si hay alguna razón para asombrarse ante el actual auge de la automatización y fabricación de máquinas ‘pensantes’, solo podría generar realmente la admiración del hombre por sí mismo, el asombro por sus propias obras
(Álvaro Vieira Pinto, O conceito de Tecnologia, 2005 [1970], p. 95).
La maquinaria no perdería su valor de uso cuando dejara de ser capital. De que la maquinaria sea la forma más adecuada del valor de uso propio del capital fixe, no se desprende, en modo alguno, que la subsunción en la relación social del capital sea la más adecuada y mejor relación social de producción para el empleo de la maquinaria”
(Karl Marx, Grundrisse, 2011 [1858-9], p. 583).
Introducción
Recientemente, los debates sobre inteligencia artificial (IA) han cobrado protagonismo en los medios de comunicación[1][2][3], en la academia y en sentido común, y con las diferencias de enfoque debidas, se busca comprender el impacto de la IA en la totalidad social (Crawford, 2025; Casilli, 2025; Tubaro, 2025; Grohmann; Araújo, 2021). Se reanudan las tesis antiguas sobre la sustitución del trabajo humano impuesto por la automatización (Srnicek; Williams, 2015; Varoufakis, 2025), en la que se sobreestima la capacidad mecánica (Benanav, 2025) y se deja de lado una reflexión sobre la cadena de producción de la IA, que cruza el mundo material con la explotación de recursos naturales y fuerza laboral (Dyer-Witherford, 2024; Crawford, 2025).
Al ir más allá de la apariencia abstracta y fetichista de la IA, nuestro texto presenta dos elementos centrales que hacen de Brasil un laboratorio para el desarrollo de la industria de la IA, y nuestro objetivo es abordarlos en este artículo: el trabajo de la producción de datos en plataformas de microtrabajo y data centers. La idea de «laboratorio» se basa en la idea de que el país ofrece condiciones y potencialidades que pueden ser probadas para la consolidación de la IA, con la disponibilidad de una fuerza laboral en online precarizada (Grohmann; Araújo, 2021; Moreschi et.al, 2020; Braz; Tubaro; Casilli, 2023) y la disponibilidad de recursos naturales para infraestructuras de datacenters, situándose así en el objetivo de las Big Tech como territorio a explorar (Fígaro; Paulino, 2024).
El artículo se dividirá en cuatro partes. En la primera, haremos algunas aproximaciones teóricas que servirán como guía para la interpretación de la IA. En la segunda, hablaremos sobre el trabajo con datos y su importancia para construir aprendizaje automático con IA. A continuación, hablaremos sobre el tema de los data centers y cómo la disponibilidad de recursos naturales hace atractiva a Brasil para la implementación de estas infraestructuras. Finalmente, haremos las consideraciones finales.
Ni inteligente ni artificial
Los intentos de automatizar el pensamiento humano no son una novedad de la IA. En el siglo XIX, el científico y matemático inglés Charles Babbage inventó[4] la máquina diferencial (difference machine), que tenía la funcionalidad de automatizar cálculos matemáticos de forma industrial, sin necesidad de participación humana en el proceso (Pasquinelli, 2023, p. 52). Aunque el proyecto nunca se finalizó, el intento de Babbage no fue necesariamente automatizar la realización de los cálculos, sino capturar la percepción y supervisión humanas y colocarlas dentro de la máquina diferencial (Ibidem, p. 53). Al ser incluido en el entusiasmo por las transformaciones de la industria, Babbage tenía en mente los principios de la división del trabajo en el entorno fabril, manteniendo la jerarquía entre capitalistas y trabajadores dentro del proceso de producción (Ibidem, p. 59). Sus principios computacionales seguían una lógica de automatización de la división del trabajo intelectual y cálculo de los costes de realizar este trabajo, optimizando así la producción al reducir los costes laborales y descalificando el trabajo manual en relación con el trabajo intelectual (Ibidem, p. 68).
Esta «dimensión epistémica» (Ibidem, p. 79) de la máquina al fragmentar el proceso de trabajo en tareas distribuidas al trabajador colectivo surge gracias a la forma en que la división social del trabajo capitalista pretende separar el trabajo manual del intelectual. Esta relación, «puramente causal e histórica» (Sohn-Rethel, 2024, p. 73), no solo separa al trabajador de los objetos de su obra (Marx, 2010), sino que también instaura una ruptura entre la producción científica y tecnológica históricamente llevada a cabo por la humanidad (Sohn-Rethel, 2024, p. 32).
Aunque esta ruptura es el mayor deseo de los capitalistas, no se realiza plenamente. Antonio Gramsci (1979, p. 8) dijo: «no se puede separar al homo faber del homo sapiens». La creación de herramientas para liberar el esfuerzo físico y mental se basa en la interacción entre la humanidad y la naturaleza para la transformación de su realidad, una creación construida a partir de una idealización previa del proyecto que debe llevar a cabo el trabajador (Marx, 2011). Los medios de trabajo que se interponen entre el trabajador y el objeto de trabajo representan una extensión de los «órganos corporales» (Idem, 2017, p. 257), típicos de la «fabricación de herramientas animales» (Ibidem). Ya sea una tecnología más rudimentaria o una IA, adopta la forma y los intereses sociales en los que se inserta, expresando dialécticamente contradicciones históricamente determinadas: al mismo tiempo que intensifica la explotación del trabajo por parte del capitalismo, tiene el potencial de reducir la jornada laboral hacia una sociedad en la que los trabajadores se asocien libremente.
Incluso en la situación en que las máquinas fabrican otras máquinas se mantiene. «Si algún día logramos fabricar la máquina capaz de engendrar otra máquina, planificándola y ejecutándola, seguiremos estando en presencia de una obra humana» (Pinto, 2005a, p. 94), lo que en ningún caso altera la esencia de la tecnología. Esta máquina solo está logrando lo que se planeó según el interés social de quienes controlan los medios de producción, siendo totalmente sumisa a sus objetivos (Ibidem, p. 94).
En este sentido, debe cuestionarse el aspecto «inteligente» de las tecnologías automatizadas y la IA. La inteligencia, una facultad exclusiva de los seres humanos debido al proceso de desarrollo biológico-social de la especie, al representar en la conciencia una correlación de ideas abstractas de la realidad, es muy diferente de la «inteligencia» de la máquina (Pinto, 2005b, p. 542-5). Podemos hacer esta asociación limitándola a una figura retórica, sin significado literal, ya que su «inteligencia» está constituida por el conjunto de datos incrustados en su sistema, presentando una respuesta según las instrucciones hechas en estos datos (Ibidem, p. 127; Teixeira, 2009). No busca copiar la inteligencia biológica de la especie humana, sino la inteligencia social desarrollada históricamente por la división social del trabajo (Ibidem; Pasquinelli, 2023). La interrupción de la transferencia de datos conduciría a una obsolescencia del sistema «inteligente», ya que su mejora depende exclusivamente del trabajo de programación. La «superación» de esta «inteligencia» «siempre será un hecho cultural, y por tanto social» (Pinto, 2005b, p. 565) del desarrollo de fuerzas productivas, científicas y tecnológicas.
El carácter artificial de la IA tampoco es sostenible. Junto con el trabajo humano, las infraestructuras de IA dependen de grandes flujos de agua y energía para abastecer sus servidores, que deben funcionar las 24 horas del día (Crawford, 2025). Las visiones fetichistas sobre la cadena de producción de la IA ocultan prácticas extractivistas —tanto de datos como de recursos naturales— y las lógicas de acumulación de capital y financiarización que unen tierra, trabajo y capital, acentuando las prácticas imperialistas y colonialistas de las empresas tecnológicas (Ibidem; Faustino; Lippold, 2023). La forma fantasmagórica y fetichista (Marx, 2017, p. 147) de la IA nos presenta una visión como si las «inteligencias» estuvieran relacionadas entre sí, dotadas de vida propia, sin ninguna mediación de las relaciones sociales entre los colectivos de trabajo y la naturaleza[5].
La fábrica de IA
Daremos un primer paso hacia la desfetichización de la IA. La producción y formación en IA depende de una multitud de trabajadores en todo el mundo. El crowdwork o trabajo colectivo (Kalil, 2019) designa una forma de trabajo online a pedido que se realiza comúnmente en un entorno doméstico (Howe, 2006). Las plataformas de microtrabajo utilizan este modelo de distribución de tareas para externalizar el trabajo de datos de IA a gran escala (Ibidem).
Las plataformas de microtrabajo son un modelo de trabajo online a pedido en el que se realiza un conjunto de microtareas repetitivas y fragmentadas, pagadas por cada tarea, lo que permite desarrollar y entrenar un conjunto de datos para IA (Braz; Tubaro; Casilli, 2023, p. 4).
Las tareas realizadas incluyen reconocimiento de imágenes, traducción y transcripción de audios y textos, verificación y formación de datos, moderación de contenidos, imitación de gestos humanos, entre otras (Tubaro et.al, 2020). La remuneración pagada por cada microtarea realizada es de unos pocos céntimos[6], ya sea en reales o en dólares (ibidem). Es un tipo de trabajo informal y precario, con una fuerza laboral globalmente dispersa, que no está enmarcada en la legislación laboral y social, de importancia fundamental para el desarrollo de la inteligencia artificial (Ibidem). La mayoría de los trabajadores en estas plataformas se encuentran en el Sur Global, territorios que históricamente tienen leyes laborales débiles, lo que implica terreno fértil para la explotación de este tipo de trabajo (Casilli, 2025).
La primera plataforma de microtrabajo fue la Amazon Mechanical Turk (AMT)[7]. AMT se desarrolló tras una experiencia exitosa de la Amazon distribuyendo de forma fragmentada la tarea de eliminar los anuncios duplicados de productos en su propia web a una multitud de trabajadores (Irani, 2015). Como el sistema automatizado del sitio no pudo eliminar estos anuncios duplicados, la colaboración colectiva entre los trabajadores resultó ser más eficiente (Ibidem). Mientras vendía su idea en una conferencia en el MIT, el CEO Big Tech Jeff Bezos (2006) presentó la plataforma como una que vende «personas como servicio» trabajando por unos céntimos, disponibles las 24 horas del día.
Similar a otras plataformas digitales de trabajo (Grohmann; Salvagni, 2023), el microtrabajo sobre entrenamiento de datos de IA encontró una oportunidad de expansión en Brasil durante el periodo de la pandemia de Covid-19[8] (Grohmann; Araújo, 2021; Braz; Tubaro; Casilli, 2023), sirviendo como laboratorio de experimentos[9] para la mejora de la gestión algorítmica del trabajo y una nueva forma de intensificar la explotación de la fuerza laboral (Abílio; Amorim; Grohmann, 2021). La promesa de flexibilidad, ingresos extra, trabajar cuando se quiere y sin jefes chocó con una realidad de largas jornadas, transferencias de costes y riesgos del proceso laboral a los trabajadores, condiciones laborales precarias y salarios cada vez más bajos (Braz; Tubaro; Casilli, 2023; Fairwork, 2025).
Plataformas[10] como Amazon Mechanical Turk, Microtrabajadores, Clickworker, Telus y Appen aprovechan la conexión histórica íntima de la informalidad del trabajo en Brasil (Grohmann; Araújo, 2021, p. 8; Moda, 2025) para instaurar este régimen de trabajo. Con un perfil de edad entre 18 y 35 años, con ingresos mensuales de R$ 582,71 obtenidos dentro de la plataforma (Braz; Tubaro; Casilli, 2023, p. 5), el microtrabajo se considera una forma de suplementación de ingresos en relación con el trabajo formal (Ibidem; Berg et.al, 2018). Siguiendo las tendencias globales, estos trabajadores tienen niveles educativos más altos que la población general, con una gran participación de personas con estudios superiores (Braz; Tubaro; Casilli, 2023, p. 9).
Sin embargo, una particularidad brasileña es la mayor participación de mujeres que de hombres en el microtrabajo, que representa el 63,9% de la fuerza laboral (Ibidem). Una hipótesis a explorar es si este tipo de trabajo atrae a la clientela femenina debido a la posibilidad de trabajar desde casa y conciliarlo con el trabajo doméstico (Ibidem, p. 15) o si esta demanda se debe a las precarias condiciones de vida, el desempleo y la informalidad que atraviesa actualmente el país (Farias, 2025).
La remuneración media de los trabajadores brasileños de 1,80 dólares por hora trabajada, inferior a los 4,43 dólares por hora trabajada en los países en desarrollo (Brasil; Tubaro; Casilli, 2023, p. 16), trae consigo una serie de inseguridades e incertidumbres sobre el trabajo. Inestabilidades en la distribución y disponibilidad de tareas; trabajar en husos horarios en la sede de las empresas, lo que llevó a los trabajadores a buscar empleos al amanecer; falta de transparencia en relación con las evaluaciones de tareas, lo que a menudo conduce a la imposibilidad de pagar por la microtarea realizada; la ausencia de interacción con la plataforma; y el trabajo de moderación sobre contenido sensible son algunas de las quejas que aparecen en los informes de trabajadores (Ibidem; Ribeiro, 2023; Dias; Schurig, 2024).
Como no cuentan con canales oficiales de comunicación dentro de las plataformas, los trabajadores buscan contactos en redes sociales en grupos creados por ellos mismos, ya sea en Whatsapp, Facebook, Telegram o Linkedin (Ibidem; Grohmann; Araújo, 2021; Moreschi et.al, 2020). Incluso con la contraindicación de las plataformas para que los trabajadores proporcionen información o se comuniquen con personas externas sobre las tareas y el proceso laboral, los grupos en redes sociales son una forma de solidaridad e intercambio de información sobre el trabajo, encontrando lagunas en el control algorítmico y la vigilancia de las plataformas (Grohmann; Araújo, 2021, p. 18; Moreschi et.al, 2020; Ferrari; Graham, 2021).
Además de estas características, hay tres elementos centrales en la forma en que se organiza el proceso de trabajo en estas plataformas. 1) Radicalización de la flexibilización e informalización del trabajo (Casilli, 2025); 2) taskificación[11] de actividades (et.al de Brasil de 2021), profundamente parciales, contribuyendo así a la devaluación de la fuerza laboral; 3) organización y control mediante gestión algorítmica del trabajo con tecnologías de la información y la comunicación (TIC), que la dinámica de la sociabilidad y la organización colectiva de los trabajadores (Muldoon et.al, 2024, p. 161; Woodcock, 2020). La organización, control y gestión de los colectivos de trabajo preservan e intensifican las tendencias ya observadas en el trabajo de plataformas en general (Antunes, 2018; Amorim; Grohmann, 2021; Amorim; Moreira Cardoso; Bridi, 2023).
El mito de la automatización total del trabajo mediante la inserción de nuevas tecnologías en la producción, un antiguo debate en la sociología del trabajo[12], no se sostiene frente a la necesidad estructural de la industria de la IA de depender del trabajo humano para generar datos para aprendizaje automático: el desarrollo actual de la IA generativa pone en riesgo de automatización alrededor del 3,3% de los empleos actuales (Gmyrek et.al, 2025). Esta promesa incluso está provocando una «burbuja de IA», debido a una intensa especulación financiera que supera los rendimientos financieros reales de estas inversiones en la industria de la IA (Durand, 2026).
La tendencia actual apunta a un escenario de descalificación, precariedad e intensificación del trabajo digital (Casilli, 2025), en el que actualiza la dinámica de gestión, control y vigilancia del trabajo típica de la organización productiva específicamente capitalista (Benanav, 2025, p. 22; Amorim; Moreira Cardoso; Bridi, 2023). Las tesis de la automatización total (Srnicek; Williams, 2015) y el tecnofeudalismo (Varoufakis, 2025) sobreestiman la capacidad tecnológica para reemplazar el trabajo humano o incluso para inaugurar un nuevo modo de producción social mediante la descentralización del trabajo y la ley del valor en la organización de las sociedades capitalistas contemporáneas[13].
Antes de reemplazar por completo, el trabajo de datos busca automatizar parcialmente las funciones y externalizarlas a bajo coste (Berg et.al, 2018, p. 7). Con esto, la industria de la IA encuentra terreno fértil para su consolidación y expansión en Brasil, situando al país como un laboratorio para experimentos en nuevas formas de organización laboral.
No hay software sin hardware
La metáfora de la nube, comúnmente usada al referirse al espacio digital, nos presenta una imagen de que no hay materialidad ni impactos ambientales cuando la usamos. Además de la minería de datos en servidores, también existe la minería de recursos naturales[14] para baterías, chips, piezas de hardware, tierras raras, agua y energía (Crawford, 2025, p. 43). Y con la creciente demanda de IA por parte de los data centers, vemos cada vez más disputas geopolíticas[15] alrededor de estos recursos, actualizando antiguas dinámicas coloniales del extractivismo[16] (Ibidem).
Los data centers son las infraestructuras físicas necesarias para el procesamiento de datos de IA, conocidos por el gran consumo de electricidad y agua debido a la demanda de energía y refrigeración de los servidores. Actualmente, los data centers son responsables del 1,5% del consumo energético global, tendiendo a alcanzar el 3% en 2030 (IEA, 2025, p. 63). En Irlanda, los data centers ya consumen el 25% de la energía del país (Ibidem). Todavía hay quienes defienden la implantación de data centers debido a la alta demanda de empleos generados, sin embargo, tras su construcción y operación completa, el número de trabajadores en los data centers cae drásticamente (Salamanca, 2025).
La notoriedad de los impactos medioambientales de la IA no ha impedido que el gobierno brasileño atraiga inversiones en la zona apostando por exenciones fiscales[17], a pesar de la debilidad del sistema energético nacional para apoyar la capacidad necesaria de los data centers[18]. Por ejemplo, la Política Nacional de Centros de Datos (PNDC)[19] creado por el gobierno de Lula en 2025, sintetiza esta búsqueda de inserción en el desarrollo de la IA y sus componentes, basándose en el modelo Industria 4.0[20].
El caso más emblemático de la explotación por parte de las Big Tech del potencial energético brasileño es la planificación para la construcción del data centers de la Big Tech china TikTok en Caucaya, Ceará[21]. A pesar de su historial de sequías, la ciudad se encuentra en una ubicación estratégica debido a su proximidad a cables submarinos de internet y a la disponibilidad de energías renovables, como la eólica[22].
El consumo energético diario previsto para el data center de TikTok corresponde a 5040 MWh y, si fuera una ciudad, el data centers sería el séptimo que consume más energía anualmente en Brasil, equivalente al consumo de 2,2 millones de personas[23][24]. La cantidad de energía requerida es directamente proporcional a la cantidad de procesamiento de datos que realiza, y la empresa sola tiene el poder de decidir cuántos datos se procesarán, independientemente de la ubicación desde la que se generen los datos[25]. Para poder servir como infraestructura global para el procesamiento de datos, el colonialismo de datos (Faustino; Lippold, 2023) deja su huella ecológica al relacionarse con el extractivismo ambiental (Tubaro, 2025).
La flexibilidad en la concesión de licencias medioambientales del Data Center llevó a la comunidad local y a los pueblos indígenas Anacé a protestar contra su construcción, tanto por la historia de sequías en el Cáucao como por la falta de consulta previa con la comunidad, como garantiza el convenio 169 de la Organización Internacional del Trabajo (OIT)[26]. La historia de lucha del pueblo Anacé por la demarcación de sus tierras se desarrolla desde principios de los años 2000 debido al complejo industrial y portuario de Pecém (CIPP), que cubre parte del territorio de Anacé, donde se instalará el data centers[27]. Meses después de la protesta, el Departamento de Recursos Hídricos de Ceará liberó el uso de agua 7,3 veces mayor que el que se reportaba en la licencia medioambiental del proyecto, lo que tendería a comprometer aún más el suministro de la ciudad[28].
La empresa Casa dos Ventos fue intermediaria de TikTok en la negociación con el gobierno de Ceará, confiando en la flexibilidad medioambiental y la exención fiscal del Estado (Martins; Mota, 2026). Es una estrategia para anonimizar a la empresa detrás del proyecto, evitando así protestas de la opinión pública sobre el suministro de recursos naturales y financieros a las Big Tech (Ibidem).
El impacto climático de los data centers es actualmente visible, convirtiendo los debates sobre la transición energética en una oportunidad de negocio para las Big Tech (Rikap; Weko, 2025). La expansión de la industria de la IA, en la que capital, trabajo y naturaleza están mutuamente relacionados (Crawford, 2025), encuentra en Brasil la abundancia de recursos naturales necesarios y, con el consentimiento del gobierno, se ven socavadas las posibilidades de construir una soberanía digital de la IA (Figaro; Paulino, 2024). La monopolización del desarrollo de IA por parte de las Big Tech implica el control directo de los recursos naturales (Fígaro; Paulino, 2024; Tubaro, 2025; Rikap; Weko, 2025), en la que Brasil se sitúa como exponente de este laboratorio.
Consideraciones finales
En el artículo, buscamos analizar las tendencias en el desarrollo de la industria de la IA en Brasil con la idea de un laboratorio, es decir, identificar este desarrollo a partir del potencial que ofrece el país: disponibilidad de recursos naturales para data centers y una fuerza laboral digital que entrene aprendizaje automático con IA en plataformas de microtrabajo.
En este sentido, nos resulta evidente que la participación de Brasil en la geopolítica de la IA está subordinada y depende económica, política, tecnológica y ambientalmente de los intereses de las Big Tech. Al no disponer actualmente de un desarrollo y planificación autónoma para la producción de IA, somos sus rehenes y no tenemos perspectivas de llevar a cabo una soberanía digital efectiva que tenga en cuenta la participación de los trabajadores, creadores de políticas públicas y asuntos de interés nacional. Se está haciendo lo contrario: las Big Tech venden soberanía digital y nosotros la compramos (Grohmann; Barbosa, 2025; Becker, 2025).
El laboratorio, hoy un instrumento de pruebas para las Big Tech, podría en el futuro ser un laboratorio no para la explotación de la mano de obra y los recursos naturales, sino para estimular el potencial humano mediante el uso de la tecnología (Vieira Pinto, 2005a). El trabajo humano necesario para el desarrollo de la IA elimina su artificialidad y fetichización cuando esta inteligencia tiene en cuenta el conjunto de necesidades y potencialidades sociales colectivas de los sujetos (Marx, 2011, p. 590). La tecnología no es neutral: se revela como una síntesis de intereses y relaciones sociales determinados históricamente y, sabiendo esto, vemos otras posibilidades para su existencia fuera del modelo capitalista[29]. Con esto, se abre una nueva agenda de investigación sobre IA, con futuras investigaciones para análisis crítico.
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[1] Folha de São Paulo. «Los robots de entrega por IA son entrenados con datos de los jugadores de ‘Pokémon Go’.» 18/03/2026. Disponible en: https://www1.folha.uol.com.br/tec/2026/03/robos-de-entregas-com-ia-sao-treinados-por-dados-de-jogadores-de-pokemon-go.shtml. Consultado en: 25/04/2026.
[2] Bastos, Nicole. «Recuerda los memes caóticos de alfa IA.» CNN Brasil. 17/04/2026. Disponible en: https://www.cnnbrasil.com.br/lifestyle/relembre-memes-caoticos-da-geracao-alpha-impulsionados-por-ia/. Consultado en: 25/04/2026.
[3] Gallagher, James. «¿Deberías fiarte de los consejos de salud de un chatbot de IA?» Folha de São Paulo. 25/04/2026. Disponible en: https://www1.folha.uol.com.br/equilibrioesaude/2026/04/voce-deve-confiar-em-conselhos-de-saude-de-um-chatbot-de-ia.shtml. Consultado en: 25/04/2026.
[4] Decir que Babbage inventó solo la máquina diferencial es una exageración, ya que Ada Lovelace, considerada la «primera programadora de la historia» (Ibidem, p. 68), le ayudó en la instrucción y programación de los algoritmos de la máquina (Ibidem, p. 69). Para una crítica feminista a la historia de la ciencia y a los sucesivos borramientos del papel de la mujer en la producción del conocimiento, véase Merchant (2025).
[5] La noción de fetichismo que utilizamos es la de Karl Marx (2017). En el tipo capitalista de relación social, «los productos del cerebro humano parecen tener vida propia, como figuras independientes que se relacionan entre sí y con los hombres. Así es como se presentan los productos de la mano humana en el mundo de las mercancías» (Ibidem, p. 148).
[6] El trabajo mediado por plataformas digitales intensifica una forma de remuneración típica del inicio de la Revolución Industrial, el salario por pieza, tal como describe Karl Marx (2017). La remuneración en andenes de entrega y transporte de pasajeros y microplataformas de trabajo se realiza en función del trabajo realmente realizado, sin tener en cuenta el tiempo que el trabajador está disponible para el andén (Grohmann; Salvagni, 2023; Grohmann, 2025).
[7] Mechanical Turk se refiere a un autómata creado en el siglo XVIII que supuestamente realizaba movimientos de ajedrez sin intervención humana. Pero, en realidad, había una persona dentro de la máquina haciendo los movimientos (Pasquinelli, 2023).
[8] Según un informe de la Organización Internacional del Trabajo, el aumento de la oferta de mano de obra en el contexto de la pandemia de Covid-19 no se adaptó a la demanda de tareas disponibles en las plataformas, lo que provocó una mayor competencia entre los trabajadores y devaluó aún más la compensación por pieza (OIT, 2021, p. 20).
[9] Esto también supuso nuevas experiencias de lucha colectiva en una nueva categoría de trabajo que surgió de las transformaciones en el mundo laboral, los trabajadores plataformados/de aplicaciones, especialmente los repartidores. Un relato de estas experiencias de lucha puede verse en Assad (2024).
[10] Según Braz (2021, p. 167-8), existen unas 18 plataformas de microtrabajo especializadas en entrenamiento y procesamiento de datos de IA operando en Brasil.
[11] Tarea nombra las tareas que se ofrecen dentro de las plataformas de microtrabajo.
[12] Nos referimos a la corriente teórica de la sociedad posindustrial (Bell, 1974; Gorz, 2005; Hardt, M; Negri, A, 2005), quien de diferentes maneras indicó que la aparición e intensificación de la automatización del trabajo y la imposibilidad de cuantificar la explotación del trabajo intelectual e inmaterial pondría a raya la teoría del valor de Karl Marx (2017), decretando el fin de la sociedad industrial y su modelo fabril.
[13] Un argumento más convincente sobre la disminución del empleo es el empeoramiento de la estancación económica capitalista ante décadas de sobrecapacidad productiva y disminución de las inversiones en manufactura (Benanav, 2025, p. 72). El desplazamiento de trabajadores del sector manufacturero al sector servicios y el subempleo son causados por la desindustrialización de la economía global y su incapacidad para absorber el excedente de fuerza laboral (Ibidem, p. 77), con tendencia a agravar la precariedad y la inseguridad legal del trabajo (Ibidem, p. 91).
[14] La materialidad de la nube puede verse en Derechos de Codificación. Disponible en: https://www.cartografiasdainternet.org/. Consultado en: 26/12/2025.
[15] Recientemente, durante la guerra de Irán contra Estados Unidos e Israel, el ejército iraní bombardeó un data centers de Amazon en los Emiratos Árabes Unidos, con la justificación de que almacenaba datos de inteligencia militar. Las infraestructuras de IA y data centers están cada vez más entrelazadas con el complejo militar-industrial. Biddle, Sam. «El uso militar de la IA convierte a las Big Tech en un objetivo de guerra». Intercept. Disponible en: https://www.intercept.com.br/2026/04/02/data-centers-guerra-big-techs/. Consultado en: 30/06/2026.
[16] Hay una combinación de elementos legales e ilegales por parte de las Big Tech en la búsqueda de minerales. Como ejemplo, la explotación ilegal de oro en tierras indígenas en la Amazonía brasileña, véase Camargos (2022).
[17] Fernandes, Adriana; Brasil, Mariana. «Lula firma diputado con exención fiscal para reducir la dependencia de data centersfuera del país». Folha de São Paulo, 17/09/2025. Disponible en: https://www1.folha.uol.com.br/mercado/2025/09/lula-assina-mp-com-isencao-de-impostos-para-reduzir-dependencia-de-data-centers-de-for a-do-pais.shtml. Consultado el 26/12/2025.
[18] Lovisi, Pedro. «Los data centers exigirán mucho a la ya sobrecargada red eléctrica de Brasil.» Folha de São Paulo, 20/12/2025. Disponible en: https://www1.folha.uol.com.br/mercado/2025/12/data-centers-vao-exigir-muito-da-ja-tensionada-rede-eletrica-do-brasil.shtml. Consultado en: 26/12/2025.
[19] Gobierno Federal de Brasil. «MP crea Redata, que estimula los Centros de Datos y impulsa la economía digital del país». Disponible en: https://www.gov.br/mdic/pt-br/assuntos/noticias/2025/setembro/mp-cria-o-redata-que-estimula-datacenters-e-impulsiona-economia-digital-no-brasil. Consultado en: 29/04/2026.
[20] Industry 4.0, un proyecto estratégico de desarrollo tecnológico del gobierno alemán presentado en la Feria de Hannover de 2011, tenía como objetivo aumentar la productividad laboral en el sector industrial para sortear la crisis económica de 2008 (Carreira, 2024). Introduciendo componentes de la industria del software en la fábrica, inteligencia artificial, aprendizaje automático, sistemas ciberfísicos, Fábricas inteligentes y el internet de las cosas (IoT) han reorganizado el modelo de producción (Ibidem). En Brasil, fábricas de automóviles como Mercedes-Benz en ABC Paulista y Jeep en Goiana en Pernambuco implementan tecnologías de la Industria 4.0, lo que permite añadir valor hasta en un 70% de la jornada laboral, superando la eficiencia del modelo de fábrica de Toyota, que añadió entre un 60% y un 65% (Tonelo, 2025).
[21] Martins, Laís; Amorim, Francisco. «TikTok construirá un mega data centersen una ciudad con un historial de sequía en Ceará». Intercept, 22/05/2025. Disponible en: https://www.intercept.com.br/2025/05/22/tiktok-data-center-cidade-seca-no-ceara/. Consultado en: 26/12/2025.
[22] Lo mismo. «Transformación energética: El data center de TikTok utilizará energía equivalente al consumo de 2,2 millones de brasileños, revela un estudio interno». Intercept, 03/07/2025. Disponible en: https://www.intercept.com.br/2025/07/03/data-center-tiktok-energia-estudo-interno/. Consultado en: 28/12/2025.
[23] Ibidem.
[24] La web de The Intercept ha lanzado una herramienta que permite calcular cuánto tiempo consumirá una ciudad determinada la cantidad de energía que consume el centro de datos de TikTok en un año. Para consultar tu ciudad, consulta «Descubre quién consume más energía: el data center de TikTok o tu ciudad». Martins, Laís; Amorim, Francisco; Pereira, Vinícius. Intercept, 24/07/2025. Disponible en: https://www.intercept.com.br/2025/07/24/descubra-quem-gasta-mais-energia-data-center-tiktok-ou-a-sua-cidade/. Consultado en: 28/12/2025.
[25] Ibidem.
[26] Martins, Laís. «Los pueblos indígenas Anacé protestan contra el Centro de Datos de TikTok en Ceará y piden la suspensión de las licencias medioambientales». Martins, Laís. Intercept, 04/08/2025. Disponible en: https://www.intercept.com.br/2025/08/04/indigenas-anace-protestam-data-center-tiktok-ceara/. Consultado en: 28/12/2025.
[27] Ibidem.
[28] Lo mismo. «Ceará autoriza al data center de TikTok a usar siete veces más agua de la prevista en la licencia medioambiental». Intercept, 27/10/2025. Disponible en: https://www.intercept.com.br/2025/11/27/ceara-autoriza-data-center-tiktok-sete-vezes-mais-agua-licenciamento/. Consultado en: 28/12/2025.
[29] Nunca las capacidades productivas y tecnológicas habían sido tan eficientes en producir valores de uso vitales para el suministro de las necesidades humanas como lo son hoy. Sin embargo, su estado actual responde a todas las crisis de los elementos que condicionan el desarrollo histórico capitalista: economía, política, sociedad, trabajo y, especialmente en el siglo XXI, la crisis medioambiental. «Dada la intensidad y el poder productivo del trabajo, la parte de la jornada laboral social necesaria para la producción material será la más corta, y por tanto cuanto mayor sea la porción de tiempo disponible para la libre actividad intelectual y social de los individuos, más equitativamente se distribuye el trabajo entre todos los miembros capaces de la sociedad, y menos podrá un estrato social evadir la necesidad natural del trabajo, Echándolo sobre los hombros de otra capa. El límite absoluto para la reducción de la jornada laboral es, en este sentido, la generalización del trabajo. En la sociedad capitalista, el tiempo libre se produce para una clase, transformando toda la vida de las masas en tiempo de trabajo» (Marx, 2017, p. 597).
