El «doom loop» que Microsoft describió en privado: la IA quema la cadena de suministro de la que vive

Un escrito judicial de 84 páginas, presentado el 4 de septiembre por Mother Jones y otros editores en su demanda contra OpenAI y Microsoft, ha sacado a la luz cómo hablaban internamente los ejecutivos de ambas compañías sobre el entrenamiento de sus modelos. La frase más demoledora —que millones de personas verán pronto el «aspirado» masivo de su trabajo como «un robo asombroso de proporciones sin precedentes»— no la escribieron los demandantes: según el escrito, procede de un documento interno de Microsoft, que añadía que «casi nadie pretendía que el contenido que creó se usara de esta forma, ni se le compensa por su uso».

El resto del material va en la misma dirección. Brent Hecht, director de ciencia aplicada de Microsoft, advirtió de que la IA había iniciado un «doom loop» (bucle fatal) que «amenaza los cimientos económicos de sus proveedores esenciales» y acabaría empeorando internet sin fondo —lo que el crítico Cory Doctorow bautizó como «enshittification»—. Jack Clark, director de políticas de OpenAI, escribió que la empresa estaba «creando sistemas que sustituyen el trabajo de las personas que definen la cultura de la sociedad». No son reproches de fuera: son el diagnóstico de la casa.

Los números que recoge el documento explican por qué. La propia investigación de Microsoft halló un 90% menos de clics hacia artículos de noticias cuando el usuario busca con IA en lugar de con un buscador clásico; es decir, de cada diez visitas que llegaban a un medio, quedaría una. Un perito citado en el escrito calcula además que el tráfico de referencia de Google Search y Google Discover a los editores ha caído al menos un 30% desde que se introdujeron los AI Overviews. Un abogado de Microsoft lo formuló sin rodeos: los chatbots están «diseñados para responder a tu pregunta», no para «darte una serie de enlaces que puedas ir a mirar tú mismo». La pérdida de audiencia no es un efecto colateral del diseño: es el diseño.

El escrito también describe cómo se construyó el corpus. En una versión de los datos de entrenamiento se priorizó contenido «de calidad» y los artículos de prensa acabaron siendo el tipo más abundante; entre los objetivos de OpenAI figuraba «aplastar la frescura… en el dominio de la actualidad real». Se atribuyen a Greg Brockman, presidente y cofundador de OpenAI, comentarios entusiastas sobre lo bien que el modelo completaba frases de artículos del New York Times, y un «ah, genial» cuando un colega le mencionó «un truco para saltarse el muro de pago» del diario. Todo ello contrasta con lo declarado bajo juramento por Satya Nadella: que las empresas de IA no deberían «acceder a datos violando unos términos de servicio».

Conviene leerlo con la etiqueta puesta. Esto es un escrito de parte, redactado por los demandantes, que han elegido las citas y el orden; los documentos originales siguen bajo secreto —solo los abogados pueden verlos— y los editores piden al juez que los desprecinte. No hay sentencia, no hay hechos probados y las demandadas tendrán su versión. Mother Jones, además, no es aquí un observador neutral: es la parte acusadora contando su propio caso. Nada de eso invalida las citas, pero sí obliga a tratarlas como alegaciones, no como veredicto.

Nuestra lectura: lo relevante no es la indignación moral, sino el «doom loop». Si la capa de respuesta sustituye al enlace, el modelo económico que financia el conocimiento fresco y verificado se apaga, y con él la materia prima que los propios modelos necesitan para no quedarse congelados en el pasado. Ya lo señalamos al analizar el auge del AEO: cuando la visibilidad deja de medirse en clics, hay que reconstruir de cero quién paga la producción de información. Por eso creemos que el desenlace sensato no es prohibir el entrenamiento —sería regular el pánico, no la capacidad—, sino ponerle precio: licencias, compensación y trazabilidad, tratadas como infraestructura y no como caridad. Seguimos convencidos de que esta tecnología nos acerca a curar enfermedades y a una abundancia que libere tiempo humano. Pero la abundancia se construye sobre conocimiento que alguien tiene que seguir produciendo. Si el negocio consiste en vaciar el pozo del que se bebe, el límite no llegará por falta de cómputo: llegará por falta de agua.