La pregunta que casi nadie hace sobre la IA
De la productividad al “PIB fantasma”: por qué la inteligencia artificial es, sobre todo, un problema de reparto
Cuando hablamos de inteligencia artificial, hay dos cosas de las que habla todo el mundo. Y una tercera de la que casi nadie habla lo suficiente.
La primera es el empleo: cuántos puestos van a desaparecer, qué profesiones se quedan obsoletas, qué tareas hará mejor una máquina.
La segunda es la superinteligencia: cuándo llegará una IA más potente que la humana, si podremos controlarla, si acabará decidiendo por nosotros.
Pero la tercera, y probablemente la más urgente, es la desigualdad.
Porque la pregunta decisiva no es solo si la IA va a destruir empleo. Tampoco solo si algún día será más inteligente que nosotros.
La pregunta clave es ésta:
Si la IA permite producir mucho más con muchas menos personas, ¿quién se queda con esa riqueza?
Esto ya está pasando.
No es un escenario de futuro. Según McKinsey, la IA fue responsable de alrededor de un tercio del crecimiento del comercio mundial en 2025. El Banco de España documenta que las empresas que usan IA tienen una productividad significativamente mayor que las que no la usan. La inversión global en IA se mide ya en cientos de miles de millones, no en pruebas piloto.
No estamos hablando de una tecnología que quizá tenga impacto. Estamos hablando de una palanca económica que ya está moviendo el PIB, los márgenes y la inversión.
Y ahí, justo ahí, aparece el problema.
El problema no es la productividad. Es quién la captura.
La productividad no es mala. Al contrario: es lo que nos ha facilitado vivir más y mejor.
El problema no es producir más con menos. El problema es quién se queda con ese “más”.
La IA tiene una característica nueva. No solo automatiza tareas manuales o rutinarias —eso ya lo hicieron máquinas anteriores—. Automatiza también capacidades cognitivas, creativas y organizativas. Y eso introduce algo que hasta ahora no había ocurrido a esta escala: un desplazamiento estructural de las rentas del trabajo hacia las rentas del capital.
Dicho de otra manera. Si una organización produce lo mismo con menos personas, el dinero que antes iba a salarios puede ir ahora a márgenes, a accionistas, a quien posee los modelos, los datos, los chips, la nube y las plataformas. La IA no premia a quien hace el trabajo. Premia a quien posee la infraestructura desde la que se hace.
Por tanto, el riesgo no es solo que desaparezcan empleos. El riesgo es que, aun creciendo la productividad, la mayoría de la sociedad participe cada vez menos en sus beneficios.
La trampa: el círculo que se muerde a sí mismo.
Y aquí aparece algo más. Algo que ya no es desigualdad —es más grave todavía—: la rotura del círculo que sostiene a la economía.
Sigamos la cadena, despacio. La IA aumenta la productividad, eso lo estamos viendo. Más productividad significa producir lo mismo con menos trabajo. Menos trabajo, menos rentas salariales. Menos rentas, menos consumo. Menos consumo, menos demanda. Y menos demanda, ¿qué? Que las empresas tienen que producir menos. Y para producir menos, necesitan todavía a menos personas.
Vuelta a empezar. Un peldaño más abajo cada vez.
Algunos analistas financieros lo han llamado PIB fantasma: producción que aparece en las cuentas nacionales pero no llega a la economía real. La etiqueta es nueva. El mecanismo, no.
Y si el ciclo se acelera, las empresas se van a pique. Lo que durante un siglo fue un círculo virtuoso —más productividad, más salarios, más consumo, más producción— se rompe.
Esto ya no es solo un problema de reparto. Es un problema de sostenibilidad del propio sistema. Una economía sin consumidores con poder de compra no se sostiene. Por mucha IA que tenga.
Henry Ford lo entendió hace un siglo, a su manera: si mis trabajadores no pueden permitirse comprar mis coches, no tengo mercado. Cien años después, la misma pregunta vuelve a otra escala: si la IA sustituye al consumidor, ¿quién compra lo que la IA produce?
Esa es la trampa real. Y por eso la conversación sobre el reparto no es un debate ético al margen del debate económico. Es el debate económico.
Convertir productividad en bienestar compartido.
La buena noticia: nada de esto es inevitable. Es el resultado de las reglas que pongamos alrededor de la IA, no de la IA misma.
Y sí, hay margen para aplicar soluciones, bastante más del que solemos reconocer en las conversaciones habituales.
Las palancas están sobre la mesa, sin orden de preferencia:
Fiscalidad especial para las ganancias extraordinarias derivadas de la automatización. Si parte del excedente viene de capital, cómputo y datos, parte del retorno tiene que volver a la sociedad que sostiene esas infraestructuras.
Renta Básica Universal como mecanismo compensatorio. No solo aplicada por abajo, como red de protección para los más vulnerables —que también—, sino como forma de devolver a toda la ciudadanía una parte del excedente que la IA genera con datos, modelos e infraestructuras que son, en buena medida, colectivos. Un dividendo. La RBU deja de ser asistencia y se convierte en reparto del valor.
Formar a las personas para el cambio. No como respuesta de emergencia ante despidos, sino de forma permanente y estable, como un servicio público más.
Acceso asequible a IA de calidad para pymes, escuelas, administración pública y colectivos vulnerables. Sin acceso, la IA amplifica brechas en lugar de cerrarlas.
Copropiedad ciudadana de parte del capital de IA. Si la riqueza emerge de modelos, datos e infraestructuras compartidas, tiene sentido explorar fórmulas en las que la ciudadanía sea, en algún grado, copropietaria —fondos soberanos, dividendos digitales, esquemas similares—.
Derechos digitales de verdad: transparencia algorítmica, derecho a explicación, supervisión humana real, auditorías de impacto, portabilidad. No como capa ética posterior. Como infraestructura democrática básica.
Ninguno es perfecto. Todos tienen contraindicaciones. Pero juntos muestran algo que la conversación pública sobre IA suele eludir: el reparto no es un detalle posterior. Es parte del diseño.
Es lo que en COPID, el proyecto sobre derechos digitales e igualdad que acabamos de cerrar, hemos llamado igualdad por diseño: pensar la inclusión, la accesibilidad y los derechos desde el principio, no como remiendo posterior.
COPID.
COPID son las Comunidades de Práctica para impulsar la Igualdad en el entorno Digital. Casi dos años de trabajo junto al equipo de la Fundación ONCE, la Universidad Carlos III de Madrid y mis compañeros de OdiseIA, con el apoyo de Red.es.
Cuando empecé pensaba que la conversación sobre derechos digitales era, sobre todo, una conversación jurídica. Me equivocaba. Lo que se decide en este terreno no es si reconocemos derechos —los reconocemos, en abundancia—. Lo que se decide es si esos derechos van a ser efectivos en la práctica o se van a quedar en declaración. Y eso solo se construye cruzando rigor jurídico, mirada académica y experiencia directa de los colectivos afectados. Eso no se hace solo. Se hace en equipo. Y este equipo me ha cambiado la forma de mirar muchas de las cosas que aparecen en este artículo.
Si alguien quiere ir más allá de este texto, los policy papers del proyecto recogen, con bastante más precisión que cualquier artículo, recomendaciones concretas para administraciones, empresas y sociedad civil. Puedes consultar los policy papers de COPID si quieres profundizar.
Todavía estamos a tiempo.
La IA va a seguir avanzando. Eso no se discute.
La pregunta no es si tendremos más productividad. La tendremos.
La pregunta es si esa productividad mejorará la vida de las personas. Si se traducirá en vidas más libres, instituciones más justas y oportunidades reales para más personas. O si se quedará en estadística.
La eficiencia, por sí sola, no garantiza justicia. Y la abundancia, sin igualdad, no es progreso.
En eso estamos trabajando.