Por Javier Surasky
¿Por qué un sitio dedicado a analizar la inteligencia artificial, el poder y la gobernanza global incluye una sección de películas? Una respuesta posible sería que el cine ayuda a explicar de forma accesible problemas complejos, pero la decisión va más allá.
Las películas son espacios donde las sociedades crean imaginarios, construyen narrativas compartidas, naturalizan relaciones, incluidas las de poder, y proyectan futuros posibles, y por eso decidí crear la sección de películas sobre IA en Global Radar Analytics, además del hecho de que tengo un costado cinéfilo que no pretendo ocultar.
No presento películas para descubrir qué ocurrirá con la inteligencia artificial ni para reconstruir su historia: aunque existen excelentes documentales sobre el tema, aquí opto por otros géneros, más útiles para formular preguntas que para buscar respuestas.
El cine, ventana a la IA
Paula Murphy sostiene en AI in the Movies (2024) que estudiar las representaciones cinematográficas de la IA permite observar cómo pensamos esta tecnología, cómo reaccionamos frente a ella, qué nos entusiasma, qué tememos y de qué manera nuestra relación con inteligencias artificiales imaginarias nos obliga también a reconsiderar cómo nos definimos como humanos.
Cuando vemos Blade Runner, Matrix, Her o Ex Machina, la pregunta menos interesante es si describen correctamente una tecnología futura o si son fieles al conocimiento científico de su época. Resulta más atractivo preguntarnos qué entienden por inteligencia, qué consideran propiamente humano, quién posee la tecnología, quién toma decisiones, qué relaciones de dependencia construye, qué formas de explotación aparecen y qué instituciones existen frente al desarrollo tecnológico que narran.
Hay además una cuestión histórica: la IA "de las películas" y la realmente existente no avanzaron al mismo ritmo ni en idéntica dirección. Murphy (2024) muestra que desde los años cincuenta el cine representaba inteligencias artificiales fuertes dotadas de conciencia, emociones, motivaciones y capacidades que todavía hoy no se han alcanzado.
Muchas de las imágenes con las que pensamos sobre máquinas inteligentes fueron creadas antes de que los actuales sistemas generativos entraran en nuestra vida cotidiana mediante el cine, que nos puso frente a robots conscientes, máquinas que se rebelan, inteligencias superiores a las humanas, sistemas omnipresentes de vigilancia, compañeros artificiales o fronteras borrosas entre organismos y máquinas, lo que ha llevado a Bory, Natale y Katzenbach (2025) a distinguir entre narrativas de IA fuerte, centradas en tecnologías futuras capaces de aproximarse o superar las capacidades intelectuales humanas, y narrativas de IA débil, vinculadas con el funcionamiento y las consecuencias de las tecnologías que efectivamente utilizamos.
Mientras la ciencia ficción ha privilegiado las primeras, las segundas resultan menos espectaculares pero están mucho más cerca de varios de nuestros problemas actuales.
La distinción es útil porque una historia sobre una máquina consciente que amenaza a la humanidad puede ayudarnos a pensar agencia, autonomía o control, pero también a perder el foco que debemos mantener sobre cuestiones menos cinematográficas pero más urgentes: sistemas algorítmicos que clasifican personas, concentran capacidad de decisión, vigilan trabajadores, intermedian relaciones sociales o distribuyen beneficios y costos de manera desigual.
Las películas construyen imaginarios de IA
Elena Denia (2025), a partir del análisis de 300 películas de ciencia ficción y del estudio de percepciones de distintos públicos, propone pensar las narrativas de IA desde tres coordenadas: apocalipsis, asistencia y trascendencia: las historias pueden presentar a la IA como amenaza, como instrumento para mejorar capacidades humanas o como parte de una transformación profunda de nuestra propia condición, lo que nos lleva a superar la antinomia entre utopía y distopía y nos permite reconocer múltiples tonos de gris y lecturas posibles. Al fin y al cabo, llevamos más de medio siglo discutiendo el final de 2001: Odisea del espacio, y ni siquiera la explicación que dio Kubrick sobre su sentido pudo cerrar el debate.
Denia también mostró que los públicos con menor proximidad a la IA tienden a inclinarse hacia narrativas apocalípticas, mientras que quienes poseen mayor conocimiento o interacción con la tecnología desarrollan posiciones más matizadas, dato que muestra que historias y percepciones sociales se influyen mutuamente: las narrativas que rodean a la IA intervienen en la manera en que una sociedad recibe una tecnología y pueden influir sobre las expectativas acerca de su desarrollo y regulación, ofreciéndonos categorías, personajes, amenazas y futuros mediante los cuales una tecnología difícil de comprender se vuelve aprehensible.
Peiro, Loup y Aroles (2025), tras analizar 113 películas, llegan a una conclusión compatiblepero a partir de la identificación de cuatro grandes formas de representación de la IA: como apoyo individual a seres humanos, como antagonista individual, como sistema producido para ayudar a las personas en conjunto o como sistema institucional enfrentado a ellas, y encuentran en todos los casos que esas representaciones tienen una dimensión simbólica y política que contribuye a modelar percepciones sociales sobre la IA.
Esto abre una posibilidad que las fichas de Global Radar Analytics incorporan: cuando una película asigna a la IA un papel destacado, conviene preguntarse si los hace como herramienta, sujeto, compañero, autoridad, mercancía o amenaza, si está en manos de alguien o ejerce poder sobre otros, si está concentrada, distribuida o encarnada en un cuerpo y sobre quién quedan expuestos a sus decisiones. Ne menos importante es pensar que decisiones y actores quedan fuera de cámara.
Imaginar futuros implica imaginar formas de gobernarlos
Macintosh (2025) analiza cómo las representaciones persistentes de inteligencias artificiales rebeldes en cine y televisión pueden contribuir a reforzar visiones negativas de la IA.
El problema no está en que la ficción se aparte de la realidad técnica, al fin y al cabo es eso, ficción, pero nos obliga a cuestionarnos qué ocurre cuando las imágenes que circulan con mayor intensidad son las de máquinas con conciencia que atacan a sus creadores y dejan de lado los impactos concretos de los sistemas realmente existentes. En otras palabras, el cine nos ayuda a identificar qué problemas son socialmente visibles y cuáles no.
Hablar del “cine sobre IA” como si expresara una mirada universal sería un error, como lo demostró Anne Burkhardt (2026) al demostrar que el Norte Global ha dominado la literatura y el cine de ciencia ficción e inteligencia artificial: en su investigación, trabajando con cineastas latinoamericanos, aparecieron otras preocupaciones poco expuestas en el cine de IA, como la explotación laboral en el circuito tecnológico o el colonialismo de datos.
Dado que los imaginarios se producen desde contextos históricos, sociales y políticos determinados, pensar el lugar desde el cual se cuenta una película, entendiendo “lugar” en un sentido que excede ampliamente lo territorial, se vuelve central: una misma tecnología puede aparecer como promesa de eficiencia desde una posición y como herramienta de control desde otra.
Valdivia Alonso (2026) propone considerar al cine popular como una infraestructura simbólica donde se configuran imaginarios y se ensayan futuros sociotécnicos en una mirada en la que las películas nos interpelan sobre qué tecnologías podrían existir, pero también sobre quién tendrá autoridad sobre ellas, bajo qué reglas funcionarán, qué formas de violencia serán aceptables y qué relaciones entre humanos y sistemas inteligentes aparecerán como normales. Un futuro cinematográfico puede leerse, entonces, como un hipotético escenario de gobernanza tecnológica, porque cuando una película presenta a una IA administrando cuidados o tomando decisiones de seguridad, también está distribuyendo capacidades y autoridad dentro del mundo que construye.
El cine contribuye a volver ciertos futuros plausibles y otros difíciles de imaginar, condicionando así los horizontes dentro de los cuales las tecnologías son recibidas y gobernadas (Valdivia Alonso, 2026), y con eso influye sobre la aceptación social de ciertas tecnologías y el rechazo de otras.
Mirar no es suficiente
Proyectar una película no produce por sí solo reflexión crítica, y podemos perfectamente ver una "peli" como entretenimiento o analizarla desde una perspectiva puramente artística, pero si queremos utilizarla para pensar la IA necesitamos algún tipo de estructura que nos ayude a detenernos en aspectos que la narración puede hacer pasar rápidamente frente a nosotros.
Aquí entran las fichas de películas de Global Radar Analytics, que no buscan decirle al espectador qué significa una obra ni ofrecen una "interpretación correcta", sino que ofrecen una puerta para adentrarse en la oportunidad de establecer relaciones entre la experiencia cinematográfica y problemas vinculados con la inteligencia artificial.
Cada ficha identifica un eje general, propone un marco analítico, selecciona escenas relevantes, introduce preguntas para el debate y conecta la narrativa cinematográfica con problemas políticos, sociales, culturales o éticos vinculados con la IA.
La intención es desplazar la pregunta sobre qué ocurre en la película hacia otras que requieren una participación más activa del espectador: ¿Desde qué espacio se narra lo que ocurre? ¿Qué idea de inteligencia propone? ¿Qué relaciones de poder aparecen? ¿Quién toma las decisiones y quién carga con sus consecuencias? ¿Qué alternativas quedan fuera de la historia? ¿Qué no nos dice la película?
Esa conceptualización de base nos lleva a que no haya una manera "correcta" de utilizar las fichas.
En una clase o reunión de debate puede consultarse antes de ver la película para identificar problemas a los que prestar atención; para quien organiza o debe orientar una discusión puede servir para seleccionar escenas, decisiones o diálogos relevantes; después del visionado puede funcionar como punto de partida para una conversación colectiva y, en un trabajo más amplio, como puente hacia la introducción de bibliografía.
También hay situaciones en las que no se puede o no se quiere proyectar una película completa, casos en los que contar con un conjunto reducido de escenas que permitan trabajar un problema específico puede ser de ayuda.
Las películas también pueden ser discutidas
Para mí, cuando se trata de cine e IA, las buenas preguntas suelen ser más útiles que cualquier respuesta cerrada.
Dos personas pueden interpretar de manera diferente una misma escena y ambas lecturas pueden ser valiosas si logran explicitar sus supuestos y argumentar a favor o en contra de ellos, dado que el interés del debate no está en hallar el "verdadero" significado de una película, sino en hacer visibles las distintas lecturas que habilita y los elementos en que cada una se apoya.
Por eso las fichas están construidas como herramientas para pensar con la película, desde ella y, cuando resulte necesario, contra ella.
Recordemos que la inteligencia artificial plantea problemas cuya evolución permanece abierta, y el cine lleva mucho tiempo ensayando respuestas imaginarias: antes de que existiera una disciplina llamada inteligencia artificial ya encontrábamos máquinas artificiales asociadas con trabajo, poder, rebelión o transformación social en películas como Metrópolis, de Fritz Lang, con su robot femenino utilizado para conducir a los trabajadores hacia el desastre y estrenada en 1927.
Casi un siglo después podemos mirar hacia atrás y observar qué imaginarios, temores y deseos presentaban esas historias, cuáles sobrevivieron y cuáles desaparecieron, en un recorrido que nos permite problematizar las decisiones que estamos tomando hoy sobre el desarrollo, uso y gobierno de la inteligencia artificial y qué, al menos en parte, siguen apoyándose en futuros que primero vimos en el cine.
Referencias
Bory, P., Natale, S., & Katzenbach, C. (2025). Strong and weak AI narratives: An analytical framework. AI & Society, 40, 2107–2117. https://doi.org/10.1007/s00146-024-02087-8
Brauner, P., Glawe, F., Liehner, G. L., Vervier, L., & Ziefle, M. (2025). Mapping public perception of artificial intelligence: Expectations, risk–benefit tradeoffs, and value as determinants for societal acceptance. Technological Forecasting and Social Change, 220, 124304. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2025.124304
Burkhardt, A. (2026). Artificial intelligence in the work and view of Latin American filmmakers: Insights from a qualitative interview study. AI & Society, 41, 969–987. https://doi.org/10.1007/s00146-025-02577-3
Denia, E. (2025). AI narratives model: Social perception of artificial intelligence. Technovation, 146, 103266. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2025.103266
Macintosh, K. L. (2025). Rogue artificial intelligence, science fiction, and the law. Santa Clara High Technology Law Journal, 41(1).
Murphy, P. (2024). AI in the movies. Edinburgh University Press.
Peiro, M., Loup, P., & Aroles, J. (2025). The fictional archetypes of AI: For a qualitative-quantitative analysis of representations in films. M@n@gement, 28(3), 1–20. https://doi.org/10.37725/mgmt.2024.9763
Valdivia Alonso, D. (2026). Imagining AI futures in mainstream cinema: Socio-technical narratives and social imaginaries. AI & Society, 41, 6125–6135. https://doi.org/10.1007/s00146-026-02880-7