¿La IA puede destruir la economía de México y el mundo?

Una economía puede producir mucho más gracias a la inteligencia artificial (IA) y al mismo tiempo dejar a una parte creciente de sus trabajadores sin empleo. Un análisis de Oxford Economics calcula que, bajo un escenario de adopción rápida con fuerte disrupción laboral, el Producto Interno Bruto (PIB) del G7 podría quedar 6% por encima de su escenario base hacia 2060, mientras el desempleo permanecería sustancialmente mayor.

The AI Layoff Trap, un paper de Brett Hemenway Falk, de la Universidad de Pensilvania, y Gerry Tsoukalas, de la Boston University, plantea un mecanismo por el que ese aumento de productividad podría volverse contra las propias empresas. Si la IA desplaza a los trabajadores más rápido de lo que la economía consigue reabsorberlos, las empresas pueden terminar erosionando la demanda que sostiene sus propias ventas.

Anthropic encontróque el desempleo de las ocupaciones estadounidenses más expuestas a la IA todavía no muestra un aumento estadísticamente significativo. Entre trabajadores de 22 a 25 años, la entrada a nuevos empleos en esas ocupaciones cayó 14% frente a 2022. Stanford recoge al mismo tiempo aumentos de productividad de 14% en atención a clientes y de 26% entre desarrolladores de software. 

¿Qué sostiene realmente The AI Layoff Trap?

El paper no demuestra que la inteligencia artificial vaya a destruir la economía. Construye un modelo matemático que identifica las condiciones bajo las cuales las empresas pueden automatizar más de lo que les convendría colectivamente. La condición es que los trabajadores desplazados recuperen su ingreso con suficiente lentitud para que la pérdida salarial termine convertida en menor gasto.

El mecanismo comienza con una decisión empresarial corriente. Una compañía reemplaza una tarea humana porque realizarla con IA cuesta menos. Sin embargo, la empresa obtiene todo el ahorro. El trabajador desplazado pierde parte de su ingreso y reduce el consumo. Esa caída del gasto termina afectando las ventas del mercado donde compraba.

¿Qué es una externalidad de demanda?

Una externalidad ocurre cuando una decisión genera un costo que quien la toma no asume completamente. Una fábrica que contamina puede trasladar parte del daño ambiental al resto de la sociedad. Falk y Tsoukalas aplican una lógica semejante al consumo. La empresa incorpora en sus cuentas todo el ahorro salarial que obtiene al automatizar y solamente una fracción de la demanda que desaparece después del despido, porque el resto de las ventas perdidas corresponde a sus competidores.

El modelo base supone además que los trabajadores destinan una parte de su ingreso al mercado estudiado y que los propietarios gastan menos allí. Por eso, cuando el salario pasa de un trabajador a los dueños de la empresa mediante mayores beneficios, una parte del consumo desaparece de ese mercado. Los autores modifican posteriormente este supuesto para permitir que el ingreso de los propietarios regrese parcialmente al gasto.

Cuantas más empresas existen, menor es la proporción de la pérdida que cada una incorpora en su decisión. Todas conservan entonces un incentivo para automatizar aunque conjuntamente ganarían más con una menor sustitución laboral. Cuando integrar IA casi no tiene costo, los autores lo comparan con el dilema del prisionero.

El dilema del prisionero describe una situación en la que lo más conveniente para cada participante por separado termina produciendo un resultado peor para todos. En el modelo de Falk y Tsoukalas ocurre cuando automatizar resulta conveniente para cada empresa independientemente de lo que hagan sus competidoras. Si todas siguen ese incentivo, terminan sustituyendo más trabajadores de lo que les convendría colectivamente y erosionan la demanda que sostiene sus propias ventas.

¿Una IA más productiva resuelve el problema?

La productividad significa obtener más producción con los mismos recursos o producir lo mismo usando menos. El modelo inicial mantiene constante la producción por tarea para aislar el efecto de los salarios que desaparecen. Después, los autores permiten que la inteligencia artificial produzca más que un trabajador.

En esa extensión, una empresa que automatiza antes puede ganar mercado. Cuando sus rivales hacen lo mismo, la ventaja se reduce y permanece la pérdida de demanda. Falk y Tsoukalas encuentran que una IA más productiva puede ampliar el incentivo a automatizar por encima del nivel que maximiza las ganancias conjuntas.

Aquí aparece una de las principales limitaciones del modelo, el cual trabaja fundamentalmente en equilibrio parcial. Esto quiere decir que el modelo sigue lo que ocurre dentro de un mercado sin reconstruir completamente todas las consecuencias que el despido puede producir en otros sectores. Un modelo de equilibrio general permitiría que un trabajador despedido encontrara empleo en otro sector o que el dinero trasladado hacia los propietarios terminara financiando nueva inversión. Falk y Tsoukalas reconocen que, en una economía completamente fluida, esos mecanismos pueden absorber el ingreso desplazado y hacer desaparecer la externalidad.

¿Qué significa reabsorber a un trabajador?

La reabsorción ocurre cuando el ingreso perdido después del despido vuelve a aparecer. El trabajador puede encontrar otra ocupación o recuperar una parte suficiente de sus ingresos mediante otros mecanismos. El artículo representa esa recuperación con la letra griega eta. Cuando eta es baja, permanece una parte mayor del ingreso perdido y cae más el consumo.

El resultado puede incluso invertirse. Si quienes son desplazados encuentran rápidamente empleos que pagan más que los anteriores, la nueva actividad genera suficiente demanda para que las empresas terminen automatizando menos de lo económicamente conveniente. La trampa depende, por tanto, de la velocidad y la calidad de la recolocación laboral.

Oxford Economics llega a un punto relacionado mediante su propio modelo macroeconómico. En su escenario de disrupción, las ganancias de productividad son elevadas y el mercado laboral tarda en recolocar trabajadores. El PIB sigue creciendo por encima del escenario base y el desempleo estructural permanece mayor. Cuando el ajuste laboral funciona mejor, la tasa de desempleo llega a caer durante la primera década.

¿Qué tan probado está el modelo?

The AI Layoff Trap sigue siendo un working paper, es decir, una investigación académica difundida antes de su eventual publicación en una revista científica. La versión disponible en arXiv fue actualizada el 3 de junio y su registro no muestra una publicación posterior en una revista académica. ArXiv explica que la moderación de los trabajos que aloja no constituye una revisión por pares.

No obstante, el modelo ya recibió una réplica. Jeremy McEntire publicó Three Headlines from One Equation, donde reprodujo las 10 proposiciones matemáticas de Falk y Tsoukalas y confirmó su lógica interna. Su análisis muestra que, con una recuperación de ingresos mayor y parámetros distintos, el mismo marco puede producir estabilidad o una automatización insuficiente. La cuestión pendiente pasa entonces por determinar qué valores describen mejor el comportamiento de una economía real.

¿Hay señales de esa trampa en México?

Los datos mexicanos muestran hasta ahora ganancias productivas asociadas con la adopción de IA. El Centro México Digital (CMD) calculó a partir del Censo Económico 2024 que 8% de las empresas con al menos 10 trabajadores utiliza estos sistemas. Un aumento de 10 puntos porcentuales en la adopción se relaciona con 5.2% más producción bruta y remuneraciones 3.8% mayores. 

Otros estudios del Centro México Digital encontraron que, en el conjunto de la economía, el uso de IA se asocia con 3.3% más empleo por unidad económica. En electricidad, la relación con la producción alcanza 45.8%, aunque los propios análisis advierten que se trata de asociaciones estadísticas y no permiten atribuir a la IA por sí sola todo el incremento. 

Otra medición, elaborada por Strand Partners para AWS, sitúa la adopción en 48% de las empresas mexicanas. Las cifras responden a metodologías diferentes. El Centro México Digital utiliza empresas de al menos 10 trabajadores y una definición tecnológica derivada del Censo Económico. La encuesta de AWS incorpora una noción más amplia de uso empresarial. En esta última, 88% de las compañías usuarias reporta mejoras de productividad y 46% carece de una forma confiable de calcular el retorno de inversión.

Esos datos todavía no permiten calcular la variable que propone de The AI Layoff Trap para México. Haría falta seguir a trabajadores después de que sus tareas sean sustituidas y medir cuánto ingreso recuperan. La informalidad complica esa lectura porque una persona puede dejar un empleo formal y continuar trabajando con menores ingresos sin aparecer como desempleada.

¿Serviría cobrar un impuesto por automatizar?

Falk y Tsoukalas proponen un impuesto pigouviano, llamado así por el economista Arthur Pigou. El principio consiste en cobrar a quien genera una externalidad el costo que estaba trasladando a los demás. En el modelo, cada tarea automatizada pagaría un gravamen equivalente a la parte de la pérdida de demanda que la empresa deja fuera de su cálculo.

Convertir esa fórmula en política pública exigiría identificar cuándo una tarea fue realmente sustituida por IA y estimar la demanda perdida asociada. Los autores proponen usar la recaudación para acelerar la recuperación del ingreso de quienes pierden el empleo. A medida que esa recuperación creciera, disminuirían la externalidad y el impuesto necesario.

México ya discute una respuesta diferente a este fenómeno. Una iniciativa presentada en la Cámara de Diputados propone dos meses adicionales de salario integrado cuando una relación laboral termine directamente por la sustitución de funciones mediante IA o automatización. La propuesta mexicana compensa parte del ingreso después del desplazamiento. El impuesto de Falk y Tsoukalas modifica el costo empresarial de decidir cuánto automatizar.

Entonces, ¿la IA puede destruir la economía?

La evidencia disponible no permite afirmarlo con seguridad. The AI Layoff Trap identifica un posible fallo durante la transición hacia una economía más automatizada. El mecanismo aparece cuando la sustitución laboral avanza más rápido que la creación de nuevas fuentes de ingreso y la caída del consumo termina alimentando una carrera empresarial por automatizar.

El artículo contempla un límite en el que la automatización completa deja de ser excesiva. Si la IA sustituye prácticamente todo el trabajo y los grandes ahorros hacen óptimo automatizar todas las tareas, el problema pasa a ser cómo devolver poder de compra a los hogares. Los autores plantean entonces financiar una renta básica mediante impuestos a las ganancias, porque la falla central se vuelve distributiva.

La inteligencia artificial puede elevar con fuerza la productividad mientras el mercado laboral se deteriora durante años, como muestra el escenario de disrupción de Oxford Economics. También puede elevar la producción con una recolocación suficientemente rápida. La pregunta que permanece abierta en 2026 es si las economías podrán crear nuevos empleos e ingresos con suficiente rapidez para reabsorber a los trabajadores desplazados por la IA.

rodrigo.riquelme@eleconomista.mx