La IA es un crimen de élite que no se persigue

La tesis incómoda: no faltan leyes, falta voluntad de aplicarlas

El periodista Matt Stoller, autor del newsletter BIG y del libro Goliath, publicó el 18 de septiembre de 2026 una pieza titulada "AI is an elite crime spree" cuyo argumento central incomoda a todo el espectro: el problema de la IA no es la ausencia de regulación, sino que las leyes existentes no se aplican contra los poderosos. Mientras una parte de la política pide una "FDA para la IA" o una pausa al desarrollo, Stoller recuerda que la FTC (Comisión Federal de Comercio de EE.UU.) bajo Lina Khan ya investigaba seguridad en IA, que la División Antimonopolio del DOJ acumulaba casos sobre Google con componente de IA, y que jueces como Boasberg, Mehta y Brinkema —todos designados por presidentes demócratas— han desactivado los remedios incluso cuando reconocieron los monopolios.

La conclusión es provocadora: pedir más regulación cuando la actual no se ejecuta es, en sus palabras, "incoherente".

Qué hizo la FTC de Khan y por qué importa

Según Stoller, la comisión bajo Khan ejecutó una agenda que rara vez llegó a titulares. Los hitos verificables:

🤖 La IA no es solo para leer sobre ella

En la comunidad la aplicamos: automatización, agentes IA y herramientas reales para emprender, no solo para informarte.

👥 Aplicarla en la comunidad

En 2021, bloqueó la fusión entre Nvidia y Arm, lo que según el autor permitió a ambas compañías enfocarse en sus líneas de negocio; Nvidia se convirtió en la mayor empresa del mundo por capitalización de mercado.
Tras el lanzamiento de ChatGPT en 2022, abrió estudios e investigaciones sobre despliegue de IA.
En 2023, lanzó una sonda específica contra OpenAI con preguntas concretas sobre prácticas de seguridad.
Estudió acquihires, data breaches, vigilancia algorítmica de precios (surveillance pricing) y órdenes contra empresas que usaban IA para fraude.
La División Antimonopolio llevó casos de monopolización contra Google que incorporaron IA, presentó una queja por la adquisición de Change Healthcare por UnitedHealth, e investigó fijación algorítmica de precios en carne y alquiler.

Ninguna de estas acciones contó con el apoyo del Congreso. Stoller señala que Chuck Schumer bloqueó legislación antimonopolio en 2022 por lazos con Facebook y Amazon, y que Pelosi hizo lo propio en la Cámara.

El giro de Trump: la FTC de Ferguson

Con la elección de Trump en 2024, el nuevo presidente de la FTC Andrew Ferguson revirtió la mayor parte del trabajo de Khan. Stoller documenta que se borraron más de 300 publicaciones del blog de la FTCrelacionado con IA, se perdonó (mediante el levantamiento de una sanción) al generador de texto Rytr, que comercializaba IA para falsificar testimonios, y se cerraron silenciosamente los comentarios públicos sobre surveillance pricing y la investigación contra ChatGPT. El Departamento de Justicia, por boca del Attorney General Todd Blanche, anunció que se opone a litigar contra empresas de IA.

Una búsqueda adicional confirma el giro. En agosto de 2026, una coalición de EFF, Center for Democracy & Technology, fiscales generales de California, Colorado y alrededor de veinte estados presentaron comentarios formales contra una "Policy Statement Concerning the Suppression of Accuracy in Artificial Intelligence Systems" que la FTC publicó el 7 de julio de 2026, emitida en cumplimiento de la orden ejecutiva EO 14365 del 11 de diciembre de 2025. La propuesta, según CDT, asume la existencia de un "neutral baseline" inexistente y amenaza con tratar el ajuste de seguridad (RLHF, Constitutional AI) como publicidad engañosa bajo Sección 5 de la Ley FTC. EFF identificó tres fallas —vigilancia de viewpoints, exceso de autoridad estatutaria y riesgo de jawboning— que considera estructurales. Ferguson, en su rol anterior como Solicitor General de Virginia, había argumentado contra la doctrina de obstacle preemption que ahora su agencia invoca.

En paralelo, el DOJ se presentó en julio de 2025 como aliado de OpenAI en el litigio con el New York Times, defendiendo el entrenamiento de LLMs como fair use en un documento de 20 páginas. Associate AG Stanley Woodward escribió que "la dominancia en IA es crítica" para la seguridad nacional. Un mes antes, un juez aprobó un acuerdo de US$1.500 millones entre Anthropic y autores que la acusaban de copiar libros pirateados para entrenar a Claude: la juez falló que entrenar con los libros era fair use, pero que otros usos del material pirateado no lo eran.

El "crimen de élite" según los documentos

La parte más concreta del argumento de Stoller son los documentos desclasificados del caso NYT vs. OpenAI y analizados por Jason Kint. Ahí, la propia OpenAI admitió circunvenir paywalls para extraer contenido, y el presidente de la compañía Greg Brockman, al ser informado de que habían hackeado el sitio del NYT, respondió "ah nice". Un director de Microsoft Applied Science, en esos mismos expedientes, calificó el entrenamiento de modelos grandes con contenido con derechos de autor como el "mayor robo de trabajo en la historia humana".

Para Stoller, esas conductas podrían encuadrar en el Computer Fraud and Abuse Act y en violaciones criminales de derechos de autor. Y traen a colación el caso Aaron Swartz, programador perseguido hasta el suicidio en 2013 por acceder a artículos de JSTOR: si se pudo procesar a Swartz, el contraste con la inacción frente a OpenAI ilustra, según el autor, que la regla operativa dejó de ser "inocente hasta que se demuestre lo contrario" y pasó a ser "culpable hasta que se demuestre que es pobre".

Una encuesta de NBC citada por Stoller respalda la sensación social: 54% de los estadounidenses están de acuerdo en que "cuando se trata de política y sociedad, nada importa realmente porque los poderosos harán lo que quieran".

¿Qué significa esto para tu startup?

Para un founder hispanohablante que construye o usa IA, el diagnóstico de Stoller tiene implicaciones prácticas incómodas pero accionables:

No cuentes con un salvavidas regulatorio federal en el corto plazo. Ferguson y el DOJ han hecho explícito que no litigarán contra grandes IA. Esperar protección del regulador central es, en el mejor caso, una estrategia a 3-5 años vista. En el peor, es construir sobre arena.
El frente regulatorio real se está moviendo a los estados. California, Colorado e Illinois ya tienen leyes aplicables a decisiones algorítmicas en empleo, vivienda, crédito y salud. En Colorado, xAI obtuvo en abril de 2026 un injunction contra la ley original SB 24-205; el reemplazo SB 26-189 entró en vigor el 14 de mayo de 2026 y es el estándar actual. Si vendes o podrías vender en esos estados, ese es tu marco de cumplimiento real.
El fair use no es un escudo eterno. Anthropic resolvió por US$1.500 millones en julio de 2025; el DOJ defiende el entrenamiento como fair use pero esa postura podría revertirse con un cambio de administración o con un fallo adverso. Audita hoy mismo de dónde vienen los datos de entrenamiento de los modelos que usas o vendes.
Las acciones privadas de ciudadanos (private rights of action) son el camino que Stoller ve con más potencial, aunque los políticos las disliken. Si tu producto de IA causa daño a un cliente, ese cliente puede demandarte directamente. Eso es tanto un riesgo como una oportunidad: invierte en safety engineering documentado y en divulgaciones transparentes, y tendrás una ventaja competitiva defendible.

Dos acciones concretas esta semana

Auditoría de procedencia de datos. Haz una lista de los modelos de IA que usas (propios o de terceros) y documenta, para cada uno, qué afirmaciones públicas hace el proveedor sobre la legalidad de sus datos de entrenamiento. Si dependes de un modelo envuelto en litigio activo (NYT, autores, artistas), diversifica o ten un plan de salida.
Política de ajuste de seguridad por escrito. Aunque la FTC de Ferguson intente reinterpretar el RLHF como publicidad engañosa, tener un registro documentado de qué filtros de seguridad aplica tu producto y por qué (fraude, autolesión, instrucciones para armas, etc.) te protege bajo las leyes estatales anti-discriminación y te da un paper trail defendible si un fiscal estatal o un cliente te demanda.

El argumento de Stoller no es que la regulación sea mala; es que, en una economía política donde la ley ya no se aplica contra los poderosos, pedir más leyes sin cambiar esa asimetría es pedirle al mismo árbitro que perdió el partido que ahora sí haga su trabajo. Para founders, el corolario es menos filosófico de lo que parece: diseña como si tu fiscal fuera un estado, no como si fuera la FTC de 2021.