¿Cuál es el valor que genera una plataforma de agentes de IA en la que se “alquilan” cuerpos humanos para efectuar tareas en el mundo físico? ¿Cómo se mide el aporte de una “quimera”, un experto en las nuevas herramientas que tiene 100 veces la productividad del resto de los empleados? ¿Cómo da la cuenta de la desigualdad y crecimiento económico en una “economía agéntica”?
Si tradicionalmente para los economistas fue complicado precisar las variables de productividad, imagínense lo que pasa en un mundo en plena transformación. La “economía del cambio” arde, con apuestas, peleas y paradojas para responder la pregunta del millón: ¿La IA está aportando valor verdadero en términos de productividad, se exagera mucho en este tema, o ambas cosas a la vez?
Para empezar a desatar este nudo podemos ir media década atrás, cuando en 2021 dos economistas fijaron una apuesta formal de 400 dólares sobre esta materia. En un lado del ring, un tecno-optimista de Stanford, Erik Brynjolfsson; y del otro Robert Gordon, uno de los más famosos tecno-escépticos. La apuesta fue sobre el crecimiento anual de la productividad en esta década: uno decía que iba a estar por encima del 1,8% por año y el otro por debajo. A fin de la década, los 400 dólares del ganador irían a una entidad benéfica.
¿Qué sucedió? Hasta 2025 la compulsa estuvo pareja. Pero ya a partir de la mitad del año pasado la tendencia empezó a ir para el molino del profesor de Stanford, con un 5,2% de aumento en la productividad laboral del sector no agrícola en el tercer trimestre del año pasado, y con el último dato difundido el 5 de marzo para el cuarto trimestre de un aumento del 2,8% (bastante por encima de la expectativa del mercado, que era del 1,9%).
“La IA es una tecnología de propósito general que está afectando a casi todas las industrias a la vez que acelera el proceso de innovación. Los descubrimientos recientes están impactando en áreas tan diversas como la biotecnología, la medicina, la energía, el retail, las finanzas, la manufactura y los servicios profesionales”, argumentó Brynjolfsson días atrás en una columna del Financial Times.
En el campo académico, durante 2024 y 2025 se hicieron miles de estudios a nivel “micro”, con empresas que abrían sus experiencias y reportaban sus mejoras en productividad. Lo que argumentan Brynjolfsson y otros tecno-optimistas es que ya en el segundo semestre de 2025 se comenzó a vislumbrar el impacto macro, que se profundizará en 2026.
Gordon, en el otro extremo, remarca que la economía mundial (y en particular la de EE.UU.) entró en una fase de fuerte desaceleración de la suba de productividad desde 1973, que fue sólo brevemente interrumpida en los 90 cuando se masificó el uso de la PC. Entre 1948 y 1973, la edad dorada de la productividad, esta variable creció al 3,2% anual acumulado. En la década pasada, sólo un 1,1% anual.
Gordon sumó en el último año un peso pesado a su cruzada tecno-escéptica. El premio Nobel de Economía Daron Acemoglu sostuvo hace dos semanas en una entrevista con el MIT Review directamente que la IA no está teniendo un impacto significativo sobre la productividad.
“La narrativa dominante es que hay un futuro natural ya determinado para la IA, y que vamos a ir allí como humanidad lo querramos o no; y al final del día todos vamos a ser increíblemente prósperos. Esta visión es muy simplista. Combatir esta narrativa es muy importante porque nos lleva a perder la esperanza o a ser muy complacientes, y el costo de esta actitud puede ser muy elevado”, explicó Acemoglu.
El penúltimo Nobel cree que hay una exageración en el uso del argumento de que medimos mal, con herramientas para otra economía, algo que es cierto pero que si no se precisa aunque sea con algunos supuestos deja a la ecuación de este debate completamente indeterminada.
Y más allá de los nombres académicos más conocidos (Gordon, Acemoglu, Brynjoffsson), hay otros análisis circulando de economistas menos famosos que vienen haciendo bastante ruido en redes.
Un artículo de Alex Imas (economista del comportamiento de Chicago Booth) en su Substack lleva a un argumento original y poco explorado hasta ahora: mientras todos los pronósticos de crecimiento por IA modelan el lado de la oferta, Imas se focaliza en la demanda. La pregunta es simple: si la IA automatiza la mayor parte del trabajo y la participación de los salarios colapsa, ¿quién va a comprar la mayor producción? ¿Seguirán invirtiendo las empresas si anticipan demanda débil? Imas lo resume todo con “La parábola de la isla”, una herramienta muy usada en la economía teórica: cuando se automatizan todos los sectores y los trabajadores dejan de ganar, los dueños del capital ya están saciados con 10 pescados y 10 cocos por día (es lo que producen). Las máquinas podrían producir 10.000 unidades, pero si no hay quien compre la automatización total genera crecimiento negativo por colapso de demanda.
Quién se queda con estas ganancias es una pregunta que ya dejó de ser teórica o hipotética. Horacio Gennari, un empresario argentino radicado en EE.UU. y que sigue esta agenda de cerca, comentó días atrás el siguiente ejemplo: “Una empresa de servicios profesionales en Buenos Aires empezó a medir cuántas horas-hombre ‘ahorró’ con IA en el último trimestre. El número los asustó. No porque fuera pequeño, sino porque era grande y nadie lo había notado desde afuera. Los clientes no pagaron menos. La calidad no subió de forma obvia. El tiempo simplemente... desapareció hacia adentro. Eso es productividad agregada en tiempo real, pero también es una pregunta incómoda sobre dónde va ese valor”.
Esta discusión apunta directamente a lo que sucederá con la desigualdad, y aquí se abre otra discusión infinita. El ensayo más citado hasta ahora sobre este tema probablemente sea “Capital in the 22nd Century”, de Philip Trammell y Dwarkesh Patel —publicado el 29 de diciembre de 2025 en el Substack de Trammell. Trammell es economista especializado en largo plazo y crecimiento en Oxford; Patel es el conocido podcaster de tecnología e IA.
“Piketty –dicen los autores- probablemente estaba equivocado sobre el pasado, pero tiene razón sobre el futuro. En el pasado, la acumulación de capital era auto-correctiva: el trabajo y el capital se complementan, así que si se acumula mucho capital, bajan sus retornos y suben los salarios, porque el trabajo se vuelve el cuello de botella (en términos muy simplificados). Pero con la automatización completa, ese mecanismo de corrección se rompe. Por siglos, la participación del trabajo en el PBI fue aproximadamente 2/3 y la del capital 1/3. Con automatización total, la participación del capital sube al 100%, porque los data centers, los paneles solares y las fábricas de robots son todo “capital”.
Una vez que la IA convierte al capital en un verdadero sustituto del trabajo, aproximadamente todo terminará perteneciendo a quienes sean más ricos en el momento de la transición, o sus herederos —específicamente, el subconjunto que ahorre más e invierta con mayor orientación al largo plazo, sostienen los autores. Un detalle que señalan: mucha riqueza en IA se está generando en mercados privados a los que solo acceden inversores grandes y sofisticados. No hay oferta pública de OpenAI o Antrophic, pero las big tech y el sultán de Omán invierten ahí.
Estos son escenarios extremos, y lo más probable es que la moneda termine cayendo en el medio. El tema es que aún esa hipótesis implica una disrupción jamás vista en la historia moderna. Y que “el medio” –agrega Gennari- se viene corriendo: un rango conservador y cauto de hoy era exagerado hace un año.
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