Tengo dos títulos de Harvard. Son la calificación equivocada para lo que se avecina.

El miércoles pasado, un documental le puso nombre a algo que perseguí durante una década en Silicon Valley. El fantasma que nunca logré atrapar del todo.

Soy miembro de la junta de la San Francisco Foundation. Unos diez nos reunimos en la sala de juntas para ver una nueva película llamada Ghost in the Machine. La mayoría de la sala era personal junior y mandos medios, las personas que normalmente se sientan pegadas a las paredes durante las reuniones de junta, no en la mesa. Bajamos las persianas que daban a la Bahía y vimos.

La película rastrea la inteligencia artificial hasta una raíz incómoda. Traza una línea desde los hombres victorianos que primero intentaron medir y jerarquizar el valor humano, pasando por los fundadores de Silicon Valley, hasta el auge de la IA que vivimos ahora. El argumento es que todo el proyecto descansa sobre una vieja idea: que algunas personas simplemente merecen más riqueza y poder que otras, y que se puede medir quiénes.

Cuando terminó, nadie habló. Todo aquello se sentía insuperable. La sala estaba dispuesta en formato de panel, tres sillas al frente mirando hacia filas de asientos. Se sentía mal. No necesitábamos a un sabio dictando cátedra. Necesitábamos estar en conversación unos con otros. Así que empujamos las sillas para formar un círculo, y la oficial de programa que moderaba nos preguntó por nuestras reacciones.

Yo era uno de los dos panelistas, junto con Lili Gangas. Ella habló primero. Yo miraba al techo, tratando de convertir un sentimiento profundo en una frase, y lo que salió fue Stamped from the Beginning (Marcados desde el principio). En su profundamente documentada historia de 511 páginas sobre las ideas racistas en Estados Unidos, Ibram Kendi sostiene que las ideas racistas no vinieron primero. El interés propio vino primero, y las ideas se construyeron después para justificarlo. La jerarquía era la coartada.

La jerarquía en Silicon Valley se presenta a sí misma como intelectual. Pero surgió del mismo viejo proyecto: el intento de demostrar que el valor humano puede jerarquizarse y medirse. Y sigue cumpliendo la misma función. Mantiene a cierto tipo de persona en la cima y le permite sentir que se lo ha ganado.

Conozco esa jerarquía desde adentro. Tengo un título de ingeniería y dos maestrías de Harvard. Trabajé en Bain, en Bridgespan y en Google durante una década. Mis credenciales eran incuestionables, y me ayudaron a ascender. Antes de que me ascendieran a Director en Google, mi jefa me contó que un alto ejecutivo le había preguntado dónde había estudiado yo. Me gané ese ascenso con el trabajo. Pero a una década de haber salido del posgrado, la pregunta seguía haciéndose. Y dos maestrías de Harvard eran la respuesta que la satisfacía.

Digo todo esto porque ese mismo supuesto subyace ahora a casi cada conversación sobre la ola que se avecina de filantropía de IA. Subyace al artículo inteligente y ampliamente compartido de Nan Ransohoff sobre la tercera ola de la filantropía. Subyace a cada sala donde se discute este nuevo dinero.

El supuesto es este: las personas mejor preparadas para resolver nuestros problemas más difíciles son las que pueden pensarlos de la manera más rigurosa.

No lo creo.

Viene con un método. Jerarquizar los problemas según el valor esperado. Confiar en el cálculo por encima del testimonio de quienes viven más cerca de ellos. Tratar el sentimiento y la lealtad local como un sesgo que hay que eliminar, y llamar objetivo al resultado. Pero elegir qué testimonio cuenta como evidencia, y cuál cuenta como sesgo, es el sesgo más antiguo que existe. Entiendo el atractivo. He pasado toda mi vida dentro de él, y sé lo seductor que es creer que una mente lo bastante aguda puede razonar su camino hacia la respuesta correcta.

Este no es un argumento contra la inteligencia. Es un argumento contra rendirle culto, y contra la creencia silenciosa de que quienes tienen más de ella se han ganado el derecho a decidir todo lo demás.

Esto es lo que hace esa creencia, lo pretenda o no. Le quita la autoridad moral a las personas que de verdad han sufrido, y se la entrega a las personas que pueden argumentar con más fluidez sobre el sufrimiento.

No son las mismas personas.

La autoridad moral no viene de un diploma. Viene de la proximidad. La persona que ha vivido más cerca de un problema conoce sus contornos de un modo que ningún modelo captura. Sabe lo que se siente con la exclusión. Sabe lo que cuesta nacer del lado equivocado de una línea. Ese conocimiento no es blando, y no es una forma menor de experticia. Es la experticia más confiable que tenemos sobre cómo opera realmente la opresión.

Esto lo aprendí en el trabajo, no en un seminario.

Hace años, en Google.org, otorgué una subvención de $2 millones a un movimiento liderado por personas negras contra la violencia armada. Organizaban a las personas más cercanas a los tiroteos en torno a un enfoque respaldado por la evidencia. La subvención no era lo bastante grande como para necesitar aprobación ejecutiva, pero la empresa me pidió que de todos modos consiguiera que un vicepresidente senior la avalara. Todavía reparo en ese detalle. El trabajo hizo que el sistema quisiera una firma más alta.

Los líderes de ese trabajo tenían una autoridad moral que ninguna credencial confiere. Uno de ellos lo dijo de forma sencilla: las personas más cercanas al dolor deberían ser quienes lideren la respuesta. Pero cuando me sentaba con otros financiadores que trabajaban en justicia penal, algunos de los cuales venían del altruismo eficaz, a esos mismos líderes comunitarios se les escuchaba, pero no se les ponía en el centro. Se les trataba como personas a evaluar, no como personas a seguir. El asiento principal era para los financiadores y los analistas. De quienes de verdad sabían se esperaba que cedieran.

Confundía a los líderes. Durante un tiempo también me confundió a mí. Luego vi que era la jerarquía haciendo lo que siempre hace.

Vale la pena ser preciso con la historia.

La estadística moderna fue construida, en gran parte, por eugenistas. Francis Galton acuñó la palabra y desarrolló la correlación y la regresión. Karl Pearson, que nos dio el coeficiente de correlación, ocupó literalmente una cátedra académica en eugenesia. También lo hizo Ronald Fisher, cuyo trabajo sustenta la mayor parte de la estadística moderna, y que todavía en 1950 defendía la jerarquía racial innata. Esto no es historia antigua, y no es marginal. En 2020, University College London retiró los nombres de Galton y Pearson de sus edificios, y Cambridge desmontó un vitral en honor a Fisher.

No estoy diciendo que las matemáticas estén contaminadas por los hombres que las hicieron. La regresión funciona. Una idea no es falsa porque su autor fuera un fanático. Mi afirmación es otra.

La eugenesia nunca fue solo un conjunto de herramientas. Era un proyecto: jerarquizar a los seres humanos en una sola escala de inteligencia medible, y luego decidir quién merecía prosperar. Ese proyecto no terminó. Cambió de nombre.

Se convirtió en el test de IQ y en el SAT. El SAT fue diseñado por Carl Brigham, que integraba el consejo asesor de la American Eugenics Society y acababa de publicar un libro sobre la superioridad de la "raza nórdica". Se retractó años después. El test ya estaba construido. Sigue determinando quién atraviesa las puertas de la academia. Cuando nos dicen que las personas mejor preparadas para dirigir la filantropía son las que sacaron los puntajes más altos y razonan con más rigor, lo que se nos está entregando es el disfraz más reciente de una idea muy vieja.

Ese es el patrón que describió Kendi. La gente construye estas jerarquías para justificar su propio lugar dentro de ellas, y luego llama mérito al resultado. El culto al intelecto medible es su forma más nueva. Sienta a sus propios arquitectos en la cumbre y les dice que pertenecen allí.

Y no solo moldeó quién entraba. Moldeó qué se construía. William Shockley compartió el Premio Nobel por el transistor y luego fundó el laboratorio que llevó el silicio a los huertos al sur de San Francisco. Sus ingenieros se marcharon para fundar Fairchild, que se convirtió en Intel y en buena parte de lo que vino después. Gordon Moore, cofundador de Intel, dijo que Shockley puso el silicio en Silicon Valley. Shockley también pasó sus últimas décadas insistiendo en que los estadounidenses negros eran genéticamente inferiores, y proponiendo que se pagara a las personas con bajo IQ para que se esterilizaran.

La reverencia por la inteligencia artificial es ese mismo instinto llevado a su conclusión: el sueño de una inteligencia aún mayor que la de los hombres que ya se sientan, por defecto, en la cima.

Cuando tienes tanta riqueza y poder, necesitas una historia que los haga sentir merecidos. El intelecto, disfrazado de algo neutral y medible, es esa historia.

Nan Ransohoff ve parte de esto, y su artículo hace un trabajo real, al obligar al sector a enfrentarse a la magnitud absoluta del dinero que se avecina. Tiene razón en que las herramientas de medición de la ola anterior, las que nos dio el altruismo eficaz, encajan mal con las preguntas que esta ola debe enfrentar. Pero el marco del talento que construye encima de ellas vuelve a colar la vieja jerarquía por la puerta de atrás.

Mira quién aparece en el mundo que ella esboza, y quién no. Sus constructores son fundadores de tecnológicas. Sus asignadores de capital son VCs filantrópicos, inspirados en Sequoia. El "talento de calibre tecnológico" es el estándar, y predice que estos financiadores desconfiarán, por defecto, de quienes provienen de la filantropía tradicional.

En ninguna parte de ese ecosistema —financiadores, asignadores, constructores— aparecen las personas más cercanas a los problemas, salvo como los problemas mismos. Aparecen como siempre lo han hecho, como estudios de caso y citas en una presentación, evaluadas por la sala en lugar de sentadas en ella. Una tercera ola construida sobre ese marco le entregará la pluma a las mismas personas que siempre la han tenido en la mano.

Nan también espera que no perdamos de vista el florecimiento humano: la estética, la vida cívica, la imaginación moral, las condiciones culturales para una buena vida. Comparto esa esperanza. Así que pregúntate con honestidad dónde vive realmente el florecimiento humano.

No está en Silicon Valley. No está en el alto intelectualismo.

Está en culturas que nunca dejaron de valorar la comunidad, el descanso, el alimento y la conexión con la tierra y con lo sagrado. Está alrededor de una fogata. Está en las cosas por las que nuestros espacios más intelectuales han estado silenciosamente hambrientos. La academia nunca se construyó para acreditar a las personas que mantuvieron vivo ese conocimiento.

Así que no pido que abandonemos el intelecto. Pido que dejemos de ponerlo en el centro. Ni en quién acumula este capital, ni en quién llega a distribuirlo.

Las personas que deberíamos buscar son personas puente. Personas que cargan la experiencia vivida de comunidades que han sufrido, y que también pueden moverse por las academias y las salas de junta lo suficientemente bien como para mover dinero de verdad. Personas que pueden sentarse en ambas salas y negarse a que cualquiera de las dos borre a la otra.

Eso es más difícil de encontrar que un analista brillante. También es lo único que evitará que esta tercera ola intelectualice, una vez más, en nombre de personas a las que nunca se molestó en incluir.

Esa noche en la fundación, las personas en el círculo no eran las que normalmente tienen la pluma en la mano. El círculo era la forma correcta para la conversación. Puede que sea también la forma correcta para el dinero.

El dinero está llegando. La verdadera pregunta nunca fue si somos lo bastante inteligentes para desplegarlo.

Es si vamos a confiar en las personas que de verdad saben.

Justin Steele es cofundador y CEO de Kindora, una Public Benefit Corporation que usa IA para ayudar a las organizaciones del sector social a encontrar y conseguir financiamiento. Anteriormente dirigió cerca de $700 millones en filantropía en Google.org durante una década y se desempeña como fideicomisario en The San Francisco Foundation. Este artículo fue publicado originalmente en LinkedIn.