Por Canuto  

Una propuesta en la Cámara de Representantes de Estados Unidos plantea gravar los tokens o los ingresos de las grandes empresas de inteligencia artificial, con tasas que subirían automáticamente si aumenta el desempleo. Los recursos financiarían empleos en infraestructura, vivienda y cuidados, mientras legisladores y ejecutivos tecnológicos debaten cómo repartir las ganancias de una posible automatización masiva.
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  • El proyecto plantea cobrar el mayor monto entre un impuesto al valor de los tokens y otro aplicado a ingresos y transacciones afiliadas de servicios de IA.
  • Las tasas iniciales serían de 2% sobre los tokens y 3% sobre ciertos ingresos cuando el desempleo sea de 5% o menos, con aumentos posteriores.
  • Bill Gates, Dario Amodei, Sam Altman y otros líderes tecnológicos han alimentado el debate sobre nuevos ingresos fiscales y participación pública en empresas de IA.

Un grupo de legisladores de Estados Unidos quiere vincular la expansión de la inteligencia artificial con una nueva obligación fiscal para las empresas que desarrollan y ofrecen estos sistemas. Una propuesta presentada en la Cámara de Representantes plantea gravar los tokens de IA o los ingresos de determinados servicios, y elevar automáticamente la tasa si el desempleo aumenta. El dinero recaudado se destinaría a crear empleos en áreas como vivienda, infraestructura, cuidado infantil y atención de personas mayores.

La iniciativa parte de una preocupación concreta: que la automatización permita a las compañías aumentar sus beneficios mientras reduce la cantidad de trabajadores que reciben salarios y pagan impuestos sobre la renta. La representante Sara Jacobs sostuvo, en un comunicado conjunto sobre el proyecto, que la inacción del Congreso podría producir la mayor transferencia de riqueza de la historia, desde los sectores de menores ingresos hacia los propietarios del capital tecnológico. También afirmó que, si la IA obtiene beneficios del trabajo humano, los trabajadores deberían recibir seguridad laboral y una parte de esas ganancias.

Un impuesto ligado al uso de tokens y al desempleo

El proyecto fue presentado por Jacobs junto con los representantes Greg Casar y Valerie Foushee, aunque la información disponible no indica que haya sido aprobado por la Cámara. Su mecanismo propone una tributación bifurcada: el Gobierno compararía el monto recaudado mediante un impuesto al valor de los tokens con el obtenido al gravar los ingresos de los servicios de IA y ciertas transacciones realizadas con empresas afiliadas. La alternativa que genere la suma más alta determinaría el cobro.

En este contexto, los tokens son pequeñas unidades de datos que los modelos de inteligencia artificial procesan para interpretar instrucciones, documentos y otros contenidos. La propuesta comenzaría con una tasa de 2% sobre el valor de los tokens y otra de 3% sobre los ingresos y transacciones contemplados, siempre que la tasa de desempleo sea de 5% o menos. A medida que el desempleo aumente, ambas tasas subirían de forma automática, de acuerdo con el diseño descrito por Fortune.

La fórmula busca convertir el impuesto en una especie de estabilizador frente al impacto laboral de la automatización. Cuando el mercado de trabajo se debilite, las compañías vinculadas con la IA enfrentarían un mayor gravamen y el Estado dispondría de más recursos para programas de empleo. Sin embargo, el modelo también abriría discusiones técnicas sobre cómo valorar los tokens, identificar las transacciones entre afiliadas y determinar qué parte del desempleo puede atribuirse directamente a la inteligencia artificial.

Los fondos no quedarían limitados a la capacitación digital, sino que apoyarían trabajos en sectores con demanda social y capacidad de absorber mano de obra. La construcción de viviendas e infraestructura, además del cuidado de niños y personas mayores, aparece entre las áreas señaladas por los promotores. La idea refleja un debate más amplio sobre si la respuesta a la automatización debe consistir únicamente en formar trabajadores para empleos tecnológicos o también en financiar ocupaciones esenciales que no dependen de esa industria.

El Congreso amplía su respuesta a la disrupción laboral

El proyecto sobre los tokens forma parte de un conjunto más amplio de iniciativas legislativas orientadas a medir y contener el desplazamiento laboral causado por la IA. Foushee y Casar habían presentado una propuesta para que la Oficina de Responsabilidad del Gobierno estudiara los empleos creados, eliminados o modificados por estas herramientas. Jacobs, por su parte, respaldó otro proyecto que exigiría a los grandes empleadores y a las agencias federales informar al Departamento de Trabajo sobre los despidos relacionados con la inteligencia artificial.

En el Senado, Ron Wyden planteó modificar el tratamiento fiscal de los centros de datos de IA y crear un nuevo impuesto especial, con una parte de los ingresos destinada a los trabajadores desplazados por la tecnología. Elizabeth Warren también ha pedido gravar a las empresas de IA, en parte según la energía consumida por sus centros de datos, para invertir la recaudación en los trabajadores. Estas propuestas conectan el debate laboral con el creciente costo energético y la infraestructura necesaria para entrenar y operar modelos avanzados.

Bernie Sanders ha defendido una respuesta todavía más directa mediante la Ley del Fondo de Riqueza Soberana de IA Estadounidense. La iniciativa impondría un impuesto único de 50% a OpenAI, Anthropic y xAI, y entregaría a los estadounidenses una participación en esas compañías mediante acciones. La propuesta no se limita a recaudar dinero para programas públicos, sino que plantea que la población tenga una participación económica directa en empresas que podrían concentrar buena parte de los beneficios del auge de la IA.

Otros senadores han optado por enfocarse en la preparación del mercado laboral sin plantear un impuesto directo a las compañías. Jim Banks, Maggie Hassan, John Hickenlooper y Jon Husted presentaron la Ley AI Workforce PREPARE, de carácter bipartidista, que exigiría mejorar el seguimiento federal de los despidos donde la IA sea un factor sustancial. También reforzaría las proyecciones ocupacionales de la Oficina de Estadísticas Laborales sobre automatización y estudiaría un programa acelerado de reconversión para trabajadores desplazados.

Capacitación e incentivos para las empresas

Una vía alternativa consiste en ofrecer incentivos fiscales a las empresas que preparen a sus propios empleados para utilizar o desarrollar sistemas de IA. Los representantes Josh Gottheimer y Mike Lawler propusieron un crédito que cubriría 30% de los gastos calificados de capacitación, con un límite de USD $2.500 por empleado al año. El beneficio estaría disponible para compañías que entrenen a sus trabajadores en áreas como aprendizaje automático, ingeniería de instrucciones y ética de la inteligencia artificial.

Este enfoque trasladaríaparte de la responsabilidad de la transición tecnológica a los empleadores, en lugar de dejarla exclusivamente en manos del Gobierno. También podría reducir el riesgo de que las empresas despidan a trabajadores con experiencia para contratar especialistas externos, aunque su eficacia dependería de que los programas de formación conduzcan a puestos reales y no solo a certificaciones. La diferencia con el proyecto tributario es que el crédito premia una conducta empresarial, mientras el impuesto busca financiar una respuesta pública cuando el daño laboral se intensifique.

Los legisladores detrás de varias de estas propuestas no respondieron a las solicitudes de comentarios de Fortune, incluidos Casar, Foushee, Jacobs, Wyden, Warren y Sanders. OpenAI y Anthropic tampoco respondieron cuando se les preguntó si apoyaban los impuestos planteados o los mecanismos de propiedad pública. La falta de una posición pública de esas empresas deja abierta una de las principales preguntas del debate: quién debe asumir el costo de una transición que podría beneficiar a accionistas y consumidores, pero también presionar los salarios y el empleo.

Para los mercados y la industria tecnológica, la discusión introduce un riesgo regulatorio que podría afectar los costos de operar modelos de IA. Un impuesto sobre tokens podría repercutir en los precios de los servicios, en los márgenes de los proveedores y en las decisiones sobre dónde instalar centros de datos, mientras que un gravamen sobre ingresos tendría un impacto distinto según el modelo de negocio. Aún así, el texto descrito no establece que esas consecuencias vayan a ocurrir, porque la propuesta continúa siendo una alternativa legislativa y no una norma vigente.

Los líderes tecnológicos también advierten sobre el empleo

El temor a una sustitución laboral de gran escala no proviene únicamente de los legisladores. Bill Gates ha pedido un impuesto sobre los tokens y los robots de IA para reequilibrar un sistema fiscal que, según su argumento, actualmente incentiva reemplazar personas por máquinas. Gates advirtió que muchos empleos desaparecerán para siempre y señaló que el Gobierno federal necesitará nuevas fuentes de ingresos si menos personas trabajan y pagan impuestos sobre la renta.

Gabriel Weinberg, fundador de DuckDuckGo, cuya empresa invierte en funciones de IA, expresó que estaría dispuesto a pagar un impuesto de 10% sobre el uso de tokens. Su referencia busca equiparar ese costo con el 10% que los empleadores asumen en impuestos sobre las nóminas, aunque no constituye una propuesta legislativa ni una regla aplicable al sector. La comparación ilustra cómo algunos empresarios empiezan a evaluar los tokens como una base imponible potencialmente comparable con ciertos costos asociados al trabajo humano.

Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, también ha reconocido que el desempleo impulsado por la IA podría exigir nuevas fuentes de ingresos fiscales y mecanismos para compartir el capital. Amodei llegó a sugerir que el Gobierno federal podría imponer un impuesto de 3% sobre los ingresos generados mediante el uso de modelos y redistribuirlo de alguna manera, una alternativa que describió como una solución razonable aunque no favoreciera económicamente a su empresa.

Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, se reunió con Sanders en junio para conversar sobre una participación pública en la compañía que permitiera a los estadounidenses beneficiarse del crecimiento financiero de la inteligencia artificial. Altman también coincidió con Sanders en que el público debería tener una participación en las empresas del sector. Estas declaraciones no significan que exista un acuerdo sobre un impuesto o una estructura accionaria concreta, pero muestran que la distribución de los beneficios tecnológicos ya forma parte de la conversación entre ejecutivos y responsables políticos.

Una discusión abierta sobre riqueza, productividad y regulación

El debate reúne propuestas con objetivos diferentes: recaudar fondos cuando suba el desempleo, compartir la propiedad de las empresas, financiar la reconversión y estimular la capacitación dentro de los lugares de trabajo. Todas parten de una misma premisa, aunque no necesariamente coinciden en el diagnóstico ni en la solución: la IA podría aumentar la productividad y las ganancias sin repartir de manera automática sus beneficios entre quienes pierdan sus empleos. La forma de medir ese desequilibrio será decisiva para cualquier política futura.

Un impuesto ligado al desempleo también tendría que enfrentar dificultades de atribución, porque los cambios en el mercado laboral pueden responder simultáneamente a ciclos económicos, comercio internacional, decisiones empresariales y avances tecnológicos distintos de la IA. Si la tasa sube únicamente con el indicador general de desempleo, las compañías podrían pagar más incluso cuando la tecnología no sea la causa principal del deterioro. Si se exige demostrar una relación directa, la administración del tributo podría volverse más compleja y costosa.

La valoración de los tokens plantea otro desafío, especialmente porque las empresas utilizan distintas arquitecturas, unidades de procesamiento y modelos de precios. El mismo volumen de tokens puede tener costos y funciones diferentes según el sistema, el tipo de tarea y la infraestructura empleada. Por ello, cualquier régimen basado en ese indicador necesitaría reglas claras para evitar que las compañías modifiquen su contabilidad o su estructura corporativa con el objetivo de reducir la base imponible.

Por ahora, la propuesta de Jacobs, Casar y Foushee se suma a un proceso legislativo todavía abierto, en el que conviven impuestos especiales, créditos fiscales, estudios oficiales y posibles mecanismos de propiedad pública. La información publicada no indica que el proyecto haya superado las etapas necesarias para convertirse en ley, ni que OpenAI, Anthropic o las demás empresas hayan aceptado las medidas. El próximo capítulo dependerá de si el Congreso prioriza la recaudación, la protección laboral o una combinación de ambas frente a la expansión de la IA.

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.


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