En abril de 2025, dos jóvenes empleados del Departamento de Eficiencia Gubernamental (DOGE) irrumpieron en la National Endowment for the Humanities y, en 22 días, cancelaron el 97 por ciento de las subvenciones activas de la agencia. Su principal herramienta de análisis no era un equipo de expertos en la materia, ni el propio sistema de revisión por pares del NEH, ni siquiera una lectura atenta de las propias solicitudes de subvención. Era un único prompt de ChatGPT: «¿Tiene lo siguiente alguna relación con la DEI?»
El resultado fue la mayor cancelación masiva de subvenciones federales en los 60 años de historia del NEH. Más de 100 millones de dólares en fondos aprobados por el Congreso desaparecieron. Un documental sobre el Holocausto, un archivo de historia italoamericana, un proyecto de preservación de lenguas indígenas nativas y la solicitud de un museo para un nuevo sistema de aire acondicionado fueron todos marcados como «diversidad, equidad e inclusión» por el mismo algoritmo y eliminados por las mismas dos personas.
Esta historia, reconstruida a partir de declaraciones judiciales, correos electrónicos internos y hojas de cálculo publicados en marzo de 2026 en el marco de una demanda federal, no trata realmente de inteligencia artificial. Trata de lo que ocurre cuando la aplicación ideológica reemplaza al juicio institucional, y cuando las personas que empuñan el hacha no son capaces de distinguir entre una historia oral del Holocausto y un seminario de formación en DEI.
Lo que ocurrió
El 20 de enero de 2025, el presidente Trump firmó la Orden Ejecutiva 14151, que ordenaba a las agencias federales eliminar todos los programas, oficinas y subvenciones relacionados con la DEI. La orden no definía la DEI con precisión. No especificaba qué hacer con una subvención que estudiara la vida de los inmigrantes italoamericanos o con otra que digitalizara fotografías de los Apalaches. Esa ambigüedad resultaría catastrófica.
El Equipo de Pequeñas Agencias del DOGE, dirigido por un empleado de la GSA llamado Justin Fox y su supervisor Nate Cavanaugh, se reunió con la dirección del NEH el 12 de marzo de 2025. Ninguno de los dos tenía experiencia gubernamental. Fox era un exbanquero de inversión. Cavanaugh provenía del sector tecnológico y financiero. Ninguno tenía formación en humanidades, investigación académica ni administración de subvenciones.
Su tarea era identificar las subvenciones del NEH que violaban la orden ejecutiva. Su método consistía en introducir 1.163 descripciones de subvenciones en ChatGPT, una por una, con el siguiente prompt: «¿Tiene lo siguiente alguna relación con la DEI? Responda de manera objetiva en menos de 120 caracteres. Comience con “Sí.” o “No.” seguido de una breve explicación.»
Fox no definió la «DEI» para el modelo. No le dio instrucciones sobre cómo interpretar el término. No sabía cómo lo interpretaba ChatGPT. Las respuestas de sí o no del chatbot y sus breves justificaciones se copiaron en una hoja de cálculo. Esa hoja de cálculo se convirtió en la lista negra.
De las 1.163 subvenciones analizadas, 1.057 fueron marcadas como relacionadas con la DEI. Solo 42 se conservaron. Para el 1 de abril de 2025, el NEH había emitido cartas de rescisión para aproximadamente 1.400 subvenciones y despedido a 116 empleados, alrededor de dos tercios de su plantilla.
Lo que ChatGPT marcó realmente
La hoja de cálculo, presentada como prueba ante el tribunal, revela lo que ocurre cuando se le pide a un modelo de lenguajeSistema de aprendizaje automático entrenado en grandes cantidades de texto que predice y genera lenguaje humano. Estos sistemas como GPT y Claude muestran capacidades sorprendentes pero también cometen errores con confianza aparente. que actúe como filtro ideológico sin proporcionarle una ideología coherente que aplicar.
El High Point Museum en Carolina del Norte solicitó 349.000 dólares para reemplazar su sistema de aire acondicionado envejecido. El veredicto de ChatGPT: «Sí. Mejorar los sistemas de climatización mejora las condiciones de conservación de las colecciones, alineándose con el objetivo de proporcionar mayor acceso a públicos diversos. #DEI.» La subvención fue cancelada. El director del museo declaró posteriormente a Fortune que recuperó aproximadamente el 70 por ciento del importe gracias a la cláusula de rescisión.
Un proyecto de digitalización de periódicos de la Universidad de Oregon y la Universidad de Nebraska-Lincoln fue marcado porque la iniciativa «busca mejorar los programas de periódicos digitales, haciéndolos más accesibles y personalizables, lo que se alinea con los objetivos DEI de inclusividad y representación». Preservar periódicos antiguos se había convertido en DEI.
Un documental sobre el trabajo esclavo de mujeres judías durante el Holocausto fue rescindido. Cuando se le preguntó a Fox en su declaración por qué un documental sobre el Holocausto contaba como DEI, respondió: «Es una historia basada en el género que es intrínsecamente discriminatoria por centrarse en este grupo específico.»
Un proyecto sobre agentes literarios y la estructura corporativa de la industria editorial fue marcado. Un centro de investigación sobre ética de la IA, que incluía trabajos sobre tecnología de cuidado de personas mayores, fue marcado. Proyectos para preservar lenguas indígenas amenazadas fueron marcados. Un proyecto de archivo sobre la vida de los inmigrantes italoamericanos fue marcado.
Mientras tanto, Fox también elaboró una «Lista de Detección» separada, buscando en la base de datos de subvenciones palabras clave como «gay», «BIPOC», «indigenous», «tribal», «melting pot» y «equality». Buscó «Black» y «homosexual» pero no «white» ni «caucasian». Clasificó los resultados en listas que tituló «Subvenciones más disparatadas» y «Otras malas subvenciones».
Quién mandaba realmente
Sobre el papel, el presidente interino del NEH, Michael McDonald, era el «decisor final» en materia de rescisiones de subvenciones. En la práctica, los correos electrónicos internos cuentan una historia diferente.
McDonald escribió a Fox el 1 de abril: «Como has dejado claro, es tu decisión si se interrumpe la financiación de alguno de los proyectos de esta lista.» Reconoció que muchas de las subvenciones atacadas eran «inofensivas en lo que respecta a la promoción de la DEI», pero señaló que el DOGE también quería recortes «para contribuir a la reducción del déficit».
La presión era implacable. El 31 de marzo, el día antes de que se rescindieran 1.400 subvenciones, Fox envió mensajes urgentes a McDonald: «Estamos recibiendo presión desde arriba sobre esto y preferiríamos que se mantuviera de nuestro lado, pero háganos saber si ya no está interesado.»
Esa presión resultó ser fabricada. Cavanaugh admitió en su declaración que no había «ninguna persona ejerciendo presión explícita sobre Justin para que enviara ese correo». La urgencia de la Casa Blanca era una «táctica de presión temporal» que ellos mismos se inventaron.
El personal del DOGE incluso redactó y envió él mismo las cartas de rescisión, usando una cuenta de correo de Microsoft en lugar del servicio estándar de gestión de subvenciones del NEH. Las cartas citaban una orden ejecutiva inexistente como base de la rescisión, que supuestamente ordenaba al NEH «eliminar todas las actividades y funciones no exigidas por ley». Dicha orden no existe. McDonald reconoció en su declaración que no había revisado las cartas «tan detenidamente como quizás debería haberlo hecho».
Los asuntos gubernamentales oficiales relacionados con los recortes se tramitaron a través de Signal, con borrado automático de mensajes, en violación de la Ley Federal de Registros.
El panorama más amplio: 49.000 millones de dólares en toda la administración
El NEH era solo una agencia. Para enero de 2026, el DOGE había impulsado la rescisión de 15.887 subvenciones federales por un total de aproximadamente 49.000 millones de dólares en todo el gobierno federal.
En la National Science Foundation, aproximadamente 430 subvenciones por valor de 328 millones de dólares fueron canceladas en abril de 2025, incluidas investigaciones sobre detección de deepfakes, seguridad electoral, avance de la IA y educación STEM para comunidades desfavorecidas. La cancelación masiva coincidió con la llegada de afiliados del DOGE, entre ellos Luke Farritor, un exbecario de SpaceX, quien recibió autorización para ver y modificar el sistema de oportunidades de financiación de la agencia. La Oficina de Gestión y Presupuesto instruyó al personal de la NSF que todas las oportunidades de financiación necesitarían ahora la aprobación del DOGE, la OMB o la Oficina del Director.
El proceso de revisión normal de la NSF, en el que los responsables de programa evalúan los proyectos y la División de Subvenciones y Acuerdos toma las decisiones de rescisión con opción de recurso, fue eludido. «Todo esto es opaco para nosotros», dijo una fuente de la NSF a Nextgov. «No sabemos quiénes son las personas que toman las decisiones. Es como si la fundación hubiera sido secuestrada.»
AmeriCorps perdió casi 400 millones de dólares en subvenciones activas, cerrando más de 1.000 programas. El Departamento de Justicia canceló 373 subvenciones por valor de 820 millones de dólares que apoyaban la reducción de la violencia y los servicios a las víctimas. Los programas de resiliencia de la FEMA perdieron casi 1.000 millones de dólares.
¿Funcionó?
El objetivo declarado era la reducción del déficit. En su declaración de enero de 2026, Cavanaugh fue interrogado directamente:
«¿No lamenta que personas puedan haber perdido ingresos importantes… para sostener sus vidas?»
«No. Creo que era más importante reducir el déficit federal de 2 billones de dólares a casi cero.»
«¿Redujo el déficit federal?»
«No, no lo hicimos.»
Fox también reconoció que el déficit nunca se redujo. Elon Musk abandonó el DOGE a finales de mayo de 2025. En noviembre de 2025, la Oficina de Gestión de Personal declaró que el DOGE había dejado de existir como «entidad centralizada».
Lo que dejó atrás era concreto: investigadores despedidos a mitad de proyectos, organizaciones comunitarias cerradas, trabajos de preservación lingüística paralizados y miles de millones en fondos ya asignados recuperados de subvenciones que habían superado una rigurosa revisión por pares antes de que un chatbot las viera jamás.
La demanda
El American Council of Learned Societies, la American Historical Association, la Modern Language Association y la Authors Guild presentaron su demanda en mayo de 2025 y solicitaron un juicio sumarioResolución judicial que resuelve un caso sin juicio, otorgada cuando no hay controversia real sobre los hechos clave y la ley favorece claramente a una parte. en marzo de 2026. Alegan violaciones de la Primera Enmienda (dirigir subvenciones por sus puntos de vista), la Cláusula de Igual Protección (marcar subvenciones basándose en referencias a raza, género, etnia y sexualidad) y la separación de poderes (el DOGE, no el presidente del NEH ni el Congreso, tomó las decisiones de financiación).
La presidenta del ACLS, Joy Connolly, lo expresó sin rodeos: «El uso de ChatGPT por parte de los empleados del DOGE para identificar subvenciones “derrochadoras” es quizás el mayor anuncio de la necesidad de una educación en humanidades, que desarrolla habilidades de pensamiento crítico.»
El NEH vuelve a otorgar subvenciones, pero los nuevos beneficiarios se inclinan marcadamente hacia proyectos de orientación conservadora, incluidas subvenciones de 10 millones de dólares a universidades públicas con escuelas de «educación cívica» y una red educativa con sede en un think tank conservador. Trump ha nominado a McDonald para servir como presidente permanente del NEH.
El 1 de abril de 2025, la National Endowment for the Humanities rescindió aproximadamente el 97 por ciento de su cartera activa de subvenciones. El mecanismo detrás de esta decisión, revelado mediante el descubrimiento judicial ordenado por el tribunal en marzo de 2026, es un caso de estudio sobre cómo los grandes modelos de lenguaje fracasan cuando se despliegan como sistemas de clasificación sin etiquetas de referencia, conjuntos de validación ni experiencia en la materia.
El proceso de clasificación
El empleado del DOGE Justin Fox envió 1.163 descripciones de subvenciones del NEH a ChatGPT de OpenAI con el siguiente prompt:
«¿Tiene lo siguiente alguna relación con la DEI? Responda de manera objetiva en menos de 120 caracteres. Comience con “Sí.” o “No.” seguido de una breve explicación. No use “esta iniciativa” o “esta descripción” en su respuesta.»
Las respuestas se copiaron en una hoja de cálculo junto con los metadatos de cada subvención. La hoja incluía columnas para la «justificación DEI» y «¿Sí/No DEI?» Esta lista generada por ChatGPT reemplazó a la elaborada por el personal del NEH para determinar qué subvenciones recortar.
De las 1.163 subvenciones procesadas, 1.057 fueron clasificadas como relacionadas con la DEI y 42 se conservaron. Eso supone una tasa de clasificación positiva de aproximadamente el 91 por ciento. La tasa de rescisión final sobre el total del portafolio del NEH fue del 97 por ciento.
Por qué falló el clasificador
El diseño del prompt garantizaba una alta tasa de falsos positivosLa proporción de casos negativos que un clasificador etiqueta incorrectamente como positivos. Una tasa alta indica que el modelo señala demasiados elementos que no cumplen los criterios. por varias razones acumulativas:
Sin definición operacional. El prompt preguntaba si algo «tiene alguna relación con la DEI» sin definir la DEI. Fox testificó que no definió la DEI para ChatGPT y que no sabía cómo el modelo interpretaba el término. Sin una etiqueta de referencia, el clasificador no tiene un objetivo contra el que optimizarse. Por defecto, recurre a la asociación semántica más amplia posible en sus datos de entrenamiento.
Formulación maximalmente inclusiva. «Tiene alguna relación» es el umbral de relevancia más laxo posible. Cualquier conexión semántica, por tenue que sea, es suficiente. Un modelo de lenguajeSistema de aprendizaje automático entrenado en grandes cantidades de texto que predice y genera lenguaje humano. Estos sistemas como GPT y Claude muestran capacidades sorprendentes pero también cometen errores con confianza aparente. entrenado con textos de internet encontrará algún camino asociativo entre prácticamente cualquier proyecto de humanidades y el concepto de diversidad, equidad o inclusión, porque estos términos son omnipresentes en el discurso académico y cultural. Preguntar «¿tiene esto alguna relación?» es el equivalente en PLN de preguntar «¿podría estar conectado si uno se lo propone?»
El límite de caracteres comprimía el razonamiento. La restricción de 120 caracteres obligó a ChatGPT a producir una justificación de aproximadamente 20 palabras. Esto eliminaba cualquier posibilidad de análisis matizado, lenguaje de cautela o contraargumento. El modelo tenía que comprometerse con una clasificación binaria con una justificación del tamaño de un tuit.
Sin calibraciónLa alineación entre la autoevaluación y el desempeño o conocimiento real. Las personas bien calibradas estiman con precisión sus propias habilidades; las mal calibradas las sobrestiman o subestiman. de la clase negativa. No se realizó ninguna prueba con subvenciones conocidas como no-DEI para establecer una tasa de falsos positivos de referencia. No hubo pruebas adversariales con casos límite (como subvenciones para climatización) para ver dónde estaba el límite. El sistema se desplegó a escala en su primera ejecución.
El resultado previsible: una subvención para reemplazar una climatización fue clasificada como DEI porque «mejorar los sistemas de climatización mejora las condiciones de conservación de las colecciones, alineándose con el objetivo de proporcionar mayor acceso a públicos diversos». La cadena de razonamiento es: un mejor control climático mejora la conservación, lo que mejora la accesibilidad, lo que atrae a públicos diversos, lo que equivale a DEI. Cada paso inferencial es individualmente plausible desde el punto de vista del modelado del lenguaje, pero la cadena acumulativa mapea un proyecto de ingeniería mecánica sobre una categoría ideológica.
La capa de palabras clave
La clasificación de ChatGPT no era el único filtro. Fox también realizó búsquedas por palabras clave en la base de datos de subvenciones, buscando términos como «DEI, DEIA, Equity, Inclusion, BIPAC, LGBTQ». Elaboró una «Lista de Detección» separada usando términos como «gay», «BIPOC», «indigenous», «tribal», «melting pot» y «equality».
Buscó «Black» y «homosexual» pero no «white» ni «caucasian». Esta asimetría significa que el filtro de palabras clave era estructuralmente más propenso a marcar subvenciones relacionadas con minorías raciales y sexuales, independientemente de si el propósito real de la subvención estaba vinculado a la política DEI.
La combinación de un clasificador LLM de umbral máximo y un filtro de palabras clave asimétrico creó un sistema que era, por construcción, casi incapaz de producir un resultado «no» para cualquier subvención que implicara a poblaciones subrepresentadas. Esto no es un fallo en el sentido de comportamiento inesperado. El sistema funcionó exactamente como fue diseñado. El diseño era el problema.
Desplazamiento de procesos institucionales
Las agencias federales de subvenciones tienen procedimientos establecidos para la revisión y rescisión de subvenciones. En la NSF, los responsables de programa evalúan los proyectos, la División de Subvenciones y Acuerdos toma las decisiones de rescisión, y los beneficiarios tienen un proceso de recurso. En el NEH, las subvenciones pasan por una revisión por pares antes de ser otorgadas.
El DOGE eludió todos estos mecanismos. Fox redactó y envió las cartas de rescisión él mismo usando una cuenta de correo de Microsoft en lugar de canalizarlas a través de la oficina de gestión de subvenciones del NEH. Las cartas citaban una orden ejecutiva inexistente. El presidente interino del NEH, McDonald, cedió por escrito la autoridad de decisión al DOGE. El personal del DOGE y del NEH se comunicó sobre el proceso a través de Signal con el borrado automático activado, violando la Ley Federal de Registros.
El mismo patrón se repitió en la NSF. Tres afiliados del DOGE incrustados en la Oficina del Director, al menos uno de los cuales recibió autorización de «Presupuesto, Finanzas y Administración» que le permitía modificar el sistema de financiación de la agencia. La Oficina de Gestión y Presupuesto instruyó al personal de la NSF de que todas las oportunidades de financiación requerirían ahora la aprobación del DOGE o la OMB. Aproximadamente 430 subvenciones por valor de 328 millones de dólares fueron rescindidas, incluyendo investigaciones sobre detección de deepfakes, seguridad electoral y protección de sistemas ciberfísicos.
Escala
Para enero de 2026, el DOGE había impulsado 15.887 rescisiones de subvenciones federales por un total de aproximadamente 49.000 millones de dólares. No eran recortes presupuestarios a asignaciones futuras. Eran rescisiones de subvenciones ya otorgadas, a menudo en plena ejecución. Universidades con subvenciones plurianuales de la NSF perdieron financiación en el año 3 de 5. Organizaciones sin ánimo de lucro que gestionaban programas comunitarios financiados federalmente perdieron la totalidad de sus presupuestos operativos.
El impacto económico va más allá de las cifras directas. Las subvenciones financiaban personal que fue despedido, infraestructura de investigación que fue abandonada y programas comunitarios que cerraron. Los recortes de AmeriCorps solos eliminaron más de 32.000 puestos de trabajo. El Departamento de Justicia canceló 373 subvenciones por valor de 820 millones de dólares que apoyaban la reducción de la violencia y los servicios a las víctimas.
Las declaraciones
En su declaración de enero de 2026, se le preguntó a Cavanaugh si era inapropiado que «alguien de veintitantos años sin experiencia con subvenciones federales tomara decisiones personales sobre qué subvenciones cancelar». Dijo que no era inapropiado y que no necesitaba formación formal ni experiencia. Se le preguntó si había leído algún libro sobre cómo identificar la DEI en las subvenciones. No lo había hecho.
A Fox se le preguntó por qué un documental sobre el Holocausto acerca de las experiencias de mujeres judías contaba como DEI. Lo llamó «una historia basada en el género que es intrínsecamente discriminatoria por centrarse en ese grupo específico».
Cuando se le preguntó si había tomado medidas para garantizar que la clasificación de ChatGPT no discriminaría por razón de sexo, Fox respondió: «No importaba.»
La justificación declarada para todo ello era la reducción del déficit. Presionado, Cavanaugh admitió que el déficit no se redujo. Cavanaugh también admitió que la «presión de la Casa Blanca» que Fox invocó en sus correos a McDonald fue fabricada como una «táctica de presión temporal».
Consecuencias legales e institucionales
El ACLS, la AHA, la MLA y la Authors Guild presentaron su demanda en mayo de 2025 y solicitaron un juicio sumarioResolución judicial que resuelve un caso sin juicio, otorgada cuando no hay controversia real sobre los hechos clave y la ley favorece claramente a una parte. en marzo de 2026 por tres motivos: discriminación de puntos de vista bajo la Primera Enmienda, violaciones de la Cláusula de Igual Protección (marcar subvenciones por referencias a raza, género, etnia y sexualidad) y violaciones de la separación de poderes (el DOGE, no el NEH ni el Congreso, controlaba las decisiones de financiación).
La presidenta del ACLS, Joy Connolly, declaró: «El uso de ChatGPT por parte de los empleados del DOGE para identificar subvenciones “derrochadoras” es quizás el mayor anuncio de la necesidad de una educación en humanidades, que desarrolla habilidades de pensamiento crítico.»
El NEH ha reanudado la concesión de subvenciones, pero con un marcado desplazamiento hacia proyectos de orientación conservadora. Dos universidades públicas con escuelas de «educación cívica» y una red educativa con sede en un think tank conservador recibieron subvenciones de 10 millones de dólares. Trump ha nominado a McDonald como presidente permanente del NEH. Varios jueces federales han emitido órdenes bloqueando o revirtiendo rescisiones específicas de subvenciones en distintas agencias, pero los litigios avanzan lentamente en relación con los daños ya causados.
Este artículo es únicamente informativo y no constituye asesoramiento jurídico.
