Un nuevo ejercicio económico de Anthropic plantea que la inteligencia artificial podría acelerar de forma extraordinaria el crecimiento durante los próximos años. El reverso de esa transformación estaría en el mercado laboral: cuanto mayor sea la capacidad de automatización, mayor podría ser también la presión sobre los profesionales del conocimiento.
La inteligencia artificial lleva años asociada a una promesa de productividad. Automatizar procesos, reducir costes, acelerar decisiones y permitir que las personas dediquen más tiempo a tareas de mayor valor son algunos de los argumentos que han acompañado su incorporación a las empresas.
Pero ¿qué sucede si esa productividad aumenta mucho más rápido que la capacidad del mercado laboral para adaptarse?
Anthropic ha intentado poner números a esa pregunta mediante un modelo económico que analiza diferentes posibles niveles de desarrollo y adopción de la IA en Estados Unidos hasta 2030. Y sus resultados dibujan una paradoja especialmente relevante para empresas y gobiernos: la misma tecnología capaz de impulsar con fuerza la economía podría provocar importantes disrupciones en el empleo de oficina y alterar el reparto de la riqueza.
La compañía insiste en un matiz fundamental: los escenarios planteados no son predicciones, sino simulaciones destinadas a estudiar qué podría ocurrir bajo distintas hipótesis de capacidad tecnológica y adopción.
El modelo contempla desde una incorporación relativamente limitada de la inteligencia artificial hasta una transformación mucho más profunda del trabajo.
En el escenario de menor impacto, los cambios serían manejables. Para 2030, el PIB estadounidense estaría alrededor de un 1,6% por encima de la trayectoria que habría seguido sin IA, mientras que el crecimiento anual alcanzaría aproximadamente el 2,4%. El efecto sobre el empleo cualificado sería reducido.
La fotografía cambia considerablemente cuando aumenta la capacidad de los sistemas y su utilización dentro de las organizaciones.
En un escenario intermedio, el crecimiento económico anual podría situarse alrededor del 5,4%. El PIB sería un 8,3% superior al escenario sin inteligencia artificial, aunque el empleo asociado a tareas cognitivas descendería cerca de un 4%.
Pero es la hipótesis de transformación más acelerada la que plantea las cifras más difíciles de ignorar.
Según esta simulación, el crecimiento anual podría alcanzar aproximadamente el 15,4%, llevando al PIB a situarse más de un 32% por encima de la trayectoria que seguiría sin esta tecnología.
Sería una expansión económica extraordinaria. Y, al mismo tiempo, vendría acompañada de una fuerte reconfiguración del empleo.
Una de las conclusiones más relevantes del ejercicio de Anthropic es que los puestos vinculados al conocimiento podrían encontrarse entre los más expuestos.
Directivos, profesionales especializados, comerciales y trabajadores administrativos realizan precisamente muchas de las tareas que los nuevos modelos de IA están comenzando a ejecutar o complementar.
En el escenario de mayor disrupción, el empleo cognitivo podría reducirse un 21,5%, mientras que el desempleo dentro de este grupo alcanzaría cerca del 18%. Para el conjunto de la población activa, la tasa podría acercarse al 12%.
La consecuencia sería especialmente significativa porque cuestionaría una idea que ha acompañado tradicionalmente a la automatización: que las profesiones intelectuales estaban relativamente protegidas frente a la sustitución tecnológica.
Con la IA generativa y los futuros agentes autónomos, esa frontera empieza a ser mucho menos clara.
Sin embargo, posiblemente el dato más interesante no sea cuánto crecería la economía ni cuántos empleos podrían transformarse.
Es quién se beneficiaría de ese crecimiento.
En la simulación más agresiva de Anthropic, la proporción de la renta nacional destinada al trabajo podría pasar aproximadamente del 60% al 45%, mientras que las rentas vinculadas al capital experimentarían un fuerte crecimiento.
Dicho de otra forma: una economía puede producir considerablemente más riqueza sin que esa prosperidad se distribuya de manera proporcional entre quienes trabajan en ella.
Este escenario convierte el debate sobre inteligencia artificial en algo mucho más amplio que una conversación tecnológica. Implica hablar de salarios, fiscalidad, formación, propiedad, regulación y de los mecanismos que permitirán repartir las ganancias extraordinarias de productividad.
Hay, además, una variable capaz de modificar todas estas proyecciones: la velocidad real de adopción.
Que un modelo sea técnicamente capaz de desempeñar una tarea no significa que una organización vaya a entregársela inmediatamente.
Las empresas tienen sistemas heredados, regulaciones, procesos de aprobación, obligaciones de seguridad, problemas de calidad de datos y culturas corporativas que pueden ralentizar considerablemente la incorporación de nuevas tecnologías.
Anton Korinek, responsable de los estudios económicos sobre IA transformadora de Anthropic, ha señalado precisamente que una tecnología, por extraordinarias que sean sus capacidades, tendrá poco impacto económico si finalmente no se utiliza.
Y aquí aparece una de las grandes incógnitas de los próximos años: ¿avanzará más rápido la inteligencia artificial o la capacidad de las organizaciones para integrarla?
Hasta ahora, buena parte de las compañías han abordado la IA desde una perspectiva de eficiencia: qué tareas puede acelerar, cuánto tiempo permite ahorrar o qué procesos puede automatizar.
El siguiente paso puede ser bastante más profundo.
Si las capacidades continúan aumentando, las organizaciones tendrán que decidir qué funciones deben seguir siendo humanas, cuáles pueden delegarse en sistemas autónomos y dónde debe mantenerse obligatoriamente la supervisión de una persona.
Eso afectará a estructuras organizativas, modelos de liderazgo, contratación y formación. También obligará a revisar cuestiones de gobernanza, responsabilidad y ciberseguridad.
Porque automatizar una tarea no elimina su riesgo. En determinadas circunstancias, puede multiplicarlo.
Las cifras más extremas del modelo de Anthropic pueden no llegar a materializarse. La propia compañía evita presentarlas como una previsión.
Pero el valor del ejercicio está precisamente en plantear una pregunta que empresas y gobiernos tendrán que responder mucho antes de saber cuál de estos escenarios se aproxima más a la realidad.
La cuestión ya no es únicamente cuánto crecimiento puede generar la inteligencia artificial, sino qué ocurrirá con las personas, las organizaciones y la distribución de la riqueza cuando una parte creciente del trabajo intelectual pueda realizarse mediante máquinas.
La IA podría hacer que la economía produzca mucho más.
El verdadero desafío será conseguir que esa nueva productividad también se traduzca en progreso.
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14 Septiembre 2026
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