Anthropic pone cifras al golpe de la IA en el empleo justo cuando pide frenar

Una herramienta que traslada la decisión al lector

El equipo de Economía de Anthropic no ha publicado una previsión única. Ha publicado un explorador interactivo: quien lo usa fija sus supuestos sobre cuánta capacidad alcanzará la IA y con qué rapidez se adoptará, y el modelo devuelve una fotografía de la economía estadounidense en 2030, con crecimiento, empleo y paro.

La pieza divulgativa la firma Santi Ruiz. El modelo y el informe técnico que lo sustenta son obra de Anton Korinek, Chad Jones, Szymon Sacher, Tess Cotter y Peter McCrory, con dirección de proyecto de Jack Clark. Es material de la propia empresa que desarrolla los modelos cuyo efecto se mide: no es una evaluación independiente, y conviene leerlo con esa etiqueta puesta.

El punto de partida es una economía estadounidense que hoy produce más de 30 billones de dólares al año.

Modesto: la IA que no se ve en las estadísticas

En el primer escenario, el efecto de la IA cuesta de ver en los datos macroeconómicos. El impacto se parece al de internet: real, pero dentro de la norma histórica y de llegada gradual. No hay ruptura del reparto entre trabajo y capital ni sacudida en el paro.

Es el escenario que varios revisores externos consideran demasiado conservador: entre las críticas que siguen abiertas figura que el caso modesto se queda corto frente a lo que ya es visible hoy.

Sustancial: la mitad del trabajo del conocimiento y salarios estancados

El escenario intermedio sitúa en 2030 una IA capaz de hacer la mitad del trabajo del conocimiento, la mayor parte de forma autónoma, aunque sin que se adopte para todo. La economía crece al doble de su ritmo normal.

El reparto de esa bonanza es desigual y ahí está el dato incómodo: los salarios de los trabajadores del conocimiento no suben. Los demás trabajadores sí ganan. Y la parte de la renta que va al trabajo cae de forma apreciable frente a la del capital, desde el punto de partida actual de unos 60 céntimos por dólar para el trabajo y 40 para el capital.

Este es, además, el escenario al que más se acerca la opinión pública consultada: en una encuesta propia de agosto a más de 10.000 estadounidenses, la respuesta típica implica un PIB un 10% mayor en 2030 del que habría sin IA y un paro en torno al 5%.

Extremo: crecimiento del 15% anual y sueldos a la baja

El tercer escenario describe una IA más productiva que los humanos en la gran mayoría de tareas de conocimiento y que además casi no crea tareas nuevas para personas. Requeriría una IA que se automejora de forma recursiva y una adopción rápida.

Las cifras: el PIB crece un 15% anual y la economía se duplica cada 4,5 años. El paro sube por encima de los niveles típicos de una recesión y los salarios del trabajo del conocimiento caen más de un 10% en 2030. La parte del trabajo en la renta se desploma frente a la del capital, y la renta total del trabajo apenas cambia en 2030: toda la ganancia del crecimiento se va al otro lado del reparto.

Cerca del 10% de los encuestados en agosto sostiene posiciones compatibles con este escenario. Varios revisores, en cambio, opinan que el caso extremo se lee mejor como experimento mental que como pronóstico.

El coste que el modelo mide mal: cambiar de oficio

En los escenarios más transformadores, más trabajadores tienen que cambiar de ocupación: de programador o teleoperador a electricista o enfermera. Y cambiar de ocupación es lento.

Aquí la propia página admite su límite más serio: el modelo no sigue a trabajadores individuales, así que solo ofrece una imagen muy gruesa del coste del desplazamiento laboral. La persona concreta que pierde su puesto no aparece en las ecuaciones.

Lo que el modelo deja fuera

La lista de exclusiones que reconoce la propia publicación es larga y relevante: quedan fuera las respuestas de política económica, los ciclos económicos, posibles perturbaciones de demanda agregada o de los mercados financieros y los riesgos catastróficos. Tampoco contempla escenarios con robots hipercapaces.

Un borrador fue comentado por Daron Acemoglu, David Autor, Ben Jones, Emi Nakamura, Pascual Restrepo, David Romer y otros economistas, a los que no se pidió que suscribieran las conclusiones. Dos de sus críticas ya están incorporadas: que la IA puede elevar el retorno del capital y que los salarios divergirían entre ocupaciones muy expuestas y poco expuestas.

Otras siguen abiertas. Además de las objeciones a los escenarios extremo y modesto, se señala que falta el efecto de demanda agregada del despliegue de centros de datos, es decir, el empujón económico que genera la propia construcción de la infraestructura de la IA.