La IA y el futuro: perspectivas desde las escuelas económicas liberales

Introducción

El vertiginoso avance de la inteligencia artificial (IA) está reabriendo debates fundamentales sobre cómo organizar la economía y la sociedad. Diversas escuelas económicas liberales –desde la escuela austríaca de hace un siglo hasta corrientes más recientes como la de Chicago, la teoría de la elección pública o el ordo-liberalismo– ofrecen marcos para entender el impacto de la IA en el futuro socioeconómico. Pese a sus matices y énfasis distintos, estas corrientes comparten valores occidentales y humanistas: la centralidad de la libertad individual , la defensa de un orden espontáneo basado en la interacción voluntaria, el respeto a la dignidad humana y la importancia de la ética. La cuestión clave es cómo integrar esos principios en la era de la IA, fomentando la innovación sin “matar” la libertad, y aprovechando la tecnología sin traicionar lo que funciona en una sociedad abierta. A continuación, comparamos la visión de la escuela austríaca –pionera en muchas de estas ideas– con otras cinco escuelas liberales, examinando convergencias y discrepancias. Veremos cómo pensadores como FA Hayek y L. von Mises anticiparon los desafíos actuales (conocimiento disperso, acción humana) y cómo sus ideas sientan bases para la necesaria “revolución” político-social-económica en la era de la inteligencia artificial. También exploraremos qué aportan la escuela de Chicago , la teoría de la Elección Pública , y el ordo-liberalismo en cuanto a manejo ético, regulación y límites de la IA, todo ello manteniendo un tono analítico-académico. El objetivo es dilucidar cómo la verdadera innovación tecnológica puede (y debe) respetar la libertad individual , empoderar al ser humano y minimizar las intervenciones contrarias a la naturaleza espontánea del mercado – principios que tanto la filosofía estoica como la psicología moderna del propósito personal también valorizan. En suma, se trata de entender el futuro de la IA desde la sabiduría del liberalismo económico , para alinear las nuevas herramientas con la libertad y el bien común .

Conocimiento disperso y orden espontáneo: la visión austríaca ante la IA

La escuela austríaca , representada por economistas como Hayek y Mises , sostiene que la economía es un orden complejo guiado por millones de decisiones individuales. Un concepto central es el conocimiento disperso : la información relevante para coordinar la actividad económica está fragmentada entre todos los actores de la sociedad, en forma de saberes locales, experiencias y circunstancias particulares [1][2] . Hayek argumentó que ningún planificador central puede agregarlo todo eficientemente, y que solo un mercado libre , a través del sistema de precios, logra coordinar ese conocimiento disperso de manera dinámica [3][4] . De hecho, Hayek anunció que pretendía concentrar o sustituir ese conocimiento es caer en la “fatal arrogancia” del control centralizado. La IA moderna no escapa a esta realidad . Si bien las tecnologías actuales pueden procesar enormes volúmenes de datos, siguen enfrentando los límites que Hayek señaló para la mente humana. Estudios recientes ilustran que aun los algoritmos más avanzados no pueden capturar toda la información tácita y contextual que existe en la sociedad [5][6] . Por ejemplo, los modelos de IA dependen de los datos de entrenamiento disponibles y de reglas algorítmicas predefinidas; no tienen acceso a datos no registrados ni a la intuición humana , ni comprenden plenamente los matices culturales o éticos detrás de cada situación [7][6] . En palabras de un análisis inspirado en Hayek, la IA carece de “conocimiento tácito” y su poder de predicción es limitado en sistemas sociales dinámicos e impredecibles [5][8] . En resumen, por mucha potencia de cálculo que tenga una IA, no puede superar la complejidad y dispersión del conocimiento humano ni reemplazar la capacidad de adaptación del mercado espontáneo [9] . Esto tiene implicaciones claras: confiar ciegamente en algoritmos para dirigir la economía sería repetir la ilusión del planificador omnisciente. Como concluye Hayek, el conocimiento fragmentado solo puede aprovecharse plenamente bajo condiciones de libertad y competencia abiertas [4] . De ahí que cualquier uso de IA en la coordinación económica debe reconocer sus límites y complementariedad , nunca suprimir, la toma de decisiones descentralizada de individuos y empresas.

Por otro lado, la escuela austríaca enfatiza la acción humana con propósito (praxeología, en la terminología de Mises). El ser humano no es un autómata predecible, sino un agente con valores, creatividad y responsabilidad moral. Ludwig von Mises , en La acción humana (1949), sostenía que toda la economía surge de decisiones conscientes orientadas a multas; Quitar al individuo ese rol protagónico equivale a desnaturalizar el proceso económico. ¿Qué diría Mises ante la idea de reemplazar la acción humana con automatización sin ética ? Seguramente advertiría que una economía dirigida por algoritmos sin brújula moral corre el riesgo de volverse inhumana y disfuncional. Sin la evaluación subjetiva que cada persona hace (qué necesita, qué le satisface, qué riesgos consideran aceptables), las decisiones de una IA central pueden perseguir metas meramente técnicas o equivocadas. Mises recalcaba que solo los individuos conocen sus preferencias y circunstancias; ninguna máquina puede “saber” mejor qué nos conviene en cada caso. Además, sin un marco ético , la automatización podría maximizar resultados eficientes a costa de la dignidad o la libertad (por ejemplo, optimizando el beneficio sin considerar los derechos del individuo). En términos misianos, la economía dejaría de servir a las personas para convertir a las personas en meros objetos dentro de un cálculo. Así, reemplazar la acción humana implicaría ignorar la esencia misma de la economía –que es acción con sentido y con responsabilidad. Incluso un pensador cercano, como Wilhelm Röpke (ordinoliberal influenciado por la ética cristiana), señalaba que la economía debe estar “al servicio del hombre y no al revés” . En síntesis, la escuela austríaca nos legó dos pilares imprescindibles para la era de la IA: primero, el reconocimiento de los límites epistémicos (ninguna IA omnisciente puede sustituir el orden espontáneo del mercado basado en conocimiento disperso) [10] ; y segundo, la primacía de la persona (la innovación debe empoderar al individuo, no anular su agencia). Estos principios, junto con valores humanistas clásicos, serán vitales para orientar la revolución tecnológica dentro de causas que respetan la libertad y la naturaleza humana .

El enfoque de Chicago: mercados libres e innovación tecnológica

Otra de las escuelas liberales prominentes es la escuela de Chicago , asociada con economistas como Milton Friedman y Gary Becker. Aunque metodológicamente difiere de la austríaca (emplea más modelización matemática), comparte un núcleo ideológico liberal : confianza en el mercado libre como mejor asignador de recursos y escepticismo frente a la intromisión estatal excesiva. Desde la perspectiva de Chicago, la irrupción de la IA y la digitalización serían vista principalmente como una fuerza disruptiva positiva , capaz de elevar la productividad y crear nuevas oportunidades –siempre que se permita a los emprendedores experimentar libremente. Un “chicagoano” subrayaría que los incentivos de mercado dirigirán el desarrollo de IA hacia usos beneficiosos: si los consumidores valoran la privacidad, surgirán ofertas tecnológicas que la protejan; si cierta aplicación de IA genera perjuicios, la reacción de los usuarios y la competencia tenderán a corregirlo. En otras palabras, se confía en un proceso evolutivo de mercado para filtrar las innovaciones útiles de las nocivas, sin necesidad de un control central previo.

Siguiendo esa línea, la escuela de Chicago suele anunciar que una regulación prematura o proteccionista de la IA podría frenar la innovación y, paradójicamente, beneficiar a los monopolios establecidos . Por ejemplo, imponer trabajos amplias bajo la bandera de la “seguridad nacional” o el proteccionismo tecnológico puede terminar “distorsionando los mercados y socavando la cooperación global voluntaria” , como señalan análisis libertarios recientes [11][12] . Un caso citado fue la propuesta estadounidense de prohibir la colaboración en IA con ciertos países: desde el enfoque liberal, esto ignora que el progreso técnico es un esfuerzo global descentralizado (más del 60% del software de IA es de código abierto y co-creado internacionalmente) [13] . Restringir ese intercambio bajo argumentos geopolíticos podría ralentizar avances clave (p. ej., en IA para diagnóstico médico o energías limpias) y ahuyentar talento sin realmente mejorar la seguridad [13][14] . Milton Friedman probablemente recordaría cómo en los años 1980 EE.UU. temía el ascenso tecnológico de Japón, pero “fue la competencia libre –no las leyes proteccionistas– la que mantuvo el liderazgo estadounidense” [15] . Este énfasis en la apertura sugiere que para Chicago la mejor “regulación” de nuevas tecnologías es permitir que el mercado y la sociedad civil se autoregulen mediante mecanismos voluntarios. De hecho, se proponen alternativas de autorregulación innovadoras: por ejemplo, certificaciones privadas de ética en IA (sellos de buenas prácticas otorgados por empresas especializadas, compitiendo por la confianza del público en lugar de una imposición estatal) [16][17] . También se fomenta la transparencia mediante iniciativas de código abierto que permitan auditorías comunitarias de los algoritmos [14] . La idea es que un entorno de libre experimentación, con usuarios informados y empresas responsables, tenderá hacia soluciones óptimas sin necesidad de controles centralizados que muchas veces terminan siendo capturados por los mismos agentes a los que debían vigilar.

En cuanto a puntos en común y desacuerdos con la escuela austríaca , Chicago coincide plenamente en la defensa de la libertad económica y la cautela ante el Estado. Ambas escuelas verían con buenos ojos que la IA potencia la eficiencia del mercado (por ejemplo, mejorando la información disponible para consumidores y productores). Sin embargo, los austríacos suelen ser más escépticos de las herramientas cuantitativas y de la noción de “equilibrio”, mientras que Chicago se siente cómoda modelando la IA como un factor más en las funciones de producción y crecimiento. Así, un economista de Chicago podría tener más confianza en que los mercados financieros incorporan rápidamente la IA en precios y asignaciones eficientes, mientras un austríaco enfatizaría las posibles descoordinaciones temporales (burbujas tecnológicas, etc.) debido a un conocimiento imperfecto. Con todo, ambas corrientes se alinean en su visión optimista de que la libre empresa, en un marco jurídico adecuado, sabrá canalizar la IA para el progreso . Sus recetas políticas tienden a minimizar barreras: impuestos moderados a la innovación, propiedad privada bien definida para datos e invenciones, y mucha adaptabilidad. En términos prácticos, esto implicaría “no matar la innovación” con sobreregulación; al contrario, confíe en la capacidad del orden de mercado para descubrir qué aplicaciones de IA prosperan (las que realmente agregan valor) y cuáles quedan descartadas. En suma, la escuela de Chicago aporta una dosis de pragmatismo pro-mercado al debate: nos recuerda que muchas veces la mejor política es dejar que emprendedores e individuos exploren las fronteras de la tecnología, corrigiendo el rumbo a través de la competencia y la elección libre, en lugar de intentar anticipar burocráticamente cada resultado posible.

Teoría de la Elección Pública: IA, incentivos políticos y riesgos de manipulación

Revelaciones como el escándalo de Cambridge Analytica (2018) mostraron cómo el uso opaco de datos personales y algoritmos en campañas políticas puede socavar la integridad democrática. Los hallazgos de que Cambridge Analytica recopiló datos de millones de usuarios de Facebook sin consentimiento para orientar propaganda en elecciones (p. ej. la campaña de Trump en 2016) encendieron alarmas sobre la manipulación política mediante IA [18][19] . Estos acontecimientos confirman varios postulados de la teoría de la Elección Pública ( Public Choice ), una escuela liberal desarrollada por James M. Buchanan y Gordon Tullock, entre otros. La premisa central de Public Choice es aplicar el realismo económico al ámbito político: gobernantes y burócratas también responden a incentivos, persiguen su interés propio y pueden tomar decisiones que no benefician al público . En el contexto de la IA, esta teoría invita a preguntar: ¿cómo podrían utilizar (o abusar) los políticos y grupos de interés las nuevas herramientas algorítmicas?

Una primera respuesta es que la IA amplifica ciertos problemas clásicos del gobierno . Por ejemplo, un algoritmo estatal para repartir recursos o vigilar comportamientos estará diseñado (directa o indirectamente) por personas con objetivos particulares. La Elección Pública anticipa riesgos de captura del algoritmo : aquellas facciones con poder –ya sean elites políticas o empresas influyentes– podrían sesgar los datos o las reglas a su favor. De hecho, estudios recientes señalan que en un esquema de planificación central asistida por IA surgirían nuevos “problemas de agencia” : los programadores y analistas de datos, actores antes técnicos, devienen en figuras con poder político significativo [20][21] . Quien controle la base de datos o pueda manipular la información de entrada en un sistema de IA gubernamental, tendrá capacidad para influir en las decisiones automatizadas en su propio beneficio. Esto representa una nueva capa de opacidad : es posible que la ciudadanía ni siquiera sepa que ciertos resultados (p. ej. qué barrios son priorizados para vigilancia policial por una IA) fueron distorsionados por intereses ajenos al bien común.

Más allá de la manipulación directa, la Elección Pública advierte sobre la definición de objetivos ( goal setting ) en los sistemas de IA públicos. ¿Quién define qué metas maximizará un algoritmo de gestión pública? Establecer esas metas es en sí un proceso político plagado de conflictos de intereses [21][22] . Un gobierno podría programar una IA para optimizar, digamos, la “seguridad nacional”, pero ¿cómo evitar que eso derive en justificar vigilancia masiva y recorte de libertades civiles? Las metas loables (crecimiento económico, eficiencia administrativa, etc.) pueden volverse pretextos para concentrar poder si no hay controles democráticos . Buchanan subrayaba la importancia de las restricciones constitucionales precisamente para limitar los impulsos autointeresados de los gobernantes. Con IA de por medio, Elección Pública abogaría por implementar “ frenos y contrapesos algorítmicos ”: auditorías independientes de algoritmos públicos, transparencia en los criterios que usan, participación ciudadana en la definición de objetivos, etc.

El caso Cambridge Analytica ejemplifica otro punto crucial: el uso político de IA suele ocurrir fuera de los canales formales del Estado, en la zona gris entre sector privado y campañas electorales. La microsegmentación de mensajes en redes sociales es un bien rentable que partidos y gobiernos van a explotar si pueden. Desde Public Choice, esto era previsible: así como los políticos adoptan las técnicas más efectivas para ganar votos o preservar su poder, hoy emplearán big data y algoritmos de persuasión para influir en la opinión pública, muchas veces de forma poco transparente. Las últimas investigaciones documentan casos de desinformación algorítmica , bots sociales, filtrados personalizados de noticias, todo orientado a moldear resultados electorales. Y no se trata solo de escándalos en las democracias occidentales; Los regímenes autoritarios emplean IA para censura y propaganda dirigida, maximizando su control social. En cualquier contexto, la motivación intrínseca del actor político es clave : si obtener ventaja requiere explotar la IA de manera poco ética, muchos lo intentarán mientras el costo de ser descubiertos sea bajo.

La principal enseñanza de la Elección Pública es, por tanto, de escepticismo constructivo . No basta con diseño IA avanzadas; debemos diseñar también las instituciones (leyes, normas, contrapesos) que limitan cómo pueden usar esas IA en la esfera pública [23][22] . Sin correctivos, la IA podría convertirse en una herramienta de consolidación del poder de ciertas élites –una especie de “ Leviatán algorítmico ”. Por ejemplo, un gobierno podría abusar de sistemas de puntuación social, combinando datos de múltiples fuentes para premiar o castigar ciudadanos (como ocurre con el crédito social en China [24] ). Incluso en democracias, un ejecutivo con acceso a vigilancia masiva y análisis predictivos tendría incentivos para usarlos en beneficio propio (control de disidencia, manipulación de la agenda mediática, etc.). Public Choice predice que mientras más concentrado esté el poder de decisión (sea en un burócrata o en una IA central), mayor la probabilidad de ineficiencia y corrupción**. Y la IA centraliza ciertas funciones por naturaleza, a menos que se establezcan descentralizaciones deliberadas.

En conclusión, la teoría de la Elección Pública nos alerta que los problemas políticos tradicionales –búsqueda de rentas, corrupción, falta de rendición de cuentas– pueden exacerbarse con la IA si no se gestionan adecuadamente [22][25] . Su aporte al debate es recordarnos la pregunta “ ¿quién controla al controlador? ”. Si los algoritmos van a influir en decisiones colectivas, necesitamos transparencia, supervisión independiente y quizás “competencia” entre distintos algoritmos (evitando monopolios digitales del gobierno). Para los liberales de esta escuela, la mejor solución es siempre dispersar el poder: así como los mercados dispersan el poder económico, una sociedad libre debería dispersar el poder político incluso en la era digital. Eso implica empoderar a la sociedad civil para vigilar y contrapesar el uso gubernamental de IA, evitando tanto como sea posible las concentraciones peligrosas de información y poder en manos de unos pocos.

Ordoliberalismo: regulación ética sin matar la libertad

Una de las grandes preguntas actuales es cómo regular la inteligencia artificial de forma que se protejan los derechos y la competencia, sin ahogar la innovación. En este terreno aporta luces el ordo-liberalismo , la escuela liberal surgida en Alemania (Escuela de Friburgo, con figuras como Walter Eucken, Wilhelm Röpke y Alexander Rüstow) que inspiró la economía social de mercado . A diferencia de los libertarios puros, los ordo-liberales defienden un Estado fuerte pero limitado : fuerte para establecer un marco legal claro y ético donde impere la competencia leal, y limitado para no interferir directamente en las decisiones del mercado más de lo necesario. Aplicado a la IA, el enfoque ordo-liberal busca un equilibrio : ni un “laissez-faire” absoluto que deje la puerta abierta a abusos corporativos o vacíos legales, ni una regulación asfixiante que coarte el progreso tecnológico y la libertad económica.

En la práctica, esto se traduce en diseño de marcos regulatorios inteligentes . Los ordo-liberales enfatizan principios como la subsidiariedad (que las instancias superiores solo intervienen cuando las inferiores no pueden solucionar un problema por sí mismos) y la proporcionalidad (la regulación debe ser lo suficientemente estricta para corregir fallas de mercado, pero lo más liviana posible para no generar efectos adversos). Un ejemplo concreto lo vemos en la Unión Europea , cuya tradición regulatoria en parte hereda ideas ordoliberales. La Ley de Inteligencia Artificial de la UE (AI Act) , aprobada en 2024, encarna este enfoque combinado: establece un marco legal fuerte para garantizar que los sistemas de IA en el mercado europeo sean “seguros, transparentes, trazables, no discriminatorios y respetuosos con el medio ambiente” , y todo ello promoviendo la innovación en la medida de lo posible. La ley sigue un enfoque de regulación por niveles de riesgo : en lugar de controlar cada uso de IA, clasificar las aplicaciones según el potencial de daño (riesgo inaceptable, alto, limitado o mínimo) y aplica requisitos proporcionales. Así, se prohíben unas pocas aplicaciones consideradas contrarias a valores fundamentales (por ejemplo, sistemas de puntuación social generalizados o IA que utilizan técnicas subliminales nocivas), mientras que a las de alto riesgo (p. ej., IA en diagnósticos médicos, transportes autónomos) se les exige cumplir con estándares de transparencia, supervisión humana, auditorías, etc. Las IA de uso cotidiano y bajo riesgo prácticamente no son intervenidas. Este modelo busca evitar tanto el vacío legal como la sobreregulación : es decir, crear confianza en el público y un entorno de juego limpio (que previene sesgos dañinos, opacidad o concentraciones de poder), pero sin impedir que desarrolladores y empresas exploren aplicaciones benéficas de la tecnología.

El ordoliberalismo aporta también una visión ética: sus fundadores insistían en la dimensión moral del mercado . Röpke, por ejemplo, hablaba de la necesidad de una “economía encajada en un marco de valores”, y proponía políticas complementarias (educación cívica, promoción de virtudes ciudadanas, etc.) para sostener una sociedad libre. En el contexto de la IA, esto sugiere que además de leyes, necesitamos fomentar una cultura de responsabilidad en los desarrolladores y usuarios de IA. Por ello, Europa y otros actores están formulando códigos éticos de IA (alineados con principios como privacidad, transparencia, no maleficencia, rendición de cuentas) que guían a las empresas incluso más allá de la obligación legal. Un ordoliberal diría que la autorregulación guiada (por estándares aprobados conjuntamente por Estado, industria y academia) puede ser eficaz para mantener a raya prácticas dañinas sin recurrir siempre a la coerción. De hecho, iniciativas voluntarias como los consejos de ética en IA de empresas, los algoritmos abiertos a inspección externa, o acuerdos internacionales sobre usos prohibidos (pensamos en un “Tratado de IA” para vetar algoritmos autónomos letales, por ejemplo) encajan en su filosofía de “orden construido” deliberadamente para salvar la libertad.

En cuanto a las convergencias con la escuela austríaca y otras : todos los liberales comparten el fin último de preservar la libertad individual y el funcionamiento del mercado . Los ordo-liberales concuerdan con Hayek en que la planificación central draconiana es peligrosa e ineficiente; También reconocen el problema del conocimiento disperso. Sin embargo, discrepan en que ven más necesaria la mano visible del legislador para corregir ciertas “fallas del mercado” (colusión, monopolios, externalidades negativas). Mientras un austríaco puro confiaría en que el mercado se depura solo, un ordoliberal teme que sin reglas, la libertad de muchos puede ser socavada por el poder de unos pocos (por ejemplo, grandes corporaciones tecnológicas abusando de datos personales o eliminando competidores más pequeños). La falta de un marco ético-global podría permitir que estos actores acumulen un poder cuasi estatal, algo inaceptable en la tradición ordoliberal , que siempre desconfía de las concentraciones de poder. Por eso, propone marcos antimonopolio y de protección al consumidor adaptado a la era digital (por ejemplo, obligar a la portabilidad de datos para no quedar “atrapado” en una plataforma, o exigir interoperabilidad para que nuevos emprendedores puedan competir).

Un punto de equilibrio interesante es cómo regular sin sofocar la innovación. Los ordoliberales sugerirían involucrar a la propia industria tecnológica en la elaboración de normas ( coregulación ), de modo que las reglas sean técnicas, realistas y aceptadas, en lugar de impuestas ignorando la realidad del sector. También enfatizarían que la regulación debe ser flexible y revisable dada la rápida evolución de la IA: instaurar evaluaciones periódicas, sandboxes regulatorios (entornos de prueba con supervisión suave) y cláusulas de expiración para normas obsoletas. Todo ello refleja la confianza en que es posible un “orden competitivo” bien diseñado , donde el Estado actúa más como árbitro que como jugador: establece las líneas rojas éticas (p. ej., no discriminación algorítmica), asegura la competencia abierta (evitando que una empresa controle algoritmos cruciales excluyendo a otras) y luego deja que la libre interacción haga el resto.

En síntesis, el ordoliberalismo aplicado a la IA nos brinda un marco ético-jurídico para la revolución tecnológica. Reconoce, al igual que otras escuelas liberales, que la verdadera innovación florece solo en libertad , pero enfatiza que la libertad económica descansa sobre pilares institucionales que deben cuidarse. Hoy más que nunca, con IA capaces de decisiones antes reservadas a humanos, necesitamos actualizar esos pilares: reforzar el Estado de Derecho , la transparencia, la competencia leal y la protección de la persona, para que la nueva economía digital siga siendo humana. Como sugiere la legislación europea inspirada en estos principios, es viable guiar el despliegue de la IA sin caer en ni el libertinaje tecnológico ni en el tecnocratismo autoritario , sino manteniendo la primacía de la sociedad libre sobre sus creaciones.

Convergencias liberales y la recuperación de los valores humanistas

Tras revisar las distintas perspectivas liberales –austríaca, de Chicago, elección pública, ordoliberal (y podríamos añadir la clásica-smithiana)– es notable observar un tronco común de ideas que resulta sumamente relevante para navegar la era de la IA. Todas estas escuelas, a su modo, celebran la libertad individual, la iniciativa emprendedora y la limitación de cualquier poder central como ingredientes de prosperidad. Todas ven al ser humano no como un medio, sino como un fin de la economía. En un tiempo donde la tecnología promete automatizar infinidad de tareas y decisiones, estas corrientes nos recuerdan que el propósito último debe seguir siendo el bienestar y la realización de las personas . En efecto, existe una profunda resonancia entre el liberalismo económico y las tradiciones filosóficas humanistas: los estoicos , por ejemplo, hablaban de vivir de acuerdo con la propia naturaleza racional, de cultivar la virtud personal y la responsabilidad individual. Del mismo modo, los liberales enfatizan la responsabilidad individual en la vida económica y social –lo que podríamos traducir hoy en exigir responsabilidad a quienes diseñan y usan IA, en lugar de ceder nuestra autonomía acríticamente a “lo que diga el algoritmo”. La psicología moderna también subraya la importancia del propósito y la motivación intrínseca (Viktor Frankl y la búsqueda de sentido, o los estudios sobre autonomía y satisfacción personal). Todo ello converge en la idea de que una sociedad sana en la era digital sea aquella que empodere al individuo para realizar su potencial, apoyado por la IA pero no subyugado por ella.

Podemos sintetizar las coincidencias clave entre las escuelas liberales frente a la IA en los siguientes puntos:

·       Primacía de la libertad y la innovación : La IA debe desenvolverse en un entorno de libertad para innovar. Cualquier control excesivo atentará contra la creatividad emprendedora que impulsa el progreso tecnológico [30] . Los liberales abogan por evitar censuras o bloqueos injustificados y permitir la colaboración abierta (incluso a escala global) para aprovechar el conocimiento disperso.

·       Escepticismo ante la concentración de poder : Sea poder político o poder empresarial, todas las corrientes liberales desconfían de los monopolios de información y decisión . Ven riesgos tanto en un Gran Hermano estatal como en oligopolios digitales sin contrapesos. Por tanto, apoyan diversificar y descentralizar : múltiples competidores en el mercado de IA, división de poderes en su gobernanza y mecanismos de supervisión ciudadana.

·       Énfasis en el individuo y sus derechos : Frente a cualquier arquitectura tecnológica, la medida última es el impacto en la persona. Se destaca la privacidad como extensión de la propiedad de uno sobre sus datos, la libertad de elección (que ningún algoritmo coarte opciones vitales del individuo sin alternativa) y la dignidad humana (p. ej., rechazar aplicaciones de IA que cosifiquen o controlen totalitariamente a la población). La innovación legítima es la que sirve al ser humano, no la que lo subordina.

Por otro lado, las diferencias entre escuelas suelen ser de grado o enfoque, más que de meta final:

·      En rol del Estado , van desde el casi nulo (libertarios austríacos duros) hasta un Estado árbitro robusto (ordoliberales). Mientras aquellos temen que cualquier intervención abra la puerta al intervencionismo rampante, estos sostienen que una arquitectura legal prudente garantiza la libertad en el largo plazo.

·      En confianza en el mercado autorregulado , los de Chicago tienden a mayor optimismo que los ordoliberales, que prefieren prevenir algunos fallos potenciales. Los austríacos confían en el orden espontáneo pero (como Hayek) reconocen la necesidad de ciertas reglas del juego generales. Public Choice introduce una cuña necesaria: también el “orden político” puede fallar, por lo que ni mercado ni Estado son perfectos, y ambos deben equilibrarse vigilándose mutuamente.

·      En metodología , los austríacos aportan insights cualitativos (conocimiento tácito, función empresarial creativa), las de Chicago herramientas cuantitativas (análisis de costo-beneficio aplicado a regulación de IA, por ejemplo), Public Choice un análisis institucional (¿qué incentivos crea tal política de IA para los políticos?), y ordoliberales una visión jurídico-filosófica (principios como la dignidad humana, la responsabilidad social, etc., incorporados al diseño de instituciones). Lejos de contradecir, estos enfoques se complementan para darnos una comprensión más rica del fenómeno IA.

En perspectiva histórica, resulta asombroso cómo las ideas austríacas de hace más de 100 años –la importancia del conocimiento local y la acción humana creativa– sentaron las bases de lo que hoy se vislumbra imprescindible: una revolución socioeconómica que ponga a la persona al centro en plena era de la inteligencia artificial. Mises y Hayek, al combatir los excesos del colectivismo en su época, nos legaron principios que ahora aplicamos para evitar un colectivismo digital o un despotismo tecnocrático. Sus ideas ayudan a “recuperar valores occidentales y humanistas” fundamentales: la libertad con responsabilidad , el imperio de la razón (basada en hechos y en la humildad ante la complejidad social) y la defensa de lo que funciona en la interacción humana espontánea. Esos valores requieren renovarse y adaptarse –no podemos simplemente repetir las fórmulas del siglo XX–, pero su esencia ilumina el camino. Por ejemplo, ante los desafíos actuales planteados por la IA: ¿Cómo mantener la autonomía del individuo cuando los algoritmos intentan predecir y guiar su conducta? La respuesta liberal sería: reforzando la educación y el carácter de las personas (para que sean conscientes y dueñas de sus decisiones), fomentando la competencia (para que ninguna plataforma digital pueda encerrarnos sin alternativas) y asegurando la transparencia (para que el poder de los algoritmos esté expuesto a la crítica y el escrutinio público).

Finalmente, todos estos aportes confluyen en una suerte de nuevo contrato socio-tecnológico que nuestra generación debe forjar. La IA, como cualquier herramienta poderosa, transformará la sociedad ; pero si se guía por los principios correctos, esa transformación puede ser profundamente positiva. Un orden social donde la IA libera a las personas de trabajos penosos, mejora decisiones mediante información abundante, aumenta la productividad al servicio de todos… es posible siempre y cuando preservamos la libertad para innovar ya la vez la ética para orientar . Como han señalado analistas contemporáneos, la verdadera batalla hoy no es entre naciones por la supremacía de la IA, “sino entre libertad y control” [24] . Es decir, entre un futuro donde la IA robustezca una sociedad de individuos libres, responsables y florecientes, o uno donde la IA sea instrumentalizada para alguna forma de tiranía o manipulación omnipresente. Las escuelas económicas liberales, con su rico legado intelectual, nos instantánea a elegir la primera opción : usar la IA como catalizadora de una nueva prosperidad respetando la naturaleza humana . Al igual que un elefante (tomando la alegoría mencionada en capítulos anteriores), la sociedad debe tener memoria y aprender de la teoría y la historia –recordando las lecciones de Mises, Hayek, Friedman, Buchanan, Eucken– para conducir la manada tecnológica por un sendero de libertad, bien común y dignidad.

Fuentes citadas: Las ideas y datos expuestos se apoyan en una diversidad de fuentes. Entre ellas, el análisis de Constanza Mazzina sobre Hayek e inteligencia artificial [1][5] , reflexiones del Instituto Mises sobre la economía de la IA [30] , documentos académicos que examinan la viabilidad de una planificación central con IA y sus problemas de incentivos [22][20] , así como ejemplos empíricos documentados como el caso Facebook–Cambridge Analytica [18] . También se han considerado propuestas regulatorias actuales (ej. la Ley de IA de la UE) analizadas desde una óptica ordoliberal [26] . Todas las referencias respaldan la tesis de que, aunque la tecnología cambie, los principios liberales bien entendidos siguen siendo guía imprescindible para lograr un futuro donde IA y libertad humana coexistan en armonía. [8][27]

[1] [2] [3] [5] [6] [7] [8] [9] [10] Arte 3 - Constanza Mazzina - Hayek y el conocimiento y la IA

https://riim.eseade.edu.ar/wp-content/uploads/2025/06/Arte-3-Constanza-Mazzina-Hayek-y-el-conocimiento-y-la-IA.pdf

[4] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [24] [30] La ley antichina sobre IA, un error proteccionista que frena la innovación - Solución Mutua

https://solucionmutua.com/la-ley-antichina-sobre-ia-un-error-proteccionista-que-frena-la-innovacion

[18] [19] Escándalo de datos de Facebook-Cambridge Analytica - Wikipedia, la enciclopedia libre

https://es.wikipedia.org/wiki/Esc%C3%A1ndalo_de_datos_de_Facebook-Cambridge_Analytica

[20] [21] [22] [23] [25] kennesaw.edu

https://www.kennesaw.edu/coles/centers/markets-economic-opportunity/docs/gmeiner-082420.pdf