Cinco grupos de expertos proyectan el impacto económico de la inteligencia artificial. Coinciden en la moderación, divergen en las consecuencias y revelan una grieta política profunda entre economistas y ciudadanía.
Mexconomy — El mundo académico, la industria tecnológica y el público general han sido interrogados sobre una misma pregunta crucial: ¿qué le hará la inteligencia artificial a la economía? Las respuestas, recogidas en el estudio Forecasting the Economic Effects of AI —publicado en marzo de 2026 por investigadores de la Reserva Federal de Chicago, Yale, la Universidad de Toronto y el Forecasting Research Institute, entre otras instituciones— revelan un panorama en el que la prudencia convive con la incertidumbre y la brecha entre élites técnicas y ciudadanía se ensancha a pasos agigantados.
El estudio encuestó a cinco grupos: economistas académicos, empleados de empresas de inteligencia artificial, investigadores de política sobre IA, superforecasters —pronosticadores de alta precisión entrenados en calibración— y el público general. A todos se les pidió proyectar variables macroeconómicas clave bajo tres escenarios: progreso lento, moderado y rápido de la IA. El resultado es una fotografía sin precedentes del estado real del debate experto, con una conclusión que incomoda a los entusiastas del sector: la mayoría de los expertos no anticipa una ruptura histórica con las tendencias actuales.
En términos de crecimiento del PIB, el pronóstico incondicional —es decir, la visión más probable de cada encuestado— se sitúa en un 2.5% anual, apenas por encima de las proyecciones gubernamentales de mediano plazo (2.0%) y largo plazo (1.7%). Los encuestados citan rezagos de adopción, cuellos de botella en infraestructura, presiones demográficas y respuestas regulatorias como los principales frenos. La IA, en esta lectura, es una tecnología de propósito general que tardará en permear la economía real, tal como ocurrió con la electricidad o la computación personal.
El escenario que nadie descarta
El problema está en la cola de la distribución. Si el escenario rápido —aquel en que los sistemas de IA superan el desempeño humano en la mayoría de tareas cognitivas y físicas antes de 2030— llegara a materializarse, las consecuencias serían severas aunque no sin precedentes históricos: el crecimiento anual del PIB escalaría hasta 3.5% según los economistas y hasta 5.3% según los expertos de la industria tecnológica; la tasa de participación laboral caería del 62% actual al 55% para 2050, con cerca de 10 millones de empleos perdidos atribuibles directamente a la IA; y la fracción de riqueza en manos del 10% más rico subiría del 71.2% al 80%. Los propios autores comparan esta concentración con la desigualdad previa a la Segunda Guerra Mundial.
Aquí emerge la primera debilidad estructural del debate: el desacuerdo entre expertos no obedece principalmente a discrepancias sobre la velocidad del progreso tecnológico, sino sobre sus efectos económicos concretos. Una descomposición de varianza revela que la varianza dentro de los escenarios explica el 94.9% del total en los pronósticos de PIB para 2030. Dos economistas pueden coincidir en que el escenario rápido tiene un 20% de probabilidad y aun así diferir radicalmente en cuánto crecerá la economía si ocurre. La raíz de esa discrepancia está en preguntas sin respuesta empírica satisfactoria: ¿a qué velocidad se difundirá la tecnología?, ¿en qué medida los nuevos empleos compensarán los destruidos?, ¿cómo responderán las instituciones? El riesgo epistémico es, por tanto, tan elevado como el tecnológico.
La grieta política
El estudio desnuda además una fractura normativa que augura conflictos políticos de fondo. Ante la pregunta de cómo responder a los impactos de la IA, economistas y ciudadanía ofrecen respuestas que difieren más de lo que justificarían sus pronósticos económicos. El 71.8% de los economistas apoya programas de reentrenamiento laboral, pero solo el 13.7% avala una garantía federal de empleo. El público general, en cambio, respalda esa garantía en un 57.1% y el Ingreso Básico Universal en un 47.9%. Ezra Karger, investigador de la Reserva Federal de Chicago y coautor principal, señala que esta brecha es desproporcionada respecto a las diferencias en pronósticos: ciudadanos y expertos ven futuros económicos no tan distintos, pero quieren sociedades radicalmente diferentes.
El riesgo político es evidente: si el progreso de la IA se acelera y el desempleo tecnológico se vuelve visible, las demandas ciudadanas de intervención estructural colisionarán con la preferencia tecnocrática por medidas graduales. La ventana para construir consenso es estrecha, y el estudio —financiado por Open Philanthropy— advierte que los formuladores de política no pueden planificar solo para el escenario mediano: los riesgos de cola, incluyendo una contracción profunda en la participación laboral, exigen atención urgente aunque su probabilidad hoy sea del 14%. En economía, como en ingeniería, ignorar las colas tiene consecuencias que no perdonan.
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