Por Canuto  

Un ensayo de Owen McGrann plantea una tesis incómoda sobre el auge de la inteligencia artificial: si las empresas sustituyen trabajadores para elevar márgenes y valor bursátil, podrían destruir al mismo tiempo la demanda que sostiene a la economía. El argumento va más allá del empleo y apunta a una posible erosión de la base fiscal, la negociación laboral y la propia estabilidad democrática.
***

  • El autor sostiene que el modelo financiero de la IA depende del reemplazo laboral a gran escala, no solo de asistencia productiva.
  • Economistas como Daron Acemoglu, Brett Hemenway Falk y Gerry Tsoukalas son citados para advertir sobre automatización excesiva y caída de demanda.
  • La tesis central afirma que una economía sin necesidad de trabajo humano puede derivar en más desigualdad, menos consumo y menor influencia democrática.

La llamada teoría de la economía muerta propone una idea simple, pero perturbadora: una economía puede seguir produciendo, crecer en PIB e incluso enriquecer a sus accionistas, mientras deja de necesitar a gran parte de la población para funcionar. En ese escenario, la capacidad productiva no desaparece. Lo que desaparece es la participación económica de millones de personas.

El planteamiento aparece en un ensayo de Owen McGrann, publicado el 01 de mayo de 2026, que toma como punto de partida la popular “teoría del internet muerto”. Si esta última sostiene que buena parte del contenido en línea ya es creado por bots para otros bots, McGrann extiende esa lógica al terreno productivo y laboral. Su tesis es que la IA no solo puede saturar el espacio digital, sino también vaciar la economía real de trabajadores, consumidores y contribuyentes.

Para lectores que recién llegan al debate, el punto no es únicamente tecnológico. La discusión gira en torno al tipo de mercado que necesita la actual ola de inversión en inteligencia artificial para justificar sus valoraciones. McGrann sostiene que, con cientos de miles de millones de dólares invertidos por OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta AI y Microsoft, y con proyecciones que apuntan a los billones en la próxima década, la industria necesita un mercado lo bastante grande para sostener esas cifras. Según el autor, ese mercado solo puede ser el laboral.

Desde esa óptica, el lenguaje de “copilotos”, “asistentes” y “aumento” sería una capa de marketing sobre un objetivo económico más duro: sustituir trabajo humano a escala. McGrann afirma que si la IA no logra eliminar centros de costo laborales en magnitud civilizacional, entonces muchas de esas empresas serían de las más sobrevaloradas de la historia del capitalismo.

El circuito económico que podría romperse

El ensayo describe un mecanismo de tres pasos. En el primero, una empresa adopta IA para sustituir parte relevante de su plantilla. Sus costos caen, sus márgenes mejoran y el mercado premia esa decisión. McGrann cita el caso de Block, donde Jack Dorsey despidió a casi la mitad de su fuerza laboral en marzo, aludiendo a agentes de codificación con IA. Según el texto, la reacción de los inversionistas fue inmediata: la acción subió un 25% en operaciones posteriores al cierre.

El segundo paso llega cuando los despedidos dejan de percibir ingresos. Al gastar menos, afectan los ingresos de otras empresas. Esas compañías, a su vez, pueden responder con más automatización y nuevos recortes. El resultado sería una contracción del consumo que se propaga por toda la economía.

El tercer paso completa la paradoja. La misma empresa que redujo costos descubre después que sus clientes eran, en conjunto, empleados de otras compañías sometidas al mismo proceso. Así, la eficiencia interna termina contribuyendo a destruir el mercado externo del que depende el crecimiento de ingresos.

McGrann vincula esta lógica con el trabajo de los economistas Brett Hemenway Falk y Gerry Tsoukalas, de Wharton, sobre la “trampa del despido por IA”. Su argumento, citado por el autor, es que en mercados competitivos cada empresa captura todo el ahorro de automatizar, pero solo asume una fracción del daño que causa sobre la demanda agregada. Eso crea un dilema de prisioneros: automatizar es racional para cada firma, aunque sea destructivo para el sistema.

El texto añade que la mejora técnica de la IA puede agravar el problema, porque aumenta el incentivo para recortar antes que los rivales. También cita a Zoë Hitzig, economista que trabajó en OpenAI, quien dijo al New York Times que cuando directores ejecutivos afirman despedir por culpa de la IA, otros sienten presión para hacer lo mismo, incluso antes de confirmar si la tecnología realmente funciona a ese nivel.

La historia económica no garantiza un final benigno

Una de las respuestas más comunes a estas advertencias es que la economía ya sobrevivió a grandes olas de automatización. McGrann reconoce ese punto y recuerda, por ejemplo, que el empleo agrícola en Estados Unidos pasó de cerca del 90% de la fuerza laboral al 2%, mientras nuevas ocupaciones surgían con el tiempo. También menciona los trabajos de David Autor sobre cómo una parte importante de los empleos actuales no existía en 1940.

Sin embargo, el autor subraya que eso no constituye una ley natural. La transición agrícola tomó 140 años, y Carl Benedikt Frey ha documentado que la Revolución Industrial necesitó 70 años para que salarios y empleo se recuperaran para los desplazados. En medio de ese proceso, hubo estancamiento salarial, aumento de beneficios empresariales, caída de la participación laboral y fuerte agitación social.

McGrann cita una frase de Frey que resume su alarma: “el corto plazo puede ser una vida”. Luego compara esos plazos históricos con la velocidad que la industria de IA parece buscar. Bharat Ramamurti, ex subdirector del Consejo Económico Nacional de Estados Unidos, dijo al Times que el “shock de China” se desarrolló durante varios años, mientras que esto podría ocurrir en dos años, debido a la enorme presión por monetizar modelos costosos.

El ensayo remarca otra diferencia clave. Automatizaciones anteriores reemplazaban tareas concretas dentro de ciertos oficios. La IA de propósito general, sostiene el autor, amenaza trabajo cognitivo en múltiples industrias al mismo tiempo. Esa amplitud hace difícil confiar en que la absorción laboral será suficientemente rápida.

En ese contexto, McGrann recupera una vieja advertencia de Wassily Leontief, quien en 1983 comparó a los humanos con los caballos frente al avance tecnológico. Los caballos no fueron eliminados por hostilidad, sino porque dejaron de ser económicamente necesarios. El autor usa esa analogía para subrayar que no existe una regla económica automática que proteja a los humanos de un destino similar.

Acemoglu, productividad limitada y automatización excesiva

Uno de los pilares del ensayo es el economista Daron Acemoglu, Nobel de Economía 2024. McGrann afirma que, según sus hallazgos, entre 1987 y 2017 el efecto de desplazamiento de nuevas tecnologías superó ampliamente sus efectos de productividad y reinserción. Es decir, las nuevas tareas no aparecieron con suficiente rapidez para absorber a quienes perdieron su empleo.

Sobre IA, el ensayo sostiene que Acemoglu es incluso más severo. El economista habría advertido sobre “automatización excesiva”, un uso de la IA orientado a eliminar puestos sin generar reducciones significativas en costos de producción, mientras traslada costos sociales relevantes al resto de la sociedad. El problema, por tanto, no sería una IA milagrosa, sino una IA apenas suficiente para abaratar despidos y alimentar expectativas bursátiles.

McGrann también menciona estimaciones de Acemoglu según las cuales solo el 4,6% de las tareas de la economía sería hoy económicamente viable para automatizar con IA, y el impacto total en productividad de la próxima década rondaría 0,66%. Contrasta eso con proyecciones mucho más agresivas de Goldman Sachs y McKinsey, sugiriendo que alguien podría estar equivocándose de forma catastrófica.

El autor agrega otro dato: más del 90% de las empresas encuestadas en 2025 reportaron no haber observado impacto medible en empleo o productividad, pese a una inversión en IA de un cuarto de billón de dólares. Cita además a Torsten Slok con una frase lapidaria: la IA está en todas partes, salvo en los datos macroeconómicos entrantes.

Del mercado laboral a la democracia

La parte más ambiciosa del ensayo es política. McGrann argumenta que una economía que ya no depende del trabajo humano pondría en crisis la base material de la democracia. El razonamiento es que los ciudadanos conservan influencia porque proveen trabajo, pagan impuestos, consumen y, en ciertos contextos, incluso sirven en las fuerzas armadas. Si el sistema deja de necesitarlos, esa palanca se reduce.

Según el texto, cuando el valor se genera mediante sistemas de IA controlados por un pequeño número de corporaciones, la base fiscal se erosiona, la negociación colectiva pierde sentido y el gasto del consumidor se contrae. McGrann suma aquí la conocida relación r > g de Thomas Piketty para sugerir que la concentración de riqueza podría acelerarse aún más si el capital deja de requerir trabajo humano como insumo relevante.

El ensayo insiste en que la paradoja es más fuerte porque buena parte de los avances detrás de la IA fueron financiados directa o indirectamente con recursos públicos, desde universidades hasta DARPA y laboratorios nacionales. En esa lectura, el público asumió riesgos y el sector privado capturó la mayor parte de la recompensa.

McGrann añade una crítica dura a las propias empresas. Señala que Dario Amodei, CEO de Anthropic, ha reconocido que el equilibrio de poder de la democracia depende de que la persona promedio tenga influencia al crear valor económico. Pero, a juicio del autor, esa conciencia no se ha traducido en apoyo concreto a legislación que mitigue los riesgos.

El texto extiende esa sospecha al alineamiento entre grandes tecnológicas y gobiernos con baja rendición de cuentas. Menciona a Arabia Saudita, Emiratos Árabes Unidos y Singapur como entornos atractivos por su capital, centralización y ausencia de restricciones electorales, y sugiere que la tecnología de IA puede ser más funcional para regímenes autoritarios que para democracias que enfrentan costo político por reemplazar trabajadores.

UBI, pérdida de propósito y malestar social

McGrann rechaza la idea de que bastaría con redistribuir ingresos mediante renta básica universal o reentrenamiento para resolver el problema. Su objeción no es solo económica, sino social y psicológica. Según plantea, las personas no buscan únicamente un cheque, sino trabajo, estatus, propósito y una relación tangible con el futuro.

Para sostener ese punto, cita las investigaciones de Anne Case y Angus Deaton sobre las “muertes por desesperación”, asociadas al deterioro de comunidades golpeadas por la pérdida de función económica. En ese marco, la desaparición del empleo no solo reduce ingresos. También erosiona cohesión social, expectativas de progreso y salud pública.

El autor incorpora además el concepto de “precariado” de Guy Standing para describir una clase sometida a inseguridad permanente, que la IA podría ampliar ahora hacia profesionales educados. Contadores, analistas, abogados junior, radiólogos y desarrolladores de software aparecen en el ensayo como parte de esa zona de riesgo.

McGrann también menciona investigaciones internas de Anthropic sobre agentes de codificación. Según el texto, los ingenieros junior que dependieron de estas herramientas no completaron tareas mucho más rápido y entendieron menos su trabajo cuando fueron evaluados después. La preocupación aquí no es solo el reemplazo, sino la degradación de habilidades de la próxima generación.

Una crítica filosófica y moral al aceleracionismo

En el tramo final, el ensayo abandona la economía estricta y carga contra los marcos intelectuales que, según su autor, dominan parte de Silicon Valley. Apunta contra lecturas superficiales de Nietzsche, el altruismo efectivo, el longtermismo y ciertas corrientes racionalistas, a las que acusa de ofrecer justificaciones grandilocuentes para concentrar poder y tolerar costos presentes en nombre de beneficios futuros hipotéticos.

McGrann contrapone ese enfoque con Albert Camus. Su idea central es que ninguna promesa de abundancia futura justifica tratar a las personas vivas de hoy como insumos sacrificables. En esa clave, la unidad moral de cuenta no sería la humanidad abstracta del futuro, sino el trabajador actual que puede perder su empleo, su ingreso y su comunidad.

El ensayo cierra con una advertencia concreta: la ventana para intervenir no es infinita. El autor sostiene que la captura regulatoria ya avanza y menciona que las inversiones ligadas a la IA representaron el 39% del crecimiento económico de Estados Unidos en los tres primeros trimestres de 2025. Entre las medidas posibles enumera propiedad pública en infraestructura de IA, aplicación antimonopolio más agresiva y gravámenes reales sobre trabajo automatizado.

La conclusión de McGrann no es que la economía vaya a detenerse. Es, más bien, que podría seguir funcionando con intensidad mientras deja de requerir a buena parte de la sociedad. En esa “economía muerta”, suceden muchas cosas, pero nada de eso te necesita.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


ADVERTENCIA: DiarioBitcoin ofrece contenido informativo y educativo sobre diversos temas, incluyendo criptomonedas, IA, tecnología y regulaciones. No brindamos asesoramiento financiero. Las inversiones en criptoactivos son de alto riesgo y pueden no ser adecuadas para todos. Investigue, consulte a un experto y verifique la legislación aplicable antes de invertir. Podría perder todo su capital.

Suscríbete a nuestro boletín

Artículos Relacionados