La noticia empezó a circular entre libreros de viejo y anticuarios como un rumor inquietante: alguien estaba comprando lotes enormes de libros raros, descatalogados y difíciles de encontrar sin importar el precio. Lo que en un principio parecía una bendición para un sector en declive pronto reveló su cara más oscura. Los pedidos, inusualmente grandes y compuestos por títulos dispares, no iban destinados a lectores, bibliotecas o coleccionistas. El verdadero comprador era una máquina: un sistema de inteligencia artificial en pleno proceso de entrenamiento. Y el destino final de esos ejemplares únicos, según ha podido documentar una investigación periodística que utilizó un AirTag para seguir la pista de un cargamento, no es una estantería, sino una trituradora industrial en un almacén de Amazon en Las Vegas.
El rastro de un AirTag: del librero a la trituradora de Amazon
Durante el último año, varios vendedores de libros usados comenzaron a notar un patrón extraño en sus pedidos. Clientes anónimos adquirían cientos de ejemplares de una sola vez, con una aparente indiferencia hacia el precio y una falta de criterio temático que desconcertaba a los libreros. La respuesta a este misterio llegó en julio, cuando uno de estos vendedores recibió, a través de la plataforma Biblio, un pedido de aproximadamente 1.000 libros. El funcionamiento del marketplace impedía identificar al comprador, por lo que el medio especializado 404 Media propuso una solución low-tech pero efectiva: proporcionaron al librero un AirTag de Apple para que lo ocultara dentro de uno de los ejemplares antes de enviar el cargamento.
El viaje del AirTag dibujó una ruta de miles de kilómetros a través de Estados Unidos. Desde un aeropuerto en California, el paquete reapareció cerca del Aeropuerto Internacional Milwaukee Mitchell, en Wisconsin. Allí permaneció dos semanas en un almacén de la empresa logística Trifinity, cerca de Kenosha. Posteriormente, el dispositivo comenzó a desplazarse hacia el oeste por carretera, siendo localizado en las cercanías de Colorado Springs y después en una parada de camioneros en Grand Junction. Al día siguiente, el AirTag llegó a Las Vegas y se detuvo en una ubicación concreta: LAS8, un centro de distribución de Amazon. Pero el destino final era aún más específico. Dentro de ese complejo, en el extremo norte, funciona una operación identificada internamente como VGT3, cuyo logotipo es un tiranosaurio sosteniendo un libro abierto.
VGT3: la operación secreta donde los libros se convierten en datos
Según testimonios de empleados recogidos por 404 Media, la actividad en VGT3 es metódica y despiadada. Los trabajadores reciben los ejemplares, registran sus códigos de barras o ISBN y los preparan para un proceso de digitalización. La fase crítica consiste en retirar o cortar la encuadernación para escanear las páginas con mayor rapidez. El contenido textual queda digitalizado y presumiblemente se incorpora a una base de datos. El ejemplar físico, por el contrario, queda destruido. La encuadernación, el papel, la historia del objeto —todo aquello que hace de un libro algo más que un texto— se desecha una vez que sus palabras han sido extraídas.
Amazon no ha especificado a 404 Media qué modelos o sistemas de inteligencia artificial reciben estos textos después del escaneado. La compañía se limitó a declarar que compra libros por canales comerciales para ayudar a desarrollar y mejorar los productos y servicios que utilizan sus clientes. Se sabe que la empresa desarrolla modelos propios, como la familia Nova, su apuesta en el campo de la IA generativa, pero no se ha confirmado que estos ejemplares concretos terminen entrenándolos. Lo que sí ayuda a entender el interés es la naturaleza del material: muchos de estos volúmenes contienen texto humano que no está fácilmente disponible en Internet. Además, si fueron publicados antes del auge de la IA generativa, preceden a la actual proliferación de contenido sintético, lo que los convierte en una fuente de datos de alta calidad y originalidad para el entrenamiento de modelos lingüísticos.
¿Por qué los libros raros y descatalogados son tan valiosos para la IA?
La respuesta radica en la escasez de datos originales y no sintéticos en la web. Los grandes modelos de lenguaje, como los que alimentan ChatGPT, Gemini o los propios sistemas de Amazon, se entrenan con cantidades ingentes de texto. Gran parte de ese texto ya ha sido extraído de internet, pero la red está cada vez más contaminada por contenido generado por las propias IA. Para mejorar la calidad y la precisión de los modelos, las empresas buscan fuentes de texto “puro”, escrito por humanos y preferiblemente anterior a la era de la IA. Los libros antiguos, publicados en tiradas reducidas, escritos en idiomas poco extendidos o que simplemente han caído en el olvido, representan un filón de datos únicos. El valor de un ejemplar para un coleccionista radica en su rareza, su estado de conservación o su procedencia. Para una empresa de IA, todo eso es irrelevante: el valor reside exclusivamente en el texto que contiene.
El precedente de Anthropic y el proyecto Panama
La práctica descubierta en Las Vegas no es un caso aislado. De hecho, encaja perfectamente con una estrategia que ya conocíamos por la empresa Anthropic, creadora del modelo Claude. Durante el denominado Project Panama, Anthropic compró millones de libros impresos y los convirtió en copias digitales mediante un proceso destructivo idéntico: se retiraba la encuadernación, se cortaban las páginas, se escaneaban y finalmente se desechaba el volumen original. Este proyecto fue objeto de litigio, y el juez que llevó el caso estableció una distinción crucial. Consideró fair use (uso justo) la conversión uno a uno de ejemplares impresos comprados legalmente en copias digitales para entrenar un modelo de IA. Sin embargo, no llegó a la misma conclusión con los millones de libros descargados de bibliotecas pirata que Anthropic conservaba en su biblioteca central. Este matiz legal es fundamental, ya que sugiere que las empresas de IA están dispuestas a pagar por libros físicos no por respeto al derecho de autor, sino para construir una defensa legal sólida: si el material se ha adquirido legalmente, aunque se destruya físicamente, la transformación a datos podría estar amparada por la ley.
¿Qué es el «fair use» y cómo se aplica a la destrucción de libros para IA?
El concepto de fair use es una doctrina legal de Estados Unidos que permite el uso limitado de material protegido por derechos de autor sin necesidad de permiso del titular, siempre que se cumplan ciertos criterios, como que el uso sea transformador y no afecte al mercado del original. En el caso de Anthropic, el juez determinó que escanear un libro comprado legalmente para extraer su texto y entrenar un modelo de IA es un uso transformador. La clave está en la compra legal del soporte físico. La empresa no está pirateando el contenido, sino que adquiere el objeto y lo transforma. La parte controvertida, y donde la ley aún no es clara, es si esta transformación, que destruye el objeto original y crea una copia digital completa, perjudica el mercado potencial del libro. Para obras descatalogadas o agotadas, el argumento del daño al mercado es débil, lo que refuerza la posición de las empresas de IA.
La paradoja del librero: del auge de ventas al dilema ético
La revelación del AirTag deja una última y profunda paradoja. Algunos de los ejemplares de aquel envío eran extremadamente raros precisamente porque existen pocas copias, porque tuvieron tiradas reducidas o porque están escritos en idiomas poco comunes. El propio librero recordaba que su valor podía ser histórico, intelectual o sentimental, además de económico. Para un coleccionista o una biblioteca, la pérdida de un ejemplar de estas características es irreparable. Para Amazon, en cambio, es un coste asumible en la cadena de producción de datos. El texto que contenía es lo único que importa; el soporte es un residuo. Esta dinámica sitúa a los libreros ante un dilema: por un lado, la demanda masiva ofrece una inyección de liquidez en un momento difícil para el sector. Por otro, colaboran, aunque sea de forma indirecta, en la destrucción de patrimonio cultural y bibliográfico. La buena noticia que parecían estar recibiendo se convierte, a la luz de los hechos, en una liquidación silenciosa de la memoria impresa para alimentar a las máquinas.
¿Cuáles son las implicaciones para el mercado del libro antiguo en España y América Latina?
Aunque la investigación se centra en Estados Unidos, las implicaciones son globales. El mercado del libro antiguo y de segunda mano en España y América Latina, donde existen ricas tradiciones bibliográficas y redes de libreros de viejo, podría verse afectado. Si las empresas de IA continúan con esta estrategia, es probable que busquen proveedores internacionales, incluyendo fondos de librerías en español. No se trataría solo de ejemplares en inglés, sino de cualquier texto impreso que contenga datos de calidad. Para los libreros de Madrid, Buenos Aires, Ciudad de México o Bogotá, la pregunta es si la demanda será selectiva (buscando solo títulos muy específicos) o masiva. De ser masiva, podría suponer un problema de conservación del patrimonio, ya que tiradas enteras de obras descatalogadas podrían desaparecer de la circulación, no porque la gente las lea, sino porque las máquinas las devoran.
Digitalización destructiva: el negocio de la IA choca con la preservación cultural
La digitalización de libros no es nueva. Proyectos como Google Books ya escanearon millones de volúmenes, pero con un objetivo diferente: preservar el contenido y hacerlo accesible, y generalmente sin destruir los originales. La novedad aquí es la naturaleza explícitamente destructiva y el fin último: no la consulta humana, sino el entrenamiento de modelos de IA. Esto plantea preguntas sobre el valor del objeto físico en la era digital. ¿Tiene sentido preservar un libro cuya información ya ha sido extraída? Para un historiador o un bibliófilo, sí. El objeto no es solo su texto; es su encuadernación, su papel, sus anotaciones marginales, su olor, su historia como artefacto. La IA, sin embargo, reduce el libro a un mero archivo de texto. Esta visión instrumental es la que permite justificar su destrucción. La decisión de Amazon de no revelar qué modelos se benefician de este proceso añade una capa adicional de opacidad a una industria, la de la IA, que ya es criticada por su falta de transparencia en la obtención de datos.
Lo que inicialmente podría leerse como una señal de optimismo para los vendedores de libros, un mercado que llevaba años contrayéndose, se convierte al final en una revelación inquietante sobre el apetito insaciable de la inteligencia artificial por datos originales. El recorrido del AirTag no solo trazó una ruta logística desde un pequeño librero hasta un almacén de Amazon en Las Vegas; también dibujó la línea que separa el valor cultural de un objeto único de su valor puramente informacional. En esa línea, y para desalentar a coleccionistas y lectores, parece que el peso de la balanza se inclina cada vez más hacia el lado de los datos. La próxima vez que un librero reciba un pedido inusualmente grande, sabrá que no está vendiendo libros para ser leídos, sino para ser devorados, convertidos en el combustible anónimo que hace funcionar a los sistemas de inteligencia artificial más avanzados del planeta.
