El pasado viernes participamos en un panel sobre “derechos digitales y virtualidad segura” en el marco de los 20 años de Luna del Sur, que se llevó a cabo en la biblioteca municipal Margarita Maza de Juárez, en Oaxaca. En el desarrollo del panel lancé la pregunta “¿cómo sería una IA feminista?”. Sin respetar el carácter retórico de la pregunta, mi co-panelista Maka, Loreto Bravo, contestó: “Ya existe”. Y tenía razón: ya existe, y hay de hecho todo un ecosistema de ideas prácticas y experimentos alrededor de este ejercicio de imaginar una IA diferente. En lo que sigue vamos a mapear esas ideas, prácticas y utopías encarnadas —o encableadas—, con base en una entrevista posterior y publicaciones en la red.
El punto de partida es, obviamente, ¿qué significa una inteligencia artificial feminista? En una entrevista posterior, Maka la definió así: “Yo creo que el feminismo, los feminismos en realidad son formas de aproximarse al mundo desde la perspectiva del poder y de las dinámicas de poder, principalmente entre géneros […] cuando hablamos de una inteligencia artificial feminista, estamos hablando de esta aproximación, de este enfoque a una tecnología, pero desde el análisis de cómo esas tecnologías reproducen o no las dinámicas que ya existen de poder y los distintos niveles de opresión.” Y añadió: “la tecnología no es neutral […] responde a los intereses de quien la diseña […] cuando hablamos de una inteligencia artificial feminista, estamos hablando de una tecnología que reconoce esos intereses económicos y […] permite crear una tecnología diseñada desde otra mirada […] donde se ponen al centro los cuidados.” Estamos hablando entonces de cuestiones de poder, de relación con la tecnología, dentro de un contexto capitalista.
Ella misma ya había dado la clave para extender este análisis más allá del género: el feminismo, dijo, es una forma de leer las dinámicas de poder en general, no solo las que corren entre hombres y mujeres. Aplicado a la propia historia de la IA, ese lente revela otra cosa. La tecnología y sus estructuras no nacieron así: “había un acuerdo dentro de la comunidad científica, académica, activista y tecnológica de que se estaba contribuyendo al desarrollo de una inteligencia artificial, pero que siempre iba a ser para un bien común. ¿Qué pasa cuando vienen estos empresarios, que hoy los conocemos como los tecnofeudalistas, y deciden llevar las cosas justamente hacia ese lugar riesgoso […]? Vienen y toman todo este conocimiento que se ha construido de manera colectiva a lo largo de muchos años y como un bien común, y lo llevan justo hacia ese punto […] Lo que estamos viviendo hoy en día es el secuestro literalmente, por parte de billonarios, de una tecnología que ha sido construida gracias al conocimiento colectivo, para llevarlo hacia los intereses particulares de estos hombres del norte.” Es casi la misma pregunta que se hacía el geógrafo y anarquista Piotr Kropotkin sobre la tierra y las máquinas hace 130 años: “¿con qué derecho alguien se apropia de la menor parcela de ese inmenso todo y dice: ‘esto es sólo mío’ y no de todas y todos?” Si ningún modelo de lenguaje es invención de una sola empresa, ¿con qué derecho una empresa cobra tributo por su uso?
¿Cómo podemos reimaginar esta tecnología si no estuviera en manos de grandes empresas internacionales, sino al servicio de todos? Un ejemplo que conocemos en Oaxaca son las empresas forestales comunales. Maka lo explicó así: “Existen grandes empresas forestales que van y talan bosque […] Pero, ¿qué pasa cuando una comunidad tiene su propia empresa comunal de recursos forestales? […] la comunidad decide cuáles son los árboles que sí se pueden talar.” Si tuviéramos, en lugar de centros de datos grandes y centralizados —los llamados hyperscalers, que sirven a todo el mundo desde cualquier lugar—, una infraestructura de centros comunales con sistemas adecuados a la escala de la comunidad, eso sí nos obligaría a enfrentar y mediar las consecuencias ambientales al mismo tiempo que usamos la tecnología, no después. Maka lo puso en términos muy concretos: “si el centro de datos estuviera pegado a nuestra casa y nosotros no tuviéramos agua para bañarnos o para cocinar, sin duda dejaríamos de utilizar esa inteligencia artificial […] cuando esos centros de datos están desterritorializados, el uso de esas tecnologías es indiscriminado, es no consciente.” Arraigar la tecnología en un entorno social específico no solo la obligaría a ser más sustentable: también la obligaría a adaptarse a las condiciones sociales de ese entorno.
Ya exploramos en el ensayo “Extractivismo de datos” de esta misma serie cómo el consumo de agua de los centros de datos convencionales recae sobre comunidades que no reciben ningún beneficio a cambio. La propuesta de Maka —infraestructura a escala comunitaria, arraigada en el territorio— es, en ese sentido, una respuesta directa a esa crítica anterior.
Y hay muchos experimentos de este tipo ya en marcha, con modelos de código abierto y fuentes de energía sustentables, que encarnan esta misma lógica de poder devuelto a las comunidades, articulados, entre otras redes, por la Red Feminista de Inteligencia Artificial en América Latina y el Caribe. Algunos abordan directamente la violencia de género: Sof-IA, de la organización chilena Datos Protegidos, es un chatbot que asiste a víctimas de violencia digital; E.D.I.A., de la Fundación Vía Libre en Argentina, detecta sesgos y discriminación —incluida la de género— en los modelos de lenguaje. Otros extienden el mismo análisis de poder hacia otras formas de despojo, siguiendo exactamente la lógica que Maka describió: IARAA —Inteligencia Artificial de la Reforma Agraria y la Agroecología, impulsada por el Movimiento de Trabajadores Rurales Sin Tierra en Brasil junto con la Marcha Mundial de Mujeres— es una IA de código abierto para socializar los saberes del campo; SocorroBot, en México, apoya a familias que buscan a personas desaparecidas; en Sonora, un proyecto de Técnicas Rudas combina imágenes satelitales con el conocimiento de la comunidad yaqui para documentar el estado de sus fuentes de agua ante autoridades que de otro modo no les creerían. Como resume Mayeli Sánchez, una de sus responsables: “las comunidades no necesitan que alguien les confirme lo que ya saben, pero les sirven estos datos […] para poder acudir a las autoridades con la información concreta.” En Chile, Quili.ai cuestionó por un día el uso irreflexivo de los chatbots, conectando cada pregunta con una persona real de la comunidad; y el pueblo māori de Nueva Zelanda construyó con Te Hiku Media su propio sistema de reconocimiento de voz, bajo una premisa que resume bien todo este ecosistema: “los datos son la última frontera de la colonización.” Lo que comparten, más allá del código, es la forma en que se sostienen: son organizaciones sin fines de lucro, mantenidas por sus comunidades, no por inversionistas que esperan un retorno.
Y aquí está la cuestión de fondo. Los centros de datos y los modelos que se están construyendo en todo el mundo están firmemente anclados en un sistema capitalista, lo que significa que su primer objetivo es generar ganancia para sus inversionistas, no mejorar las comunidades donde están ubicados. Es la vieja dominación del valor de cambio sobre el valor de uso. Una alternativa real al desarrollo actual de la IA también necesita un cambio en el sistema económico que lo gobierna. No necesitamos solamente otros modelos de lenguaje: necesitamos también otros modelos económicos. Y esas formas de administrar el conocimiento —no para generar ganancias, sino para acumular y compartir sabiduría— también existen desde hace mucho tiempo.
El panel que inició esta reflexión ocurrió, no por casualidad, dentro de uno de esos modelos más exitosos de compartir conocimiento: una biblioteca pública. Las bibliotecas no están hechas para generar ganancias. Nadie exige que demuestren retorno de inversión. Son un servicio público, sostenido por la comunidad, porque hace mucho que todas y todos estamos de acuerdo en que son necesarias. Ese modelo existe en todo el mundo desde hace generaciones, y es parte de la construcción de un mundo distinto.
Si ya sabemos construir y sostener ese tipo de infraestructura para los libros, ¿qué nos falta para construirla también para los datos?
FUENTES COMPLETAS
Bravo Muñoz, Loreto (Maka). Entrevista en “Pez en el Surco”. Escuchar episodio
Ricaurte Quijano, P., Zasso, M. y Polo, I. (eds.) (2026). No son utopías: presentes y futuros de la IA feminista en América Latina y el Caribe. México. ISBN 978-987-48855-1-7.
— Sánchez, M. (entrevista realizada por Karen Vergara). “Tecnologías surgidas desde la tierra y la memoria”, pp. 155-158.
Kropotkin, P. (1892). La conquista del pan, Capítulo I “Nuestras riquezas”. Traducción de León Ignacio. Dominio público.
Red Feminista de Inteligencia Artificial en América Latina y el Caribe: iafeminista.lat
IARAA — Inteligencia Artificial de la Reforma Agraria y la Agroecología, MST Brasil: mst.org.br
Hao, K., Molnar, P., et al. (2025-2026). The AI Resist List. airesistlist.org