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¿Qué ocurriría si el optimismo sobre la inteligencia artificial es correcto… y aun así resulta bajista para la economía global? Esa es la provocadora pregunta que plantea el más reciente ejercicio prospectivo publicado por Citrini Research junto a Alap Shah: un memorando imaginario fechado en junio de 2028 que reconstruye, desde el futuro, el desarrollo de una posible “Crisis de Inteligencia Global”.
Los autores aclaran que no se trata de una predicción ni de un manifiesto catastrofista, sino de un escenario diseñado para explorar riesgos poco analizados a medida que la IA transforma la estructura productiva global.
De la euforia bursátil al desempleo de dos dígitos
En el escenario planteado, el punto de partida es una economía aparentemente sólida en 2026: mercados en máximos históricos, productividad en auge y márgenes corporativos en expansión gracias a la adopción masiva de agentes de IA.
El S&P 500 roza los 8000 puntos y el Nasdaq supera los 30 000. Las ganancias empresariales se disparan, pero la mejora no se traduce en mayores salarios, sino en inversión acelerada en infraestructura de cómputo.
Dos años después, el memorando ficticio describe una realidad radicalmente distinta: desempleo del 10,2%, el S&P acumulando una caída del 38% desde sus máximos y una economía atrapada en un bucle de retroalimentación negativa.
El concepto central es lo que denominan la “espiral de desplazamiento de la inteligencia humana”:
- La IA mejora y se abarata.
- Las empresas reducen nóminas.
- El consumo se debilita.
- Los márgenes se comprimen.
- Se invierte aún más en IA para reducir costos.
- La IA mejora nuevamente.
Un ciclo sin freno natural.
El “PIB fantasma” y la economía sin consumidores
Uno de los conceptos más llamativos del análisis es el “PIB fantasma”: producción que aparece en las cuentas nacionales pero no circula por la economía real.
La productividad se dispara porque clústeres de GPU reemplazan a miles de trabajadores administrativos. Sin embargo, las máquinas no consumen. No compran casas, no pagan matrículas, no salen a cenar.
En Estados Unidos, donde el 70% del PIB depende del consumo, el desplazamiento de trabajadores de altos ingresos tiene un efecto desproporcionado. El 10% con mayores ingresos concentra más del 50% del gasto total. Cuando ese segmento reduce sus ingresos o pierde empleo, el impacto en el consumo es profundo y retardado.
El escenario sugiere que una caída del 2% en empleo administrativo podría traducirse en una contracción del 3% o 4% en el gasto discrecional.
De riesgo sectorial a riesgo sistémico
Inicialmente, los mercados tratan el impacto como un problema sectorial: software, consultoría y pagos digitales. Pero el memorando imagina cómo la disrupción se filtra hacia el crédito privado y luego al sistema hipotecario.
Muchos acuerdos de capital privado en software estaban estructurados bajo el supuesto de crecimiento recurrente sostenido. Con la automatización impulsada por IA reduciendo ingresos en SaaS y servicios, se disparan incumplimientos.
El ejemplo simbólico del escenario es un gran impago en software respaldado por crédito privado, que desencadena rebajas de calificación y presión sobre aseguradoras de vida expuestas a esos activos.
El siguiente eslabón es el mercado hipotecario: 13 billones de dólares en préstamos basados en la premisa de ingresos estables durante 30 años. En este mundo hipotético, los prestatarios no eran de alto riesgo al originarse los créditos; el mundo cambió después.
La pregunta provocadora que plantean los autores:
¿Son rentables las hipotecas prime en un entorno de desplazamiento estructural de ingresos?
La fricción que llegó a cero
Otra pieza clave del escenario es la eliminación de la “fricción” en la economía.
Agentes de IA comparan precios, renegocian seguros, optimizan suscripciones y gestionan compras en segundo plano. Sectores enteros basados en la inercia del consumidor —viajes, seguros, asesoría financiera, bienes raíces— ven comprimidos sus márgenes.
En este mundo hipotético, el comercio se vuelve agente-a-agente, incluso desplazando intermediación tradicional en pagos mediante el uso de stablecoins y liquidaciones casi instantáneas.
El resultado: modelos de negocio construidos sobre la fricción humana pierden su ventaja estructural.
Un Estado tensionado
El memorando también explora la presión fiscal. Si la base tributaria depende en gran medida del trabajo humano y la participación laboral en el PIB cae abruptamente, los ingresos fiscales se reducen justo cuando aumentan las necesidades de transferencias sociales.
Se plantean posibles respuestas políticas:
- Transferencias directas financiadas por déficit.
- Impuestos a la inferencia de IA.
- Un “dividendo de inteligencia” vinculado a la infraestructura de cómputo.
Pero el texto subraya que la velocidad de mejora tecnológica podría superar la capacidad de adaptación institucional.
La reducción de la “prima de inteligencia”
La tesis central del ejercicio es conceptual: durante siglos, la inteligencia humana fue el insumo escaso de la economía. Esa escasez justificaba salarios, hipotecas, sistemas fiscales y estructuras financieras.
Si la inteligencia se vuelve abundante y replicable a bajo costo, la “prima de inteligencia” se reduce. El sistema financiero, diseñado para un mundo donde el capital humano era escaso, se revaloriza bajo nuevas reglas.
No se trata necesariamente de colapso, advierten los autores, sino de una reconfiguración dolorosa.
Un escenario, no una predicción
El texto insiste en que el “canario sigue vivo” en 2026. Los mercados están fuertes y los bucles negativos aún no han comenzado.
La intención es preparar a inversores y responsables de políticas públicas para pensar en riesgos de cola izquierda: ¿qué parte del valor actual de empresas, activos y mercados depende de supuestos sobre ingresos humanos que podrían no sostenerse?
Más que anticipar una catástrofe inevitable, el ejercicio invita a una pregunta estratégica:
¿Puede la sociedad rediseñar sus marcos económicos antes de que la abundancia de inteligencia reescriba las reglas por sí sola?
Vea la publicación completa en Citriniresearch
