Mientras la IA consume el agua, las mujeres calculan si alcanza para el hogar

Por Silvia Soler*

Mientras discutimos si la inteligencia artificial nos va a matar a todas, una casa mexicana se queda sin agua y alguien tiene que reorganizar la vida alrededor de esa falta. Alguien espera la pipa, calcula cuánto alcanza para lavar, decide qué se cocina y qué no, carga las cubetas, baña a les niñes con lo que queda. En la enorme mayoría de los hogares del país ese alguien es una mujer, y ese trabajo se mide en encuestas de uso del tiempo, aunque no cuente para la economía productiva.

El debate público sobre inteligencia artificial de estas semanas estuvo ocupado por investigadores que trabajaron en las grandes empresas del sector, saliendo a advertir que la tecnología podría acabar con la humanidad. Uno de ellos llegó a estimar que hay más de un 10 % de probabilidad de que nos mate a todas. El director de Anthropic salió a pedir regulación, sumándose al director de Open AI que viene pugnando por lo mismo desde su comparecencia en el Senado de EU en 2023. ¿Todo este pánico moral respondía a una ronda de financiamiento de las empresas de IA? ¿Pedir regulación es una forma elegante de cerrarle la puerta a los competidores? Especulaciones no faltan en la discusión.

Pero ¿quién es esa humanidad que corre peligro? El sujeto de las profecías tecnológicas es notablemente abstracto. No tiene cuerpo, no tiene domicilio, no tiene jornada laboral, es la especie humana entera. Esa abstracción tiene una consecuencia práctica: si el único daño que cuenta como daño es la extinción simultánea de todas y todos, queda fuera del cuadro toda la estructura de desigualdad; desde la infraestructura, la gestión y los impactos. La desigualdad se invisibiliza cuando el único daño que somos capaces de ver es el colateral, nos olvidamos de lo estructural.

¿Qué hay debajo de la alfombra de la IA? Detrás de los espejismos abstractos

De un lado, los modelos de IA no se construyen ni se alimentan solos. Para que funcionen hace falta gente que etiqueta y clasifica datos, modera contenidos, revisa respuestas y corrige errores. Buena parte de ese trabajo ocurre lejos de las empresas que desarrollan los modelos y queda fuera de la imagen habitual que tenemos de la inteligencia artificial. En muchos casos se hace bajo condiciones precarias y con poca capacidad para negociar las condiciones de trabajo. Milagros Miceli, investigadora del Weizenbaum Institute, coordina Data Workers’ Inquiry, un proyecto que parte de que sean los propios trabajadores de datos quienes investiguen su trabajo. Las investigaciones han documentado problemas como el control mediante métricas, el robo de salarios, la violencia sexual y el aislamiento social.

Del lado de los salarios altos, la cosa funciona con una figura que Joan Acker en los 90 describió como el trabajador desincorporado y abstracto: ese trabajador ideal, que no tiene cuerpo, ni hijes, ni padres enfermos, disponible a cualquier hora. Esa figura no existe sin alguien que sostenga su vida por detrás. Hace unos años, Apple y Facebook empezaron a ofrecer como prestación laboral la congelación de óvulos. La relación de la industria con la reproducción social pasa por animarte a posponer tu vida y seguir trabajando a destajo.

Con esos cimientos, la promesa que hoy circula es que la inteligencia artificial nos va a devolver tiempo. Que se hará cargo de lo tedioso para que podamos dedicarnos a lo importante.

Pero estas promesas camufladas ya las hemos escuchado antes. En 1987 Ruth Schwartz Cowan estudió la relación entre tecnología doméstica, trabajo reproductivo y expectativas sobre las mujeres: ¿qué pasó con la promesa de la tecnología doméstica en el siglo XX? Su trabajo revela una contradicción similar a la que propongo: la lavadora, la aspiradora y el refri no redujeron las horas que las mujeres dedicaban al trabajo del hogar, muy al contrario, elevaron el estándar doméstico: se esperó ropa más limpia, casas más limpias, más comidas preparadas en casa. El tiempo liberado se llenó con más exigencia. Y me atrevería a decir que cada ola de automatización doméstica llegó prometiendo emancipación y resultó en intensificación, por muy ludita que suene el argumento.

En tanto, la IA sigue consumiendo nuestra agua

Mientras se discute en abstracto si la inteligencia artificial va a exterminarnos, los centros de datos que la hacen posible se están instalando en los territorios y consumiendo agua concreta. Los acuíferos bajan, las colonias pasan de recibir agua tres días a recibirla dos, y en cada casa de esa colonia seguramente nadie discute sobre cómo la IA nos va a aniquilar porque están calculando si alcanza para lavar o bañar a les niñes.

Para muestra, el caso de Querétaro, donde a pesar de que durante 2024 y 2025 más del 94 % del territorio atravesaba sequía, un solo centro de datos posee permisos para extraer hasta 25 millones de litros de agua de pozo, mientras la población utiliza aguas superficiales y tratadas.

La economía feminista lleva décadas explicando este mecanismo, y no como denuncia, sino como descripción de cómo funcionan las cuentas. Lo que no se mide no existe para la política pública, y lo que no existe para la política pública se puede seguir extrayendo gratis. Que el trabajo doméstico y de cuidados no figure en el PIB nunca fue un descuido técnico, fue la condición para que las cuentas de la economía productiva cierren a costa de la invisibilización de la reproductiva. Los marcos con los que hoy se evalúa el riesgo de la inteligencia artificial están repitiendo la operación sin despeinarse: miden capacidad de cómputo, precisión del modelo, probabilidad de catástrofe, y no miden de dónde sale el agua ni a costa de qué jornada.

¿Quién paga las consecuencias de no tener agua?

Por eso la pregunta regulatoria de fondo no es si hay que frenar el desarrollo de estos sistemas, sino qué cuenta como costo y quién queda designado para absorberlo. La rentabilidad de la industria de IA depende de no calcular ninguno de sus impactos. Un centro de datos es rentable porque el agua que usa entra en sus cuentas a precio de insumo industrial y no al precio real de lo que cuesta reponerla en un acuífero sobreexplotado, y porque el trabajo adicional que su consumo genera en las casas de alrededor no entra en ninguna cuenta. Esa diferencia no se evapora, se transfiere. La paga quien espera la pipa, quien carga las cubetas, quien decide qué se lava esta semana, o sea, las mujeres.

Lo mismo ocurre con el trabajo de etiquetado y moderación: es barato porque se contrata donde hay menos capacidad de negociar, sin contrato estable y con el daño psíquico a cuenta de trabajadoras precarizadas en las periferias mundiales. En los dos casos la ganancia no sale de una eficiencia técnica, sale de un trabajo y de un territorio a los que se les puede sacar valor sin registrarlo, porque están clasificados de antemano como disponibles. La lista de quiénes aparecen en esa lista es siempre la misma: las mujeres y personas feminizadas, los trabajadores precarizados del sur global y las comunidades (muchas de sacrificio) que viven sobre recursos que a alguien le hacen falta.♦ 

*Silvia Soler es directora interina del Instituto del Liderazgo Simone de Beauvoir.

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