EL ESCENARIO MUSK

EL FUTURO DE UNA ECONOMÍA DOMINADA POR LA IA

Rais Busom, consultor e investigador, autor de Posglobalismo. Cómo reconstruir la civilización desde el borde del abismo global de Sekotia.

La IA dominará la economía mundial y el trabajo se reducirá al 90%

1. Hasta la IA va a perder el empleo

“Estamos presenciando la fuerza más disruptiva de la historia. Llegará un punto en que no se necesitará ningún trabajo: puedes tener uno si lo deseas para tu satisfacción personal, pero la IA lo hará todo”. Son palabras de Elon Musk. Quizás suene exagerado. Sabemos que es un visionario, pero solo que estuviera la mitad de equivocado, sería un auténtico desafio para la humanidad. Intentemos entender a qué nos enfrentamos.

No nos podemos fiar del tecno optimismo de que la inteligencia artificial (IA) nos traerá el paraíso a la Tierra. Kevin Roose publicó un artículo reportando lo que oyó en Davos, en el Foro Económico Mundial, The Hidden Automation Agenda en The New York Times, que nos da un baño de realidad: “En público, muchos ejecutivos se lamentan por las consecuencias negativas que la inteligencia artificial y la automatización podrían tener para los trabajadores (…) pero en privado, … se apresuran a automatizar sus propias fuerzas laborales para mantenerse a la vanguardia de la competencia, sin tener en cuenta el impacto en los trabajadores”. La transformación de la IA es silenciosa y va a pasar de golpe, sin que nos demos cuenta. Y entonces, nos encontraremos con un problema difícil de resolver. Por eso, es importante empezar a debatirlo ahora.

En 2013, Frey y Osborne analizaron la “susceptibilidad a la computerización” de 702 ocupaciones y concluyeron que el 47 % de los empleos en EE. UU. enfrentaba un alto riesgo de automatización en dos décadas. Estudios posteriores del mismo equipo han matizado cuales son las tareas más afectadas, mientras que las que requieren creatividad o inteligencia social, parece que se mantienen relativamente seguras.

El McKinsey Global Institute proyecta que entre 400 y 800 millones de empleos en el mundo podrían ser desplazados por la automatización para 2030, un rango equivalente al 15 %–30 % de la fuerza laboral global. Por su parte, PwC estima que el 30 % de los trabajos en economías avanzadas estarán «en alto riesgo» entre 2030 y 2035.

Según la misma fuente de McKinsey, 11,8 millones de trabajadores en EE. UU. deberán cambiar de ocupación antes de 2030 debido al declive en la demanda de habilidades tradicionales. El Foro Económico Mundial añade que, de aquí a 2027, el 23 % de los empleos cambiarán radicalmente, con la pérdida de 83 millones y la creación de 69 millones de posiciones nuevas en sectores emergentes.

Con ironía podemos decir que hasta la IA va a perder el empleo. En cualquier caso, sean cuales sean las previsiones parece que el balance entre nuevos puestos de trabajo frente a la extinción de los viejos, parece que se inclina con nitidez a este último. Y en proporciones difíciles de manejar por los gobiernos con los parámetros actuales de gestión macroeconómica.

2. Si no hay ingresos, no hay consumo

Una de las consecuencias de la destrucción de empleo, no exclusivamente por la IA, es el impacto directo en el consumo. Lo que se viene estudiando en economía como la propensión marginal al consumo (PMC), que mide cuánto se incrementa el consumo de una persona cuando se incrementa su renta disponible. La medida de PMC es un valor que está entre cero y uno que se calcula dividiendo el cambio en el consumo por el cambio en el ingreso. Si la propensión marginal a consumir es 1, el individuo gasta todo nuevo ingreso que obtiene, si es 0, entonces ahorraría todo nuevo ingreso. En la práctica la PMC suele situarse entre 0,7 y 0,9. Los hogares de menores ingresos, más vulnerables al desempleo, presentan una PMC cercana al 0,9, acelerando la caída del consumo ante cualquier reducción salarial.

Si la pérdida de empleo alcanza el 20% –por poner un escenario conservador, nada catastrofista — y un subsidio cubre el 50% de ese ingreso, el impacto neto sobre el PIB sería del -10%. Aplicando una PMC de 0,9, el consumo privado se contraería en un -9% del PIB. Estudios de Ganong & Noel muestran que, cuando se agotan los subsidios de desempleo, el gasto puede caer incluso entre un 10% y un 11 %. Si por un momento imaginamos otro escenario más extremo como el del 40% de la masa laboral perdida y un 25% de cobertura del paro, estaríamos hablando de un -20% de reducción del PIB. La mayor caída del PIB que conocemos fue la Primera Guerra Mundial para los países que intervinieron en ella, llegando entre un -30% y un -40%. Una guerra tiene fin, ¿pero la IA lo tiene?

3. La IA nos roba

La automatización desatará una reacción en cadena: pérdida de empleo, reducción del consumo, caída en la recaudación de impuestos y caída del PIB. De alguna manera podemos decir que la IA a muchos nos hará más pobres. Este descenso masivo del consumo lo podemos calcular también con la Ley de Okun que sugiere que un aumento del 1% del desempleo reduce el PIB real en un 2%. Sabemos que no es una ley perfecta, que no siempre se cumple, pero es un instrumento que nos permite hacer estimaciones. Teniendo en cuenta recientes estudios internacionales que matizan esta ley, situando las elasticidades más conservadoras entre un 0,2 y un 0,4, según el grado de robustez del mercado laboral, podemos realizar una nueva estimación.

Con una caída del empleo del 20 %, la contracción del PIB sería:

Δ PIB ≈ Elasticidad × Δ Empleo = 0,2 × (−20 %) = −4 %

En economías avanzadas, con elasticidades de 0,3, la pérdida podría llegar al −6 %, para el escenario del 40% sería un -12%. Esto supone un gran desafío cuya solución no puede delegarse únicamente a la expansión monetaria o al maquillaje de las magnitudes macroeconómicas, porque una reducción tan enorme del consumo significa también quiebras de empresas y de bancos, un déficit fiscal insoportable, la imposibilidad de pagar los intereses de la deuda soberana y de endeudarse más, lo que al final, además afectará también al empleo público con una reducción nunca vista y un deterioro de los servicios públicos que nos equipararán al Tercer Mundo. Esta ola de desempleo que viene, afectará en el corto plazo a sectores como la industria y la logística, donde robots industriales y la automatización de almacenes amenazan al 60% de empleos de producción. En general, los trabajadores de bajos ingresos tienen hasta catorce veces más riesgo de perder su empleo que los de altos ingresos, agravando así la brecha social. La IA redundará aún más en nuestra sociedad dual.

4. ¿La economía post-laboral será una economía?

Hemos visto que en sus fases iniciales de la automatización por la IA la reducción del PIB puede estar entre un 12% y un 20%, pero y ¿si Musk tiene razón? Los rápidos avances en la IA y la automatización, están provocando un debate sobre el futuro del trabajo. Lo que antes se consideraba ciencia ficción, la posibilidad de una economía con una participación humana mínima en la producción, se está convirtiendo en un tema de análisis urgente. Empresas como Mechanize ya están desarrollando sistemas capaces de automatizar completamente varias funciones como la cadena de suministro, las finanzas y la fabricación. Este panorama en rápida evolución, plantea preguntas fundamentales sobre cómo funcionaría una economía “post-laboral” sin mano de obra humana productiva.

La única posibilidad de evitar una “favelización” de la sociedad improductiva, es decir, dejarlos a su suerte en guetos aislados militarmente, sería el establecimiento de una Renta Básica Universal (RBU) que garantizaría un ingreso incondicional manteniendo el consumo básico aún sin empleo. Los sistemas algorítmicos calibrarían el importe de la RBU según indicadores macro (inflación, desempleo, productividad), manteniendo estable el poder adquisitivo. Esta solución sólo puede existir con una expansión monetaria constante. De lo contrario, si hay menos consumidores y contribuyentes que paguen impuestos, los gobiernos no podrán sostener ningún tipo de subsidio de empleo de manera sostenida y generalizada.

Las fuentes futuras para una financiación de la RBU podrían ser las siguientes:

1. Impuesto a la productividad de la IA (“robot-tax”): Gravar los excedentes de productividad que la IA aporta a las empresas puede generar un flujo fiscal dedicado a la renta básica.
2. Dividendos de un fondo soberano de la IA: Inspirado en Noruega o Alaska, un fondo de riqueza capitalizado con activos productivos de IA (patentes, datos, ganancias corporativas) paga un dividendo anual a todos los ciudadanos.
3. Dividendos de la IA: Se recomienda canalizar una parte de las ganancias de las plataformas de IA hacia un fondo social que respalde servicios públicos y transferencias universales.
4. Reforma impositiva digital: La OCDE promueve ajustes a la política fiscal para capturar valor de la economía digital y financiar los programas sociales sin erosionar la innovación.
5. Remuneración por datos: Al compartir datos que entrenan a la IA, cada individuo recibiría “tokens de ciudadanía” canjeables por dinero digital, reconociendo su contribución al valor de la economía de datos.

5. ¿Ahora bien, podemos llamar a este funcionamiento economía?

El reto de las empresas: ganar dinero sin consumidores. Tampoco parece evidente cómo las empresas generarían beneficios en una economía subvencionada. He aquí algunas alternativas.

• Servicios y plataformas digitales: Las empresas de tecnología capturan márgenes elevados gracias a productos puramente digitales, que requieren costos marginales muy bajos por unidad adicional. Por ejemplo la publicidad digital, la computación en la nube y la economía de plataformas cobran comisiones sobre transacciones y tarifas de suscripción, generando ingresos estables aunque el usuario solo “consuma” sin producir.
• Licencias y “Data-As-A-Service”: La monetización de datos y los contratos de licencia de modelos de IA ofrecen márgenes elevados, pues el activo es intangible y no se agota. Por ejemplo, las licencias de IA como publicaciones cobran royalties a empresas de IA que usan sus archivos para entrenamiento, obteniendo ingresos por minuto de vídeo o texto. También la venta de datos entrenados donde compañías propietarias de grandes bases de datos (salud, finanzas, logística) las licencian como “data-as-a-service”, repitiendo ingresos sin costo de replicación.
• Patentes de algoritmos: Corporaciones venden licencias de uso de patentes de IA a terceros y cobran royalties por cada implementación
• Trading de energía con IA: Algoritmos de trading energético capturan spread de precios en mercados spot, generando hasta un 5 % de aumento de ingresos en meses
• Servicios de conservación y monitoreo: Plataformas de IA detectan deforestación y optimizan uso del agua, cobrando tarifas por hectárea gestionada
• Automatización logística: BCG reporta un incremento de ingresos de hasta 5 % al optimizar rutas y stocks con algoritmos de IA
• Plataformas SaaS de SCM: Empresas cobran por usuario o transacción, generando márgenes superiores al 60 %
• Modelos de scoring y underwriting: La IA reduce pérdidas por impagos y amplía el acceso al crédito, con comisiones por préstamo y póliza
• Asesoría automatizada (robo-advisors): Cobran un porcentaje de los activos bajo gestión, reproduciendo ingresos de gestión de fondos sin agentes humanos.
• YieldCos tecnológicos; que agrupan data centers y reparten dividendos a inversores institucionales.

En resumen, incluso con la mayoría de la producción automatizada y la RBU garantizando el consumo básico, las empresas obtendrán beneficios de servicios digitales, data monetization, gestión de energía y recursos naturales, logística optimizada, servicios financieros automatizados, infraestructura tecnológica y licencias de innovación. Estos sectores ofrecen modelos de ingresos recurrentes y altos márgenes sin depender directamente de la mano de obra humana.

6. La última bala: la digitalización del monetarismo

Esta nueva economía post-laboral no es posible sin una expansión monetaria constante. Las medidas monetarias van a ser clave para una economía dominada por la IA. Sin la digitalización de la gestión de la oferta monetaria, no se podrá financiar ni la RBU, ni los Estados, ni sostener los beneficios empresariales.

1. Emisión ex nihilo: Según la Teoría Monetaria Moderna, un banco central puede crear moneda “de la nada” para financiar gasto público, siempre que exista capacidad productiva ociosa y se controle la inflación con impuestos posteriores.
2. Moneda digital del banco central (CBDC): Las CBDC como el euro digital son emitidas directamente por los bancos centrales como pasivos de su balance. Esa moneda digital se puede distribuir a los ciudadanos vía transferencias directas como por ejemplo la RBU.
3. Expansión cuantitativa inteligente: En lugar de comprar bonos, un banco central podría depositar liquidez en cuentas de ciudadanos o financiar proyectos públicos, ampliando la base monetaria sin depender del empleo.

7. El muerto en el armario: la energía

Esta solución teórica de una economía post-laboral basada en la RBU y en la expansión monetaria inteligente y constante, a través de las CBDCs, parece sostenible, únicamente mientras haya un porcentaje importante de humanos sosteniendo la economía productiva que crea valor y que utiliza a la IA como herramienta.

El escenario Musk nos abre el debate de la energía. Al final, si el dinero no vale nada, ya que el 100% de la automatización significa el 0% de valor, lo único que existe en el mundo es la energía y esta, tarde o temprano, tendrá que ser el único paradigma. Obviar este problema es hacer trampas al solitario, todo en nuestras vidas y en todo lo que hay en el universo, depende la energía, de su extracción, distribución y transformación en trabajo. Lo demás es hacer trampas al solitario. Tendremos que encontrar un sistema de intercambio de valor que tenga como contrapartida a la energía. Y ese es el debate que se nos está escondiendo que con la IA está saliendo a flote.

Posglobalismo: Cómo reconstruir la civilización desde el borde del abismo global (Reflejos de…