Impuesto a la AI: analista pide proteger el mercado laboral

Cuando un economista cuyo informe conmocionó las valoraciones de los gigantes tecnológicos comienza a hablar sobre un impuesto a la inteligencia artificial, el mundo financiero debe escuchar. Alap Shah, coautor del notorio estudio de Citrini Research que advertía sobre perturbaciones sociales masivas debido a la automatización, ha pedido a los gobiernos que consideren la introducción de un impuesto especial de IA, como mecanismo para proteger a los trabajadores cuyas profesiones están desapareciendo rápidamente bajo la presión de los algoritmos.

Para entender el peso de esta declaración, debemos recordar el contexto. Fue precisamente el informe de Citrini Research el que se convirtió en uno de los desencadenantes de una ola de liquidaciones en el mercado de valores, informalmente apodada el "pánico de IA". Los inversores, tras leer pronósticos sobre despidos masivos como resultado de la implementación de modelos de lenguaje y sistemas automatizados, comenzaron a obtener ganancias en el sector tecnológico. Las acciones de empresas que parecían, hasta hace poco, ser beneficiarios imparables del auge de la IA se desplomaron. Este episodio demostró claramente algo: los mercados están comenzando a factorizar en los precios no solo el potencial de las tecnologías, sino también su costo social.

La idea de un impuesto a la IA no es nueva — ha sido discutida en varios momentos por Bill Gates, varios políticos europeos y economistas académicos. La lógica es simple: las empresas que reemplazan a las personas con máquinas ahorran en nómina, contribuciones de pensiones y beneficios sociales. El Estado, mientras tanto, pierde ingresos fiscales y se ve obligado a soportar los costos de apoyo a los trabajadores despedidos. Un impuesto sobre automatización está diseñado para cerrar esta brecha — redistribuir algunos de los beneficios de la implementación de IA a la sociedad. Shah va más allá, proponiendo que tal mecanismo se vea no como una sanción al progreso tecnológico, sino como un instrumento para su implementación gestionada.

Técnicamente, implementar tal impuesto presenta un desafío serio. ¿Cómo se mide la "cuota de IA" en un proceso de negocio específico? ¿Gravar la potencia computacional, las licencias de modelos o directamente las reducciones de empleo?

Cada enfoque conlleva sus propias distorsiones. Un impuesto sobre el tiempo del servidor podría perjudicar a las startups que utilizan la misma capacidad para diagnósticos médicos o cálculos climáticos. Un impuesto por reducción de personal es fácilmente eludido a través de la subcontratación o la no renovación gradual de contratos.

La Unión Europea, habiendo adoptado ya la Ley de IA, por ahora evita la regulación fiscal directa, limitándose a requisitos de transparencia y evaluación de riesgos. Los Estados Unidos, con su actual configuración política, demuestran una inclinación aún menor hacia experimentos regulatorios en esta área.

Sin embargo, la señal enviada por la declaración de Shah es más importante que el mecanismo específico. Una persona confiada por la comunidad de inversiones hasta el punto de que sus publicaciones pueden mover mercados ya no ve las consecuencias sociales de la IA como una amenaza hipotética remota. Esto es un reconocimiento de que la automatización ya está cambiando las estructuras de empleo en este momento — en centros de atención, departamentos legales, redacciones, servicios de contabilidad.

McKinsey y Goldman Sachs, en sus últimos informes, estiman el potencial de automatización en cientos de millones de empleos en todo el mundo durante la próxima década. La brecha entre la velocidad de implementación de la tecnología y la velocidad de adaptación del mercado laboral se está convirtiendo en una de las principales amenazas económicas de la era.

Para usuarios y la audiencia más amplia, las consecuencias prácticas de esta discusión se despliegan en varios niveles simultáneamente. Primero, la presión regulatoria sobre las empresas de IA se intensificará — lo que significa que el ritmo de lanzamiento de nuevos productos y su costo pueden cambiar. En segundo lugar, las propias empresas, previendo limitaciones futuras, ya están comenzando a incorporar elementos de "responsabilidad social de la automatización" en sus estrategias — si no es más que para adelantarse a los reguladores. En tercer lugar, los inversores reciben una señal: la valoración de las empresas tecnológicas debe incluir en adelante no solo el potencial de crecimiento de ingresos, sino también los riesgos regulatorios vinculados a la política laboral.

El llamado de Shah no es ni populismo ni tecnofobia. Es un intento de reformatear la conversación pública sobre la IA: trasladarla del plano de "oportunidades versus amenazas" al plano de "cómo exactamente queremos distribuir beneficios y costos". Los gobiernos aún no tienen respuesta a esta pregunta. Pero su mera aparición en la agenda de analistas capaces de mover índices bursátiles significa una cosa: la industria de la tecnología ya no podrá evadir indefinidamente.