Si el capital está reescribiendo las reglas del trabajo con la IA, entonces los trabajadores deben reescribir las condiciones de la resistencia.
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Cuando los aficionados a la moda rápida que navegaban por la página web de Shein se toparon con una camiseta que parecía llevar Luigi Mangione, el presunto autor del tiroteo contra el director ejecutivo de UnitedHealthcare, Brian Thompson, se desató la confusión, la indignación y quizá incluso algún que otro desmayo. El doble de Mangione, de baja resolución, presentaba todos los rasgos característicos de la inteligencia artificial generativa: texturas extrañas, una iluminación peculiar y dedos poco naturales. Los investigadores de BBC Verify encontraron una similitud del 99,9% entre la imagen y una fotografía de Mangione tomada en la sala del tribunal. La empresa de ropa retiró rápidamente la imagen, al tiempo que culpaba a un proveedor externo y prometía una supervisión más estricta. Pero, dado que carecemos de control sobre las formas en que la tecnología está transformando nuestro mundo, no hay nada que garantice que la IA no vaya a seguir causando este tipo de problemas.
Shein acaparó los titulares por la persona cuya imagen se estaba replicando, pero el incidente es sintomático de la continua «datificación» del mundo no codificado, que se hace eco de períodos pasados de expropiación. Los datos se producen a través de la actividad humana y la posterior vigilancia por parte de las máquinas. Estos tesoros digitales se convierten en capital a medida que las empresas crean activos intangibles, como las herramientas de IA generadoras de beneficios entrenadas con vastas cantidades de imágenes, texto y datos procedentes de nuestras huellas digitales, a menudo sin consentimiento. Carecemos de control sobre nuestros datos y no recibimos ninguna compensación económica a cambio.
Sin embargo, recientemente se ha producido un número creciente de litigios de gran repercusión contra empresas de IA, entre los que destaca un caso entre Anthropic —creadora del chatbot Claude— y una coalición de autores y editoriales. En una sentencia sumaria dictada en junio de 2025, el juez William Alsup, del Tribunal de Distrito de los Estados Unidos para el Distrito Norte de California, dictaminó que los libros adquiridos legalmente podían utilizarse para entrenar a la IA en virtud del «uso legítimo», y que «la tecnología en cuestión se encontraba entre las más transformadoras que muchos de nosotros veremos en nuestras vidas». Sin embargo, también determinó que Anthropic había descargado, a sabiendas e ilegalmente, millones de libros electrónicos pirateados de sitios web como Library Genesis y Pirate Library Mirror. En lugar de adquirir los textos, Anthropic optó por «robarlos», exponiéndose a una indemnización por daños y perjuicios de hasta 150 000 dólares por cada obra pirateada.
Anthropic aceptó recientemente un acuerdo por infracción de derechos de autor por valor de 1.500 millones de dólares, el mayor de la historia de Estados Unidos. Para medio millón de autores, el pago de 3.000 dólares por libro podría parecer una victoria, pero para Anthropic no fue más que el coste de hacer negocios. Aunque los abogados lo bautizaron como el «momento Napster» del sector de la IA, parecen desconocer la diferencia entre Napster (una red de intercambio de archivos entre pares) y una «unicornio» financiada por capital riesgo que triplicó su valoración de 61 500 millones de dólares a 183 000 millones en 2025.
El caso de Anthropic pone de manifiesto un problema sistémico: la IA es, en esencia, un robo. Los datos que necesitan los sistemas de IA a menudo no se obtienen por medios totalmente legales, y mucho menos justos. Las empresas de IA se apropian del conocimiento humano, automatizan los procesos laborales, los patentan y luego intentan vendérnoslos de nuevo. Los gobiernos complacen a los oligarcas tecnológicos por miedo a perder la ventaja tecnológica, a pesar de la hostilidad generalizada de la ciudadanía hacia los sistemas de IA. Sin embargo, los sindicatos y los movimientos sociales se resisten cada vez más a las grandes empresas tecnológicas. ¿Qué lecciones podemos extraer de estos esfuerzos?
Al reconocer la ilegalidad de los conjuntos de datos pirateados a gran escala, el juez del caso Anthropic admitió que la materia prima de los sistemas de IA es producto del trabajo humano, cuya propiedad y consentimiento para los derechos de uso no pueden ignorarse. Esta concepción concuerda con lo que la teórica jurídica Salomé Viljoen denomina una visión «propertaria», que enmarca los datos como un activo personal y otorga a las personas ciertos derechos sobre su información. Varias figuras destacadas han promovido la concepción propertaria. Un ejemplo es Tim Berners-Lee, inventor de la World Wide Web, cuyo último proyecto busca descentralizar Internet para restablecer la propiedad de los datos y la privacidad. La obra Radical Markets, de Glen Weyl y Eric A. Posner, propone tratar los datos como trabajo, compensando a los usuarios por sus contribuciones para hacer frente al denominado «tecnofeudalismo». Algunos políticos se han hecho eco de estas ideas. Alexandria Ocasio-Cortez ha pedido una mayor protección y regulación de los datos. Andrew Yang ha defendido los derechos de propiedad sobre los datos y ha puesto en marcha el «Data Dividend Project». Sin embargo, la mayoría no llega a afirmar que quienes producen los datos deberían tener derechos de propiedad sobre ellos. ¿Por qué? Porque esto podría poner de manifiesto contradicciones en la propia concepción liberal de la propiedad.
John Locke, en sus escritos de finales del siglo XVII, afirmaba que «todo hombre tiene propiedad sobre su propia persona». Al combinar el trabajo propio con la naturaleza, se adquiere la propiedad del producto de esa combinación. Si cultivas un campo, las hortalizas que coseches son tuyas; si talas unos árboles, puedes quedarte con la madera. Denis Diderot amplió esta idea en su Carta sobre el comercio de libros, argumentando que, si los productos de la mente no se tratan como propiedad, entonces «nadie en la sociedad es dueño de su propiedad». Más recientemente, Frank Easterbrook, en un artículo publicado en el Harvard Journal of Law & Public Policy, le dio un matiz moderno: «la propiedad intelectual no es menos fruto del trabajo de uno que la propiedad física». Hay aquí un cierto atractivo intuitivo. Estos argumentos afirman la dignidad del trabajo y la justicia de la distribución en función de la contribución.
Sin embargo, convertir los datos en propiedad es más complicado que utilizar patentes y marcas registradas para establecer derechos de propiedad intelectual. En primer lugar, requiere la transformación del trabajo en máquinas capaces de recopilar datos. A continuación, requiere la transformación de los datos —a menudo a través de moderadores humanos o programadores— en formatos limpios, estandarizados y traducibles que otras máquinas puedan utilizar para, a su vez, supervisar el comportamiento humano y automatizar procesos. Por ejemplo, la plataforma de microtareas Amazon Mechanical Turk establece en sus términos y condiciones que se reserva el derecho a utilizar los datos de los trabajadores para «mejorar el sitio web y otros productos y servicios relacionados con el aprendizaje automático».
La perspectiva «proprietarista» presenta algunos inconvenientes. Ignora las condiciones históricamente específicas en las que se organiza el trabajo a través de los diversos sistemas tecnológicos y políticos con los que nos hemos encontrado en el capitalismo. En su reciente libro, *The Eye of the Master: A Social History of Artificial Intelligence*, el filósofo Matteo Pasquinelli señala que gran parte del discurso sobre la IA oculta el hecho de que su «inteligencia» no es más que la expropiación del conocimiento colectivo transformado en mercancía. Esta perspectiva tiene antecedentes más antiguos. En el «Fragmento sobre las máquinas» de los Grundrisse, Karl Marx desarrolló la idea del «intelecto general», argumentando que el conocimiento implícito incluso en las formas más humildes de trabajo es posteriormente apropiado por las máquinas y se vuelve en contra de los trabajadores de quienes fue alienado. El revolucionario italiano Antonio Gramsci retomó esta idea en sus Cuadernos de la prisión, señalando que «todos los hombres son intelectuales… pero no todos los hombres desempeñan en la sociedad la función de intelectuales». En otras palabras, la sociedad valora más algunos tipos de conocimiento que otros, pero todo el mundo es capaz de contribuir al conocimiento colectivo de la humanidad. Reconstruir esta genealogía en la era de los grandes modelos de lenguaje deja claro que la producción capitalista siempre ha girado en torno a la alienación del conocimiento, con la mecanización de la inteligencia arraigada en la división del trabajo.
Siguiendo la estela de Marx, Viljoen se muestra crítico con las propuestas de convertir todos los datos en propiedad personal, alegando que ignoran la naturaleza colectiva de la producción de datos y podrían obstaculizar sus usos socialmente valiosos. La naturaleza colectiva de la creación de datos implica que las soluciones a su robo también deben ser colectivas. Sin embargo, tratar la información como un activo que pertenece a la persona de la que procede presenta ventajas potenciales: permitiría a los individuos alquilar derechos de uso o vender los propios datos, transfiriendo así la plena propiedad. Considerar la producción de datos como una forma de trabajo también podría dar derecho a las personas a percibir un salario en un mercado de trabajo basado en los datos. Ya se trate de un activo o de un salario, el objetivo es redirigir la riqueza generada por los datos, alejándola de las grandes empresas tecnológicas y dirigiéndola hacia las personas que la producen.
Los datos ya están implícitamente codificados como capital a través de acuerdos contractuales y el secreto comercial, pero este marco jurídico beneficia principalmente a las empresas titulares y excluye a las personas. Las condiciones contractuales de los acuerdos de plataforma y de intercambio de datos otorgan a las empresas un poder asimétrico para apropiarse, agregar y monetizar los datos, mientras que la legislación sobre el secreto comercial afianza aún más los datos como un activo de propiedad exclusiva que genera ingresos. La mercantilización de los datos beneficia de manera desproporcionada a las empresas que los recopilan, en lugar de a las personas que los producen. La alternativa a los datos como propiedad es lo que Viljoen denomina la perspectiva «dignitaria», que se centra en la privacidad individual. Estos modelos de gobernanza ofrecen a los trabajadores y a los consumidores controles de privacidad o derechos de acceso limitados, en lugar de una participación en el valor derivado de los datos. La cuestión no es la clasificación de los datos como capital, sino la asignación de derechos sobre ese capital a expensas del trabajo. El derecho contractual, de propiedad y laboral debe adaptarse a la «datificación» del mundo no codificado y reconocer que la extracción de datos es un intercambio sin contraprestación equivalente. Dicho reconocimiento pondría en tela de juicio el cuasi-cerramiento de los datos por parte de empresas como Google, Meta y Amazon, y trataría de modificar quién se beneficia de su circulación.
Esta demanda redistributiva no difiere mucho de las luchas históricas por los salarios en el capitalismo: la fuerza de trabajo siguió mercantilizándose, pero los trabajadores lucharon por obtener una mayor parte del valor que generaban. El peligro radica en que reivindicar los datos como propiedad cede terreno a la mercantilización de la vida cotidiana, en lugar de resistirse a ella. Ampliar los modelos socioeconómicos del capitalismo de plataformas podría agravar las asimetrías de propiedad, poder y control de las que se nutren las empresas monopolísticas. Lo que se gana en remuneración individual podría verse contrarrestado por la reproducción de desigualdades sistémicas más amplias. La alternativa, por supuesto, es la propiedad pública y colectiva.
Los sindicatos ya se han dado cuenta de los problemas relacionados con la producción y la propiedad de los datos, y están presionando para que se alcancen acuerdos sectoriales y normativas más acordes con la visión propietarista. Equity, un sindicato que representa a 50 000 artistas e intérpretes en el Reino Unido, ha adoptado una de las posturas más firmes contra la apropiación de datos por parte de las empresas de IA. «El robo a escala industrial de los datos de nuestros afiliados debe acabar y deben respetarse los derechos de los intérpretes en relación con el uso de la IA, ya se trate de actuaciones pasadas o de trabajos que se estén rodando y grabando ahora y en el futuro», afirmó Liam Budd, responsable sindical. Equity ha puesto de relieve su preocupación por el uso de material grabado para entrenar ilegalmente sistemas de IA o generar réplicas digitales. Aunque ya deberían aplicarse las protecciones existentes en materia de propiedad intelectual, derechos de los intérpretes y protección de datos, existe una falta de claridad por parte de los responsables del sector y del Gobierno sobre cómo interpretan la ley. Una carta abierta enviada por el secretario general de Equity, Paul W. Fleming, a la BBC, Disney, ITV, Audible, Pact y UK Interactive Entertainment señala que existe una necesidad urgente de «establecer marcos de concesión de licencias y de protección de datos justos y que cumplan con la legislación para la IA» y garantizar que los intérpretes reciban una compensación. Las negociaciones siguen en curso.
En Estados Unidos, la expresidenta de SAG-AFTRA, Fran Drescher, defendió lo que ella denominó «las protecciones más progresistas en materia de IA que se hayan redactado jamás». El nuevo convenio del sindicato, conseguido gracias a una huelga disciplinada y contundente en 2023, obliga a los estudios a obtener el consentimiento y a ofrecer una compensación antes de crear dobles digitales. El convenio establece una tarifa mínima diaria por el escaneo de la imagen de un actor y amplía las protecciones a los intérpretes fallecidos, exigiendo la aprobación de los herederos o, en su defecto, del propio sindicato. También obliga a los productores a solicitar el consentimiento del sindicato antes de sustituir papeles interpretados por personas con «intérpretes sintéticos» diseñados para parecerse a personas reales. Sin embargo, los estudios pueden eludir el consentimiento si el uso de la imagen entra dentro de las excepciones de la Primera Enmienda, y pueden obligar a los actores a ceder sus derechos sobre la IA como condición para su contratación. También existe el riesgo de que los estudios puedan generar réplicas derivadas sin que se activen estas protecciones. Además, el acuerdo individualiza la negociación, lo que coloca a los trabajadores en desventaja. Los disidentes del sindicato argumentan que estas medidas podrían normalizar, en lugar de contrarrestar, la automatización de la interpretación. «El consentimiento, en el contexto de este acuerdo, es una tiranía», afirmó el miembro de la junta directiva Matthew Modine.
Estados Unidos cuenta con protecciones legales frente al robo de datos mucho más débiles que el Reino Unido y la Unión Europea. Existen medidas de derechos de autor relativamente sólidas y leyes que establecen cierta privacidad de los datos, especialmente en lo que respecta a los datos financieros, los datos sanitarios y los datos generados por menores. Sin embargo, los mecanismos de aplicación son limitados y no existe un marco integral para proteger a los trabajadores de los riesgos que plantea la digitalización a gran escala. Las recientes preocupaciones han impulsado a los legisladores estatales de California, Colorado, Connecticut, Utah y Virginia a aprobar restricciones sobre la recopilación, la transferencia y la venta de datos de localización. Estas medidas se inspiran en protecciones basadas en la dignidad, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE de 2018, diseñado para limitar la recopilación de datos privados de forma predeterminada, exigiendo a los usuarios que den su «consentimiento expreso» (opt-in) en lugar de tener que «oponerse» (opt-out) a dicha recopilación. Mientras tanto, Donald Trump ha impulsado una avalancha de medidas para desregular las tecnologías de IA durante su segundo mandato, empezando por su decreto ejecutivo de enero de 2025 titulado «Eliminación de barreras al liderazgo estadounidense en inteligencia artificial», que derogó lo que su administración calificó de regulaciones «onerosas», como el decreto ejecutivo de Joe Biden sobre la creación de una IA «segura, protegida y fiable». La administración ha elaborado un plan para lograr un «dominio tecnológico mundial incuestionable e indiscutible» que tiene como objetivo garantizar una regulación federal limitada. Se ha informado de que Trump y otros miembros del Partido Republicano quieren añadir una enmienda a la Ley de Autorización de Defensa Nacional que impediría a los estados aplicar sus propias medidas de protección.
En Europa existen medidas de protección social para los trabajadores y los consumidores frente a la tecnología de IA, aunque la presión de EE. UU. las está socavando. La Ley de IA de la UE tiene como objetivo establecer normas vinculantes en materia de transparencia. Se basa en las protecciones del RGPD en el ámbito laboral: los empleadores no pueden incluir tu voz o tu imagen en conjuntos de datos de entrenamiento para sistemas de vigilancia o de productividad sin tu permiso. El artículo 50 de la ley tiene como objetivo establecer marcas de agua legibles por máquina para los resultados de la IA generativa. Y el artículo 53 exige a las empresas que revelen sus datos de entrenamiento para los modelos de IA de uso general. Las multas por incumplimiento también varían en función del tamaño de la empresa: hasta 35 millones de euros o el 7 % de la facturación global. Aunque controvertida para quienes defienden los derechos de las trabajadoras sexuales y unas medidas de protección más específicas, la Ley de Seguridad en Línea del Reino Unido faculta al Estado para multar a las empresas con hasta el 10 % de sus ingresos mundiales por no eliminar de forma proactiva imágenes sexuales no consentidas, incluidos los «deepfakes» generados por IA. La ley francesa de «espacios digitales» de 2024 tipifica como delito la distribución de contenidos creados por IA sin consentimiento, con penas de prisión y multas de hasta 75 000 €, y otorga a los reguladores la facultad de ordenar su retirada. Dinamarca ha presentado recientemente un proyecto de ley, cuya aprobación está prevista para 2026, que otorgaría a toda persona derechos de autor sobre su propia imagen, lo que significa que sería ilegal producir y compartir «imitaciones digitales» no consentidas.
Muchos de estos avances suponen un paso hacia un mejor sistema de derechos en torno a los datos de los trabajadores y los consumidores. Al mismo tiempo, la inmensa mayoría de los modelos de IA y los servicios en la nube están controlados por empresas estadounidenses. Como argumentó Mario Draghi en un informe de 2024 para la Unión Europea, la soberanía digital —la capacidad de las sociedades para controlar sus infraestructuras digitales— es ahora clave para la autonomía política. Imponer límites a la «datificación» tiene importancia geopolítica a la hora de contrarrestar la hegemonía de los monopolios tecnológicos estadounidenses. Europa está construyendo actualmente un andamiaje de soberanía digital. La Ley de Mercados Digitales de la Unión Europea, por ejemplo, establece el derecho de los ciudadanos de la UE a la portabilidad de datos, es decir, la capacidad de descargar datos personales y trasladarlos a otra plataforma. Esto, en teoría, socava el poder de las plataformas estadounidenses al permitir a los usuarios transferir sus datos. Significa que los usuarios finales y los terceros autorizados deben tener acceso a estas herramientas esenciales. La ley también reconoce que las personas tienen cierto derecho de propiedad sobre sus propios datos. Pero esto no es suficiente.
La IA está convirtiendo el mundo en línea en un simulacro descuidado, donde las indicaciones y las entradas convierten la experiencia humana en un espectro dentro de la máquina digital, todo ello bajo el pretexto del progreso. Al igual que ocurrió con las generaciones anteriores de artesanos cualificados, las habilidades intelectuales y creativas están siendo expropiadas sin contraprestación alguna, inyectadas en sistemas que ocultan el origen de su propio ingenio. Como se ha expuesto claramente anteriormente, la IA es otra oportunidad para el capitalismo.
Dada la situación actual del capitalismo digital, es posible que los individuos y los colectivos solo puedan hacer frente al robo de datos formalizando los derechos de propiedad sobre los mismos, como un paso hacia una gobernanza socialdemócrata de los datos. Mientras que las generaciones anteriores del movimiento obrero lucharon por la jornada laboral de ocho horas, un salario mínimo y protecciones en materia de salud y seguridad, esa negociación ya no es suficiente. Los sindicatos podrían aprovechar la oportunidad para volver a crecer con el apoyo de la ciudadanía, si marcan ahora la agenda.
Si el movimiento sindical quiere frenar el robo de salarios y datos por parte de la IA, debería impulsar convenios colectivos que incluyan derechos sobre los datos: límites a la captura de datos biométricos, derechos de uso de la imagen y la voz de los trabajadores, protecciones contra la gestión algorítmica y garantías de que los sistemas de IA no puedan entrenarse con los resultados del trabajo de los empleados sin compensación alguna. Las sanciones legales por incumplimiento (incluidas las penales) deben ser lo suficientemente severas como para cambiar el comportamiento de las empresas. Si el capital está reescribiendo las reglas del trabajo, los trabajadores deben reescribir los términos de la resistencia. Al hacerse con los derechos sobre los datos, los trabajadores pueden convertir la IA de una herramienta de explotación en una herramienta de poder democrático. Nuestra elección es entre un futuro en el que seamos propietarios y controlemos las infraestructuras basadas en datos que dan forma a nuestras vidas, o uno en el que el capital siga robándonos.
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Matthew Cole es profesor adjunto de tecnología, trabajo y empleo en la Universidad de Sussex. Su primer libro, *Unpaid: The Past, Present and Future of Wage Theft* (Sin paga: el pasado, el presente y el futuro del robo de salarios), fue publicado por Verso en mayo de 2026.
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