AirTag revela cómo Amazon compra libros raros para entrenar IA
Un AirTag oculto en un envío de libros antiguos reveló que Amazon compra volúmenes raros para digitalizarlos y alimentar sus modelos de inteligencia artificial en instalaciones especializadas.

El seguimiento de un envío de libros raros lleva a un descubrimiento sobre Amazon
Un experimento de rastreo con un dispositivo Apple AirTag ha puesto de manifiesto una operación poco conocida: Amazon compra libros para IA a través de canales comerciales, adquiriendo volúmenes antiguos, raros y difíciles de conseguir para procesarlos en instalaciones especializadas. Durante el último año, varios vendedores de libros antiguos han notado un patrón inusual en sus pedidos: compras de miles de ejemplares aparentemente inconexos, con volúmenes extraordinarios y compradores indiferentes al precio final.
Estos pedidos despertaron la curiosidad de los libreros, quienes comenzaron a sospechar que detrás no había lectores tradicionales, sino empresas tecnológicas interesadas en obtener material textual para entrenar sistemas de inteligencia artificial. La investigación realizada por el medio 404 Media decidió poner a prueba esta hipótesis de una manera directa y reveladora.
El viaje del AirTag a través de Estados Unidos
En julio, un vendedor de libros raros recibió un pedido de aproximadamente mil volúmenes a través de la plataforma Biblio, pero el anonimato del mercado impedía identificar al comprador real. Para resolver este misterio, 404 Media proporcionó un AirTag de Apple al librero, quien lo escondió dentro de uno de los ejemplares antes de enviar el cargamento. Lo que sucedió después revelaría un trayecto complejo que atravesaría múltiples estados estadounidenses.
El paquete inició su recorrido desde California, pasando posteriormente por el Milwaukee Mitchell International Airport en Wisconsin. Después llegó a un almacén de Trifinity, una empresa logística ubicada cerca de Kenosha, donde permaneció aproximadamente dos semanas. Desde allí, el cargamento se desplazó hacia el oeste, transitando por Colorado Springs y una parada para camioneros en Grand Junction, antes de llegar finalmente a Las Vegas.
Destino final: LAS8 y la operación VGT3
El punto de rastreo se detuvo en LAS8, un almacén de Amazon ubicado en Las Vegas. Sin embargo, el destino fue aún más específico. Basándose en testimonios de empleados, 404 Media identificó que en el extremo norte de LAS8 opera una unidad interna llamada VGT3, reconocible por su emblema: un tiranosaurio sosteniendo un libro abierto. Esta operación realiza una tarea muy concreta que explica por qué Amazon compra libros para IA de manera sistemática.
Los trabajadores de VGT3 describen un proceso especializado: reciben los ejemplares físicos, registran sus códigos de barras e ISBN, y los preparan para digitalización. El procedimiento es destructivo por naturaleza: se retira o corta la encuadernación para facilitar el escaneo rápido de las páginas. Una vez completada la captura digital del contenido, el ejemplar físico original es desechado. Este método permite procesar grandes volúmenes de libros de manera eficiente, aunque implica la destrucción del material original.
¿Para qué digitaliza Amazon estos libros?
Cuando 404 Media cuestionó a Amazon sobre los destinos de estos textos digitalizados, la compañía ofreció una respuesta genérica: compra libros por canales comerciales legales para ayudar a desarrollar y mejorar los productos y servicios que ofrecen a sus clientes. Aunque Amazon desarrolla modelos propios de inteligencia artificial como la familia Nova, la compañía no confirmó que estos libros específicos alimenten esos sistemas.
Lo que sí ayuda a entender el interés estratégico es la naturaleza del material adquirido. Muchos de los volúmenes contienen texto humano que no está fácilmente disponible en internet público. Además, si fueron publicados antes del auge actual de la inteligencia artificial generativa, su contenido antecede a la proliferación masiva de datos sintéticos que caracteriza el panorama actual. Esto los convierte en material de entrenamiento potencialmente valioso para desarrollar modelos más precisos y auténticos.
Precedentes legales: el caso de Anthropic y Project Panama
El modelo operativo descubierto en Las Vegas no es único. Guarda similitud con Project Panama, una iniciativa de Anthropic que ya había sido documentada públicamente. Durante ese proyecto, Anthropic adquirió millones de libros impresos y los sometió a un proceso destructivo idéntico: eliminación de encuadernaciones, corte de páginas, escaneo digital y descarte posterior del volumen original.
Los aspectos legales de estas prácticas han sido evaluados por los tribunales. En el caso de Anthropic, un juez determinó que la conversión uno a uno de ejemplares adquiridos legalmente en copias digitales constituía un "fair use" o uso justo. Sin embargo, el mismo tribunal no llegó a la misma conclusión respecto a millones de libros que Anthropic había descargado de bibliotecas digitales ilegales y almacenado en sus propias instalaciones.
La paradoja de los libros raros y su nuevo valor
El trayecto del AirTag ilustra una paradoja interesante sobre el valor contemporáneo de los libros. Muchos de los ejemplares en aquel envío eran considerados raros precisamente porque existen pocas copias, tuvieron tiradas limitadas o están escritos en idiomas menos difundidos. Para coleccionistas e investigadores, su valor iba más allá de lo económico: poseían importancia histórica, intelectual o sentimental.
Sin embargo, en una operación como la de VGT3, la ecuación del valor cambia fundamentalmente. Lo que importa no es la rareza del libro físico, ni su importancia cultural, sino el contenido textual que contiene. El volumen es desmantelado para extraer únicamente sus palabras, que se transforman en datos digitales destinados al entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. Lo que inicialmente podría parecer una oportunidad comercial positiva para vendedores de libros antiguos termina revelando una realidad más compleja: sus inventarios están siendo adquiridos no para ser preservados, sino para ser procesados y convertidos en información que alimenta sistemas de IA.
