La discusión sobre el impacto económico de la inteligencia artificial suele partir de una pregunta: ¿qué trabajos podrá hacer la tecnología? Un nuevo modelo del Anthropic Institute introduce otras variables que pueden ser igualmente determinantes para las empresas, como cuánto se utilizarán realmente esos sistemas, qué nivel de autonomía tendrán y qué ganancias de productividad conseguirán generar.
El estudio Economic Scenarios for Transformative AI, publicado en septiembre, construye tres escenarios para analizar cómo podría cambiar la economía estadounidense entre 2026 y 2030. Sus autores Anton Korinek, Charles I. Jones, Szymon Sacher, Tess Cotter y Peter McCrory evalúan los posibles efectos sobre el crecimiento, los salarios, la participación del trabajo en los ingresos, la reasignación laboral y el desempleo.
El objetivo del modelo es mostrar qué resultados producirían diferentes combinaciones de supuestos sobre la evolución y adopción de la IA. Algunos revisores externos del trabajo incluso consideran que el escenario más extremo podría entenderse mejor como un experimento mental que como una trayectoria probable.
De un impacto gradual a una transformación económica
El modelo parte de los trabajos como conjuntos de tareas. Algunas pueden permanecer sin cambios, otras ser asistidas por IA, automatizarse completamente o dar lugar a nuevas actividades. Sobre esa base, Anthropic incorpora factores como las capacidades de los sistemas, su nivel de adopción, el grado de autonomía, las mejoras de productividad y el tiempo que requeriría un trabajador desplazado para encontrar otra ocupación. El explorador interactivo publicado junto con la investigación permite modificar esas variables y observar sus posibles efectos.
En el escenario denominado “modesto”, el impacto se mantendría dentro de rangos comparables con otras grandes tecnologías. Para 2030, el PBI estadounidense sería 1.6% mayor que en una trayectoria sin IA y la tecnología añadiría menos de medio punto porcentual al crecimiento. El desempleo aumentaría apenas una décima de punto porcentual.
El escenario “sustancial” supone un salto mucho mayor. La IA tendría capacidad para realizar alrededor de la mitad del trabajo del conocimiento hacia 2030 y podría ejecutar autónomamente buena parte de esas tareas, aunque su adopción efectiva sería menor. Bajo esos supuestos, el PBI se ubicaría 8.3% por encima de una economía equivalente sin IA y el crecimiento avanzaría aproximadamente al doble de su ritmo habitual. Los salarios de las ocupaciones cognitivas, sin embargo, prácticamente no aumentarían.
La diferencia entre capacidad tecnológica y adopción efectiva resulta especialmente importante. Que un sistema pueda realizar determinada tarea no implica necesariamente que una organización vaya a delegársela, menos aún de forma autónoma. La velocidad con la que las empresas crucen esa distancia es una de las variables que determina el resultado económico del modelo.
Más crecimiento, pero no necesariamente más ingresos laborales
El tercer escenario lleva esos supuestos mucho más lejos. Para producirse, la IA tendría que superar la productividad humana en la gran mayoría de las tareas cognitivas, operar con altos niveles de autonomía, difundirse rápidamente y generar muy pocas nuevas tareas de conocimiento para las personas. Anthropic señala que una trayectoria así probablemente requeriría sistemas capaces de participar en su propia mejora de forma recursiva.
El resultado sería extraordinario en términos de producción: el PIB estadounidense llegaría a US$ 44.4 billones en 2030, 32.4% por encima del escenario equivalente sin IA, y el crecimiento anual alcanzaría alrededor de 15%. Pero el mismo modelo estima que casi uno de cada cinco trabajadores de ocupaciones cognitivas estaría desempleado y que sus salarios quedarían 11.5% por debajo de la trayectoria sin IA.
Actualmente, alrededor del 60% de los ingresos de la economía analizada corresponde al trabajo y 40% al capital. En el escenario sustancial, la participación laboral caería a 56.1%; en el extremo, bajaría hasta 45.2%, mientras el capital concentraría el 54.8%. Es decir, una economía considerablemente mayor no necesariamente distribuiría sus ganancias de la misma manera entre trabajadores y propietarios del capital.
Ese efecto distributivo también fue destacado por Sanchit Vir Gogia, analista principal de Greyhound Research, en un análisis recogido por Computerworld. Su lectura es que una de las conclusiones centrales no está únicamente en cuánto empleo podría desaparecer, sino en quién captura el valor adicional generado por la automatización.
El escenario intermedio está más cerca de las expectativas actuales
Para contrastar los escenarios con las expectativas de la población, los investigadores encuestaron a 10,980 adultos estadounidenses en agosto. Las respuestas medianas se acercaron al escenario sustancial: al introducirlas en el modelo, el resultado apunta a una economía alrededor de 8% a 10% mayor hacia 2030 y a una tasa de desempleo general cercana al 5%. Alrededor del 10% de los participantes expresó expectativas compatibles con el escenario extremo.
Anthropic reconoce que el modelo no incorpora, entre otros elementos, respuestas de política pública, ciclos económicos, posibles disrupciones en los mercados financieros ni algunos efectos sobre la demanda agregada. Tampoco sigue individualmente a los trabajadores y simplifica las diferencias entre ocupaciones. Por ello, sus resultados deben leerse como relaciones entre supuestos y posibles consecuencias, no como estimaciones de lo que necesariamente ocurrirá.
Para los líderes tecnológicos, esa distinción es probablemente la parte más útil del trabajo. El impacto de la IA no dependerá únicamente de cuánto mejoren los modelos, sino de cuántas tareas las empresas decidan poner en sus manos, con qué autonomía y con qué productividad real. Son variables que convierten una discusión sobre capacidades futuras en decisiones que las organizaciones ya empiezan a tomar sobre procesos, inversiones y diseño del trabajo.
