Por Atila Rebak En la primavera de 1812, los trabajadores textiles británicos destrozaron telares mecánicos en Nottinghamshire, convencidos de que las máquinas harían que sus habilidades fueran inútiles y sus familias quedaran en la miseria. Tenían razón en cuanto a la disrupción. Las fábricas desplazaron a los tejedores artesanales. Las comunidades que se habían organizado en torno a un tipo particular de trabajo especializado se vieron realmente desintegradas. Los luditas no eran tontos, y no se equivocaban al sentir que el panorama se tambaleaba. Se equivocaron en una cosa: la conclusión. La mano de obra desplazada por las máquinas no desapareció. Migró a fábricas, ferrocarriles, ciudades e industrias que no existían, cubriendo necesidades que los tejedores artesanales de 1812 jamás hubieran imaginado tener que satisfacer. Ahora somos los luditas. No me refiero a la destrucción de las máquinas, sino a tener razón sobre la disrupción, pero equivocarnos en la conclusión. La superinteligencia artificial desplazará el trabajo a una escala que hará que el telar mecánico parezca modesto. La disrupción es real. La conclusión que se extrae de ella —el desempleo masivo permanente, el fin de la relevancia económica humana— es el mismo error, solo que disfrazado. ¿Qué es lo que realmente hace la producción? En 1803, Jean-Baptiste Say hizo una observación tan simple que los economistas han dedicado dos siglos a malinterpretarla: la producción es la fuente del poder adquisitivo. Al producir algo valioso, se generan ingresos que crean demanda de otros bienes. La oferta y la demanda no son mecanismos independientes que puedan desalinearse permanentemente en toda una economía. La nueva capacidad productiva no destruye la demanda, sino que la transforma, la crea y la canaliza hacia bienes y servicios que antes no existían. Por eso, el desplome de la agricultura, que pasó de representar el 40 % de la fuerza laboral estadounidense en 1900 a menos del 2 % en la actualidad, no generó desempleo permanente para el 38 % de la población. Estos trabajadores se convirtieron en enfermeros, programadores, pilotos, terapeutas, baristas y diseñadores de UX: profesiones que apenas existían o que ni siquiera existían cuando sus bisabuelos araban los campos. El aumento de la productividad gracias a la mecanización generó ingresos y tiempo para desear nuevos bienes, y los mercados canalizaron la mano de obra hacia la satisfacción de esos deseos. El cajero automático lo confirma. Cuando llegaron los cajeros automáticos, la opinión generalizada era que el empleo de cajeros bancarios se desplomaría: ¿para qué pagar a un humano por hacer lo que una máquina hace de forma más económica y las 24 horas? Lo que realmente sucedió fue que la reducción de los costos operativos por sucursal hizo rentable abrir muchas más, y el empleo de cajeros aumentó durante décadas después de la introducción del cajero automático. Los empleados ascendieron en la cadena de valor, gestionando relaciones, hipotecas y decisiones que requerían criterio y responsabilidad. El factor humano, como siempre, demostró ser más flexible de lo que los profetas habían imaginado. El problema de la rendición de cuentas del que nadie habla La versión más seria del argumento del desempleo provocado por la IA reconoce la historia y afirma: esta vez la máquina no solo reemplaza el trabajo físico o las tareas específicas, sino la inteligencia general: el pensamiento creativo y adaptativo que absorbió a los trabajadores desplazados en cada ola anterior. No quedará ningún lugar adonde ir. Este argumento tiene una lógica superficial que se desmorona bajo presión, pero no por las razones que se suelen esgrimir. El problema no radica simplemente en que las necesidades humanas sean infinitas, ni en que surjan nuevas industrias —aunque ambas afirmaciones sean ciertas—. El problema de fondo es que el argumento malinterpreta lo que realmente se negocia en los mercados. Los mercados no solo distribuyen la capacidad cognitiva, sino también la responsabilidad. Cuando un cirujano opera, pone en juego su reputación, su licencia y su sustento. Cuando un emprendedor lanza un producto, invierte su capital en una decisión acertada sobre lo que la gente quiere. Cuando un abogado asesora a un cliente, su futuro profesional depende de acertar. Este ciclo de consecuencias no es casual; es la forma en que los mercados generan señales fiables y comportamientos predecibles. Los precios tienen significado precisamente porque quienes los fijan pueden perder si se equivocan. Una IA no tiene ningún interés en el resultado. No puede ser arruinada. No tiene una reputación que se fortalezca con el tiempo ni un capital que se evapore ante una mala decisión. Esto no es una preferencia sentimental por la calidez humana, sino una característica estructural de la vida económica que la IA no puede replicar, porque la replicación requeriría que la IA asumiera las consecuencias, lo que implica poseer bienes y sufrir pérdidas, lo cual plantea un conjunto de preguntas diferente y mucho más interesante. Hasta que se supere ese umbral, la relación de responsabilidad entre un profesional y un cliente, un médico y un paciente, o un empresario y un mercado conserva un valor económico irreductible. No es un vestigio que el crecimiento de la productividad acabará eliminando; es una carga. A esto se suma que el deseo humano de bienes y servicios con auténtica autoría humana —artesanía, no solo producción— tiende a aumentar a medida que la automatización hace que lo genérico sea abundante. Cuanto más perfectos, fluidos y optimizados sean los resultados que produzca la IA, más personas estarán dispuestas a pagar un precio superior por la alternativa imperfecta, hecha por humanos. Esto ya se observa en la comida, el mobiliario, la música y la ropa. La escasez de humanos no será un problema. La verdadera amenaza no es la automatización, sino el monopolio. Si bien el pánico por el desempleo es en gran medida un fantasma, existe un peligro real dentro de la revolución de la IA, y es precisamente el que los defensores del libre mercado están mejor posicionados para señalar, porque todos los demás lo confunden constantemente con su opuesto. Consideremos lo que le sucedió a internet. Se construyó sobre protocolos abiertos y una arquitectura descentralizada, un auténtico bien común. Luego, gradualmente, se fue cerrando: regulaciones de privacidad de datos que solo las grandes empresas dominantes podían permitirse implementar , leyes de propiedad intelectual extendidas y utilizadas como arma para impedir la interoperabilidad, requisitos de licencia que elevaron el umbral para los nuevos participantes mientras dejaban intactas a las empresas ya establecidas. El resultado es una economía digital dominada por cinco plataformas que utilizan sus relaciones regulatorias para neutralizar la competencia con mayor eficacia que cualquier monopolio jamás gestionado únicamente mediante el poder de mercado. La misma estrategia se está aplicando ahora mismo en la IA, y a un ritmo acelerado. La Ley de IA de la UE, presentada como un marco de seguridad, establece una estructura de cumplimiento escalonada que impone costes a los nuevos participantes, mientras que los actores establecidos los absorben con facilidad. El propio instituto de investigación de la UE, CEPS, estimó que establecer un sistema de gestión de calidad que cumpla con la normativa para un único producto de IA de alto riesgo podría costar a una pequeña empresa hasta 330.000 € , una cantidad insignificante para OpenAI o Google, pero una carga que podría acabar con una empresa emergente en Varsovia o Lisboa. En Estados Unidos, OpenAI multiplicó por casi siete su gasto en lobby federal en un solo año , mientras que más de 460 organizaciones presionaron al Congreso sobre IA solo en 2024 ; la inmensa mayoría de ellas, empresas con poder de decisión y con los recursos necesarios para moldear las normas que surjan a su favor. Esta es la lógica habitual de la captura regulatoria: utilizar el discurso de la seguridad pública para crear una barrera, y luego cobrar el peaje. Cuando el Estado se convierte en el mecanismo para determinar quién puede desarrollar e implementar la IA, el resultado no es un mercado competitivo que distribuya las ganancias de manera equitativa, sino un cártel con el sello del gobierno. El desempleo que se derivaría de ese escenario no se debería a que las máquinas fueran demasiado productivas, sino a leyes que impidieran por completo el acceso de las personas a ellas. Lo que realmente deberíamos exigir El temor al desempleo provocado por la IA es comprensible, al igual que lo era el temor de los luditas: identifica correctamente una disrupción real, pero extrae una conclusión política errónea. Los luditas querían destruir los telares. El equivalente actual es exigir regímenes de licencias de IA, evaluaciones de impacto obligatorias, restricciones de computación y marcos de responsabilidad diseñados por las empresas dominantes para perpetuar la jerarquía actual. Estas políticas no frenarán la disrupción, sino que determinarán quién se beneficia de ella. La alternativa no es un optimismo ingenuo que crea que los mercados lo resolverán todo sin problemas. La transición tendrá costos reales, y algunos recaerán sobre quienes no cuentan con los recursos para absorberlos fácilmente. Sin embargo, la solución no es restringir la tecnología, sino eliminar cualquier otra barrera que impida la adaptación. Las leyes de licencias profesionales que impiden a los trabajadores acceder a nuevos campos, los monopolios de acreditación que limitan el acceso a profesiones enteras y las regulaciones urbanísticas y de vivienda que impiden a las personas mudarse a donde surgen nuevas oportunidades son algunos de los puntos de fricción donde la intervención política perjudica a las personas durante una transición tecnológica, y son precisamente estos problemas los que merecen nuestra lucha. Más allá de eso, el desarrollo de IA de código abierto merece una defensa enérgica, no como una preferencia técnica, sino como una cuestión de libertad económica. Una IA concentrada, propietaria y vinculada al Estado es el escenario que debería preocuparnos. Una IA distribuida, competitiva y accesible —del tipo que permite a un pequeño emprendedor en Budapest o Bangalore crear algo que compita con una empresa dominante de Silicon Valley— es el escenario donde la Ley de Say se cumple, donde se crea nuevo poder adquisitivo, se descubren nuevas industrias y surgen nuevos roles para el trabajo humano desde la base, en lugar de ser asignados desde arriba. La máquina no es la amenaza, sino la jaula que la rodea. Y ahora mismo, quienes más advierten sobre el peligro de la IA son quienes más activamente construyen esa jaula. ****Attila Rebak es un profesional de los mercados de capitales con más de 30 años de experiencia en gestión de inversiones.