Anthropic publica pronóstico económico para 2030: rápido crecimiento económico, caída de salarios para los trabajadores

Fuente del artículo: Oficina de Observación de Innovación

La pregunta más común sobre el impacto de la IA en el trabajo siempre ha sido: ¿nos dejará sin empleo a muchos?

Pero una reciente investigación económica de Anthropic plantea una inquietud quizás aún más complicada: ¿qué pasaría si la IA no solo no provoca un colapso económico, sino que genera un ciclo de crecimiento acelerado nunca antes visto en la historia humana?

La respuesta no necesariamente es que todos se vuelvan más ricos juntos.

En el escenario más radical modelado por Anthropic, para 2030 el PBI de Estados Unidos sería un 32,4% más alto que la proyección “sin IA”, con una tasa de crecimiento anual llegando al 15,4%, y toda la economía duplicando su tamaño cada 4,5 años. Sin embargo, los salarios de los trabajadores del conocimiento podrían caer más del 10%, el empleo en puestos de conocimiento se reduciría significativamente y, por primera vez, los ingresos del capital superarían a los del trabajo.

En otras palabras, podría emerger un futuro que desafía la lógica: la economía crece a un ritmo sin precedentes, pero el trabajo y los ingresos de mucha gente se vuelven aún más inestables.

Recientemente, el Anthropic Institute publicó el working paper “Economic Scenarios for Transformative AI”, en el que intenta proyectar sistemáticamente entre 2026 y 2030 los efectos de la IA sobre el PBI, salarios, empleo, tasa de desempleo y la distribución entre ingresos de trabajo y capital en Estados Unidos.

Es importante remarcar que Anthropic no llama a estos números “predicciones”. El equipo de investigación explica que se trata de modelos de escenarios: los investigadores ajustan parámetros como capacidad de la IA, ritmo de adopción, grado de automatización, aumento de productividad y velocidad de recolocación laboral, para observar cómo evoluciona la economía bajo distintas condiciones.

Justamente por eso, lo verdaderamente interesante de este estudio no es “qué pasará sí o sí en 2030”. Más bien, muestra que podría ocurrir un desacoplamiento inédito entre crecimiento económico, empleo y distribución de la riqueza, a medida que la IA evoluciona.

Anthropic modeló tres 2030 distintos

Anthropic divide el futuro en tres escenarios posibles.

El primero es el de cambios leves. La IA es una tecnología de uso general fundamental, como internet, pero su penetración no es tan rápida, y el impacto macroeconómico sigue dentro de los márgenes históricos.

Para 2030, el PBI estadounidense sería un 1,6% más alto respecto al escenario sin IA, llegando a unos 34,1 billones de dólares. El crecimiento económico pasaría del 2% (sin IA) al 2,4% anual.

En este caso, la IA realmente mejora la productividad, pero el mercado laboral no sufre grandes sacudones. El desempleo ronda el 3,9% y los salarios de los trabajadores del conocimiento son apenas 0,4% superiores al escenario sin IA. Este es el clásico escenario visto en la mayoría de las revoluciones tecnológicas.

Mercado laboral bajo los tres escenarios para 2025–2030

Las empresas aumentan su eficiencia, algunos puestos desaparecen, otros nuevos surgen, pero la economía absorbe el shock tecnológico finalmente.

El cambio real inicia en el segundo escenario. Anthropic lo denomina “Substantial Change”, escenario de cambio significativo.

En este mundo, para 2030 la IA puede completar aproximadamente la mitad de los trabajos de conocimiento, y en muchos casos, de forma autónoma.

Pero que “pueda hacerlo” no significa necesariamente que “todas las empresas ya la aprovechan”. La difusión real de la IA es más lenta que su avance técnico, así que muchos trabajos se siguen haciendo por humanos. Aun así, la economía ya empieza a cambiar de forma notoria.

Para 2030, el PBI de EE.UU. sería un 8,3% mayor que sin IA (36,3 billones de dólares), y el crecimiento anual en ese año sería del 5,4%, más del doble que el 2% de la hipótesis sin IA.

Pero emerge una marcada diferencia: el salario promedio general es 2,1% mayor que sin IA, pero el de los trabajadores del conocimiento cae 0,3%.

Al mismo tiempo, los puestos no afectados directamente por la IA tienen salarios 5,9% más altos. El empleo en puestos de conocimiento cae 3,9% respecto a 2026, y el desempleo en ese sector sube de 2,9% a 4,5%.

Desempleo en trabajos de conocimiento en aumento

Aquí ya aparece un problema antes poco discutido: el bono de productividad generado por la IA no se distribuye equitativamente a todos los trabajadores.

El tercer escenario, el más extremo del estudio, lleva esta brecha a otro nivel completamente distinto.

PBI explota un 32%

Salario de trabajadores del conocimiento cae

Anthropic llama a este tercer caso “Extreme Change”, escenario de cambio extremo. Es una realidad donde la IA verdaderamente revoluciona el trabajo de conocimiento.

Para 2030, alrededor del 30% de todas las tareas económicas están alcanzadas por la IA, equivalente a la mitad de las tareas que asumían los trabajadores del conocimiento en 2025. De esas tareas, el 90% son totalmente automatizadas y solo el 10% restantes son asistencia IA a humanos.

Crucialmente, el modelo asume que la IA apenas genera nuevas tareas para el sector del conocimiento. Aquí reside la gran diferencia con otras revoluciones tecnológicas: antes, la automatización destruía trabajos viejos pero creaba otros nuevos.

El cajero automático redujo el trabajo manual de los cajeros, pero los bancos redirigieron mano de obra a ventas y atención al cliente; Internet eliminó tareas offline, pero creó ecommerce, marketing digital, desarrollo de software y nuevas profesiones.

Pero si la IA asume incluso las nuevas tareas de conocimiento que los humanos acaban de crear, este ciclo de “trabajos viejos desaparecen – trabajos nuevos surgen” podría verse amenazado.

PBI y tasa de crecimiento en los tres escenarios 2025–2030

En el modelo extremo de Anthropic, la ganancia de productividad resultante es impactante. Para 2030, el PBI de EE.UU. sería un 32,4% mayor que sin IA, alcanzando 44,4 billones de dólares. Ese año la economía crecería un 15,4% anual.

Si ese ritmo se sostuviera, el tamaño de la economía se duplicaría cada 4,5 años; otro modo de ponerlo es que el ingreso per cápita se duplicaría cada cinco años, cuando en el último siglo eso necesitó 35 años para ocurrir. Es un crecimiento sostenido sin precedentes en la historia económica moderna.

Pero el mercado laboral no entra en una era dorada a la par. Al contrario: bajo este escenario, aunque el salario promedio de la sociedad supera en 9,7% la hipótesis sin IA, el salario para trabajadores del conocimiento baja un 11,5%. En tanto, los puestos no reemplazados por IA tienen un salto del 33,6%.

El mundo de ingenieros de software, oficinistas, atención al cliente, ventas y servicios profesionales podría ser completamente distinto al de electricistas, enfermeros y obreros de la construcción.

La razón es clara. Una vez que la productividad del trabajo intelectual sube tanto, se necesita menos gente para diseñar, aprobar proyectos, procesar órdenes o programar software. La oferta de trabajo de conocimiento se vuelve “excedentaria”.

Pero al mismo tiempo, la mayor productividad genera más demanda real: acelerar el diseño y aprobación de obras implica más proyectos de construcción; la expansión empresarial más rápida requiere más obras, instalaciones, cuidados y otros servicios físicos.

Así emerge un resultado contraintuitivo: cuanto mejor realiza la IA el trabajo intelectual, menos escaso es el trabajo humano de conocimiento; mientras que empleos difíciles de automatizar directamente en el mundo físico se vuelven más valiosos. No solo se trata entonces de salarios.

Para 2030, el empleo en trabajos de conocimiento bajo el escenario extremo cae 21,5% respecto a 2026. La tasa de desempleo de este sector se eleva al 17,9%. El desempleo total en Estados Unidos alcanzaría el 11,9%.

Esto significa que la IA puede crear simultáneamente dos cifras aparentemente contradictorias: tasa de crecimiento económico del 15% y desempleo cerca del 12%.

Tradicionalmente, “prosperidad económica” y “prosperidad laboral” iban de la mano. Pero en el modelo de Anthropic, por primera vez estos dos indicadores pueden tomar direcciones opuestas a velocidades vertiginosas.

El cambio real
es quién se queda con el crecimiento

Si solo leyéramos hasta acá, el estudio podría parecer “otro reporte sobre la IA robando empleos”.

Pero la conclusión más relevante de Anthropic está en otro dato: la porción del ingreso del trabajo. Actualmente, de cada dólar generado por la economía, 60 centavos van a los trabajadores y 40 al capital.

Distribución del PBI entre trabajadores y capital en EE.UU.

Por supuesto, esto es una simplificación macroeconómica. Pero ofrece una perspectiva crucial: cuando crece la economía de un país, ¿a dónde fluye la nueva riqueza?

Precios de factores y participación laboral en los tres escenarios, 2025–2030

Los tres escenarios de Anthropic dan respuestas muy diferentes. En el más leve, en 2030 el trabajo sigue llevándose el 59,4% del PBI y el capital un 40,6%. En el escenario de cambio significativo, el trabajo cae al 56,1% y el capital sube al 43,9%.

Pero en el caso extremo, por primera vez se invierten los papeles: el trabajo recibe solo el 45,2% y el capital el 54,8%. La torta nunca ha sido tan grande.

Distribución del trabajo en el escenario extremo para 2030

Pero también cambia la manera de repartirla. La lógica es que, a medida que la IA puede realizar cada vez más tareas antes reservadas exclusivamente a humanos pero usando recursos computacionales, centros de datos, chips, software y otros activos de capital, el capital mismo cobra relevancia.

Las empresas necesitarán mayor capacidad de cómputo, centros de datos más grandes, chips más avanzados y más infraestructura para desplegar IA. Así, las ganancias de productividad no llegan principalmente a los trabajadores mediante salarios, sino que una parte cada vez mayor fluye como rentabilidad al dueño del capital.

En el caso extremo, este cambio es abismal. Según el informe técnico de Anthropic, aunque el PBI de 2030 sería un tercio mayor que sin IA, el ingreso total de los trabajadores apenas supera al escenario sin IA.

La explicación es simple. El PBI sube un 32%, pero la porción del trabajo baja del 60% al 45%. Es decir: casi toda la ganancia creada va, dentro del modelo, directo a las rentas de capital. Los ingresos de capital serían un 81% mayores que en el camino sin IA.

Tal vez esta es la frase más relevante de todo el informe: el mayor problema económico de la IA no es si genera suficiente riqueza, sino cómo se distribuye lo generado.

Antes la discusión centraba la productividad: ¿puede un empleado hacer el trabajo de tres?, ¿puede una empresa bajar 30% sus costos?, ¿puede un equipo lograr en un día lo que antes tomaba un mes?

Pero si enfocamos la economía en su totalidad, la cuestión se transforma. Que mejore mi eficiencia por diez no implica que mi salario crezca lo mismo. Ni siquiera significa que la empresa me siga necesitando.

El momento clave
llegaría después de 2027

Otro detalle llamativo: Anthropic señala que la gran divergencia entre escenarios recién empieza a partir de 2027. Todos los modelos parten de datos que hoy son observables.

En el corto plazo, las diferencias son menores. La verdadera bifurcación dependerá en los próximos años del ritmo de mejora de la IA, su adopción en las empresas y la diferencia entre “potenciar humanos” o “automatizar directamente”.

Dicho de otra manera, ver impactos limitados de la IA en el empleo general en 2026 no confirma cuál escenario prevalecerá. Podría significar que la IA será solo una tecnología tipo internet. O simplemente que los cambios más fuertes aún no comenzaron.

Anthropic también encuestó a 10.980 adultos estadounidenses sobre su percepción de la capacidad, adopción, autonomía y productividad de la IA, y el tiempo para reinsertarse tras un despido. Al incorporar sus respuestas al modelo, aparece un resultado curioso.

Las expectativas del estadounidense promedio no se alinean con el escenario más suave, sino que quedan cerca del “de cambio significativo” de Anthropic.

Entre quienes respondieron las cinco preguntas usadas en la simulación completa, el resultado mediano para 2030 es: PBI 8,6% mayor a sin IA; crecimiento anual de 5,3%; empleos de conocimiento cayendo 4,2%; desempleo general de 4,6%.

Es decir, aun sin los supuestos más radicales de Anthropic, la expectativa común es que la IA altere de forma ostensible la estructura económica.

La cuestión central
ya no es “¿la IA me reemplazará?”

Eso sí, el estudio tiene enormes incertidumbres. El propio Anthropic advierte que no debe tomarse como mapa definitivo al 2030. El modelo no contempla políticas públicas, ciclos económicos, volatilidad financiera, cambios en la demanda agregada ni riesgos catastróficos.

Clasifica de manera gruesa a los trabajadores en “conocimiento” y “otros”, sin detallar edad, región, habilidades ni las grandes diferencias entre empresas. Incluso omite a propósito la irrupción acelerada de robots humanoides avanzados.

Si los robots también ingresan masivamente en el mundo real, incluso trabajos “seguros” hoy como construcción, manufactura, enfermería y otros físicos también pueden verse afectados. Así que el PBI de 44,4 billones o el 17,9% de desempleo en conocimiento no deben leerse como pronósticos exactos para 2030.

Son más bien un test de estrés. Lo que Anthropic realmente busca preguntar es: si la IA de verdad evoluciona tanto, ¿podríamos soportar semejante salto de productividad con el sistema económico actual?

En los últimos dos siglos, frente a las revoluciones tecnológicas, la humanidad construyó una lógica relativamente estable. Las máquinas aumentan la productividad, se impulsa el crecimiento, las empresas invierten, surgen industrias, se crean trabajos y los salarios crecen. La revolución industrial, electrificación, autos, computadoras e internet nunca rompieron ese ciclo.

La gran incógnita con la IA es que puede impactar de lleno justo en el centro del ciclo: el propio trabajo humano.

Si la máquina reemplaza un equipamiento, el trabajador aprende a usar otro. Si sustituye una tarea, puede volcarse a otra. Pero si una IA cada vez más general aprende tareas nuevas de conocimiento, “¿a dónde se vuelca la gente?” se vuelve una pregunta más difícil que antes.

Otra respuesta que da el modelo de Anthropic: los trabajadores no quedan necesariamente sin salida. Mucha demanda podría orientarse a salud, enfermería, construcción, electricidad, manufactura y servicios reales. El verdadero desafío es que pasar de programador a electricista, de analista financiero a enfermero o de administrativo a obrero, no es cuestión solo de “recapacitarse”.

Detrás de cada oficio hay educación, habilidades, experiencia, lugar, expectativa de ingreso y elección personal. La adaptación de la tecnología puede durar meses; la de las personas, años. Ese desfasaje temporal es lo que genera desempleo. Por eso, más que la cantidad de empleos que destruirá la IA, de este informe conviene recordar tres preguntas de fondo:

¿Cuánto valor crea la IA? ¿A quién pertenece ese valor? ¿Cuánto tiempo le llevará a la gente reubicarse tras la redistribución tecnológica?

Si la IA solo avanza lentamente, las respuestas no diferirán mucho de la era de internet.

Pero si sigue un rumbo más radical, para 2030 podríamos enfrentar un problema económico inédito: no será cuestión de falta de riqueza. Ni de baja productividad. Ni de crecimiento demasiado lento.

Todo lo contrario — cuando las máquinas hagan que la torta económica crezca cada vez más, la humanidad tendrá que volver a responder cómo repartir esa torta.

Fuente: Anthropic