EscucharMás de 200 economistas e investigadores en IA, entre ellos 16 premios Nobel, han firmado la declaración We Must Act Now, en la que advierten que la IA podría transformar la economía global a una escala mayor que la de la Revolución Industrial -y con mucha mayor rapidez-. Nosotros estamos entre los firmantes, pero reconocer lo que está en juego no resuelve la cuestión de cómo debería desarrollarse la IA. Una de las afirmaciones centrales de la declaración es que la IA debe centrarse en complementar a los seres humanos en lugar de imitarlos. Esa distinción tiene más consecuencias de lo que podría parecer.
Complementar a los seres humanos no es una cuestión de sentimentalismo, sino una estrategia para crear nuevos mercados. La IA complementa a los seres humanos cuando amplía el conjunto de cosas que vale la pena hacer, facilita el acceso al reducir los costos y les permite a las personas hacer lo que antes estaba fuera de su alcance. En cambio, las sustituye cuando simplemente transfiere ciertas tareas de los trabajadores a los modelos. Una vía amplía la torta económica; la otra se limita a redistribuir el valor. El objetivo de la IA es la expansión, y las políticas deberían impulsarla en esa dirección.
Gran parte del debate actual sobre la IA se basa en una falacia económica muy conocida: la creencia de que hay una cantidad fija de trabajo para repartir, que cada tarea realizada por una máquina desplaza necesariamente a un trabajador humano, y que la única cuestión es la rapidez con la que la tecnología destruye puestos de trabajo. Esta visión de suma cero casi siempre es errónea. Se esperaba que el telar mecánico, el tractor, la computadora personal y muchos otros inventos provocarían un desempleo masivo. Por el contrario, al reducir los costos de producción, crearon más puestos de trabajo de los que eliminaron.
Erik Brynjolfsson, uno de los organizadores de We Must Act Now, ha denominado a la versión de esta falacia en la era de la IA la trampa de Turing. A su entender, diseñar la IA para que imite a los seres humanos lleva a la tecnología hacia la sustitución y no hacia la potenciación, concentra el poder en manos de quienes poseen los sistemas y deja a los trabajadores comunes con menos oportunidades de crear valor. Mientras que la imitación divide la torta, la potenciación la vuelve más grande. La imitación puede ser el objetivo de ingeniería más obvio, pero a menudo conduce a peores resultados económicos para casi todo el mundo.
El proceso mediante el cual la tecnología impulsa el crecimiento económico está bien establecido, aunque a menudo se olvida. Cuando la automatización reduce el costo de producir algo, la demanda suele aumentar, lo que genera una mayor demanda de mano de obra humana que las máquinas no pueden sustituir.
Pensemos en el cajero automático. Tal y como ha documentado James Bessen, los cajeros automáticos redujeron el número de cajeros humanos por sucursal de unos 20 a 13. Como el funcionamiento de las sucursales se abarató, los bancos abrieron muchas más. Como resultado de ello, la cantidad total de cajeros humanos siguió creciendo durante décadas, mientras que la naturaleza del trabajo pasó de contar dinero en efectivo a asesorar a los clientes. En otras palabras, una tecnología que, según se esperaba, eliminaría una profesión acabó, por el contrario, expandiéndola.
En un artículo de 2019, Daron Acemoglu y Pascual Restrepo propusieron un marco para comprender esta dinámica. Si bien la automatización traslada algunas tareas de los trabajadores a las máquinas, explicaron, esas pérdidas se compensan con una mayor productividad y, lo que es más importante, con la creación de tareas completamente nuevas que requieren habilidades humanas. Muchas de las ocupaciones que han impulsado el crecimiento del empleo en las últimas décadas prácticamente no existían una generación antes.
Sin duda, no hay garantías. Acemoglu y Restrepo también describen lo que denominan “automatización mediocre”: tecnologías que desplazan a los trabajadores sin generar suficientes ganancias de productividad ni demanda para crear nuevas oportunidades, lo que reduce la participación de la mano de obra en la economía.
La IA tiene el potencial de remodelar la economía de forma aún más drástica que las oleadas de automatización anteriores porque, en lugar de limitarse a automatizar tareas individuales, reduce el costo de la cognición en sí misma. Cuando el costo de un insumo de uso tan general se reduce drásticamente, los mercados no consumen simplemente más de los mismos servicios, sino que crean otros nuevos. La reducción del costo de los conocimientos legales, médicos, pedagógicos y científicos -campos en los que el acceso se ha visto limitado durante mucho tiempo por la escasez de profesionales calificados- no sustituye a los especialistas. Más bien, les permite llegar a un número de personas mucho mayor de lo que era posible antes.
Este es el verdadero significado de la complementariedad. Una herramienta complementa a las personas cuando aumenta el valor del juicio, el gusto, la responsabilidad, las relaciones y las demás capacidades humanas que la IA no brinda. A medida que la capacidad cognitiva bruta se vuelve abundante, esos aportes distintivamente humanos se vuelven más valiosos, no menos.
Por supuesto, si estos resultados fueran inevitables, la declaración que hemos firmado sería innecesaria. Que la IA sustituya el trabajo humano o lo complemente depende de las decisiones que tomemos hoy. Sustituir a un trabajador es fácil de valorar, financiar y explicar, mientras que crear herramientas que les permitan a las personas lograr cosas que antes nadie podía hacer es más difícil, tarda más en dar frutos y genera beneficios que se dispersan de forma más amplia. Si se lo deja actuar libremente, el capital tiende a inclinarse hacia la sustitución, ya que esta es la opción empresarial más sencilla.
Para liberar todo el potencial económico de la IA, debemos orientarla hacia la expansión. Eso requiere sustituir los incentivos que favorecen al capital frente al trabajo por otros que recompensen la potenciación y la inversión en capacidad humana. El éxito no debería medirse por la cantidad de trabajadores que sustituye la IA, sino por la cantidad de nueva demanda y oportunidades que genera. Un sistema de IA que se limite a automatizar el trabajo existente no supera esa prueba, aunque impulse los beneficios a corto plazo.
Como ya hemos argumentado anteriormente, la cuestión no es si la IA será poderosa -ya lo es y lo será aún más-, sino si utilizamos ese poder para reducir el alcance del trabajo humano o para ampliarlo a mercados que aún no podemos imaginar. En lugar de automatizar tareas que los seres humanos ya realizan bien, deberíamos capacitarlos para lograr cosas antes inimaginables y garantizar que la prosperidad resultante se reparta ampliamente.
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Mark Esposito es profesor de Política Tecnológica en la Northeastern University, profesor asociado en el Berkman Klein Center for Internet & Society de la Universidad de Harvard y economista jefe de micro1. Es coautor de Becoming AI Native (Routledge, 2026) y de The Great Remobilization: Strategies and Designs for a Smarter Global Future (MIT Press, 2023). Aurélie Jean es CEO y cofundadora de Infra, una startup de tecnología avanzada en IA dedicada a la medicina preventiva para la mujer.
