Dos economistas probaron que la IA va a destruir la economía global como la conocemos

Dos economistas acaban de poner en números algo que muchos ejecutivos intuyen, pero prefieren no decir en voz alta: la carrera por reemplazar trabajadores con inteligencia artificial puede ser racional para cada empresa individual y, al mismo tiempo, ruinosa para todas juntas.

El estudio se titula «The AI Layoff Trap» («La trampa del despido por IA«) y lo firman Brett Hemenway Falk, de la Universidad de Pennsylvania (Wharton), y Gerry Tsoukalas, de Boston University. La primera versión se publicó el 2 de marzo de 2026 y la más reciente, el 3 de junio. Está disponible en el repositorio académico arXiv y en la red de investigación SSRN.

El punto de partida del paper establece que, cuando una empresa reemplaza trabajadores por sistemas de IA, se queda con el 100% del ahorro en salarios. Pero esos mismos trabajadores despedidos también eran consumidores: dejan de gastar en la economía. El problema es que esa pérdida de gasto no recae solo sobre la empresa que automatizó, sino que se reparte entre todas las que compiten en el mismo mercado.

Los autores lo llaman una «externalidad de demanda«. Si un sector tiene veinte empresas compitiendo, cada una que decide automatizar solo absorbe una veinteava parte del daño económico que provoca con sus propios despidos. El resto lo pagan sus competidoras. El resultado, según el modelo, es que cada empresa automatiza más de lo que le convendría al conjunto del sector, aunque todas puedan anticipar hacia dónde va la tendencia.

Un juego con ganador individual y perdedores colectivos

El estudio construye un modelo formal de teoría de juegos con varias empresas simétricas que compiten en un mismo mercado. Cada una decide qué porcentaje de sus tareas reemplaza con IA. La conclusión matemática es que, bajo ciertas condiciones, automatizar se convierte en lo que en teoría de juegos se llama una «estrategia dominante«: conviene hacerlo sin importar lo que hagan las demás empresas.

Cuando esas condiciones se llevan al extremo, el juego se transforma en un Dilema del Prisionero clásico. Todas las empresas estarían mejor si ninguna automatizara agresivamente, pero cada una individualmente gana más si automatiza mientras las demás no lo hacen. El resultado de equilibrio es que todas terminan automatizando al máximo, y todas terminan peor que si hubieran cooperado.

Un dato importante que el estudio subraya es que la pérdida no es una simple transferencia de plata de los trabajadores a los dueños de las empresas. Es una pérdida neta que afecta a ambos lados. Los trabajadores pierden ingresos por los despidos. Los dueños de las empresas, pese a ahorrar en cada tarea automatizada, también terminan ganando menos porque la demanda general del mercado se erosiona.

El modelo también muestra un fenómeno contraintuitivo: cuanta más competencia hay en un mercado, más se agranda la brecha entre lo que conviene a cada empresa y lo que convendría al conjunto. Un monopolio, al ser el único jugador, absorbe el cien por ciento del daño que provoca y automatiza de manera eficiente. Pero a medida que aumenta el número de competidores, cada uno diluye su responsabilidad sobre el daño colectivo, y el incentivo a automatizar sin freno crece.

Otro hallazgo llamativo: una IA “mejor” no alivia el problema, lo empeora. Cuando la tecnología no solo abarata costos, sino que además aumenta la producción por tarea, cada empresa percibe una ganancia de participación de mercado por automatizar más rápido que sus rivales. Pero como todas compiten con la misma lógica, esas ganancias individuales terminan cancelándose entre sí en el equilibrio final, y lo único que queda es una distorsión mayor.

Las soluciones populares, puestas a prueba

Los autores no se quedan en el diagnóstico. Testean matemáticamente seis instrumentos de política pública que suelen proponerse frente al desplazamiento laboral.

El ingreso básico universal, dicen, no cambia el incentivo de ninguna empresa a automatizar: eleva el nivel de vida general pero no toca el cálculo que hace cada firma al decidir cuántos puestos reemplazar. Los impuestos a las ganancias de capital tampoco funcionan, porque operan sobre el nivel total de ganancias y no sobre el margen específico donde se produce la decisión de automatizar.

La negociación entre empresas, del tipo que en economía se conoce como negociación coaseana, también fracasa, según el estudio, porque automatizar es una estrategia dominante: ningún acuerdo voluntario es sostenible si a cada empresa le sigue convirtiendo automatizar unilateralmente.

La recapacitación laboral y la participación de los trabajadores en las ganancias de las empresas sí reducen la brecha, pero no la cierran del todo, salvo en casos límite poco realistas.

El único instrumento que cierra completamente la brecha, según el modelo, es un impuesto dirigido específicamente a la automatización, calculado para que cada empresa pague por la porción del daño que hoy le traslada a sus competidoras sin costo. Los autores proponen que la recaudación de ese impuesto se destine a programas de recapacitación, lo que reduciría con el tiempo la necesidad del propio impuesto.

Qué tan cerca estamos del escenario que describe el modelo

El trabajo cita datos concretos para justificar la preocupación. En febrero de 2026, la empresa Block despidió a casi la mitad de sus 10.000 empleados, y su director ejecutivo, Jack Dorsey, afirmó que la IA había vuelto innecesarios muchos de esos puestos. En 2025, los empleadores de Estados Unidos anunciaron más de un millón de recortes de empleo, y la inteligencia artificial fue citada explícitamente en unos 55.000 de esos casos.

Sin embargo, los propios autores marcan un límite importante para su hallazgo. Reconocen que la señal empírica más clara de que el modelo se está cumpliendo sería una caída de ganancias empresariales simultánea con despidos masivos, algo que todavía no se observa a gran escala. Si la reabsorción de trabajadores en nuevos empleos mantiene el ritmo de la automatización, dicen, la externalidad que describen podría seguir siendo demasiado pequeña para detectarse en los datos actuales.

El estudio, en definitiva, no asegura que el colapso económico sea inevitable ni inminente. Lo que aporta es un argumento matemático que explica por qué, si el desplazamiento de trabajadores por IA avanza más rápido de lo que la economía puede reabsorberlos, ni la buena voluntad ni la previsión de las empresas alcanzarían para frenarlo por sí solas.