For quite some time now, we have been living through a moment of almost unrestrained enthusiasm surrounding artificial intelligence. Big Tech companies that own the major large language models, together with governments and large corporations making multi-billion-dollar investments in generative AI, promise — and expect — spectacular productivity gains, extraordinary returns on investment, significant cost reductions, and a radical transformation of economic growth. The dominant narrative seems clear: AI will become the great engine of prosperity for the next decade.
However, if we want a more rational perspective on what is actually happening, it is worth revisiting Daron Acemoglu’s -winner of the 2024 Nobel Prize in Economics and professor of economics at MIT- paper The Simple Macroeconomics of AI. Dense and published a couple of years ago, its arguments and analytical framework remain perfectly applicable to today’s AI landscape.
Acemoglu invites us to view these expectations with far greater caution. His central thesis is both simple and uncomfortable: the macroeconomic effects of AI depend fundamentally on two very concrete variables — what real percentage of tasks AI will actually be able to transform, and how much cost reduction or productivity improvement it will generate in those tasks. And once the available data are analyzed within his framework, the numbers turn out to be far less spectacular than current discourse often suggests.
Using current estimates of occupational exposure to AI and observed productivity improvements in specific tasks, Acemoglu concludes that aggregate total factor productivity growth could remain below 1% over ten years. That is a long way from the almost revolutionary narratives dominating much of today’s technological and financial debate.
One of the paper’s most interesting contributions is its distinction between “easy-to-learn” and “hard-to-learn” tasks. AI performs particularly well in activities where objectives are clearly defined and there are objective metrics of success: basic programming, information classification, text generation, or structured customer support. But much of valuable human work — diagnosis, creativity, contextual decision-making, expert judgment — remains far more difficult to replicate.
Acemoglu also reminds us of something fundamental that is often forgotten amid technological euphoria: every major technology generates enormous organizational adjustment costs. Companies do not transform automatically simply because they adopt a new tool. Processes, structures, incentives, and human capabilities must evolve as well — and that process is usually slow and expensive. Drawing on classic research on digitalization, the author reminds us that productivity gains often follow a J-curve: long initial periods of adaptation before meaningful benefits materialize. Greenwood, Yorukoglu, and Brynjolfsson, among others, already estimated that, in the case of digital technologies, the lower part of that curve could last at least 20 years. If the same pattern holds for AI, even today’s cost-saving estimates may be significantly overstated for the next decade.
Be careful with the siren songs and the inflated numbers. Spreadsheets can justify almost anything.
Vivimos desde hace tiempo un momento de entusiasmo desbordado alrededor de la inteligencia artificial. Las grandes tecnológicas propietarias de los grandes modelos de lenguaje, junto con gobiernos y grandes corporaciones que empiezan a realizar inversiones multimillonarias en IA generativa, prometen (y esperan) aumentos espectaculares de productividad, retornos extraordinarios sobre la inversión, reducción significativa de costes, y una transformación radical del crecimiento económico. El relato dominante parece claro: la IA será la gran palanca de prosperidad de la próxima década. No obstante, a fin de tener una visión más racional de lo que está pasando, es bueno recuperar el artículo científico de Daron Acemoglu, premio Nobel de Economía en 2024 y profesor de esa misma materia en el MIT: The Simple Macroeconomics of AI. Denso, publicado hace un par de años, los argumentos y el marco analítico que presenta son perfectamente aplicables a lo que está pasando alrededor de la IA a día de hoy.
Acemoglu invita a contemplar estas expectativas con bastante más cautela. Su tesis central es sencilla e incómoda: los efectos macroeconómicos de la IA dependen, fundamentalmente, de dos variables muy concretas: qué porcentaje real de tareas podrá transformar dicha tecnología y cuánto ahorro de costes o mejora de productividad generará en esas tareas. Y cuando se aterrizan y se analizan los datos disponibles dentro de su marco analítico, las cifras resultan bastante menos espectaculares de lo que hoy suele afirmarse.
Utilizando estimaciones actuales sobre exposición ocupacional a la IA y mejoras de productividad observadas en tareas concretas, Acemoglu concluye que el incremento acumulado de productividad total de los factores podría situarse por debajo del 1% en diez años. Muy lejos, por tanto, de las narrativas casi revolucionarias que dominan hoy buena parte del debate tecnológico y financiero.
Uno de los aspectos más interesantes del artículo es su distinción entre tareas “fáciles de aprender” y tareas “difíciles de aprender”. La IA funciona especialmente bien en actividades donde los objetivos están claramente definidos y existen métricas objetivas de éxito; a saber, programación básica, clasificación de información, generación de texto o atención al cliente estructurada. Pero gran parte del trabajo humano valioso (diagnóstico, creatividad, toma de decisiones contextual, juicio experto) sigue siendo mucho más difícil de replicar.
Además, Acemoglu recuerda algo fundamental que suele olvidarse en medio de la euforia tecnológica: toda gran tecnología genera enormes costes de adaptación organizativa. Las empresas no se transforman automáticamente porque adopten una nueva herramienta. Procesos, estructuras, incentivos y capacidades humanas necesitan evolucionar, y eso suele ser lento y costoso. De hecho, retomando trabajos clásicos sobre digitalización, el autor recuerda que las ganancias de productividad suelen seguir una curva en J: largos periodos iniciales de adaptación antes de que aparezcan beneficios significativos. Greenwood, Yorukoglu y Brynjolfsson, entre otros, ya estimaban que, en el caso de las tecnologías digitales, la parte baja de esa curva podía prolongarse durante al menos 20 años. Si esto vuelve a cumplirse con la IA, incluso las actuales estimaciones de ahorro de costes podrían estar considerablemente sobrevaloradas para la próxima década.
Ojo, con los cantos de sirena y las cifras infladas. El Excel lo aguanta todo.
Ángel Gómez de Ágreda is one of the most solid intellectual references in Spain and Europe for understanding the intersection amongst geopolitics, disinformation, and generative artificial intelligence. A retired Colonel of the Spanish Air and Space Force, engineer with a PhD, strategic analyst, and public intellectual, his work stands out for connecting philosophical reflection on truth and knowledge with the technological and military transformations of 21st century.
In 2025, together with Enrique Martín Romero, he published Inteligencia artificial y defensa. El impacto en los ejércitos (Artificial Intelligence and Defense: The Impact on Armies). This year, 2026, he has released Un mundo falaz. El nuevo orden global en la era de los algoritmos y la manipulación ((Fake New World. The New Global Order in the Age of Algorithms and Manipulation). The central idea around which both works revolve is the following: global power is no longer measured solely by the economic or military capabilities of states, but by their ability to shape the perception of reality for millions of people.
Gómez de Ágreda’s thesis begins with an essential observation: technology does not create our weaknesses; it simply amplifies those that already exist. Politics, digital platforms, and now generative AI exploit the human tendency to accept narratives that emotionally align with our prior beliefs. The German philosopher Markus Gabriel defines this condition as post-reality: a stage in which societies no longer merely manipulate others, but actively participate in their own collective self-deception. The phenomenon goes beyond classic post-truth; it entails the gradual replacement of facts with narratives designed to be shared, viralized, and emotionally effective.
Social media first, and generative AI later, have accelerated this process to unprecedented levels. Gómez de Ágreda argues that we have delegated not only cognitive tasks to machines, but even the search for knowledge itself. What once required comparing sources and developing personal judgment is now resolved through an instant query to an LLM. Large language models function as digital oracles whose authority is perceived as neutral and infallible, despite the fact that no AI can ever truly be neutral, impartial, or objective. Algorithms are only as neutral as the programmers behind them.
The problem is that, in a context of cognitive saturation, people tend to accept automated responses with little questioning. This is where the transition occurs from technical manipulation to emotional manipulation: the moment when machine dominance ceases to operate over what we think and begins to operate over what we desire. Machines allow us, in a sense, to “want to want.” They give us reasons to want to fall in love, to want to love. More than satisfying the need to receive affection, they address our impulse to offer it. This connects with the Spanish philosopher José Antonio Marina’s accurate description of the contemporary individual as “credulous, passive, gregarious, isolated, and anti-Enlightenment.” The result is an individual incapable of withstanding the pressure of the surrounding environment.
This social and ontological transformation has direct consequences for contemporary geopolitics. For Gómez de Ágreda, the classical concept of sovereignty must evolve into the idea of cognitive sovereignty: the ability of a country or community to preserve interpretive autonomy against external manipulation campaigns. Disinformation ceases to be a marginal phenomenon and becomes a strategic resource aimed at shaping emotions, altering perceptions, and conditioning collective decisions. In this scenario, the true battlefield is no longer confined to physical borders, but lies within societies themselves.
Contemporary military doctrines reflect precisely this evolution. The author cites Russian analyst Dmitri Trenin to explain how current strategies no longer necessarily seek territorial occupation, but rather internal chaos and psychological destabilization. The Gerasimov Doctrine and the concept of reflexive control aim to alter the adversary’s perception of reality. Cognitive warfare therefore seeks not merely to control information, but to directly influence the mental processes of entire populations. As Gómez de Ágreda reminds us, while information warfare operates on content, cognitive warfare targets the human brain itself.
Generative AI exponentially multiplies the scope of these operations. The ability to produce synthetic texts, audio, images, and videos that are virtually indistinguishable from reality radically transforms the information environment. Unlike traditional propaganda, messages can now be tailored to each psychological profile, disseminated on a massive scale, and adapted in real time according to audience reactions. Gómez de Ágreda describes disinformation as functioning through an organized chain of actors: activators, amplifiers, legitimizers, dissemination bots, and relaunchers. Generative AI drastically reduces the cost and time required to deploy such campaigns, making them practically ubiquitous.
One of the most disturbing examples cited in Un mundo falaz is GoLaxy, a system already operating in China that can generate highly realistic artificial avatars capable of emotionally interacting with real users. These synthetic identities can operate simultaneously on a massive scale, without arousing suspicion, while adapting psychologically to each interlocutor. Manipulation is no longer confined to the ideological sphere; it shifts into the emotional domain. Machines no longer condition only what we think, but also what we desire.
China appears in both books as the geopolitical actor that has best understood the strategic potential of AI. Beijing has developed an ambitious roadmap to make this technology the core of its economic, industrial, and military development. According to the official Chinese document Opinions of the State Council on the Deep Application of the R&D Initiative, published in August 2025, the goal is to achieve 70% penetration of intelligent terminals and AI agents across six key sectors by 2027: science and technology, industry, consumption, social welfare, government, and global cooperation. By 2030, penetration is expected to reach 90% across the entire economy. By 2035, AI should become as universal as electricity is today, equivalent to what the internet represents in our era. By 2037, industries themselves are expected to be created with AI as both their foundation and guiding principle. Just as a new economy emerged around the internet, the report proposes that the next industrial system will be built around algorithms.
The United States, fully aware of this technological competition, has responded by accelerating its own military generative AI programs. In 2023, OpenAI, Google, Anthropic, and xAI received multimillion-dollar contracts from the Department of Defense to develop intelligence and combat simulation applications. At the same time, Washington has imposed restrictions on U.S. investments in AI technologies directed toward China, aiming to slow the development of Chinese military AI and preserve the West’s technological advantage. The geopolitical rivalry of the 21st century is now being fought in the domain of semiconductors, data centers, and algorithms.
However, Gómez de Ágreda warns that the impact of AI is not limited to the balance between great powers. Recent conflicts show how this technology is also transforming conventional warfare. The war in Ukraine and the earlier Nagorno-Karabakh conflict have demonstrated that small autonomous systems, inexpensive drones, and accessible AI capabilities can create enormous asymmetries against vastly more expensive weaponry. The battlefield of the future will be hybrid: physical, digital, and cognitive simultaneously.
Yet perhaps the author’s deepest warning is philosophical in nature. In a world saturated with information, the primary threat is not merely technological, but epistemological. If every act of understanding necessarily involves interpretation, as philosopher Hans-Georg Gadamer argued in his book Truth and Method, then the struggle to control interpretive frameworks becomes a struggle to control reality itself. That is why Gómez de Ágreda insists on recovering critical thinking and philosophical reflection as tools of democratic defense. The great battle of 21st century will not be decided solely in AI laboratories or military arsenals, but in societies’ ability to preserve their cognitive freedom against a technological ecosystem designed to influence, seduce, and manipulate.
Posted: May 6th, 2026 | Author:Domingo | Filed under:Geopolitics | Tags:Desinformación, Geopolítica, ia, inteligencia artificial, LLMs | Comments Off on “Un mundo falaz” e “Inteligencia artificial y defensa” de Ángel Gómez de Ágreda. Dos obras indispensables sobre geopolítica, desinformación e inteligencia artificial.
Ángel Gómez de Ágreda es una de las referencias intelectuales más sólidas en España y Europa para comprender la intersección entre geopolítica, desinformación e inteligencia artificial generativa. Coronel del Ejército del Aire y del Espacio en la reserva, doctor ingeniero, analista estratégico y divulgador, su trabajo destaca por conectar la reflexión filosófica sobre la verdad y el conocimiento con las transformaciones tecnológicas y militares del siglo XXI.
En 2025, junto Enrique Martín Romero, escribió Inteligencia artificial y defensa. El impacto en los ejércitos. Y este año 2026 acaba de publicar Un mundo falaz. El nuevo orden global en la era de los algoritmos y la manipulación. La idea central alrededor de la cual giran ambas obras es la siguiente: el poder global ya no se mide únicamente por la capacidad económica o militar de los Estados, sino por su habilidad para moldear la percepción de la realidad de millones de personas.
La tesis de Gómez de Ágreda parte de una constatación esencial: la tecnología no crea nuestras debilidades, simplemente amplifica las que ya existen. La política, las plataformas digitales y ahora la IA generativa explotan la inclinación humana a aceptar relatos que encajen emocionalmente con nuestras creencias previas. El filósofo alemán Markus Gabriel define esta situación como posrealidad: un estadio en el que ya no se manipula únicamente a otros, sino que las sociedades participan activamente en su propio autoengaño colectivo. El fenómeno va más allá de la clásica posverdad; supone la sustitución progresiva de los hechos por narrativas diseñadas para ser compartidas, viralizadas y emocionalmente eficaces.
Las redes sociales primero y la IA generativa después han acelerado este proceso hasta niveles inéditos. Gómez de Ágreda sostiene que hemos delegado no sólo tareas cognitivas en las máquinas, sino incluso la búsqueda misma del conocimiento. Lo que antes requería contrastar fuentes y desarrollar criterio propio se resuelve ahora mediante una consulta instantánea a un modelo de lenguaje. Los grandes modelos de IA funcionan como oráculos digitales cuya autoridad se percibe como neutral e infalible, pese a que no existe, ni existirá una IA neutral, imparcial u objetiva. Los algoritmos son tan neutrales como lo sea el programador que haya detrás de ellos.
El problema es que, en un contexto de saturación cognitiva, las personas tienden a aceptar las respuestas automatizadas sin apenas cuestionarlas, y aquí es cuando se produce ese salto de la manipulación técnica a la afectiva: ese momento en el que el dominio de las máquinas deja de ejercerse sobre lo que pensamos para hacerlo sobre lo que deseamos. Las máquinas lo que nos permiten es querer querer. Nos dan motivos para querer enamorarnos, para querer amar. Más que satisfacer la necesidad de recibir afecto, lo que hacen es solventar nuestro impulso de ofrecerlo. Y esto entronca con la definición certera del filósofo José Antonio Marina del sujeto contemporáneo como “crédulo, pasivo, gregario, aislado y anti-ilustrado”. El resultado es un individuo incapaz de soportar la presión del entorno.
Esta transformación social y ontológica tiene consecuencias directas sobre la geopolítica contemporánea. Para Gómez de Ágreda, el concepto clásico de soberanía debe ampliarse hacia la idea de soberanía cognitiva: la capacidad de un país o una comunidad para conservar autonomía interpretativa frente a campañas de manipulación externas. La desinformación deja de ser un fenómeno marginal para convertirse en un recurso estratégico orientado a modelar emociones, alterar percepciones y condicionar decisiones colectivas. En este escenario, el verdadero campo de batalla ya no está sólo en las fronteras físicas, sino en el interior de las sociedades.
Las doctrinas militares contemporáneas reflejan precisamente esta evolución. El autor cita al analista ruso Dmitri Trenin para explicar cómo las estrategias actuales no buscan necesariamente ocupar territorios, sino provocar caos interno y desestabilización psicológica. La doctrina Gerasimov y el llamado control reflexivo persiguen alterar la percepción que el adversario tiene de la realidad. La guerra cognitiva, por tanto, no pretende únicamente controlar la información, sino influir directamente sobre los procesos mentales de individuos y poblaciones enteras. Como recuerda Gómez de Ágreda, mientras la guerra de la información actúa sobre el contenido, la guerra cognitiva apunta al cerebro humano.
La IA generativa multiplica exponencialmente el alcance de estas operaciones. La capacidad de producir textos, audios, imágenes y vídeos sintéticos prácticamente indistinguibles de los reales transforma radicalmente el entorno informativo. A diferencia de la propaganda tradicional, los mensajes pueden adaptarse a cada perfil psicológico, difundirse masivamente y evolucionar en tiempo real según la reacción de las audiencias. Gómez de Ágreda describe cómo la desinformación funciona mediante una cadena organizada de actores: activadores, impulsores, legitimadores, bots difusores y relanzadores. La IA generativa reduce drásticamente el coste y el tiempo necesarios para desplegar este tipo de campañas, haciendo que sean prácticamente ubicuas.
Uno de los ejemplos más inquietantes citados en Un mundo falaz es GoLaxy, un sistema ya operativo en China capaz de generar avatares artificiales extremadamente realistas para interactuar emocionalmente con usuarios reales. Estas identidades sintéticas pueden actuar simultáneamente a gran escala, sin levantar sospechas y adaptándose psicológicamente a cada interlocutor. La manipulación ya no se limita al terreno ideológico; se desplaza al plano afectivo. Las máquinas no sólo condicionan lo que pensamos, sino también lo que deseamos.
China aparece en ambos libros como el actor geopolítico que mejor ha comprendido el potencial estratégico de la IA. Pekín ha articulado una ambiciosa hoja de ruta para convertir esta tecnología en el eje de su desarrollo económico, industrial y militar. Según el documento oficial chino Opiniones del Consejo de Estado sobre la aplicación profunda de la iniciativa I+D, de agosto de 2025, se pretende conseguir una penetración del 70% de terminales inteligentes y agentes de IA en seis sectores clave en 2027: ciencia y tecnología, industria, consumo, bienestar social, gobierno y cooperación global. Para 2030 la penetración tiene que ser ya del 90% pero en toda la economía. En 2035 la IA será tan universal como la electricidad, un equivalente a lo que es Internet hoy en día. La industrias, ya en 2037, se crearán con IA como sustrato y guía. Del mismo modo que surgió un nuevo tipo de economía sobre Internet, el informe propone que la nueva industria se base en los algoritmos.
Estados Unidos, consciente de esta competición tecnológica, ha respondido acelerando sus propios programas militares de IA generativa. En 2023, OpenAI, Google, Anthropic y xAI recibieron contratos millonarios del Departamento de Defensa para desarrollar aplicaciones de inteligencia y simulación de combate. Al mismo tiempo, Washington ha impuesto restricciones a las inversiones estadounidenses en tecnologías de inteligencia artificial dirigidas a China, con el objetivo de frenar el progreso de su IA militar y preservar la ventaja tecnológica occidental. La rivalidad geopolítica del siglo XXI se juega ya en el terreno de los semiconductores, los centros de datos y los algoritmos.
Sin embargo, Gómez de Ágreda advierte de que el impacto de la IA no se limita al equilibrio entre grandes potencias. Los conflictos recientes muestran cómo esta tecnología transforma también la guerra convencional. La guerra de Ucrania y el conflicto previo de Nagorno-Karabaj han demostrado que pequeños sistemas autónomos, drones baratos y capacidades de IA accesibles, pueden generar enormes asimetrías frente a armamento mucho más costoso. El campo de batalla del futuro será híbrido: físico, digital y cognitivo al mismo tiempo.
No obstante, quizá la advertencia más profunda del autor sea de naturaleza filosófica. En un mundo saturado de información, la principal amenaza no es únicamente tecnológica, sino epistemológica. Si toda comprensión implica interpretación, como exponía el filósofo Hans-Georg Gadamer en su libro Verdad y método, entonces la lucha por controlar los marcos interpretativos se convierte en una lucha por controlar la realidad misma. De ahí que Gómez de Ágreda insista en la necesidad de recuperar el pensamiento crítico y la reflexión filosófica como herramientas de defensa democrática. La gran batalla del siglo XXI no se decidirá únicamente en los laboratorios de IA o en los arsenales militares, sino en la capacidad de las sociedades para preservar su libertad cognitiva frente a un ecosistema tecnológico diseñado para influir, emocionar y manipular.
On February 4th, 2026 I had the privilege of taking part as panelist in the roundtable AI for Defense in Cyber-defense and Counter-Disinformation during the summit Responsible Artificial Intelligence in the Military Domain (REAIM), held in La Coruña, Spain.
As Col. Ángel Gómez de Ágreda, the roundtable leader and organizer, properly highlighted in his initial intervention: “AI has permeated to mostly every field of military activity. Most prominent among them is its use in autonomy related to lethal weapons systems. However appealing to the public opinion, lethality is not relevant when it comes to use of AI, but a intrinsic characteristic of war itself. Instead, it is autonomy, human agency and the decision making process which is really of the essence.
Availability, confidentiality and integrity of data are more important than ever in the high-tempo data saturated strategic and operational environments of today´s conflicts. Commanders and soldiers alike rely on sensors, communications, human-machine interfaces and displays for their understanding of the battlefield and beyond. Thus, Cybersecurity becomes sort of a commodity with intel being the final product. Poisoned or biased data will not only lead to wrong decisions, but to a breakdown in the coherence of the whole scenario.
Disinformation is not only used on the battlefield. It may trigger war itself, incentivize or deter violence, and help build a narrative around it. In a world in which we deal with a hybrid reality, control over data and the ability to generate, disseminate or identify synthetic false perceptions is the first and most important weapon.“
During the roundtable we tackled topics such as:
Understanding the relevance of cybersecurity in regards to data protection for its use in AI systems.
Exploring the state-of-the-art in both offensive and defensive cybersecurity techniques.
Crypto: quantum and pos-quantum, as key to data integrity and confidentiality.
Digging into the use of disinformation in the escalation process leading to war or its deterrence.
Strategic and operational uses of disinformation: the role of GenAI and DeepFakes
Tactical uses of disinformation.
Analyzing how use of AI in deception operations is different from traditional techniques.
A huge honor to have shared the floor with and learned from Col. Sánchez Tapia and Col. Gómez de Ágreda.
