Anthropic publicó esta semana un modelo de cómo la IA puede cambiar la economía de Estados Unidos hasta 2030, con un explorador interactivo y un documento técnico del Anthropic Institute, su brazo de investigación, firmado por Anton Korinek, responsable de los estudios económicos sobre IA transformadora en la empresa, Charles I. Jones, profesor de Stanford, y Szymon Sacher, Tess Cotter y Peter McCrory. Describe tres escenarios: modesto, sustancial y extremo. En el extremo, el producto bruto interno (PBI) de 2030 queda 32,4% por encima de lo que sería sin IA y la economía crece a 15,4% anual, un ritmo sin precedente.
Ese es el número para los gráficos. El que importa está en la tabla 3: en ese mismo escenario, el ingreso laboral total de 2030 queda 0,5% por encima de lo que sería sin IA. Igual. La economía es un tercio más grande y la masa salarial no se movió. El crecimiento adicional entra como ingreso del capital, que sube 81%. La participación del trabajo en el ingreso cae de 60% a 45%.
Dentro de ese promedio, hay dos países. Los trabajadores de oficina, que el modelo llama ocupaciones cognitivas (gestión, profesionales, ventas, administración, el 62% del empleo), cobran 11,5% menos que sin IA, tienen 21,5% menos puestos y un desempleo de 17,9%. El desempleo general llega a 11,9%, por encima del pico posterior a la crisis financiera de 2008, que quedó apenas debajo de 10%. El resto, electricistas, enfermeros, obreros de la construcción, cobra 33,6% más porque su trabajo se volvió escaso.
El crecimiento no pasa por el salario
El mecanismo es simple. Cada tarea que la IA automatiza traslada su salario al capital. Ese capital, cómputo en su mayoría, no aparece de un día para el otro: su rentabilidad sube de 6,5% a 8,3% anual y quien lo posee cobra la diferencia. Los desplazados tienen que cambiar de oficio, y un programador no se convierte en electricista en un mes.
Los autores hacen la cuenta de la compensación. La ganancia de la economía es casi tres veces la pérdida de los oficinistas, así que en teoría alcanza para todos. En la práctica, sostener el ingreso de ese grupo requeriría una transferencia de 9% del PBI, más o menos el tamaño de la Seguridad Social y Medicare juntos, las jubilaciones y la cobertura de salud de los mayores en Estados Unidos. Transferencias de esa escala por un cambio tecnológico no tienen precedente, escriben, y la experiencia de desplazamientos anteriores, como el de las regiones industriales golpeadas por las importaciones que estudió David Autor, es que “en general no ocurre por sí solo”.
El escenario del medio ya mueve el reparto
El extremo no lleva probabilidad asignada. El documento lo aclara: son escenarios, no predicciones. El borrador lo revisaron economistas como Daron Acemoglu, David Autor y David Romer; algunos leen el extremo como experimento mental y otros opinaron que el modesto subestima lo que ya se ve en los datos. El escenario sustancial, el que los autores comparan con “una tecnología más importante que internet”, ya mueve el reparto: el PBI sube 8,3%, el crecimiento llega a 5,4% anual, más que el 4,7% del pico puntocom de 1999, los salarios de oficina quedan planos y la participación del trabajo cae de 60% a 56%. Cuatro puntos en cuatro años, apenas menos que toda la caída del trabajo frente al capital en Estados Unidos en las cuatro décadas posteriores a 1980, según el propio documento.
Y es el escenario que espera el estadounidense típico. Anthropic encuestó a 10.980 adultos con Morning Consult entre el 11 y el 23 de agosto. Pasadas por el modelo, las respuestas dan en la mediana un PBI 8,6% más alto y un desempleo de 4,6%. Alrededor de 10% de los encuestados respondió en línea con el extremo.
Hay un dato que no cuadra con el relato de la industria. El canal por el que la IA acelera la ciencia casi no aparece: el stock de ideas sube 0,6% en 2030 incluso en el escenario extremo. El crecimiento viene de reemplazar tareas, no de descubrir cosas. Los autores admiten que es un piso.
A mi lectura, lo notable no es que una empresa de IA publique el escenario en que su producto congela la masa salarial. Es lo que gana con eso: Anthropic dice que el modelo va a orientar la investigación que financia y las políticas que proponga. Quien mapea el costo se sienta en la mesa donde se decide quién lo paga.
