Aplicación punto por punto de los cinco principios DSI al campo de la IA: bien común = desenmascarar la nueva asimetría epistémica/económica/política; destino universal de los bienes = acceso universal a tecnologías y formación; subsidiariedad = proteger capacidad de comunidades de decidir, no relegarlas a vigilancia posterior; solidaridad = reconocer el trabajo invisible (etiquetado, moderación) que alimenta los modelos; justicia social = condición desde el diseño, no objetivo posterior.

Es una operación intelectual significativa: la encíclica no se limita a invocar los principios abstractamente sino que los traduce uno a uno a operaciones concretas en el campo IA. La traducción más cargada políticamente es la de solidaridad — nombrar explícitamente el 'trabajo invisible y a menudo explotado' que alimenta los modelos. Esto referencia directamente el trabajo de etiquetado de datos (data annotation) realizado en condiciones precarias mayormente en Kenia, Filipinas, Venezuela. Que un documento magisterial lo nombre es un gesto poco común y editorialmente fuerte. La fórmula final —'justicia desde el diseño'— es la consecuencia metodológica del §104.

El trabajo invisible de la IA es empíricamente documentado. Reportaje de TIME (enero 2023): trabajadores kenianos contratados por Sama para etiquetar contenido tóxico para OpenAI ganaban $1.30-2 USD/hora, expuestos a contenido traumático. Investigación de Adrienne Williams, Milagros Miceli, Timnit Gebru sobre las cadenas globales del 'data labor'. El libro Ghost Work de Mary Gray y Siddharth Suri (2019) mapeó este fenómeno antes del boom de los LLMs. Iniciativas como Data Workers Inquiry (Berlin School of Economics) y propuestas de fair labor certifications para datasets son intentos de respuesta. La fórmula 'justicia desde el diseño' es congruente con propuestas del campo FAccT y con marcos como Value Sensitive Design (Friedman) o Design Justice (Costanza-Chock).