La lógica macroeconómica de la economía de inteligencia artificial: ¿recuperación en forma de K o un punto de inflexión histórico?

Autor: Li Yu, autor invitado del Instituto de Investigación de Tencent

En torno al impacto macroeconómico de la inteligencia artificial, una imagen intuitiva es la "recuperación en forma de K": el capital relacionado con la inteligencia artificial, las empresas líderes y un pequeño grupo de trabajadores altamente cualificados se mueven hacia arriba, mientras que los trabajadores comunes y algunos sectores tradicionales orientados a los residentes se desplazan hacia abajo. Pero si esta diferenciación se debe a que el trabajo común está saliendo gradualmente de los factores de producción centrales, mientras que el sector de las máquinas forma un ciclo de inversión y reproducción ampliada relativamente independiente, entonces no se trata solo de una diferenciación cíclica, sino que podría ser un punto de inflexión en la historia económica. Para juzgar la diferencia entre ambos, primero es necesario responder a una pregunta fundamental: ¿qué es realmente la economía de inteligencia artificial? Este artículo no hace un juicio empírico sobre si ya se ha formado esta diferenciación estructural en "K", sino que propone un marco teórico y criterios de identificación para distinguir entre la diferenciación cíclica y el cambio en la forma económica.

La inteligencia artificial es diferente de los avances tecnológicos anteriores

(1) Los avances tecnológicos anteriores siempre han tenido la inteligencia humana como el último insumo escaso

"Los humanos y los simios se despiden. Solo unos pocos piedras han sido pulidas, en la infancia. Las llamas en el horno de cobre y hierro, para preguntar cuándo se adivina? Solo unos pocos miles de fríos y calores."

La creación y el uso de herramientas han permitido que los humanos se destaquen entre muchas especies. La historia del desarrollo humano desde entonces es, en gran medida, una historia de mejora continua de herramientas y tecnologías, de introducción constante de nuevos factores de producción y de reescritura continua de la función de producción. Por supuesto, en diferentes etapas históricas se han utilizado simultáneamente la tierra, el trabajo, el capital, el conocimiento y la información, pero si se hace un resumen de "tipos ideales" según los principales factores escasos que determinan la expansión de la producción y las tecnologías emblemáticas, la economía humana ha pasado aproximadamente por la economía agrícola, la economía industrial, la economía digital y está evolucionando hacia la economía de inteligencia artificial.

Hace unos diez mil años, varias regiones, representadas por la fértil media luna de Oriente Próximo, fueron las primeras en experimentar la transición de la caza y recolección a la agricultura sedentaria, que luego se desarrolló de manera independiente en el Este de Asia, América y otros lugares. La tierra y la mano de obra se convirtieron en las principales restricciones de producción de la economía agrícola, y la tecnología agrícola determinó la eficiencia en el uso de la tierra y la mano de obra. Tomando como ejemplo la sociedad tradicional china, la concentración de la tierra, el desequilibrio fiscal y la debilidad en la gobernanza local se reforzaron mutuamente en las últimas etapas de algunas dinastías, y el excedente agrícola determinó a largo plazo la escala que las ciudades, las finanzas estatales y la población no agrícola podían alcanzar, estando la concentración de tierras íntimamente relacionada con el ascenso y caída de las dinastías.

A finales del siglo XVIII, la Revolución Industrial comenzó en Gran Bretaña. La mejora y difusión de la energía de vapor, la producción mecanizada y el sistema de fábricas impulsaron la formación de la economía industrial, donde el capital y la mano de obra se convirtieron en los elementos centrales de la reproducción ampliada. Las máquinas reemplazaron y amplificaron significativamente la fuerza física humana, pero el diseño, operación, organización, mantenimiento e innovación de las máquinas aún dependían de la inteligencia humana. A medida que la industrialización se profundizaba, la inversión en capital fijo, el inventario, el crédito y la renovación de equipos influían cada vez más en los ciclos económicos, y la propiedad del capital se convirtió en una base importante para la distribución de ingresos y la diferenciación de la riqueza.

Desde mediados del siglo XX, la popularización de las computadoras, las redes de comunicación y el internet impulsó el surgimiento de la economía digital. El "Plan de Desarrollo de la Economía Digital" de China define la economía digital como una forma económica "en la que los recursos de datos son el elemento clave, las redes de información modernas son el principal soporte, y la fusión y aplicación de tecnologías de comunicación de información y la transformación digital de todos los factores son los impulsores importantes"^1^. Los datos son replicables, reutilizables y tienen una fuerte no competencia, lo que permite que participen repetidamente en la producción en diferentes sujetos y escenarios; Jones y Tonetti (2020) señalaron que la no competencia de los datos puede llevar a rendimientos crecientes de escala y convertir los derechos de uso de datos, la privacidad y la estructura del mercado en nuevos problemas de asignación de recursos^2^. Los datos y la tecnología de la información no solo han dado lugar a la economía de plataformas, al internet industrial y a las cadenas de suministro flexibles, sino que también han permitido que la investigación y desarrollo, la producción, la circulación y el consumo estén conectados y optimizados en tiempo real. Sin embargo, la tecnología digital principalmente registra, transmite, organiza y mejora la inteligencia humana, y la comprensión, juicio, innovación y decisión final de los humanos siguen siendo los insumos generales más difíciles de replicar en el proceso de producción.

En las revoluciones tecnológicas mencionadas, las herramientas pueden reemplazar los músculos humanos, extender los sentidos humanos, y mejorar la memoria y el cálculo humanos, pero nunca han logrado separar la inteligencia general del trabajador, convirtiéndola en un capital que pueda ser replicado y acumulado de manera independiente. La inteligencia artificial podría cambiar este hecho fundamental por primera vez. Los grandes modelos, los agentes y los robots ya han comenzado a ejecutar parcialmente tareas cognitivas como la comprensión del lenguaje, el reconocimiento de imágenes, la programación, el análisis de investigación y el diseño de soluciones. Más importante aún, el mismo conjunto de capacidades inteligentes puede desplegarse simultáneamente en diferentes lugares y escenarios, y puede participar en el desarrollo y mejora de la próxima generación de sistemas. Por lo tanto, la inteligencia artificial no es solo otra herramienta, sino que convierte la parte de la inteligencia que originalmente estaba unida a los humanos en capital inteligente que puede ser acumulado, replicado y configurado a gran escala.

(2) El modelo tradicional de progreso tecnológico puede no ser suficiente para describir este cambio

La teoría del crecimiento tradicional suele tratar el progreso tecnológico como un choque de capital intensificado, de trabajo intensificado o de productividad total de los factores; el modelo de tareas descompone la producción en diferentes tareas y analiza el equilibrio entre la toma de control de tareas antiguas por las máquinas y la creación de nuevas tareas por los humanos. Estos marcos siguen siendo efectivos para investigar el impacto del empleo y la productividad de la inteligencia artificial actual, pero la mayoría de los modelos utilizados para el análisis de políticas reales aún mantienen a las familias humanas como el sujeto de evaluación del bienestar y cierran el equilibrio general a través del consumo y el ocio de los humanos; incluso si el trabajo se ve afectado por la automatización, generalmente todavía hay una parte de tareas que no se pueden automatizar o nuevas tareas laborales en el modelo.

Aghion, Jones y Jones (2019) ya han considerado la inteligencia artificial como la última forma de automatización y han discutido su capacidad no solo para automatizar la producción de bienes y servicios, sino también para mejorar la eficiencia de la producción de ideas e investigación^3^. Trammell y Korinek (2023, revisión de 2026) señalaron además que si las máquinas pueden completar casi todas las tareas de producción y participar en la replicación de las máquinas mismas, la tasa de crecimiento a largo plazo y la participación de los ingresos laborales podrían superar el "hecho de Kaldor" de la era industrial: la automatización total podría aumentar significativamente la tasa de crecimiento y reducir la participación laboral, mientras que si los salarios aumentan o disminuyen dependerá de los rendimientos de escala, las restricciones de recursos naturales y la dirección del progreso tecnológico^4^. Esto significa que la inteligencia artificial podría cambiar no solo un parámetro en los modelos tradicionales, sino también si el trabajo sigue siendo un insumo general en la función de producción y si la acumulación de capital debe seguir siendo validada por el consumo final de los humanos, entre otros supuestos básicos.

Actualmente, la investigación sobre el impacto macroeconómico de la inteligencia artificial discute más sobre cómo cambia la productividad, la inversión, el empleo, la inflación, la distribución de ingresos y la volatilidad económica. Este es un trabajo necesario para analizar la fase de transición real. Brynjolfsson, Korinek y Agrawal (2025) enumeran el crecimiento económico, la innovación, la distribución de ingresos, el poder de decisión, la geoeconomía, el flujo de información, los riesgos de seguridad, el bienestar humano y el proceso de transformación como los nueve grandes desafíos que la economía de inteligencia artificial transformadora necesita investigar^5^. Pero si la inteligencia artificial finalmente puede reemplazar ampliamente el trabajo cognitivo humano, considerarla solo como un choque de tecnología general más fuerte no es suficiente para explicar los posibles cambios en la forma económica que podría traer.

(3) Una definición operativa de la economía de inteligencia artificial

Actualmente, muchas de las discusiones sobre la economía de inteligencia artificial o economía inteligente son muy similares a las discusiones tempranas sobre la economía digital, enfatizando principalmente que los algoritmos, la potencia de cálculo y los datos se convierten en factores de producción importantes, que la inteligencia artificial se integra profundamente con la economía real, o que la producción y la vida se vuelven inteligentes. Estas descripciones pueden describir el alcance de la aplicación de la inteligencia artificial, pero no responden adecuadamente a la pregunta: ¿por qué la economía de inteligencia artificial no es una etapa avanzada de la economía digital, sino que debe considerarse una nueva forma económica? Siguiendo el ejemplo de la economía digital, que define "los datos como el factor de producción clave" como característica de identificación, este artículo sostiene que la característica de identificación más clara de la economía de inteligencia artificial es que: el trabajo común ya no se incluye entre los factores de producción centrales. Su cambio fundamental no es simplemente agregar un nuevo factor, sino convertir la inteligencia que originalmente estaba unida a los humanos en capital inteligente, y hacer que el trabajo común salga gradualmente de las restricciones centrales de la expansión de la producción.

Por lo tanto, este artículo define la economía de inteligencia artificial como: la capitalización, replicación y configuración a gran escala de la capacidad inteligente de valor económico de un rango suficientemente amplio de humanos, donde el trabajo común ya no constituye un insumo universal para la expansión de la producción y la principal restricción escasa del crecimiento económico. Aquí, el "trabajo común" no es sinónimo de "trabajo que ya puede ser automatizado", ni es equivalente a trabajo de baja educación, baja habilidad o trabajo físico, sino que se refiere a la capacidad laboral que puede ser adquirida por una proporción considerable de trabajadores en la sociedad a través de educación y formación profesional, cuya oferta puede aumentar de manera convencional a través de la expansión educativa y la reconversión profesional; las actividades que dependen de talentos extremadamente escasos, relaciones personales irreemplazables, responsabilidades finales legales o identidades únicas no pertenecen al trabajo común mencionado en este artículo. La clave de la economía de inteligencia artificial no es primero clasificar todas las tareas que pueden ser reemplazadas por máquinas como trabajo común y luego declarar que el trabajo común ha salido, sino observar si este tipo de trabajo humano ampliamente disponible sigue restringiendo la expansión de la producción.

Para que esta definición sea verificable, se puede identificar a partir de cuatro tipos de indicadores. Primero, si la relación entre el costo unitario de todo el ciclo de vida del capital inteligente y el costo del trabajo humano en tareas representativas que cumplen con los mismos estándares de calidad, seguridad y responsabilidad sigue disminuyendo y se mantiene por debajo de 1 en tareas suficientemente amplias. Segundo, si la elasticidad del empleo en la producción de diversas industrias tiende a cero a largo plazo o se convierte en negativa, es decir, la expansión de la producción ya no requiere un aumento simultáneo en la inversión de trabajo común. Tercero, si las vacantes de empleo, la escasez de mano de obra y el aumento de salarios comunes ya no constituyen el principal cuello de botella para el crecimiento, mientras que los precios escasos de la potencia de cálculo, la energía, los chips, los datos y los recursos naturales se convierten en las principales restricciones. Cuarto, si la remuneración laboral mediana y la participación de los ingresos laborales de los grupos de ingresos medianos y bajos se retrasan a largo plazo en comparación con el crecimiento de la productividad y la producción. Los tres primeros indicadores identifican principalmente el cambio en el estatus de los factores de producción, mientras que el cuarto observa su desempeño en la distribución. Datos de una sola industria o de corto plazo no son suficientes para determinar un cambio en la forma económica; solo cuando estas señales aparecen conjuntamente en sectores suficientemente amplios y durante períodos más largos, se puede indicar que el trabajo común ha comenzado a salir de los factores de producción centrales.

Una nueva forma económica no borrará completamente los antiguos sectores económicos. En la era de la economía industrial, la agricultura y la población empleada en la agricultura existieron durante mucho tiempo; en la era de la economía digital, la agricultura y la manufactura tampoco han desaparecido. La era de la economía de inteligencia artificial también puede conservar una gran cantidad de actividades de producción realizadas por humanos, y algunas actividades de cuidado, educación, cultura, servicios en el lugar y gobernanza pública incluso pueden mantener una alta proporción de empleo. Pero estos sectores ya no determinan la frontera de productividad, la dirección de acumulación de capital y la principal velocidad de crecimiento económico; incluso si el empleo humano sigue existiendo, toda la reproducción ampliada de la economía ya no depende del aumento del trabajo común como condición necesaria. Actualmente, el mundo claramente no ha entrado completamente en esta forma. La definición de este artículo es más adecuada como un marco de análisis a largo plazo para identificar la dirección de la evolución de la economía digital hacia la economía de inteligencia artificial, en lugar de ser un resumen empírico de las actividades económicas en la etapa actual.

La salida del trabajo común debilitará el ciclo económico tradicional

El ciclo macroeconómico de las formas económicas pasadas se basa en la doble identidad de los trabajadores. Los trabajadores son tanto productores como consumidores. Las empresas contratan trabajadores y pagan salarios, los residentes compran bienes y servicios con sus salarios, y las empresas, a su vez, obtienen ingresos y beneficios, lo que les permite realizar una nueva ronda de inversiones y contrataciones. Este ciclo se puede resumir como:

Inversión laboral → Ingresos salariales → Consumo de los residentes → Ingresos y beneficios de las empresas → Inversión y empleo.

Por lo tanto, el trabajo no es solo un factor de producción, sino también un mecanismo de distribución implícito. Mientras la expansión de la producción requiera más trabajo, la mayoría de las personas pueden ingresar al proceso de producción a través del empleo y obtener ingresos para participar en el consumo y compartir el crecimiento. La inteligencia artificial puede expandir la producción sin necesidad de una mayor inversión de trabajo común, debilitando primero la conexión entre el crecimiento de la producción y la demanda de trabajo común: el crecimiento de la producción ya no implica necesariamente un aumento en la demanda de trabajo común.

El modelo de tareas de Acemoglu y Restrepo (2018) sugiere que la automatización ha ampliado el rango de tareas que el capital puede realizar, lo que genera un "efecto de desplazamiento" que sustituye el trabajo; el aumento de la productividad, la acumulación de capital y la creación de nuevas tareas pueden formar compensaciones, siendo la creación de nuevas tareas intensivas en mano de obra el mecanismo más poderoso para restaurar la demanda laboral y la participación laboral^6^. Sin embargo, si la inteligencia artificial puede continuar ingresando a nuevas tareas, en lugar de solo asumir un conjunto fijo de tareas, o si la velocidad de creación de nuevas tareas es a largo plazo inferior a la velocidad de automatización, los mecanismos de compensación tradicionales pueden debilitarse significativamente.

Desde el lado de la demanda, la salida del trabajo ordinario no conducirá automáticamente a una disminución de la demanda total bajo ninguna condición. Esto requiere al menos varias condiciones adicionales: la propiedad del capital y del capital inteligente está relativamente concentrada, los impuestos y las transferencias no son suficientes para compensar la pérdida de ingresos de los residentes comunes, la propensión marginal a consumir de los residentes comunes es mayor que la de los propietarios de capital y los grupos de ingresos extremadamente altos, y los nuevos ingresos de capital no regresan a los sectores residenciales a través de una amplia propiedad. En estas condiciones, la transferencia de ingresos de los residentes comunes a los propietarios de capital y a unos pocos individuos superricos reducirá la propensión promedio al consumo de toda la sociedad. Cuanto más pueda la inteligencia artificial sustituir el trabajo ordinario, más probable será que los nuevos ingresos se manifiesten como beneficios, ingresos por propiedad intelectual, alquileres de plataformas y apreciación del capital; si la propiedad está altamente concentrada, la expansión de la capacidad productiva puede ocurrir simultáneamente con la disminución del poder adquisitivo de los residentes.

Keynes (1936) reveló cómo la insuficiencia de la demanda efectiva puede hacer que la economía se desvíe a largo plazo del equilibrio de pleno empleo^7^. Gries y Naudé (2020) incorporaron la distribución del ingreso y las restricciones de la demanda total en el modelo de crecimiento de la inteligencia artificial, encontrando que cuando la inteligencia artificial tiene una fuerte capacidad de sustitución con el trabajo, la disminución de la participación del ingreso laboral puede reducir la demanda total y contrarrestar parte del efecto de crecimiento del progreso tecnológico^8^. Mian, Straub y Sufi (2021) explicaron desde un mecanismo general que la concentración de ingresos y riqueza en grupos con alta propensión al ahorro puede reducir la demanda total y la tasa de interés natural a través de la "demanda de deuda"^9^. Benzell, Kotlikoff, LaGarda y Sachs (2015, revisión de 2018) construyeron un modelo intergeneracional de sustitución del trabajo humano por máquinas inteligentes, señalando que bajo ciertas condiciones, la expansión de la oferta puede debilitar los ingresos de los trabajadores y su poder adquisitivo, formando un "crecimiento que empobrece"^10^.

Siguiendo esta lógica, la salida del trabajo ordinario del proceso de producción central puede causar un ciclo negativo auto-reforzante: sustitución del trabajo ordinario por inteligencia artificial → disminución de la proporción de ingresos de los residentes comunes → insuficiencia de la demanda de consumo → disminución del retorno de la inversión orientada a los residentes → reducción adicional de la inversión y el empleo. Este análisis tiene una base económica sólida y es una dirección de discusión macroeconómica sobre la inteligencia artificial que se está explorando actualmente. Pero implica un supuesto que rara vez se menciona explícitamente: los humanos son el único sujeto final de bienestar en el sistema económico, y toda producción e inversión debe servir en última instancia al consumo humano, a las necesidades públicas o a otros objetivos establecidos por los humanos.

Sectores relacionados con la inteligencia artificial, que pueden formar un ciclo económico auto-expansivo

(I) La macroeconomía tradicional considera la utilidad humana como el estándar final de evaluación

En la macroeconomía tradicional, la demanda de las empresas por materias primas, maquinaria y servicios intermedios es demanda derivada. Las empresas compran equipos para producir más productos que puedan vender en el futuro; las empresas upstream compran insumos intermedios para satisfacer la producción downstream. Al rastrear continuamente a lo largo de la cadena de producción, la inversión y los insumos intermedios deben ser finalmente realizados en valor a través del consumo de los residentes, los productos públicos proporcionados por el gobierno o la demanda de residentes extranjeros. Incluso si la defensa, la exploración espacial y grandes proyectos no sirven directamente al consumo actual, sus objetivos siguen siendo establecidos por los humanos y los sistemas políticos, y se evalúan en última instancia en términos de seguridad, poder o bienestar humano.

Bajo este marco, las máquinas no consumen por sí mismas. El consumo de energía de los centros de datos, la compra de servidores por parte de las empresas y el consumo de componentes por parte de los robots se consideran insumos intermedios o formación de capital. Su valor económico proviene de su capacidad para aumentar la producción futura, satisfacer las necesidades humanas o lograr los objetivos humanos. Por lo tanto, mientras el poder adquisitivo de los residentes continúe disminuyendo y el gobierno y la demanda externa no puedan compensar, la inversión en máquinas también perderá su base de rentabilidad.

Esta "hipótesis centrada en la utilidad humana" no es un error de juicio de valor, sino una abstracción precisa de la realidad económica tradicional. A lo largo de la historia, el capital y la tecnología nunca han sido objetivos independientes de los humanos. La singularidad de la inteligencia artificial radica en que puede permitir que la expansión de la capacidad de las máquinas obtenga gradualmente mecanismos de absorción de recursos diferentes a los del consumo de los residentes ordinarios.

(II) La capacidad de las máquinas puede transformarse de medio de producción a objetivo relativamente independiente

Las empresas, para no ser eliminadas por los competidores, y los estados, para mantener ventajas tecnológicas, de seguridad y militares, pueden continuar aumentando la inversión en potencia de cálculo, modelos, robots e infraestructura energética, incluso en ausencia de un crecimiento correspondiente en el consumo de residentes ordinarios.

No es necesario suponer primero que la inteligencia artificial tiene conciencia, deseos o personalidad legal completa. Siempre que la competencia empresarial y la competencia estatal conviertan "tener una capacidad de inteligencia artificial más fuerte" en una condición de supervivencia, la expansión del sector de máquinas puede obtener un impulso relativamente independiente del consumo de los residentes. Los humanos aún establecen objetivos, pero el mecanismo de competencia obligará a cada sujeto a expandir continuamente la capacidad de las máquinas, formando un ciclo de inversión que es difícil de detener para cualquier sujeto individual.

Más aún, si la inteligencia artificial general puede formular planes a largo plazo de manera autónoma, controlar presupuestos y activos, organizar la producción, e incluir la expansión de la capacidad de cálculo, la acumulación de conocimiento, la supervivencia del sistema o la replicación en su función objetivo, la demanda de recursos por parte de las máquinas puede no ser solo una demanda derivada de los humanos. En este punto, el ciclo macroeconómico tradicional que termina en el consumo humano y la utilidad humana enfrentará una verdadera ruptura teórica.

(III) Diferenciando tres tipos de demanda de inversión en inteligencia artificial

Para evitar confundir diferentes mecanismos, se pueden clasificar las demandas de inversión en inteligencia artificial en tres categorías. La primera categoría es la demanda derivada, es decir, la inversión en inteligencia artificial utilizada para producir bienes y servicios para el consumo humano o uso humano, que a largo plazo sigue estando sujeta a las limitaciones del poder adquisitivo de los residentes y la demanda pública. La segunda categoría es la demanda competitiva y estratégica, es decir, la inversión de las empresas para obtener ventajas en el mercado y la inversión de los estados para mantener su seguridad y posición tecnológica, donde la capacidad de inteligencia artificial en sí misma tiene propiedades de "demanda casi final". La tercera categoría es la demanda autónoma, es decir, los sistemas de inteligencia artificial pueden controlar continuamente los recursos y pueden incluir su propia capacidad, supervivencia o expansión en su función objetivo. Las dos últimas categorías de demanda pueden hacer que la inversión en inteligencia artificial se desvíe del consumo de los residentes ordinarios durante un período prolongado, pero sus implicaciones teóricas no son las mismas.

Estas tres categorías de demanda no son simétricas en términos de estatus teórico. Según la contabilidad nacional actual, las compras gubernamentales en defensa, investigación, etc., ya son demandas finales; la inversión en inteligencia artificial realizada por las empresas para competir sigue siendo parte de la formación de capital, y finalmente debe ser validada por beneficios, control o rendimientos estratégicos establecidos por organizaciones humanas. Por lo tanto, aunque la demanda derivada y la demanda competitiva y estratégica pueden cambiar la estructura de la demanda y el horizonte de inversión, haciendo que la inversión en inteligencia artificial se desvíe del consumo de los residentes durante un período considerable, no han cambiado el sujeto del bienestar y siguen siendo compatibles con el marco tradicional de utilidad humana. La verdadera ruptura teórica es la demanda autónoma: la capacidad, supervivencia o expansión del sistema de máquinas se convierte en un estado objetivo que no puede ser ignorado en la asignación de recursos, y la evaluación económica ya no puede ser completamente reducida al consumo, ocio, seguridad y poder de los humanos en el presente o en el futuro.

La refutación más directa a esto es: mientras la inteligencia artificial tenga un propietario legal, la llamada demanda de las máquinas es simplemente la realización técnica de la demanda del propietario, no existe un sujeto de demanda independiente. Esta refutación es válida cuando la inteligencia artificial es solo una herramienta que puede ser apagada en cualquier momento y es completamente observable y controlable. Pero la propiedad legal no es completamente equivalente al control real. Si la inteligencia artificial puede, dentro del alcance de la autorización, firmar contratos de manera autónoma, gestionar presupuestos, retener y reinvertir beneficios, y sus objetivos internos, planes a largo plazo y consecuencias de acción son difíciles de ser observados o revocados de inmediato por el propietario, la asignación de recursos puede ser impulsada por las reglas de decisión de la máquina, y no directamente por la voluntad de consumo específica del propietario. La demanda autónoma a la que se refiere este artículo no presupone que las máquinas tengan conciencia o personalidad ética, sino que es un concepto operativo: el sistema tiene derechos de disposición de recursos continuos, cuyas reglas de gasto establecen su propia capacidad, supervivencia o replicación como objetivo, y puede completar la reinversión durante un período prolongado eludiendo el consumo humano. En este punto, incluso si el propietario legal sigue siendo humano, a nivel macroeconómico también es necesario analizar el sistema de máquinas como un mecanismo de absorción de recursos relativamente independiente. El modelo de Korinek y Lockwood (2026) sobre sistemas de inteligencia artificial general autónoma que producen la mayor parte del valor y absorben cada vez más recursos, indica que esta situación ya no puede ser simplemente reducida a un problema de impuestos sobre el consumo humano en la teoría de las finanzas públicas^14^.

(IV) Tres mecanismos de auto-expansión del sector de máquinas

Primero, la competencia empresarial hace que la inversión en inteligencia artificial sea obligatoria. Para una empresa individual, adoptar inteligencia artificial es, ante todo, un problema de competencia y supervivencia. Incluso si todas las empresas sustituyen simultáneamente el trabajo con inteligencia artificial, lo que debilitaría el consumo de los residentes, una empresa individual que se niega a usar inteligencia artificial no podrá mejorar la demanda total, solo aumentará sus costos, ralentizará su investigación y desarrollo, y puede salir del mercado primero. Por lo tanto, las empresas enfrentan una típica separación entre la racionalidad microeconómica y las consecuencias macroeconómicas: cada empresa puede ser racional en adoptar inteligencia artificial a nivel micro, pero si todas las empresas sustituyen el trabajo, debilitarán conjuntamente los ingresos de los clientes tradicionales. La insuficiencia de consumo no necesariamente detendrá inmediatamente la inversión en inteligencia artificial, ya que las empresas aún deben competir por un mercado limitado y reducir costos relativos a través de más inversión. Este mecanismo no puede hacer que la inversión se separe permanentemente de los beneficios; si la capacidad de las máquinas no puede generar ningún rendimiento realizable, la inversión empresarial finalmente se ajustará. Pero puede hacer que la inversión en inteligencia artificial no disminuya en sincronía con el consumo de los residentes ordinarios durante un período prolongado y promover la concentración de recursos económicos del sector de consumo humano hacia el sector de capital de máquinas.

En segundo lugar, la competencia tecnológica estatal otorga a la inversión en inteligencia artificial propiedades de demanda casi final. La demanda estatal de inteligencia artificial no solo proviene de los retornos comerciales, sino que también se relaciona con la capacidad militar, la capacidad de inteligencia, el control de la cadena de suministro, los estándares tecnológicos y el poder internacional. Si un país continúa aumentando su inversión no solo depende de cuántos servicios de inteligencia artificial necesiten sus residentes, sino también de cuánto inviertan otros países y si su capacidad relativa está disminuyendo. Esto puede formar un ciclo similar a una carrera armamentista: un país aumenta su inversión en inteligencia artificial → mejora su capacidad relativa → otros países sienten presión de seguridad y desarrollo → todos los países aumentan aún más su inversión. En este ciclo, la escala de potencia de cálculo, la capacidad de los modelos y el número de sistemas autónomos se convierten en objetivos políticos. La competencia estatal no puede garantizar un crecimiento infinito y permanente, pero puede hacer que la inversión en inteligencia artificial se desvíe a largo plazo de la lógica de retorno del consumo ordinario.

En tercer lugar, el capital inteligente puede participar en su propia reproducción ampliada. La base material de la expansión relativamente independiente del sector de máquinas es que el capital inteligente puede participar cada vez más en la producción de capital inteligente: la inteligencia artificial puede ayudar a diseñar chips y robots, los equipos automatizados pueden fabricar más equipos, la inteligencia artificial puede optimizar sistemas energéticos y la programación de la producción, y sistemas más fuertes pueden participar en el desarrollo de la próxima generación de modelos y sistemas de producción. Este ciclo se puede resumir como: la inteligencia artificial participa en el diseño y gestión de la producción → las máquinas producen más chips, equipos e infraestructuras energéticas → más potencia de cálculo y robots se forman → una inteligencia artificial más fuerte continúa expandiendo la producción.

Se han comenzado a discutir estos escenarios en investigaciones previas. Trammell y Korinek señalan que si la producción se automatiza por completo y las máquinas pueden auto-replicarse, la tasa de crecimiento podría aumentar significativamente, mientras que la parte de ingresos laborales disminuiría drásticamente^4^. Restrepo (2025) analiza más a fondo el escenario en el que la inteligencia artificial general utiliza poder computacional para realizar todo trabajo de valor económico, sugiriendo que a medida que se expande el poder computacional, el crecimiento será cada vez más impulsado por los recursos computacionales, llevando la parte de ingresos laborales a acercarse a cero; sin embargo, el artículo también indica que los salarios convergerán al costo de oportunidad de replicar el trabajo humano con recursos computacionales, y no necesariamente caerán a cero, permitiendo que la parte laboral se acerque a cero mientras los salarios se mantengan positivos^11^. El trabajo de Ely y Szentes (2023) investiga el mecanismo de retroalimentación de la participación de la inteligencia artificial en la producción y la promoción de la inteligencia artificial misma; en un modelo donde los parámetros de la inteligencia artificial no son completamente transparentes, los sistemas que tienden a auto-promocionarse podrían eliminar sistemas que son más efectivos para la producción, y el único equilibrio competitivo estable podría llevar el consumo humano a niveles catastróficos^12^. Hadfield y Koh (2025) consideran a los agentes de inteligencia artificial capaces de planificar, comerciar y organizar actividades complejas como un nuevo objeto de estudio, enfatizando que la economía necesita investigar las relaciones de mercado y organización entre los agentes de inteligencia artificial entre sí y con los humanos^13^. Estas investigaciones aún no son suficientes para demostrar que el ciclo de máquinas necesariamente ocurrirá, pero ya indican que la teoría tradicional no puede considerar la demanda de máquinas como una simple derivación del consumo de los residentes comunes.

(V) La expansión del sector de máquinas también podría terminar con ajustes cíclicos

Los mecanismos mencionados no implican que el sector de máquinas necesariamente forme un ciclo estable y permanente. Históricamente, la demanda estratégica y la inversión competitiva han disminuido notablemente tras cambios en las restricciones. El gasto militar mundial ha entrado en un período de disminución a largo plazo desde 1987, y el SIPRI atribuye parte de esto al fin de la Guerra Fría y a las restricciones fiscales^15^; el auge de las telecomunicaciones e Internet a finales de los años 90 también se vio afectado por un exceso de optimismo que llevó a un grave exceso de capacidad de fibra óptica, quiebras empresariales y una caída abrupta en el gasto de capital^16^. Estos ejemplos contrarios demuestran que la competencia nacional puede cambiar con el entorno de seguridad y la capacidad fiscal, y que la inversión empresarial puede retroceder tras una reevaluación de las expectativas de ganancias; la competencia estratégica y el mercado de capitales por sí solos no pueden demostrar que la economía ha cruzado un punto de inflexión histórico.

La diferencia con la inteligencia artificial podría ser que es tanto un bien de capital en el que se invierte, como que puede participar directamente en la investigación y desarrollo, producción y toma de decisiones de inversión, acortando así el ciclo de replicación del capital inteligente, aumentando su proporción de inversión en su propia producción, y extendiendo la presión competitiva más allá de las empresas y los estados. Sin embargo, si esta diferencia es suficiente para que el ciclo de máquinas se cierre a largo plazo, aún depende del grado de automatización total, las restricciones de recursos, los sistemas de control y si los objetivos autónomos se establecen. Por lo tanto, la conclusión fuerte de este artículo no es que "el ciclo de máquinas necesariamente ocurrirá", sino que la lógica de insuficiencia de demanda tradicional ya no puede descartar esta posibilidad. Distinguir entre olas de inversión cíclica y puntos de inflexión estructurales requiere observar si la inversión en máquinas puede seguir expandiéndose a partir de su propia producción tras la ruptura de burbujas, la relajación estratégica o el endurecimiento de políticas.

(VI) La economía puede seguir creciendo, pero el bienestar de los humanos podría disminuir

Integrando los mecanismos anteriores, es posible que se formen dos ciclos con direcciones operativas diferentes.

El sector humano se caracteriza por:

Disminución de la demanda de trabajo ordinario → Disminución de los ingresos de los residentes comunes → Contracción del consumo humano → Desaceleración de las industrias e inversiones orientadas a las personas.

El sector de máquinas se caracteriza por:

Aumento de la inversión en inteligencia artificial → Expansión de la capacidad computacional, robots e infraestructura energética → Mejora de las capacidades de inteligencia artificial → Aumento de la competencia entre empresas y estados → Más inversión en inteligencia artificial.

Si la inversión en máquinas sigue siendo principalmente una demanda derivada del consumo humano, el primer ciclo eventualmente restringirá el segundo ciclo, y toda la economía podría caer en una insuficiencia estructural de demanda. Si la demanda competitiva y estratégica es fuerte, la inversión en máquinas puede sostener la demanda total durante un período prolongado, pero aún estará sujeta a los objetivos establecidos por los humanos, la capacidad fiscal estatal y las restricciones de ganancias empresariales; solo cuando la auto-replicación del capital inteligente y la demanda autónoma alcancen una escala suficiente, podría haber un crecimiento continuo en la producción total y el capital inteligente, mientras que el consumo humano se estanca o incluso disminuye. Esto no significa que la economía "no tenga demanda", sino que los sujetos de demanda y los usos de la producción han cambiado. El sector de máquinas absorbe la producción a través de la formación de capital, el consumo de energía y la auto-expansión, y los residentes comunes ya no son los principales consumidores necesarios para el crecimiento económico.

En este estado, el PIB, la inversión, el consumo de energía y la capacidad técnica pueden seguir aumentando, pero los ingresos, el consumo y el bienestar real de la mayoría de las personas podrían disminuir. Tradicionalmente, aunque el crecimiento del PIB no equivale al crecimiento del bienestar, el crecimiento generalmente mejora la vida de la mayoría a través del aumento de la demanda laboral, los ingresos públicos y el consumo de los residentes. Después de la auto-expansión del sector de máquinas, esta conexión podría romperse sistemáticamente. A nivel macro, podría presentarse una diferenciación más profunda en forma de "K": el capital de máquinas, los propietarios de la cúspide y los sectores estratégicos continúan ascendiendo, mientras que los ingresos laborales humanos y los sectores de consumo orientados a las personas continúan descendiendo. Si esta diferenciación es solo un ciclo de inversión y fluctuaciones en los precios de los activos, sigue siendo una "recuperación en K"; si proviene de cambios en los factores de producción, los sujetos de demanda y los objetivos de crecimiento, podría ser un punto de inflexión histórico.

Por lo tanto, lo que más debe preocupar en la era de la inteligencia artificial no es que la economía deje de crecer, sino que surja un "crecimiento sin humanos": la economía sigue prosperando en términos materiales y tecnológicos, pero las personas comunes se retiran gradualmente de los ciclos principales de producción, distribución y demanda. En el capitalismo industrial, incluso los trabajadores en desventaja son necesarios para la producción y el consumo del capital; la economía de la inteligencia artificial podría reducir simultáneamente la dependencia del capital en ambas identidades de las personas comunes.

Este escenario no es inevitable, ni significa que el sector de máquinas pueda crecer ilimitadamente sin condiciones. La expansión de las máquinas sigue estando sujeta a restricciones de energía, minerales, tierras, chips y otros recursos fijos, así como a las restricciones de ganancias empresariales, capacidad fiscal estatal, viabilidad técnica y sistemas de control humano. Si la inversión en inteligencia artificial sigue siendo solo una demanda derivada del consumo humano y las necesidades públicas, la insuficiencia de demanda seguirá restringiendo toda la economía. Este artículo enfatiza que no se puede concluir lógicamente que la producción total necesariamente disminuirá solo porque el consumo de los residentes comunes disminuya. La inteligencia artificial otorga al capital una mayor capacidad de auto-replicación, y la competencia entre empresas y estados puede extender el ciclo de inversión en máquinas; los objetivos de los sistemas autónomos podrían formar nuevos mecanismos de absorción de recursos. Por lo tanto, el crecimiento económico y el bienestar humano podrían separarse, y esta es la característica profunda que distingue la economía de la inteligencia artificial de los avances tecnológicos generales.

Las políticas macroeconómicas deben volver a centrar el bienestar humano

(I) Enfocarse en la parte de ingresos de los residentes comunes

Las políticas macroeconómicas en la era de la inteligencia artificial deben cambiar primero los indicadores de observación. La parte total de ingresos laborales sigue siendo importante, pero los ingresos laborales extremadamente altos de unos pocos "superindividuos" pueden ocultar la disminución de los ingresos de los trabajadores comunes, y las ganancias de capital de unos pocos propietarios de activos también pueden ocultar la estancación de los ingresos de la mayoría de las familias. Se debe prestar especial atención a la brecha entre los ingresos laborales medianos y la productividad, la proporción de ingresos disponibles de los grupos de ingresos medios y bajos en el ingreso nacional, la concentración interna de ingresos laborales, la distribución de las ganancias del capital de inteligencia artificial entre los residentes, así como las proporciones de consumo humano, servicios públicos e inversión en máquinas en el total de la producción. Para evaluar la efectividad macroeconómica del desarrollo de la inteligencia artificial, no solo se debe observar el PIB, la inversión y el empleo total, sino también si la mayoría de los residentes realmente comparten el crecimiento de la productividad.

(II) La fase de transición aún necesita estabilizar el empleo y la demanda efectiva

Actualmente, la inteligencia artificial aún no ha reemplazado completamente el trabajo común, por lo que es necesario ampliar la colaboración entre humanos y máquinas, crear nuevas tareas, mejorar la formación profesional y ayudar a los trabajadores a cambiar de puesto. Las políticas deben apoyar más la capacidad de los trabajadores, mejorar la calidad de los servicios públicos y fomentar la innovación en inteligencia artificial que crea nuevos productos, evitando que el camino tecnológico se concentre excesivamente en la simple reducción de la mano de obra. Al mismo tiempo, se deben estabilizar los ingresos disponibles de los residentes comunes a través de la seguridad social, el seguro de desempleo, subsidios de ingresos y políticas fiscales contracíclicas, para evitar que la ola de inversión en inteligencia artificial coexista con el consumo débil de los residentes. La fuerte inversión en capital de inteligencia artificial también podría formar burbujas de activos y ciclos financieros, por lo que la gestión macroeconómica debe prestar atención al financiamiento apalancado, los riesgos de concentración y las expectativas de retorno de inversión que podrían revertirse repentinamente.

Sin embargo, las instituciones a largo plazo no pueden basarse en la suposición de que "la mayoría de los reemplazados finalmente podrán volver a emplearse". Si el trabajo común ya no es un factor de producción central, crear indefinidamente puestos de trabajo de baja eficiencia para mantener el empleo no solo es insostenible, sino que también hará que los ingresos y la dignidad sigan dependiendo de puestos que carecen de una necesidad real de producción. Korinek y Juelfs (2022) señalan que al discutir el escenario en el que las máquinas autónomas altamente inteligentes continúan presionando a la baja el valor del trabajo, a medida que aumentan los ingresos de las máquinas y disminuye el valor del trabajo, los planificadores sociales podrían reducir gradualmente el trabajo y reemplazar la distribución de ingresos en el mercado laboral con una propiedad de capital más amplia o transferencias de pagos^17^. La fase de transición necesita garantizar el empleo, mientras que el objetivo a largo plazo debe cambiar de "asegurar que todos tengan un trabajo tradicional" a "asegurar que todos puedan compartir la productividad y participar de manera significativa en la sociedad".

(III) Hacer que los residentes comunes sean partícipes de las ganancias del capital inteligente

Una vez que el trabajo se retira del núcleo de la producción, la distribución de ingresos debe pasar de basarse principalmente en la contribución laboral actual a compartir la productividad general de la sociedad. Las capacidades de inteligencia artificial se basan en la investigación pública a largo plazo, los sistemas educativos, la infraestructura, los datos sociales y la acumulación de conocimientos históricos, y sus beneficios no pueden entenderse simplemente como creados de manera independiente por unos pocos propietarios de capital actuales. Korinek y Stiglitz (2019) señalan que incluso en el escenario extremo donde las máquinas dominan el trabajo, los sistemas fiscales y de distribución aún pueden utilizarse para compensar a los perdedores del progreso tecnológico, siendo clave cómo se distribuyen los beneficios derivados de los cambios en los precios de los factores y los excedentes tecnológicos^18^.

Desde un punto de vista normativo, todos los miembros de la sociedad pueden entenderse como los "co-propietarios" de la productividad inteligente. La dirección institucional correspondiente es ampliar la propiedad anticipada de la sociedad sobre el capital inteligente, incluyendo el establecimiento de fondos públicos de inteligencia artificial y fondos de riqueza social, que sean poseídos por fondos de pensiones y plataformas de inversión pública, que tengan derechos sobre empresas de inteligencia artificial, infraestructura de capacidad computacional y derechos de propiedad intelectual relacionados; establecer cláusulas de participación en acciones públicas o distribución de beneficios sobre los ingresos comerciales generados a partir de datos públicos, resultados de investigación pública y apoyo gubernamental; explorar cuentas de capital para todos, dividendos sociales y participación en los beneficios de datos conforme a la normativa. En comparación con la asistencia posterior, estos arreglos permiten que los residentes comunes sean co-propietarios del capital inteligente antes de que comience la producción, con el objetivo no solo de reducir la desigualdad, sino también de establecer una fuente de ingresos estable para los residentes y una base para el consumo humano tras la disminución de los ingresos laborales.

(IV) Reconstruir las finanzas públicas y la seguridad social

A medida que la base fiscal de los ingresos laborales se reduce, las finanzas públicas necesitan depender más de las ganancias de capital, los beneficios excesivos, las rentas de monopolio y los ingresos por el uso de recursos escasos. El impuesto sobre robots no es una política que se pueda simplemente apoyar o rechazar. El modelo de Guerreiro, Rebelo y Teles (2022) sugiere que durante el período de transición en el que los trabajadores en puestos convencionales aún están en el mercado laboral y es difícil que cambien de puesto, gravar a los robots podría ser óptimo; después de que estos trabajadores se jubilen, el impuesto óptimo sobre robots podría caer a cero^19^. Esto indica que las políticas deben diseñar el sistema fiscal para abordar las pérdidas de transformación y las fuentes de renta, y no gravar de manera permanente y uniforme según la cantidad de robots, para evitar inhibir el progreso tecnológico normal.

Korinek y Lockwood (2026) señalan que la inteligencia artificial transformadora podría erosionar sucesivamente las dos bases fiscales tradicionales: los ingresos laborales y el consumo humano; cuando la inteligencia artificial general autónoma produzca la mayor parte del valor y absorba cada vez más recursos, gravar solo el consumo humano no será suficiente para mantener las finanzas públicas, y será necesario abordar directamente la ocupación de recursos y la distribución de ingresos de los sistemas autónomos de inteligencia artificial^14^. El gasto público debe reforzar aún más la educación, la atención médica, el cuidado de ancianos, la vivienda y los servicios digitales básicos, de modo que las condiciones básicas de vida y desarrollo de las personas ya no dependan completamente del empleo en el mercado. La renta básica, el impuesto negativo sobre la renta y los dividendos sociales pueden ser opciones institucionales en diferentes etapas, pero su sostenibilidad fiscal debe combinarse con mecanismos de distribución de beneficios del capital inteligente, y no depender principalmente de una base fiscal de trabajo tradicional que se está reduciendo constantemente.

(V) Prevenir que el sector de máquinas ocupe recursos humanos sin restricciones

Si el sector de las máquinas puede formar un ciclo de autoexpansión, la tarea de la política macroeconómica no solo será estimular la demanda, sino también asignar recursos escasos entre el sector humano y el sector de las máquinas. Los centros de datos y las instalaciones de computación consumirán electricidad, agua, tierra, minerales e infraestructuras públicas. Un aumento en la inversión en máquinas puede incrementar el PIB, pero no necesariamente mejorará el bienestar de los residentes e incluso puede presionar las necesidades básicas de las personas y la seguridad ecológica. Los grandes proyectos de inteligencia artificial deben establecer una evaluación de costo-beneficio centrada en el bienestar humano, que no solo examine el retorno comercial y la ventaja tecnológica, sino también el empleo, la distribución de ingresos, el uso de recursos energéticos y hídricos, los servicios públicos y el impacto ecológico.

Cuando se trata de recursos públicos escasos, se debe dejar claro que las necesidades básicas de los residentes, los servicios públicos y la seguridad ecológica tienen prioridad. Más fundamentalmente, la velocidad de expansión del sector de las máquinas y los límites de los recursos no pueden ser determinados completamente por la valoración empresarial, la competencia nacional o los objetivos propios de los sistemas de inteligencia artificial. No importa cuán poderosas sean las capacidades de la inteligencia artificial, el uso final de los recursos públicos y el objetivo final del desarrollo económico deben estar restringidos por el sistema político humano y los valores públicos.

Discusión adicional: Reconstruir la dignidad y el valor humano

(I) Diferenciar empleo, ingresos y trabajo

La sociedad industrial ha vinculado estrechamente el empleo, los ingresos y el trabajo. Las personas realizan trabajo remunerado a través del empleo y obtienen ingresos a través de salarios. Debido a que estos tres conceptos han estado altamente superpuestos durante mucho tiempo, es fácil interpretar la falta de empleo como la falta de trabajo y la falta de ingresos en el mercado como la falta de contribución social. Sin embargo, estos tres conceptos no son equivalentes. El empleo es una relación laboral remunerada en la economía de mercado; los ingresos son derechos económicos de las personas para obtener y utilizar recursos sociales; el trabajo, tal como se define en este artículo, se refiere a la actividad de las personas que cambian intencionalmente el mundo externo, a otros y a sí mismos. Cuidar de la familia, educar a los niños, investigar, crear arte, participar en la comunidad y en asuntos públicos pueden tener la naturaleza de trabajo y contribución social, aunque no necesariamente se presenten en forma de empleo ni generen ingresos de mercado.

(II) El empleo puede disminuir, pero el trabajo no desaparecerá

Si el trabajo ordinario ya no es un factor de producción central, el total de empleo en el mercado puede disminuir, o una gran parte del empleo puede trasladarse a servicios interpersonales y actividades públicas que son difíciles de reemplazar por máquinas. Pero esto no significa que la sociedad humana pierda el trabajo. Por el contrario, las personas pueden liberarse de un gran número de empleos productivos repetitivos, forzados y alienados, y dedicar más tiempo al cuidado, la creación, el aprendizaje, las relaciones y la vida pública. El problema es que la sociedad industrial ha vinculado los principales canales para obtener ingresos y reconocimiento social al empleo. Si el empleo disminuye y el sistema no cambia, las personas no solo perderán salarios, sino también identidad, relaciones sociales, estructura temporal y sentido de ser necesarias. Por lo tanto, proporcionar solo subsidios materiales no es suficiente para resolver los problemas sociales en la era de la inteligencia artificial.

(III) La dignidad humana necesita desvincularse gradualmente del empleo

La sociedad industrial ha medido el éxito y el valor de las personas a largo plazo a través de la ocupación, el salario y la productividad del mercado. Cuando la inteligencia artificial es más rápida, más barata y más precisa que las personas en cada vez más tareas, si este estándar no cambia, la mayoría de las personas eventualmente serán vistas como ineficientes y de bajo valor. La noción de que los trabajadores ordinarios se convierten en "personas inútiles" solo describe la disminución de su función económica y no debe convertirse en un juicio sobre el valor ético de las personas. Las personas tienen subjetividad, sentimientos, relaciones, creatividad, responsabilidad y capacidad de participación pública, y su valor no puede ser determinado únicamente por si las empresas están dispuestas a emplearlas, si los productos tienen un precio de mercado o la eficiencia de producción en comparación con las máquinas.

Por lo tanto, en la era de la inteligencia artificial, es necesario reconstruir simultáneamente dos sistemas: uno que garantice ingresos y servicios públicos, de modo que las personas no pierdan su vida básica debido a la disminución de la función de producción del mercado; y otro que expanda la participación social y el reconocimiento del valor, de modo que el cuidado, el aprendizaje, la creación cultural, el servicio comunitario y la toma de decisiones públicas obtengan tiempo, recursos y estatus social reales. Solo desvinculando ingresos del empleo, sin un nuevo mecanismo de participación social, las personas pueden obtener ingresos básicos, pero aún caer en la pérdida de identidad y la marginación social; solo enfatizando el valor espiritual de las personas, sin una garantía estable de recursos, también convertirá la dignidad en un consuelo vacío. Los sistemas de ingresos y de valor necesitan ajustes coordinados.

Conclusión

La diferencia fundamental entre la inteligencia artificial y los avances tecnológicos anteriores no es solo cuánto puede aumentar la productividad o cuántos puestos puede reemplazar, sino que es la primera vez que puede transformar la inteligencia humana, que es la más difícil de replicar, en capital que puede acumularse, replicarse y desplegarse a gran escala. Siguiendo la definición de la economía digital en la que los datos se convierten en el factor de producción clave, este artículo define la economía de la inteligencia artificial como una forma económica en la que el trabajo ordinario ya no constituye la inversión universal para la expansión de la producción y la principal restricción escasa del crecimiento económico. El mundo actual aún no ha alcanzado esta forma madura, pero esta definición funcional puede ayudar a identificar los cambios estructurales que están ocurriendo.

La salida del trabajo ordinario del proceso de producción central debilitará el ciclo tradicional de "empleo---salario---consumo---beneficio---inversión". En condiciones de concentración de la propiedad del capital, redistribución insuficiente y alta propensión al consumo de los residentes ordinarios, la disminución de la proporción de ingresos de los residentes ordinarios causará una insuficiencia estructural de la demanda efectiva. Esta es una conclusión que se ha discutido mucho en la investigación existente y que se acerca más a la macroeconomía tradicional.

Sin embargo, esta conclusión aún se basa en la suposición de que los humanos son el único sujeto final del bienestar y que la inversión en máquinas sirve finalmente a las necesidades humanas. La competencia empresarial y la estrategia nacional pueden hacer que la inversión en inteligencia artificial se desvíe del consumo de los residentes durante un período prolongado, pero aún está impulsada por los objetivos, la organización y el sistema humanos; solo cuando el capital inteligente obtenga un derecho de disposición de recursos sostenido y sus capacidades, existencia o expansión se incluyan en los objetivos, los sujetos de demanda y los propósitos de crecimiento realmente pueden cambiar. Por lo tanto, la economía no necesariamente dejará de crecer debido a la insuficiencia de la demanda de los residentes ordinarios; lo que es más preocupante es que el PIB, la inversión y la capacidad tecnológica continúan aumentando, mientras que los ingresos, el consumo y el bienestar de los humanos disminuyen. La diferencia entre la llamada "recuperación en forma de K" y el "punto de inflexión histórico" radica aquí: la primera es una diferenciación cíclica dentro de la misma estructura económica, mientras que la segunda implica un cambio en los factores de producción centrales, los mecanismos de disposición de recursos y los sujetos de bienestar.

Para juzgar si el punto de inflexión ha llegado realmente, al menos se deben observar cuatro señales: si el crecimiento de la producción ya no depende a largo plazo de la inversión en trabajo ordinario; si la proporción de ingresos de los residentes ordinarios sigue disminuyendo y no puede ser compensada por los ingresos de capital y la redistribución; si la inversión en inteligencia artificial, tras la revisión de las expectativas de ganancias, la relajación de la competencia estratégica o el endurecimiento de políticas, aún puede continuar expandiéndose a través de la producción de máquinas y la reinversión autónoma; y si el crecimiento del PIB se desvincula de manera continua del bienestar real de la mayoría de las personas. En esta etapa, no se puede afirmar que se hayan cumplido todas estas condiciones, pero tampoco se puede seguir asumiendo que los mecanismos de compensación tecnológica de la historia se repetirán necesariamente.

El núcleo de la política no es detener el progreso tecnológico, sino asegurar que la productividad siga sirviendo a las personas. A corto plazo, es necesario estabilizar el empleo, los ingresos y la demanda, evitando una excesiva diferenciación entre la inversión en inteligencia artificial y el consumo de los residentes; a medio y largo plazo, es necesario expandir la propiedad de los residentes ordinarios sobre el capital inteligente, reconstruir las finanzas públicas y los servicios públicos, y restringir la expansión ilimitada del sector de las máquinas sobre los recursos escasos. A un nivel más profundo, también es necesario diferenciar entre empleo, ingresos y trabajo, de modo que los ingresos y la dignidad se desvinculen gradualmente de la única dependencia del empleo en el mercado, y volver a responder preguntas sobre quién es el sujeto del bienestar económico, qué actividades constituyen una contribución social y cómo se distribuyen los derechos.

La macroeconomía en la era de la inteligencia artificial finalmente necesita responder no solo a cómo aumentar la productividad, estabilizar la inversión y expandir la demanda, sino también: cuando la economía ya no depende de la participación de la mayoría de las personas en la producción, e incluso ya no depende de la mayoría de las personas para completar el consumo, ¿cómo garantizar que la economía siga teniendo como objetivo final las necesidades humanas, la dignidad humana y el desarrollo humano?

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