Sumario

El presente ensayo explora cómo el trabajo invisible y la explotación digital atraviesan la cotidianeidad, presentando así el capitalismo digital. Desde la experiencia personal, se evidencia que los ciberespacios, presentados como herramientas de autoexpresión y conexión social, funcionan en realidad como extensiones del capitalismo, donde nuestra atención, deseo y comportamiento se transforman en datos que generan valor. Se analiza cómo los algoritmos y las inteligencias artificiales no operan en aislamiento, sino que dependen de cadenas de trabajo humano invisible y de un consumo ambiental significativo, amplificando riesgos ecológicos. Además, se discute cómo la internalización de normas sociales y la autoexplotación emergen como mecanismos de control invisibles que perpetúan la aceleración del tiempo, la fatiga de ser uno mismo en nombre del progreso infinito. Con el propósito de cuestionar las herramientas que condicionan nuestras vidas y recuperar la capacidad de reflexionar, sentir y decidir sobre nuestro propio tiempo y deseos.

Palabras clave: Trabajo invisible, capitalismo digital, violencia tecnológica, autonomía, control algorítmico, crecimiento infinito.

El trabajo invisible en la era digital

Bajo la narrativa de los ciberespacios como los grandes aliados de la autoexpresión y la conexión social, accedemos inconscientemente a participar en la extensión estrella del capitalismo: tecno-feudalismo, semiocapital o capitalismo digital, como lo han acuñado diversos autores. Me resulta necesario abordar este término de la manera más ordinaria posible, desde luego, gracias a mi experiencia. Crecí en la era digital, no me integré por decisión propia. Nací en este ecosistema digital, no lo elegí, lo acepté como si de algo natural se tratara. Durante mi infancia gocé de lo que ahora llaman “minimalismo digital”, porque sí, los celulares e internet ya existían, pero no eran tan accesibles, o más bien, no era “necesario” sacrificar tu salario por un aparato novedoso. Mi única forma de acceder a información académica era a través de las bibliotecas o los cibers -que no eran mis favoritos, pues el tiempo limitado le ponía fin a mi curiosidad-. Y tras el paso del huracán Odile, en 2014, la biblioteca local cerró sus instalaciones durante más de un año; lo que orilló a mis padres a invertir en un equipo de cómputo e internet, concebir el teléfono celular como aparato exclusivo de llamadas ya no era común. Esta transición fue crucial para mi familia y para mí, al principio ellos se mostraron escépticos, mientras que yo lo veía como una infinidad de posibilidades para complacer mi curiosidad, entretenimiento y claro, el deseo de “pertenecer”, no sabía exactamente a qué, ni siquiera podía imaginarlo.

“El capitalismo de la vigilancia reclama unilateralmente para sí la experiencia humana, entendiéndola como una materia prima gratuita que puede traducir en datos de comportamiento” (Zuboff, 2020, p. 16-17). Lo que al principio fue mera curiosidad, ahora se ha convertido en un constante bombardeo de anuncios, sugerencias de contenido, recomendaciones casi mandatorias sobre “a quién seguir, a dónde ir, cómo disfrutar, qué comprar”, y me falta una más: cuándo hacer todo eso. La respuesta es obvia: ahora. El capitalismo digital no tolera la espera, “compra ahora y paga después”. Irónicamente, gastamos como si el presente fuera lo único que importara, pero no lo vivimos con la misma urgencia con que lo consumimos.

Para entender cómo nos comportamos y sentimos hoy, no basta con mirar la economía, también hay que ver los mensajes que recibimos y cómo afectan nuestro cerebro. En palabras de Berardi (2003, p.16):“No nos bastan las categorías de la crítica de la economía política, porque los procesos de subjetivación atraviesan campos bastante más complejos. Se empieza a dibujar un campo disciplinar en el punto de encuentro entre los territorios de la economía, la semiología y la fisicoquímica”.

En La fatiga de ser uno mismo (Ehrenberg, 1998, p. 266), se toma como referencia la tesis de Jacques Donzelot, quien ya en L’invention du social (1984) planteaba que la producción de lo social no debía basarse únicamente en la sumisión de los individuos, sino que las emociones y deseos de una persona influyen y guían su comportamiento y acciones. Propone junto con Joël Roman: “Es necesario entonces producirla [la sociedad] no ya sometiendo a los individuos, sino solicitándolos, movilizando sus afectos, sus aspiraciones, sus deseos, poniéndolos sobre ellos, pidiéndoles que hagan existir la sociedad por su deseo de probar su utilidad cuando ésta ya no puede realizarse y no se sabe de qué forma brindarla” (Esprit, 1998, p. 19).  Queda claro, lo que plantea esta idea es que ya no basta con que un sistema imponga reglas mediante la fuerza o violencia. En su lugar, las personas deben internalizar las normas, que no obedezcan solo por miedo a las consecuencias, sino porque realmente quieran participar y sentirse parte del orden social; esa participación “voluntaria” termina siendo también una exigencia (lo que me recuerda a Byung-Chul Han y su concepto de autoexplotación). Se espera que los individuos no solo cumplan, sino que además incorporen estos valores, se responsabilicen de mantener la cohesión social y vean en su “deseo de ser útiles” la motivación para seguir reproduciendo el sistema.

Detrás de la IA: la cadena de suministro humana

De la misma manera que los discursos normativos influyen en cómo actuamos, los algoritmos también operan como disciplinadores invisibles. Coincido con Zuboff (2020) cuando señala que los datos no son sólo información, sino un “excedente conductual” que se convierte en propiedad de las empresas del capitalismo de vigilancia. Estos datos se usan luego como materia prima para procesos avanzados de producción: la inteligencia artificial (IA), con los que se fabrican productos y se moldean comportamientos predictivos (ya lo mencionaba anteriormente, un algoritmo tan personalizado…tan invasivo).

Pero no ahondaré en obviedades; la cantidad y calidad de datos e información que las máquinas obtengan es proporcional a su rendimiento o efectividad, de esta manera logra “aprender, adaptarse y tomar decisiones más informadas”. Lo que sí me parece urgente es desmantelar el mito de que son automáticas, libres de trabajo humano. Al menos esta es una de las justificaciones que más escucho en defensa de esta “mágica” herramienta. Y qué peligro más grande, detrás de las IAs actuales hay una cadena global de trabajo humano y un coste material que pocas veces -o nunca- se ve. “Los algoritmos de aprendizaje automático se basan en procesos intensivos, en datos que requieren la intervención humana para ejecutar tareas repetitivas y difíciles de automatizar, pero no por ello menos esenciales, como etiquetar imágenes, ordenar elementos en listas, grabar muestras de voz y transcribir archivos de audio.” (Casilli et al., 2025, traducción propia)

Cuando escuchamos predicciones alarmantes sobre cómo la IA arrebatará nuestros trabajos, empezamos a hilar una lógica basada en invisibilizar la actividad humana detrás de dichos procesos, mejor dicho, sólo podemos reconocer a programadores, científicos de datos, diseñadores, empresarios, etc. No reconocemos la mano de obra que hace posible todo esto, ya que son la sombra de grandes plataformas en línea que subcontratan con ingresos ridículos. En Kenia, más de 140 moderadores de Facebook desarrollaron trastorno de estrés postraumático (TEPT) y otros síndromes graves debido a la exposición constante a imágenes violentas y traumáticas (Booth, 2024).

Además, se han realizado investigaciones que evidencian los costes ambientales de las inteligencias artificiales, creando así un espacio para discutir su uso desmedido. En el artículo de  How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Footprint of LLM Inference [¿Qué tan hambrienta está la IA? Evaluación comparativa de la energía, el agua y la huella de carbono de la inferencia LLM] (Jegham et al., 2025) presentan datos alarmantes. Y sí, aunque los modelos de lenguaje (LLM) son cada vez más eficientes por consulta, su creciente adopción global impulsa un consumo desproporcionado de recursos, tanto energéticos como humanos. El mismo estudio relaciona este fenómeno con la Paradoja de Jevons, que explica cómo las mejoras en la eficiencia de un recurso no siempre conducen a una reducción en su consumo total. Es decir, el hecho de que cada LLM consuma menos energía, agua y carbono por tarea que un trabajador humano, no reduce el impacto ambiental total. Al volverse más rápidos y económicos, los LLM se utilizan cada vez más, lo que incrementa el consumo global de recursos, como consecuencia, la carga ambiental acumulada puede superar los límites de sostenibilidad que las mejoras en eficiencia buscaban inicialmente mitigar. Esto refuerza la lógica del capitalismo digital, donde incluso la eficiencia tecnológica puede convertirse en un mecanismo de sobreexplotación y aceleración del tiempo de vida.

Sostener la dignidad humana como resistencia

Todo este recorrido suena desesperanzador, como si no tuviéramos derecho a un futuro, pero debemos reconocer que no podemos enfrentarnos solos a la maquinaria del capitalismo digital. Tal vez uno de los triunfos más grandes del capitalismo es que nos ha presentado la individualidad como naturaleza humana. Así no cuestionamos la hiperaceleración, el consumo desmedido y la ilusión de que todo es posible en nombre del progreso infinito (incluso a costa de nuestras vidas). Y, sin embargo, ¿por qué exigir responsabilidad social y ambiental es hoy en día algo debatible? No tenemos opción, hay que habitar la colectividad como única forma de resistencia; conectar nuestras experiencias, compartir conocimiento y apoyarnos mutuamente, desafiar la invisibilidad del trabajo humano y la imposición de un ritmo vital acelerado, para restablecer límites, cuidar de nosotros mismxs y del planeta. Hay que reclamar nuestro derecho al presente y al futuro.

Bibliografía

• Berardi, F. (2003). La fábrica de la infelicidad: Nuevas formas de trabajo y movimiento global.
• Booth, R. (2024, 18 diciembre). More than 140 Kenya Facebook moderators diagnosed with severe PTSD. The Guardian. https://www.theguardian.com/media/2024/dec/18/kenya-facebook-moderators-sue-after-diagnoses-of-severe-ptsd?utm_source=chatgpt.com
• Braz, M. V., Tubaro, P., & Casilli, A. A. (2024). Making data: The work behind artificial intelligence. arXiv. https://arxiv.org/abs/2410.03694
• Casilli, A. A., Tubaro, P., Cornet, M., Le Ludec, C., Torres‐Cierpe, J., & Braz, M. V. (2025). Global inequalities in the production of artificial intelligence: A four‐country study on data work. In The Handbook of Digital Labor (pp. 217–232).
• Donzelot, J. (1984). L’invention du social: Essai sur le déclin des passions politiques.
• Ehrenberg, A. (2000). La fatiga de ser uno mismo: Depresión y sociedad.
• Jappe, A. (2024). La sociedad autófaga: Capitalismo, desmesura y autodestrucción. Pepitas Editorial.
• Jegham, N., Abdelatti, M., Elmoubarki, L., & Hendawi, A. (2025). How hungry is AI? Benchmarking energy, water, and carbon footprint of LLM inference. arXiv. https://arxiv.org/abs/2505.09598
• Zuboff, S. (2020). La era del capitalismo de la vigilancia: La lucha por un futuro humano frente a las nuevas fronteras del poder. Ediciones Paidós.