Productividad récord, salarios en retroceso: la paradoja de la era de la IA

Hace unos días leí un ensayo provocador titulado “The 2028 Global Intelligence Crisis”, publicado por CitriniResearch junto a Alap Shah. No es una predicción, sino un ejercicio mental. Pero como todo buen ejercicio estratégico, no intenta adivinar el futuro: intenta obligarnos a pensar lo impensable.

La pregunta central es incómoda: ¿qué pasa si la inteligencia artificial cumple todas las expectativas optimistas… y eso mismo termina siendo bajista para la economía?

Durante dos siglos, cada revolución tecnológica destruyó empleos, pero creó más y mejores. La máquina de vapor desplazó artesanos, pero expandió la industria. La electrificación transformó fábricas, pero multiplicó la productividad. Internet eliminó agencias de viajes, pero creó gigantes como Amazon y Google.

Sin embargo, todas esas revoluciones compartían un supuesto silencioso: la inteligencia humana seguía siendo el recurso escaso.

Hoy ese supuesto está en revisión.

Empresas como OpenAI, Anthropic, Google DeepMind y Meta están desarrollando sistemas capaces de escribir código, diseñar productos, analizar mercados, estructurar estrategias y optimizar operaciones a una velocidad y escala inéditas. Jensen Huang, CEO de Nvidia, habla abiertamente de una nueva era industrial basada en “fábricas de inteligencia”. Satya Nadella sostiene que la IA será la electricidad del siglo XXI.

La productividad está aumentando. Los márgenes corporativos mejoran cuando el costo laboral cae. El mercado celebra. Pero la pregunta incómoda es: ¿qué ocurre si esa eficiencia no se traduce en nuevos empleos humanos sino en sustitución estructural?

El ensayo de Citrini plantea un escenario donde se activa un bucle sin freno natural:

La IA mejora → las empresas reducen plantilla → reinvierten en IA → la IA mejora aún más.

Desde el punto de vista individual de cada empresa, la decisión es racional. Desde el punto de vista sistémico, puede ser disruptiva.

Estados Unidos es, ante todo, una economía de servicios profesionales. Los trabajadores “white collar” no solo representan una porción relevante del empleo, sino que concentran la mayor parte del consumo discrecional. El 20% de mayores ingresos explica aproximadamente dos tercios del gasto en sectores como vivienda, educación privada, turismo, tecnología y bienes durables.

Si esos ingresos se comprimen estructuralmente, el impacto macroeconómico puede ser desproporcionado.

No estamos hablando de un escenario subprime como 2008. No es un problema de crédito otorgado irresponsablemente. Es un problema potencialmente más complejo: hipotecas concedidas a profesionales con FICO alto, 20% de anticipo y empleo estable… cuyo ingreso futuro deja de ser previsible porque la naturaleza del trabajo cambia.

El artículo menciona casos de deterioro en mercados como San Francisco, Seattle y Austin, donde la concentración tecnológica es alta. No es casualidad. Cuando el motor de ingresos se redefine, el activo financiero más apalancado del sistema —la vivienda— reacciona.

Pero el fenómeno no se limita al mercado laboral.

La intermediación, ese conjunto de fricciones que durante décadas justificaron comisiones y márgenes, está siendo comprimida por agentes autónomos. Plataformas SaaS, modelos de suscripción, intermediarios inmobiliarios, sistemas de pago tradicionales como Visa, Mastercard o American Express enfrentan una realidad nueva: cuando el consumidor es un algoritmo que compara todo en tiempo real, la fidelidad de marca pierde peso y la fricción desaparece.

El margen se reduce.

El sector de private equity y private credit tampoco es inmune. Durante la última década, gigantes como Blackstone, Apollo y KKR construyeron estructuras complejas donde aseguradoras financiaban préstamos privados respaldados por flujos “recurrentes” de empresas tecnológicas. Si la recurrencia se ve afectada por automatización acelerada, el supuesto financiero cambia.

La historia económica nos enseñó que la destrucción creativa es dolorosa pero regenerativa. Sin embargo, esta vez el activo que se vuelve abundante es la inteligencia misma.

Y eso obliga a una reflexión estructural.

Los sistemas fiscales modernos se basan en gravar ingresos laborales. Si la productividad se desplaza hacia capital computacional y no hacia salarios, la base tributaria se erosiona. Ya se discuten propuestas que van desde impuestos a la inferencia computacional hasta fondos soberanos vinculados a infraestructura de IA.

El debate político apenas comienza.

Como ingeniera y empresaria que trabaja en tecnología y energía, no veo este escenario como fatalista. Lo veo como una advertencia estratégica.

Primero, no toda automatización es sustitución permanente. La historia muestra que nuevas categorías emergen, aunque no siempre al mismo ritmo que la destrucción inicial. Segundo, la adopción tecnológica real suele ser más lenta que la narrativa. Tercero, la regulación, los incentivos y el diseño institucional pueden moldear resultados.

Pero ignorar la magnitud del cambio sería ingenuo.

Estamos frente a la primera revolución tecnológica donde el factor productivo más valioso —la capacidad cognitiva— deja de ser exclusivamente humano. La pregunta no es si la IA continuará avanzando. Lo hará. La pregunta es cómo rediseñamos los sistemas que asumían su escasez.

El ensayo termina con una frase potente: el canario todavía está vivo.

Estamos en una etapa donde los mercados aún celebran máximos históricos y las inversiones en infraestructura de datos crecen exponencialmente. Pero las decisiones que tomemos hoy —en educación, en política fiscal, en diseño corporativo y en regulación— determinarán si transitamos una transición ordenada o una corrección desordenada.

La inteligencia abundante no es una amenaza en sí misma. Es una herramienta poderosa. Pero toda herramienta que multiplica productividad sin un diseño institucional adecuado puede amplificar desigualdades y tensiones.

La verdadera batalla no es contra la tecnología. Es contra el tiempo.

Tiempo para adaptar marcos regulatorios, para reentrenar capital humano y rediseñar sistemas fiscales.

Tiempo para construir una economía donde el valor generado por la inteligencia —sea humana o artificial— circule y no se concentre.

La crisis de 2028 puede no ocurrir exactamente como la describe CitriniResearch. Pero el ejercicio cumple su objetivo: obligarnos a cuestionar los supuestos invisibles sobre los que construimos nuestras inversiones, nuestras empresas y nuestras políticas públicas.

Porque si la inteligencia deja de ser escasa, el verdadero activo estratégico no será la capacidad de calcular.

Será la capacidad de anticipar.