El rechazo a la IA ya se organiza: quién
protesta, por qué, y qué pasa en Querétaro

Actualizado en agosto de 2026. Todas las cifras enlazan a su fuente. Escribo esto desde una empresa que usa inteligencia artificial todos los días para construir software — conviene que lo sepas antes de seguir leyendo.

Durante dos años, el rechazo a la IA se despachó como un problema de comunicación: gente que no entiende la tecnología, que le tiene miedo al cambio, que ya se le pasará.

Eso dejó de ser cierto. Hoy hay grupos organizados, presupuestos detenidos, leyes presentadas y proyectos cancelados. No es una sensación: se puede medir, y los números son incómodos para quienes vivimos de esto.

Cuánta gente rechaza la IA, exactamente

El dato más citable viene de Pew Research Center: la mitad de los adultos estadounidenses dice que el uso creciente de IA en la vida diaria le preocupa más de lo que le entusiasma. Solo el 10% dice lo contrario.

Lo relevante no es la foto, es el movimiento. En 2021 esa misma pregunta daba 37% de preocupados. En cuatro años subió trece puntos, mientras la tecnología mejoraba y se volvía más útil. La gente no rechaza la IA a pesar de conocerla mejor: la rechaza más conforme la conoce.

Del mismo estudio salen dos datos que deberían quitarle el sueño a cualquiera que venda IA: alrededor de la mitad cree que empeorará la capacidad de pensar de forma creativa y de formar relaciones significativas. Y solo el 23% cree que tendrá un efecto positivo en cómo trabajamos.

No es un movimiento. Son cuatro, y quieren cosas distintas

Aquí es donde casi todo el análisis se equivoca. Se habla de «los anti-IA» como si fueran un bloque, y por eso las respuestas de la industria no aterrizan: se contesta a un reclamo que nadie hizo.

En realidad hay al menos cuatro grupos con agendas separadas, y solo uno de ellos discute sobre tecnología.

1. Los vecinos: esto va de agua y de luz

Es el frente más grande y el peor entendido. No protestan contra la IA: protestan contra lo que hay que construir para que exista.

Una encuesta de Gallup de marzo de 2026 encontró que siete de cada diez estadounidenses se oponen a que se construya un centro de datos de IA en su zona, y que el 48% se opone con firmeza. Cuando se les pregunta por qué, la mitad menciona el consumo de recursos: 18% el agua, 18% la energía.

Y no se queda en la encuesta. Según el informe del primer trimestre de 2026 de Data Center Watch, en esos tres meses se bloquearon o retrasaron al menos 75 proyectos por unos 130.000 millones de dólares — aproximadamente lo mismo que en todo 2025, pero en una cuarta parte del tiempo. Los grupos de oposición activos más que se duplicaron desde finales de 2025 y ya están en 49 estados. En las primeras seis semanas del año se presentaron más de 300 iniciativas de ley estatales sobre centros de datos, con propuestas de moratoria en 14 estados.

Ese es el punto que la industria no ha querido ver: ya no es opinión pública, es obstrucción efectiva de capital.

2. Los artistas: es consentimiento, no miedo

El segundo frente lleva más tiempo organizado y su reclamo es más preciso de lo que se le atribuye. No dicen «la IA no debería existir». Dicen «mi trabajo se usó para entrenarla sin permiso ni pago».

La respuesta ha sido técnica además de política. En la Universidad de Chicago desarrollaron Glaze, que altera una imagen de forma casi imperceptible para el ojo humano pero confusa para un modelo que intente aprender su estilo, y Nightshade, planteado abiertamente como herramienta ofensiva: no protege la imagen, envenena al modelo que la absorba sin permiso.

En paralelo nacieron plataformas como Cara, una red para ilustradores que no aloja obra generada por IA y marca automáticamente el contenido para que no se rastree.

Que unos investigadores universitarios publiquen una herramienta cuyo propósito declarado es sabotear modelos comerciales dice algo del clima. Eso no pasa cuando el conflicto es solo emocional.

3. Los usuarios: el hartazgo del relleno

El tercer grupo no protesta ni firma nada. Simplemente se cansó.

Es la gente que busca una receta y encuentra ocho versiones idénticas escritas por una máquina. La que abre un chat de soporte y pelea diez minutos con un asistente que no entiende su problema. La que ve resúmenes automáticos absurdos en una ficha de producto.

Al material se le empezó a llamar slop — desperdicio, sobras. Y el término se volvió popular porque nombraba algo que todos reconocían: no es que la IA escriba mal, es que produce cantidades enormes de contenido correcto y vacío, y eso satura el sitio donde antes había algo escrito por alguien.

Este grupo es el más peligroso comercialmente, porque no se le convence con argumentos. No está debatiendo. Está cerrando la pestaña.

4. Los trabajadores: el miedo a sobrar

El cuarto es el más citado y el que menos datos duros tiene. Que solo el 23% crea que la IA mejorará su trabajo es un indicador de expectativa, no de despidos comprobados. Conviene decirlo así y no inflarlo: cuando alguien te asegura cuántos empleos ha destruido la IA, pídele la fuente. Sobre dónde está hoy el límite real entre lo que hace una máquina y lo que sigue exigiendo criterio humano, escribimos esto sobre vibe coding.

Querétaro: el frente que sí te toca

Si esto pareciera un problema estadounidense, no lo es. México está en el centro del asunto y casi nadie lo está contando.

El conflicto está en Querétaro, que concentra la mayor parte de la capacidad instalada de centros de datos del país, repartida sobre todo entre Colón, El Marqués y Pedro Escobedo. IMER Noticias documentó el punto que enciende la discusión: el gobierno estatal permite que los centros ubicados dentro de parques industriales se ahorren la manifestación de impacto ambiental. En la práctica, los vecinos no tienen forma de saber cuánta agua ni cuánta electricidad consume la instalación que tienen al lado.

Lo que piden no es que se vayan. Es que se midan. En palabras del investigador Rodríguez Macías, citado en ese reportaje: «lo que estamos pidiendo es precisamente ponerle límites y además dar un enfoque científico, porque el enfoque que le dan es empresarial».

El resto de la región va por el mismo camino, y ahí sí hay cifras cerradas. Global Voices documenta que en Uruguay un centro de datos de Google —suspendido— habría consumido 7,6 millones de litros de agua al día, el equivalente doméstico de 55.000 personas, en plena peor sequía en 74 años. En Chile, la oposición vecinal frenó otro proyecto de Google y una inversión de 40 millones de dólares. Chile pasó de 6 centros de datos en 2017 a 66 en 2026.

Es decir: en América Latina las comunidades ya ganaron peleas concretas. No es hipotético.

Esto ya pasó, pero no como te lo contaron

Llegados aquí toca el argumento que siempre aparece: cada salto tecnológico ha dado miedo, los luditas rompían telares, y sin embargo el progreso siguió. Es verdad a medias, y la mitad que falta es la interesante.

Los luditas no eran enemigos de las máquinas. Eran trabajadores cualificados de la industria textil inglesa —la clase media de su tiempo— y muchos eran expertos en maquinaria que recibían de buen grado los equipos que les facilitaban la faena. Lo explica bien la World History Encyclopedia, y National Geographic repasa cómo se les colgó la etiqueta contraria.

Su reclamo era económico y bastante concreto: se estaba usando maquinaria para hacer su trabajo con mano de obra menos cualificada y peor pagada. Lo que pidieron —antes de romper nada— fue un salario mínimo, que las empresas respetaran estándares laborales mínimos, y un impuesto que financiara pensiones para los trabajadores. Romper telares fue una forma de negociación cuando lo anterior no funcionó, no un ataque a la tecnología.

Si eso te suena, es porque es exactamente la estructura de hoy. Los ilustradores no piden que desaparezcan los modelos: piden consentimiento y pago. Los vecinos de Querétaro no piden que se vayan los centros de datos: piden que se midan. En los dos casos, la etiqueta de «tecnófobos» describe mal lo que está sobre la mesa — y describirlo mal es cómodo para quien no quiere responder al reclamo real.

La parte que nadie cuenta: tuvieron razón durante cincuenta años

Y aquí está el dato que convierte la analogía en algo útil en lugar de un lugar común.

El historiador económico Robert C. Allen documentó lo que llamó la «pausa de Engels»: entre 1790 y 1840, en plena Revolución Industrial británica, la producción por trabajador creció con fuerza mientras los salarios reales se quedaron planos. La tasa de ganancia se duplicó y la parte de la renta que iba al capital creció a costa de la que iba al trabajo. Los salarios solo empezaron a seguir a la productividad después de mediados del siglo XIX.

Medio siglo. Dos generaciones. La tecnología funcionó desde el principio; el beneficio para quien la operaba tardó cincuenta años en llegar.

Así que sí: el progreso siguió y el nivel de vida acabó subiendo. Pero «la gente tenía miedo y se le pasó» es una lectura que solo funciona si mides en siglos. Medido en vidas humanas, quienes protestaban estaban haciendo una lectura correcta de su propia situación. No se equivocaron sobre lo que les iba a pasar. Se equivocaron, como mucho, sobre lo que les pasaría a sus nietos.

De ahí salen las dos lecciones, y conviene no quedarse solo con la cómoda. La optimista: estas transiciones acaban ampliando la riqueza. La incómoda: el reparto durante la transición no es automático, y quien pide reglas mientras dura no está frenando el progreso — está negociando el precio que le toca pagar.

Qué está sustentado y qué no

Como en todo tema caliente, hay afirmaciones sólidas mezcladas con otras que se repiten sin respaldo. Vale la pena separarlas.

Sustentado: el rechazo mayoritario y creciente en las encuestas; la oposición a los centros de datos y su efecto económico medible; el conflicto por el consentimiento en los datos de entrenamiento; el consumo intensivo de agua y energía en casos documentados uno por uno.

Sin sustento suficiente: las cifras redondas de empleos destruidos por la IA, que casi siempre son proyecciones presentadas como hechos consumados —el mismo vicio que desmontamos en nadie puede garantizarte resultados en GEO—; las proyecciones globales de consumo a 2030, que dependen de supuestos de crecimiento que nadie puede garantizar; y la idea de que existe un movimiento anti-IA unificado con una agenda común, que como vimos no describe la realidad.

Qué significa si tu empresa usa IA

Aquí es donde tengo que ser honesto sobre mi propia posición. En Keting Media construimos software con IA integrada en todo el proceso. Este artículo describe un movimiento que, en parte, apunta a lo que hacemos.

Y aun así creo que la lectura correcta no es defenderse. Es esta:

Los reclamos con datos detrás van a ganar terreno. El del agua y la luz tiene encuestas, dinero detenido y leyes en trámite. El del consentimiento tiene demandas y herramientas técnicas. Quien construya asumiendo que esto se va a calmar solo está apostando contra la evidencia.

El hartazgo del usuario ya es un factor de conversión. Si tu sitio genera textos automáticos indistinguibles de los de otros mil, no estás ahorrando: estás construyendo justo lo que la gente aprendió a ignorar. Lo desarrollamos en web hecha con IA: rápida, barata y difícil de encontrar.

Y decir que usas IA dejó de ser un argumento de venta. Hace dos años sumaba. Hoy, para una parte del público, resta. Lo que sí sigue sumando es el resultado: qué problema resolviste, cuánto tardaste, qué pasó después. La herramienta es un detalle de implementación, no la propuesta de valor.

La conclusión incómoda, viniendo de quien viene: una parte considerable de este rechazo está bien fundamentada, y tratarlo como un problema de percepción es la forma más rápida de equivocarse. Las empresas que salgan mejor paradas de esta década no van a ser las que más IA usen, sino las que puedan explicar con datos qué construyeron, con qué consumo y con permiso de quién.

Si estás valorando automatizar algo de tu operación y quieres esa conversación con los números por delante, así planteamos la automatización con IA: si el encaje no está, lo decimos en la primera llamada.