Impuesto a la IA: un analista pide proteger el mercado laboral

Cuando un economista cuyo informe hundió las cotizaciones de los gigantes tecnológicos empieza a hablar de un impuesto a la inteligencia artificial, el mundo financiero tiene que escuchar. Alap Shah, coautor del sonado estudio de Citrini Research, que advertía de grandes convulsiones sociales por la automatización, ha instado a los gobiernos a considerar un impuesto específico a la IA como mecanismo para proteger a los trabajadores cuyas profesiones desaparecen a toda velocidad bajo la presión de los algoritmos.

Para entender el peso de esta declaración conviene recordar el contexto. El informe de Citrini Research fue uno de los detonantes de una oleada de ventas bursátiles conocida extraoficialmente como «pánico de la IA». Tras leer las previsiones de recortes masivos de empleo por la adopción de modelos de lenguaje y sistemas automatizados, los inversores empezaron a recoger beneficios en el sector tecnológico. Las acciones de empresas que hasta hacía poco parecían beneficiarias imparables del auge de la IA se desplomaron. El episodio demostró con claridad que los mercados empiezan a incorporar en los precios no solo el potencial de la tecnología, sino también su coste social.

La idea de un impuesto a la IA no es nueva: en distintos momentos la han debatido Bill Gates, varios políticos europeos y economistas académicos. La lógica es sencilla: las empresas que sustituyen personas por máquinas ahorran en nóminas, cotizaciones de pensiones y cargas sociales. El Estado, mientras tanto, pierde ingresos fiscales y debe asumir el coste de apoyar a los trabajadores despedidos. Un impuesto a la automatización pretende cerrar esa brecha y redistribuir a la sociedad parte de los beneficios de la IA. Shah va más allá y propone ver este mecanismo no como una sanción al progreso tecnológico, sino como una herramienta para acompañarlo de forma controlada.

Técnicamente, aplicar un impuesto así es un reto serio. ¿Cómo medir la «cuota de IA» en un proceso empresarial concreto? ¿Hay que gravar la capacidad de cómputo, las licencias de modelos o directamente los recortes de empleo?

Cada enfoque genera sus propias distorsiones. Un impuesto sobre el tiempo de servidor podría golpear a startups que usan esa misma capacidad para diagnóstico médico o cálculos climáticos. Un impuesto sobre la reducción de plantilla se esquiva fácilmente con la externalización o con la «no renovación» gradual de contratos.

La Unión Europea, que ya aprobó la AI Act, evita por ahora la regulación fiscal directa y se limita a exigir transparencia y evaluación de riesgos. Con su configuración política actual, Estados Unidos muestra aún menos inclinación a experimentos regulatorios en este ámbito.

Aun así, la señal que envía la declaración de Shah importa más que cualquier mecanismo concreto. Una persona en quien la comunidad inversora confía lo bastante como para que su publicación mueva los mercados ya no considera las consecuencias sociales de la IA una amenaza lejana e hipotética. Es el reconocimiento de que la automatización ya está cambiando la estructura del empleo, ahora mismo, en centros de llamadas, departamentos jurídicos, redacciones y servicios de contabilidad.

En sus últimos informes, McKinsey y Goldman Sachs estiman que la automatización podría afectar a cientos de millones de empleos en todo el mundo durante la próxima década. La brecha entre la velocidad de adopción de la tecnología y la velocidad de adaptación del mercado laboral se perfila como una de las principales amenazas económicas de la época.

Para los usuarios y el público general, las consecuencias prácticas de este debate se despliegan en varios niveles a la vez. Primero, la presión regulatoria sobre las empresas de IA aumentará, de modo que el ritmo de lanzamiento de nuevos productos y su coste podrían cambiar. Segundo, las propias compañías, anticipando futuras restricciones, empezarán ya a incluir en sus estrategias elementos de «responsabilidad social de la automatización», aunque solo sea para adelantarse a los reguladores. Tercero, los inversores reciben una señal: la valoración de las tecnológicas debe incluir a partir de ahora no solo el potencial de crecimiento de ingresos, sino también los riesgos regulatorios vinculados a la política laboral.

El llamamiento de Alap Shah no es populismo ni tecnofobia. Es un intento de reformular la conversación pública sobre la IA: sacarla del terreno de «oportunidades frente a amenazas» y llevarla al de «cómo queremos repartir exactamente los beneficios y los costes». Los gobiernos aún no tienen respuesta a esa pregunta. Pero que haya llegado a la agenda de analistas capaces de mover los índices bursátiles significa que la industria tecnológica ya no podrá eludirla indefinidamente.