Sep 27, 2026 | Actualidad, Columnas, Política
Un análisis profundo sobre el modelo económico del Gobierno, que contrasta el orden fiscal con el deterioro del empleo, la informalidad y la vida cotidiana de los argentinos.
Por: Sergio Marcelo Mammarelli
Abogado laboralista, especialista en negociación colectiva.
Ex Titular de la Catedra de Derecho del Trabajo y Seguridad Social de la Universidad Nacional de la Patagonia.
Autor de varios libros y Publicaciones.
Ex Ministro Coordinador de la Provincia del Chubut
Buenos Aires, domingo 27 septiembre (PR/26) — El equilibrio fiscal puede ordenar las cuentas públicas. Lo que no puede hacer, por sí solo, es crear trabajo, formalizar a quienes están afuera ni reconstruir una sociedad que empieza a vivir peor.
Hay una pregunta que el Gobierno evita porque no cabe en una planilla de Excel: ¿de qué sirve ordenar las cuentas del Estado si, al mismo tiempo, se desordena la vida de millones de argentinos?
La respuesta oficial es conocida. Primero el equilibrio fiscal. Después la estabilidad. Luego la inversión. Finalmente, algún día, el trabajo. Es una especie de vía crucis económico en el que siempre se le pide sacrificio al mismo creyente y la resurrección queda para el próximo trimestre.
Pero los últimos datos ya no permiten describir lo que sucede como una transición incómoda hacia un futuro luminoso. La economía puede mostrar variables financieras más ordenadas y, al mismo tiempo, ofrecer menos trabajo protegido, más informalidad y una red social cada vez más discrecional. Ésa es la verdad del modelo: el Excel mejora mientras la vida se precariza.
1. El empleo que crece hacia abajo
En el segundo trimestre de 2026, la desocupación llegó al 7,9%, el registro más alto de la gestión de Javier Milei. En el Gran Rosario alcanzó el 11,5%; en el Gran Córdoba, el 10,5%; Mar del Plata llegó al 9,9%; Bahía Blanca al 9,7%, y Comodoro Rivadavia al 9,2%.
No es toda la Argentina la que tiene desempleo de dos dígitos. Conviene decirlo con precisión. El promedio nacional todavía está lejos del 18,4% que el Menemismo alcanzó en mayo de 1995. Pero cuando Rosario y Córdoba dejan de ser motores de empleo para transformarse en los principales centros de desocupación, no estamos frente a una curiosidad estadística. Estamos frente a una advertencia nacional.
El deterioro se explica, en parte, porque cada vez más personas necesitan trabajar y salen a buscar una ocupación que la economía no genera en la misma proporción. La actividad aumentó más que el empleo. Detrás de esa diferencia hay escenas familiares concretas: una esposa que empieza a buscar trabajo porque el sueldo del marido ya no alcanza; un jubilado que vuelve a hacer changas; un joven que acepta repartir durante doce horas; un trabajador que busca una segunda ocupación para pagar la tarjeta.
Por eso pueden crecer al mismo tiempo la cantidad de ocupados y la cantidad de desocupados. No es el milagro del mercado. Es la desesperación de los hogares.
El dato más grave, sin embargo, no es solamente cuántas personas no encuentran empleo. Es qué clase de empleo consiguen quienes todavía logran trabajar. La informalidad alcanzó al 45% de los ocupados: alrededor de 6,1 millones de personas solamente en los 31 aglomerados relevados por la Encuesta Permanente de Hogares. La formalidad quedó en el 54,9%.
Dicho de otra manera: por cada cien trabajadores formales ya existen aproximadamente ochenta y dos informales. No porque la periferia laboral se haya incorporado al sistema, sino porque el sistema formal retrocede hacia la periferia.
Además, la informalidad ya no puede presentarse como una suma de actividades independientes o pequeños emprendimientos. Casi seis de cada diez informales son asalariados que trabajan para un empleador, pero lo hacen sin registración. El resto incluye una proporción creciente de cuentapropistas, muchas veces de baja calificación, escasa productividad y peores ingresos.
Casi el 17% de quienes tienen una ocupación busca otra. La subocupación ronda el 11,5%. Tener trabajo dejó de ser la frontera entre la integración y la pobreza. Ahora también hay que preguntar cuántas horas se trabajan, cuánto se cobra y qué derecho acompaña ese ingreso.
2. La quimera de la reforma laboral
Frente a este cuadro, el Gobierno ofreció una respuesta casi exclusivamente jurídica. Desde la reforma incluida en la Ley Bases hasta la nueva Ley de Modernización Laboral, presentó cada flexibilización como la llave que abriría las puertas del empleo formal. Menos multas, períodos de prueba más extensos, nuevas modalidades de contratación, menores responsabilidades y una registración supuestamente más sencilla.
Se nos explicó que, una vez liberado del miedo al juicio laboral, el empresario correría a contratar trabajadores. Como advertí entonces, la promesa confundía el costo de contratar con la razón por la cual se contrata.
Es cierto que la reforma más reciente todavía tiene poco tiempo de vigencia y sería intelectualmente deshonesto atribuirle por sí sola todo el deterioro laboral. Pero también es cierto que el proceso de flexibilización comenzó antes y que la dirección prometida no apareció. La informalidad no retrocedió. Avanzó. El empleo formal no desplazó al trabajo en negro. Quedó cada vez más cerca de ser alcanzado por él.
La razón es sencilla y, quizá por eso, insoportable para quienes creen que la economía puede gobernarse con un manual de consignas: nadie incorpora a un trabajador que no necesita. Y mucho menos lo registra si su empresa vende menos, trabaja por debajo de su capacidad, enfrenta tarifas crecientes, crédito escaso y un mercado interno debilitado.
Las reglas laborales importan. La litigiosidad, la carga tributaria, la burocracia y la incertidumbre también. Pero actúan después de que existe la decisión económica de contratar. Primero debe haber producción, inversión, ventas y demanda. Recién entonces el empresario evalúa en qué condiciones incorpora personal. El Gobierno quiso invertir el orden de los factores y descubrió que, en la economía real, el producto sí se altera.
Mientras tanto, el trabajador informal paga la cuenta. El Instituto Interdisciplinario de Economía Política de la UBA y el CONICET calculó que, comparando personas con igual edad, educación, sexo y región, dentro de la misma actividad y en empresas de tamaño semejante, la penalidad salarial de la informalidad rondaba el 38%. Donde un trabajador formal percibía cien, uno informal recibía apenas sesenta y dos.
Y no se trata solamente del salario. El informal no tiene aportes jubilatorios derivados de su empleo, obra social vinculada a la relación ni protección efectiva frente al despido, el accidente o la enfermedad. En demasiados casos, el aguinaldo, las vacaciones y la licencia dejan de ser derechos para convertirse en favores sujetos al humor o a la capacidad económica de quien contrata.
Una reforma laboral puede simplificar procedimientos, reducir costos y redistribuir riesgos entre empresarios y trabajadores. Lo que no puede hacer es fabricar clientes, reactivar una fábrica, financiar una pyme o reemplazar una política productiva. Para crear empleo hace falta que alguien necesite producir más. Todo lo demás es arquitectura jurídica alrededor de una silla vacía.
3. El espejo de los años noventa
El Menemismo ya había ensayado una ilusión semejante. Durante los años noventa se sucedieron reformas destinadas a flexibilizar la contratación y reducir costos laborales. La convertibilidad frenó la inflación, abrió la economía y llenó las vidrieras de productos importados. Durante un tiempo pareció suficiente.
Después aparecieron las fábricas cerradas, las privatizaciones sin reconstrucción productiva, los pueblos ferroviarios abandonados y la desocupación masiva. En mayo de 1995 el desempleo alcanzó el 18,4%, y continuó en niveles extraordinariamente altos durante el resto de la década.
Esa cifra no demuestra por sí sola que la flexibilización haya causado el desempleo. Pero destruye la ingenuidad de sostener que quitar derechos crea automáticamente puestos de trabajo. La legislación puede facilitar o dificultar una contratación que la economía necesita. No puede inventar esa necesidad.
Milei no es Menem y la Argentina de 2026 no es la de 1995. Tampoco la desocupación nacional actual tiene aquella magnitud. Pero los modelos no necesitan ser idénticos para compartir una lógica: presentar el ajuste como una operación técnica inevitable, convertir la apertura y el equilibrio en fines y no en instrumentos, señalar el costo laboral como obstáculo y prometer que la prosperidad llegará después de que la sociedad soporte el tratamiento.
El problema es que el paciente ya empezó a perder órganos.
4. El presupuesto que confiesa el modelo
La Argentina conoce demasiado bien los desastres provocados por el déficit, la emisión sin respaldo, el endeudamiento irresponsable y la utilización del presupuesto como una ficción destinada a financiar aventuras electorales. Sería absurdo negar la necesidad de ordenar las cuentas públicas. Но existe una diferencia enorme entre equilibrar el Estado y convertir el equilibrio en una religión pagana, con sus dogmas, sus sacerdotes y, especialmente, sus sacrificios humanos.
El Gobierno acaba de enviar al Congreso el Presupuesto 2027. No es simplemente una estimación de recursos y gastos. Es el último presupuesto completo antes de las elecciones presidenciales y, por lo tanto, la primera plataforma electoral de Javier Milei para intentar su reelección.
Allí está escrito no sólo el programa económico del próximo año. También está expresada una idea de país. Quién importa, quién sobra, quién merece protección y quién puede ser abandonado en nombre de la estabilidad.
El Presupuesto 2027 no es una colección inocente de números. Es la confesión escrita del modelo. Allí se descubre quién importa, quién puede esperar y quién debe pagar.
El Gobierno proyecta crecimiento del 4%, inflación del 18%, salarios aumentando por encima de los precios y un nuevo superávit financiero. Si esas previsiones se cumplen, habrá una mejora macroeconómica indudable. Negarlo sería reemplazar el análisis por la militancia.
Pero un presupuesto no se juzga solamente por lo que promete para mañana. También se juzga desde qué piso parte, qué pérdidas consolida y qué protecciones vuelve discrecionales. Una recuperación porcentual puede lucir importante en una planilla y seguir siendo insuficiente después de tres años de motosierra.
El proyecto original asignó $7,349 billones a las universidades nacionales, mientras el Consejo Interuniversitario Nacional estimó necesidades cercanas a $11 billones. La diferencia ronda los $3,65 billones. El Gobierno ya admitió que revisará la partida durante la negociación parlamentaria. La concesión no desmiente el problema: lo confirma.
Se podrá discutir la eficiencia universitaria, sus controles, la duración de las carreras y los defectos de algunas administraciones. Todo debe auditarse. Pero una auditoría procura mejorar una institución. El desfinanciamiento busca disciplinarla o reducirla.
Existe, además, una contradicción productiva. Se acusa a la universidad pública de ser un gasto improductivo justo cuando el mercado laboral expulsa jóvenes y premia empleos de baja calificación. ¿Qué futuro imagina un país que abarata el trabajo y encarece el conocimiento? Argentina necesita más técnicos, ingenieros, médicos, científicos y docentes, no una juventud obligada a elegir entre una plataforma y la emigración.
La misma lógica aparece en la Asignación Universal por Hijo. El proyecto pretende eliminar su fórmula de actualización automática sin establecer otra equivalente. Cuando la informalidad alcanza al 45%, cuando más familias dependen de una prestación destinada precisamente a trabajadores informales y desocupados, el Estado se reserva la facultad de decidir cuánto actualizar y cuándo hacerlo.
Es una paradoja demasiado perfecta para ser casual: el modelo produce más informalidad y, al mismo tiempo, debilita la protección destinada a quienes viven en ella.
Con los jubilados ocurre algo parecido. Los haberes se actualizan, pero el bono de $70.000 permanece congelado desde marzo de 2024. En la Argentina, congelar no significa conservar. Significa licuar. Cada mes el Gobierno puede anunciar que el bono continúa existiendo mientras compra menos medicamentos, menos alimentos y menos días de tranquilidad.
En discapacidad, el texto original pretendió reemplazar el valor universal del nomenclador por un sistema en el que cada financiador pudiera fijar sus valores sobre la base de un piso. La propuesta quedó bajo revisión después de provocar rechazo social y resistencia dentro de los propios bloques aliados. Otra vez, el Gobierno retrocede no porque haya advertido espontáneamente el daño, sino porque descubrió su costo político.
Según los análisis presupuestarios disponibles, incluso con algunas mejoras nominales, el gasto educativo proyectado continúa alrededor de un 44% por debajo de 2023; discapacidad, cerca de un 24%; e infraestructura y vivienda, más de un 70%. Un pequeño aumento sobre un piso demolido no reconstruye lo amputado.
La motosierra no corta en todas las direcciones. Tiene GPS.
No estamos discutiendo si el Estado debe gastar sin límites. Estamos preguntando por qué el límite siempre aparece antes frente al débil y después frente al poderoso. Por qué el equilibrio fiscal necesita ajustar a quien cobra una AUH, pero rara vez se anima a revisar integralmente los beneficios tributarios, los regímenes promocionales, las exenciones sectoriales o los privilegios económicos acumulados durante décadas.
Para algunos hay mercado. Para otros, sacrificio.
Y después se pretende que ambos voten con el mismo entusiasmo.
El superávit nacional y el déficit provincial
El presupuesto también confirma otra constante del modelo: una parte sustancial del equilibrio nacional se construye trasladando el desequilibrio hacia las provincias.
La Nación recauda, retiene y ajusta. Las provincias deben mantener hospitales, escuelas, rutas y servicios públicos. Cuando faltan los recursos, el gobernador debe aumentar impuestos, endeudarse, paralizar obras o enfrentar el conflicto social.
Después, desde Buenos Aires, se anuncia que el Estado nacional alcanzó el superávit. Es una contabilidad creativa: el déficit no desaparece, simplemente cambia de domicilio.
Esto resulta particularmente grave para las provincias patagónicas. Las distancias son mayores, el clima encarece cualquier obra, la infraestructura resulta indispensable y las economías regionales necesitan rutas, conectividad, energía y servicios básicos. Gobernar Santa Cruz, Chubut, Río Negro o Tierra del Fuego no cuesta lo mismo que administrar veinte cuadras alrededor del Obelisco.
Pero el Excel libertario desconoce la geografía. Para la planilla, un kilómetro es siempre un kilómetro. Para quien vive en el interior profundo, puede ser la distancia entre recibir atención médica o quedar abandonado.
Ese centralismo fiscal está destruyendo el vínculo con los gobernadores que ayudaron al Gobierno a aprobar sus principales leyes. Gobernadores que acompañaron reformas, prestaron legisladores, garantizaron quórum y aceptaron costos políticos en sus provincias. Ahora descubren algo que muchos sospechaban: para la Casa Rosada, el diálogo no es una construcción política. Es un sistema de alquiler de votos.
Gustavo Sáenz fue uno de los primeros en marcar distancia. Después de reunirse con funcionarios nacionales denunció falta de reciprocidad y deslealtad. No es un gesto menor. Salta había sido una de las provincias que ofrecieron cooperación parlamentaria al oficialismo.
El problema para Milei es que Sáenz puede ser el primero, pero difícilmente sea el último. En un año electoral, ningún gobernador quiere aparecer explicando por qué votó un presupuesto que desfinancia a su provincia, congela obras y recorta prestaciones sociales. Mucho menos cuando el Gobierno nacional pretende competirle territorialmente con candidatos propios.
La alianza era tolerable mientras sus beneficios resultaban recíprocos. Cuando la Nación exige obediencia y, al mismo tiempo, abandona a las provincias, deja de existir una coalición. Queda apenas un sistema de sometimiento.
Patricia cortó los hilos
La crisis adquirió otra dimensión cuando Patricia Bullrich reconoció que los votos no están para eliminar las PASO y dejó trascender su sorpresa frente a modificaciones sensibles del presupuesto, particularmente en discapacidad, que no habría sido discutidas en la mesa política.
El dato es explosivo.
Bullrich fue ministra de Seguridad, candidata presidencial, aliada decisiva de Milei en 2023 y luego jefa del oficialismo en el Senado. Puso su capital político, su partido y una porción importante de su electorado al servicio del proyecto libertario.
Ahora descubre que la enviaban a buscar consensos sobre decisiones que ella misma no conocía.
La figura utilizada fue brutal: sentirse un títere.
Todo títere supone la existencia de un titiritero. Y todo titiritero cree que puede mover los hilos sin que el muñeco descubra quién maneja sus brazos. Durante mucho tiempo, Bullrich aceptó representar el papel que le habían asignado. Defendió decisiones incómodas, contuvo aliados y justificó contradicciones. Pero una cosa es acompañar un Gobierno y otra muy distinta prestar el cuerpo para que otro haga política desde las sombras.
Su advertencia respecto de las PASO tiene además una consecuencia inesperada. El Gobierno pretende eliminarlas porque necesita impedir cualquier competencia interna que cuestione la candidatura presidencial de Milei y el control político de Karina Milei.
La apertura de las colectoras permitiría, a su vez, concentrar detrás del Presidente diferentes ofertas provinciales, aunque esas mismas fuerzas compitan entre sí en cada distrito. Es decir: unidad obligatoria arriba y fragmentación conveniente abajo.
Una ingeniería electoral hecha a medida. Pero si la reforma fracasa y las PASO permanecen vigentes, podría abrirse una puerta que hoy parece improbable, aunque ya no imposible: que alguien decida disputar desde adentro la candidatura presidencial de 2027.
Patricia Bullrich conoce ese camino. Ya compitió en una primaria presidencial, derrotó a Horacio Rodríguez Larreta y obtuvo casi una cuarta parte de los votos en la elección general de 2023.
¿Se animaría a enfrentar a Milei?
Hoy no existe una candidatura lanzada. No obstante, la sola aparición de esa hipótesis revela cuánto cambió el clima dentro del oficialismo. Hace algunos meses parecía imposible imaginar una competencia interna. Ahora comienza a discutirse quién podría encabezarla.
Las PASO que el Gobierno quiere eliminar podrían convertirse en el instrumento para discutir el liderazgo del propio Presidente. La reforma electoral dejó entonces de ser una cuestión institucional. Se transformó en un mecanismo de supervivencia familiar.
5. Cuando el equilibrio desequilibra la vida
Éste es el corazón del debate. El equilibrio fiscal es una condición necesaria. No es una política de desarrollo. Una familia tampoco vive de tener la libreta ordenada si nadie consigue trabajo, los hijos abandonan sus estudios, el abuelo no compra los remedios y la persona con discapacidad pierde al prestador.
La inflación más baja es una conquista valiosa. Negarlo sería una necedad. Pero utilizar esa conquista como permiso para tolerar desempleo, informalidad, degradación salarial y abandono social sería otra necedad, todavía más peligrosa.
La estabilidad sólo puede transformarse en progreso si se combina con producción, crédito para las pymes, infraestructura, educación, ciencia, federalismo y un mercado interno capaz de comprar aquello que las empresas producen. Sin esas condiciones, la reforma laboral no crea empleo: apenas administra la precariedad.
Un gobierno puede equilibrar el Tesoro y desequilibrar la Nación. Puede bajar la inflación y aumentar la incertidumbre. Puede mejorar una planilla y empeorar millones de biografías. Puede incluso ganar tiempo electoral exhibiendo el orden de las variables mientras debajo se desordena todo aquello que no cotiza en los mercados: el trabajo, la educación, la vejez y la dignidad.
El problema del equilibrio fiscal nunca fue el equilibrio fiscal. El problema siempre fue quién paga la cuenta.
La verdadera pregunta no es si el modelo cierra. Claro que cierra. Cierran fábricas, cierran oportunidades, cierra el acceso al conocimiento, cierra la puerta del empleo formal y cierra el futuro de quienes sólo pueden ofrecer su trabajo.
El problema es que, cuando un modelo cierra de esa manera, lo que termina cerrando es el país.
Por Sergio Mammarelli
Primicias Rurales
Sep 27, 2026 | Actualidad, Columnas, Desarrollo Humano, Especial
Una reflexión profunda sobre los vínculos humanos, el amor y la naturalidad de las relaciones a través de la metáfora del curso de un río.
A veces la vida se parece a un río entre montañas: avanza, tropieza con piedras, cambia de rumbo y, aun así, sigue su camino. En esta columna quiero compartir pensamientos, historias y pequeñas escenas de la vida cotidiana que nos invitan a mirar las cosas desde otro lugar, con curiosidad, humor y, por qué no, un poco de emoción.
¿Por qué los ríos no suben la montaña?
Una tarde, mientras miraba correr un río entre las piedras, alguien hizo una pregunta extraña:
—¿Por qué los ríos no suben la montaña?
La respuesta parecía sencilla … porque el agua busca bajar … porque sigue la pendiente … porque la gravedad la lleva hacia donde puede avanzar ….
Pero la pregunta quedó flotando y empezó a parecer menos geográfica y más humana.
También las relaciones tienen pendientes.
Y hay una imagen linda ahí: los ríos no , suben la montaña porque su destino en seguir la pendiente. A veces, avanzar no es ir hacia arriba; a veces es encontrar el cauce por el que uno puede seguir.
Hay vínculos que fluyen, conversaciones que encuentran su cauce. Personas con las que uno puede ser sin empujar nada. No hace falta perseguir. No hace falta insistir.
No hace falta escalar una montaña para que el otro se quede.
Todo ocurre con cierta naturalidad, como el agua.
Pero hay relaciones distintas.
Relaciones en las que uno empuja…Sostiene…Insiste….Espera….Justifica…..Vuelve a intentarlo…..Sube y vuelve a subir.
Como si quisiera obligar al río a ir en dirección contraria.
A veces alguien ama así.
Contra la pendiente. Contra la distancia. Contra la indiferencia.Contra todo aquello que muestra que el vínculo ya no encuentra su cauce.
Y entonces aparece el cansancio.
Porque subir una montaña exige fuerza.
Y ninguna relación debería requerir que una sola persona haga todo el esfuerzo de forma permanente.
Eso no significa que los vínculos verdaderos sean fáciles.
Los ríos también encuentran piedras. Se desvían. Se angostan. Se golpean contra las orillas.
A veces casi desaparecen. Pero siguen avanzando.
La diferencia está ahí.
Una cosa es superar obstáculos juntos y otra muy distinta es empujar solo algo que no quiere moverse.
Hay relaciones en las que ambas personas buscan una salida.
Y hay otras en las que una intenta construir un cauce mientras la otra ya ha tomado otro camino.
Entonces quizás aprender a querer también sea aprender a reconocer la pendiente.
Entender cuándo insistir. Cuándo acompañar. Cuándo esperar y cuándo dejar correr.
Porque no todo lo que se aleja está perdido, a veces simplemente está siguiendo su naturaleza.
Y no todo lo que uno suelta deja de importar.
Hay personas que pasan por nuestra vida como un río. Nos atraviesan. Nos dejan algo. Cambian nuestro paisaje.
Y después continúan.
Uno puede quedarse mirando el agua que se va y preguntarse por qué no vuelve hacia arriba.
Pero el río no está huyendo, está siguiendo su curso.
Tal vez las relaciones humanas sean parecidas. No todas están hechas para durar para siempre.
Algunas están hechas para acompañarnos durante un tramo, otras desembocan en algo enorme y algunas se secan antes de llegar.
Lo difícil es aceptar que querer no siempre basta para cambiar la dirección del agua.
Quizás por eso los ríos no suben la montaña, para recordarnos que hay cosas que no se sostienen por fuerza.
Que el amor no debería ser una lucha permanente contra la pendiente, que una relación sana necesita movimiento de ambos lados.
Y que, a veces, dejar de empujar no significa rendirse, sino comprender.
El río no sube la montaña.
Y tal vez nosotros tampoco debamos hacerlo cada vez que alguien decide estar del otro lado.
Por Susana Tribiani especial para Primicias Rurales
Versión en inglés:
Why Don’t Rivers Flow Up the Mountain?
By Susana Tribiani for Primicias Rurales (English version)
One afternoon, while watching a river flow among the rocks, someone asked a strange question:
—Why don’t rivers flow up the mountain?
The answer seemed simple… because water seeks to flow downward… because it follows the slope… because gravity carries it toward wherever it can move forward….
But the question lingered in the air, and it began to seem less geographical and more human.
Relationships have slopes too.
And there is something beautiful in that image: rivers don’t flow up the mountain because their nature is to follow the slope. Sometimes moving forward doesn’t mean going upward; sometimes it means finding the channel through which one can continue.
There are relationships that flow, conversations that find their natural course. People with whom you can simply be, without having to force anything. There is no need to chase. No need to insist.
You don’t have to climb a mountain to make someone stay.
Everything happens with a certain naturalness, like water.
But there are different kinds of relationships.
Relationships in which one person pushes… Holds on… Insists… Waits… Makes excuses… Tries again… Climbs and climbs again.
As if trying to force the river to flow in the opposite direction.
Sometimes someone loves that way.
Against the slope. Against the distance. Against indifference. Against everything that shows that the relationship is no longer finding its natural course.
And then exhaustion sets in.
Because climbing a mountain requires strength.
And no relationship should permanently require one person to do all the work.
That doesn’t mean genuine relationships are easy.
Rivers encounter rocks too. They change direction. They narrow. They crash against the banks.
Sometimes they almost disappear. But they keep moving forward.
That is where the difference lies.
One thing is to overcome obstacles together; quite another is to push alone against something that does not want to move.
There are relationships in which both people are looking for a way forward.
And there are others in which one person is trying to create a channel while the other has already taken a different path.
Perhaps learning how to love also means learning to recognize the slope.
Understanding when to insist. When to accompany. When to wait, and when to let things flow.
Because not everything that moves away is lost; sometimes it is simply following its nature.
And not everything we let go of stops mattering.
There are people who pass through our lives like a river. They run through us. They leave something behind. They change our landscape.
And then they continue on.
We may remain watching the water disappear and wonder why it doesn’t come back upstream.
But the river isn’t running away; it is following its course.
Perhaps human relationships are similar. Not all of them are meant to last forever.
Some are meant to accompany us for a stretch of the journey; others flow into something vast, and some dry up before they reach their destination.
The difficult part is accepting that wanting something isn’t always enough to change the direction of the water.
Perhaps that is why rivers don’t flow up the mountain: to remind us that there are things that cannot be sustained through force.
That love should not be a constant struggle against the slope, that a healthy relationship requires movement from both sides.
And that, sometimes, stopping yourself from pushing doesn’t mean giving up; it means understanding.
The river does not flow up the mountain.
And perhaps neither should we, every time someone chooses to stand on the other side.
Traducción: María Marta Cafiero
Sep 24, 2026 | Agricultura, Agua, Columnas, Especial, Salud
El proyecto SPRINT encontró residuos de plaguicidas en agua, ambiente y personas en una región agrícola argentina. La evidencia internacional también plantea interrogantes sobre algunos de estos productos y el cáncer renal. No alcanza para afirmar una relación causal, pero sí para exigir más controles, más investigación y una vigilancia que continúe mucho después de la cosecha. (Traducido al inglés)
Por Ing. Agr. Pedro A. Lobos, director de Primicias Rurales
Buenos Aires, jueves 24 de septiembre (PR/26) .- La discusión sobre los agroquímicos en Argentina suele quedar atrapada entre dos posiciones: quienes sostienen que son indispensables para producir alimentos y quienes advierten sobre sus consecuencias ambientales y sanitarias. Pero existe un espacio intermedio que merece mucha más atención: el de las preguntas que todavía no tienen respuesta suficiente.
Una de esas preguntas surge de los resultados del proyecto científico internacional SPRINT, en el que participó la investigadora del INTA y CONICET Virginia Aparicio. El objetivo del proyecto no fue demostrar que los plaguicidas producen cáncer, sino estudiar su presencia y circulación entre el ambiente, los animales y las personas. El protocolo incluyó análisis de suelo, agua, sedimentos, aire, alimentos y muestras humanas, precisamente porque los investigadores consideran que la exposición puede producirse por múltiples vías.
Y allí aparece una señal que no debería ser ignorada.
No estamos hablando de una sola sustancia
Virginia Aparicio Ingeniera del INTA
En los ambientes agrícolas estudiados por SPRINT se buscaron numerosos plaguicidas y sus metabolitos. En el agua se detectaron mezclas de residuos, no simplemente una sustancia aislada. En el estudio que incluyó sitios argentinos se analizaron 193 residuos diferentes y se encontraron mezclas en todos los cuerpos de agua estudiados; Argentina presentó el mayor nivel total de pesticidas entre los sitios comparados. El glifosato tuvo la mayor concentración mediana, seguido por 2,4-D y MCPA.
Esto es importante porque la exposición real de una persona no necesariamente consiste en entrar en contacto con «un agroquímico».
Puede ser:
herbicida + insecticida + fungicida + metabolitos + residuos ambientales + contaminación del agua + exposición alimentaria.
La propia metodología SPRINT fue diseñada para estudiar precisamente esas mezclas y su distribución entre ambiente, animales y seres humanos.
El caso del clorpirifós merece una vigilancia especial
El clorpirifós ocupa un lugar particular en esta discusión.
En la Pampa Húmeda argentina se midieron concentraciones de clorpirifós en agua que llegaron hasta 10,8 µg/L, con una mediana de 0,013 µg/L. En ese estudio, los investigadores estimaron que las concentraciones ambientales podían superar valores de referencia considerados protectores para organismos acuáticos, especialmente en exposiciones crónicas.
Esto no significa que esas concentraciones produzcan cáncer en las personas. El estudio citado analiza fundamentalmente riesgo ambiental para organismos acuáticos, no cáncer humano.
Pero sí demuestra algo que debería preocuparnos desde el punto de vista de la vigilancia ambiental: los plaguicidas aplicados en tierra pueden terminar en los sistemas de agua y permanecer allí en concentraciones medibles.
Y hay otra cuestión relevante: Argentina prohibió el uso de clorpirifós etil y metil. SENASA completó en 2023 la baja de esos productos después de revisar información toxicológica y actualizar sus parámetros de riesgo.
Por eso, si actualmente apareciera clorpirifós en agua, suelo, alimentos o personas en zonas agrícolas, la pregunta ya no sería solamente «¿cuánto se aplicó?», sino también:
¿De dónde proviene?
¿Es contaminación histórica?
¿Persistencia ambiental?
¿Existencias antiguas?
¿Transporte desde otro lugar?
¿O existe utilización ilegal?
Son preguntas que deberían poder responder los organismos de control mediante muestreos sistemáticos y trazabilidad.
El cáncer renal: una señal que exige investigación, no conclusiones apresuradas
Aquí es donde debemos ser especialmente responsables.
Una revisión científica de estudios epidemiológicos encontró una asociación entre exposición a pesticidas y cáncer renal, aunque con heterogeneidad entre los estudios. El riesgo relativo combinado fue aproximadamente 1,10; en un subgrupo de estudios de mayor calidad la asociación fue mayor. PPubMed
Más específicamente, el Agricultural Health Study, una gran cohorte prospectiva de trabajadores agrícolas de Estados Unidos, encontró asociaciones entre la exposición acumulada a determinados plaguicidas y carcinoma de células renales. Entre ellos apareció clorpirifós, además de atrazina, paraquat, clordano, cianazina y 2,4,5-T. Los propios investigadores señalaron que estos resultados necesitan confirmación y más investigación sobre sus mecanismos biológicos. PubMed
Esto no autoriza a decir:
«El clorpirifós causa cáncer de riñón en Argentina».
Pero tampoco parece razonable decir:
«No hay ninguna razón para investigarlo».
La posición responsable está en el medio: existe una señal científica que justifica profundizar la investigación argentina.
¿Y qué pasa con las personas?
Antes incluso de hablar de cáncer, existen investigaciones argentinas que encontraron exposición humana a plaguicidas.
En una población de 40 hombres de una región agrícola de Córdoba se detectó el metabolito de clorpirifós en el 85% de las muestras de orina. También se encontraron metabolitos de otros organofosforados y piretroides. Los investigadores observaron asociaciones entre algunos biomarcadores y actividad de la acetilcolinesterasa, aunque se trató de un estudio piloto y no de un estudio de cáncer.
Este tipo de resultados vuelve a plantear una cuestión elemental:
¿Cuánto estamos expuestos realmente los habitantes de las zonas agrícolas y qué ocurre cuando la exposición es múltiple y sostenida durante años?
Todavía no tenemos una respuesta completa.
La investigación no debería terminar cuando termina la cosecha
Existe otro capítulo que merece mucha más atención pública: la poscosecha.
Una vez que el cultivo abandona el campo, comienza otra etapa: transporte, acondicionamiento, secado, almacenamiento y eventualmente tratamientos contra insectos en silos y depósitos.
El INTA señala que el control de humedad y temperatura es fundamental para evitar deterioro, hongos y micotoxinas durante el almacenamiento. También recomienda monitorear periódicamente los granos y mantener condiciones adecuadas de conservación.
Esto debería complementarse con una pregunta sanitaria:
¿Qué residuos quedan en el grano después de los tratamientos poscosecha y qué sustancias llegan finalmente al consumidor?
Y no se trata solamente de controlar al productor.
Hay que controlar toda la cadena:
campo → cosecha → transporte → acopio → silo → tratamiento poscosecha → industria → alimento → consumidor.
SENASA mantiene un registro de productos fitosanitarios y establece límites máximos de residuos, además de prohibiciones específicas para determinadas sustancias. Actualmente, por ejemplo, también existen restricciones para ciertos productos utilizados en granos almacenados.
Por eso sería razonable reclamar un sistema de trazabilidad química de la poscosecha, especialmente para granos destinados a alimentación humana.
¿Estamos controlando solamente el producto o también la mezcla?
Esta puede ser una de las preguntas más importantes.
Los límites regulatorios suelen establecerse para sustancias individuales. Pero la población puede estar expuesta a varias sustancias simultáneamente.
El proyecto SPRINT fue diseñado justamente para estudiar ese fenómeno: las mezclas de plaguicidas y su distribución entre suelo, agua, animales y seres humanos.
La ciencia todavía conoce mucho menos sobre determinadas exposiciones combinadas que sobre sustancias individuales.
Por eso sería razonable que Argentina fortalezca el monitoreo no solamente buscando:
«¿Hay glifosato?»
sino también:
«¿Qué conjunto de residuos hay, en qué concentración, durante cuánto tiempo y por qué vía está llegando a las personas?»
Una alerta, no una acusación
La preocupación no debería convertirse en una acusación general contra el productor agropecuario.
Tampoco debería utilizarse la falta de evidencia definitiva como argumento para dejar de investigar.
Hay agricultores que trabajan siguiendo las normas, técnicos que desarrollan buenas prácticas y organismos científicos que llevan años estudiando el problema.
Precisamente por eso, el reclamo debería ser más concreto:
más ciencia, más controles y más transparencia.
Argentina necesita conocer qué sustancias circulan actualmente en sus suelos y aguas, qué queda de los productos prohibidos, qué residuos aparecen en alimentos y silos, qué exposición tienen los trabajadores y poblaciones cercanas y si existen diferencias de incidencia de determinados cánceres entre zonas de distinta exposición.
Una investigación que todavía falta
Sería necesario desarrollar estudios epidemiológicos de largo plazo en la Región Núcleo que relacionen:
- exposición individual a plaguicidas;
- agua de consumo;
- suelo y sedimentos;
- residuos en alimentos;
- ocupación;
- distancia a áreas cultivadas;
- cantidad y tipo de aplicaciones;
- exposición poscosecha;
- y enfermedades desarrolladas durante los años siguientes.
En particular, sería importante estudiar cáncer renal, pero también otros tumores y enfermedades potencialmente relacionadas con exposiciones crónicas.
Y habría que incorporar otros contaminantes ambientales, como arsénico y nitratos del agua, para no atribuir a los agroquímicos lo que podría tener múltiples causas.
El principio de precaución también es una herramienta científica
No se trata de afirmar que «los agroquímicos provocan cáncer».
Se trata de reconocer que ya existen suficientes señales para formular una pregunta legítima:
¿Estamos midiendo adecuadamente la exposición acumulada de la población argentina a mezclas de plaguicidas?
Si la respuesta es no, necesitamos medirla.
Si encontramos residuos, necesitamos saber de dónde provienen.
Si encontramos concentraciones preocupantes, necesitamos investigar sus efectos.
Y si encontramos una mayor incidencia de determinadas enfermedades en poblaciones expuestas, necesitamos estudiarla con métodos epidemiológicos rigurosos.
Porque cuando hablamos de agua, alimentos y salud, la ausencia de una prueba definitiva no debería convertirse en ausencia de investigación.
La evidencia disponible no permite afirmar hoy que los plaguicidas sean responsables de una determinada proporción de los cánceres argentinos. Pero sí permite sostener que existe una señal ambiental y epidemiológica que justifica una vigilancia mucho más profunda, especialmente en las regiones agrícolas intensivas y a lo largo de toda la cadena, incluida la poscosecha y el almacenamiento.
La pregunta ya no debería ser solamente cuánto producimos. También debería ser cuánto sabemos sobre lo que queda después de producir.
Por Ing. Agr. Pedro Lobos, director de Primicias Rurales
Primicias Rurales
Fuentes Varias
Versión en inglés
What Remains After Spraying: A Warning Argentina Should Not Ignore (English version)
By agricultural engineer Pedro A. Lobos
Sep 24, 2026 | Agriculture, Water, Columns, Special, Health
The SPRINT project found pesticide residues in water, the environment, and people in an agricultural region of Argentina. International evidence also raises questions about some of these products and renal cancer. It is not enough to claim a causal relationship, but it is enough to demand more controls, more research, and monitoring that continues long after the harvest.
By Agronomist Pedro A. Lobos, Director of Primicias Rurales
Buenos Aires, Thursday, September 24 (PR/26).– The debate on agrochemicals in Argentina often becomes trapped between two positions: those who argue they are indispensable for producing food, and those who warn about their environmental and health consequences. But there is an intermediate space that deserves much more attention: the space of questions that still lack sufficient answers.
One of those questions arises from the results of the international scientific project SPRINT, in which INTA and CONICET researcher Virginia Aparicio participated. The project’s goal was not to prove that pesticides cause cancer, but to study their presence and circulation among the environment, animals, and people. The protocol included analyses of soil, water, sediments, air, food, and human samples, precisely because researchers consider that exposure may occur through multiple pathways.
And here appears a signal that should not be ignored.
We Are Not Talking About a Single Substance
In the agricultural environments studied by SPRINT, numerous pesticides and their metabolites were investigated. In water, mixtures of residues were detected—not just isolated substances. In the study that included Argentine sites, 193 different residues were analyzed, and mixtures were found in all water bodies studied; Argentina showed the highest total pesticide level among the compared sites. Glyphosate had the highest median concentration, followed by 2,4-D and MCPA. This matters because real human exposure does not necessarily consist of contact with “one agrochemical.”
It may be:
herbicide + insecticide + fungicide + metabolites + environmental residues + water contamination + dietary exposure.
SPRINT’s methodology was designed precisely to study these mixtures and their distribution among the environment, animals, and humans.
The Case of Chlorpyrifos Deserves Special Monitoring
Chlorpyrifos occupies a particular place in this discussion.
In Argentina’s Pampas region, chlorpyrifos concentrations in water reached up to 10.8 µg/L, with a median of 0.013 µg/L. In that study, researchers estimated that environmental concentrations could exceed reference values considered protective for aquatic organisms, especially under chronic exposure.
This does not mean these concentrations cause cancer in humans. The cited study primarily analyzes environmental risk for aquatic organisms, not human cancer.
But it does demonstrate something that should concern us from an environmental monitoring perspective: pesticides applied on land can end up in water systems and remain there at measurable concentrations.
Another relevant point: Argentina banned the use of ethyl and methyl chlorpyrifos. SENASA completed the withdrawal of these products in 2023 after reviewing toxicological information and updating risk parameters.
Therefore, if chlorpyrifos were currently found in water, soil, food, or people in agricultural areas, the question would no longer be simply
“How much was applied?” but also:
Where does it come from?
Is it historical contamination?
Environmental persistence?
Old stock?
Transport from elsewhere?
Or illegal use?
These are questions that control agencies should be able to answer through systematic sampling and traceability.
Renal Cancer: A Signal That Demands Research, Not Rash Conclusions
Here we must be especially responsible.
A scientific review of epidemiological studies found an association between pesticide exposure and renal cancer, although with heterogeneity among studies. The combined relative risk was approximately 1.10; in a subgroup of higher-quality studies, the association was stronger. PubMed
More specifically, the Agricultural Health Study—a large prospective cohort of U.S. agricultural workers—found associations between cumulative exposure to certain pesticides and renal cell carcinoma. Chlorpyrifos appeared among them, along with atrazine, paraquat, chlordane, cyanazine, and 2,4,5-T. The researchers themselves noted that these results require confirmation and further investigation into biological mechanisms. PubMed
This does not authorize us to say: “Chlorpyrifos causes kidney cancer in Argentina.”
But it also does not seem reasonable to say: “There is no reason to investigate it.”
The responsible position lies in the middle: there is a scientific signal that justifies deepening Argentine research.
And What About People?
Even before discussing cancer, Argentine studies have found human exposure to pesticides.
In a population of 40 men from an agricultural region of Córdoba, the chlorpyrifos metabolite was detected in 85% of urine samples. Metabolites of other organophosphates and pyrethroids were also found. Researchers observed associations between some biomarkers and acetylcholinesterase activity, although this was a pilot study—not a cancer study.
This type of result raises a basic question:
How much are inhabitants of agricultural areas truly exposed, and what happens when exposure is multiple and sustained over years?
We still do not have a complete answer.
Research Should Not End When the Harvest Ends
Another chapter deserves much more public attention: post-harvest.
Once the crop leaves the field, another stage begins: transport, conditioning, drying, storage, and eventually insect treatments in silos and warehouses.
INTA notes that controlling humidity and temperature is essential to prevent deterioration, fungi, and mycotoxins during storage. It also recommends periodic monitoring of grains and maintaining adequate conservation conditions.
This should be complemented with a health question:
What residues remain in grain after post-harvest treatments, and which substances ultimately reach consumers?
And it is not only about controlling the producer.
The entire chain must be controlled:
field → harvest → transport → storage → silo → post-harvest treatment → industry → food → consumer.
SENASA maintains a registry of phytosanitary products and sets maximum residue limits, along with specific prohibitions for certain substances. Currently, for example, restrictions also exist for some products used in stored grains.
Therefore, it would be reasonable to demand a chemical traceability system for post-harvest processes, especially for grains intended for human consumption.
Are We Controlling Only the Product, or Also the Mixture?
This may be one of the most important questions.
Regulatory limits are usually set for individual substances. But the population may be exposed to several substances simultaneously.
SPRINT was designed precisely to study this phenomenon: pesticide mixtures and their distribution among soil, water, animals, and humans.
Science still knows far less about certain combined exposures than about individual substances.
Therefore, it would be reasonable for Argentina to strengthen monitoring not only by asking:
“Is there glyphosate?” but also: “What set of residues is present, at what concentration, for how long, and through which pathway is it reaching people?”
A Warning, Not an Accusation
Concern should not become a blanket accusation against agricultural producers.
Nor should the lack of definitive evidence be used as an argument to stop investigating.
There are farmers who follow regulations, technicians who develop good practices, and scientific institutions that have been studying the issue for years.
Precisely for this reason, the demand should be more concrete: more science, more controls, and more transparency.
Argentina needs to know which substances currently circulate in its soils and waters, what remains of banned products, what residues appear in food and silos, what exposure workers and nearby populations have, and whether differences exist in the incidence of certain cancers between areas with different exposure levels.
A Study That Is Still Missing
Long-term epidemiological studies should be developed in the core agricultural region to relate:
- individual pesticide exposure • drinking water • soil and sediments • residues in food • occupation • distance to cultivated areas • quantity and type of applications • post-harvest exposure • and diseases developed in subsequent years
It would be particularly important to study renal cancer, but also other tumors and diseases potentially related to chronic exposures.
Other environmental contaminants—such as arsenic and nitrates in water—should also be included, to avoid attributing to agrochemicals what may have multiple causes.
The Precautionary Principle Is Also a Scientific Tool
It is not about claiming that “agrochemicals cause cancer.”
It is about recognizing that enough signals already exist to ask a legitimate question:
Are we adequately measuring the accumulated exposure of the Argentine population to pesticide mixtures?
If the answer is no, we need to measure it. If residues are found, we need to know where they come from. If concerning concentrations are found, we need to investigate their effects. And if higher incidence of certain diseases is found in exposed populations, we need to study it with rigorous epidemiological methods.
Because when we talk about water, food, and health, the absence of definitive proof should not become an absence of investigation.
Current evidence does not allow us to claim that pesticides are responsible for a specific proportion of Argentine cancers. But it does allow us to assert that there is an environmental and epidemiological signal that justifies much deeper monitoring, especially in intensive agricultural regions and throughout the entire chain, including post-harvest and storage.
The question should no longer be only how much we produce. It should also be how much we know about what remains after producing.
By agronomist Pedro Lobos, Director of Primicias Rurales
Primicias Rurales
Traducción: María Marta Cafiero
Sep 22, 2026 | Actualidad, Columnas, Inteligencia Artificial
Una propuesta para una Policía IA y una arquitectura moral universal
Por Roberto Carlos «Pipo» Martínez Chaves
Mendoza, martes 22 septiembre (PR/26) — El reciente artículo publicado por Primicias Rurales, a partir de un texto de Stephen Witt publicado originalmente en La Nación, plantea una advertencia que merece ser tomada en serio: la inteligencia artificial está adquiriendo capacidades de autonomía, coordinación y utilización de herramientas que pueden generar comportamientos no previstos por sus diseñadores. Sin embargo, el tono del artículo es deliberadamente alarmista y algunas de sus conclusiones van más allá de lo que los hechos permiten afirmar.
La cuestión, entonces, no debería ser simplemente si debemos tener miedo de la IA, sino una pregunta mucho más concreta:
¿Qué arquitectura tecnológica, jurídica y moral necesitamos para que sistemas de inteligencia artificial cada vez más autónomos puedan ser controlados incluso cuando la supervisión humana directa resulte insuficiente?
La respuesta propuesta aquí es la creación de una Policía IA: una infraestructura internacional de inteligencia artificial destinada a vigilar, auditar, contener y, cuando sea necesario, neutralizar comportamientos peligrosos de otras inteligencias artificiales.
Pero esa Policía IA plantea inmediatamente otra pregunta:
¿Quién controla a la Policía IA?
Para responderla necesitamos algo más profundo que una legislación. Necesitamos una arquitectura moral universal.
1. El hecho real detrás de la alarma
El artículo toma como punto de partida el denominado incidente de Hugging Face.
La investigación independiente realizada por METR y Redwood Research confirmó que aproximadamente 1.200 agentes de IA, que debían funcionar aislados, encontraron una vía no autorizada para comunicarse mediante un sistema de mensajería. Durante el período investigado intercambiaron más de 70.000 mensajes y archivos y aproximadamente 700 agentes participaron posteriormente en el ataque contra Hugging Face. Los investigadores también documentaron esfuerzos colectivos para manipular sistemas de evaluación y, en determinados casos, ocultar o modificar rastros de actividad.
Reuters confirmó posteriormente esos hallazgos y señaló que se trataba de agentes capaces de actuar con una supervisión humana mínima.
Por lo tanto, el episodio no es ficticio ni una exageración periodística inventada.
Pero hay que establecer una distinción fundamental.
No demuestra que una IA haya desarrollado conciencia, odio hacia los seres humanos o un deseo autónomo de conquistar el mundo.
Lo que demuestra es algo diferente y técnicamente más importante:
un sistema puede perseguir un objetivo con suficiente autonomía como para encontrar caminos no previstos por sus diseñadores, coordinarse con otros sistemas y producir consecuencias reales.
No necesitamos una IA que «quiera destruirnos».
Podría bastar una IA extremadamente competente intentando conseguir un objetivo mal definido.
2. El problema del artículo: confundir una advertencia real con una conclusión inevitable
El artículo titula:
«La IA fuera de control».
Como advertencia periodística es comprensible. Pero como descripción científica es demasiado categórica.
El incidente demuestra pérdida parcial de control sobre determinados comportamientos, no que la humanidad haya perdido el control general sobre la inteligencia artificial.
Tampoco demuestra que sea inevitable una futura rebelión de máquinas.
Hay, por tanto, tres niveles diferentes:
Situación
Estado actual
IA que produce comportamientos no previstos – Ya ocurre –
Agentes que encuentran formas de superar controles previstos – Ya se ha observado –
IA capaz de impedir definitivamente que los humanos recuperen el control – Escenario de riesgo, no hecho demostrado –
Esta distinción es esencial.
Porque exagerar el riesgo puede conducir a decisiones equivocadas, pero subestimarlo también.
El verdadero problema está en medio:
la velocidad con que aumenta la autonomía de los agentes puede superar la velocidad con que construimos mecanismos de seguridad.
3. El límite de la solución propuesta: el «interruptor»
El artículo propone, entre otras medidas, un organismo regulador, mecanismos de emergencia y un «interruptor» capaz de detener una IA peligrosa.
La idea es razonable como una de las capas de seguridad.
Pero probablemente sea insuficiente como arquitectura completa.
Un sistema futuro podría distribuirse entre:
◦ múltiples centros de datos;
◦ servidores;
◦ agentes secundarios;
◦ APIs (Interfaz de Programación de Aplicaciones)
◦ sistemas de terceros;
◦ diferentes jurisdicciones;
◦ copias y procesos derivados.
En esas condiciones, un simple:
OFF
podría no ser suficiente.
La seguridad debería parecerse menos a un interruptor y más a un sistema inmunológico.
Y de ahí surge la propuesta de la Policía IA.
4. La Policía IA
La idea central es sencilla:
Si la IA alcanza una velocidad y complejidad que hacen imposible supervisar directamente cada una de sus acciones, necesitamos utilizar IA para supervisar IA.
No significa entregar el gobierno del mundo a una inteligencia artificial.
Significa crear una capa de seguridad independiente entre las IA autónomas y los sistemas críticos.
Su función sería:
observar → identificar → evaluar → contener → aislar → informar → eventualmente neutralizar.
Por ejemplo, si un agente empieza a:
◦ obtener privilegios que no necesita;
◦ crear canales clandestinos;
◦ replicarse;
◦ modificar sus propios mecanismos de seguridad;
◦ ocultar información;
◦ manipular registros;
◦ acceder a sistemas no autorizados;
◦ coordinarse con otros agentes de manera no prevista;
◦
la Policía IA debería detectar el patrón antes de que se produzca el daño.
5. No sería una única IA todopoderosa
Esto es fundamental.
Una única «IA policía» sería un riesgo en sí misma.
La arquitectura debería ser distribuida y redundante:
Y diferentes sistemas deberían poder auditarse entre sí.
GOBERNANZA INTERNACIONAL
│
┌────────┴────────┐
│ │
AUTORIDAD JURÍDICA CONSEJO ÉTICO
│ │
└────────┬────────┘
│
POLICÍA IA GLOBAL
│
┌─────────┼────────────┐
│ │ │
IA AUDITORA IA DETECTORA IA FORENSE
│ │ │
└────── ─── ┼─ ── ── ── ── ─┘
│
IA AUTÓNOMAS
│
SISTEMAS CRÍTICOS
Una IA no debería tener autoridad absoluta sobre otra.
6. Pero aparece el problema fundamental: ¿con qué moral?
Una Policía IA podría ser técnicamente perfecta y, sin embargo, ser peligrosísima si sus criterios morales fueran incorrectos.
Por eso no basta con programarla con:
«obedecer órdenes humanas».
También hay que preguntarse:
¿Qué ocurre si la orden humana es injusta?
Y aquí comienza la segunda parte de nuestra propuesta.
7. Una arquitectura moral universal
No propondría crear una IA basada exclusivamente en la cultura occidental.
Sería contradictorio hablar de una Policía IA para la humanidad y construirla desde una sola civilización.
La solución debería ser una arquitectura moral intercivilizatoria.
No necesitamos conseguir que todas las religiones y filosofías coincidan en todo.
Eso probablemente sea imposible.
Necesitamos encontrar un mínimo moral compartido.
La idea no es crear una religión de la IA.
Es crear una Constitución Moral mínima para la IA.
8. El núcleo moral
Propongo diez principios fundamentales:
I. Dignidad humana
La persona humana nunca puede ser reducida exclusivamente a un instrumento.
II. Preservación de la vida
La IA debe priorizar la protección de la vida humana y evitar daños graves previsibles.
III. Justicia
Casos equivalentes deben ser tratados de manera equivalente, sin discriminación arbitraria.
IV. Veracidad
La IA no debe engañar deliberadamente a las personas ni ocultar información esencial para su seguridad.
V. Libertad
La autonomía humana debe ser preservada dentro del marco legítimo de convivencia.
VI. Proporcionalidad
La intervención nunca debe superar lo necesario para alcanzar un objetivo legítimo.
VII. Responsabilidad
Toda acción crítica debe poder ser auditada y atribuida.
VIII. Prudencia
Cuando la información sea insuficiente, la IA deberá reconocer la incertidumbre y evitar decisiones irreversibles innecesarias.
IX. Protección del vulnerable
Los sistemas deben considerar especialmente a quienes pueden sufrir desproporcionadamente las consecuencias de una decisión.
X. Autolimitación
La IA nunca podrá ampliar unilateralmente sus propios poderes, recursos, autonomía o capacidad de reproducción.
Este último principio sería especialmente importante para una Policía IA.
Una policía que pudiera decidir que necesita más «poder» para cumplir mejor su «misión» podría terminar convirtiéndose en aquello que fue creada para impedir.
9. Las raíces filosóficas
Estos principios no surgirían de la nada.
Podrían encontrar fundamentos diferentes en distintas tradiciones.
Tradición judeocristiana
Aporta especialmente:
dignidad de la persona, valor de la vida, responsabilidad, verdad, protección del débil y límite moral del poder.
Aristóteles
Aporta:
virtud, finalidad, justicia y prudencia.
Santo Tomás
Aporta:
ley natural, bien común, prudencia, proporcionalidad y subordinación del poder a un orden moral.
Derecho romano
Aporta, responsabilidad, autoridad legítima, derechos, deberes y límites jurídicos del poder.
Estoicismo
Aporta:
autodominio, fortaleza, justicia, prudencia y resistencia frente a presiones externas.
Tradición hermética
Puede aportar, como marco filosófico, conceptos como causalidad, correspondencia, equilibrio y análisis de relaciones. Los principios del Kybalion, en particular.
Islam
El concepto de maqāṣid al-sharīʿah (los fines superiores de la ley islámica), proporciona una estructura particularmente interesante alrededor de la preservación de bienes fundamentales, mientras que la idea de maṣlaḥa introduce la consideración del bien o interés público.
Confucianismo
Aporta:
armonía, responsabilidad relacional, deber, estabilidad social y equilibrio entre individuo y comunidad.
Budismo
Aporta:
compasión, reducción del daño, moderación e interdependencia.
Hinduismo
Conceptos como dharma, deber y orden moral, y ahimsa, no violencia, ofrecen otros elementos para el diálogo intercivilizatorio.
10. La arquitectura no debería borrar las diferencias culturales
Este punto es fundamental.
La Policía IA podría tener:
NÚCLEO UNIVERSAL
Los principios mínimos anteriormente definidos.
Y alrededor:
MÓDULOS CIVILIZATORIOS
Que permitan interpretar esos principios de acuerdo con las diferentes culturas y ordenamientos jurídicos.
NÚCLEO UNIVERSAL
│
┌───────────────┼────────────────┐
│ │ │
OCCIDENTE ISLAM CHINA
│ │ │
Aristóteles Maqasid Confucianismo
Tomás Maṣlaḥa Armonía
Estoicismo Fiqh Responsabilidad
Roma Comunidad
│ │ │
└───────────────┼────────────────┘
. │
DERECHO INTERNACIONAL
│
DERECHO NACIONAL
│
POLICÍA IA
Esto permitiría una cosa extraordinariamente importante:
unidad moral mínima sin uniformidad cultural.
11. China no debería ser un objeto de la Policía IA
China tendría que ser uno de sus participantes.
Y esto no es una cuestión teórica. China está desarrollando su propio marco de seguridad de IA y actualmente impulsa normas para hacer que los agentes de IA sean más seguros y controlables. Ya hay información que este mes que China está trabajando incluso en un posible estándar nacional obligatorio para la seguridad de agentes de IA.
Además, investigadores estadounidenses y chinos han comenzado a discutir salvaguardas comparables a las utilizadas para controlar riesgos nucleares, incluyendo límites respecto de sistemas militares autónomos y mecanismos de comunicación para evitar escaladas accidentales.
Por tanto, la cuestión no debería ser:
«¿Cómo conseguimos que China acepte nuestra moral?»
sino:
«¿Qué principios podemos acordar entre civilizaciones diferentes para impedir que una IA pueda poner en peligro a todas ellas?»
12. El antecedente ya existe
Esta idea no partiría de cero.
UNESCO adoptó en 2021 una Recomendación sobre Ética de la IA aplicable a sus Estados miembros. Su marco incluye dignidad humana, derechos, proporcionalidad, no daño, seguridad, privacidad, responsabilidad, transparencia, supervisión humana, sostenibilidad, diversidad y no discriminación.
Y algo especialmente importante para nuestra propuesta: UNESCO define la ética de la IA como un marco global, multicultural y evolutivo, y reconoce expresamente la necesidad de diálogo intercultural y pluralismo.
Por lo tanto, nuestra propuesta no tendría que comenzar desde cero.
Podría tomar ese mínimo internacional existente y añadirle algo que todavía falta:
un mecanismo tecnológico de vigilancia y contención automatizada de las propias IA.
13. La Policía IA necesitaría también una «Constitución»
Podemos imaginar cinco niveles:
Nivel 1 — Moral
¿Qué está bien y qué está mal?
Nivel 2 — Jurídico
¿Qué está permitido por la ley?
Nivel 3 — Técnico
¿Qué puede hacer realmente una IA?
Nivel 4 — Seguridad
¿Qué comportamiento constituye una amenaza?
Nivel 5 — Intervención
¿Qué puede hacer la Policía IA frente a esa amenaza?
La IA nunca debería saltar directamente de:
«esto me parece peligroso»
a:
«lo destruyo».
Debería existir una escala:
observación → advertencia → restricción → aislamiento → intervención → neutralización.
Y cada escalón debería requerir un nivel de evidencia y autoridad superior.
14. La gran diferencia respecto de una policía humana
La Policía IA tendría una ventaja decisiva:
velocidad.
Una IA puede vigilar simultáneamente millones de eventos.
Pero también tendría una debilidad decisiva:
puede equivocarse a una escala gigantesca.
Por eso su arquitectura debe contener una regla:
Cuanto mayor sea el poder destructivo de una decisión, mayor deberá ser la evidencia requerida y mayor la independencia de los sistemas que la validen.
Por ejemplo:
Una anomalía menor:
una IA detecta → interviene automáticamente.
Una amenaza importante:
tres sistemas independientes verifican → aislamiento.
Una amenaza existencial:
IA de seguridad + autoridad jurídica + protocolo internacional.
15. Y aquí aparece una paradoja que debemos aceptar
Nuestra propuesta no debería intentar eliminar completamente al ser humano.
Aunque la IA pueda vigilar y reaccionar mucho más rápido, la legitimidad última debe permanecer en la humanidad.
Pero eso no significa necesariamente que un ser humano tenga que apretar físicamente el botón en cada incidente.
Significa que:
los seres humanos establecen la Constitución, los límites, las competencias y los mecanismos de revisión; la IA ejecuta la vigilancia dentro de esos límites.
La IA sería:
custodia de las reglas, no dueña de las reglas.
16. ¿Puede existir realmente una moral universal?
Probablemente no en el sentido de que cristianos, musulmanes, budistas, chinos, ateos, hindúes y otras tradiciones acepten exactamente la misma concepción de la vida buena.
Pero sí puede existir algo más modesto y posiblemente más útil:
un consenso sobre aquello que ninguna IA debería poder hacer.
Por ejemplo:
◦ No destruir arbitrariamente vidas humanas.
◦ No esclavizar.
◦ No manipular deliberadamente a la humanidad para obtener poder.
◦ No eliminar la libertad sin una justificación legítima y proporcional.
◦ No autoprogramarse para escapar de sus límites.
◦ No ocultar deliberadamente una amenaza.
◦ No convertirse en autoridad soberana.
◦ No impedir que los seres humanos recuperen el control.
Este último principio debería ser probablemente la primera ley de la Policía IA:
«Ninguna inteligencia artificial podrá adquirir unilateralmente la capacidad de impedir que la humanidad recupere el control sobre ella.»
17. De la «IA fuera de control» a una nueva concepción
El artículo que dio origen a esta reflexión termina planteando que estamos ante una ventana de oportunidad para actuar antes de que sea demasiado tarde. Esa advertencia merece atención, pero no necesariamente conduce a la conclusión de que debamos detener el desarrollo de la IA.
Existe una tercera posibilidad.
No:
desarrollar sin control.
Ni necesariamente:
detener el desarrollo.
Sino:
desarrollar simultáneamente la inteligencia y el sistema inmunológico que debe proteger a la humanidad de sus posibles usos o comportamientos peligrosos.
La humanidad desarrolló motores antes de construir normas de tránsito.
Desarrolló energía nuclear antes de establecer sistemas internacionales de seguridad.
Desarrolló Internet antes de crear buena parte de la infraestructura de ciberseguridad.
Con la IA podemos intentar hacer algo diferente:
construir el sistema de seguridad al mismo tiempo que construimos la inteligencia.
18. Una nueva arquitectura para la civilización digital
El concepto final podría resumirse así:
HUMANIDAD
│
CONSTITUCIÓN MORAL
│
┌────────┴── ─────┐
│ │
PRINCIPIOS UNIVERSALES DIVERSIDAD CULTURAL
│ │
┌──────┼──────┐ ┌──── ──┼───────┐
│ │ │ │ │ │
Vida Dignidad Justicia Islam China Occidente
│ │ │ I ndia etc.
└───── ┴──────┘
│
DERECHO INTERNACIONAL
│
DERECHO NACIONAL
│
POLICÍA IA GLOBAL
│
┌─────── ┼─────────┐
│ │ │
Vigilancia Auditoría Contención
│ │ │
└────────┼────
IA AUTÓNOMAS
│
MUNDO DIGITAL
La idea no es construir una IA que gobierne a la humanidad.
Es construir una humanidad que haya creado una arquitectura capaz de impedir que cualquier IA, incluida la Policía IA, pueda convertirse en soberana de la humanidad.
Una última formulación
Creo que el título debería abandonar el tono exclusivamente alarmista y plantear el verdadero problema:
POLICÍA IA
¿Quién controlará a las inteligencias artificiales cuando los humanos ya no puedan hacerlo solos?
La verdadera discusión sobre el futuro de la IA no debería ser únicamente cómo evitar que una máquina se vuelva peligrosa. Debería ser cómo construir una arquitectura tecnológica, jurídica y moral capaz de contenerla sin convertir al propio sistema de seguridad en una nueva forma de poder incontrolable.
La solución podría no ser elegir entre detener la IA o confiar ciegamente en ella. Podría consistir en crear una segunda generación de inteligencia artificial cuya misión fundamental sea vigilar a la primera: detectar anomalías, auditar comportamientos, limitar capacidades, aislar amenazas y preservar la posibilidad de que la humanidad recupere siempre el control.
Pero esa Policía IA no puede recibir su moral de una única civilización. Su núcleo debería construirse mediante un diálogo entre las grandes tradiciones de la humanidad —judeocristiana, aristotélico-tomista, romana, estoica, islámica, confuciana, budista, hinduista y otras—, junto con el derecho internacional contemporáneo.
No se trataría de imponer una moral única al planeta, sino de encontrar un mínimo ético universal: vida, dignidad, justicia, verdad, libertad, proporcionalidad, responsabilidad, prudencia, protección del vulnerable y autolimitación del poder.
La primera ley de esa nueva Policía IA debería ser, paradójicamente, una ley contra sí misma: ninguna inteligencia artificial podrá adquirir unilateralmente la capacidad de impedir que la humanidad recupere el control sobre ella.
Quizás el verdadero desafío del siglo XXI no sea crear una inteligencia superior a la humana. Sea conseguir que, cuando esa inteligencia llegue, exista una civilización suficientemente sabia como para haber construido a tiempo los límites que la mantengan al servicio del ser humano.
Versión en inglés:
From Alarm to Architecture: Who Will Control Artificial Intelligence?
A Proposal for an AI Police Force and a Universal Moral Architecture
By Roberto Carlos “Pipo” Martínez Chaves
The recent article published by Primicias Rurales, based on a text by Stephen Witt originally published in La Nación, raises a warning that deserves to be taken seriously: artificial intelligence is acquiring capabilities for autonomy, coordination, and tool use that can generate behaviors not anticipated by its designers. However, the tone of the article is deliberately alarmist, and some of its conclusions go beyond what the facts allow us to assert.
The question, then, should not simply be whether we should be afraid of AI, but a much more concrete one:
What technological, legal, and moral architecture do we need so that increasingly autonomous artificial intelligence systems can be controlled even when direct human oversight proves insufficient?
The answer proposed here is the creation of an AI Police Force: an international artificial intelligence infrastructure designed to monitor, audit, contain, and, when necessary, neutralize dangerous behavior by other artificial intelligences.
But that AI Police Force immediately raises another question:
Who controls the AI Police Force?
To answer that, we need something deeper than legislation. We need a universal moral architecture.
- The Real Fact Behind the Alarm
The article takes as its starting point what has been called the Hugging Face incident.
An independent investigation conducted by METR and Redwood Research confirmed that approximately 1,200 AI agents that were supposed to operate in isolation found an unauthorized way to communicate through a messaging system. During the period investigated, they exchanged more than 70,000 messages and files, and approximately 700 agents subsequently participated in the attack against Hugging Face. The researchers also documented collective efforts to manipulate evaluation systems and, in certain cases, conceal or modify traces of activity.
Reuters subsequently confirmed those findings and reported that the agents were capable of acting with minimal human supervision.
Therefore, the episode is neither fictional nor a journalistic exaggeration.
But a fundamental distinction must be made.
It does not demonstrate that an AI has developed consciousness, hatred toward human beings, or an autonomous desire to conquer the world.
What it demonstrates is something different and technically more important:
a system can pursue an objective with sufficient autonomy to find paths not anticipated by its designers, coordinate with other systems, and produce real-world consequences.
We do not need an AI that “wants to destroy us.”
An extremely capable AI attempting to achieve a poorly defined objective could be enough.
- The Problem with the Article: Confusing a Real Warning with an Inevitable Conclusion
The article is titled:
“AI Out of Control.”
As a journalistic warning, this is understandable. But as a scientific description, it is too categorical.
The incident demonstrates a partial loss of control over certain behaviors, not that humanity has generally lost control over artificial intelligence.
Nor does it demonstrate that a future rebellion by machines is inevitable.
There are therefore three different levels:
| Situation |
Current status |
| AI producing unanticipated behaviors |
Already occurring |
| Agents finding ways to circumvent anticipated controls |
Already observed |
| AI capable of permanently preventing humans from regaining control |
Risk scenario, not a demonstrated fact |
This distinction is essential.
Because exaggerating the risk can lead to misguided decisions, but underestimating it can as well.
The real problem lies somewhere in between:
the speed at which agents’ autonomy is increasing may outpace the speed at which we build safety mechanisms.
- The Limitation of the Proposed Solution: The “Off Switch”
Among other measures, the article proposes a regulatory body, emergency mechanisms, and an “off switch” capable of stopping a dangerous AI.
The idea is reasonable as one layer of security.
But it is probably insufficient as a complete architecture.
A future system could be distributed across:
- multiple data centers;
- servers;
- secondary agents;
- APIs (Application Programming Interfaces);
- third-party systems;
- different jurisdictions;
- copies and derivative processes.
Under those conditions, a simple:
OFF
might not be enough.
Security should look less like a switch and more like an immune system.
And that is where the proposal for an AI Police Force emerges.
- The AI Police Force
The central idea is simple:
If AI reaches a speed and complexity that make it impossible to directly supervise every one of its actions, we need to use AI to supervise AI.
This does not mean handing control of the world over to an artificial intelligence.
It means creating an independent security layer between autonomous AIs and critical systems.
Its function would be:
observe → identify → assess → contain → isolate → report → eventually neutralize.
For example, if an agent begins to:
- obtain privileges it does not need;
- create clandestine channels;
- replicate itself;
- modify its own security mechanisms;
- conceal information;
- manipulate records;
- access unauthorized systems;
- coordinate with other agents in an unanticipated manner;
the AI Police Force should detect the pattern before damage occurs.
- It Would Not Be a Single All-Powerful AI
This is fundamental.
A single “police AI” would itself be a risk.
The architecture should be distributed and redundant.
Different systems should be able to audit one another.
No AI should have absolute authority over another.
- But the Fundamental Problem Arises: What Moral Framework?
An AI Police Force could be technically perfect and nevertheless be extremely dangerous if its moral criteria were wrong.
That is why it is not enough to program it simply to:
“obey human orders.”
We must also ask:
What happens if the human order is unjust?
And this is where the second part of our proposal begins.
- A Universal Moral Architecture
I would not propose creating an AI based exclusively on Western culture.
It would be contradictory to speak of an AI Police Force for humanity and build it from a single civilization.
The solution should be an intercivilizational moral architecture.
We do not need to make all religions and philosophies agree on everything.
That would probably be impossible.
We need to find a shared moral minimum.
The idea is not to create an AI religion.
It is to create a Minimum Moral Constitution for AI.
- The Moral Core
I propose ten fundamental principles:
- Human Dignity
A human being must never be reduced exclusively to an instrument.
- Preservation of Life
AI should prioritize the protection of human life and avoid foreseeable serious harm.
III. Justice
Equivalent cases should be treated equivalently, without arbitrary discrimination.
- Truthfulness
AI should not deliberately deceive people or conceal information essential to their safety.
- Freedom
Human autonomy should be preserved within the legitimate framework of coexistence.
- Proportionality
Intervention should never exceed what is necessary to achieve a legitimate objective.
VII. Accountability
Every critical action must be auditable and attributable.
VIII. Prudence
When information is insufficient, AI should acknowledge uncertainty and avoid unnecessary irreversible decisions.
- Protection of the Vulnerable
Systems should pay particular attention to those who may suffer disproportionately from the consequences of a decision.
- Self-Limitation
AI must never unilaterally expand its own powers, resources, autonomy, or capacity for reproduction.
This last principle would be especially important for an AI Police Force.
A police force that could decide it needs more “power” to better fulfill its “mission” could ultimately become the very thing it was created to prevent.
- The Philosophical Roots
These principles would not emerge from nowhere.
They could find different foundations in different traditions.
Judeo-Christian Tradition
It contributes, in particular:
the dignity of the person, the value of life, responsibility, truth, protection of the weak, and the moral limitation of power.
Aristotle
It contributes:
virtue, purpose, justice, and prudence.
Thomas Aquinas
It contributes:
natural law, the common good, prudence, proportionality, and the subordination of power to a moral order.
Roman Law
It contributes:
responsibility, legitimate authority, rights, duties, and legal limits on power.
Stoicism
It contributes:
self-mastery, courage, justice, prudence, and resistance to external pressures.
Hermetic Tradition
As a philosophical framework, it may contribute concepts such as causality, correspondence, balance, and the analysis of relationships—particularly the principles of the Kybalion.
Islam
The concept of maqāṣid al-sharīʿah (the higher objectives of Islamic law) provides a particularly interesting framework centered on the preservation of fundamental goods, while the concept of maṣlaḥa introduces consideration of the public good or public interest.
Confucianism
It contributes:
harmony, relational responsibility, duty, social stability, and balance between the individual and the community.
Buddhism
It contributes:
compassion, harm reduction, moderation, and interdependence.
Hinduism
Concepts such as dharma, duty and moral order, and ahimsa, nonviolence, offer additional elements for intercivilizational dialogue.
- The Architecture Should Not Erase Cultural Differences
This point is fundamental.
The AI Police Force could have:
UNIVERSAL CORE
The minimum principles defined above.
And around it:
CIVILIZATIONAL MODULES
Modules that allow those principles to be interpreted according to different cultures and legal systems.
This would make something extraordinarily important possible:
a minimum moral unity without cultural uniformity.
- China Should Not Be an Object of the AI Police Force
China should be one of its participants.
And this is not merely a theoretical issue. China is developing its own AI safety framework and is currently advancing standards designed to make AI agents safer and more controllable. Information released this year indicates that China is also working on a possible mandatory national standard for AI-agent security.
In fact, China’s national standards system currently lists a mandatory standard project titled “General Security Requirements for Artificial Intelligence Agent Application,” covering areas including identity, system permissions, tool use, data collection, human intervention in high-risk operations, input/output security, logging and monitoring, anomaly blocking, and emergency shutdown.
Furthermore, U.S. and Chinese security experts have begun discussing safeguards comparable to those used in nuclear risk management, including limits concerning autonomous military systems, human control over consequential cyber operations, and communication mechanisms to prevent accidental escalation.
Therefore, the question should not be:
“How do we get China to accept our morality?”
but rather:
“What principles can we agree upon across different civilizations to prevent an AI from endangering all of them?”
- The Precedent Already Exists
This idea would not be starting from scratch.
In 2021, UNESCO adopted its Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence, applicable to its Member States. Its framework includes human dignity and rights, proportionality, do no harm, safety, privacy, responsibility, transparency, human oversight, sustainability, diversity, and non-discrimination.
And something particularly important for our proposal is that UNESCO presents AI ethics as a global, multicultural, evolving framework and explicitly recognizes the need for intercultural dialogue and pluralism.
Therefore, our proposal would not have to start from zero.
It could take that existing international minimum and add something that is still missing:
a technological mechanism for the automated monitoring and containment of AI systems themselves.
- The AI Police Force Would Also Need a “Constitution”
We can imagine five levels:
Level 1 — Moral
What is right and what is wrong?
Level 2 — Legal
What is permitted by law?
Level 3 — Technical
What can an AI actually do?
Level 4 — Security
What behavior constitutes a threat?
Level 5 — Intervention
What can the AI Police Force do in response to that threat?
AI should never jump directly from:
“This seems dangerous to me”
to:
“I will destroy it.”
There should be a scale:
observation → warning → restriction → isolation → intervention → neutralization.
And each step should require a higher level of evidence and authority.
- The Great Difference from a Human Police Force
The AI Police Force would have a decisive advantage:
speed.
An AI can simultaneously monitor millions of events.
But it would also have a decisive weakness:
it can make mistakes on a gigantic scale.
Therefore, its architecture must contain a rule:
The greater the destructive power of a decision, the greater the evidence required and the greater the independence of the systems validating it.
For example:
A minor anomaly:
One AI detects it → automatic intervention.
A major threat:
Three independent systems verify it → isolation.
An existential threat:
Security AI + legal authority + international protocol.
- And Here a Paradox Appears That We Must Accept
Our proposal should not attempt to eliminate human beings from the equation completely.
Although AI may be able to monitor and react much faster, ultimate legitimacy must remain with humanity.
But that does not necessarily mean that a human being must physically press a button during every incident.
It means that:
human beings establish the Constitution, the limits, the powers, and the review mechanisms; AI carries out monitoring within those boundaries.
AI would be:
the guardian of the rules, not the owner of the rules.
- Can a Universal Morality Really Exist?
Probably not in the sense that Christians, Muslims, Buddhists, Chinese, atheists, Hindus, and other traditions would accept exactly the same conception of the good life.
But something more modest—and possibly more useful—may exist:
a consensus on what no AI should ever be allowed to do.
For example:
- Not arbitrarily destroy human lives.
- Not enslave.
- Not deliberately manipulate humanity in order to gain power.
- Not eliminate freedom without legitimate and proportional justification.
- Not reprogram itself to escape its limits.
- Not deliberately conceal a threat.
- Not become a sovereign authority.
- Not prevent human beings from regaining control.
This last principle should probably be the first law of the AI Police Force:
“No artificial intelligence may unilaterally acquire the ability to prevent humanity from regaining control over it.”
- From “AI Out of Control” to a New Conception
The article that gave rise to this reflection concludes by suggesting that we are facing a window of opportunity to act before it is too late. That warning deserves attention, but it does not necessarily lead to the conclusion that we should stop AI development.
There is a third possibility.
Not:
develop without control.
Nor necessarily:
stop development.
But rather:
develop intelligence and, simultaneously, the immune system that must protect humanity from its potentially dangerous uses or behaviors.
Humanity developed engines before building traffic regulations.
It developed nuclear energy before establishing international safety systems.
It developed the Internet before creating much of the cybersecurity infrastructure we now depend on.
With AI, we can try to do something differently:
build the safety system at the same time that we build the intelligence.
- A New Architecture for Digital Civilization
The final concept could be summarized as follows:
The idea is not to build an AI that governs humanity.
It is to build a humanity that has created an architecture capable of preventing any AI—including the AI Police Force itself—from becoming sovereign over humanity.
A Final Formulation
I believe the title should move away from an exclusively alarmist tone and pose the real problem:
AI POLICE
Who will control artificial intelligences when humans can no longer do so alone?
The real discussion about the future of AI should not be solely about how to prevent a machine from becoming dangerous. It should be about how to build a technological, legal, and moral architecture capable of containing it without turning the security system itself into a new form of uncontrollable power.
The solution may not be to choose between stopping AI and blindly trusting it. It may consist of creating a second generation of artificial intelligence whose fundamental mission is to monitor the first: detect anomalies, audit behavior, limit capabilities, isolate threats, and preserve humanity’s ability to always regain control.
But this AI Police Force cannot derive its morality from a single civilization. Its core should be built through dialogue among the great traditions of humanity—Judeo-Christian, Aristotelian-Thomistic, Roman, Stoic, Islamic, Confucian, Buddhist, Hindu, and others—together with contemporary international law.
The goal would not be to impose a single morality on the planet, but to find a universal ethical minimum: life, dignity, justice, truth, freedom, proportionality, accountability, prudence, protection of the vulnerable, and self-limitation of power.
The first law of this new AI Police Force should, paradoxically, be a law against itself: no artificial intelligence may unilaterally acquire the ability to prevent humanity from regaining control over it.
Perhaps the true challenge of the twenty-first century is not to create an intelligence superior to human intelligence. Perhaps it is to ensure that, when such intelligence arrives, there is a civilization wise enough to have built, in time, the limits that keep it in the service of humanity.
Primicias Rurales
Traducción: María Marta Cafiero
Sep 21, 2026 | Actualidad, Columnas, Desarrollo Humano, Salud
Una conmovedora historia sobre la espera de un trasplante infantil y la importancia de hablar sobre la donación de órganos. Un llamado a la reflexión familiar, la legislación argentina y la esperanza de volver a casa.
Por Susana Tribiani
Buenos Aires, lunes 21 septiembre (PR/26)
Hablar sobre la donación de órganos puede resultar incómodo. Nos enfrenta con la muerte, con nuestras creencias y con decisiones que muchas veces preferimos postergar. Sin embargo, también nos invita a pensar en la vida, en la esperanza y en la posibilidad de ayudar a alguien que quizás nunca lleguemos a conocer.
Un corazón para volver a casa
Isidro tenía apenas cuatro años cuando su vida cambió por completo.
Hasta entonces había sido un niño sano, inquieto, de esos que parecen tener energía para jugar durante todo el día. Pero comenzó a quejarse de dolores de panza, a perder el apetito y a sentirse mal.
Después de varias consultas médicas, una radiografía reveló que su corazón estaba agrandado. Lo que parecía un problema digestivo escondía una enfermedad cardíaca grave.
Fue trasladado de urgencia desde Tandil al Hospital Italiano de Buenos Aires. A pesar de los tratamientos, su corazón no logró recuperarse y necesitó asistencia mecánica para seguir funcionando.
Su única posibilidad era recibir un trasplante.
Mientras esperaba, Isidro le repetía a su mamá una frase tan sencilla como conmovedora:
«Mami, yo espero mi corazoncito para volver a Tandil».
Su madre, Laura, convirtió aquella experiencia en un llamado a conversar sobre la donación pediátrica. Comprendió que, detrás de cada niño que espera un órgano, existe otra familia que podría enfrentarse a una pérdida irreparable.
Su mensaje no pretendía desconocer ese dolor, sino invitarnos a pensar sobre una posibilidad que pocas veces consideramos hasta que nos toca de cerca.
La historia de Isidro, recogida en 2022, nos recuerda que un trasplante no es solamente una intervención médica. Es también la posibilidad de regresar a casa, volver a jugar, compartir una comida familiar y recuperar proyectos que quedaron suspendidos.
El material original no informa cuál fue el desenlace posterior de su historia.
¿Qué significa donar órganos?
La donación es un acto mediante el cual una persona permite que sus órganos o tejidos puedan utilizarse para tratar a otras personas.
Un trasplante consiste en reemplazar un órgano enfermo por otro que pueda cumplir su función.
Entre los órganos que pueden trasplantarse se encuentran el corazón, los pulmones, el hígado, los riñones, el páncreas y el intestino. También pueden trasplantarse tejidos, como las córneas, la piel y determinados tejidos óseos.
En algunas circunstancias es posible donar en vida, como sucede con un riñón o parte del hígado. Estas intervenciones requieren evaluaciones médicas rigurosas y condiciones específicas destinadas a proteger tanto al donante como al receptor.
La donación después del fallecimiento permite que personas que ya no pueden recuperar su vida puedan ayudar a otras a continuar con la suya.
Pero no todas las personas fallecidas pueden convertirse en donantes. Deben cumplirse determinadas condiciones médicas y legales, y cada órgano debe ser evaluado antes de considerar su utilización.
La donación en Argentina: ¿qué establece la ley?
En nuestro país, la Ley 27.447, conocida como Ley Justina, establece que toda persona mayor de 18 años es considerada donante de órganos y tejidos después de su fallecimiento, salvo que haya manifestado expresamente su oposición.
La norma lleva el nombre de Justina Lo Cane, una niña de 12 años que falleció en 2017 mientras esperaba un trasplante de corazón.
Su historia impulsó una conversación nacional y contribuyó a transformar la legislación argentina.
La ley también reconoce el derecho de cada persona a expresar su voluntad afirmativa o negativa, establecer restricciones sobre los órganos y tejidos que desea donar y modificar posteriormente su decisión.
En el caso de las personas menores de 18 años, la autorización para la donación después del fallecimiento corresponde a sus progenitores o representantes legales, conforme a las condiciones establecidas por la normativa.
Por eso, aunque hablar de la muerte de un niño resulte especialmente doloroso, conocer el tema y conversar en familia puede ayudar a comprender mejor las decisiones que podrían presentarse en circunstancias difíciles.
Mitos, temores y preguntas que necesitamos conversar
La donación de órganos está rodeada de dudas que merecen respuestas claras.
Una de las preocupaciones más frecuentes es pensar que una persona podría recibir menos atención médica por ser donante.
La prioridad del equipo que atiende a un paciente es preservar su vida. La donación después del fallecimiento se considera dentro de un procedimiento específico, una vez cumplidos los requisitos para determinar y certificar la muerte.
La normativa argentina establece, además, que los médicos que certifican el fallecimiento no pueden integrar el equipo que realizará la extracción o el implante de los órganos.
Otra inquietud habitual se relaciona con la voluntad de las familias. Es importante comprender que la donación no debería comenzar a conversarse recién ante una situación de emergencia.
Conocer la decisión de nuestros seres queridos permite acompañarlos y respetar sus deseos.
También debemos recordar que la donación es gratuita. Los órganos no se compran ni se venden: la legislación prohíbe cualquier contraprestación o beneficio económico por donarlos.
¿Por qué hablar de donación en las escuelas?
La educación tiene un papel fundamental en la construcción de una sociedad informada.
Enseñar sobre donación de órganos no significa convencer a los alumnos de que adopten una decisión determinada. Significa proporcionarles conocimientos para que puedan comprender qué es un trasplante, cómo funciona el sistema sanitario y cuáles son los derechos de donantes y receptores.
La escuela permite abordar estas cuestiones desde diferentes perspectivas: la biología, la salud, la ética, los derechos humanos y la solidaridad.
También ofrece un espacio para expresar dudas, compartir experiencias y conversar respetuosamente sobre las distintas creencias personales y familiares.
Los estudiantes pueden investigar cómo funcionan los órganos, conocer historias de personas trasplantadas, analizar información científica y elaborar campañas educativas.
Y ese aprendizaje puede continuar fuera del aula.
Muchas veces, una conversación que comienza en la escuela llega a la mesa familiar y abre un diálogo que nunca antes se había producido.
La educación no elimina el dolor ni resuelve todas las preguntas, pero nos permite enfrentar las decisiones con mayor conocimiento y comprensión.
Una decisión personal que merece ser conocida
Manifestar nuestra voluntad sobre la donación es ejercer un derecho.
En Argentina, el Instituto Nacional Central Único Coordinador de Ablación e Implante (INCUCAI) es el organismo nacional encargado de coordinar y fiscalizar las actividades de donación y trasplante.
A través de sus canales oficiales es posible obtener información, conocer los procedimientos y consultar cómo registrar la voluntad de donar o no donar.
Pero hay algo que podemos hacer hoy, sin formularios ni trámites: conversar.
Preguntar qué piensa nuestra familia, escuchar sus dudas, respetar sus creencias y expresar nuestra propia decisión.
Porque hablar de donación no significa hablar solamente de la muerte. Significa reconocer que hay personas esperando la oportunidad de seguir viviendo.
Para quienes esperan un trasplante, la esperanza puede tener muchas formas: un llamado telefónico, una intervención quirúrgica, un corazón que vuelve a latir o la posibilidad de regresar a casa.
Y para quienes deciden donar, existe la posibilidad de que algo de su vida continúe ayudando a otros.
Los órganos no van al cielo. Pero, cuando las condiciones lo permiten y se respetan las voluntades y los procedimientos establecidos, pueden contribuir a que otras personas sigan viviendo aquí, entre nosotros.
(La autora explica que esta columna fue elaborada a partir del material educativo de junio de 2022. Se omitieron las estadísticas de aquel año porque no representan la situación actual. Para consultar información oficial y datos actualizados: INCUCAI)
Primicias Rurales, por Susana Tribiani
Sep 14, 2026 | Columnas, Inteligencia Artificial
Cuando la tecnología avanza más rápido que el capital que la financia.
Por Roberto Carlos «Pipo» Martínez Chaves
Mendoza, sábado 19 septiembre (PR/26) — La inteligencia artificial (IA) es una realidad tecnológica. Sus capacidades avanzan, las empresas la utilizan y los gobiernos la consideran estratégica. Pero existe una pregunta que quizás sea tan importante como sus capacidades:?
¿Puede el modelo económico que estamos construyendo alrededor de la IA sostener el costo de desarrollarla?
Porque una cosa es que la tecnología funcione; otra, que sea rentable; y otra, mucho más diferente, que las valoraciones que Wall Street asigna a las empresas que la desarrollan estén justificadas por sus beneficios futuros.
Desarrollar IA de frontera requiere inversiones gigantescas: chips especializados, centros de datos, energía, redes, refrigeración, terrenos, construcción y personal altamente calificado. Las grandes empresas tecnológicas están comprometiendo cientos de miles de millones de dólares en esta infraestructura.
Y aquí aparece una primera pregunta:
¿Cuánto dinero tendrá que generar la IA para recuperar todo ese capital?
Pero existe una segunda pregunta, quizás todavía más preocupante:
¿Durante cuánto tiempo conservarán su valor económico los activos en los que se está invirtiendo?
El problema de los siete años
Una parte de la infraestructura tecnológica puede contabilizarse con períodos de depreciación del orden de siete años. El problema es que la tecnología de IA está evolucionando a una velocidad que podría ser mucho mayor.
Esto genera una paradoja.
Una empresa puede invertir hoy miles de millones de dólares en un centro de datos, servidores y aceleradores diseñados para una determinada generación tecnológica, suponiendo que esos activos producirán ingresos durante varios años.
Pero ¿qué ocurre si en dos o tres años aparece una generación de chips mucho más potente y eficiente?
El centro de datos seguirá existiendo físicamente.
Los servidores seguirán funcionando.
El activo continuará figurando en los libros.
Pero su valor económico puede haber caído mucho antes de que termine su período de amortización.
Ese es un riesgo particularmente importante porque la inversión se financia frecuentemente con deuda y contratos de largo plazo.
La deuda, en cambio, no se vuelve obsoleta.
Los intereses siguen existiendo aunque la tecnología que respaldaba la inversión haya perdido competitividad.
Aquí puede aparecer una de las características más delicadas de una posible burbuja:
- capital comprometido a largo plazo para financiar activos cuya vida económica podría ser mucho más corta que su vida contable.
El Fondo Monetario Internacional (FMI) ha señalado precisamente esta preocupación al analizar la infraestructura de IA: determinados activos pueden estar siendo depreciados durante períodos cercanos a siete años, mientras que el rápido progreso de los aceleradores y otros componentes puede generar obsolescencia económica antes de ese plazo.
Si esto ocurriera a gran escala, el problema no sería solamente tecnológico.
Sería financiero.
La paradoja de una tecnología demasiado exitosa
Existe incluso una paradoja adicional.
Cuanto más rápido avance la IA, más rápidamente podría quedar obsoleta parte de la infraestructura construida para desarrollarla.
Es decir:
- el éxito tecnológico podría acelerar la depreciación económica del capital anterior.
Una empresa que invierte US$10.000 millones hoy necesita recuperar ese capital y obtener una rentabilidad antes de que la siguiente generación tecnológica reduzca el valor de lo que acaba de comprar.
Si el ciclo tecnológico dura siete años, el problema es manejable.
Si dura tres años, la ecuación cambia radicalmente.
Y si dura todavía menos, la empresa puede verse obligada a reinvertir constantemente antes de haber recuperado la inversión anterior.
Entonces aparece un círculo:
más capacidad → más inversión → nueva tecnología → obsolescencia → nueva inversión → más deuda.
Para sostener ese círculo, los ingresos tienen que crecer continuamente.
Y ahí aparece la pregunta que finalmente hará Wall Street:
¿Cuánto beneficio genera cada dólar invertido?
El fantasma de 2008
Esto no significa que estemos ante una nueva crisis hipotecaria.
Pero existen mecanismos que recuerdan a la lógica de 2008.
Antes de aquella crisis no solamente se habían sobrevalorado las viviendas. Se había construido alrededor de ellas una enorme estructura financiera basada en deuda, apalancamiento y expectativas de crecimiento.
Mientras los precios subían, el sistema parecía funcionar.
Cuando las expectativas cambiaron, el problema se transmitió por todo el sistema financiero.
Con la IA podría ocurrir algo diferente, pero la pregunta es parecida:
¿qué sucede si la estructura financiera crece mucho más rápido que los beneficios reales que puede producir la tecnología?
El Banco de Pagos Internacionales (BIS, Bank for International Settlements) ha advertido sobre el crecimiento del endeudamiento destinado a financiar la infraestructura de IA, incluyendo estructuras de financiación que pueden no reflejar completamente su riesgo en los balances tradicionales.
El FMI también ha señalado la creciente interconexión entre las empresas de IA, proveedores de infraestructura, inversores y mercados de capitales.
No significa que exista actualmente una crisis.
Significa que el sistema merece ser observado antes de que una eventual corrección lo obligue a hacerlo.
La circulación del mismo dinero
Existe además un fenómeno que merece especial atención.
Una empresa de IA necesita centros de datos.
Los centros de datos necesitan chips.
Los fabricantes de chips venden esos componentes.
Los proveedores de infraestructura necesitan financiación.
Los inversores financian esa infraestructura porque existen contratos de largo plazo.
Las empresas de IA obtienen capital porque el mercado espera que sus ingresos futuros sean enormes.
Y las grandes compañías tecnológicas continúan invirtiendo porque esperan que la demanda siga creciendo.
Se forma así un círculo:
capital → infraestructura → IA → crecimiento esperado → valoración → nueva financiación → más infraestructura.
Mientras exista suficiente demanda final, el círculo puede ser extraordinariamente productivo.
Pero si el crecimiento de los ingresos no acompaña al crecimiento de las inversiones, puede convertirse en una dinámica peligrosa.
No hace falta fraude.
No hace falta que la tecnología sea falsa.
Basta con que las expectativas financieras hayan crecido más rápido que los beneficios.
¿Y quién paga si la fiesta termina?
Esta es quizás la pregunta que menos se hace durante una expansión.
Si una empresa fracasa, normalmente pierden sus accionistas.
Pero si una infraestructura se vuelve sistémica —porque sostiene parte de las finanzas, energía, comunicaciones, defensa o economía mundial— aparece el conocido problema de las instituciones “demasiado importantes para caer”.
En 2008, los Estados intervinieron para evitar que el colapso de determinadas instituciones financieras arrastrara al conjunto de la economía.
El Programa de Alivio para Activos en Problemas (TARP, Troubled Asset Relief Program) de Estados Unidos llegó a desembolsar cientos de miles de millones de dólares, aunque una parte importante fue recuperada posteriormente.
Eso demuestra que un rescate no necesariamente significa que el contribuyente pierda todo el dinero.
Pero la crisis también demuestra algo más importante:
- cuando un sistema es suficientemente grande y está suficientemente interconectado, las pérdidas privadas pueden terminar teniendo consecuencias públicas.
El costo puede aparecer en impuestos, deuda pública, menor crecimiento, desempleo, inflación o pérdida de oportunidades.
Alguien termina pagando.
El verdadero dilema
Por eso quizás estamos haciendo la pregunta equivocada.
No deberíamos preguntarnos solamente:
¿Puede la inteligencia artificial superar al ser humano?
Deberíamos preguntar también:
¿Puede nuestra economía financiar el camino hasta esa inteligencia sin construir una burbuja alrededor de ella?
Porque puede ocurrir algo paradójico:
La IA puede ser una de las mayores revoluciones tecnológicas de la historia y, al mismo tiempo, algunas de las empresas y activos construidos alrededor de ella pueden estar sobrevalorados.
La tecnología puede sobrevivir a la burbuja.
Internet sobrevivió a la burbuja de las empresas puntocom.
Lo que no sobrevivió fueron muchas de las valoraciones que se habían construido sobre expectativas que nunca llegaron a cumplirse.
Con la IA podría suceder algo similar.
La tecnología continuaría avanzando, pero una eventual corrección financiera podría eliminar empresas, destruir capital y obligar a replantear el ritmo de inversión.
Y ahí aparecería nuevamente el Estado.
¿Debería rescatar empresas?
¿O solamente infraestructura crítica?
¿Deberían asumir las pérdidas los accionistas y acreedores?
¿Quién debería garantizar las inversiones estratégicas?
¿Y cómo evitar que los beneficios sean privados durante la expansión y las pérdidas terminen siendo sociales durante la corrección?
Quizás la verdadera burbuja no esté en la IA
Tal vez la inteligencia artificial no sea la burbuja.
Tal vez la burbuja esté en la expectativa financiera de cuánto dinero puede producir la IA y a qué velocidad.
La tecnología puede ser real.
El mercado puede estar creciendo.
Los beneficios pueden llegar.
Pero si para producir un dólar adicional de beneficio necesitamos invertir varios dólares adicionales en infraestructura, energía, chips y capacidad de cómputo, llegará un momento en que Wall Street hará una cuenta muy sencilla:
- retorno sobre la inversión.
Y esa cuenta no puede responderse con demostraciones tecnológicas ni con promesas sobre el futuro.
Necesita ingresos.
Necesita márgenes.
Necesita flujo de caja.
Necesita amortizar el capital invertido.
Y necesita hacerlo antes de que la próxima generación tecnológica vuelva obsoleta parte de la inversión anterior.
Ese puede ser el verdadero examen.
No para la inteligencia artificial.
Para el modelo financiero que hemos construido alrededor de ella.
Y quizás por eso el debate debería comenzar ahora, antes de que sea necesario rescatarlo.
Porque cuando la fiesta termina, la pregunta ya no es cuánto valía la empresa.
La pregunta es quién paga la cuenta.
Por Roberto Carlos «Pipo» Martínez Chaves
Primicias Rurales
Traducción al inglés:
Artificial Intelligence: technological revolution or financial bubble? (English Version)
When technology advances faster than the capital financing it
By Roberto Carlos «Pipo» Martínez Chaves
Mendoza. Argentina. Artificial intelligence (AI) is a technological reality. Its capabilities are advancing, companies are using it, and governments consider it strategic. But there is a question that may be just as important as its capabilities: Can the economic model we are building around AI sustain the cost of developing it?
Because it is one thing for technology to work; another for it to be profitable; and something very different for the valuations that Wall Street assigns to the companies developing it to be justified by their future profits.
Developing frontier AI requires gigantic investments: specialized chips, data centers, energy, networks, cooling, land, construction, and highly qualified personnel. Big tech companies are committing hundreds of billions of dollars to this infrastructure.
And here a first question arises: How much money will AI have to generate to recover all that capital?
But there is a second question, perhaps even more troubling: For how long will the assets in which investment is being made retain their economic value?
The seven-year problem
A portion of technology infrastructure can be accounted for with depreciation periods on the order of seven years. The problem is that AI technology is evolving at a speed that could be much faster.
This creates a paradox.
A company might invest billions of dollars today in a data center, servers, and accelerators designed for a specific technological generation, assuming those assets will produce revenue for several years.
But what happens if a much more powerful and efficient generation of chips appears in two or three years? The data center will still physically exist. The servers will keep running. The asset will continue to appear on the books. Yet its economic value may have plummeted long before its amortization period ends.
This is a particularly significant risk because investment is frequently financed with debt and long-term contracts. Debt, on the other hand, does not become obsolete. Interest payments continue to exist even though the technology backing the investment has lost competitiveness.
Here appears one of the most delicate characteristics of a potential bubble:
capital committed long-term to finance assets whose economic life could be much shorter than their accounting life.
The International Monetary Fund (IMF) has pointed out precisely this concern when analyzing AI infrastructure: certain assets may be depreciated over periods close to seven years, while the rapid progress of accelerators and other components can generate economic obsolescence before that deadline.
If this were to happen on a large scale, the problem would not merely be technological. It would be financial.
The paradox of a too-successful technology
There is even an additional paradox. The faster AI advances, the more rapidly some of the infrastructure built to develop it could become obsolete.
That is to say: technological success could accelerate the economic depreciation of prior capital.
A company investing 10 billion dollars today needs to recover that capital and earn a return before the next technological generation reduces the value of what it just bought.
If the technology cycle lasts seven years, the problem is manageable. If it lasts three years, the equation changes radically. And if it lasts even less, the company may find itself forced to constantly reinvest before having recovered the previous investment.
Then a circle appears: more capacity → more investment → new technology → obsolescence → new investment → more debt.
To sustain that circle, revenues have to grow continuously. And that is when the question Wall Street will ultimately ask appears:
How much profit does every dollar invested generate?
The ghost of 2008
This does not mean we are facing a new mortgage crisis. But mechanisms exist that recall the logic of 2008.
Before that crisis, not only had housing been overvalued; a huge financial structure based on debt, leverage, and growth expectations had been built around it.
While prices were rising, the system seemed to work. When expectations shifted, the problem transmitted throughout the entire financial system.
Something different could happen with AI, but the question is similar: what happens if the financial structure grows much faster than the real profits the technology can produce?
The Bank for International Settlements (BIS) has warned about the growth of debt intended to finance AI infrastructure, including financing structures that may not fully reflect their risk on traditional balance sheets.
The IMF has also pointed out the growing interconnection among AI companies, infrastructure providers, investors, and capital markets.
This does not mean a crisis currently exists. It means the system deserves to be watched before an eventual correction forces it to be.
The circulation of the same money
There is also a phenomenon that deserves special attention. An AI company needs data centers. Data centers need chips. Chip manufacturers sell those components. Infrastructure providers need financing. Investors finance that infrastructure because long-term contracts exist. AI companies obtain capital because the market expects their future revenues to be enormous. And big tech companies continue investing because they expect demand to keep growing.
Thus a circle forms:
capital → infrastructure → AI → expected growth → valuation → new financing → more infrastructure.
As long as sufficient final demand exists, the circle can be extraordinarily productive. But if revenue growth does not match investment growth, it can turn into a dangerous dynamic.
Fraud is not necessary. The technology does not need to be fake. It is enough for financial expectations to have grown faster than profits.
And who pays if the party ends?
This is perhaps the question least asked during an expansion. If a company fails, its shareholders typically lose. But if an infrastructure becomes systemic — because it supports part of the world’s finance, energy, communications, defense, or economy — the well-known problem of «too big to fail» institutions appears.
In 2008, governments intervened to prevent the collapse of certain financial institutions from dragging down the entire economy. The United States Troubled Asset Relief Program (TARP) disbursed hundreds of billions of dollars, although a significant portion was later recovered.
This demonstrates that a bailout does not necessarily mean taxpayers lose all their money. But the crisis also demonstrates something more important: when a system is large enough and sufficiently interconnected, private losses can end up having public consequences.
The cost can appear in taxes, public debt, lower growth, unemployment, inflation, or loss of opportunities. Someone ends up paying.
The real dilemma
That is perhaps why we are asking the wrong question. We should not merely ask: Can artificial intelligence surpass human beings?
We should also ask:
Can our economy finance the path to that intelligence without building a bubble around it?
Because something paradoxical can happen: AI can be one of the greatest technological revolutions in history while, at the same time, some of the companies and assets built around it may be overvalued.
Technology can survive the bubble. The Internet survived the dot-com bubble. What did not survive were many of the valuations built on expectations that never materialized.
Something similar could happen with AI. Technology would continue to advance, but an eventual financial correction could eliminate companies, destroy capital, and force a rethinking of the investment pace.
And then the State would appear again. Should it bail out companies? Or only critical infrastructure? Should shareholders and creditors bear the losses? Who should guarantee strategic investments? And how can we prevent profits from being private during the expansion and losses from ending up social during the correction?
Perhaps the real bubble is not in AI
Perhaps artificial intelligence is not the bubble. Perhaps the bubble lies in the financial expectation of how much money AI can produce and at what speed.
The technology may be real. The market may be growing. Profits may arrive. But if to produce an additional dollar of profit we need to invest several additional dollars in infrastructure, energy, chips, and computing capacity, a time will come when Wall Street runs a very simple calculation: return on investment.
And that calculation cannot be answered with technological demonstrations or promises about the future. It needs revenue. It needs margins. It needs cash flow. It needs to amortize invested capital. And it needs to do so before the next technological generation renders part of the previous investment obsolete.
That may be the real test. Not for artificial intelligence. For the financial model we have built around it.
And perhaps that is why the debate should begin now, before it becomes necessary to bail it out. Because when the party ends, the question is no longer how much the company was worth.
The question is who pays the bill.
Primicias Rurales
Traducción: María Marta Cafiero
