El presidente argentino Javier Milei participando de la «Primera Semana de la Inteligencia Artificial», el 2 de diciembre de 2024. (Imágen: Presidencia de la Nación)
En diciembre de 2024, el gobierno de Argentina celebró la «Semana de la IA». Entre los ponentes no hubo ni un solo investigador local y el único académico que dio una charla era miembro de una universidad de Israel. Peor suerte corrieron las fundaciones y ONG: ni una fue invitada, aun cuando abundan las organizaciones de la sociedad civil que se ocupan de temas que abarcan desde derechos digitales a críticas a la concentración monopólica de la IA. Tampoco hubo representación sindical, ni siquiera en la mesa sobre el impacto de esta tecnología en el trabajo.
Fue, en cambio, un evento que le abrió las puertas a ejecutivos de las gigantes estadounidenses para que presentaran su portfolio de negocios, disfrazado de conferencias magistrales y mesas redondas. Entre otros, hablaron el presidente de Sudamérica Hispana de Microsoft, el director de IA de IBM Latinoamérica, la jefa de los Programas de Transformación del Sector Público de Amazon Web Services para Latinoamérica, la gerente general de Google Cloud Argentina y el gerente de políticas públicas de Meta. También tuvieron el micrófono el CEO y fundador de Globant y varios gerentes de Mercado Libre.
La clase magistral «Soberanía y estrategias de IA. Lo que cada líder argentino necesita saber» no estuvo a cargo de funcionarios públicos o académicos especialistas en el tema, sino del vicepresidente de IA e ingeniería de la nube para Latinoamérica de Oracle. La mesa redonda «IA para la mejora de los servicios públicos» contó con intervenciones de Amazon y Meta. Los títulos de las charlas y los nombres de los participantes dejan en evidencia la estrategia del presidente Milei: ceder a las mayores corporaciones del mundo y –como veremos en este capítulo– a sus cómplices locales el negocio de las tecnologías digitales que adopte Argentina, en especial el sector público. Este mismo camino está siguiendo gran parte de las economías del mundo, incluso cuando muchos de estos países no están gobernados por la extrema derecha.
Durante esta «Semana de la IA», Microsoft dispuso del escenario para ofrecer su visión de la «AI Economy: Una oportunidad para Argentina», muy en la línea con la promesa de Milei de convertir al país en un polo de IA. Si tenemos en cuenta el contexto global que hemos sintetizado en los capítulos precedentes, ¿tiene sentido pensar que la IA es una oportunidad para países de la (semi)periferia digital, tal como promociona Microsoft? Es decir, ¿podría cualquier país, que no sea Estados Unidos o China, devenir una potencial mundial a partir de liderar la revolución de la IA? En este capítulo, respondo a estas preguntas con un análisis específico del impacto del capitalismo de monopolios intelectuales, en particular la monopolización de tecnologías digitales, en las periferias.
El capitalismo digital agrega una nueva capa en la división internacional del trabajo entre proveedores de datos crudos de todo el mundo y una minoría de corporaciones que monetizan servicios basados en extraer, procesar y analizar esos datos con IA[1]. Recordemos que los datos mejoran a los algoritmos de IA, de modo que contribuyen al avance tecnológico y eficiencia de quienes los apropian sin dejar, en contrapartida, un beneficio semejante para aquellos que producen los datos. Llamo entonces «extractivismo de datos» al intercambio desigual de datos que afecta desde a las regiones menos desarrolladas del mundo hasta a la propia Europa.
A nivel global, el extractivismo de datos describe el proceso de captura de datos que realizan las grandes empresas de plataformas de Estados Unidos y de China que conforman el centro –o más bien los centros– de la economía digital[2]. Sin embargo, el extractivismo de datos es una práctica que se extiende mucho más allá de estas compañías. Por ejemplo, la start-up Brainco ofrecía gratuitamente a escuelas primarias de China y Colombia sus vinchas para observar la actividad cerebral. Las autoridades de la escuela podían usarlas para evaluar si los estudiantes pensaban, y a cambio la start-up recolectaba sus datos de ondas cerebrales[3]. Otro concepto utilizado para describir este fenómeno es el de «colonialismo de datos»[4]. La analogía es útil, pero el concepto de extractivismo nos permite conectar la apropiación de intangibles con la idea de extractivismo de la naturaleza.
El extractivismo de datos no se limita a los casos en que los datos se almacenan y analizan en centros de datos ubicados en China o Estados Unidos. Como los datos son guardados en secreto, su análisis y almacenamiento puede tener lugar en el país de origen de los datos y de todos modos se trataría de un proceso de extractivismo. Los centros de datos de gigantes digitales se rigen de acuerdo a la jurisdicción de su casa matriz. Es decir que tanto los gobiernos de Estados Unidos como de China tienen injerencia sobre los datos almacenados en estas infraestructuras en el resto del mundo. La propia Microsoft reconoció frente a la Asamblea Nacional de Francia que se vería obligada a entregar datos al gobierno de Estados Unidos si este los solicita amparado en una legislación llamada CLOUD Act (Ley Aclaratoria del Uso Legal de Datos en el Extranjero).
Esta forma de extractivismo es especialmente sentida en los países con mayor penetración de internet. En promedio, por persona conectada a internet, la población de Sudáfrica, Brasil, Filipinas, Argentina, Colombia, Chile, Malasia y México, en ese orden, pasa más horas en internet que la población de cualquier otro país del mundo[5]. Esto significa que, por día, los ciudadanos conectados de estos países producen en promedio más datos que el resto de los ciudadanos conectados del mundo, que pasan menos horas en internet. La penetración de internet en Chile, Argentina y Uruguay es también de las más altas del mundo, con casi o más del 90% de su población conectada, cifras que contrastan con las de otros países de la región, como Guatemala y Honduras, en donde la penetración de internet no llega al 60%[6].
La rápida adopción de interfaces con modelos de IA generativa como ChatGPT, que concentra el 63% de todos los ingresos generados por aplicaciones de IA en la primera mitad de 2025 en América Latina, allanan el camino para un nuevo tipo de extractivismo de datos, ya que los usuarios introducen constantemente datos al modelo para que este elabore sus respuestas y luego, además, indican si estas fueron adecuadas o no. Las interacciones con modelos de IA generativa resultan así en fuentes adicionales de datos que concentran las empresas con los modelos más utilizados, es decir, OpenAI, Google, Microsoft, Meta, DeepSeek y algunas pocas start-ups más. Asia, Europa y América Latina, en ese orden, son las tres regiones que registran el mayor número de descargas de modelos de IA generativa como ChatGPT. Es decir que, también en este caso, los datos se producen en mayor medida en el resto del mundo y se monetizan en Estados Unidos y, en notable menor media, en China.
Cabe destacar que el extractivismo de datos no se limita a los datos personales. Tapestry, por ejemplo, es un proyecto de Google para construir un gemelo digital de toda la red de tendido eléctrico del mundo. El objetivo es virtualizar toda la red de energía eléctrica, construyendo una suerte de Google Maps de electrones que pueda ser utilizado para simulaciones y predicciones con modelos de IA que hagan más eficiente la provisión energética. Es decir, es una apuesta a desarrollar un tecnonegocio potencialmente millonario que se basa en acumulación por desposesión de datos del sistema eléctrico de todo el mundo. Aunque brinde beneficios a los países que lo adopten, al mismo tiempo expande la dependencia en relación con la provisión de un servicio público indispensable. Google ya está usando a Chile como laboratorio de prueba de Tapestry por medio de un acuerdo con el Coordinador Eléctrico Nacional (CEN) de ese país[7].
La otra forma de extractivismo –que a veces se retroalimenta con el extractivismo de datos– es el extractivismo de conocimiento. Se refiere a ciencia y tecnología de las periferias que son monetizadas en los países centrales. Los monopolios intelectuales de países centrales –y empresas que ocupan eslabones intermedios en sus esferas de control– se apropian conocimiento producido en las periferias. En la academia se promueve producir conocimiento con aplicaciones productivas y se sigue premiando, ante todo, la publicación científica. De no mediar políticas, la comunicación pública de resultados amplía las posibilidades de que los monopolios intelectuales encuentren conocimiento útil. La transferencia ciega, a la cual me referí en el capítulo 2 (ver sección 2.4), es una forma de extractivismo de conocimiento.
El extractivismo de conocimiento afecta particularmente a las universidades que dedican más tiempo y recursos a la investigación y a los organismos públicos de investigación tanto en Europa como en los llamados países emergentes o de ingresos medios cuyas inversiones públicas en ciencia y tecnología son parte de su estrategia de crecimiento. En un contexto de monopolización intelectual, estas inversiones a menudo terminan reforzando el extractivismo de conocimiento dado que no suelen estar acompañadas por mecanismos que lo prevengan.
Un ejemplo de extractivismo de conocimiento son los subsidios de investigación otorgados por AWS. En lugar de brindar financiamiento, Amazon da vouchers que solo se pueden cambiar en su nube, adquiriendo sus servicios. Es muy probable que los equipos de investigación que reciben el subsidio se vuelvan usuarios dependientes de la nube de Amazon antes de que consuman todo su crédito. Amazon tiene acuerdos de este tipo con el Consejo Nacional de Investigaciones Cientí!cas y Técnicas (CONICET) de Argentina, la Pontificia Universidad Católica del Perú y el Consejo Nacional de Desarrollo Cientí!co y Tecnológico (CNPq) de Brasil. La insuficiencia presupuestaria estructural de los países periféricos y semiperiféricos los vuelve particularmente susceptibles a estos ofrecimientos que refuerzan el subdesarrollo. Es de esperar que los investigadores que apliquen y consigan estos subsidios sean los que más se orienten de acuerdo a las prioridades de AWS.
El extractivismo de conocimiento también incluye la pérdida de talento formado por los sistemas educativos públicos, que pasa a trabajar para empresas extranjeras ubicadas generalmente en países centrales. La fuga de cerebros tiene una historia más allá de las tecnologías digitales. En Brasil, la Empresa Brasilera de Aeronáutica (Embraer) y el sistema de educación público poseen amplia experiencia en formar ingenieros especializados que terminan trabajando para Boeing en Estados Unidos. La novedad que traen las tecnologías digitales es que los trabajadores de países periféricos o semiperiféricos contratados por compañías radicadas en países centrales no siempre se relocalizan, con frecuencia trabajan desde sus casas. Cobran en moneda extranjera sueldos que suelen ser altos para el lugar en donde viven, pero bajos para Estados Unidos. Al igual que en las formas históricas de fuga de cerebros, las capacidades de estos profesionales no impactan en el entramado productivo y social local.
Un fenómeno similar tiene lugar ante la emergencia de empresas locales cuyo único negocio es producir servicios que se venden en las nubes de Amazon, Microsoft o Google. Capacidades de ingeniería e informática avanzadas se insertan en posiciones subordinadas en circuitos dominados por esas gigantes. Algunas de las empresas locales se dedican solamente a conectar empresas con la nube de esas gigantes y gestionar la facturación de gastos de la nube de algunos de sus clientes.
Estas empresas locales no son necesariamente pequeñas. Globant, el unicornio argentino que se hizo famoso por ser un consultor (barato) de Disney y Google, actualmente vende sus servicios basados en IA en las nubes de Amazon, Microsoft y Google. Globant no tiene modelos de IA propios, sino que utiliza capacidades propias para crear servicios basados en modelos existentes, como GPT-4 de OpenAI y Gemma de Google. Cada vez que un cliente compra el servicio de IA de Globant, esta paga una comisión a OpenAI o Google para usar uno de sus modelos. Globant también paga a Amazon, Microsoft o Google una comisión por vender la aplicación como servicio en sus nubes.
Además de vender servicios en las nubes de gigantes tecnológicas extranjeras, Globant se sigue dedicando a la consultoría de software. En otras palabras, escribe software para grandes clientes, en muchos casos monopolios intelectuales, que la contratan no por falta de capacidad de desarrollo propio, sino porque contratar a Globant les resulta más barato y/o menos vinculante que ensanchar su planta de trabajadores. En países con personal cali!cado para la producción de software y aplicaciones sobre la base de los modelos de IA existentes en el mercado, las consultoras como Globant que aprovechan capacidades de las periferias o semiperiferias tienen una ventaja porque venden más barato que su competencia de países centrales a clientes radicados principalmente en esa parte del mundo. A la par, pagan sueldos mucho más bajos que los del mercado internacional y se quedan con la abultada diferencia.
El negocio de Globant también incluye migrar clientes a las nubes de Amazon, Microsoft y/o Google. Una parte de sus empleados opera como equipo de ventas y de atención al cliente, recomendando qué servicios contratar en la nube y cómo combinarlos y brindando ayuda en la migración misma. Globant es socia premier de Google Cloud[8], es decir, es una de las empresas que más conoce acerca de cómo operar en la nube de Google. Desde ya esto no implica acceder a ningún código propietario de aquella: Globant sabe qué servicios se ofrecen en Google Cloud y por lo tanto puede recomendarlos a terceros de acuerdo a sus necesidades, pero desconoce el código de esos servicios. En concreto, Globant es revendedora de servicios de nube de Google y usa su conocimiento sobre Google Cloud para vender consultoría a terceros acerca de cómo operar en esa nube.
El escenario es aún más extremo porque una parte enorme de esta monetización no se realiza vendiendo licencias para usar esa propiedad intelectual (que es lo que registra la estadística de pago neto por derechos de propiedad intelectual), sino productos que utilizan el conocimiento y datos monopolizados en cuyo precio se incluye una renta intelectual. Basta pensar, por ejemplo, en las suscripciones a Netflix o en la publicidad que empresas locales pagan a Google o a Meta. Además, la venta de servicios basados en conocimiento que se mantiene en secreto es una estrategia central de las gigantes tecnológicas tanto chinas como estadounidenses. Por eso, si miramos solo los pagos netos por derechos de propiedad intelectual, no alcanza para mapear el nivel de captura de valor por parte de la monopolización de conocimiento[9].
Para hacer frente a estos pagos y para acceder a productos elaborados con base en conocimiento y datos extraídos de todo el mundo, las economías periféricas necesitan divisas. Es por eso que el extractivismo de intangibles (datos y conocimiento) termina reforzando el extractivismo de la naturaleza. Dado que el conocimiento y los datos producidos en el ámbito local no benefician principalmente a la economía local, la forma de acceder a servicios basados en ellos y otros conocimientos es por medio de profundizar las exportaciones históricas de las periferias. Es decir, productos con uso intensivo de bienes comunes. Desde la minería hasta el fracking pasando por las granjas de cría intensiva y el monocultivo, fomentar el extractivismo de la naturaleza alimenta el colapso ecológico del mundo.
Agreguemos que la base natural de las tecnologías digitales se extrae sobre todo de las periferias. El litio proviene, especialmente, de Chile, Australia, Bolivia y Argentina y el cobalto de la República del Congo[10]. Más avanza el capitalismo digital tal como lo conocemos, más se profundiza la extracción de estos y otros minerales y metales.
La presión por alojar centros de datos en las periferias intensifica el extractivismo de la naturaleza dado los niveles de consumo de energía y agua a la par que su instalación resulta indispensable para seguir expandiendo el extractivismo de datos y de conocimiento. No debemos perder de vista que los centros de datos no son el espacio físico en el cual se escriben los modelos que se utilizan para el análisis de los datos. Esto sucede a distancia, mediante una conexión virtual a los servidores. De modo que la instalación de centros de datos en un país, como ya anticipé en la introducción de este libro, no genera capacidades de análisis en su ciudadanía ni crea empleo significativo más allá del asociado con su construcción, siempre y cuando se contrate mano de obra local.
Sin embargo, no solo gobiernos alineados con Estados Unidos como el de Milei anhelan que esta infraestructura se instale en sus territorios. En América Latina, para fines de 2025, países gobernados por el progresismo y la izquierda como Chile, Brasil y Colombia contaban con planes de atracción de infraestructura digital. Se espera también que, en 2026, el Ministerio de Economía de México desarrolle su propio régimen tomando en cuenta la experiencia chilena.
Chile introdujo su Plan de Promoción de Datacenters en diciembre de 2024 durante el gobierno de Gabriel Boric. En el plan conviven dos objetivos contradictorios: promover el crecimiento económico por medio de la instalación de más centros de datos en el país y regular a la industria debido a su instalación indiscriminada en la Región Metropolitana de Santiago, en la cual ya se estima una crisis energética para 2030 si no se producen inversiones que amplíen el suministro.
El principal instrumento regulatorio del plan chileno fue el diseño de un visor territorial que computa simultáneamente más de 80 indicadores y regulaciones socioambientales por cada kilómetro cuadrado. Esta herramienta digital permite identificar las zonas en las que instalar un centro de datos generaría menor impacto socioambiental. Su construcción fue íntegramente realizada por la administración pública del país y es un ejemplo de creación de capacidades de gobierno y planificación. Sin embargo, las presiones corporativas primaron e interrumpieron su aplicación efectiva.
El gobierno chileno también eliminó el Sistema de Evaluación de Impacto Ambiental (SEIA) que exigía que los centros de datos que almacenaran más de 80 mil litros de sustancias inflamables (en este caso diésel) se vieran obligados a realizar una declaración de impacto ambiental que demostrase su cumplimiento con toda la normativa ambiental vigente. A principios de junio de 2025, el Consejo de Ministros para la Sustentabilidad y el Cambio Climático aprobó una modificación en el umbral mínimo, el cual pasó a permitir un millón de litros de almacenamiento de sustancias inflamables. Esta modificación dejó a prácticamente todos los centros de datos existentes y proyectados en el país exentos de presentar su declaración al SEIA[11].
A un año de la aprobación del plan, el visor territorial no se ha utilizado para redireccionar la industria a zonas con más disponibilidad energética. Por el contrario, a mediados de 2025, el gobierno participó de la inauguración de un megacomplejo de centros de datos de Microsoft ubicados precisamente en la región metropolitana[12]. En el anuncio y en sus documentos públicos, Microsoft informó datos de creación de empleo mucho mayores a los reales, según luego se pudo constatar a partir de los documentos oficiales presentados para obtener los permisos de construcción[13].
Entretanto, en septiembre de 2025, el gobierno de Luis Inácio Lula da Silva en Brasil presentó su régimen de promoción de centros de datos, Redata. Brasil es el país de América Latina con más centros de datos, casi 200 para fines de 2025. El Redata fue desarrollado a espaldas de la ciudadanía mientras el gobierno aseguraba el apoyo de las empresas del Silicon Valley[14]. Redata incluye exenciones fiscales y de tasas por la importación de equipos que constituyen el 85% del total del costo del equipamiento necesario para su instalación.
Es paradójico que las condiciones que el gobierno de Brasil impondría para acceder a la desgravación impositiva no son exigencias que le pesen a las gigantes de tecnología, sino iniciativas que las benefician. Por un lado, se les exigiría invertir entre el 2% y el 8% de sus ingresos brutos en el Fondo Nacional de Desarrollo Industrial y Tecnológico. Así estas inversiones se concreten, toda solución digital hoy se ve tarde o temprano presionada a ser desarrollada y/u ofrecida en las nubes de Amazon, Microsoft o Google (ver capítulo 2).
El gobierno además propone requerir que un 10% de la capacidad de los centros de datos instalados en Brasil sea ofrecida a empresas locales, lo cual significaría promover la migración de estas compañías a las nubes de gigantes extranjeras, algo que –vale aclarar– igualmente pueden hacer sin necesidad de que los centros de datos estén instalados en Brasil. Es decir que la propia política refuerza la subordinación tecnológica en la medida en que alienta a seguir ensanchando el ecosistema digital actual, estructuralmente dependiente de las gigantes de la nube. El cóctel de extractivismo gemelo es explosivo.
Un tercer ejemplo relevante es el de Colombia, gobernada por una coalición de izquierda por primera vez en su historia, que en su Política Nacional de Inteligencia Artificial promueve la instalación de centros territoriales de datos y computación. El gobierno estuvo a punto de avanzar con una propuesta de instalar tres centros de datos hiperescalares (los de mayor tamaño) cofinanciados con Emiratos Árabes Unidos que luego serían operados por Microsoft[15].
En un intento por distanciarse de esta propuesta, en octubre de 2025 el gobierno colombiano abrió una convocatoria a proyectos de instalación de infraestructura para IA. Los consorcios deberán integrar instituciones del sistema educativo, científico, organizaciones territoriales y empresas locales. Dado que la convocatoria es un llamado a instalar infraestructura para IA, está inevitablemente dirigida a las gigantes tecnológicas que concentran el manejo de centros de datos para IA. La búsqueda de vincular con estas empresas a actores locales sin ninguna capacidad de influencia sobre aquellas no será una vía para la transferencia tecnológica de las empresas extranjeras a los actores locales. Por el contrario, muy probablemente resulte en más extractivismo de conocimiento de la mano de un avance del totalitarismo epistémico de la IA. La expectativa del gobierno colombiano es que no solo se presenten proyectos con empresas estadounidenses de la nube, sino también chinas. Pero, más allá de la nacionalidad de estas gigantes, el modelo de negocio es el mismo: extractivismo gemelo en las periferias que refuerza la dinámica del monopolio intelectual y el control que ejercen sobre cada vez más organizaciones a nivel mundial.
Ni siquiera Uruguay, un país con solo tres centros de datos, quedó exento de la búsqueda de inversión extranjera pese a que la empresa de telecomunicaciones líder del país es la compañía pública ANTEL (Administración Nacional de Telecomunicaciones). ANTEL fue responsable de desarrollar la infraestructura digital que hoy garantiza que el 94% de los hogares uruguayos tengan acceso a internet, que en el 99% de esos casos es suministrado por la propia ANTEL. Esta empresa pública, además, comparte con Google la propiedad del cable de conexión submarino de telecomunicaciones Tannat que conecta a Uruguay, Brasil y Argentina.
Parte del programa del nuevo gobierno progresista uruguayo incluye inversiones para convertir a ANTEL en la proveedora de tecnología digital para el sector público. Sin embargo, mientras se desconoce el estado de este proyecto, el gobierno ha comenzado a señalar abiertamente su interés en alojar centros de datos como el que Google anunció en 2024[16]. En 2025, en una gira por Estados Unidos, representantes del gobierno y empresas de software se reunieron con AWS para discutir inversiones en Uruguay.
Las semejanzas entre las experiencias de estos países permiten extraer dos conclusiones. Primero, las gigantes digitales tienen la misma estrategia para toda la periferia, incluida la propia periferia dentro de Estados Unidos: extraer no solo datos, sino también conocimiento y bienes comunes[17]. Y esta estrategia no se preocupa por la orientación política de quien gobierne, aunque sus CEO y fundadores estén alineados con el proyecto autoritario de Donald Trump. La decisión no se basa en afinidades políticas. En todo caso, la prioridad es la disponibilidad de energía barata, una fácil conexión a la red global de internet y los beneficios fiscales. Al mismo tiempo, cada vez pesa más en estas decisiones el uso de la inversión en centros de datos como moneda de cambio para impedir regulaciones adversas y profundizar la migración del propio Estado a sus nubes (ver aquí apartado 4.4 y capítulo 5).
Así, mientras países gobernados por el progresismo como Brasil y México, y anteriormente Chile, reciben promesas de inversiones en infraestructura digital por miles de millones de dólares, para !nes de 2025 en Argentina, solo se registra la voluntad de OpenAI de contratar los servicios de un potencial centro de datos que será instalado en la Patagonia por Sur Energy. Atrás parecen haber quedado las reuniones con ejecutivos de Microsoft y Google en las cuales el presidente Javier Milei les presentó el Régimen de Incentivo para Grandes Inversiones (RIGI)[18], reuniones suscitadas antes de que Chile y Brasil lanzaran sus regímenes de promoción del sector.
La segunda conclusión, de momento, la dejo planteada a modo de pregunta: ¿por qué gobiernos progresistas se subordinan, una vez más, a las inversiones millonarias de megacorporaciones extractivas? La instalación de centros de datos privados que funcionan cual bases militares extranjeras en territorio local no indican progreso ni cambio tecnológico. La nube se mantiene hermética, gobernada por las gigantes digitales y no por los gobiernos en donde se instalan sus centros de datos. Estos representan un pliegue (uno más) en el territorio de las periferias que pone en cuestión la asociación entre territorio y soberanía. En la era digital, el subdesarrollo se mide en el nú- mero de gigas que se almacenan y procesan en las nubes de un puñado de empresas. Invitarlas a instalarse en la región no es soberanía, sino dependencia digital.
De allí que algunos se ilusionen con la idea de que empresas de tecnología exitosas, como la plataforma de comercio electrónico y fintech Mercado Libre en América Latina, Magalú en Brasil, o Jio Platform en India, y Jumia y M-Pesa en África, que tienen capacidades de adopción y hasta producción de tecnología de punta, puedan ser un camino al desarrollo. Estas compañías, lejos de cumplir ese deseo, ocupan eslabones intermedios de correa de transmisión de valor en las redes globales dominadas por las gigantes de la nube. Y su dependencia tecnológica de servicios (que alquilan en las nubes) las vuelve cómplices de la dependencia de las periferias[19].
Para operar, todas las empresas que ofrecen servicios del estilo comercio electrónico, delivery, billetera virtual o fintech dependen de las gigantes de la nube. Hasta la tienda brasilera Magazine Luiza, que tiene tanto un negocio de comercio electrónico y fintech como un servicio de nube en el cual ofrece principalmente infraestructura como servicio, opera en un 50% alquilando espacio en nubes extranjeras[20]. En otros casos, la dependencia es absoluta como para el unicornio argentino Ualá. Ualá fue incubado por AWS Activate, uno de los programas de Amazon que ofrece crédito en su nube para montar allí la arquitectura de software de una empresa. Hace años que ese crédito se terminó y ahora Ualá debe pagar por alojarse en AWS. Cuanto más crece, más tiene que pagar. Ualá solo sabe operar, solo existe, en la nube de Amazon. En esa nube, no solo alquila capacidad de procesamiento y almacenamiento, toda su app está diseñada mediante la combinación de código propio con software alquilado como servicio pago en la nube de AWS (y cuyo código es cerrado). Salirse de AWS implicaría empezar la aplicación de nuevo casi de cero. El nivel de dependencia se hizo evidente cuando, hace algunos años, parte del servicio de AWS se cayó. Entre los servicios directamente afectados se encontró la aplicación de Ualá, que solo pudo volver a estar activa cuando AWS restableció el servicio.
La dependencia se amplifica porque los datos recopilados por las empresas de plataformas –desde Ualá o Mercado Libre y más recientemente Magalú hasta empresas globales surgidas en Estados Unidos como Netflix o Airbnb– se analizan con modelos de IA que no son desarrollados íntegramente por ellas. Despegar, otrora unicornio argentino que luego fue adquirida por el grupo inversor extranjero Prosus, recurre a servicios externos de la nube de Amazon para hacer machine learning. Al igual que Ualá, toda la plataforma de Despegar está alojada en AWS.
Mercado Libre es más autónoma que la mayoría de las plataformas de América Latina porque desarrolla modelos propios de IA para detección de fraude y recomendación de productos. Pero también es usuaria premium de ChatGPT y tanto este servicio como sus modelos de IA corren en las nubes de Amazon y Google. Utilizar múltiples nubes no siempre es una ventaja en la medida en que cada una ofrece servicios distintos y transferir datos entre ellas implica costos adicionales. Para analizar datos, Mercado Libre usa servicios de Google (en particular el servicio Big Query), pero almacena la información en servidores de Amazon. Cada análisis implica entonces pagar por el servicio de mover datos entre nubes.
De esta manera, Mercado Libre queda preso de los servicios que cada gigante de tecnología le vende. En resumen, las plataformas de las periferias están incrustadas total o parcialmente en la nube de alguna gigante estadounidense o eventualmente china. Este nivel de dependencia no es comparable al de una suscripción a Netflix o Spotify. Como ya señalé, abandonar una nube significa rediseñar toda la aplicación, reescribir código y buscar alternativas externas para reemplazar los servicios alquilados. Además, requiere capacidad interna para almacenar y procesar datos de forma independiente.
Invertir en infraestructura propia y reducir la dependencia de las gigantes tecnológicas no es un objetivo tampoco de las empresas start-ups que han ido surgiendo en las periferias, entre otros, a partir del furor de la IA generativa. Su primer propósito es conseguir una demanda cautiva a cualquier precio para así mostrar capacidad futura de generar ingreso y, por su intermedio, ganancias para sus inversores. Minimizar costos fijos hace que esas inversiones de capital de riesgo se consuman más lento. De esta forma, las start-ups prolongan el tiempo que operan a pérdida porque financian su déficit con las inyecciones de capital de riesgo que muchas veces provienen de las mismas empresas de la nube u otras corporaciones del sector. Asegurada la demanda, el objetivo será generar ingresos y, eventualmente, ganancias, pero allí también la búsqueda es la de un modelo de negocio «liviano» en materia de inversiones.
Hay aquí una diferencia fundamental con los monopolios intelectuales que dominan el capitalismo global, tanto para el ámbito de las gigantes de la nube como para aquellos que operan en otros sectores. Mientras que los monopolios intelectuales juegan una partida de largo plazo en la que tienen margen para priorizar la expansión de su esfera de control por sobre ganancias de corto o mediano plazo, las empresas que ocupan eslabones intermedios –tales como los unicornios y otras start-ups que montan sus aplicaciones sobre una nube– no gozan de independencia financiera. Por eso la única manera en que pueden sostener una estrategia de control (en su caso, expandir el número de usuarios) es relegando la obtención de ganancias tanto como los inversores privados se lo permitan.
Invertir en infraestructura independiente no solo no es rentable para una start-up o plataforma regional, muchas veces no es siquiera posible desde el punto de vista de las capacidades de sus empleados. Además, ello la enfrentaría con quien probablemente ya sea su inversor. Dado el entramado actual, una empresa start-up o plataforma regional preferirá siempre mantenerse dentro del ecosistema dominado por Amazon, Microsoft y Google. Hasta las start-ups europeas de IA, como Mistral AI y Aleph, o incluso la gigante SAP, que mantiene un cuasimonopolio en el mercado de software de gestión y planificación para grandes empresas, han optado por esta estrategia.
Las empresas que sí tienen la escala para invertir en su propia nube, como es el caso de Mercado Libre, prefieren igualmente pagar millones en la nube de una gigante tecnológica porque compensan (pagan por) su dependencia con apropiación de valor de quienes se ubican más abajo en la cadena de control. En el caso de Mercado Libre, captura valor de los comerciantes y diversos negocios que venden en su plataforma de comercio electrónico o usan sus servicios fintech. Al controlar el mercado online más grande de la región y un sistema de pagos que ha sido adoptado masivamente, Mercado Libre impone condiciones a todos sus usuarios. Estos, sin escapatoria, quedan entonces condenados a ocupar una posición subordinada. La relación de dependencia tecnológica es semejante a la de la propia Mercado Libre con respecto a sus proveedoras de nube. Es así que parte del valor que Mercado Libre apropia de quienes ofrecen productos en sus plataformas es transferido a Amazon y Google en concepto de pago por usar servicios en sus nubes[21].
Los unicornios exitosos, además, cotizan en bolsa en países centrales, generalmente en Estados Unidos. Esa es la promesa de la colombiana Rappi, que hace años que anuncia que estaría por enlistarse en la Bolsa de Nueva York. Y aquellos que devienen superavitarios rara vez pagan impuesto a las ganancias en sus países de origen. La casa matriz de Despegar, por ejemplo, hasta el momento de su venta estaba localizada en las Islas Vírgenes; la de Mercado Libre está en Delaware; y la de Globant, en Luxemburgo. Todos estos son paraísos fiscales. En Argentina, Globant y Mercado Libre se aprovechan de la Ley de Economía del Conocimiento que las exime del pago de parte de las cargas sociales de sus desarrolladores, como si fueran PyMEs que luchan por llegar a fin de mes. Esta ley les ha sido tan beneficiosa que han intentado convencer a otros gobiernos de la región de implementarla.
La promoción pública de los unicornios, en definitiva, profundiza las desigualdades en la periferia y facilita la apropiación de valor por parte de los monopolios intelectuales del centro. Una novedad histórica, no obstante, es que este rol cómplice con los capitales globalmente dominantes lo desempeñan hoy empresas con capacidades tecnológicas de punta. Capacidades que en América Latina existen gracias a la disponibilidad de desarrolladores de software mayoritariamente formados –en materia de capacidades analíticas y de abstracción y en su dominio del inglés, entre otros– por la educación pública. Estos trabajadores se suman a los que trabajan desde sus casas directamente para empresas extranjeras. Solo una minoría permanece en el sector público –que comparativamente paga bajos salarios–, ya sea en las universidades, organismos de investigación, en empresas públicas de telecomunicaciones o software o en la gestión pública misma.
Mientras los Estados de las periferias son vaciados de capacidades, avanzan las presiones para que ellos mismos realicen su «transformación digital».
[1] UNCTAD, Digital Economy Report 2019: Value Ceation and Capture – Implications for Developing Countries, Naciones Unidas, 2019.
[2] Cecilia Rikap, Capitalism, Power and Innovation: Intellectual Monopoly Capitalism Uncovered, Nueva York, Routledge, 2021.
[3] Karen Hao, El imperio de la IA. Sam Altman y su carrera por dominar al mundo, Barcelona, Planeta – Península, 2025.
[4] Nick Couldry y Ulises Ali Mejías, El costo de la conexión. Cómo los datos colonizan la vida humana y se la apropian para el capitalismo, Buenos Aires, Godot, 2023.
[5] Datos obtenidos de «Digital 2023: Global Overview Report», disponible en wearesocial.com.
[6] Álvaro Soto Arriaza y otros, «Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), Documentos de Proyectos (LC/TS.2025/68)», Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) y Centro Nacional de Inteligencia Arti!cial (CENIA), 2025.
[7] «Tapestry and Coordinador Eléctrico Nacional (CEN)», X Company, disponible en x.company.
[8] Ver cloud.google.com/!nd-a-partner/partner/globant.
[9] Para una discusión más elaborada de los mecanismos de apropiación utilizados ver: Cecilia Rikap, «Intellectual Monopolies as a New Pattern of Innovation and Technological Regime», Industrial and Corporate Change, 2023, vol. 33, n° 5, pp. 1037-1062.
[10] UNCTAD, Digital Economy Report 2019, op. cit.
[11] Resumen de materias sometidas al pronunciamiento del Consejo de Ministros para la Sustentabilidad y el Cambio Climático, 2025, disponible en mma.gob.cl.
[12] «Microsoft inaugura su primera Región de Datacenters en Chile para acelerar la innovación y el desarrollo económico local», News Center Microsoft Latinoamérica, 18 de junio de 2025, disponible en news.microsoft.com.
[13] Laura Rodríguez Salamanca, «Microsoft, Google Say their Data Centers Create Thousands of Jobs. Their Permit Filings Say Otherwise», Rest of the World, 5 de noviembre de 2025, disponible en restofworld.org.
[14] Lais Martins, «Haddad foi aos EUA atrair investimentos em data centers sem mostrar o que o Brasil gana com isso», Intercept Brasil, 16 de mayo de 2025, disponible en intercept.com.br.
[15] Los Emiratos Árabes Unidos tienen la disponibilidad financiera para invertir en infraestructuras millonarias por los ingresos que obtiene el gobierno por la extracción petrolera. Al mismo tiempo, les resulta económicamente atractiva la instalación de centros de datos, dado que representan mayor consumo de energía fósil.
[16] «Uruguay busca atraer nuevas inversiones y más centros de datos como el de Google», Montevideo Portal, 17 de octubre de 2025, disponible en montevideo.com.uy.
[17] Estados Unidos concentra el 60% del total de centros de datos instalados. Uno de los casos más documentados de los efectos de la instalación de esta infraestructura es el centro de datos de Meta en Newton County, donde los hogares ubicados en las proximidades a diario se quedan sin agua desde que el centro de datos fue instalado. Ver Eli Tan, «Their Water Taps Ran Dry When Meta Built Next Door», The New York Times, 14 de julio de 2025, disponible en nytimes.com.
[18] Aunque el RIGI no es exclusivo para centros de datos, el instrumento va en la misma línea de los demás regímenes de promoción. Incluye un conjunto de ventajas impositivas, aduaneras y cambiarias para proyectos de inversión extractiva de al menos 200 millones de dólares.
[19] Sebastián Fernández Franco y otros, «Dependency In the Digital Age? The Experience of Mercado Libre in Latin America», Development and Change, 2024.
[20] Marcelo Fischer Salvatico, «Magalu Cloud Compra Empresa de IA e Aposta em Ferramentas de “Vibe Coding”», Canal Tech, 12 de diciembre de 2025, disponible en canaltech.com.br.
[21] Ibíd.
La muerte del cineasta y teórico marxista Alexander Kluge supone la pérdida de una voz…
La tarea de las izquierdas no puede limitarse a administrar los costos de un futuro…
Como cubano-estadounidense que ha viajado recientemente en un convoy de ayuda humanitaria, he sido testigo…
Orbán combinó el discurso de defensa de las tradiciones húngaras con una promesa de prosperidad.…
El movimiento sionista cristiano viene impulsando hace tiempo un cambio de régimen en Irán. Con…
Las elecciones de este domingo podrían finalmente sacar a Viktor Orbán del poder. Las fuerzas…