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La inversión en inteligencia artificial ya no es una tendencia tecnológica más: está reorganizando la economía estadounidense y planteando riesgos prácticos en el trabajo y en la forma en que pensamos. Lo que se discutía como un “boom” tecnológico se aproxima, según varios cálculos, a uno de los mayores impulsos de infraestructura en la historia de Estados Unidos, con efectos tanto productivos como sociales que conviene entender hoy.
El contraste entre avances antiguos y modernos ayuda a ubicar la dimensión del fenómeno. Un hallazgo arqueológico reciente —un fogón intencional de hace unos 400.000 años descubierto en Barnham, Reino Unido— reavivó la teoría de que controlar el fuego transformó la biología y la conducta humana. Ese mismo marco comparativo reaparece ahora en la economía: la IA podría cambiar no solo herramientas, sino la manera en que empleamos energía, tiempo y atención.
¿Por qué la comparación con revoluciones pasadas importa?
Investigadores y columnistas están dejando atrás las referencias al impacto de Internet, los automóviles o la electricidad para mirar hacia la Revolución Industrial y acontecimientos aún más lejanos. La razón: la magnitud de la inversión y los efectos en el mercado laboral y la productividad parecen exceder los ejemplos del último siglo.
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En ese debate aparecen dos ideas que conviene separar. Por un lado, la IA impulsa productividad; por otro, acelera un proceso conocido como deskilling o pérdida de habilidades. Ambas tendencias coexisten y plantean dilemas reales para empresas, trabajadores y reguladores.
Evidencia de efectos cognitivos y laborales
En el plano individual, surgen señales de que depender de asistentes automatizados modifica la forma en que enfrentamos tareas difíciles. Un experimento reciente, presentado en una conferencia sobre modelado de lenguaje y liderado por investigadores como Grace Liu y Brian Christian, evaluó a más de mil personas en ejercicios de matemáticas y comprensión lectora. Quienes trabajaron con ayuda de un chatbot mejoraron al principio, pero cuando se les retiró la asistencia cometieron más errores y abandonaron antes las tareas que el grupo que no contó con la herramienta.
El resultado sugiere una caída de la persistencia tras pocos minutos de uso y alimenta la metáfora de la “rana hervida”: el daño puede acumularse con el tiempo si la práctica de habilidades críticas se reduce.
En el entorno profesional la situación ya tiene nombre cotidiano: el meat proxy, término acuñado por el programador Niklas Gruhn para describir a quien reenvía respuestas generadas por un chatbot sin verificarlas ni adaptarlas. Empresas y consultoras han detectado patrones similares.
- Encuesta de BCG Institute: la mitad de 70 ejecutivos consultados reportó observar pérdida de habilidades en sus organizaciones; casi nueve de cada diez detectaron dependencia de respuestas de IA que no son comprobadas.
- Un estudio publicado este mes en Cerebral Cortex sobre la actividad cerebral de niños que interactuaron con ChatGPT fue criticado por no incluir grupo de control; la plasticidad cerebral sugiere, además, que habilidades perdidas pueden recuperarse con práctica.
El tamaño financiero del boom
Si se miden flujos de inversión, la IA ya compite con grandes transformaciones pasadas. Stijn Van Nieuwerburgh, de la Universidad de Columbia, estimó que la inversión en IA representa alrededor del 3,63% del PBI de Estados Unidos; otros analistas, como Dylan Patel, elevan esa cifra por encima del 6% cuando se agregan semiconductores, fábricas y consumo energético. Para algunos observadores, eso sitúa a la IA entre los dos mayores booms de infraestructura en la historia del país.
El cambio en la financiación también es significativo: en 2025 muchas empresas costeaban centros de datos con flujo de caja; hoy recurren más a la deuda. Ese apalancamiento aumenta la vulnerabilidad si los ingresos no crecen al ritmo esperado.
Pausas, distribución del ingreso y productividad
Los historiadores económicos rescatan el concepto de “pausa de Engels” —un periodo entre fines del XVIII y mediados del XIX con crecimiento desigual entre producción y salarios— para advertir sobre posibles tensiones distributivas en la era de la IA. Algunos analistas sostienen que una nueva pausa en el nivel de vida de los trabajadores del conocimiento podría ser inevitable; otros responden que las consecuencias dependen de diseño de política pública y negociación colectiva.
Al mismo tiempo, cifras recientes muestran saltos en productividad: según observaciones compartidas por Erik Brynjolfsson, la productividad en EE. UU. creció un 2,2% en 2025, casi el doble del promedio de la década anterior; sin embargo, la porción del PBI destinada a salarios comenzó a declinar, un motivo de inquietud sobre la distribución del beneficio tecnológico.
Qué está en juego para los lectores
- Empleo y habilidades: más automatización exige reentrenamiento y una estrategia activa para no perder capacidad laboral relevante.
- Riesgo corporativo: el apalancamiento para financiar infraestructura puòede generar quiebras si las expectativas de ingresos fallan.
- Decisiones cognitivas: confiar sin comprobar respuestas de IA reduce la capacidad de juicio crítico; revisar y validar sigue siendo necesario.
- Política pública: la redistribución del fruto tecnológico y la regulación de plataformas y mercados laborales serán determinantes para mitigar desigualdades.
- Educación: los currículos deben adaptarse para priorizar habilidades difíciles de automatizar: pensamiento crítico, verificación y creatividad aplicada.
La historia muestra que las tecnologías transformadoras ofrecen grandes beneficios pero también costos concentrados en tiempo y en sectores sociales. La discusión actual no es solo académica: empresas, gobiernos y personas deben decidir hoy cómo repartir la carga y capturar las ganancias de una inversión en la que ya se están gastando decenas de miles de millones.
Por Sebastián Campanario
