Ficción útil

Un lunes a las once de la noche. La casa en silencio. Y yo sin poder dejar de leer un informe que, sobre el papel, es ficción.

Lo publicó Citrini Research el 22 de febrero. 15.000 palabras escritas como si fuera junio de 2028. Una “memoria macroeconómica” donde la inteligencia artificial agentica triunfa tan rápido y tan bien que, paradójicamente, provoca una crisis económica global.

Los autores lo presentan como un ejercicio de pensamiento. Un stress test. No una predicción.

Pero generó ventas reales en bolsa. Y un debate que sigue abierto.

Lo que me quitó el sueño no fue el escenario completo. Fue que algunas de las piezas que describe... ya las estoy viendo.

El argumento central es un bucle que se alimenta a sí mismo.

La IA mejora. Las empresas reducen plantilla. Los trabajadores desplazados gastan menos. El consumo cae. Las empresas invierten más en IA para proteger márgenes. La IA mejora más. Más despidos.

Y no hay freno natural.

El paper lo llama “Intelligence Displacement Spiral”. Y lo modela con un detalle que asusta: ServiceNow pierde ingresos porque sus clientes cortan el 15 % de plantilla y, de paso, cancelan licencias. Zendesk, comprada por 10.200 millones en 2022, entra en default cuando sus “ingresos recurrentes” dejan de ser recurrentes. El crédito privado se resquebraja. Las hipotecas prime empiezan a fallar. No porque los prestatarios sean irresponsables, sino porque sus ingresos se evaporan estructuralmente.

Desempleo al 10,2%. S&P 500 cayendo un 38%. La rupia india desplomándose un 18% porque el superávit de servicios IT del país se evapora.

Todo en menos de tres años.

Y aquí aparece el concepto que más me impactó: “Ghost GDP”. PIB fantasma.

La producción sigue creciendo. Los beneficios suben. Las estadísticas dicen que todo va bien. Pero el dinero no circula por la economía real. Se queda en clusters de GPUs en Dakota del Norte, generando output que antes producían 10.000 trabajadores de cuello blanco. Nunca llega a las nóminas. Ni a las hipotecas. Ni a los restaurantes.

Crecimiento sin gente. Riqueza sin circulación.

Ahora bien, voy a ser honesto (no es que antes no lo haya sido) pero hay partes de este informe que no puedo rebatir fácilmente.

El problema de la demanda. La mayoría del debate sobre IA se centra en la oferta. Más productividad. Más PIB. Todo crece. Perfecto. Pero Citrini hace una pregunta que casi nadie está haciendo lo suficientemente alto: ¿y la demanda?

Si los ingresos laborales desaparecen más rápido de lo que surgen nuevos empleos, ¿quién compra?

Los trabajadores de cuello blanco representan el 50% del empleo y el 75% del gasto discrecional en Estados Unidos. Si un porcentaje significativo pasa a ganar la mitad, el gasto agregado colapsa. Da igual que la productividad suba. Da igual que el PIB crezca en las estadísticas. Si el dinero no llega a los hogares, no llega a nada.

Los ejemplos concretos. No es teoría abstracta. DoorDash pierde su ventaja competitiva cuando agentes de consumo comparan precios en tiempo real entre plataformas. Las comisiones inmobiliarias pasan del 3 % a menos del 1 % porque la asimetría de información desaparece. Las tarjetas de crédito pierden volumen cuando los agentes rutean pagos por stablecoins para evitar interchange fees. Son sectores donde la intermediación humana es cara y estandarizable. La idea de que agentes IA puedan sustituirla no es ciencia ficción. Es ingeniería.

El efecto cascada financiero. La cadena que describe es internamente coherente: SaaS pierde pricing power, crédito privado se deteriora (los fondos prestaron asumiendo que el ARR era perpetuo), hipotecas prime sufren porque los prestatarios pierden ingresos, la recaudación fiscal se desploma porque el sistema está diseñado para gravar el tiempo humano. Cada eslabón tiene lógica. Y el punto sobre los fondos de private equity que compraron aseguradoras para financiar créditos con las anualidades de ciudadanos americanos... eso sí es un riesgo estructural que poca gente está mapeando.

Ya está pasando. Leyendo el informe de Citrini me vino a la cabeza un análisis reciente de NFX que lo complementa desde el lado de la oferta. NFX describe cómo el mercado de software (230.000 millones de dólares) y el mercado laboral (5 billones) se están fusionando: ya no compras una herramienta SaaS y además contratas a una persona. Compras un “AI colleague” que hace el trabajo completo. Devin escribe código. 11x hace prospección comercial. Hippocratic.ai cubre funciones de enfermería. Empresas que antes operaban al 30% de margen pueden aspirar a márgenes de software (80%+) sustituyendo servicios humanos por agentes. Y las primeras en adoptarlo son las pymes, que de repente pueden escalar sin contratar. Lo que Citrini imagina para 2028, NFX lo documenta como infraestructura que ya se está vendiendo hoy. La espiral que describe el informe no necesita tres años para arrancar. El catálogo de “trabajadores digitales” ya existe.

El valor como espejo. Obliga a los optimistas tecnológicos (entre los que me incluyo) a no ser ingenuos. Decir “la IA siempre crea más empleos” sin matizar la velocidad y el tipo de transición es irresponsable. Aunque el escenario completo no ocurra, partes de él ya se están materializando.

Pero luego está la otra parte. Y aquí es donde el informe flaquea, al menos según mi opinión.

El timeline es de película. Pasar de “agentes de código decentes” a crisis sistémica global en 30 meses ignora fricciones que todos los que hemos trabajado en empresas conocemos de sobra. Integración de sistemas legacy. Inercia organizativa. Regulación. Resistencia cultural. Preferencia humana por tratar con humanos en temas sensibles. Litigios. Falta de energía y de datos limpios. En fin, todo lo que me encuentro cuando queremos implementar IA en las organizaciones.

La tecnología siempre tarda más de lo que los ingenieros predicen y menos de lo que los escépticos creen. Pero 30 meses para un colapso global no me parece real... en mi opinión. (Ojo que hablo de 30 meses, de “colapso” y de “global”, si creo que podrán haber industrias, países o roles que colapsen antes.)

Ignora 250 años de historia económica. Cada ola tecnológica destruyó empleos específicos y creó muchos más. La máquina de vapor. La electricidad. Los ordenadores. Los cajeros automáticos (que, lejos de eliminar a los empleados de banca, aumentaron su número porque abrieron más sucursales). La productividad siempre termina generando ingresos en algún lado. Precios más bajos significa mayor poder adquisitivo real. Eso no es optimismo ingenuo. Es contabilidad nacional.

El error macroeconómico de base. Y esto es lo que más me chirría, y lo que más rápido señalaron voces como la de Citadel Securities en su respuesta. Producción es igual a ingresos. Es una identidad contable, no una opinión. Si la IA produce más y más barato, ese valor termina llegando a los hogares. Vía precios más bajos. Vía dividendos. Vía impuestos redistributivos. Vía nuevos productos y servicios que hoy no existen. El “PIB fantasma” suena bien como concepto, pero no es un agujero negro. Es reasignación. (Se parece esto más a la teoría de UHI de Elon Musk que hablábamos hace unos días.)

¿Puede haber fricción en esa reasignación? Claro. ¿Dolor transitorio? Segurísimo. ¿Una espiral deflacionaria sin frenos durante tres años mientras gobiernos y bancos centrales miran? Ahí ya no lo tengo tan claro.

Subestima la creación de nueva demanda. Cuando algo se vuelve diez veces más barato, la gente no deja de gastar. Gasta en cosas nuevas. Experiencias. Salud personalizada. Creatividad. Ocio. Espacio. La historia muestra que la demanda humana es extraordinariamente elástica. Siempre encontramos algo más que querer y sino preguntadle a Girard con su teoría de deseo mimético. Y cada “algo más” genera empleos que nadie anticipó.

Los datos de hoy no confirman el arranque del escenario. En marzo de 2026, las ofertas de empleo para ingenieros de software en Indeed suben un 11 % interanual. El mercado laboral de cuello blanco no se está evaporando. Se está transformando. Hay diferencia.

Creo que es útil separar lo que sabemos de lo que imaginamos.

Lo que sí es un hecho hoy (marzo 2026):

• La IA agentica avanza muy rápido y ya automatiza tareas cognitivas rutinarias.

• Sectores de intermediación y servicios están bajo presión de costes real.

• El informe es, por diseño, un escenario hipotético. No una predicción.

• Generó movimiento real en mercados: caídas en software, pagos, IT india.

• La productividad de la IA puede crecer más rápido que la reasignación laboral en el corto plazo.

• La velocidad de esta transición no tiene precedente moderno.

Lo que es especulación:

• Que en 2028 habrá 10,2% de desempleo y una caída del 38 % en el S&P.

• Que se producirá una espiral deflacionaria sin frenos naturales ni políticos.

• Que los beneficios de la productividad no llegarán a los consumidores (historia y teoría económica dicen lo contrario).

• Que empleos que requieren empatía, juicio ético, creatividad original o relación personal desaparecerán masivamente en dos años.

• Que gobiernos, bancos centrales y mercados no reaccionarán ante señales claras de crisis.

Claro que sirve y mucho.

Pero realmente no como lo que parece.

En mi opinión no sirve como predicción si como dirección. No va a pasar exactamente así. Probablemente ni se acerque al escenario completo pero si como un escenario. Un escenario para demostrar dirección.

Creo que sirve como una bofetada para que reaccionemos.

Sirve para recordarnos que la velocidad de adopción de la IA puede superar la velocidad de adaptación de las personas. Que los mecanismos de redistribución que tenemos (impuestos sobre nómina, seguros de desempleo pensados para reabsorción cíclica, redes de seguridad del siglo XX) fueron diseñados para un mundo donde la inteligencia humana era escasa. Y que si no actualizamos esos mecanismos, el dolor de la transición será innecesariamente alto.

Sirve para que los que tomamos decisiones, directivos, inversores, legisladores, emprendedores, dejemos de asumir que “el mercado se ajusta” y empecemos a pensar en cómo ayudar a que se ajuste.

Yo sigo creyendo que la IA va a generar más riqueza neta que cualquier otra tecnología en la historia. Que va a crear empleos que hoy ni imaginamos. Que va a elevar el nivel de vida de miles de millones de personas.

Pero también sé que entre el “se destruyen empleos” y el “se crean otros” hay un espacio de tiempo. Y en ese espacio hay familias. Hipotecas. Hijos que preguntan cosas. Vidas reales.

La verdadera crisis de inteligencia no será que haya demasiada IA.

Será que no nos adaptemos lo suficientemente rápido.

¿Estamos a tiempo? Sí. ¿Lo estamos haciendo? Ahí tengo más dudas.

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