Un libro imprescindible para mirar la IA más allá del “código”: recursos, trabajo, datos y poder en toda su cadena de valor.

📖 ¿Por qué leerlo?

Si alguna vez sentiste que la conversación sobre IA se queda en fairness, privacidad o “qué tan bueno es el modelo”, este libro te abre el encuadre. Kate Crawford propone un “atlas” para entender la IA como infraestructura socio-técnica: empieza en la extracción de minerales que hacen posible el cómputo, sigue con la energía y el agua que sostienen los centros de datos, visibiliza el trabajo invisible (anotadores, moderadores, repartidores gestionados algorítmicamente), analiza la extracción de datos (incluida su dimensión colonial) y termina en la gobernanza y el poder que configuran su despliegue.

No es un manual técnico ni un libro de hype: este libro es una radiografía crítica que conecta la promesa de la IA con sus costes planetarios y sociales. Por eso resulta tan útil para quienes lideran programas de IA Responsable: te ayuda a ampliar el mapa de riesgos, incluir métricas ambientales y laborales, y alinear compras y contratos con estándares éticos. Además, presenta casos y escenas concretas (minas de litio, centros logísticos, datasets masivos, tecnologías de vigilancia) que aterrizan las discusiones.

Leerlo ahora es clave por 3 motivos:

- porque la IA generativa disparó el cómputo y, con él, el impacto energético e hídrico;

- porque crece la regulación y las obligaciones de debida diligencia en la cadena de
suministro; y

- porque los equipos necesitan criterios prácticos para decidir cuándo construir, comprar o detener un sistema. “Atlas of AI” te da ese lente ampliado y accionable.

📖 ¿Por qué importa para IA responsable/gobernanza?

• Amplía el marco de riesgos: no solo sesgo y privacidad; también huella ambiental, trabajo y poder.
• Conecta procurement con ética: cláusulas sobre energía, agua, e-waste, derechos laborales y trazabilidad de datos.
• Exige proveniencia: de datasets, modelos y hardware; quién anota, con qué condiciones y qué licencias amparan los datos.
• Introduce contabilidad de carbono/agua del cómputo y objetivos de eficiencia (por modelo, entrenamiento e inferencia).
• Refuerza la rendición de cuentas: auditorías externas, evaluaciones de impacto y participación comunitaria en decisiones.
• Vincula IA con democracia y derechos civiles frente a usos de vigilancia y control.

📖 5 ideas clave del libro

1. La IA es una industria extractiva de materiales, datos y trabajo; no solo “algoritmos en la nube”.
2. Cada modelo tiene costes materiales (energía, agua, residuos electrónicos) que deben medirse y gobernarse.
3. El trabajo invisible (anotación, moderación, reparto) sostiene la IA; su protección es parte de la ética tecnológica.
4. Los datasets masivos arrastran sesgos, apropiaciones y asimetrías de poder; sin proveniencia no hay legitimidad.
5. La gobernanza efectiva requiere responsabilidad a lo largo del ciclo de vida: desde la mina hasta el producto final.

📖 Citas destacadas 

• “La inteligencia artificial no es inevitable ni neutral; es el resultado de decisiones materiales y políticas.” 
• “Lo que llamamos datos suele ser trabajo humano convertido en insumo.” 
• “Para entender la IA hay que mirar sus fronteras físicas: minas, centros de datos, cadenas logísticas.” 

📖 ¿Cómo aplicarlo en la práctica?

• Mapea el ciclo de vida de cada sistema: minerales → hardware → cómputo → datos → trabajo → despliegue.
• Exige a proveedores métricas ambientales por modelo: kWh, tCO₂e, uso de agua y plan de e-waste.
• Incluye en contratos un Código de Conducta Laboral para anotadores/moderadores y derecho de auditoría.
• Implementa dataset/model cards con proveniencia, licencias, consentimiento y exclusiones de uso.
• Realiza AIA/DPIA que integren impactos ambientales y laborales (no solo privacidad/bias).
• Define umbrales de parada (no-go) cuando el daño social/ambiental supere beneficios.
• Optimiza cómputo: eficiencia, ventanas de energía renovable, y límites de tokens/parametría cuando sea viable.
• Establece monitoreo post-despliegue con indicadores de impacto y mecanismos de apelación para afectados.

📖 Pros y contras

Pros: mirada sistémica y documentada; integra ambiente, trabajo y datos; útil para políticas y compras responsables.

Contras: menos “how-to” técnico; foco principal en EE. UU./Occidente; algunas propuestas requieren madurez organizacional.

📖 Recursos relacionados

• UNESCO: Recomendación sobre la Ética de la IA (2021)
• OECD AI Principles
• NIST AI RMF 1.0
• EU AI Act (enfoque basado en riesgo y gobernanza)
• ISO/IEC 42001 (SG de IA) y ISO/IEC 23894 (gestión de riesgos de IA)
• Data Feminism (D’Ignazio & Klein), Ghost Work (Gray & Suri)

📖 Ficha técnica

Título: Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence ·
Autor: Kate Crawford · Editorial: Yale University Press · Año: 2021 · ISBN (hardcover): 978-0300209570

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