El lanzamiento de ChatGPT en 2022 desató el auge de la inteligencia artificial y provocó una avalancha de advertencias por parte de los dirigentes del sector sobre un posible apocalipsis laboral. Aunque tienen motivos para resaltar el efecto disruptivo de sus productos, y pese a que el empleo en los países desarrollados está cerca de máximos históricos, el mensaje pesimista ha calado. Siete de cada diez estadounidenses creen que la inteligencia artificial dificultará encontrar trabajo; casi un tercio teme por su propio empleo. La falta de oportunidades para titulados universitarios —especialmente programadores informáticos— aumenta la inquietud.
El pasado ofrece cierto consuelo a los inquietos. Los mercados laborales están en constante cambio. Las oficinas actuales serían irreconocibles para un trabajador de hace 50 años. Nunca en la historia moderna el progreso tecnológico ha lastrado el conjunto de la demanda de mano de obra. Los historiadores económicos restan ahora importancia a la magnitud de la llamada “pausa de Engels”, el periodo de la Revolución Industrial en el que los salarios de la clase trabajadora crecieron más despacio que el conjunto de la economía.
Sin embargo, la historia no siempre es un buen referente para anticipar el futuro, como demostró la propia Revolución Industrial. Los modelos de inteligencia artificial más avanzados son impresionantes. Son capaces de abordar tareas de programación mucho más complejas de lo que hace un año se preveía. El número de agentes de IA se ha disparado. El gasto de las empresas en inteligencia artificial ha aumentado de forma notable. Los ingresos recurrentes anualizados de Anthropic, una de las empresas líderes en este ámbito, podrían alcanzar los 50.000 millones de dólares a finales de junio. Todavía no hay pruebas en los datos del mercado laboral de que la IA esté destruyendo muchos empleos. Sin embargo, dada la rapidez con la que avanza, sería imprudente descartar los temores de que pueda hacerlo. La sociedad podría estar al borde de una profunda reasignación de recursos y de una agitación política.
Con el tiempo, los humanos podrían, igual que los caballos durante la era del automóvil, dejar de ser rentables.
La predicción de los economistas de que el trabajo seguirá siendo abundante resulta menos tranquilizadora de lo que parece, especialmente a largo plazo. Aunque el mercado encuentre usos para la mano de obra humana incluso cuando los modelos y los robots sean cada vez más capaces, la calidad de esos empleos y los salarios que ofrecen no están garantizados. Goldman Sachs, un banco, prevé que los centros de datos supondrán el 8,5% de la demanda máxima de energía en Estados Unidos en 2027, frente al 4,1% en 2025. A medida que las empresas de inteligencia artificial eleven el precio del suelo y de la energía, el dinero que ganen las personas cundirá menos. Con el tiempo, los humanos podrían, igual que los caballos durante la era del automóvil, dejar de ser rentables. Los ingresos podrían acabar yendo, en su mayoría o por completo, a quienes poseen el capital, que luego los gastarían en bienes producidos por la inteligencia artificial y los robots, empleando recursos naturales que acaparan.
Esta posibilidad distópica está detrás de las advertencias de Silicon Valley sobre la necesidad de que intervenga el Estado e, incluso, de implantar una renta básica universal. Eso sigue siendo algo lejano, si es que llega a hacerse realidad. Sin embargo, es posible que los gobiernos tengan que actuar antes, porque no hace falta un cataclismo para avivar la ira popular. Se calcula que unos dos millones de estadounidenses perdieron su empleo entre 1999 y 2011 debido a la entrada de China en el sistema comercial mundial. Esa cifra no es peor que la de despidos de un mes típico en el agitado mercado laboral estadounidense. Sin embargo, el “shock China” contribuyó a llevar a Trump a la Casa Blanca y provocó la imposición de los aranceles más altos desde la década de 1930.
Los empleados de oficina amenazados por la inteligencia artificial tienen más peso político y social que los trabajadores de fábricas perjudicados por la competencia china. Incluso un número reducido de despidos podría provocar una reacción en contra de la tecnología; la feroz oposición a los nuevos centros de datos es una muestra de lo que puede suceder. Una alteración grave de la seguridad y el estatus de muchas personas podría desembocar en un malestar generalizado, e incluso en una revolución.
¿Qué deberían hacer los gobiernos? Una propuesta consiste en ralentizar el cambio. China, por ejemplo, ha instado a sus empresas a adoptar la inteligencia artificial, pero sin despedir empleados. Economistas de prestigio de todo el mundo han sugerido aumentar los impuestos al capital y reducir la carga fiscal sobre el trabajo. Algunos activistas, por su parte, abogan por gravar los centros de datos. Sin embargo, frenar el avance tecnológico no es el camino más sensato. Es probable que la humanidad obtenga enormes beneficios de la inteligencia artificial: no solo más riqueza, sino también avances en la lucha contra enfermedades y soluciones a problemas como el cambio climático o la pobreza. Si los luditas hubieran logrado impedir la automatización de los telares en la Inglaterra de principios del siglo XIX, el mundo estaría hoy en una situación mucho peor.
Una segunda categoría de medidas compensatorias sería preferible. Si el empleo disminuye, los ingresos que antes recibían los trabajadores probablemente se reflejen como grandes beneficios en las empresas de inteligencia artificial, los fabricantes de chips, los centros de datos o en otros puntos de la cadena de suministro. Reformas fiscales inteligentes, como impuestos sobre los beneficios empresariales superiores a un rendimiento normal del capital, sobre el suelo o sobre los recursos naturales, podrían permitir captar estas rentas. El argumento a favor de los impuestos a la herencia para impedir la consolidación de una élite propietaria del capital parece ahora aún más contundente.
Al mismo tiempo, los gobiernos podrían ayudar a los trabajadores a adaptarse. Los sistemas públicos de aseguramiento salarial, que suavizan la caída de ingresos tras la pérdida de empleo, pueden ayudar a los trabajadores a encontrar mejores oportunidades (y, por tanto, acabar por autofinanciarse). Las políticas activas de empleo de Dinamarca, en las que el Estado ayuda a las personas a buscar y formarse para nuevas ocupaciones, han demostrado reducir los periodos de desempleo.
Estas ideas harían que la economía fuera más eficiente y justa independientemente de la inteligencia artificial. ¿Serían suficientes para convencer a los votantes que se enfrentan a la incertidumbre y la disrupción? En una era populista, las reformas tecnocráticas son difíciles de vender. Los intentos anteriores de ayudar a los trabajadores a adaptarse a la liberalización del comercio no lograron evitar la reacción al “shock de China”. En una economía dominada completamente por la inteligencia artificial, los humanos necesitarán ayuda para sobrevivir, no para adaptarse.
De ahí surge un último conjunto de ideas radicales, como la nacionalización parcial de las empresas de IA. Esta semana, un asesor presidencial de Corea del Sur sugirió un “dividendo ciudadano” procedente de las empresas de IA, lo que provocó una caída del 5% en la bolsa local antes de dar marcha atrás. En Estados Unidos, algunos políticos murmuran acerca de repartir acciones de empresas de IA entre los ciudadanos a través de “cuentas Trump”. En términos económicos, hay poca diferencia entre un sistema fiscal bien diseñado y una participación estatal en el sector privado. Los países que no cuentan con gigantes de la IA tendrán que depender de los impuestos en lugar de apropiarse de acciones de empresas extranjeras. Sin embargo, es posible que en Estados Unidos descubran que cierto grado de propiedad pública es la mejor forma de hacer transparentes los beneficios sociales de esta tecnología.
Es necesario hacer frente a la concentración de las rentas desde el principio, antes de que el poder de los rentistas sea excesivo. El apocalipsis del empleo aún no ha llegado. Pero si los gobiernos esperan a tener pruebas concluyentes antes de crear una red de seguridad, será demasiado tarde. Es preferible empezar ya.
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