Eduardo P. Wiñazky*
Cómo la inteligencia artificial “gratuita” se convirtió en el negocio de los datos más rentable de la historia y en qué se parece, sospechosamente, a todo lo que analizamos en los tres episodios anteriores. ((NR: se refiere a tres trabajos anteriores a este).
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En este momento, mientras leés este texto, hay cientos de millones de personas en el mundo usando herramientas de inteligencia artificial (IA) de forma “gratuita”. Redactan correos, generan imágenes, resumen documentos, consultan dudas médicas, escriben código, traducen idiomas, planifican viajes. Todo en tiempo real en lenguaje natural.
Es, por cualquier métrica razonable, uno de los saltos tecnológicos más grandes de la historia humana. Y eso es exactamente lo que hace que la pregunta sea tan importante: ¿por qué es gratis? ¿Qué reciben a cambio las empresas que invierten cientos de miles de millones de dólares en desarrollar estos modelos? ¿Qué significa que el acceso sea libre cuando la propiedad es absolutamente concentrada? ¿Y cómo se conecta todo esto con la brecha digital argentina, el FFSU (Fondo Fiduciario de Servicio Universal) y los tres episodios que anteceden a éste? (NR: se refiere a tres trabajos anteriores a este).
La respuesta no es una teoría conspirativa. Es el modelo de negocios más eficiente jamás diseñado: dártelo gratis hasta que no puedas vivir sin ello, obviamente entregando tus datos en el sentido más amplio. Hasta que tu trabajo dependa de ello. Hasta que tus decisiones dependan de ello. Hasta que la infraestructura cognitiva de tu vida cotidiana esté alojada en servidores que no controlás, entrenada con datos que no cediste conscientemente (pero sí aceptaste en las condiciones de uso) y gobernada por empresas que no te rinden cuentas. Entonces, y solo entonces, te cobran. O peor: no te cobran a vos. Le cobran a quienes quieran influir en lo que pensás y elegís.
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La desigualdad global como escenario de fondo
Antes de entrar en la lógica de la IA “gratuita”, hay que nombrar el mundo en que opera. Porque la IA no democratiza el acceso en el vacío: opera en un sistema que en 2025 registró niveles de concentración de riqueza sin precedentes en la historia moderna del capitalismo.
Según el informe de Oxfam publicado en enero de 2026, la riqueza conjunta de los milmillonarios del mundo creció más de un 16% en 2025, tres veces más rápido que el promedio de los cinco años anteriores, alcanzando un máximo histórico de 18,3 billones de dólares. Desde 2020, esa riqueza creció un 81%. Mientras tanto, 733 millones de personas no tienen suficiente para comer. El número de personas que viven en la pobreza extrema —menos de USD 2,15 diarios— apenas varió desde 1990. El 1% más rico acumula la misma riqueza que el 95% de la humanidad, más de 6.000 millones de personas.
En ese contexto, la IA “gratuita” funciona como un espejo cóncavo: amplifica las ventajas de quienes ya las tienen y hace más visible —pero no más reducible— la distancia con quienes no las tienen. El que ya tiene educación, conectividad de calidad y dispositivos adecuados usa la IA para multiplicar su productividad. El que no los tiene recibe la promesa de la IA “gratuita” sin las condiciones para aprovecharla. La herramienta es la misma. El resultado, no.
“Los países con un elevado nivel de desigualdad tienen siete veces más probabilidades de experimentar un retroceso democrático. La pobreza económica produce hambre. La pobreza política genera ira.” — Oxfam International, Davos 2026
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El modelo del regalo: cómo funciona la trampa
Para entender por qué la IA gratuita es el negocio más rentable de la historia, hay que entender qué se intercambia realmente en esa transacción.
Cuando usás ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot o Llama para redactar un texto, cada interacción genera datos que la empresa usa para mejorar su modelo. Le enseñás cómo piensan, cómo escriben, qué preguntan y cómo evalúan las respuestas las personas de tu país, tu industria, tu nivel educativo y tu rango de edad. Le das, gratuitamente, el insumo más valioso que existe para entrenar modelos: retroalimentación humana real en escala masiva. Esto tiene un nombre técnico: aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF). Y tiene un nombre económico: trabajo no remunerado a escala planetaria.
Cuando la empresa tiene suficientes datos, suficientes usuarios y suficiente dependencia instalada, puede cobrar. Y cobra. OpenAI facturó USD 3.700 millones en 2024 y proyecta USD 11.600 millones para 2025. Google integró IA en cada producto de su ecosistema. Meta usó los datos de Facebook e Instagram para entrenar modelos que ahora vende como infraestructura publicitaria. El regalo no era un regalo: era la fase de adquisición de un negocio cuya fase de monetización ya empezó.
“Si el producto es gratis, el producto sos vos.” — frase atómica del ecosistema digital, atribuida a Andrew Lewis (2010), más vigente que nunca.
Te lo vendo barato hoy. Mañana te cobro lo que quiera.
Quien usa herramientas de IA de manera cotidiana lo sabe: hay un momento en que la herramienta deja de ser un experimento y se convierte en parte del flujo de trabajo. Se rediseñan los procesos. Se recalibran los tiempos de entrega. El equipo ajusta las expectativas. En ese momento, la dependencia ya está instalada. Y la empresa lo sabe.
El siguiente paso es el precio. Las versiones gratuitas se vuelven insuficientes para el uso profesional real: límites de tokens, límites de imágenes, límites de velocidad, límites de contexto. Para usar la herramienta al nivel que ya incorporaste en tu trabajo cotidiano, tenés que pagar. Y la frase que antes era una promesa pasa a ser una advertencia: “te quedaste sin tokens, comprá más” o “tu plan gratuito no incluye esta función”. Lo que hoy es accesible puede mañana ser caro, o directamente desaparecer de los planes gratuitos con una sola actualización de precios. Y cuando eso ocurra, el costo de salir —reconvertir flujos de trabajo, reentrenar hábitos, buscar alternativas— será muchísimo mayor que el costo de no haber entrado nunca.
Este patrón tiene nombre en la industria del software: vendor lock-in. Pero la IA lo lleva a una dimensión nueva porque no solo captura los datos y los procesos: captura la cognición. Un profesional que delega su escritura, su análisis y sus decisiones en un modelo durante dos años no solo cambió su herramienta: cambió cómo piensa, cómo trabaja y qué capacidades ejercita. Esa dependencia no se deshace con cancelar una suscripción.
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Los números del poder: quién tiene la IA y quién la mira
El Stanford AI Index 2025 documenta la concentración con precisión: en 2024, las instituciones estadounidenses produjeron 40 modelos notables de inteligencia artificial. China produjo 15. Europa, 3. Toda América Latina junta, menos de una decena. La inversión privada en IA en Estados Unidos llegó a USD 109.100 millones en 2024, casi doce veces la de China. La inversión de toda América Latina no aparece como categoría separada en el reporte. Es, en términos estadísticos, ruido de fondo.
El AI Index 2026 registra aceleración sin precedentes: la inversión global en IA superó los USD 581.000 millones en 2025, más del doble que en 2024. El 78% de las organizaciones globales ya usa IA en alguna función de negocio. Lo que antes fue el petróleo, las automotrices, las mineras —sectores que concentraron riqueza y definieron geopolítica durante el siglo XX— hoy tiene nombre, servidor y cotización en Nasdaq: OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Meta AI, Amazon, Microsoft, Baidu. Siete empresas con sede en dos países que controlan los modelos que determinan qué información ve cada persona, qué contenidos se amplifican, qué créditos se aprueban. No pagan impuestos en los países donde generan esa renta. No dejan ganancias en nuestras economías. No rinden cuentas democráticas ante nadie.
Palantir, Peter Thiel y el negocio de la vigilancia que ya llegó a Argentina [1][2][3][4]
Entre esas empresas hay una que merece mención especial porque ya tocó la puerta argentina: Palantir Technologies, cofundada por Peter Thiel, quien en 2024 y 2025 se reunió con Javier Milei en Casa Rosada y cenó con el ministro Federico Sturzenegger. Palantir nació en 2003 con capital del fondo de riesgo de la CIA y se convirtió en la empresa que convierte el cruce masivo de datos asistido por IA en un negocio global de vigilancia, inteligencia militar y control social. En 2025, el 54% de sus ingresos provino de clientes gubernamentales.
Su método de negocios se llama land and expand: penetrar en una institución mediante un contrato inicial pequeño, desplegar ingenieros propios, imponer su estructura de datos y crear una dependencia tan profunda que salir cuesta una fortuna o directamente se vuelve inviable. En mayo de 2024, el Ministerio de Seguridad argentino habilitó mediante la Resolución 428/2024 el ciberpatrullaje con uso explícito de IA. En junio de 2025, el Decreto 383/2025 formalizó el ciberpatrullaje como facultad de la Policía Federal sin necesidad de orden judicial. El DNU 941/2025 creó un marco que se alinea casi perfectamente con el modelo de negocio de Palantir, según el CELS y la Fundación Vía Libre. No hay contrato formal confirmado. Hay un gobierno que construyó la puerta antes de que el vendedor llamara.
“Palantir no vende tornillos ni caramelos. Vende cruce masivo de datos, vigilancia, perfilado y poder. Es tan aplicable a una contienda electoral como a un conflicto bélico.” — Ariel Garbarz, especialista en derecho informático
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La segunda brecha: cuando la IA gratuita no alcanza
La primera brecha digital —la del acceso físico a internet— todavía no se cerró en Argentina. Lo analizamos en los tres episodios anteriores: veintiséis años de péndulo regulatorio, un FFSU sub-ejecutado y con apetito fiscal, barrios populares con conectividad inalámbrica de pésima calidad sobre repetidoras caseras, 4,5 millones de personas que no se conectan por razones económicas.
Sobre esa brecha no cerrada se superpone ahora la segunda: la desigualdad en la capacidad de usar la IA de manera significativa. La herramienta parece accesible —es gratis, está en el teléfono— pero las condiciones para usarla productivamente no lo son. La IA generativa de calidad requiere conectividad estable de alta velocidad, abonos altos de datos, dispositivos adecuados y habilidades para formular preguntas y evaluar respuestas críticamente. Y requiere, en la mayoría de los modelos de frontera, fluidez en inglés.
El resultado es que la IA “gratuita” amplía la brecha en lugar de cerrarla. El profesional con buena conectividad y habilidades digitales avanzadas multiplica su productividad. El trabajador en un barrio popular con señal intermitente y sin formación específica accede a la misma herramienta pero no puede aprovecharla de la misma manera. La promesa de la democratización tecnológica se convierte en una nueva forma de marcar la diferencia entre los que pueden y los que no pueden.
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La regulación ausente y la guerra geopolítica que nadie llama por su nombre
La UE contra el mundo: el único que puso reglas
Mientras EEUU y China compiten por quién controla los modelos más potentes, en una pelea geopolítica, la Unión Europea tomó otra decisión: intentar regular el campo antes de que los daños sean irreversibles. El AI Act entró en vigor en 2024 con cronograma escalonado: prácticas prohibidas y obligaciones de alfabetización desde febrero de 2025, modelos de propósito general desde agosto de 2025, aplicación completa en agosto de 2026. Es el primer marco regulatorio integral sobre IA en el mundo. No es perfecto. Pero existe. Y su existencia obliga a las big tech a diseñar sus modelos pensando en consecuencias legales, no solo en métricas de engagement.
El contraste con América Latina es brutal. No hay un equivalente regional. No hay organismo supranacional con mandato sobre IA. No hay acuerdo para fijar pisos regulatorios comunes. Cada gobierno reacciona de manera individual, tardía y frecuentemente capturada por los intereses de las empresas que debería regular. Argentina tiene un patrón bien establecido: el decreto primero, la ley nunca, la auditoría menos. Ese patrón aplicado a la IA no es solo ineficiente: es peligroso.
EEUU vs. China: la nueva guerra fría tiene datos, no misiles, en la mayoría de los casos…
La rivalidad entre Estados Unidos y China en inteligencia artificial es la nueva guerra fría. No la de los misiles o las ideologías del siglo XX, sino la de los datos, los modelos y el control de la infraestructura cognitiva global. Su moneda de cambio son los datos de comportamiento de miles de millones de personas: las conversaciones, las búsquedas, los patrones de consumo, los historiales médicos, los registros financieros. Quien tiene esos datos puede entrenar los modelos más potentes. Quien tiene los modelos más potentes define qué información circula, qué versiones del mundo se amplifican y qué decisiones se toman.
Estados Unidos construyó su ventaja sobre datos anglohablantes de escala global, acumulados durante tres décadas de dominancia de sus plataformas: Google, Facebook, Amazon, Twitter, YouTube. China construyó la suya encerrando a 1.400 millones de personas en un ecosistema digital propio —WeChat, Weibo, Baidu, Alibaba, TikTok— donde el Estado tiene acceso irrestricto a todos los datos generados. Son dos modelos distintos de acumulación de datos con el mismo objetivo: la supremacía en IA. Europa intentó un tercer camino regulando el uso de los datos de sus ciudadanos. América Latina no eligió ningún modelo: simplemente alimentó a los dos primeros con los datos de sus poblaciones sin negociar nada a cambio. Exporta datos con la misma lógica con que exportó materias primas durante siglos: sin valor agregado y sin capturar el retorno.
La IA y el empleo: el debate que nadie quiere resolver
La OIT estima que cerca del 40% de los empleos globales están potencialmente afectados por la IA. Goldman Sachs proyecta que hasta 300 millones de puestos de trabajo a tiempo completo podrían ser realizados íntegramente por IA. El Foro Económico Mundial revela que el 41% de los empleadores tiene intención de reducir su fuerza laboral por la IA antes de 2030. Los números varían según la metodología, pero la dirección es consistente: la IA desplaza trabajo. No todo el trabajo. No de golpe. Pero lo desplaza.
El efecto es polarizador: la IA automatiza preferentemente las tareas cognitivas de nivel medio —servicios legales, financieros, atención al cliente, logística, contabilidad—. Los trabajos de baja calificación que requieren presencia física son por ahora resistentes. Los de alta calificación son amplificados. Los que ya ganan bien ganan más. Los que ganan poco son empujados hacia empleos aún menos calificados.
El debate sobre el ingreso o salario universal está hoy en la agenda de gobiernos, sindicatos y organismos internacionales. La lógica es simple: si la IA captura una parte creciente de la productividad que antes generaban los trabajadores, el sistema económico necesita un mecanismo para redistribuir esa ganancia. Sin ese mecanismo, la IA concentra riqueza en quienes poseen los modelos y empobrece a quienes poseían el trabajo que esos modelos reemplazan. El CEO de Anthropic, Dario Amodei, advirtió que la IA podría eliminar la mitad de todos los empleos administrativos de nivel inicial en uno a cuatro años. Elon Musk declaró en 2023: “Llegará un momento en que no se necesitará ningún trabajo.” Ninguno de los dos propuso cómo se distribuiría la riqueza generada en ese mundo. Esa es exactamente la pregunta que el debate político argentino y latinoamericano todavía no formuló.
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El talento argentino: financiado por todos, aprovechado por pocos
Argentina tiene universidades públicas, gratuitas y laicas que forman ingenieros en sistemas, científicos de datos, matemáticos y especialistas en inteligencia artificial con nivel de clase mundial. La UBA, el FAMAF (Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación) de Córdoba, la UTN, la UNSAM, la UNRC, la UNC: instituciones que producen profesionales de excelencia cuyos costos de formación son pagados por el conjunto de la sociedad. Ese es uno de los activos más valiosos que tiene el país.
El problema es lo que ocurre después. Los que emigran, profesionales del sector tecnológico que buscan una escapatoria al pago de salarios de miseria. Cada uno de los ciudadanos (El Estado) invirtió en su formación. Otro país captura el retorno. Los proyectos de tecnología de clase mundial que podrían desarrollarse con ese talento no encuentran financiamiento local porque el ecosistema de capital de riesgo es embrionario, los fondos públicos para innovación son insuficientes e inestables, y el contexto macroeconómico hace imposible cualquier planificación de mediano plazo. Argentina forma el talento que sostiene la economía del conocimiento global y no tiene los mecanismos para que ese talento genere riqueza aquí.
El ecosistema de ciencia y tecnología argentino está siendo destruido en su totalidad.
El caso Mercado Libre: el subsidio que no se nombra pero figura en la SEC [5][6][7] (NR: Securities and Exchange Commission de Estados Unidos)
En este contexto de talento exportado y proyectos sin financiamiento, hay un caso que ilumina la lógica completa del sistema: Mercado Libre. La empresa tecnológica latinoamericana más valiosa del mundo, con capitalización bursátil superior a los USD 106.000 millones e ingresos en 2024 de USD 21.000 millones. Su fundador, Marcos Galperin, tiene una fortuna personal de USD 8.300 millones según Forbes. La empresa cotiza en Wall Street. Su sede fiscal está en Montevideo. Galperin tributa en Uruguay.
Sin embargo, según los propios formularios 10-Q que Mercado Libre presenta ante la SEC de Estados Unidos, la empresa recibió en los últimos cinco años más de USD 370 millones en exenciones impositivas del Estado argentino bajo el régimen de la Ley de Economía del Conocimiento. Solo en los primeros nueve meses de 2025, los beneficios ascendieron a USD 67 millones, un 52% más que en igual período de 2024. Argentina es, según el propio balance de la empresa, el único país de todos los mercados donde opera que le otorga un régimen formal de reducción de impuestos. La ley fue diseñada para sostener empresas emergentes. Mercado Libre vale más que el PBI de varios países de la región. El régimen pasó de ser de promoción a uno de concentración, saboteando su propio objetivo.
“Galperín logró lo que muchos empresarios sueñan: ser subsidiado por un Estado al que no le paga impuestos.” — Resumen Latinoamericano, noviembre 2025
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El FFSU: un fondo con plata, sin destino y con apetito fiscal
El Fondo Fiduciario del Servicio Universal recibe el 1% de los ingresos de los operadores. Los fondos existen y se acumulan. La narrativa de los tres episodios anteriores muestra con precisión cómo ese fondo fue creado en 2008, no se ejecutó hasta 2016, y desde entonces funcionó de manera parcial, discrecional y sin auditoría pública efectiva. El gobierno actual va un paso más allá: no quiere usar esos fondos para cerrar la brecha digital sino para financiar sus propias cuentas en rojo. El FFSU se convierte en una reserva disponible para el Tesoro. Mientras tanto, los barrios populares siguen con repetidoras caseras y el debate sobre cómo usar la IA de manera soberana no existe.
La conexión entre el FFSU y la IA no es abstracta: si Argentina no cierra primero la brecha de conectividad de calidad, el debate sobre IA soberana es insípido. No se puede construir el segundo piso sin el primero. Y el primero —el acceso universal, asequible y de calidad— requiere exactamente el tipo de política pública activa que los tres episodios anteriores describieron y que el gobierno actual desactivó sistemáticamente. Por supuesto, en la misma línea, sin casa, alimento, servicios básicos no se puede tener una vida digna (en el significado más amplio).
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ARSAT y la soberanía tecnológica: lo que ya existe pero no se usa
Existe una empresa estatal con infraestructura real y capacidad técnica probada que podría ser el núcleo de una política de soberanía tecnológica: ARSAT. Opera satélites geoestacionarios, la Red Federal de Fibra Óptica de 34.500 kilómetros y un datacenter Tier III en Benavídez, Buenos Aires, con 4.500 m² de sala de servidores y certificación del Uptime Institute .
Una política de soberanía tecnológica con ARSAT como columna vertebral implicaría tres cosas concretas: alojar datos públicos argentinos que hoy están en servidores de Amazon o Google en Irlanda; desarrollar con el CONICET y las universidades nacionales modelos de IA entrenados sobre datos argentinos para uso público; y ofrecer infraestructura de nube pública accesible a cooperativas TIC, universidades y organismos estatales del país. Soberanía de datos es decidir que los datos públicos argentinos no pueden ser materia prima para modelos de IA de empresas que no tributan aquí y pueden cortar el servicio cuando decidan que no es rentable. ARSAT puede ser esa respuesta. Falta la decisión política de usarla y no regalarla.
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El cierre: los derechos digitales no se otorgan. Se conquistan.
A lo largo de esta saga hablamos de regulación, de fondos, de decretos, de brechas y de infraestructura. Hablamos de lo que el Estado debería hacer y no hace, de lo que el mercado promete y no cumple, de lo que la tecnología puede y no alcanza sola. Pero hay algo que no dijimos con suficiente claridad y que es el punto de partida de todo lo demás: los derechos digitales no los va a otorgar ningún gobierno que no los sienta como una presión desde abajo. Los va a conquistar la gente que entienda que conectarse, acceder a la información, usar la IA en su propio beneficio y decidir sobre sus propios datos son actos políticos tan fundamentales como votar.
La historia de los derechos en Argentina no es la historia de los Estados generosos. Es la historia de los movimientos que forzaron a los Estados a ser más justos. El agua potable, la electricidad, la educación pública, la salud universal: ninguno llegó porque alguien en un ministerio tuvo una buena idea. Llegaron porque la sociedad organizada los exigió y no aceptó que se los tratara como mercancía. La conectividad, el acceso significativo a la IA y la soberanía de datos tienen que recorrer el mismo camino.
¿Qué pasaría si las cooperativas TIC, las universidades públicas, las organizaciones de barrios populares y los sindicatos construyeran una agenda común sobre derechos digitales? ¿Qué pasaría si América Latina exigiera en bloque que las plataformas tributen en la región? ¿Qué pasaría si los datos que los argentinos generan cada día fueran reconocidos legalmente como un bien común? ¿Qué pasaría si la brecha digital dejara de ser un problema de infraestructura y se convirtiera en una causa política con la misma urgencia que la vivienda o el trabajo?
No son preguntas retóricas. Son preguntas abiertas con respuestas posibles. La tecnología no es neutral. La IA “gratuita” no es un regalo: es el primer movimiento de una estrategia de largo plazo diseñada por quienes quieren que la infraestructura cognitiva de nuestras vidas cotidianas les pertenezca a ellos. Entender eso es el primer paso. Disputarlo, el segundo. Y organizar la disputa desde los barrios, las cooperativas y las universidades públicas, el tercero.
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Una aclaración honesta: a favor de la IA, no a favor de su concentración
Esta saga podría leerse como una crítica a la inteligencia artificial. No lo es. Quien escribe usa herramientas de IA de manera cotidiana y las considera sumamente útiles: para investigar, para editar, para generar ideas, para resolver problemas complejos en menos tiempo. La IA es una de las herramientas más poderosas que la humanidad haya construido, con un potencial genuino para reducir sufrimiento, acelerar el conocimiento científico, democratizar el acceso a servicios que hoy son privilegio de pocos y ampliar las capacidades humanas de maneras que todavía no terminamos de imaginar.
Lo que esta saga cuestiona no es la herramienta: es quién la maneja, es el para qué y el para quién. Una sierra eléctrica puede construir una casa o destruirla (o un país). La pregunta no es si usar la sierra: es quién decide qué construir y en beneficio de quién. Del mismo modo, una IA que hoy usamos “gratuitamente” (a cambio de tus datos) y también pagando montos de dinero que podemos considerar pequeños para ser más productivos, mañana nos convertirá en dependientes de empresas que nos cobrarán lo que quieran por algo que ya no podemos abandonar. La frase que vamos a escuchar cada vez más es “te quedaste sin tokens, comprá más”. Cuando llegue ese momento, por no decir que ya lo estamos viviendo, el que haya construido dependencia sin construir soberanía pagará el precio que le impongan. Y volver a pensar o razonar, crear, diseñar y todas las formidables evoluciones humanas llevarán mucho tiempo reconstruirlas.
Hay además una pregunta más profunda que la política pública no alcanza a responder: qué nos sucede como especie cuando delegamos crecientemente nuestra memoria, nuestro razonamiento, nuestra creatividad y nuestras decisiones en sistemas que no comprendemos del todo en pocas manos. Cada gran salto tecnológico —la escritura, la imprenta, la electricidad, internet— reordenó las capacidades cognitivas humanas, creó nuevas habilidades y volvió obsoletas otras. La IA no es diferente en ese sentido. Sí lo es en escala y en velocidad: nunca antes una tecnología había penetrado tan profundamente en los procesos cognitivos de tanta gente en tan poco tiempo. La pregunta sobre qué conservamos, qué delegamos y cómo preservamos la agencia humana en ese proceso es urgente formularla, debatirla y no dejarla únicamente en manos de quienes tienen interés económico en que sigamos usándola sin pensarla.
Esta saga terminó. La disputa, no.
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Si terminás de leer esta saga convencido de que la IA es solo una herramienta y el mercado la va a distribuir bien: tenés el derecho de creerlo, aunque la evidencia de cuatro episodios juegue en tu contra. Si la terminás convencido de que todo está perdido y Argentina nunca va a hacer nada bien: también tenés argumentos. Pero rendirse es cederle el terreno exactamente a quienes prefieren que no haya debate, a los que no quieren organización. Esta saga no es una conclusión. Es una invitación a incomodar el pensamiento. Que es, en el fondo, la única manera de cambiarlo.
*Eduardo P. Wiñazky: Licenciado en Administración, Magister en dirección de empresas (UTDT), docente de la Universidad de Palermo
Fuentes principales:
Referencias numeradas: [1] Pallero, J. — Palantir: cómo funciona la máquina de vigilancia. https://javierpallero.substack.com/p/palantir-como-funciona-la-maquina [2] NODAL — Argentina en la red de Peter Thiel. https://www.nodal.am/2025/08/argentina-en-la-red-de-peter-thiel-plataformas-datos-y-soberania-en-juego [3] Chequeado — Peter Thiel en Argentina. https://chequeado.com/el-explicador/peter-thiel-en-argentina-el-papel-de-palantir-en-los-operativos-migratorios-de-ice [4] Huella del Sur — Qué hace Peter Thiel en Argentina. https://huelladelsur.ar/2026/04/23/que-hace-peter-thiel-en-argentina-el-magnate-tecnofascista-se-acerca-al-gobierno-y-es-celebrado-por-santiago-caputo [5] Infobae — Mercado Libre: beneficios fiscales. https://www.infobae.com/economia/2025/02/mercadolibre-beneficios-fiscales [6] Mercado Libre — Formulario 10-Q ante la SEC. https://investor.mercadolibre.com/financial-information/sec-filings [7] Resumen Latinoamericano — Mercado Libre subsidiado. https://www.resumenlatinoamericano.org/2025/11/mercadolibre-subsidiado Fuentes principales: Crawford, K. (2021). Atlas of AI. Yale University Press • Stanford University — AI Index Report 2025 y AI Index 2026 • Oxfam International — Contra el imperio de los más ricos. Davos 2026 • OpenAI — Revenue projections 2024–2025 (The Information) • Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism. PublicAffairs • OIT — Indicadores de exposición a la IA y empleo (abril 2026) • Foro Económico Mundial — Informe sobre los Empleos del Futuro 2025 • Goldman Sachs — The Potentially Large Effects of AI on Economic Growth (2023) • McKinsey Global Institute — Agents, robots and us (noviembre 2025) • CELS — Ciberpatrullaje y Decreto 383/2025 • Fundación Vía Libre — DNU 941/2025 y Palantir • Unión Europea — AI Act (2024) y RGPD • UNESCO — Recomendación sobre la ética de la IA (2021) • OECD — AI Policy Observatory • Argentina — Ley 25.326; Resolución 428/2024; Decreto 383/2025; DNU 941/2025 • ARSAT — Datacenter Benavídez y proyecto Bariloche
