El formulario de la autonomía: cómo la alfabetización en IA se convirtió en un trámite de autocuidado

Hay un gesto que se repite en casi todos los documentos de “alfabetización en inteligencia artificial” que circulan esta semana, y conviene mirarlo despacio porque es más revelador de lo que parece. El gesto es este: te enseñan a protegerte. No a entender, no a exigir, no a preguntar quién se lleva qué. A protegerte. Es la diferencia entre un manual que te explica cómo funciona el sistema de recolección de datos que sostiene un modelo de lenguaje y un manual que te recomienda “no compartir información personal en el chat”. El segundo suena responsable, incluso prudente. Pero fíjate en lo que hace: traslada el problema entero a tus hombros. Convierte una cuestión estructural —quién cosecha los datos, con qué reglas, para entrenar qué y con qué fin— en una tarea de higiene personal, como lavarse las manos o mirar a ambos lados antes de cruzar la calle.

Ese es el movimiento de la semana, y merece un nombre. Lo que se está vendiendo como alfabetización en IA es, cada vez más, una alfabetización de la obediencia: enseña a no caer en trampas, no a discernir intereses. Enseña a cruzar la calle sin ser atropellado, no a leer el plano de la ciudad para entender por qué las calles están donde están, quién las diseñó y a quién sirven. La distinción no es cosmética. Una ciudadanía que sabe defenderse del fraude pero no entiende quién entrena los modelos ni qué alternativas existen es una ciudadanía perfectamente funcional para el mercado que la produce, y perfectamente inerme frente a él.

El derecho convertido en clic

Empecemos por el caso más nítido, porque es el que mejor muestra la mecánica. La autoridad francesa de protección de datos, la CNIL, ha venido publicando orientaciones sobre cómo los desarrolladores de IA pueden reutilizar datos personales para entrenar sus modelos, y sobre cómo las personas pueden ejercer sus derechos frente a ese uso. En el marco europeo, el derecho a oponerse a que tus datos se reutilicen existe: es real, tiene base legal, y la CNIL ha trabajado para hacerlo aplicable al entrenamiento de modelos de IA en su serie de recomendaciones AI: the CNIL publishes new recommendations to support innovation while protecting individuals. Hasta aquí, todo bien. El problema no es que el derecho exista. El problema es la forma en que se te entrega.

Porque la forma es un trámite. Busca el formulario, identifica al responsable del tratamiento, redacta tu solicitud, haz clic, envía, espera. El derecho a oponerte a que una corporación use tu vida para entrenar su producto se convierte en una gestión administrativa que debes iniciar tú, individualmente, caso por caso, empresa por empresa. Es un derecho diseñado como si el poder estuviera repartido de manera simétrica entre tú y la compañía que procesa a millones de personas simultáneamente. No lo está. Y ahí es donde el formulario, siendo técnicamente un avance, funciona políticamente como una coartada: existe el derecho, luego el problema está resuelto, luego si no lo ejerces es tu responsabilidad.

Shoshana Zuboff describió con precisión esta asimetría. El aprendizaje social, escribe, ha sido secuestrado por el capitalismo de la vigilancia, y en ausencia de un contramovimiento robusto en el que las instituciones democráticas y la sociedad civil aten el capitalismo de la información en bruto a los intereses de las personas, quedamos arrojados de vuelta a la forma-mercado de las empresas de vigilancia The Age of Surveillance Capitalism. La frase clave es “arrojados de vuelta a la forma-mercado”. El formulario individual es exactamente eso: la renuncia a un contramovimiento colectivo, disfrazada de empoderamiento del usuario. Te dan una herramienta individual precisamente porque la herramienta colectiva —regulación con dientes, prohibiciones específicas, obligaciones de transparencia que no dependan de tu iniciativa— sería mucho más costosa para quien recolecta.

Y aquí es donde importa la geografía. Ese formulario de la CNIL nace en un contexto regulatorio —el europeo— que, con todos sus defectos, tiene una infraestructura de derechos digitales, autoridades con capacidad de sanción y una cultura pública de protección de datos. América Latina, en su mayoría, no la tiene, o la tiene en el papel y no en la práctica. Cuando el mismo modelo de “protégete tú mismo” se importa a la región sin la maquinaria institucional que en Europa al menos amortigua el golpe, lo que llega es solo la mitad triste de la ecuación: la responsabilidad individual sin el respaldo estructural. El clic sin la ley que lo hace valer.

El “pensamiento crítico” que solo enseña a agachar la cabeza

El segundo caso es más sutil, y por eso más peligroso. La UNESCO ha impulsado materiales para desarrollar el pensamiento crítico frente a los medios y la tecnología, incluida su iniciativa de largo aliento sobre alfabetización mediática e informacional Think Critically, Click Wisely!. El título ya dice mucho: piensa críticamente, haz clic sabiamente. Suena impecable. Pero cuando uno mira qué se le pide efectivamente al niño o a la niña —o al adulto— bajo la etiqueta de “pensamiento crítico” en buena parte de estos materiales aplicados a la IA, encuentra sobre todo una lista de precauciones: no expongas tus datos, verifica antes de compartir, desconfía de lo que parece demasiado bueno, cuídate de los deepfakes.

Nada de eso está mal. Todo eso es necesario. Pero fíjate en lo que no está. No está la pregunta por quién construyó el sistema que produce esos deepfakes. No está la pregunta por qué modelo de negocio hace rentable la desinformación. No está la pregunta por quién recoge los datos que el niño aprende a no exponer, ni qué hace con los que sí recoge de todos modos. El “pensamiento crítico” se define, en la práctica, como la capacidad de evitar riesgos individuales dentro de un sistema que no se cuestiona. Es un pensamiento crítico sin objeto crítico. Enseña a agachar la cabeza cuando pasa la bala, no a preguntar quién dispara.

Cristóbal Cobo advirtió sobre precisamente esta trampa: una educación digital “meramente instrumental” que nos deja incapaces de ser competentes en un contexto cada vez más complejo, que nos desprotege y nos hace vulnerables y fácilmente manipulables; la línea alternativa, escribe, es superar lo instrumental y enfocarse en el desarrollo del pensamiento crítico y autónomo para ser conscientes Acepto las condiciones: usos y abusos de las tecnologías digitales. La distinción de Cobo es la que estamos perdiendo. Lo que se distribuye hoy bajo el nombre “pensamiento crítico” es su versión instrumental precisamente: técnicas de autodefensa, no herramientas de comprensión. Y una técnica de autodefensa, por definición, acepta el mundo tal como es y solo te enseña a sobrevivir en él.

Paulo Freire habría reconocido el mecanismo de inmediato. La educación bancaria deposita información en el educando como en un recipiente pasivo, y esa pasividad no es un accidente pedagógico sino una relación de poder Pedagogía del oprimido. El “haz clic sabiamente” es educación bancaria con estética de seguridad digital: te deposita una lista de reglas, tú las recibes, y el sistema que produjo la necesidad de esas reglas queda fuera del cuadro. La liberación, para Freire, pasaba por nombrar el mundo. La alfateización en IA que hoy predomina te enseña a nombrar tus riesgos, no el mundo que los genera.

Una conversación entre casi cien, sin nosotros

El tercer caso muestra dónde se decide de verdad qué va a significar “alfabetización en IA”, y quiénes están en la sala. Este año se han multiplicado las coaliciones industriales que se presentan como impulsoras de la alfabetización en inteligencia artificial: grupos que reúnen a líderes de empresas, fundaciones y algunas instituciones para “definir” qué debe saber la gente sobre IA y cómo enseñárselo. La estructura es siempre parecida: una élite de unas decenas de figuras —dirigentes tecnológicos, filántropos, expertos— que se autoconstituye en autoridad sobre lo que el público debe entender AI literacy is the new digital divide. Here’s how to close it.

Detente en el movimiento. Cuando un grupo de cerca de cien líderes industriales se reúne para decidir qué es la alfabetización en IA, el resultado no puede ser neutral respecto a los intereses de la industria que representan. No porque sean malas personas, sino por la sencilla razón de que nadie diseña un currículo que enseñe al público a cuestionar la fuente misma del currículo. La alfabetización que emana de esas coaliciones tenderá, estructuralmente, a producir usuarios competentes y consumidores confiados, no ciudadanos capaces de exigir regulación o de rechazar un producto. Enseñará a usar la IA de forma “responsable”, donde “responsable” significa, casi siempre, de la forma que conviene a quien la vende.

Kate Crawford nombra este mecanismo con una expresión útil: el “determinismo encantado”, que hace que nos concentremos en la naturaleza innovadora del método en lugar de en lo primario, que es el propósito de la cosa; y que sobre todo oscurece el poder y clausura la discusión pública informada, el escrutinio crítico o el rechazo directo The Atlas of AI. Cuando la alfabetización queda en manos de quienes se benefician del encantamiento, la clausura del rechazo no es un efecto colateral: es parte del diseño. Una definición de alfabetización que no contemple el rechazo directo como una opción legítima y competente no es alfabetización, es capacitación de clientes.

Y esto nos lleva al núcleo del asunto para nuestra región. García Canclini escribió que los conocimientos necesarios para desempeñarnos como ciudadanos se estrechan debido a la sustracción y el ocultamiento de datos por parte de las corporaciones y los gobiernos Ciudadanos reemplazados por algoritmos. El estrechamiento es la palabra exacta. Cada vez que la definición de “lo que hay que saber sobre IA” la fija una coalición industrial, el campo de lo que se considera conocimiento ciudadano legítimo se estrecha un poco más. Queda dentro lo que sirve para usar; queda fuera lo que serviría para cuestionar. Y en América Latina, donde no tenemos casi ninguna de esas coaliciones sentadas a la mesa, corremos el riesgo doble de importar sus definiciones ya estrechadas, sin siquiera haber participado en el estrechamiento.

La desinformación no se combate en solitario

El cuarto caso desmonta la premisa individualista desde su terreno más incómodo. Buena parte de la angustia pública sobre la IA esta semana gira en torno a la desinformación generada por modelos: imágenes falsas, voces clonadas, textos verosímiles fabricados a escala industrial. Y la respuesta dominante, otra vez, es individual: aprende a detectar el deepfake, verifica la fuente, no compartas sin confirmar. La lista de verificación personal como escudo contra una avalancha.

El problema es que esa premisa es aritméticamente falsa. La desinformación generada por IA opera a una escala y una velocidad que ninguna verificación individual puede igualar. Un solo actor puede producir miles de piezas falsas por hora; tú, con tu lista de verificación, puedes revisar unas pocas al día, y solo si tienes el tiempo, la formación y el escepticismo intactos. La asimetría es estructural, no de destreza. Pedirle al individuo que se defienda pieza por pieza de una producción industrial de mentiras es como pedirle que achique el mar con una cuchara y luego culparlo de mojarse.

Los estudios que documentan cómo el contenido sintético erosiona la confianza pública en la información apuntan justamente a esto: el daño no es que caigas en un engaño concreto, sino que la mera abundancia de falsificaciones posibles corroe tu capacidad de creer en cualquier cosa How AI-generated disinformation threatens democracy. Esa corrosión es colectiva por naturaleza. No se repara con destreza individual; se repara —si se repara— con instituciones creíbles, con medios que sostengan estándares verificables, con marcos legales que impongan trazabilidad al contenido sintético, con una cultura pública de contraste compartido. Todo eso es infraestructura común, no autocuidado.

Aquí conviene recuperar a Freire desde otro ángulo. Su pedagogía no era una técnica que el individuo aplicaba solo frente al mundo; era dialógica, comunitaria, un proceso en el que las personas leían la realidad juntas Pedagogía del oprimido. La alfabetización crítica frente a la desinformación tiene que ser igual: colectiva o no es nada. La lista de verificación personal es, en el fondo, la privatización de una tarea que solo tiene sentido como práctica común. Y la privatización de la defensa es siempre, a la larga, la desprotección de los más débiles, porque solo quienes tienen tiempo, educación y recursos pueden sostener la vigilancia permanente que se les exige.

Dos lentes latinoamericanas sobre el formulario

Aplicar la mirada regional a todo esto no es un adorno; cambia el diagnóstico. Tomemos dos de las lentes con las que leemos la tecnología desde América Latina.

Accesibilidad. El patrón que hemos descrito —trasladar el problema al individuo— reparte cargas de manera profundamente desigual, y esa desigualdad se ve mucho mejor desde aquí. Evadir el pensamiento crítico es baratísimo y está al alcance de cualquiera: basta un celular y una herramienta gratuita de IA para delegar el juicio, redactar sin pensar, aceptar la primera respuesta. El antídoto, en cambio, es carísimo: requiere tiempo para dudar, educación pública de calidad que enseñe a contrastar, y una cultura del debate que no todos heredaron. En una región donde el propio índice de desarrollo de IA muestra abismos —Uruguay puntúa 66.1 sobre 100 en el ILIA mientras El Salvador queda en 42.9 Uruguay, El Salvador— la “alfabetización de autocuidado” no democratiza nada: consagra el privilegio. Quien ya tenía educación crítica podrá usar la IA como medio; quien no la tenía, quedará entregado a la respuesta fácil. El formulario de la CNIL asume un ciudadano con tiempo, conexión estable, alfabetización jurídica y confianza en que su reclamo será atendido. Cuente usted cuántas de esas cuatro condiciones se cumplen en la periferia de cualquier ciudad latinoamericana.

Y no se trata solo de los países pobres de la región. Argentina, con un ILIA de 67.5 que la coloca entre las mejor posicionadas del continente, arrastra una economía que se contrajo un 1.3% en 2024 y exporta apenas 3.9% de alta tecnología sobre su manufactura Argentina. Es decir: incluso donde hay capacidad institucional para pensar la IA, la presión económica empuja en dirección contraria, hacia la adopción rápida y la delegación cognitiva como atajo de productividad. La accesibilidad al antídoto no depende solo del ingreso individual; depende de una economía que dé margen para el pensamiento lento, y esa economía escasea.

Alternativas. La lente más esperanzadora, y la que la narrativa importada suele borrar, es que América Latina no llega a esta discusión con las manos vacías. La región tiene una tradición robusta de pedagogías dialógicas —la de Freire es la más célebre, pero no la única— y una historia larga de apropiación comunitaria de la tecnología: radios comunitarias, telecentros, redes de software libre, colectivos de datos abiertos. La pregunta correcta no es si prohibimos o adoptamos la IA, dilema falso que nos imponen desde fuera. La pregunta es si logramos que la IA sea medio y no sustituto del pensamiento, y para eso ya tenemos gramáticas propias.

García Canclini nos advirtió que la inteligencia artificial buscaría competir incluso en la zona de los sentimientos, que los bots pulsarían cada vez más nuestros botones emocionales para vendernos autos o políticos Ciudadanos reemplazados por algoritmos. Frente a eso, la alternativa latinoamericana no puede ser un mejor formulario de opt-out. Tiene que ser una alfabetización que recupere lo que Freire llamaba nombrar el mundo: entender el modelo de negocio, la cadena de datos, los intereses en juego, las alternativas técnicas y políticas realmente existentes. Una alfabetización que trate al lector como sujeto que interroga, no como usuario que se protege. Eso no lo va a diseñar una coalición de cien líderes industriales; lo tenemos que diseñar desde las tradiciones críticas que ya son nuestras.

El contraargumento que hay que tomarse en serio

Sería deshonesto no detenerse en la objeción más fuerte, porque existe y tiene peso. Alguien dirá: la protección individual es real y salva a personas reales. El formulario de la CNIL efectivamente permite oponerse; el consejo de no exponer datos efectivamente reduce daños; la lista de verificación efectivamente ayuda a no caer en un fraude concreto. ¿No es cínico despreciar herramientas que funcionan solo porque no resuelven el problema estructural? ¿No es mejor un ciudadano que sabe protegerse que uno que no sabe nada?

La objeción es correcta en un punto y engañosa en otro. Es correcta en que estas herramientas tienen valor y nadie debería descartarlas. Enseñar a alguien a no compartir su documento de identidad con un chatbot es un bien, sin ironía. El error está en presentar esas herramientas como si fueran alfabetización en IA en lugar de un fragmento pequeño de ella. El problema no es que existan; es que se presentan como el todo, y al hacerlo desplazan y vuelven invisible lo que falta. Cuando el discurso público equipara “saber protegerse” con “estar alfabetizado en IA”, roba el nombre. Y una vez robado el nombre, la conversación sobre la comprensión estructural —quién entrena, quién cosecha, quién decide— queda sin lenguaje para nombrarse, porque el lenguaje ya se lo llevó la versión defensiva.

Hay además un segundo matiz, en dirección contraria, que la propia evidencia obliga a admitir. No toda coalición industrial es un caballo de Troya, ni todo material de la UNESCO es una operación de domesticación. Algunos de esos documentos contienen genuinos elementos críticos; el propio marco de la UNESCO insiste en la dimensión ética y en el escrutinio del poder en algunos de sus tramos. La crítica no es que estos actores sean malintencionados en bloque, sino que la gravedad estructural de sus posiciones los inclina, casi sin que lo decidan, hacia la versión de la alfabetización que menos los incomoda. Reconocer eso no debilita el argumento: lo precisa. No estamos ante una conspiración; estamos ante una física del interés. Y contra la física no se lucha con buenas intenciones individuales, sino con contrapesos institucionales —justamente lo que la versión de autocuidado hace innecesario en apariencia.

Lo que la región tendría que medir antes de “capacitar”

Termino con una aplicación de la lente de anticipación, porque es donde la decisión todavía está abierta. En los próximos meses, gobiernos y empleadores de la región van a lanzar programas masivos de “formación en IA”. Ya está ocurriendo: la palabra “alfabetización” se cuela en planes nacionales, en agendas digitales, en programas corporativos de capacitación. La pregunta que casi nadie hace es qué van a medir para saber si funcionan.

Si miden solo eficiencia —cuánta gente sabe usar la herramienta, cuánto tiempo se ahorra, cuántos procesos se automatizan— habremos construido exactamente la alfabetización de la obediencia que este ensayo denuncia: una población diestra en usar, incapaz de cuestionar. Lo que habría que medir es incómodo y difícil: grado de dependencia cognitiva, pérdida o conservación del criterio propio, capacidad de identificar los intereses detrás de una salida de IA, conocimiento de las alternativas. Medir no cuántos saben hacer clic sabiamente, sino cuántos entienden el plano de la ciudad. Ninguna de esas métricas conviene a quien vende la capacitación, y por eso ninguna aparecerá espontáneamente en los indicadores. Habrá que exigirlas.

Zuboff insistía en que sin un contramovimiento robusto quedamos entregados a la forma-mercado The Age of Surveillance Capitalism. El contramovimiento, en nuestra región, tendría que empezar por negarse a llamar alfabetización a lo que es adiestramiento, y por reclamar el nombre completo: la capacidad de cualquier persona —no de una élite, no de quien tiene tiempo, no de quien vive en un país con autoridad de datos funcional— de vivir en un mundo saturado de IA entendiéndolo, no solo esquivándolo.

Quedan las preguntas abiertas, que son de fondo y no de detalle. ¿Puede una región que no participó en definir qué es la alfabetización en IA rechazar las definiciones importadas sin quedar tecnológicamente rezagada? ¿Tenemos las instituciones —autoridades de datos, medios creíbles, sistemas educativos con margen— para sostener la versión colectiva de la alfabetización, o solo nos alcanza para repartir formularios? ¿Y cuánto tiempo tenemos antes de que la deuda cognitiva, esa que no aparece en ningún estado de cuenta, se cobre en una generación entera de profesionales que saben producir con IA pero no cuestionar lo que producen? La respuesta fácil ya está disponible, gratis, en cada celular. El recibo, como siempre, llega después, y en América Latina llega con recargo.