Grokipedia: La guerra de información digital de Elon Musk y la economía de la monopolización del conocimiento

¿La verdad por 200 mil millones de dólares? ¿Qué se esconde realmente tras el ataque de Elon Musk a Wikipedia?

El anuncio sonaba revolucionario, la implementación, reveladora. Cuando Elon Musk presentó Grokipedia, su enciclopedia generada por IA, al público el 27 de octubre de 2025, el multimillonario tecnológico prometió nada menos que la liberación del conocimiento humano de una supuesta distorsión ideológica. En cuestión de horas, la realidad resultó mucho más prosaica: una plataforma lanzada con poco menos de 900.000 artículos que copiaban la mismísima Wikipedia que pretendía reemplazar, y cuya infraestructura técnica colapsó bajo la carga de usuarios en su primer día. Lo que a primera vista parece ser otra excentricidad del fundador de SpaceX, tras un análisis más profundo, se revela como un síntoma de un cambio fundamental en la economía global del conocimiento. Grokipedia es mucho más que un experimento tecnológico. La plataforma marca un punto de inflexión en la lucha por el control de las infraestructuras de información digital, donde la concentración del poder económico, la influencia política y la disrupción tecnológica se combinan para formar una mezcla explosiva.

La arquitectura económica de una guerra de información

La dimensión económica de Grokipedia solo se hace evidente al analizar la estructura de propiedad y los flujos de financiación del imperio de IA de Musk. xAI, la empresa que desarrolló Grokipedia, alcanzó una valoración de 200.000 millones de dólares tras una ronda de financiación en septiembre de 2025. Esta suma astronómica supera la capitalización bursátil de economías enteras y sitúa a xAI entre Anthropic, valorada en 183.000 millones de dólares, y OpenAI, líder del sector, valorada en 500.000 millones de dólares. La ronda de financiación generó más de 10.000 millones de dólares de capital fresco procedente de inversores como Valor Capital, la Autoridad de Inversiones de Qatar y el príncipe Al Waleed bin Talal a través de su Kingdom Holding Company. Sin embargo, la estructura de capital interna resulta especialmente reveladora: SpaceX invirtió 2.000 millones de dólares en xAI, una decisión inusual para la compañía aeroespacial que pone de manifiesto la interconexión del imperio empresarial de Musk. Esta inversión cruzada funciona según el modelo de un fondo de capital riesgo privado, donde las empresas rentables financian proyectos más arriesgados. Musk ya ha utilizado este modelo anteriormente, cuando usó fondos de SpaceX para rescatar a Tesla durante sus años de crisis y posteriormente financió la adquisición de Twitter.

Se estima que los costos operativos mensuales de xAI ascienden a mil millones de dólares, una suma que refleja la gigantesca potencia de cómputo necesaria para entrenar y ejecutar grandes modelos de lenguaje. Musk anunció que sus empresas invertirían alrededor de diez mil millones de dólares en iniciativas relacionadas con la IA en 2024, incluyendo entre tres y cuatro mil millones de dólares solo en la compra de procesadores Nvidia. Actualmente se está construyendo en Memphis una supercomputadora llamada Colossus, que albergará un millón de GPU para IA, convirtiéndola en una de las instalaciones de cómputo más grandes del mundo. Esta integración vertical se extiende a la generación de energía, ya que la capacidad de cómputo requerida consume enormes cantidades de electricidad. La estrategia busca independizarse de los proveedores de la nube y, en cambio, controlar toda la cadena de valor de la IA. Esto distingue fundamentalmente el enfoque de Musk del modelo nativo de la nube y dependiente de socios de Microsoft y OpenAI, así como de la estrategia difusa de Google a través de DeepMind.

En este contexto, la lógica económica de Grokipedia se vuelve evidente. El objetivo principal de la plataforma no es generar ingresos directos mediante publicidad o suscripciones, sino servir como motor de datos para mejorar el modelo de lenguaje subyacente, Grok. Cada búsqueda y cada interacción del usuario proporciona valiosos datos de entrenamiento que alimentan el desarrollo de la IA. Este modelo de acumulación de datos sigue la misma lógica que la integración de X (anteriormente Twitter) en el ecosistema de IA de Musk. La plataforma de redes sociales, con más de 600 millones de usuarios activos mensuales, genera datos de conversación en tiempo real que permiten a Grok acceder a patrones y discursos lingüísticos actuales. Esta fusión de la tecnología de IA con los datos de la plataforma crea un ciclo de retroalimentación positiva: más usuarios generan más datos, lo que permite crear mejores modelos, que a su vez atraen a más usuarios.

En contraste, Wikipedia se basa en un modelo económico radicalmente distinto. La Fundación Wikimedia se financia exclusivamente con donaciones y rechaza toda publicidad. En el año fiscal 2023-2024, más de ocho millones de personas donaron un promedio de 10,58 dólares, lo que generó un total de 185 millones de dólares en ingresos provenientes de campañas de recaudación de fondos en 33 países y 18 idiomas. Los gastos operativos ascienden a aproximadamente 178 millones de dólares anuales, de los cuales una gran parte se destina a los salarios de más de 400 empleados en ingeniería y desarrollo de productos, quienes garantizan la estabilidad técnica de más de 16 mil millones de páginas vistas al mes. La organización también ha establecido un fondo de dotación, que alcanzó un valor de 140 millones de dólares en enero de 2024 y sirve como garantía a largo plazo. El patrimonio neto de la Fundación ascendía a 271 millones de dólares a finales de junio de 2024. Estas cifras parecen modestas en comparación con la valoración de xAI de 200 mil millones, pero ponen de relieve una diferencia fundamental en la lógica institucional: Wikipedia funciona como una organización sin ánimo de lucro, mientras que Grokipedia forma parte de un conglomerado corporativo orientado a los beneficios.

Los modelos de negocio son radicalmente distintos. La fortaleza de Wikipedia reside en su independencia de los intereses comerciales. La plataforma no tiene que rendir cuentas a accionistas, justificar cifras trimestrales ni sufrir presión alguna para generar beneficios. Esta autonomía financiera le permite operar exclusivamente en pro de la difusión del conocimiento. La otra cara de la moneda es la escasez crónica de recursos. Con un presupuesto anual que representa una fracción de lo que los gigantes tecnológicos invierten en investigación de IA, Wikipedia no puede competir con las capacidades tecnológicas de las plataformas comerciales. Grokipedia, por otro lado, se beneficia de recursos financieros prácticamente ilimitados. La plataforma puede recurrir a los recursos combinados de Tesla, SpaceX, X y xAI. Estos recursos financieros permiten una expansión agresiva, inversiones masivas en potencia informática y la captación de los mejores talentos mundiales en IA. Al mismo tiempo, esta solidez de recursos está ligada a la viabilidad comercial. Grokipedia debe, en última instancia, generar un retorno de la inversión, ya sea mediante la monetización de datos, la venta de tecnología o el valor estratégico para el ecosistema en su conjunto.

Los costes ocultos de la inteligencia artificial como fuente de conocimiento

La base tecnológica de Grokipedia revela debilidades fundamentales que van mucho más allá de simples problemas iniciales. El modelo de lenguaje subyacente, Grok, se basa en probabilidades estadísticas en lugar de en la comprensión o criterios de veracidad. Los sistemas de IA de esta generación generan textos prediciendo la siguiente palabra más probable en una secuencia, basándose en patrones de sus datos de entrenamiento. Este modo de operación conduce inevitablemente a un fenómeno conocido técnicamente como alucinación. La IA genera información que suena plausible, pero que es incorrecta o inventada. Un estudio publicado en la Columbia Journalism Review documentó que ChatGPT realizó atribuciones incorrectas en el 76 % de las 200 citas analizadas de fuentes de noticias populares. El sistema indicó incertidumbre solo en siete de 153 casos. Según la Universidad de Stanford, las IA especializadas en bases de datos legales de LexisNexis y Thomson Reuters produjeron información errónea en al menos una de cada seis pruebas comparativas.

La BBC llevó a cabo un experimento de un mes de duración con cuatro asistentes de IA líderes: ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini y Perplexity. Los resultados fueron preocupantes. El 51 % de las respuestas de la IA a preguntas de noticias presentaban problemas significativos, mientras que el 91 % mostraba al menos fallos menores. Los problemas más comunes fueron imprecisiones factuales, citas incorrectas de fuentes y falta de contexto. El 19 % de las respuestas que citaban contenido de la BBC contenían errores factuales, como cifras o fechas incorrectas. El 13 % de las citas supuestamente extraídas de artículos de la BBC estaban alteradas o no existían en el artículo citado. En un caso particularmente grave, ChatGPT y Copilot afirmaron que el ex primer ministro Rishi Sunak y la ex primera ministra Nicola Sturgeon seguían en el cargo, a pesar de que ambos ya habían dimitido. Estos errores sistemáticos no son meras deficiencias técnicas, sino que están estructuralmente arraigados en el funcionamiento de los grandes modelos de lenguaje.

El problema se agrava por la falta de transparencia en el proceso de entrenamiento. A diferencia de Wikipedia, donde cada edición es rastreable y las fuentes deben citarse explícitamente, en Grokipedia no está claro qué datos utiliza la IA para generar sus enunciados. Los datos de entrenamiento para grandes modelos de lenguaje suelen comprender miles de millones de sitios web, libros y otras fuentes de texto. Estos datos inevitablemente contienen información errónea, sesgos e información obsoleta. Los modelos no pueden distinguir entre datos de entrenamiento correctos y erróneos; simplemente reproducen patrones estadísticos. Además, existe el riesgo de una cadena de errores que se retroalimenta. Cuanto más contenido generado por IA se publique en internet y se utilice como datos de entrenamiento, mayor será la amenaza de un fenómeno conocido como colapso del modelo. Esto conlleva un deterioro en la calidad de los resultados de la IA, ya que los sistemas se entrenan cada vez más con información potencialmente errónea generada por otras IA en lugar de con contenido original generado por humanos.

La dependencia de Grokipedia de Wikipedia para su propio contenido pone de manifiesto sus contradicciones. Periodistas especializados en tecnología descubrieron que numerosos artículos de Grokipedia son casi idénticos a sus contrapartes en Wikipedia. Las entradas de productos como el MacBook Air, la PlayStation 5 o el Lincoln Mark VIII incluyen una nota que indica que el contenido se ha adaptado de Wikipedia, bajo la licencia Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0. Según el blog tecnológico The Verge, los artículos son idénticos palabra por palabra, línea por línea. Esta práctica plantea interrogantes fundamentales. Si Grokipedia utiliza esencialmente el contenido de Wikipedia, ¿cuál es el valor añadido prometido en comparación con el original? Musk anunció planes para poner fin a esta dependencia a finales de 2025, pero este anuncio revela un dilema. Sin la base de conocimiento fiable y curada por humanos de Wikipedia, Grokipedia carece de la base para la precisión factual. La Fundación Wikimedia comentó acertadamente: «El conocimiento de Wikipedia es y siempre será humano. Incluso Grokipedia necesita de Wikipedia para existir».

Las implicaciones económicas de estas limitaciones técnicas son significativas. La información falsa o engañosa en una enciclopedia socava su función principal y pone en peligro la confianza de los usuarios. Para una empresa comercial como xAI, la pérdida de confianza se traduce en pérdidas financieras directas debido a la fuga de usuarios y el daño a su reputación. Los riesgos legales también son considerables. Air Canada fue demandada después de que su chatbot proporcionara a un cliente información incorrecta sobre las tarifas de indemnización por duelo. En el ámbito legal, aparecieron citas alucinatorias en documentos judiciales oficiales, lo que derivó en sanciones contra los abogados involucrados. En el sector sanitario, el sistema Whisper de OpenAI generó contenido engañoso en transcripciones de consultas médicas. Estos casos demuestran que las alucinaciones de la IA tienen consecuencias reales y representan riesgos de responsabilidad civil para las empresas. Para Grokipedia, esto representa un riesgo empresarial fundamental. Una enciclopedia que difunde sistemáticamente información falsa no puede mantener su posición en el mercado, independientemente del respaldo financiero de su empresa matriz.

Economía política de la verdad: cuando la ideología se disfraza de innovación

La motivación de Elon Musk para crear Grokipedia solo se comprende mejor en el contexto de su postura ideológica y sus actividades políticas. El multimillonario tecnológico se ha referido repetidamente a Wikipedia como "Wokepedia" y ha afirmado que la plataforma estaba infiltrada por activistas de izquierda y tenía un sesgo ideológico. En diciembre de 2024, pidió a sus más de 200 millones de seguidores en X que dejaran de donar a Wikipedia. En enero de 2025, sus críticas se intensificaron después de que Wikipedia, en un artículo sobre su gesto en la investidura del presidente Donald Trump, mencionara que algunos observadores lo interpretaron como un saludo nazi. Musk rechazó la interpretación y acusó a Wikipedia de repetir propaganda de los medios de comunicación tradicionales. El fundador de Wikipedia, Jimmy Wales, respondió que el artículo simplemente resumía hechos verificables: "Es cierto que usted hizo el gesto, dos veces, y que mucha gente lo ha comparado con un saludo nazi, y es cierto que usted ha negado que tuviera algún significado. Esto no es propaganda de los medios de comunicación tradicionales. Esto es un hecho". Absolutamente cierto.

Esta disputa es sintomática de una tendencia más amplia. Los círculos conservadores en Estados Unidos han atacado cada vez más a Wikipedia. El senador Ted Cruz, presidente del Comité de Comercio, Ciencia y Transporte del Senado, expresó su preocupación por el sesgo ideológico de la plataforma en una carta oficial a la Fundación Wikimedia. Argumentó que la lista de fuentes confiables de Wikipedia favorece a los medios de comunicación de izquierda y que las contribuciones financieras de la Fundación Wikimedia a organizaciones de izquierda reflejan su orientación ideológica. La Fundación Heritage, impulsora de la iniciativa política Proyecto 2025, planea investigar a los autores de Wikipedia que operan bajo seudónimos y cuyas contribuciones sobre Israel se clasifican como antisemitas, según un informe de enero del sitio web de noticias Forward. Tucker Carlson, en una entrevista con el ex cofundador de Wikipedia, Larry Sanger, describió a Wikipedia como completamente deshonesta y totalmente controlada en temas importantes.

La investigación empírica ofrece una perspectiva más matizada. Un estudio de la Escuela de Negocios de Harvard, realizado entre 2012 y 2014, examinó el lenguaje políticamente sesgado en la Enciclopedia Británica y Wikipedia. Los investigadores descubrieron que Wikipedia sí presenta sesgos sistemáticos, pero estos no son necesariamente más pronunciados que en las enciclopedias profesionales. Fundamentalmente, los artículos con numerosas revisiones por parte de diversos autores tienden a ser más equilibrados que aquellos con pocos editores. El estudio recomendó que Wikipedia priorice las revisiones de los artículos populares y anime a autores con diferentes perspectivas políticas a trabajar en las mismas entradas. Curiosamente, un análisis del sistema de Notas de la Comunidad de Wikipedia sobre X, que Musk cita como modelo de verificación de datos colaborativa, mostró que este sistema utiliza a la propia Wikipedia como la fuente externa más frecuente, después de X. Las fuentes citadas por los autores suelen ser medios de comunicación de centro o izquierda y utilizan la misma lista de referencias aprobadas que Wikipedia, lo cual Musk critica.

El fundador de Wikipedia, Jimmy Wales, rechazó las acusaciones en una entrevista con el podcast Instant Genius de BBC Science Focus. "La idea de que nos hemos convertido en activistas izquierdistas radicales es simplemente incorrecta, objetivamente incorrecta", afirmó. "Eso no significa que no haya áreas en las que podamos mejorar". Wales añadió que Wikipedia da la bienvenida a colaboradores de todo el espectro político, siempre que respeten las normas de neutralidad. "Si alguien es un conservador amable y reflexivo, un intelectual, me encantaría que se uniera a Wikipedia. Y si alguien es un activista izquierdista radical, exaltado, que viene a emprender una cruzada, pienso: 'Oh, vas a ser muy pesado e irritante'". La Fundación Wikimedia enfatizó en declaraciones posteriores al lanzamiento de Grokipedia que el conocimiento de Wikipedia es creado por personas y siempre seguirá siendo humano. Las empresas de IA dependen de este modelo abierto y colaborativo. Incluso Grokipedia necesita de Wikipedia para existir.

La dimensión económica de este conflicto ideológico se hace evidente al considerar la integración corporativa de Musk. Grokipedia no es un caso aislado, sino que está inmersa en un ecosistema mediático que refleja sus ideologías políticas. En X, reactivó a creadores de contenido de derecha, permitiéndoles alcanzar grandes audiencias, y utilizó la plataforma para abogar por recortes en el gasto público. Adaptó Grok, el chatbot de IA, para presentar una perspectiva más conservadora. En Alemania, Musk hizo campaña para el partido Alternativa para Alemania (AfD) durante las elecciones federales. Su apoyo público al presidente Trump y su nombramiento como asesor informal en materia de eficiencia gubernamental subrayan la dimensión política de su participación. En este contexto, Grokipedia no es principalmente un producto tecnológico, sino un instrumento para moldear el discurso público. El control sobre una fuente enciclopédica de conocimiento implica el poder de interpretar hechos, contextos y narrativas.

Las implicaciones económicas de esta politización son ambivalentes. Por un lado, el posicionamiento ideológico crea una base de usuarios comprometida. Los conservadores que se sienten no representados por Wikipedia encuentran una alternativa en Grokipedia. Esta polarización puede generar atención y aumentar el número de usuarios a corto plazo. Sin embargo, a largo plazo, socava la credibilidad como fuente neutral de conocimiento. Una enciclopedia que se posiciona abiertamente como una alternativa conservadora a una plataforma supuestamente de izquierda abandona su pretensión de objetividad. Esto limita su alcance potencial y la hace vulnerable a movimientos contrarios. Además, la estrecha relación con Musk conlleva riesgos considerables. El empresario es, a la vez, la mayor fortaleza y la debilidad más crítica de todo el ecosistema. Sus controvertidas declaraciones públicas, disputas legales y actividades políticas siempre pueden perjudicar sus negocios. Cualquier daño a la reputación de Musk perjudica automáticamente a todos los proyectos asociados a él.

Monopolización del conocimiento: La economía de plataformas como instrumento de dominación

La creación de Grokipedia debe entenderse en el contexto de la creciente monopolización de las infraestructuras del conocimiento digital. Las cinco mayores empresas tecnológicas —Alphabet (Google), Meta, Microsoft, Amazon y Apple— ejercen una influencia extraordinaria sobre las infraestructuras, los servicios y las normas que dan forma a nuestra vida digital. Estas empresas dominan sectores clave de internet: motores de búsqueda, redes sociales, tiendas de aplicaciones y computación en la nube. Su poder, en gran medida sin control, sobre diversos sectores digitales plantea graves riesgos para la privacidad de los datos, la libertad de discriminación, la libertad de expresión y el acceso a la información. En agosto de 2025, Amnistía Internacional publicó un informe titulado «Romper con las grandes tecnológicas», en el que instaba a los gobiernos a limitar el poder de los gigantes tecnológicos para proteger los derechos humanos. «Estas pocas empresas actúan como amos digitales, determinando la forma y el modo de nuestra interacción en línea», explicó Hannah Storey, asesora de incidencia política de Amnistía Internacional. «Combatir este dominio no es solo una cuestión de equidad de mercado, sino un problema acuciante de derechos humanos».

La formación de monopolios en la economía digital sigue mecanismos específicos que difieren de los de los monopolios industriales tradicionales. Las plataformas digitales se benefician de los efectos de red: cuantos más usuarios tenga una plataforma, mayor será su valor para cada usuario. Esto genera tendencias monopolísticas naturales, donde el líder del mercado amplía continuamente su ventaja. Además, estas empresas crean monopolios de datos. La ingente cantidad de datos que recopilan permite el desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial inaccesibles para los competidores más pequeños. Esta asimetría de la información socava la innovación, acelera el crecimiento de los monopolios y consolida su dominio. Un estudio académico sobre monopolios del conocimiento sostiene que el surgimiento de las plataformas digitales ha creado monopolios del conocimiento que amenazan la innovación. Su poder radica en la imposición de obligaciones en materia de datos y en el vínculo constante entre la participación en la plataforma y la apropiación de los derechos sobre los datos generados por otros usuarios.

Para el control del conocimiento enciclopédico, esto representa un cambio fundamental en el poder. Wikipedia representa un modelo descentralizado de producción de conocimiento impulsado por la comunidad. Millones de autores voluntarios de todo el mundo contribuyen, debaten, corrigen y amplían artículos. Esta descentralización protege contra la concentración de poder en entidades individuales. Ninguna empresa ni gobierno puede controlar completamente Wikipedia. Grokipedia, en cambio, está centralizada. La IA (inteligencia artificial) controla la tecnología subyacente, determina los datos de entrenamiento, define los algoritmos y puede modificar el sistema en cualquier momento. Esta centralización crea un único punto de fallo y un único punto de control. Si la IA decide presentar ciertos temas de forma diferente, priorizar ciertas fuentes o excluir ciertas perspectivas, no existen mecanismos de control descentralizados que lo impidan. Actualmente, la plataforma no permite la edición por parte del usuario en el sentido tradicional. Musk explicó que los usuarios podrían solicitar a Grokipedia que añadiera, modificara o eliminara artículos, y el sistema ejecutaría la solicitud o explicaría el motivo. Esta mediación por parte de la IA implica, en la práctica, un control total por parte del operador de la plataforma.

Las dimensiones geopolíticas de esta concentración de poder se evidencian en proyectos similares en otros países. En Rusia, el gobierno intentó sustituir la enciclopedia libre por Ruwiki, una copia manipulada y controlada por el Estado. El proyecto fracasó, pero finalmente no se impuso. Wikimedia Alemania comentó: «Wikipedia es única. Lo que la hace tan especial es la comunidad de voluntarios que pone el conocimiento establecido, proveniente de fuentes fiables, al alcance de todos. Wikipedia no pertenece a ninguna empresa, sino que es independiente y cuenta con el apoyo de miles de voluntarios. El ejemplo ruso ilustra cómo los regímenes autoritarios buscan el control de la información mediante plataformas de conocimiento alternativas. Los paralelismos con Grokipedia no son exhaustivos, pero sí estructuralmente similares: ambos proyectos pretenden reemplazar un sistema de conocimiento establecido y descentralizado por una alternativa centralizada y controlada».

Las consecuencias económicas de las infraestructuras de conocimiento monopolizadas son de gran alcance. En primer lugar, frenan la innovación. Cuando una empresa controla el acceso a recursos de información fundamentales, puede perjudicar sistemáticamente a sus competidores. En segundo lugar, generan oportunidades de búsqueda de rentas. Los monopolistas pueden cobrar precios exorbitantes o condicionar el acceso a términos que favorezcan sus intereses. En tercer lugar, distorsionan los mercados. Las empresas que dependen de información de fuentes enciclopédicas se vuelven dependientes de la lógica de la plataforma del monopolista. En cuarto lugar, debilitan el discurso público democrático. Cuando los recursos de conocimiento clave dejan de ser neutrales y de beneficio público, y sirven a intereses comerciales o políticos, se socava la base informativa de la formación de opinión democrática. Un tribunal federal estadounidense declaró culpable a Google en 2024 de operar un monopolio de búsqueda ilegal. Las audiencias de sentencia en abril de 2025 pusieron de manifiesto las dificultades de regular los monopolios tecnológicos establecidos. El Departamento de Justicia exigió que Google vendiera su navegador Chrome y compartiera datos valiosos con sus competidores. Google abogó por medidas mucho menos estrictas. Se espera que el juez Amit Mehta decida sobre la sanción antes del verano de 2025. Si bien su fallo se centrará oficialmente en el dominio de Google en las búsquedas, también podría afectar las ambiciones de la compañía en el campo de la inteligencia artificial.

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El modelo de negocio de la desinformación: Cuando los errores se vuelven rentables

La susceptibilidad a errores en el contenido generado por IA presenta, paradójicamente, tanto un riesgo como una oportunidad de negocio para los proveedores comerciales. Cada error, cada inexactitud factual, socava la confianza en la plataforma y pone en peligro la fidelidad de los usuarios a largo plazo. Al mismo tiempo, la necesidad de corrección crea una demanda continua de interacción. Los usuarios que encuentran y corrigen errores generan datos valiosos sobre la calidad de los resultados de la IA. Estos datos, a su vez, contribuyen a la mejora del modelo. El sistema está diseñado para aprender a través de la retroalimentación de los usuarios, lo que significa que cada queja, cada solicitud de corrección, contribuye a la optimización. Esta externalización del control de calidad a la base de usuarios es económicamente eficiente, pero éticamente cuestionable. Mientras que Wikipedia se presenta abiertamente como un proyecto colaborativo donde los errores y las correcciones forman parte del proceso transparente, Grokipedia se presenta como una fuente de conocimiento terminada y fiable, a pesar de que la tecnología subyacente es sistemáticamente propensa a errores.

Los costos de la información incorrecta recaen principalmente sobre los usuarios, no sobre el operador de la plataforma. Quien tome una decisión errónea basándose en información incorrecta de Grokipedia es personalmente responsable. La responsabilidad legal de los proveedores de IA por la desinformación sigue siendo en gran medida incierta a nivel internacional. Las cláusulas de exención de responsabilidad en los términos de servicio protegen a las empresas de la mayoría de las reclamaciones por daños y perjuicios. Esta asimetría entre las ganancias privadas y los riesgos socializados es característica de los modelos de negocio de capitalismo de plataforma. Sin embargo, el caso de Air Canada, donde la empresa fue demandada porque su chatbot proporcionó información incorrecta sobre las tarifas, demuestra que la exención total de responsabilidad no está garantizada. A medida que las enciclopedias de IA se integran cada vez más en los procesos críticos de toma de decisiones, las cuestiones de responsabilidad adquieren mayor relevancia. Cuando las instituciones médicas acceden a Grokipedia para obtener información especializada o las instituciones educativas recomiendan la plataforma como referencia, esto crea una garantía implícita de precisión que podría ser exigible ante los tribunales.

La discrepancia entre las promesas publicitarias y la realidad técnica es evidente. Musk proclamó: «Nuestro objetivo es la verdad, toda la verdad y nada más que la verdad. Aunque nunca seremos perfectos, seguiremos esforzándonos por alcanzarlo». Esta postura retórica, que se presenta como una alternativa a las supuestas enciclopedias humanas sesgadas en busca de la verdad, ignora las limitaciones sistemáticas de la tecnología subyacente. Los sistemas de IA carecen del concepto de verdad en el sentido epistemológico. Generan secuencias de texto estadísticamente plausibles a partir de patrones en los datos de entrenamiento. En este contexto, promocionar Grokipedia como una fuente de conocimiento superior debe considerarse engañoso. Los consumidores que confían en la plataforma basándose en estas promesas son sistemáticamente engañados sobre la naturaleza y la fiabilidad de la información proporcionada. Esto plantea interrogantes sobre la protección del consumidor y la competencia desleal.

Los desafíos de moderación de contenido en las enciclopedias generadas por IA exacerban estos problemas. Wikipedia ha desarrollado procesos sofisticados durante décadas para detectar y corregir vandalismo, desinformación y ediciones manipuladoras. Miles de moderadores voluntarios supervisan los cambios, debaten temas controvertidos y buscan el consenso. Esta curación humana requiere muchos recursos, pero es eficaz. La verificación de datos basada en IA de Grokipedia, realizada por la propia Grok, es circular. Un sistema comprueba la precisión de su propio resultado sin validación externa. Esto es estructuralmente inadecuado para detectar errores sistemáticos derivados de los datos de entrenamiento o la arquitectura del modelo. La supuesta superioridad de la verificación de datos por IA sobre la moderación humana carece de fundamento empírico. Los estudios demuestran, en cambio, que los enfoques híbridos que combinan la experiencia humana con el apoyo de la IA logran los mejores resultados. Los sistemas puramente automatizados producen demasiados falsos positivos, que marcan erróneamente contenido legítimo como infracciones, y falsos negativos, que pasan por alto infracciones reales.

Los problemas de escalabilidad en la moderación de contenido afectan a todas las plataformas principales. Cada minuto, se comparten millones de publicaciones, comentarios, imágenes y vídeos. Es prácticamente imposible que los moderadores humanos revisen y evalúen todo el contenido de manera oportuna. La velocidad a la que se genera el contenido exige procesamiento y actuación en tiempo real. El contenido dañino o inapropiado debe identificarse y abordarse rápidamente para proteger a los usuarios y mantener un entorno en línea seguro. Los sistemas de IA deben ser capaces de procesar y analizar grandes cantidades de datos en tiempo real para garantizar una moderación de contenido eficaz. La diversidad de tipos de contenido presenta otro desafío: texto, imágenes, vídeos y audio deben analizarse y evaluarse para comprobar su conformidad con las directrices y normativas. Una solución de IA eficaz debería ser capaz de gestionar múltiples tipos de datos manteniendo la precisión y la relevancia. Grokipedia se enfrenta a todos estos desafíos, pero con la complicación añadida de que la plataforma no modera principalmente el contenido generado por los usuarios; es, en sí misma, productora de contenido potencialmente problemático. Si la IA genera sistemáticamente desinformación, no existe ningún actor externo cuyo comportamiento pueda ser sancionado. El origen del problema reside en el propio sistema.

El futuro del conocimiento: entre la cooperación democrática y el control oligopólico

La competencia entre Wikipedia y Grokipedia simboliza un conflicto fundamental sobre el futuro de la organización del conocimiento en la era digital. Por un lado, un modelo de producción colaborativa basado en la participación voluntaria, procesos transparentes y el ideal de la difusión neutral del conocimiento. Por otro, un modelo intensivo en capital, impulsado por la tecnología, controlado por una corporación con fines de lucro y financiado con miles de millones de dólares en capital de riesgo. La dinámica del poder económico es asimétrica. xAI posee recursos financieros que superan el presupuesto anual de Wikipedia en mil veces. Este poder financiero le permite una expansión agresiva, campañas de marketing masivas y la contratación de los mejores desarrolladores de IA del mundo. Wikipedia no puede competir con estos recursos. La plataforma depende de donaciones continuas y debe solicitar apoyo financiero cada año.

Las ventajas estratégicas de Wikipedia radican en otro lugar. La plataforma ha forjado confianza a lo largo de 24 años y se ha convertido en uno de los sitios web más visitados del mundo. Con más de 65 millones de artículos en alrededor de 300 idiomas, Wikipedia ofrece una amplitud y profundidad que Grokipedia, con sus 900.000 artículos exclusivamente en inglés, ni siquiera puede igualar. La producción descentralizada por millones de autores voluntarios genera una diversidad de perspectivas y una actualidad que los sistemas centralizados tienen dificultades para replicar. Cada segundo, los artículos de Wikipedia se editan, actualizan y amplían. Esta vibrante comunidad es la mayor fortaleza de Wikipedia y, a la vez, irrepetible. Grokipedia puede producir textos generados por IA, pero no puede construir una comunidad comprometida que contribuya por motivación intrínseca. En abril de 2025, la Fundación Wikimedia anunció una nueva estrategia de IA que sitúa explícitamente a los voluntarios humanos que respaldan Wikipedia en el centro de su desarrollo. «La comunidad de voluntarios que respalda Wikipedia es el elemento más importante y único del éxito de Wikipedia», afirma el comunicado. "Por eso nuestra nueva estrategia de IA duplica el número de voluntarios que trabajan en Wikipedia." Utilizaremos la IA para desarrollar funciones que eliminen las barreras técnicas.

El enfoque de la Fundación Wikimedia es explícitamente complementario, no sustitutivo. La IA está diseñada para apoyar, no para reemplazar, a los autores humanos. En concreto, la organización planea implementar flujos de trabajo basados ​​en IA para apoyar a los moderadores y a los equipos de moderación mediante la automatización de tareas tediosas; mejorar la visibilidad de la información en Wikipedia para que haya más tiempo para la reflexión, el juicio y la búsqueda de consenso por parte de los autores; automatizar la traducción y adaptación de temas comunes para ayudar a los editores a compartir perspectivas o contextos locales; y facilitar la integración de nuevos voluntarios de Wikipedia mediante tutorías guiadas. Este enfoque reconoce que la IA puede realizar ciertas tareas con mayor eficiencia que los humanos, pero mantiene el control curatorial y la autoridad para la toma de decisiones en manos de los autores humanos. Los principios éticos que guían esta estrategia incluyen un enfoque centrado en el ser humano que prioriza la capacidad de acción humana, favorece los modelos de IA de código abierto o de peso abierto, prioriza la transparencia y adopta un enfoque matizado del multilingüismo como componente fundamental de Wikipedia.

La dinámica del mercado de las plataformas de conocimiento digital está cada vez más influenciada por los sistemas de búsqueda basados ​​en IA. ChatGPT, Claude y Microsoft Copilot son utilizados varias veces al día por más del 20 % de los usuarios de búsqueda en EE. UU., según una encuesta. Estas plataformas de búsqueda generativa con IA ya compiten con los motores de búsqueda tradicionales. Un estudio demostró que los sistemas de búsqueda con IA favorecen las fuentes comunitarias como Wikipedia y Reddit sobre el contenido de marca tradicional. Esto desplaza la creación de valor de los proveedores de contenido comercial hacia los recursos creados de forma colaborativa. Paradójicamente, esto podría fortalecer a Wikipedia, al convertirse la plataforma en la principal fuente de conocimiento para los sistemas de IA. Al mismo tiempo, existe el riesgo de que estos sistemas de IA desvíen el tráfico de Wikipedia al presentar información directamente en sus respuestas sin que los usuarios visiten la fuente original. Esto reduciría la visibilidad de Wikipedia y, a largo plazo, pondría en peligro su base de donantes. La Fundación Wikimedia abordó este problema en su documento de planificación financiera para 2024-2025 y está explorando formas de diversificar su modelo de financiación.

Las implicaciones geopolíticas de las infraestructuras de conocimiento monopolizadas son significativas. Cuando una empresa estadounidense controla de facto el suministro global de conocimiento enciclopédico, surgen dependencias problemáticas para otros estados. La Unión Europea creó instrumentos regulatorios con la Ley de Mercados Digitales de 2022 para limitar el poder de control de las grandes plataformas digitales. En abril de 2025, la Comisión Europea impuso multas de 500 millones de euros a Apple y de 200 millones de euros a Meta por infracciones de la Ley de Mercados Digitales. Estos casos demuestran que las contramedidas regulatorias contra los monopolios tecnológicos están aumentando. En el caso de Grokipedia, surge la pregunta de si la plataforma se ajustaría a la definición de control de la Ley de Mercados Digitales en caso de alcanzar una posición dominante en el mercado de servicios enciclopédicos. Los criterios incluyen un impacto significativo en el mercado interno, funcionar como intermediario clave entre empresas y usuarios, y una posición consolidada y sostenida. Si Grokipedia superara estos umbrales, se generarían obligaciones en materia de interoperabilidad, intercambio de datos y transparencia.

El debate científico sobre la organización óptima de la producción de conocimiento no ofrece respuestas fáciles. La investigación sobre IA generativa impulsada por la comunidad aboga por un modelo que combine la colaboración abierta (crowdsourcing) con el aprendizaje federado. La colaboración abierta permite recopilar datos de entrenamiento de diversos colaboradores, garantizando así la diversidad y la exhaustividad de los conjuntos de datos. El aprendizaje federado complementa esto al preservar la privacidad de los datos. En lugar de enviar muestras de datos a un servidor central, cada cliente realiza el entrenamiento localmente con sus propios datos. Solo se agregan y comparten los parámetros actualizados del modelo, lo que garantiza el control y la seguridad de los datos. Este enfoque enfatiza la transparencia, la diversidad y la toma de decisiones colectiva, elementos centrales para la producción democrática de conocimiento. Un enfoque abierto e impulsado por la comunidad para la IA generativa es crucial porque fomenta la diversidad, la equidad y la innovación, según un análisis. Cuando solo unas pocas corporaciones ostentan el monopolio, pueden introducir, intencionalmente o no, sesgos, intereses comerciales y preocupaciones éticas en los sistemas de IA.

Sin embargo, la implementación de sistemas de IA descentralizados como estos enfrenta desafíos considerables. Persisten las cuestiones de derechos de autor sobre el contenido generado por IA. El relativismo epistemológico choca con la sabiduría colectiva. Es necesario desarrollar marcos de moderación para abordar los sesgos y las limitaciones en los resultados de la IA. Estos desafíos son complejos, pero no insuperables. Fundamentalmente, la sociedad deberá ceder el control de las infraestructuras de conocimiento fundamentales a unas pocas corporaciones, o bien defender y desarrollar aún más modelos democráticos impulsados ​​por la comunidad. La respuesta a esta pregunta determinará la base informativa de las sociedades futuras. Wikipedia ha demostrado durante más de dos décadas que la producción colaborativa de conocimiento puede funcionar. La plataforma no es perfecta, pero es transparente, abierta y no está sujeta a intereses comerciales. Estas cualidades son invaluables en un panorama mediático cada vez más polarizado y permeado por la desinformación.

Pronóstico económico: El probable resultado de la guerra de las enciclopedias

A pesar de la enorme inversión de capital, la viabilidad económica a largo plazo de Grokipedia es cuestionable. La plataforma se enfrenta a un problema fundamental de credibilidad. Mientras la tecnología de IA subyacente produzca sistemáticamente información errónea y no se implementen mecanismos convincentes de control de calidad, Grokipedia no podrá ganarse la confianza de los usuarios más exigentes. La confianza, sin embargo, es el valor fundamental de las plataformas enciclopédicas. Los usuarios consultan las enciclopedias porque esperan información fiable y verificada. Una enciclopedia que proporciona con frecuencia información falsa o engañosa pierde su razón de ser. La inversión financiera no puede resolver este problema fundamental. Una mayor potencia informática mejora la plausibilidad de los gastos en IA, pero no elimina el problema estructural de la información errónea. Contratar más personal para el control de calidad aumentaría los costes y socavaría las prometidas mejoras de eficiencia de la IA.

La dependencia del contenido de Wikipedia plantea otro dilema estratégico. La promesa de Musk de poner fin a esta dependencia para finales de 2025 es técnicamente muy ambiciosa. Sin la sólida base de conocimiento que Wikipedia ha construido a lo largo de décadas, Grokipedia tendría que recurrir a fuentes alternativas. Sin embargo, las publicaciones científicas, los archivos de noticias y otras bases de datos especializadas son de pago o están protegidas legalmente. Los elevados costes de las licencias incrementarían aún más los gastos. Incluso si xAI realiza esta inversión, el problema de la curación persiste. Los artículos de Wikipedia no son meras compilaciones de información de fuentes, sino que se someten a un proceso discursivo en el que se sopesan diferentes perspectivas, se documentan las controversias y se busca el consenso. Este proceso no puede ser replicado por la IA. Un algoritmo puede agregar y resumir fuentes, pero no puede proporcionar la consideración matizada de las versiones contrapuestas que caracteriza a los artículos enciclopédicos de alta calidad.

Los efectos de red juegan en contra de Grokipedia. Wikipedia se beneficia de un ciclo de retroalimentación positiva: más lectores atraen a más autores, quienes crean más contenido, lo que a su vez atrae a más lectores. Este ciclo ha generado una enorme acumulación de contenido y una sólida comunidad a lo largo de 24 años. Grokipedia no solo tendría que ser tecnológicamente superior, sino también superar estos efectos de red. Históricamente, los competidores de Wikipedia rara vez lo han logrado, incluso con tecnología superior. La inercia de las redes establecidas es enorme. Los usuarios no cambian fácilmente a nuevas plataformas, especialmente si la plataforma establecida satisface sus necesidades básicas. Grokipedia tendría que demostrar una ventaja de calidad tan clara que el cambio resultara atractivo a pesar de la costumbre y los efectos de red. La situación actual, con el contenido copiado de Wikipedia y los problemas técnicos iniciales, desaconseja un salto cualitativo de tal magnitud.

La polarización política de la plataforma limita su alcance potencial. Si bien los usuarios conservadores que se sienten no representados por Wikipedia pueden optar por Grokipedia, la plataforma resulta poco atractiva para quienes valoran la neutralidad política. Las enciclopedias se basan en su pretensión de universalidad. Una plataforma explícitamente posicionada como una alternativa conservadora abandona esta pretensión y se convierte en un recurso especializado. Esto limita tanto el número de usuarios como la diversidad de contenido. Los autores con diferentes perspectivas políticas se mostrarán reacios a contribuir a una plataforma que se presenta abiertamente como un contraproyecto ideológico a Wikipedia. Esto refuerza la homogeneidad ideológica y socava aún más la calidad enciclopédica. El caso de Conservapedia, una alternativa conservadora a Wikipedia lanzada en 2006, resulta ilustrativo. El proyecto aún existe, pero nunca se ha acercado a la relevancia ni al número de usuarios de Wikipedia.

Los riesgos regulatorios para xAI y Grokipedia van en aumento. Los gobiernos de todo el mundo están endureciendo la regulación de los sistemas de IA y las grandes plataformas tecnológicas. La UE ha introducido normas exhaustivas para las aplicaciones de IA de alto riesgo con la Ley de IA. Los sistemas de IA que proporcionan información para la toma de decisiones públicas podrían clasificarse como de alto riesgo y, por lo tanto, estarían sujetos a estrictos requisitos de transparencia, documentación y gestión de riesgos. EE. UU. también está debatiendo la regulación de la IA, aunque de forma menos exhaustiva que la UE. La expansión internacional de Grokipedia podría verse obstaculizada por la divergencia de los requisitos regulatorios. Además, las investigaciones antimonopolio representan una amenaza si la plataforma acumula poder de mercado. Los estrechos vínculos de Musk con otras plataformas dominantes como X podrían interpretarse como una práctica anticompetitiva. La estrecha integración entre X, Tesla, SpaceX y xAI crea posibles conflictos de intereses y subvenciones cruzadas que resultan problemáticos desde una perspectiva antimonopolio.

El pronóstico más probable es, por lo tanto, una coexistencia en la que Wikipedia conserve su posición dominante, mientras que Grokipedia ocupe un nicho de mercado o se integre en otros productos de IA explicable (xAI). El escenario en el que Grokipedia desplace a Wikipedia parece poco realista desde la perspectiva actual. Habría que resolver demasiados problemas estructurales y superar demasiados obstáculos estratégicos. Un escenario más realista es aquel en el que Grokipedia se utilice como una herramienta especializada dentro del ecosistema de xAI, por ejemplo, para contextualizar las respuestas de Grok o como fuente de datos para otras aplicaciones de IA. La pretensión enciclopédica de universalidad se abandonaría en favor de la integración en el concepto estratégico de IA más amplio de Musk. Mientras tanto, Wikipedia seguirá evolucionando, empleando selectivamente herramientas de IA para apoyar a la comunidad y defendiendo su posición como plataforma de conocimiento independiente e impulsada por la comunidad. Los próximos años mostrarán si este escenario se desarrolla o si avances tecnológicos imprevistos o movimientos estratégicos alteran la dinámica. La apuesta por el conocimiento colaborativo humano frente a la inteligencia artificial capitalizada ya está abierta, y su resultado tendrá consecuencias para la organización del conocimiento en las sociedades digitales mucho más allá del futuro de dos plataformas.

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Konrad Wolfenstein

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