foto: Matt Chinworth
Imaginemos una isla poblada por millones de genios: expertos en todas las facetas de la informática, que trabajan sin descanso y, además, lo hacen de buena gana por remuneraciones modestas. Ahora, consideremos las cuestiones de fondo que surgirían al incorporarlos a la economía mundial.
¿De qué manera su integración redefiniría los mercados, los salarios y la distribución del poder? Estos genios podrían generar una prosperidad enorme, o bien, una inestabilidad profunda, lo que en parte depende de las decisiones que tomemos los demás.
En un nuevo contexto de prosperidad, la productividad y el crecimiento económico podrían aumentar significativamente y promover el bienestar social. Una fuerza laboral de inteligencia excepcional tendría el potencial de transformar sectores como la salud, la educación y la tecnología. Las tareas administrativas se realizarían con la máxima eficiencia, permitiendo que las personas se enfoquen en actividades de mayor relevancia. Además, el abaratamiento de numerosos servicios elevaría el nivel de vida.
¿Cómo se perfilaría una era de inestabilidad? Si los genios ejecutaran tareas a una fracción de su costo, los trabajadores del conocimiento y los profesionales podrían enfrentar un desempleo a gran escala. La caída de los salarios y una mayor precariedad laboral afectarían a todos los sectores, lo que debilitaría a la clase media y profundizaría la desigualdad. Un pequeño grupo de empresas o naciones con acceso exclusivo a estos talentos concentraría riqueza y poder de manera inédita, lo que marginaría a las empresas más pequeñas y a las economías más frágiles. Este escenario podría frenar la innovación y aumentar las tensiones a nivel mundial.
La creatividad y la individualidad humanas podrían devaluarse a medida que estos genios concentren las contribuciones prácticas e intelectuales. Las sociedades se enfrentarían a preguntas existenciales sobre su propósito e identidad en un mundo en el que muchos dejarían de ser imprescindibles, lo que podría provocar un malestar generalizado. Estos talentos excepcionales podrían sacudir las economías, romper la cohesión social y sumir al mundo en una profunda desigualdad.
Vale la pena reflexionar sobre esta isla de genios, pues un número creciente de especialistas considera que podríamos estar al borde de un salto tecnológico de este calibre. En 2023, por ejemplo, Geoffrey Hinton —galardonado con un Premio Nobel por su trabajo pionero en inteligencia artificial (IA)— afirmó que la tecnología podría superar la inteligencia humana en un plazo de entre 5 y 20 años. Otros expertos creen que podría suceder incluso antes.
La posibilidad de que una IA que supera la inteligencia humana genere mayor prosperidad o, contrariamente, mayor inestabilidad, dependerá en gran medida del impacto que tenga en la desigualdad. Desde la revolución informática de los años sesenta, muchos economistas, entre ellos, el ganador del Premio Nobel Daron Acemoglu, han sostenido que los avances tecnológicos tienden a agravar la desigualdad de ingresos al aumentar la demanda de trabajadores altamente cualificados y experimentados y disminuir la demanda de mano de obra menos especializada, un fenómeno conocido como “sesgo de cualificación”. Dos estudios recientes aportan nuevos hallazgos sobre cómo este sesgo se manifiesta en la actual revolución de la IA.
Un estudio de Toni Roldán Monés, profesor de la Escuela de Negocios Esade, muestra el impacto de las herramientas de la IA generativa en una competición universitaria de debate. Los participantes más cualificados ciertamente se beneficiaron de la IA de manera desproporcionada: tuvieron un 12% más de probabilidad de ganar los debates cuando usaban la IA generativa. En cambio, los resultados obtenidos por los participantes menos cualificados apenas variaron. Estos hallazgos sugieren que la IA puede ayudar más a los participantes altamente cualificados que a los que lo están menos, y por tanto amplifica la desigualdad de ingresos.
En cambio, otro estudio, liderado por Erik Brynjolfsson y su equipo de la Universidad de Stanford, analiza datos de empleados de centros de atención al cliente y revela que los trabajadores con menor cualificación se benefician de la IA de forma desproporcionada. Mientras que la productividad de los profesionales más experimentados y especializados apenas varió, los trabajadores noveles o de menor nivel aumentaron su rendimiento en un 34%. En concreto, los autores hallaron que las herramientas de IA elevaron la productividad —medida en problemas resueltos por hora— en un promedio del 14%. La IA puede aumentar la productividad de los trabajadores menos cualificados al anticipar cómo sus colegas más experimentados abordarían una tarea. En este escenario, la integración de la IA contribuye a disminuir la desigualdad de ingresos.
¿Por qué en un estudio la IA beneficia de forma desproporcionada a trabajadores de menor cualificación y en otro, a profesionales de alta especialización? ¿En qué se diferencian los participantes en debates universitarios de los empleados de centros de atención al cliente? Creemos que la respuesta radica en el buen criterio, un elemento esencial en la toma de decisiones y en la predicción. Ambos son pilares de la teoría de la decisión, una rama de la teoría de la probabilidad aplicada que asigna probabilidades a distintos escenarios (predicción) y valora las consecuencias de cada uno (discernimiento).
Los resultados obtenidos por Roldán Monés sugieren que la diferencia entre los participantes altamente cualificados y otros con menor cualificación podría ser una función del buen criterio. Según el estudio, los participantes altamente cualificados obtenían resultados particularmente buenos en credibilidad, retórica y refutación cuando usaban la IA generativa, pero no mejoraban en claridad. Esto sugiere que, más que proporcionar un guion, la herramienta de IA realizaba sugerencias y los participantes altamente cualificados tenían más capacidad para identificar las más prometedoras de entre ellas. En consecuencia, las recompensas se concentraban entre los participantes en el debate altamente cualificados y se amplificaba la disparidad en la cualificación.
En el estudio de Brynjolfsson basado en empleados de centros de atención, la diferencia clave entre trabajadores altamente cualificados y menos cualificados radicaba en la capacidad de anticipar la mejor respuesta al cliente. En esta tarea de predicción, la IA igualaba el desempeño de los trabajadores más especializados. El criterio necesario para evaluar el costo relativo de distintos tipos de errores tenía menos peso, ya que ese tipo de criterio no era tan escaso.
A medida que avance la capacidad predictiva de la IA, el criterio humano —clave en la toma de decisiones— se convertirá en un elemento central en la distribución de la riqueza y el poder. Cuando la diferencia entre trabajadores altamente cualificados y menos cualificados dependa del componente predictivo de la tarea, la IA beneficiará de forma desproporcionada a los menos cualificados, ya que reemplazará a la predicción humana. Esto reducirá las diferencias de productividad y, por ende, la brecha salarial entre ambos grupos. A largo plazo, podría elevar los salarios en regiones de bajos ingresos, incluso si las cualificaciones se mantienen en niveles más bajos. Por ejemplo, los salarios en funciones administrativas y en centros de atención al cliente podrían crecer más en India que en Estados Unidos.
Sin embargo, en sectores donde el criterio es el principal factor diferenciador entre los distintos niveles de cualificación, la IA beneficiará de forma desproporcionada a los trabajadores más especializados. Esto ampliará las brechas de productividad y acentuará la desigualdad de ingresos en estas ocupaciones. El empleo podría trasladarse a mercados con salarios más altos que antes resultaban poco atractivos porque la rentabilidad de los trabajadores altamente cualificados no justificaba el costo más alto. De manera similar, la innovación podría concentrarse aún más en Estados Unidos, donde una mayor proporción de estudiantes de élite asiste a sus universidades y los científicos locales llevan la delantera en avances, premios, publicaciones y patentes.
La IA avanza rápidamente, pero las prácticas de gestión, la infraestructura, la educación, la regulación y la demanda de los consumidores evolucionan con mayor lentitud, lo que probablemente limite el impacto a corto plazo del ingreso de esa “isla de genios”. A largo plazo, sin embargo, los efectos en la economía mundial serán profundos. La estabilidad económica dependerá de cómo gestionemos la transición.
La distribución geográfica de las tareas de alto impacto y gran exigencia de criterio modificará la distribución del ingreso y el poder. Las regiones con mayor concentración de trabajadores cualificados, instituciones de investigación más sólidas e infraestructura tecnológica avanzada probablemente captarán una proporción desmesurada de los beneficios económicos.
En sectores donde el buen criterio resulta fundamental —como la investigación científica, los tratamientos médicos y la planificación estratégica—, la IA potenciará la productividad de los expertos, aumentando su potencial de ingresos y consolidando el liderazgo de los centros de innovación. En cambio, en industrias como la atención al cliente, donde la capacidad predictiva es el factor diferenciador, podría producirse un desplazamiento de empleos hacia regiones de salarios más bajos, lo que contribuiría a reducir la desigualdad de ingresos.
Si el impacto de la IA es mayor en tareas de alto valor y gran exigencia de criterio que en las de menor impacto y centradas en la predicción, se intensificará la desigualdad económica en el mundo. Como consecuencia, podríamos asistir a una concentración aún mayor de la riqueza y la influencia en un pequeño grupo selecto de ciudades o países que logren atraer al talento más destacado.
Las regiones de altos ingresos con ecosistemas de IA consolidados —como algunas zonas de Estados Unidos, Europa y Asia— podrían obtener mayores rendimientos del capital humano dotado del buen criterio requerido. En cambio, otras regiones corren el riesgo de quedarse rezagadas. A largo plazo, esto podría ampliar la brecha de liderazgo tecnológico, financiamiento de la investigación e influencia geopolítica. Además, una IA más avanzada podría redefinir qué tipo de criterio continúa siendo escaso, alterando aún más el equilibrio de poder según la capacidad de cada región para adaptar su fuerza laboral a las nuevas demandas.
Las autoridades pueden intervenir de tres formas clave.
Para agudizar el buen criterio, podrían ampliar el acceso a una educación y formación de alta calidad que priorice las aptitudes para la toma de decisiones complejas, de modo que más personas en diversas regiones desarrollen el discernimiento necesario para complementar la IA.
Asimismo, sería conveniente promover la movilidad del talento y el intercambio de conocimientos a nivel mundial, a fin de que el criterio necesario para aprovechar plenamente la IA se distribuya de forma más equitativa entre las economías, en lugar de concentrarse en unas pocas regiones dominantes.
Por último, los responsables de las políticas podrían implementar incentivos para expandir la capacidad de generar predicciones de IA de alto valor más allá de los centros de poder tradicionales, mediante la asignación de recursos financieros, desarrollo de infraestructura e incentivos para la adopción de la IA. De este modo se reconfiguraría la distribución de los beneficios de la IA y se promovería un crecimiento económico más equilibrado a largo plazo.
Medidas como estas facilitarían la gestión de la transición y permitirían aprovechar al máximo los beneficios de la IA, al tiempo que se mitigan sus riesgos. Los expertos en informática se adelantaron en el desarrollo de esta tecnología, que sigue avanzando a gran velocidad. Ahora es el turno de los economistas de ponerse al día: debemos orientar a los responsables de las políticas con investigaciones que definan cómo gestionar de forma óptima la transición hacia la IA. De este modo, son mayores las probabilidades de que las políticas encaucen al mundo hacia un futuro de estabilidad y prosperidad globales, y no hacia un desenlace más sombrío.
Nota del editor (16 de junio de 2025): Este artículo se ha actualizado para eliminar las referencias al estudio “Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation” de Aiden Toner-Rogers que, según el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), debería retirarse del discurso público porque no alcanza los necesarios niveles de confianza.
AJAY AGRAWAL es titular de la cátedra Geoffrey Taber de Emprendimiento e Innovación en la Escuela de Gestión Rotman de la Universidad de Toronto.
JOSHUA GANS es titular de la cátedra Jeffrey S. Skoll de Innovación Técnica y Emprendimiento en la Escuela de Gestión Rotman de la Universidad de Toronto.
Agrawal, Ajay, Joshua Gans, and Avi Goldfarb. 2018. Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence. Boston, MA: Harvard Business Review Press.
Brynjolfsson, Erik, Danielle Li, and Lindsey R. Raymond. 2023. “Generative AI at Work.” NBER Working Paper 31161, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA.
Roldán Monés, Toni. 2024. “When GenAI Increases Inequality: Evidence from a University Debating Competition.” EsadeEcPol Working Paper, Esade Center for Economic Policy, Barcelona.
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