sudafricanos muestran que la capacidad de determinar cómo circula ese material tampoco está distribuida de manera uniforme.
Los tres casos comparten, además, una misma figura: el espacio de autorización definido de antemano. En DIII-D, personas fijaron los límites físicos dentro de los cuales PACMAN puede decidir. Los centros de datos se expanden en un terreno donde las organizaciones que han acudido a la South African Human Rights Commission sostienen que esos límites regulatorios todavía son incompletos. Y un robots.txt vale, en último término, lo que decida de antemano quien opera el crawler. La pregunta no es sólo quién actúa en cada momento, sino quién redacta las condiciones antes de que la operación empiece.
La autoridad humana aparece así desplazada hacia arriba de la cadena. No consiste solamente en intervenir cuando algo sucede, sino en disponer de capacidad para definir previamente qué puede suceder, con qué recursos y bajo qué condiciones.
La palabra «inteligencia» tiende a concentrar nuestra atención en el modelo. Pero antes del modelo hay periodistas, archivos, cables, redes eléctricas, sistemas de refrigeración, permisos urbanísticos, agua y territorio.
Después del modelo hay actuadores, máquinas, administraciones y personas sobre las que sus decisiones producen efectos.
Quizá por eso una antropología de la inteligencia artificial no debería empezar preguntando únicamente qué sabe una máquina.
Debería preguntar qué relaciones materiales hacen posible que pueda saber y actuar, quién sostiene esas relaciones y quién conserva capacidad para ponerles límites.
Referencias
[1] Princeton Plasma Physics Laboratory. (2026, 2 de septiembre). PACMAN AI framework for controlling fusion systems safely makes key decisions in milliseconds.
https://www.pppl.gov/news/2026/pacman-ai-framework-controlling-fusion-systems-safely-makes-key-decisions-milliseconds
[2] Magome, M., & Gumede, M. (2026, 4 de septiembre). Civil rights groups urge a halt to South Africa data centers boom amid water and power fears. Associated Press.
https://apnews.com/article/south-africa-data-centers-human-rights-590b64141c2262bd9a1aacb6d313a343
[3] South African Human Rights Commission. (2026). Call for public submissions on data centres and human rights in South Africa.
https://sahrc.org.za/index.php/sahrc-media/news-2/item/4479-media-advisory-south-african-human-rights-commission-calls-for-public-submissions-on-data-centres-and-human-rights-in-south-africa
[4] Open Secrets. (2026, 25 de agosto). Submission to the South African Human Rights Commission: Data Centres and Human Rights in South Africa.
https://www.opensecrets.org.za/https-www-opensecrets-org-za-wp-content-uploads-2026-08-2026-08-20-pub-foxglove-sahrc-data-centre-submission-v265-pdf-2/
[5] Media Leadership Think Tank, Journalism Relay Project & International Fund for Public Interest Media. (2026). The Protocol Gap: South Africa — How South African News Publishers Are Responding to AI Crawlers.
https://ifpim.org/who/publications-resources
[6] Davis, R. (2026, 1 de septiembre). “Extraction without compensation” — the AI dilemma facing SA’s digital media. Daily Maverick.
https://www.dailymaverick.co.za/article/2026-09-01-extraction-without-compensation-the-ai-dilemma-facing-sas-digital-media/