Expertos Alertan que la IA Sustituirá el 80% del Trabajo Actual, con una Nueva Forma de Repartir la Riqueza

¿Qué pasa cuando una máquina empieza a hacer parte del trabajo de una oficina, pero el dinero extra no llega a la mesa de quienes temen quedarse afuera? Esa es la pregunta que ya salió del laboratorio y entró de lleno en la política, el empleo y la vida cotidiana.

Según Reuters, Donald Trump dijo que espera que las empresas de inteligencia artificial devuelvan parte de la riqueza que generen al público. El presidente planea reunirse con entre 12 y 15 ejecutivos de firmas como OpenAI, Meta, Anthropic y Google para discutir ese posible reparto.

El hallazgo de fondo no es solo político. Revela que la IA ya no se ve como una promesa lejana, sino como una pieza clave del nuevo engranaje económico. El problema, señalan varios expertos, es que la inversión masiva en centros de datos todavía no se refleja con claridad en el crecimiento de la economía de Estados Unidos, aunque eso no significa que no esté creando valor.

Ahí aparece la clave del debate: si la IA es una nueva central de riqueza, quién controla el interruptor que reparte esa energía. La discusión no gira solo en torno a cuánto dinero producirán los algoritmos, sino sobre qué cableado social llevará ese beneficio hacia millones de personas.

La analogía doméstica ayuda a entenderlo. Durante décadas, el petróleo fue como un pozo del que salía un recurso físico. La IA, en cambio, se parece más a una casa con un sistema eléctrico nuevo: una vez instalado, puede encender luces en todas las habitaciones, pero también dejar sectores enteros sin trabajo si solo unos pocos manejan el tablero.

Eso explica por qué gana fuerza la idea de un fondo público. La propia OpenAI propuso hace poco un mecanismo inspirado en el modelo soberano de Noruega, donde el Estado invierte en un recurso estratégico y luego distribuye parte de los beneficios. En este caso, la “materia prima” no sería el petróleo, sino las acciones de empresas de IA.

No todos creen que ese mecanismo alcance.

El trabajo como pieza más frágil del sistema

La preocupación tiene base concreta. Una encuesta de Reuters e Ipsos mostró que el 53% de los estadounidenses teme que la IA provoque la pérdida de empleo en su hogar. Y un 73% expresa preocupación por el uso creciente de esta tecnología.

Ese dato funciona como un termómetro social. Si la IA se percibe como una máquina que abarata tareas, pero encarece la incertidumbre, su popularidad seguirá siendo baja. Trump parece leer ese clima cuando plantea que repartir beneficios podría enriquecer a la población y, al mismo tiempo, volver más aceptable a la tecnología.

Algunos escenarios son más duros. Vinod Khosla predijo que la IA podría asumir hasta el 80% del trabajo económicamente valioso que hoy hacen los humanos. Y desde el sector también ya se habla de automatización de oficina a gran escala, como recogió Fortune.

Frente a eso, surgieron propuestas más agresivas. Una es igualar la fiscalidad de las ganancias de capital con la de los salarios. Otra es aplicar desde 2030 un impuesto del 20% por “token” (unidad básica de procesamiento de IA) sobre los ingresos ligados al cómputo automatizado y a la sustitución de trabajadores.

Qué puede cambiar en la vida diaria

La aplicación práctica de ese mecanismo sería directa. Primero, esos fondos servirían para cubrir desempleo y amortiguar el golpe de la automatización. Después, podrían abaratar servicios básicos que la propia IA ayude a producir, como sanidad, educación personalizada o asistencia legal.

La discusión, en el fondo, ya no es si la IA generará riqueza. La pieza clave ahora es decidir si ese nuevo motor funcionará como una caja fuerte para unos pocos o como una red eléctrica capaz de iluminar más de una casa.

Sofía Sicilia

Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.