La IA no va a cambiar todo: va a separar a los ganadores de los perdedores

Imagine que mañana todas las grandes empresas duplican su productividad gracias a la Inteligencia Artificial. Ganancias récord. El PIB sube. Los titulares celebran. Y, sin embargo, algo se siente fuera de lugar: la gente en la calle no lo siente en sus bolsillos. Las tiendas tienen menos clientes. Los restaurantes, menos mesas llenas. La economía crece sobre el papel, pero se vacía por dentro.

Eso es exactamente lo que James Van Geelen, fundador de Citrini Research y el escritor de finanzas más leído en Substack, llamó “Ghost GDP” —PIB fantasma— en un ensayo publicado en febrero que se volvió viral. Millones de vistas en días y, según varios informes, contribuyó a una caída de 800 puntos en el Dow en una sola sesión. Su argumento central: las máquinas no compran pizza. Si la IA reemplaza a los trabajadores administrativos, las empresas capturan todas las ganancias de productividad, pero esas ganancias nunca regresan a la economía real porque los desplazados dejan de consumir. Un árbol que se ve verde por fuera pero se está pudriendo por dentro.

El verdadero riesgo no es que la IA destruya empleos. Es que destruya consumidores.

Es una tesis que merece ser tomada en serio, especialmente porque ya hay algo en la economía actual que se siente un poco así: las empresas reportan ganancias récord, los mercados suben, pero muchas personas sienten que su vida diaria no refleja esos números. En nuestra opinión, el temor es exagerado. Pero ignorar la pregunta sería un error.

En febrero, Citadel Securities publicó una respuesta directa a Citrini —y vale la pena saber quién es Ken Griffin: el mismo hombre que en enero calificó a la IA de “pura basura” en Davos, y que en mayo admitió públicamente que cambió de opinión tras ver los resultados dentro de su propia firma— publicó una respuesta directa a Citrini, y su argumento es empírico: si el colapso del empleo ya estuviera ocurriendo, debería reflejarse en los datos de búsqueda de empleo. Y no es así. Las ofertas de trabajo para ingenieros de software en Indeed aumentaron un 11% desde mayo del año pasado, precisamente mientras el mercado laboral general caía un 4%. Servicio al cliente: un 9% más. Banca y finanzas: un 9% más. Contabilidad: un 18% más.

Citadel explica esto con algo que los economistas llaman la Paradoja de Jevons, aunque el concepto es bastante intuitivo: cuando algo se vuelve más eficiente, la demanda total aumenta, no disminuye. La primera vez que se observó fue con el carbón en el siglo XIX: mejorar la máquina de vapor no redujo el consumo de carbón; lo disparó, porque de repente el carbón podía hacer muchas más cosas. Para el trabajo del conocimiento, la lógica es la misma: si un ingeniero puede producir el doble con IA, más empresas querrán contratar ingenieros, porque ahora pueden construir cosas que antes estaban fuera de su alcance.

Gutenberg también asustó a los escribas

Una analogía que encontramos aún más ilustrativa: la imprenta de Gutenberg. Cuando Gutenberg mecanizó la producción de libros en el siglo XV, los copistas manuales desaparecieron; ese trabajo específico, sí, se eliminó. Pero lo que vino después no fue menos trabajo, sino una explosión en la demanda de lectores, editores, traductores, profesores, libreros y, eventualmente, universidades masivas. La IA probablemente eliminará ciertas tareas, al igual que la imprenta eliminó a los copistas. Lo que no eliminará es la necesidad de personas que sepan qué hacer con todo ese nuevo conocimiento.

Ahora bien, no sabemos si esto será tan transformador como la imprenta o la Revolución Industrial. Aunque creemos que lo será, esas comparaciones son fáciles de hacer y difíciles de sostener. Lo que sí sabemos es que el patrón histórico —tecnología que expande la demanda en lugar de destruirla— se ha repetido las suficientes veces como para que la carga de la prueba recaiga en quienes predicen el colapso, no en quienes predicen la adaptación.

Y Citadel encontró algo más digno de mención: de las empresas del S&P 500 que mencionan la IA en el contexto de su fuerza laboral, 8 de cada 10 la describen como un complemento para sus empleados, no como un reemplazo. Solo el 5% habla de la IA como un sustituto directo.

Software: donde la fractura ya es visible

Donde el impacto ya es asimétrico y medible hoy en día —y directamente relevante para los portafolios— es en el universo del software empresarial.

La lógica del problema es simple: si la IA permite a las empresas hacer más con menos personas, necesitan comprar menos licencias de software. Y los modelos de negocio de las empresas de software más grandes del mundo se construyeron exactamente sobre ese conteo de usuarios. Salesforce, Adobe y ServiceNow cayeron entre un 40% y un 60% desde sus máximos, tocando fondo en abril. No fue porque reportaran malos resultados, sino porque el mercado se hizo una pregunta incómoda: si hay menos empleados, ¿cuántas suscripciones se dejan de comprar?

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Nuestra lectura es que esta caída está relacionada con la incertidumbre, no con una sentencia de muerte. Estas son empresas con enormes bases de clientes, contratos largos y marcas que se han construido a lo largo de décadas. No van a desaparecer. Pero están obligadas a reinventarse, y en ese proceso hay un riesgo real. Salesforce y ServiceNow están apostando por convertirse en plataformas que coordinen agentes de IA en lugar de simplemente vender licencias de usuario. Si esa apuesta funciona —y creemos que tienen las piezas para que funcione— la caída de este año habrá sido exagerada y allí hay una oportunidad. Si no ejecutan bien, el ajuste apenas ha comenzado. Es exactamente el tipo de situación donde vale la pena buscar oportunidades y distinguir entre ganadores y perdedores.

El contraste más claro proviene de Palantir, que reportó en su último trimestre un crecimiento de ingresos del 85% interanual —el más alto en su historia como empresa cotizada— con márgenes operativos del 60%. La diferencia no es que Palantir sea “más tecnológica” que Salesforce. Es que cobra en función del valor que genera para sus clientes, no de cuántos usuarios la utilizan. Cuando la IA reduce la cantidad de personas en una empresa, el modelo de Salesforce sufre directamente. El de Palantir no.

Lo que esto significa para los portafolios

Tres preguntas específicas que vale la pena revisar.

¿Qué tipo de exposición tiene? Un índice como el S&P 500 o el Nasdaq ya le da acceso a los grandes ganadores en infraestructura de IA —Nvidia, Microsoft, Alphabet, Amazon— sin necesidad de apostar por acciones individuales. Si tiene una exposición concentrada en software tradicional, vale la pena revisarla.

¿Cómo cobran las empresas de software en sus portafolios? Las empresas de software que cobran por número de usuarios enfrentan un riesgo estructural si la IA reduce la cantidad de licencias vendidas. Aquellas que cobran en función del valor generado están mejor posicionadas.

¿Cuál es el horizonte temporal real? La historia de la tecnología sugiere que las ganancias de productividad se acumulan a lo largo de años y décadas, no de trimestres. El riesgo no es que la tecnología falle, sino que el capital se concentre demasiado rápido, mientras que los retornos se distribuyen gradualmente.

La mayoría de la gente hoy en día se hace la pregunta equivocada. No es “¿va a eliminar empleos la IA?”; esa respuesta depende del sector, el país, el rol, el año. La pregunta correcta es más simple y urgente: ¿están sus activos del lado de quienes capturan el valor de esta transformación, o del lado de quienes lo absorben como un costo? Esa distinción ya se está reflejando en los precios. Y lo seguirá haciendo.

Artículo escrito por Michael Marciano y Santiago Lossada

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