La conversación pública sobre la inteligencia artificial suele girar en torno a una pregunta simplista: “¿La IA va a destruir empleos?”. Jerry Kaplan, en Inteligencia artificial. Lo que todo el mundo debería saber (editorial Teell), propone un giro más incómodo: el problema central no es que desaparezcan trabajos de golpe, sino que cambia la naturaleza misma del trabajo y, con ella, el modo en que repartimos la riqueza en sociedad.
La automatización no llega como una guillotina que corta profesiones enteras de un día para otro. Llega como un bisturí que entra en los oficios y va extirpando habilidades concretas. Un trabajo que antes requería cinco personas ahora puede hacerse con dos, apoyadas en sistemas de IA que clasifican, predicen, supervisan o filtran información. A este proceso algunos economistas lo llaman “des-habilitación”: no se elimina necesariamente el puesto, pero sí se vacían muchas de las competencias humanas que lo sostenían. El resultado práctico es el mismo: menos gente necesaria para producir lo mismo o más.
Lo inquietante es la velocidad. A lo largo de la historia, las mejoras de productividad han destruido empleos, pero también han creado otros, dando cierto margen para que la sociedad se adaptara, aunque con mucho sufrimiento intermedio. La IA rompe este ritmo. Automatiza de forma acelerada tareas que implican habilidades perceptivas sencillas (reconocimiento de patrones, clasificación de imágenes, detección de defectos) y funciones de atención y supervisión (monitorización de pantallas, seguimiento de procesos, alerta ante anomalías). Son trabajos que antes requerían presencia humana constante y que ahora se pueden concentrar en menos manos, o delegarse casi por completo a máquinas con una supervisión mínima.
A diferencia de la mecanización clásica, que golpeaba sobre todo tareas repetitivas y físicas, la nueva ola de IA invade espacios que se consideraban relativamente seguros: oficinas, centros de atención telefónica, administración, análisis básico de datos, tareas de apoyo sanitario o legal, redacción rutinaria de informes, etc. Sin embargo, Kaplan subraya que existen dos cuellos de botella que, por ahora, frenan la automatización total: la inteligencia creativa y la inteligencia social. Es decir, la capacidad de generar ideas realmente nuevas, de reinterpretar situaciones complejas y ambiguas, y la habilidad para moverse en entornos humanos llenos de matices: negociar, persuadir, cuidar, liderar, consolar, resolver conflictos. Justamente aquello que los algoritmos todavía no saben hacer de manera fiable en contextos abiertos y cambiantes.
Pero incluso si aceptamos que quedarán áreas resistentes a la automatización, eso no resuelve la pregunta clave: ¿quién se queda con la riqueza adicional generada por la IA? Kaplan es muy claro: en el sistema económico actual, las ganancias de productividad tienden a acumularse del lado del capital, no del trabajo. Nuestro modelo distribuye la riqueza casi exclusivamente a través del salario. Si tienes empleo, cobras; si no, dependes de ayudas condicionadas, precarias o insuficientes. En un mundo donde máquinas y algoritmos realizan una parte creciente del trabajo, este esquema es una receta para profundizar la desigualdad.
Esto contrasta con sistemas históricos basados en la propiedad de la tierra, donde la renta estaba ligada a la posesión de un recurso físico limitado. Hoy, el recurso clave son activos intangibles: datos, algoritmos, plataformas, propiedad intelectual. Quien los controla concentra poder económico y político. Si la IA permite producir más con menos personas, y seguimos ligando la mayor parte de los ingresos al empleo, una porción creciente de la población quedará descolgada, aunque en teoría vivamos en sociedades más ricas que nunca.
Kaplan insiste en que este desenlace no es inevitable ni viene “dictado” por la tecnología: es el resultado de fuerzas económicas y decisiones políticas que sí se pueden modificar. De ahí nace su propuesta de desplazarnos gradualmente hacia un modelo basado en los bienes, no solo en el trabajo. Esto implica redistribuir los activos futuros y los bienes públicos de manera mucho más equitativa, para que los ciudadanos no dependan exclusivamente de su puesto de trabajo para sobrevivir.
Una de las ideas más sugerentes del libro es la de dotar a cada persona, desde la infancia, de un fondo de inversión propio, una especie de pequeño patrimonio financiado colectivamente que se vaya capitalizando con el tiempo. Ese fondo generaría rentas a lo largo de la vida adulta, funcionando como una suerte de ingreso básico de origen patrimonial. No se trata solo de garantizar un mínimo de subsistencia, sino también de ofrecer una base económica que permita asumir riesgos, emprender, estudiar o reinventarse en una economía donde el empleo estable será la excepción y no la norma.
Complementariamente, el modelo basado en bienes implica repensar el papel del Estado como gestor de bienes colectivos: infraestructuras, servicios públicos automatizados, datos abiertos, plataformas digitales públicas, etc. Si la IA incrementa enormemente la productividad, tiene sentido que una parte significativa de esa ganancia se materialice en servicios universales de calidad, y no solo en beneficios privados y salarios estancados.
Al final, el diagnóstico de Kaplan se puede resumir así: la IA y la automatización son una prueba de estrés para nuestro contrato social. Si nos quedamos atrapados en la pregunta de si destruirán o no puestos de trabajo, perderemos de vista lo que realmente está en juego: cómo queremos repartir los frutos de una economía en la que el trabajo humano será menos central, pero la riqueza potencial será enorme. Podemos optar por un futuro de hipervigilancia y desigualdad extrema, o aprovechar esta revolución para rediseñar, por fin, la relación entre tecnología, empleo y justicia social. La IA no decidirá por nosotros; lo decisivo será qué hacemos nosotros con ella.
Descubre más desde Masticadores
Suscríbete y recibe las últimas entradas en tu correo electrónico.
