Retos de la inteligencia artificial en la economía
Recientemente, se publicó un ensayo provocador titulado «The 2028 Global Intelligence Crisis», elaborado por CitriniResearch en colaboración con Alap Shah. Este documento no pretende ser una predicción, sino más bien un ejercicio mental que desafía nuestra imaginación. La cuestión central que plantea es inquietante: ¿qué sucederá si la inteligencia artificial cumple todas las expectativas positivas, pero esto resulta perjudicial para la economía?
A lo largo de dos siglos, cada revolución tecnológica ha eliminado empleos, pero también ha creado puestos de trabajo mejores y más numerosos. Por ejemplo, la máquina de vapor desplazó a muchos artesanos, pero simultáneamente impulsó el crecimiento de la industria. La electrificación transformó las fábricas y aumentó la productividad, y el internet terminó con agencias de viajes, pero dio paso a gigantes como Amazon y Google.
Un supuesto en revisión
Sin embargo, todos estos avances tecnológicos compartían un supuesto común: la inteligencia humana seguía siendo un recurso escaso. Hoy, ese supuesto está siendo reevaluado. Empresas como OpenAI, Anthropic, Google DeepMind y Meta están desarrollando sistemas que pueden realizar múltiples tareas, desde escribir código hasta optimizar operaciones a una velocidad sin precedentes. Jensen Huang, CEO de Nvidia, habla de una nueva era industrial centrada en «fábricas de inteligencia», mientras que Satya Nadella afirma que la IA será la electricidad del siglo XXI.
Con el aumento de la productividad, los márgenes de las empresas se ven beneficiados conforme los costes laborales disminuyen, lo que genera celebración en los mercados. Sin embargo, nace una pregunta inquietante: ¿qué pasará si esta nueva eficiencia no se traduce en la creación de nuevos empleos para humanos, sino que resulta en una sustitución estructural?
Un ciclo potencialmente disruptivo
El ensayo de Citrini presenta un escenario en el que se forma un ciclo sin límite: La IA mejora → las empresas reducen plantilla → reinvierten en IA → la IA mejora aún más. Desde la perspectiva de cada empresa, estas decisiones son racionales; sin embargo, desde un punto de vista sistémico, pueden resultar disruptivas.
Estados Unidos se caracteriza por ser una economía de servicios profesionales donde los trabajadores de ‘cuello blanco’ representan una parte significativa del empleo, además de concentrar la mayor parte del consumo. Se estima que el 20% de los ingresos más altos representa aproximadamente dos tercios del gasto en áreas como vivienda, educación privada y tecnología.
Si estos ingresos sufren compresiones estructurales, el impacto a nivel macroeconómico podría ser desproporcionado. No se trata de una crisis similar a la del subprime en 2008, sino de una situación potencialmente más compleja. Existen hipotecas que han sido otorgadas a profesionales con buenos niveles de crédito, pero cuyos ingresos futuros se vuelven inciertos debido a cambios en la naturaleza del trabajo.
Efectos en el mercado laboral y la economía
El artículo resalta casos de deterioro en mercados como San Francisco, Seattle y Austin, donde existe una alta concentración tecnológica. Cuando los motores de ingreso se redefinen, el activo financiero más apalancado del sistema —la vivienda— tiende a reaccionar.
No se trata únicamente del mercado laboral. La intermediación, que ha justificado durante años comisiones altas, está siendo desafiada por agentes autónomos. Los modelos de negocio en plataformas SaaS y el sector de pagos tradicionales enfrentan una nueva realidad: cuando el consumidor es un algoritmo que compara precios en tiempo real, la lealtad a una marca pierde su relevancia.
Los sectores de private equity y private credit tampoco escapan a esta tendencia. En la última década, gigantes como Blackstone y KKR han creado estructuras complejas con financiación de préstamos privados respaldados por flujo recurrente de empresas tecnológicas. Pero si esta recurrencia se ve afectada por la automatización, los supuestos financieros se ven comprometidos.
Un cambio significativo en la economía
La historia económica enseña que la destrucción creativa puede ser dolorosa, pero regenerativa. No obstante, esta vez el recurso que se vuelve abundante es la inteligencia misma, lo que obliga a una reflexión profunda. Los sistemas fiscales modernos se basan en gravar ingresos laborales, pero si la productividad se desplaza hacia el capital computacional, la base tributaria podría erosionarse. Actualmente, ya se discuten propuestas que incluyen impuestos sobre la inferencia computacional.
Como ingeniera y empresaria en el sector tecnológico, no veo este escenario de forma fatalista. En mi opinión, es una advertencia estratégica. Primeramente, no toda automatización implica sustitución permanente; la historia muestra que surgen nuevas categorías laborales, aunque no siempre al mismo ritmo que la destrucción de los puestos antiguos. Además, la adopción de la tecnología suele ser más lenta de lo esperado. Por último, es crucial entender que la regulación y los incentivos pueden moldear los resultados futuros.
Ignorar la magnitud del cambio es ingenuo. Nos encontramos en la primera revolución tecnológica donde el recurso productivo más valioso —la capacidad cognitiva— ya no es exclusivamente humano. La verdadera cuestión no es si la IA continuará su avance, sino cómo adaptamos nuestros sistemas a esta nueva realidad.
El ensayo concluye con una afirmación contundente: el canario sigue vivo. Nos encontramos en un momento donde los mercados todavía celebran niveles máximos y las inversiones en infraestructuras tecnológicas crecen de manera exponencial. Sin embargo, las decisiones que tomemos hoy en educación, política fiscal y diseño corporativo serán cruciales para determinar si navegamos hacia una transición ordenada o hacia una corrección caótica.
La inteligencia abundante no es, en sí misma, una amenaza. Es una herramienta poderosa. Pero cualquier herramienta que incremente la productividad, sin un diseño institucional adecuado, puede exacerbar desigualdades y tensiones. La verdadera batalla a librar no es contra la tecnología, sino contra el tiempo. Necesitamos tiempo para adaptar los marcos regulatorios, mejorar las habilidades del capital humano y rediseñar nuestros sistemas fiscales, de manera que el valor generado por la inteligencia, ya sea humana o artificial, circule y no se concentre.
La crisis de 2028 puede no desplazarse exactamente como lo predice CitriniResearch, pero este ejercicio nos obliga a cuestionar los supuestos invisibles sobre los que sustentamos nuestras inversiones y políticas públicas. Porque si la inteligencia deja de ser una herramienta escasa, el verdadero activo estratégico no será la capacidad de cálculo, sino la habilidad de anticipar.
