¿Va a financiar la IA el Estado del Bienestar?
Miguel Ángel Valero
Cada vez que hablamos de inteligencia artificial (IA) aparece la misma preocupación: cuántos empleos desaparecerán y cuántos nuevos acabarán surgiendo. "Es un debate importante, pero probablemente no sea el más trascendente. Hay una pregunta mucho más profunda que apenas empieza a plantearse y que puede acabar condicionando la economía de las próximas décadas: ¿cómo se financiarán los Estados si una parte creciente del trabajo deja de realizarla un ser humano? Puede parecer una cuestión lejana, pero en realidad afecta al corazón mismo de nuestro modelo económico", plantea el analista Pablo Gil en The Trader.
En ese sentido, Goldman Sachs publicó el 20 de agosto uno de los primeros informes con cifras concretas de dónde está destruyendo empleo la IA. Llaman la atención los datos: el empleo en call centers cae un 39% en EEUU, un 33% en Canadá y un 27% en Alemania (medido frente a sus medias históricas). Los sectores más afectados por la IA son información y comunicación, centros de llamadas, edición de software, consultoría de gestión y publicidad. Fuera de éstos, el impacto es muy reducido.
Impacto sobre todo en los perfiles júnior
Dentro de esos sectores, los más afectados por la IA son los perfiles júnior. Y aquí se acumulan los estudios que advierten sobre los riesgos de automatizar en exceso las tareas de nivel junior en las empresas, ya que esto puede erosionar la cantera de talento necesaria para formar a los futuros expertos y sénior.
Dentro de un departamento hay tareas que desaparecen por la IA (entre otros factores). Y las tareas que desaparecen primero son las que hacía la persona con menos experiencia. El sénior está más protegido. El júnior se queda sin la escalera por la que subía dentro de la empresa. Para los directivos de ésta, eso plantea un problema que no es de coste, es de cantera. Si automatizas todo el trabajo de entrada, dentro de cinco años no tienes a nadie formado para el trabajo de arriba. Y ese coste no aparece en ningún informe trimestral.
La IA y la automatización pueden asumir muchas actividades repetitivas o de bajo nivel que tradicionalmente hacían los perfiles júnior. Si se eliminan esas tareas, se reduce el espacio de aprendizaje práctico donde estos empleados adquieren oficio, criterio y experiencia. Por tanto, a medio plazo, las empresas podrían enfrentarse a un mercado con escasez de sénior, porque no se ha mantenido un flujo adecuado de formación interna y de talento.
Las empresas deben asumir que los júnior no son solo 'mano de obra barata', sino la base del relevo directivo y técnico. Muchos expertos actuales aprendieron haciendo tareas operativas; quitarlas sin más puede debilitar la comprensión profunda de procesos. Por tanto, la automatización debe planificarse para que siga habiendo tareas formativas, rotaciones, mentoring y proyectos de aprendizaje, aunque se reduzca carga operativa.
No se trata de no automatizar, sino de hacerlo con criterio: dejar espacio para que los júnior resuelvan problemas, tomen decisiones y reciban feedback; combinar automatización con programas de formación, casos reales supervisados y trayectorias claras de crecimiento; medir no solo ahorro de costes a corto, sino también indicadores de talento: tiempo de paso a sénior, retención, promociones internas, entre otros.
El informe de Goldman Sachs también ofrece las tasas de adopción de IA: 15-20% en mercados desarrollados, con Francia, Estados Unidos, Países Bajos y Reino Unido a la cabeza, y 10-15% en emergentes. Y ahí puede estar la explicación de por qué el efecto de la IA sobre el empleo sigue siendo reducido. Con una de cada cinco empresas usando IA de verdad, y usándola sobre todo para tareas concretas, no hay volumen suficiente para mover las estadísticas nacionales.
Lo que significa también que el ajuste existe, pero no es culpa de la IA, que se está convirtiendo en la excusa de las empresas para recortes de empleo que se iban a hacer igual. Cuando una empresa anuncia 400 despidos y los atribuye a la IA, el mercado lo lee como modernización. Si los atribuye a que las ventas cayeron, lo lee como problema. El mismo despido, dos narrativas, y solo una sube la acción.
Eso condiciona los datos. Parte de ese 39% de reducción de empleo en los call centers es automatización real, pero otra parte es deslocalización, contracción de demanda, ahorro de costes, entre otras motivaciones, con la IA como excusa.
Pero también tiene otras consecuencias. Un informe de Pew Research del 18 de agosto revela que el 52% de los estadounidenses está más preocupado que ilusionado con la IA. En 2021 era el 37%. Entre los menores de 30, la cifra sube al 55%. El grupo que normalmente adopta la tecnología antes que nadie es el más receloso. Y que el 71% cree que la IA reducirá empleos en los próximos 20 años, frente al 64% de la edición de 2025 del estudio.
El Estado del Bienestar depende de una masa de trabajadores cotizando
Durante más de un siglo, los gobiernos han construido sus cuentas públicas sobre un principio muy sencillo: las personas trabajan, reciben un salario y pagan impuestos. Con esa recaudación se financian hospitales, colegios, pensiones, carreteras, policías o el sistema judicial. El Estado del Bienestar depende, en gran medida, de que exista una masa enorme de trabajadores cotizando y pagando impuestos sobre su renta.
La irrupción de la IA amenaza precisamente ese equilibrio. No porque vaya a eliminar todo el empleo, sino porque puede reducir la necesidad de trabajadores en algunas de las profesiones mejor remuneradas: programadores, analistas financieros, abogados, consultores o administrativos especializados figuran entre los perfiles más expuestos a la automatización. Y no es una cuestión menor, porque son precisamente esos salarios elevados los que generan una parte muy importante de la recaudación fiscal.
Imaginemos una empresa que hoy necesita 10.000 empleados y que dentro de quince años puede producir el doble utilizando solo 3.000 gracias a la IA, los robots y la automatización. Sería un extraordinario aumento de productividad, pero desaparecerían miles de salarios y también los impuestos y cotizaciones asociados a ellos. Al mismo tiempo, una proporción creciente de la renta se desplazaría desde el trabajo hacia el capital: beneficios empresariales, acciones, propiedad intelectual y activos financieros.
Aquí aparece una paradoja que rara vez ocupa los titulares. Si disminuye el número de personas que trabajan o si los salarios pierden peso frente a los beneficios generados por las máquinas, los ingresos del Estado tenderán a reducirse. Sin embargo, el gasto público podría aumentar al mismo tiempo, ya que sería necesario financiar prestaciones por paro, programas de formación o ayudas para facilitar la transición hacia nuevas profesiones. Los gobiernos podrían enfrentarse simultáneamente a menos ingresos y más gastos.
Podemos tener una economía mucho más productiva y rica, pero financiando el Estado con un sistema fiscal diseñado para un mundo que está desapareciendo. Si la IA rompe el equilibrio entre trabajo y capital, el problema no será solamente cómo repartir la riqueza que genere, sino cómo recaudar impuestos en una economía donde cada vez menos renta pasa por una nómina.
Esta preocupación ya ha llegado a organismos como el Fondo Monetario Internacional. Hace unos meses reunió a economistas, expertos en tecnología, bancos centrales y representantes del sector privado para analizar precisamente este escenario. La conclusión fue que el mayor desafío de la IA no consiste únicamente en su impacto sobre el empleo, sino en la capacidad de los sistemas fiscales para adaptarse a una economía donde el trabajo humano podría dejar de ser la principal fuente de creación de valor.
Las posibles soluciones son numerosas, pero ninguna resulta sencilla. Algunos economistas proponen aumentar los impuestos sobre los beneficios empresariales. Otros defienden crear impuestos específicos sobre el uso de la IA, gravar los tokens procesados por los modelos de IA, su enorme consumo energético o la capacidad de computación que consume. Gravar intensamente una tecnología que puede convertirse en una de las mayores fuentes de productividad de las próximas décadas podría frenar su desarrollo y perjudicar la competitividad frente a países que decidan subvencionarla.
También hay quienes plantean desplazar parte de la recaudación hacia los impuestos al consumo. El problema es que todas estas alternativas presentan enormes dificultades políticas y técnicas, especialmente en un mundo donde las grandes empresas pueden mover fácilmente su actividad entre distintos países.
Incluso se propone crear fondos soberanos que permitan al Estado participar directamente en los beneficios de las empresas tecnológicas.
Mientras tanto, algunos gobiernos ya han decidido prepararse. Singapur está acumulando reservas financieras, invirtiendo masivamente en formación y facilitando que sus ciudadanos aprendan a utilizar herramientas de IA antes de que la transformación del mercado laboral se acelere. Suecia, por su parte, lleva años reformando su Estado del bienestar para hacerlo menos dependiente de las transferencias monetarias y más orientado a financiar servicios como la educación, la sanidad o el cuidado infantil, buscando una mayor capacidad de adaptación ante cambios estructurales como el que puede provocar la IA.
"Cada revolución tecnológica ha terminado generando más riqueza que la que destruyó, y no tengo demasiadas dudas de que esta acabará siguiendo el mismo camino. Sin embargo, la historia también demuestra que las transiciones suelen ser largas, complejas y, en ocasiones, socialmente muy costosas. Por eso creo que el gran debate sobre la IA no debería centrarse únicamente en cuántos empleos desaparecerán, sino en cómo vamos a financiar un modelo de sociedad diseñado para un mundo en el que casi toda la riqueza procedía del trabajo humano. Porque si la riqueza del futuro la generan cada vez más las máquinas, quizá haya llegado el momento de empezar a preguntarnos si nuestro sistema fiscal también necesita reinventarse", advierte este experto.
Quizá, por tanto, el debate no debería centrarse tanto en crear un impuesto específico para la inteligencia artificial como en adaptar el sistema fiscal a un mundo donde una proporción creciente de la renta puede terminar concentrándose en el capital. Si el capital termina representando una proporción mucho mayor de la renta generada por la economía, necesitaremos un sistema fiscal capaz de adaptarse a esa nueva realidad. Y si además la IA sustituye una parte significativa del trabajo humano, tendremos que replantearnos no solo cómo recauda el Estado, sino también cómo se distribuye la renta.
Renta básica universal, impuestos negativos sobre la renta, fondos soberanos o nuevas formas de tributación del capital son propuestas que probablemente escucharemos cada vez más. Pero conviene no adelantarnos: por ahora no existe evidencia de una destrucción masiva de empleo provocada por la IA.
El verdadero desafío será conseguir que ese extraordinario aumento de productividad genere crecimiento y riqueza sin destruir la base fiscal que sostiene nuestras sociedades. Porque, si las máquinas producen cada vez más y los humanos trabajan relativamente menos, tendremos que responder a una pregunta que hasta ahora nunca había sido urgente: ¿cómo financiamos el Estado del bienestar cuando el trabajo deja de ser el centro de la economía?