Un tuit viral de un tipo viral. Cuando lo leí, a las 21 horas de su publicación, ya tenía decenas de miles de visualizaciones y un inicio que no admitía réplica: dos economistas acaban de publicar la demostración matemática de que la IA destruirá la economía. «Not might. Not could. Will.», dice el tuitero.

Debajo, la coreografía del pánico bien construido. Se cuenta que el paper sale de Wharton. Joder, la «Ivy League«. Ha sido chequeado en peer review y ha sido modelado matemáticamente: es infalible. Una conclusión de una sola frase: las empresas se automatizan hacia la productividad infinita y la demanda cero. Y un cierre del tuit que es el bonito epitafio: dos economistas construyeron las matemáticas, y las matemáticas conducen a un único lugar: la muerte. ¿Estamos muertos? Lo acabo de revisar una semana después: más de un millón y medio de visualizaciones y más de doce mil «me gusta» presentes en nuestro funeral.

He leído el documento. Y no lleva al apocalipsis, lleva a una encrucijada. Qué dirección tomemos dependerá, entre otras cosas, de cosas como las que yo me dedico a construir.

Empiezo por lo aburrido, que es casi siempre donde está lo importante.

Lo aburrido

El trabajo existe, y es bueno. «The AI Layoff Trap» es un texto de los profesores Brett Hemenway Falk y Gerry Tsoukalas. Su idea es que cuando una empresa sustituye a un trabajador por una máquina, se ahorra todo su coste. Pero el despedido también era un cliente potencial. Si deja de gastar, porque deja de ingresar, esa demanda perdida no la sufre solo quien lo despidió: se reparte entre todos. Al extenderse esa política, cada empresa internaliza el ahorro completo pero solo una fracción del daño. Eso genera un incentivo perverso: se automatiza más de lo colectivamente óptimo. Y como es una estrategia dominante —me conviene hacerlo, haga lo que haga el resto—, ningún consenso lo frena. Es el dilema del prisionero, o en su versión de barrio, «antes que llore mi madre, que llore la tuya».

Lo verdaderamente elegante del argumento es lo que casi nadie cita. No se trata de una transferencia de los trabajadores a los dueños del capital. Es una pérdida neta: los propietarios también pierden parte de su demanda con cada despido. No hay un ganador escondido: todos pierden y quedan peor que si nadie hubiera automatizado. Esto no es el apocalipsis, pero tampoco se puede negar que esa «trampa de la IA» existe.

El pánico

¿Pero es tan así? Empecemos por lo menor: el tuit describe mal hasta las afiliaciones —ni «Wharton» ni «Ivy League»; uno de los autores es informático en Penn, el otro economista en Boston University—. Pero eso es anecdótico. La primera demagogia de verdad es la del «peer reviewed». Es falsa. El documento es un preprint de arXiv, versión uno, colgado en marzo de 2026. arXiv es donde circula media economía y media física seria antes de pasar revisión por pares, así que el texto puede ser perfectamente bueno. Pero aún está ahí: nadie lo ha validado todavía. Esa etiqueta hace todo el trabajo retórico del tuit —convierte una hipótesis bien construida en veredicto— tomando prestada una autoridad que el texto aún no ha ganado. Quítala y el edificio pierde un piso.

La segunda es el «Will». Pasará. El documento de Hemenway Falk y Tsoukalas no dice eso. Dice que el modelo «se cumplirá, si…», y ahí pone condiciones. La sobreautomatización solo es estrategia dominante si hay suficientes competidores, y solo mientras la renta del despedido no se recupere. Los propios autores cierran con una frase que el tuitero olvidó: lo que identifican es una «vulnerabilidad estructural», no el diagnóstico de una crisis en curso. La diferencia entre «pasará» y «pasará, si» es toda la diferencia que hay. Y cabe en un asterisco. Y lo que se esconde en ese asterisco —la condición de la que todo depende— es justo lo que el tuit no quiere que mires. Tiene que ver con una sola letra. Y con algo que yo me dedico a construir.

Todo depende de una letra griega

En el modelo se llama η. Eta. Es la fracción de la renta perdida que el despedido recupera: un nuevo empleo, transferencias, una mejor cualificación. Cuando η es menor que uno, el despido destruye demanda y la trampa se cierra. Pero el documento hace algo honesto que el tuit silencia por completo: lleva el parámetro más allá de uno. Si la reabsorción coloca a la gente en empleos «mejores», η supera la unidad, el signo se invierte, y entonces las empresas competitivas automatizan demasiado «poco».

¿Y de dónde podría salir ese η mayor que uno? Los autores lo nombran en una línea, casi de pasada: la expansión de centros de datos, infraestructura energética y servicios adyacentes a la IA.

Aquí me detengo. Porque esto ya ha dejado de ser teoría para mí.

De letras griegas no sé mucho, pero llevo 30 años pisando el terreno de las infraestructuras energéticas. Ese tsunami que va a arrasar con los puestos administrativos y los mandos intermedios necesita una construcción física descomunal para sostenerse. Subestaciones. Líneas. Almacenamiento. Generación. Técnicos de obra que no se entrenan con un «prompt».

La pregunta de si estamos en la trampa o en su reverso no es solo económica: es también una pregunta sobre la velocidad de la transición energética. Sobre si somos capaces de construir lo suficientemente rápido como para que el técnico de la subestación contrate más de lo que el chatbot despide. Esa frase no sale en el tuit, pero es la otra mitad del documento.

El bálsamo

Dicho esto, no estoy aquí para tranquilizar a nadie. La IA es una revolución sistémica, con ganadores y perdedores, como el chip de Intel, la globalización o el iPhone. Y la historia es tozuda —el propio documento lo recoge—: los trabajadores sustituidos suelen sufrir pérdidas de ingresos grandes y duraderas, y todavía no hay evidencia de que la IA vaya a ser distinta. Eso es η < 1, y es lo normal, no la excepción. Quien crea que la reabsorción será automática y benévola no ha leído la historia económica, o la ha leído con ganas de que le diera la razón. El problema es real y la trampa de la IA existe. Lo que no existe es la certeza: entre un riesgo estructural que conviene vigilar y una sentencia matemática inapelable está toda la distancia que separa el análisis del clickbait.

Hay un detalle menor que lo resume todo. El tuit suelta una cifra (92.000 despidos en EE. UU. en los primeros meses de 2026) sin decir de dónde sale ni qué cuenta exactamente. Y ese es el problema, no el número. Porque el número hasta podría quedarse corto: hay rastreadores de despidos tecnológicos que, a día de hoy, suman bastante más. Pero esos mismos rastreadores mezclan quiebras, fusiones y cierres de estudios de videojuegos con las sustituciones reales por IA; un total sin su composición no dice casi nada. El paper, en cambio, atribuye con cuidado a CNBC los más de cien mil despidos tecnológicos de 2025, y advierte que la señal empírica todavía es demasiado tenue para dar el fenómeno por probado. Uno nombra su fuente y matiza. El otro suelta un número redondo y apunta al abismo. Esa es, en síntesis, la diferencia entre los dos textos: la academia frente al charlatán.

Esta película ya la vimos

Y sin embargo, lo más interesante del documento de Hemenway Falk y Tsoukalas es que los autores, quizás resignados ante la rotundidad de la letra griega, sugieren algo que podría funcionar: un impuesto a la automatización. La lógica es que el daño de cada despido es proporcional al salario que destruye, y son precisamente los salarios altos los más atractivos de automatizar. Pero la propuesta tiene una debilidad enorme: si un país aplica esa tasa, la automatización se irá a otro país. Ante ello, la receta pasa a incluir la coordinación multilateral o ajustes en frontera, «análogos a los de la política de carbono«.

Lo escriben así, con esas palabras. Y yo, que llevo años viendo de cerca exactamente ese problema, me quedo de pasta de boniato. Porque esa película la hemos visto entera, y varias veces. Un daño que nadie internaliza, una solución técnicamente correcta, un fallo de coordinación global, fuga de actividad vía deslocalización hacia quien no cobra el impuesto, y veinte años de cumbres para acordar un compromiso que llega tarde y a medias, o que dura poco tiempo. Cámbiese «carbono» por «automatización» y el guion es idéntico. No es que el remedio sea imposible. Es que ya sabemos lo despacio que se aplica, y cómo acaba.

Pero hay algo que me inquieta más que la lentitud. El modelo demuestra que el problema es un fallo de coordinación: ninguna empresa puede frenar sola. Y la única solución que funciona en sus ecuaciones exige justo lo contrario, coordinación global. El impuesto no escapa del dilema del prisionero: lo sube un piso, del nivel empresa al nivel país. Antes eran empresas que no podían dejar de despedir; ahora serían Estados que no podrían dejar de no gravar, porque el que pone la tasa se queda sin la fábrica. Es el mismo juego con otros jugadores. Los profesores nos diagnostican una trampa de coordinación y nos recetan más coordinación. La pescadilla que se muerde la cola.

Y aquí viene la incomodidad que un hilo viral nunca firmará, porque los gritos de los hinchas no bastan para meter goles. Yo no observo la carrera. Corro en ella. Yo también aplico inteligencia artificial a la transformación de organizaciones técnicas. Soy, en el lenguaje del documento, una de las empresas del modelo. El dilema del prisionero no es una metáfora que comento: es la habitación en la que trabajo. Y el técnico que escribe esto sabe que mañana seguirá automatizando, porque la alternativa —quedarse quieto mientras los demás corren— es justo la jugada que el modelo demuestra perdedora.

La Reina Roja se lo explicaba así Alicia en «A Través del Espejo y lo que Alicia Encontró Allí«:

«Aquí, como ves, necesitas correr con todas tus fuerzas para permanecer en el mismo sitio. Si quieres ir a otra parte, tienes que correr por lo menos el doble de deprisa».

El tuit hace exactamente eso con el debate. Corre. Grita. Pero nos deja donde estábamos, solo que más asustados y peor informados. Y ese es el daño real, más que cualquier despido: hemos empezado a pensar a la velocidad a la que circula el miedo. La paradoja final es que, para denunciar una carrera que no lleva a ningún sitio, eligió correr más rápido que nadie.

Cuanto mejor es la IA, más corren todas las empresas, más se cancelan sus ventajas relativas, y más igual queda todo. Salvo el daño, que crece.

Pero la herramienta es solo eso, una herramienta. La IA por sí sola no decide nada: el problema de fondo es el de siempre, dónde va a parar la gente que sobra. Y esa pregunta no la contesta un modelo ni una tasa. La contesta la velocidad a la que seamos capaces de construir el mundo físico que la IA necesita para funcionar —las subestaciones, las líneas, la energía— y que, de paso, da empleo al ingeniero, al abogado o al programador que el chatbot deja fuera.

Mi apuesta, después de treinta años viendo cómo se construye y cuánto se tarda: no nos salvará el impuesto, que llegará tarde y a medias, como siempre. Nos salvará, si acaso, construir lo bastante rápido. Y ahí no soy optimista. Pero al menos sé en qué carrera estoy corriendo.

No en la del tuit.