Al contrastar el histórico Informe Brundtland “Nuestro Futuro Común” (ONU, 1987) con el manifiesto “El futuro es para todos” de Mark Zuckerberg (2026), se evidencia el lenguaje de la sostenibilidad coexistiendo con un modelo de negocio extractivista. Más allá de la simple extracción de recursos físicos, la IA opera como un mecanismo voraz que mercantiliza datos, trabajo humano y energía a escala industrial, consolidando el poder en manos de un puñado de corporaciones. La “nube” depende de recursos de la Tierra.
Aunque el artículo del CEO de Meta apela a un destino colectivo, deja expuesta también una contradicción insalvable entre la narrativa de abundancia y su impacto operativo real. La irrupción de la inteligencia artificial nos obliga a revisar los compromisos globales y, acaso, redefinir conceptos. Cuando líderes tecnológicos evocan un «futuro para todos», ¿de qué futuro se habla en realidad?
Geoffrey Hinton, referente fundamental de la IA y reciente Premio Nobel de Física, no se cansa de explicar que existe una probabilidad estimada de entre el 10% y el 20% de que los sistemas de IA superen el control humano en las próximas décadas.
Democratización discursiva frente al monopolio de la infraestructura
El Informe Brundtland de 1987 acuñó el concepto de «desarrollo sostenible», advirtiendo sobre los límites ecológicos del planeta y reclamando equidad e igual transferencia tecnológica entre el Norte y el Sur global.
Zuckerberg utiliza este mismo enfoque al argumentar en su ensayo que el poder de la inteligencia artificial no debe concentrarse en «unas pocas instituciones», proponiendo modelos abiertos para empoderar a personas, investigadores y emprendedores.
¿Se trata de una verdadera democratización? El verdadero poder de la IA no reside en la liberación de sus modelos, sino en la infraestructura física subyacente —procesadores de última generación, capital masivo y un consumo energético vertiginoso—, recursos concentrados en un oligopolio de proveedores en la nube. Mientras el futuro se promete democratizado, el control técnico y la monetización permanecen centralizados.
¿Sostenibilidad en el papel y greenwashing digital?
En 1987, la ONU estableció que el progreso económico no podía darse destruyendo el medio ambiente de las futuras generaciones.
Zuckerberg intenta alinear su manifiesto con esta exigencia dedicando un apartado a la sostenibilidad, asegurando que sus centros de datos figuran entre los más eficientes en agua del mundo y prometiendo ser «positivo en agua» para el año 2030.
Frente a la promesa hídrica a futuro, los datos actuales revelan un duro retroceso ambiental. Meta, por caso, abandonó la iniciativa global corporativa de energías renovables RE100 en julio de 2026 tras diez años de membresía debido al uso masivo de gas natural al que está recurriendo para alimentar la insaciable demanda eléctrica de sus servidores de IA. Recurrir a la conservación del agua mientras se abandona la descarbonización para sostener la infraestructura algorítmica podría ser percibido como un ejercicio de greenshouting.
Solucionismo tecnológico frente a la evidencia científica
El informe de 1987 se cimentó en la ciencia climática y las ciencias sociales, y constituyó un antes y un después en la manera en la que nos relacionamos con la naturaleza. El manifiesto de Zuckerberg navega en aguas de utopismo tecnológico: asegura que la superinteligencia —asistente de IA hipercapacitado y personalizado que trabaja 24/7 para empoderar a cada individuo— permitirá crear negocios, aprender y avanzar en salud y calidad de vida.
La realidad de la industria se presenta mucho más austera. Algunos datos para pensar: el Índice de IA de Stanford 2026 reportó tasas de «alucinación» de entre el 22 % y el 94 % en los modelos líderes. Todos los que usamos de alguna u otra manera la asistencia de la IA sabemos de esto: nuestro asistente nos responde siempre, pero la veracidad y la coherencia no están presentes cada vez.
Pensemos en el recorrido de Siri (desde 2011) o Alexa (desde 2014): tras años de entrenamiento a costa de humanos y millones de interacciones, la fricción persiste. Más allá de los memes que circulan en redes sobre su dificultad para entendernos —que, seamos honestos, todos hemos experimentado—, hay una realidad técnica de fondo: esa «superinteligencia» que se nos vende sigue chocando contra el muro de nuestra propia complejidad humana. La promesa de un asistente que realmente nos comprenda sigue siendo, por ahora, una expectativa por alcanzar.
Respuesta y aprendizaje: hacia una IA verdaderamente regenerativa
Frente a los discursos que justifican la expansión corporativa mediante el acaparamiento de poder de cómputo, el aumento de combustibles fósiles y la extracción opaca de datos, la respuesta no es frenar la innovación, pero sí cultivar una cultura ciudadana capaz de exigir que se rija por la economía de triple impacto.
Ya existen alternativas en marcha y provienen de la Green AI. Se trata de iniciativas comunitarias e independientes que desarrollan modelos de lenguaje pequeños (SLM, por sus siglas en inglés), diseñados para ser altamente eficientes, consumir una fracción mínima de energía y operar de manera local.
Hay que decirlo: la transición hacia infraestructuras descentralizadas y limpias enfrenta barreras severas en financiamiento, producción de hardware y leyes de regulación energética que la industria global aún no ha resuelto plenamente.
La interdependencia no es una teoría, es un límite físico: ¿el progreso tecnológico es legítimo si saquea el futuro de las próximas generaciones?
Un punto azul y todos adentro
Los 39 años que separan el Informe Brundtland del manifiesto de Zuckerberg marcan un abismo ético; mientras la narrativa digital nos induce a una amnesia ecológica, urge que las generaciones que conocieron un mundo de bienes comunes actúen como memoria viva frente a escenarios de colapso.
Revalorizar la cultura del cuidado —sepultada hoy bajo el brillo de las pantallas— es de vital importancia. Una tecnología sostenible no es una utopía, pero exige un control firme: desde la mina donde nace el chip hasta el último kilovatio del algoritmo, todo proceso debe estar sometido a un escrutinio transparente y en tiempo real.
Inmersos en la tensión entre la promesa de la IA «omnipresente» y la realidad de una tecnología que a menudo fracasa en la comprensión básica del contexto humano, conviene recordar que no hay progreso posible sobre un planeta agotado. La lección de Brundtland sigue vigente y más necesaria que nunca: un desarrollo que no sostiene y regenera el tejido social y planetario termina siendo una forma sofisticada de erosión.
Igualmente importante es no olvidar que —de momento— sigue dependiendo de nosotros, los humanos, diseñar el futuro.
