El físico e informático Ramon López de Mántaras sostiene que los principales riesgos de la inteligencia artificial (IA) no proceden de una hipotética rebelión de las máquinas, sino de los usos que hacen de ellas personas y organizaciones. En una entrevista, el investigador emérito del CSIC critica además la promoción de sistemas de propósito general y pone en duda que las enormes inversiones actuales vayan a traducirse pronto en un aumento significativo de la productividad.
Riesgos con responsables humanos
López de Mántaras, nacido en Sant Vicenç de Castellet en 1952, defendió su tesis doctoral sobre IA en 1977. Fundó y dirigió el Institut d’Investigació en Intel·ligència Artificial del Consejo Superior de Investigaciones Científicas. Desde esa trayectoria, rechaza que la IA pueda decidir por iniciativa propia acabar con la humanidad: afirma que no es un agente moral y que atribuirle autonomía plena desvía la atención de quienes diseñan, despliegan y utilizan estas tecnologías.
Entre los daños que considera concretos menciona las armas letales autónomas, la manipulación informativa, las falsificaciones de identidad, los sesgos, la discriminación, la vigilancia masiva y la explotación laboral. También sostiene que los ciberataques realizados con herramientas de IA deben atribuirse a las personas responsables, y no presentarse como simples incidencias o acciones espontáneas de un sistema.
Inversión, expectativas y productividad
El investigador interpreta las advertencias apocalípticas de algunos promotores tecnológicos como parte de una estrategia comercial. Según su lectura, presentar una inteligencia artificial general, igual o superior a la humana, como inminente puede alimentar expectativas de grandes retornos y atraer capital. Advierte que ese relato también puede desplazar el debate sobre daños presentes y facilitar que las empresas eludan responsabilidades.
Para ilustrar la distancia entre las expectativas y los resultados, cita una cifra atribuida a 2025: la inversión total en IA en Estados Unidos alcanzó los 211.000 millones de dólares, mientras que su impacto económico agregado habría sido nulo. La entrevista no desarrolla la metodología de esa estimación, por lo que el dato requiere contexto para valorar qué actividades y efectos incluye. En cualquier caso, inversión elevada y productividad medida a escala nacional no son equivalentes: los beneficios pueden tardar en aparecer y distribuirse de forma desigual.
También invoca el teorema de Hulten y los cálculos del economista Daron Acemoglu, premio Nobel de Economía de 2024. Según la estimación que cita, la IA podría automatizar alrededor del 4,6% de las tareas laborales durante la próxima década, con un incremento de la productividad total cercano al 0,7%. Esa proyección contrasta con previsiones financieras mucho más optimistas, aunque depende de cómo se definan las tareas automatizables y de la rapidez con que empresas y trabajadores integren las herramientas.
El límite de los modelos más grandes
López de Mántaras cuestiona que ampliar continuamente los modelos de lenguaje sea la vía más eficaz. A su juicio, el aumento de parámetros exige cada vez más recursos para lograr mejoras marginales, encarece el desarrollo y agrava el impacto ambiental. Describe esa dinámica como rendimientos decrecientes y afirma que la mejora de los sistemas se aproxima a una asíntota; es una valoración sobre la trayectoria actual, no una conclusión que descarte cualquier avance técnico futuro.
Su alternativa es orientar la investigación hacia sistemas especializados en tareas concretas, un enfoque que, recuerda, ha producido aplicaciones útiles durante décadas. Considera que la IA general no responde a una demanda social clara y que su eventual viabilidad no bastaría para justificar su desarrollo. Su argumento pone en el centro una cuestión de prioridades: comparar beneficios verificables con costes, riesgos y consumo de recursos, y mantener la responsabilidad humana como eje de la regulación y el debate público.