Ponte cómodo, estás en First Class.
Imaginemos una empresa mediana cualquiera, de esas que nunca aparecen en los titulares, que incorpora herramientas de Inteligencia Artificial y en un año consigue duplicar lo que produce con el mismo equipo. Los márgenes mejoran, el informe trimestral luce impecable y los accionistas celebran una decisión que, vista desde el balance, no admite discusión.
La escena es verosímil y casi nadie la cuestiona. Lo que rara vez se cuenta es su segunda parte, en la que los salarios de quienes trabajan allí no se duplican, la jornada sigue siendo la misma y el cliente paga lo de siempre, porque la productividad se multiplicó pero el beneficio tomó un único camino.
Esa asimetría, más que cualquier pronóstico sobre robots o despidos, es la cuestión económica central de esta década: quién se quedará con la riqueza que produzca la IA.
Producir más no es repartir más
La grieta no es nueva, y la IA amenaza con ensancharla. Un estudio de la OCDE documentó que durante dos décadas el crecimiento de la productividad laboral en la mayoría de sus países miembros se desacopló de la remuneración real del trabajador típico, de modo que aumentar la productividad dejó de bastar para mejorar su salario.
La explicación combina dos fuerzas que se refuerzan entre sí, ya que la participación del trabajo en la renta cayó en cerca de dos tercios de los países analizados, mientras los sueldos de la cima de la distribución crecían mucho más que los del centro.
Nada de esto respondió a una ley natural. Cuando la tecnología pertenece a pocos, cuando los trabajadores pierden capacidad de negociación y cuando la competencia es débil, las ganancias de eficiencia se quedan en los márgenes en lugar de bajar a los precios o subir a los sueldos. La tecnología fija el tamaño del pastel, pero son las empresas, las instituciones y los mercados los que deciden cómo se corta.
Durante buena parte del siglo XX, redactar con solvencia, programar, analizar datos o diseñar fueron capacidades bien pagadas por una razón sencilla, que era su escasez. Exigían años de formación y horas que no se podían comprimir, y la IA está abaratando el costo marginal de muchas de esas tareas.
El FMI estimó que a diferencia de la automatización anterior, que golpeaba sobre todo tareas rutinarias, la IA alcanza también empleos cualificados, con una exposición cercana al 60% en las economías avanzadas, y advirtió que en la mayoría de los escenarios la desigualdad general tendería a empeorar.
Exposición, sin embargo, no equivale a sustitución. El índice más reciente de la OIT calcula que uno de cada cuatro trabajadores del mundo tiene algún grado de exposición a la IA generativa, aunque solo el 3,3% del empleo global entra en la categoría más alta, y concluye que la mayoría de los puestos se transformarán antes que volverse prescindibles.
La IA automatiza tareas, no profesiones enteras, y el conocimiento abaratado puede convertirse tanto en una oportunidad al alcance de cualquiera como en una ventaja adicional para quien controla las mejores herramientas.
La letra pequeña de la democratización
Desde la dirección de una empresa, la IA es una oportunidad que sería irresponsable desaprovechar. Una compañía pequeña puede acceder hoy a capacidades de análisis, producción y diseño que hace pocos años estaban reservadas a corporaciones con presupuestos inalcanzables, y eso nivela un terreno de juego que siempre estuvo inclinado.
Esa misma democratización tiene, sin embargo, una letra pequeña. Los modelos, la capacidad de cómputo, la nube y los canales de distribución están en manos de un puñado de compañías, de modo que cada pyme que gana autonomía sobre sus procesos adquiere también una dependencia de proveedores cuyos precios y condiciones no controla.
No lo planteo como reproche, sino como diagnóstico. La abundancia que vemos en la superficie descansa sobre una base muy concentrada, y la historia económica enseña que quien controla la base suele quedarse con la renta.
Más productivos no es lo mismo que mejores
En 1930, John Maynard Keynes imaginó que sus nietos trabajarían quince horas por semana gracias al progreso técnico. La riqueza que anticipaba llegó, en buena medida, pero la semana corta nunca se materializó, porque las ganancias de productividad se tradujeron en más consumo, más capital y más rentabilidad antes que en más tiempo libre.
Si ahora podemos producir el doble con la mitad del esfuerzo, el resultado admite caminos muy distintos, entre ellos mejores salarios, jornadas más cortas, bienes más baratos, profesiones nuevas o simplemente balances más abultados para quienes poseen los activos tecnológicos. Ninguno de esos desenlaces está escrito, y todos dependen de decisiones sobre competencia, fiscalidad, formación y propiedad que todavía están por tomarse.
El progreso tecnológico y el progreso social caminan cerca, pero no son lo mismo. El primero se mide en productividad, mientras que el segundo se mide en cuántas vidas mejoran gracias a ella, y confundir ambos es el error más caro que puede cometer una economía que empieza a nadar en abundancia.
La IA nos obliga a responder la pregunta que llevamos un siglo esquivando, la de qué hacer con la riqueza cuando producirla deja de ser el problema, y su respuesta no vendrá de ningún algoritmo: las máquinas producirán la abundancia, pero la prosperidad tendremos que decidirla nosotros.
