Estados Unidos no está preparado para lo que la IA le hará al empleo

 ¿Alguien tiene un plan para lo que viene después?

En 1869, un grupo de reformistas de Massachusetts persuadió al estado para probar una idea simple: contar.

La Segunda Revolución Industrial avanzaba a borbotones por Nueva Inglaterra, enseñando a los dueños de molinos y fábricas una lección que la mayoría de los estudiantes de MBA aprenden ahora en su primer semestre: que las ganancias en eficiencia suelen venir de algún lugar, y ese lugar suele ser alguien más. Las nuevas máquinas no solo hilaban algodón o moldeaban acero. Operaban a velocidades para las que el cuerpo humano —una elegante pieza de ingeniería diseñada durante millones de años con propósitos completamente distintos— simplemente no estaba hecho. Los dueños lo sabían, igual que sabían que hay un límite a cuánta miseria la gente está dispuesta a tolerar antes de empezar a prender fuego a las cosas.

Aun así, las máquinas siguieron adelante.

Así que Massachusetts creó la primera Oficina de Estadísticas Laborales de la nación, esperando que los datos lograran lo que la conciencia no podía. Al medir horas de trabajo, condiciones, salarios y lo que los economistas ahora llaman "externalidades negativas" pero que entonces se llamaban "brazos de niños arrancados", los legisladores pensaron que tal vez podrían producir resultados razonablemente justos para todos. O, si eres un poco más cínico, un nivel sostenible de explotación. Unos años después, con tropas federales disparando a trabajadores ferroviarios en huelga y ciudadanos adinerados financiando armerías privadas —indicadores adelantados de que las cosas en tu sociedad no van bien— el Congreso decidió que valía la pena probar esta idea a gran escala y creó la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS, por sus siglas en inglés).

La medición no abolé la injusticia; rara vez siquiera resuelve discusiones. Pero el acto de contar —de intentar ver con claridad, de comprometer al gobierno con un conjunto compartido de hechos— señala una intención de ser justo, o al menos de que te atrapen intentándolo. Con el tiempo, esa intención importa. Es una forma en que una república se gana el derecho a ser creída.

La BLS sigue siendo un pequeño milagro de civilización. Envía encuestas detalladas a unas 60,000 hogares y 120,000 empresas y agencias gubernamentales cada mes, complementadas con investigación cualitativa que utiliza para verificar y ocasionalmente corregir sus hallazgos. Merece al menos algo de crédito por el marcador. Estados Unidos: 250 años sin lucha violenta de clases. Y hay que apreciar el valor de entretenimiento de sus minucias. La BLS es cómo sabemos que, en 2024, 44,119 personas trabajaban en servicios de comida móvil (esto es, food trucks), un aumento del 907% desde el 2000; que el cuidado de mascotas no veterinario (peluquería, adiestramiento) empleaba a 190,984 personas, un aumento del 513%; y que Estados Unidos tenía casi 100,000 masajistas, con cinco veces la concentración nacional en Napa, California.

Estas y miles de otras estadísticas de la BLS describen una sociedad que se ha vuelto más próspera, y una fuerza laboral infinitamente adaptable al cambio. Pero como todos los organismos estadísticos, la BLS tiene sus límites. Es excelente para revelar lo que ha sucedido y solo moderadamente útil para decirnos lo que está por venir. Los datos no pueden prever recesiones o pandemias —o la llegada de una tecnología que podría hacerle a la fuerza laboral lo que un asteroide les hizo a los dinosaurios.

Me refiero, por supuesto, a la inteligencia artificial. Tras un despliegue que podría haber orquestado H. P. Lovecraft —"Estamos invocando al demonio", advirtió Elon Musk en un típico pronunciamiento temprano— la industria de la IA ha pasado del lenguaje de las pesadillas a la materia de los estados de coma. Impulsando innovación. Acelerando transformación. Reimaginando flujos de trabajo. Es la primera vez en la historia que los humanos inventan algo genuinamente milagroso y luego se apresuran a vestirlo con un chaleco de forro polar.

Hay montones de dinero por hacer vendiendo software empresarial, pero amortiguar el impacto de la IA también es una finta útil. Esta es una tecnología que puede digerir cien informes antes de que te termines el café, redactar y analizar documentos más rápido que equipos de asistentes legales, componer música indistinguible del genio de una estrella del pop o un graduado de Juilliard, programar —realmente programar, no solo copiar y pegar de Stack Overflow— con la precisión de un ingeniero de primer nivel. Tareas que una vez requirieron habilidad, juicio y años de entrenamiento están siendo ejecutadas, implacable e indiferentemente, por software que aprende sobre la marcha.

La IA ya es tan ubicua que cualquier trabajador del conocimiento con recursos puede delegar parte de la monotonía de su trabajo a las máquinas. Muchas empresas —Microsoft y PricewaterhouseCoopers entre ellas— han instruido a sus empleados a aumentar la productividad haciendo precisamente eso. Pero cualquiera que subcontrate tareas a la IA es lo suficientemente astuto para imaginar lo que podría venir después —un día en que la aumentación cruce hacia la automatización, y la obsolescencia cognitiva los obligue a buscar trabajo en un food truck, spa para mascotas o mesa de masajes. Al menos hasta que lleguen los robots humanoides.

Muchos economistas insisten en que todo esto estará bien. El capitalismo es resiliente. La llegada del cajero automático, famosamente, llevó al empleo de más cajeros bancarios, igual que la introducción de Excel incrementó las filas de contadores y Photoshop disparó la demanda de diseñadores gráficos. En cada caso, la nueva tecnología automatizó tareas antiguas, aumentó la productividad y creó empleos con salarios más altos de lo que nadie hubiera concebido antes. La BLS proyecta que el empleo crecerá un 3.1% en los próximos 10 años. Eso es menos que el 13% de la década anterior, pero 5 millones de nuevos empleos en un país con población estable difícilmente es catastrófico.

Y sin embargo: Hay cosas que los economistas luchan por medir. Los estadounidenses tienden a derivar significado e identidad de lo que hacen. La mayoría no quiere hacer otra cosa, aunque tuvieran confianza —que no la tienen— en que podrían encontrar otra cosa que hacer. El setenta y uno por ciento de los encuestados en una sondeo de Reuters/Ipsos de agosto dijo estar preocupado de que la inteligencia artificial "deje a demasiadas personas sin trabajo permanentemente".

Este dato sería más fácil de descartar si los dueños de molinos y fábricas modernos no hubieran declarado ya que la IA dejará a personas sin trabajo permanentemente.

En mayo de 2025, Dario Amodei, CEO de la empresa de IA Anthropic, dijo que la IA podría aumentar el desempleo entre un 10 y un 20 por ciento en los próximos uno a cinco años y "eliminar la mitad de todos los empleos administrativos de nivel inicial". Jim Farley, CEO de Ford, estimó que eliminaría "literalmente la mitad de todos los trabajadores administrativos" en una década. Sam Altman, CEO de OpenAI, reveló que "mi pequeño grupo de chat con mis amigos CEOs tecnológicos" tiene una apuesta sobre la fecha inevitable en que una empresa de mil millones de dólares esté formada por una sola persona. (El lado comercial de esta revista, como otros editores, tiene una asociación corporativa con OpenAI). Otras empresas, incluyendo Meta, Amazon, UnitedHealth, Walmart, JPMorgan Chase y UPS, que han anunciado despidos recientemente, los han enmarcado más eufemísticamente en informes optimistas a inversores sobre el auge de la "automatización" y "la reducción de la plantilla". En conjunto, estas declaraciones son extraordinarias: los dueños del capital advirtiendo a los trabajadores que el hielo bajo sus pies está a punto de romperse —mientras continúan pisoteándolo.

Es como si estuviéramos viendo dos versiones de la misma escena. En una, el hielo se sostiene, porque siempre lo ha hecho. En la otra, mucha gente se hunde. La diferencia se vuelve clara solo cuando la superficie finalmente cede —momento en el cual la gama de opciones disponibles se habrá reducido considerablemente.

La IA ya está transformando el trabajo, una tarea delegada a la vez. Si la transformación se desarrolla lo suficientemente lento y la economía se ajusta lo suficientemente rápido, los economistas pueden tener razón: Estaremos bien. O mejor. Pero si la IA desencadena una reorganización rápida del trabajo —comprimiendo años de cambio en meses, afectando aproximadamente al 40 por ciento de los empleos a nivel mundial, como proyecta el Fondo Monetario Internacional— las consecuencias no se detendrán en la economía. Pondrán a prueba instituciones políticas que ya han demostrado cuán frágiles pueden ser.

La pregunta, entonces, es si nos acercamos al tipo de disrupción que puede gestionarse con estadísticas —o al tipo que crea estadísticas que nadie puede soportar contar.

Austan Goolsbee es el presidente del Banco de la Reserva Federal de Chicago, profesor Robert P. Gwinn de Economía en la Escuela de Negocios Booth de la Universidad de Chicago, y expresidente del Consejo de Asesores Económicos bajo Barack Obama. También es uno de los pocos economistas de los que no te arrepentirías inmediatamente de haber invitado a una fiesta. Cuando le pregunté a Goolsbee si había algún dato concluyente que indicara que la IA había comenzado a afectar el mercado laboral, dio una respuesta que era a la vez obvia e inútil, sonriendo mientras lo hacía. La no-respuesta era el punto.

Conozco a Goolsbee el tiempo suficiente para disfrutar estos momentos, cuando se burla de nuestra inutilidad compartida. Los economistas rara vez están equipados para dar respuestas directas sobre el presente. Los periodistas odian cuando el futuro se niega a revelarse antes de la fecha límite.

Hablamos en septiembre, poco después de la publicación de lo que se ha llegado a conocer como "El Paper de los Canarios", escrito por tres académicos del Laboratorio de Economía Digital de Stanford. Al procesar datos de millones de registros de nóminas mensuales de trabajadores en empleos expuestos a la IA generativa, los autores concluyeron que los trabajadores de 22 a 25 años —los canarios— han visto una disminución del empleo de aproximadamente el 13 por ciento desde finales de 2022.

Durante varios días, el paper fue todo lo que cualquiera en el campo quería discutir, y por discutir me refiero principalmente a buscarle fallos. El informe sobrestimaba el efecto de ChatGPT. El empleo juvenil es cíclico. El mismo período vio un fuerte aumento en las tasas de interés —una fuente de turbulencia mucho más probable. "Canarios" también contradecía un estudio publicado unas semanas antes por el Economic Innovation Group, que argumentaba que es poco probable que la IA cause desempleo masivo a corto plazo, incluso mientras transforma empleos y salarios. Ese artículo tenía el título consciente de "IA y Empleos: La Última Palabra (Hasta la Próxima)".

Este era el punto que Goolsbee quería enfatizar: Los economistas están limitados por los números. Y numéricamente hablando, nada indica que la IA haya tenido un impacto en los empleos de la gente. "Es simplemente demasiado pronto", dijo.

La falta de certeza no debe confundirse con falta de preocupación. El mandato de la Reserva Federal es promover el máximo empleo, así que los pronunciamientos corporativos sobre la pérdida inminente de empleos tienen la atención de Goolsbee. Pero los números no cuadran. Es posible que el mercado laboral sea más blando de lo que parece, pero que esa blandura se esté absorbiendo dentro de las empresas en lugar de reflejarse en la tasa de desempleo. Sin embargo, si las empresas están acumulando más trabajadores de los que necesitan —un fenómeno conocido como acaparamiento de mano de obra— uno esperaría que eso se revelara como un crecimiento débil de la productividad. Es tan predecible como una resaca: demasiados trabajadores, no suficiente trabajo, productividad hundida. "Pero ha sido totalmente lo contrario", dijo Goolsbee. "El crecimiento de la productividad ha sido realmente alto. Así que no sé cómo reconciliar eso".

La productividad es el código de trucos para una sociedad más próspera. Si cada trabajador puede producir más en la misma hora —más bienes, mejores servicios, resultados más rápidos— entonces el pastel económico total crece, incluso si el número de trabajadores no lo hace. Es la rara ganancia en eficiencia que expande el pastel en lugar de meramente redistribuir porciones.

Estados Unidos ha estado en una racha de productividad en los últimos años. Podría ser temporal, el resultado de un impulso único, como el auge de nuevos pequeños negocios de la era COVID. Pero con la alegría especial de alguien a quien pagan para complicarlo todo, Goolsbee señaló que tecnologías de propósito general como la electricidad y la computación pueden crear ganancias de productividad duraderas, del tipo que hacen más ricas a sociedades enteras.

Si la IA es una de esas tecnologías solo se aclarará con el tiempo. ¿Cuánto tiempo pasará antes de que lo sepamos? "Años", dijo Goolsbee.

Mientras tanto, hay otra complicación. El riesgo inmediato para el empleo puede no ser la IA en sí misma, sino la forma en que las empresas, seducidas por su promesa, sobreinvierten antes de entender lo que realmente puede hacer. Goolsbee retrocedió a la burbuja de internet, cuando las empresas gastaban desenfrenadamente en tender cables de fibra y construir capacidad. "En 2001, cuando descubrimos que la tasa de crecimiento de internet no iba a ser del 25 por ciento anual, sino meramente del 10 por ciento —que sigue siendo una tasa de crecimiento bastante buena— significaba que teníamos demasiada fibra, y hubo un colapso de la inversión empresarial", dijo Goolsbee. "Y un montón de gente fue despedida de la manera tradicional".

Un colapso similar en la inversión en IA, si llega, probablemente sería familiar: doloroso, desestabilizador y acompañado de oleadas de peroratas y recriminaciones en CNBC. Pero equivaldría a un reinicio financiero, no a una reversión tecnológica —el tipo de resultado en el que los economistas son especialmente buenos para reconocer, porque se asemeja a algo que ha sucedido antes.

Esta es la paradoja de la economía. Para entender la velocidad a la que el presente nos precipita hacia el futuro, necesitas un punto fijo, y los puntos fijos están todos en el pasado. Es como conducir mirando solo por el espejo retrovisor —bastante peligroso si la carretera sigue recta, catastrófico si no lo hace.

David Autor y Daron Acemoglu están entre los conductores de retrovisor más consumados. Ambos están en el MIT, y ambos sobresalen en entender disrupciones económicas previas. Acemoglu, quien ganó el Premio Nobel de Economía en 2024, estudia la desigualdad; Autor se enfoca en el trabajo. Pero ambos insisten en que la historia de la IA y sus consecuencias dependerá principalmente de la velocidad —no porque asuman que los empleos perdidos serán automáticamente reemplazados, sino porque un ritmo de cambio más lento deja a las sociedades tiempo para adaptarse, incluso si algunos de esos empleos nunca regresan.

Los mercados laborales tienen una tasa natural de ajuste. Si, en el transcurso de 30 años, el 3 por ciento de los empleados en una profesión se jubila o pierde su empleo anualmente, apenas lo notarías. Sin embargo, una década después, un tercio de los empleos en esas profesiones habría desaparecido. Los operadores de ascensores y los cobradores de peaje experimentaron este lento desvanecimiento hacia la obsolescencia sin dañar la economía. "Cuando ocurre más rápidamente", me dijo Autor, "las cosas se vuelven problemáticas".

Autor es más conocido por su trabajo sobre el shock chino. En 2001, China se unió a la Organización Mundial del Comercio; seis años después, el 13 por ciento de los empleos manufactureros en EE.UU.—alrededor de 2 millones—habían desaparecido. El shock chino afectó de manera desproporcionada a la manufactura a pequeña escala—textiles, juguetes, muebles—concentrada principalmente en el Sur. "Muchos de los trabajadores en esos lugares aún no se han recuperado", dijo Autor, "y obviamente estamos viviendo con las consecuencias políticas".

Pero la IA no es una política comercial. Es software. Incluso si golpea primero a algunas profesiones y lugares—un abogado en una gran firma urbana, digamos, puede sentir el impacto años antes que un trabajador en una industria menos digitalizada—la tecnología no estará limitada por la geografía. Eventualmente, todos se verán afectados.

Todo esto suena ominoso, hasta que recuerdas lo más importante sobre el software: La gente lo odia, casi tanto como odia el cambio.

Esto es lo que da a muchos economistas la confianza de que el asteroide de la IA está aún al menos a una década de distancia. "Estos CEOs tecnológicos quieren que creamos que el mercado para la automatización está predestinado, y que todo ocurrirá sin problemas y será rentable", dijo Acemoglu. Luego emitió un sonido de desdén desde su detector de tonterías ganador del Premio Nobel. "La historia nos dice que en realidad va a suceder mucho más lento".

El argumento es el siguiente: Antes de que la IA pueda transformar una empresa, tiene que acceder a los datos de la compañía e integrarse en los sistemas existentes—lo que suena fácil, siempre que no seas un director de tecnología. Un secreto comercial de la mayoría de las empresas Fortune 500 es que aún ejecutan muchas funciones críticas en pesadas computadoras mainframe de grado industrial que casi nunca se averían y por lo tanto nunca pueden ser reemplazadas. Los mainframes son como Christopher Walken: Han estado funcionando sin parar desde los años 60, son fantásticos realizando roles peculiares (procesar pagos, salvaguardar datos), y nadie vivo entiende realmente cómo funcionan.

Integrar tecnología heredada con IA moderna significa navegar hardware, proveedores, contratos, lenguajes de programación ancestrales y humanos—cada uno de los cuales tiene una opinión firme sobre la forma "correcta" de hacer cambios. Pasan meses, luego años; llega y se va otra fiesta navideña de la empresa; y el CEO todavía no puede entender por qué el milagro de la IA no está resolviendo todos sus problemas.

Cada nueva tecnología de propósito general es, por un tiempo, rehén del desorden de lo que ya existe. Las primeras centrales de energía eléctrica abrieron en la década de 1880, y nadie debatía si eran superiores a las máquinas de vapor. Pero las fábricas se habían construido con máquinas de vapor en sus sótanos, alimentando ejes aéreos que recorrían la longitud de los edificios, con correas y poleas que llevaban la energía a máquinas individuales. Para adoptar la electricidad, los dueños de fábricas no solo necesitaban comprar motores—necesitaban demoler y reconstruir todas sus operaciones. Algunos lo hicieron. La mayoría solo esperó a que su infraestructura se desgastara, lo que explica por qué las grandes ganancias económicas de la electrificación no se manifestaron durante 40 años.

Nada de esto es suficientemente tranquilizador para el economista Anton Korinek. Él está "súper preocupado", me dijo. Cree que Estados Unidos verá pérdidas importantes de empleo—"un efecto muy notable en el mercado laboral"—tan pronto como este año.

"Y entonces esos economistas con los que has estado hablando, van a decir: '¡Veo eso en los datos!' " Korinek hizo una pausa. "No bromemos sobre esto, porque es demasiado serio".

Korinek es profesor y director académico de la Iniciativa de Economía de la IA Transformadora en la Universidad de Virginia. El año pasado, la revista Time lo incluyó en su lista de las personas más influyentes en IA. Pero no se propuso convertirse en economista. Creció en un pueblo de montaña austriaco, escribiendo código máquina en 0s y 1s—la forma menos glamorosa de programación, y la más implacable. Te enseña dónde se producen los cuellos de botella en las instrucciones, dónde se atascan los sistemas y qué se rompe primero cuando se presiona demasiado.

Había seguido de cerca los avances en IA desde los hitos del aprendizaje profundo a principios de la década de 2010, incluso mientras su trabajo doctoral se centraba en la prevención de crisis financieras. Cuando tuvo su primera demostración de un modelo de lenguaje grande, en septiembre de 2022, le tomó "unos cinco segundos" considerar sus consecuencias para el futuro del trabajo, comenzando por el suyo propio.

Nos encontramos para desayunar en Charlottesville en otoño. Korinek es joven y delgado, con delicadas gafas de alambre y una barba ligeramente rojiza. Mi impresión general fue la de alguien que preferiría estar personalizando hojas de Excel a profetizar el apocalipsis. Aun así, ahí estaba, diciendo las cinco palabras que los economistas más desprecian: Esta vez puede ser diferente.

El núcleo del argumento de Korinek es simple: Sus colegas no están malinterpretando los datos—están malinterpretando la tecnología. "No podemos conceptualizar bien tener máquinas muy inteligentes", dijo Korinek. "Las máquinas siempre han sido tontas, y es por eso que no confiamos en ellas y siempre ha llevado tiempo implementarlas. Pero si son más inteligentes que nosotros, en muchos aspectos pueden implementarse a sí mismas".

Esto ya está sucediendo. Muchos de los anuncios menos comprensibles durante los eventos deportivos son para herramientas de IA que prometen acelerar la integración de otras herramientas de IA en los flujos de trabajo de las grandes empresas. Debido a que muchos de estos sistemas no requieren hardware nuevo masivo o reescrituras de sistemas hechas por humanos, el tiempo de implementación se reduce hasta en un 50 por ciento.

Aquí es donde Korinek se separa de los economistas del retrovisor. Si la IA avanza tan rápido como él espera, para muchos trabajadores el daño llegará antes de que las instituciones puedan adaptarse—y cada uso exitoso solo intensificará la presión para hacer más.

Consideremos las firmas de consultoría, que siempre han cobrado honorarios altos por hacer que asociados junior investiguen y redacten informes—honorarios que los clientes toleraban porque no había alternativa. Pero si una firma puede usar IA para entregar el mismo trabajo más rápido y más barato, sus competidores enfrentan una elección drástica: adoptar la tecnología, o explicar por qué aún cobran una prima por horas humanas. Una vez que una firma se conecta y subcotiza a sus rivales, el resto debe o bien apresurarse a seguirla o quedarse atrás. La competencia no solo recompensa la adopción; hace que la demora sea indefendible.

Korinek concede las dos objeciones estándar: Los números aún no muestran nada definitivo, y las nuevas tecnologías han creado históricamente más empleos de los que han destruido. Pero piensa que sus colegas necesitan empezar a conducir con los ojos mirando hacia adelante. "Siempre que hablo con personas en los laboratorios de la Costa Oeste"—Korinek es miembro no remunerado del consejo asesor económico de Anthropic—"no me parece que estén tratando de inflar artificialmente lo que están produciendo. Normalmente tengo la sensación de que están tan aterrorizados como yo. Deberíamos al menos considerar la posibilidad de que lo que nos dicen pueda hacerse realidad".

Korinek no está seguro de que la tecnología en sí misma pueda ser dirigida mediante políticas, pero quiere que más economistas hagan planificación de escenarios para que los responsables políticos no sean tomados por sorpresa—porque la pérdida masiva de empleos no solo significa desempleo; significa pagos de préstamos impagados, impagos en cascada, reducción de la demanda del consumidor y el tipo de recesión auto-reforzada que puede transformar un shock en una crisis, y una crisis en el declive de un imperio.

Después del breve período a principios de 2025 en que los CEOs estaban ofreciendo abiertamente "liderazgo de pensamiento" sobre la IA y su impacto en sus fuerzas laborales y márgenes de beneficio, las declaraciones cesaron, inquietantemente, más o menos al mismo tiempo. Cualquiera que haya visto una aleta de tiburón romper el agua y luego desaparecer sabe que esto no es tranquilizador.

La explicación simple viene cortesía de la Oficina de Estadísticas Laborales. Estados Unidos emplea a unas 280,590 especialistas en relaciones públicas, un aumento del 69 por ciento en las últimas dos décadas. (Superan en número a los periodistas casi 7 a 1.) No es difícil imaginar su silogismo experto: La IA es impopular. Los CEOs que hablan de recortes de empleo son aún menos populares. Así que tal vez cállate sobre la IA y los empleos.

En octubre, el día después de que The New York Times revelara el plan de ejecutivos de Amazon para automatizar potencialmente más de 600,000 empleos para 2033, el jefe de relaciones públicas de una gran empresa multinacional me dijo: "Ya hemos terminado de hablar de esto". Fue al menos un pequeño pedazo de historia—la primera vez que me pidieron conceder anonimato a alguien para que pudiera explicar, para el registro, que ya no hablarían en absoluto.

Todo lo cual viene a decir que los directores ejecutivos de Walmart, Amazon, Ford y otras empresas del Fortune 100, así como ejecutivos de firmas emergentes impulsadas por IA, incluyendo Anthropic, Stripe y Waymo—personas que habían estado notablemente locuaces sobre IA y empleos unos meses antes—rechazaron o ignoraron múltiples solicitudes de entrevista para esta historia. Incluso el Business Roundtable, una asociación de 200 CEOs de las empresas más poderosas de Estados Unidos que existe para hablar en nombre de sus miembros precisamente sobre este tipo de temas, me dijo que su CEO, Joshua Bolten, exjefe de gabinete de la Casa Blanca con George W. Bush, no tenía nada que decir.

Por supuesto, decirle a un periodista que no hablarás para el registro no es lo mismo que no hablar. Los CEOs están hablando al menos con una persona: Reid Hoffman, cofundador de LinkedIn y miembro de la junta directiva de Microsoft. Hoffman es un tecnólogo de pedigrí y un optimista por temperamento. Conoce a todos en el mundo corporativo estadounidense, y todos saben que él conoce a todos, lo que lo convierte en el 'mensch' favorito de Silicon Valley—un interlocutor razonable y neutral al que los CEOs pueden acudir cuando quieren pensar en voz alta. Me dijo que la IA ha clasificado a los CEOs en tres grupos.

Los primeros son los aficionados: los rezagados que finalmente pasan tiempo de calidad con sus directores de tecnología. Los segundos se apresuraron a declararse líderes en IA por vanidad o por el deseo de que sus negocios tradicionales fueran tomados más en serio por los esnobs tecnológicos. "Dicen, ¡Mírenme! ¡Soy importante! Estoy en el centro de todo esto. Pero en realidad aún no están haciendo nada", dijo Hoffman. "Solo dicen, Pónganme también a mí en la mesa de la IA". El tercer grupo es diferente: ejecutivos que están haciendo planes transformadores en silencio. "Estos son los que lo ven venir. Y para su crédito, creo que muchos de ellos quieren descubrir cómo ayudar a toda su fuerza laboral a hacer la transición con esto mediante educación, recapacitación o entrenamiento".

Pero lo que comparten los tres grupos es la creencia de que los inversores—después de años oyendo sobre la promesa de la IA—han perdido la paciencia con los sueños. Este año, esperan resultados. Y la forma más rápida para que un CEO produzca resultados es reducir la plantilla. Los despidos, dijo Hoffman, son inevitables. "Muchos de ellos se han convencido de que esto solo termina de una manera. Lo que creo que es una falta de imaginación".

Hoffman no pierde tiempo instando a los CEOs a no hacer recortes; sabe que lo harán. "Lo que les digo es que necesitan presentar caminos e ideas sobre cómo obtener beneficios de la IA que no sean solo la reducción de costes. ¿Cómo consigues más ingresos? ¿Cómo ayudas a tu gente a hacer la transición para ser más eficaces usando IA?"

"Es una fiebre", me dijo Gina Raimondo, exgobernadora de Rhode Island y secretaria de Comercio bajo Joe Biden, refiriéndose a la prisa por recortar empleos. "Cada CEO y cada junta directiva sienten que necesitan ir más rápido. '¿Tenemos 40,000 personas haciendo servicio al cliente? Redúcelo a 10,000. La IA puede manejar el resto'. Si todo se trata de moverse rápido con la vista estrictamente puesta en la eficiencia, entonces muchísima gente va a resultar gravemente perjudicada. Y no creo que este país pueda soportar eso, dado dónde ya estamos".

Como Hoffman, Raimondo ocupa un nicho inusual: una demócrata que puede entrar en una sala de juntas sin activar los detectores de metales culturales. Fue cofundadora de una firma de capital de riesgo, y los ejecutivos de IA, que la ven como pragmática y con fluidez en tecnología, están dispuestos a hablar con ella. "Esta es una tecnología que nos hará más productivos, más saludables, más sostenibles", dijo Raimondo. "Pero solo si nos tomamos muy en serio la gestión de la transición".

El verano pasado, Raimondo hizo el viaje a Sun Valley, Idaho, para la conferencia de cuatro días de Allen & Co. conocida como "campamento de verano para multimillonarios". Hizo a la gente las mismas dos preguntas: ¿Cómo están usando la IA? ¿Y qué pasa con sus trabajadores cuando lo hacen? Varios CEOs admitieron que se sentían atrapados. Wall Street espera que reemplacen el trabajo humano con IA; si no lo hacen, ellos serán los que se queden sin empleo. Pero si todos ordenan eliminaciones masivas de empleos, saben que las consecuencias serán enormes—para sus fuerzas laborales, para el país y para su propia humanidad.

La respuesta de Raimondo fue que "es la responsabilidad de los CEOs más poderosos del país ayudar a resolver esto". Ella ve la posibilidad de "nuevas asociaciones público-privadas a gran escala. Imagina si pudiéramos lograr que las empresas asuman la responsabilidad por el reciclaje y la reubicación de las personas que despiden".

Ella sabe cómo suena esto. "Mucha gente dice: 'Oh, Gina, eres ingenua. Nunca va a pasar'. Vale. Pero te digo que es el fin de Estados Unidos tal como lo conocemos si no usamos este momento para hacer las cosas de manera diferente".

Si la preocupación de los ejecutivos es tan genuina como Raimondo cree, entonces quizás se les pueda mover a la acción. Liz Shuler, la presidenta de la AFL-CIO, lo está intentando—y mayormente fracasando—en lograrlo. Los CEOs y líderes tecnológicos están tan enfocados en ganar la carrera de la IA que "los trabajadores son una ocurrencia tardía", me dijo.

Shuler es consciente de que esta es una opinión predecible de una líder sindical, así que ofreció una concesión: "La mayoría de los trabajadores, y especialmente los líderes sindicales, comienzan con pánico, ¿verdad? Como, 'Vaya, esto va a obliterar básicamente todos los empleos y todos se quedarán sin red de seguridad y tenemos que pararlo'—lo cual sabemos que no va a suceder". En lugar de entrar en pánico, dijo Shuler, habló con los líderes de los sindicatos de la AFL-CIO, que representan a unos 15 millones de personas, y los instó a usar el breve momento antes de que la IA se les imponga para determinar qué quieren de la tecnología—y qué podrían estar preparados para intercambiar por ello.

Michael Podhorzer: La paradoja del movimiento laboral estadounidense

Hasta ahora, la rama de olivo ha sido tomada por precisamente una empresa. Microsoft ha acordado incluir a los trabajadores en las conversaciones sobre el desarrollo de la IA y las salvaguardas a su alrededor. Lo más notable es que el acuerdo incluye una cláusula de neutralidad que permite a los trabajadores formar sindicatos libremente sin represalias—algo que nunca antes se había hecho en tecnología. "Creemos que es un modelo", dijo Shuler. "Nos encantaría ver que otros reconozcan que los trabajadores son centrales en este debate y en nuestro futuro".

Si entornas los ojos, podrías convencerte de que el acuerdo con Microsoft es efectivamente una prueba de concepto. Más probablemente, es una anomalía. Porque todas las persuasiones, la razonabilidad y los llamados al patriotismo y a la humanidad compartida están luchando contra una verdad tan antigua como el trabajo asalariado: El capitalismo estadounidense se precipita hacia la eficiencia como el agua fluye cuesta abajo—inevitablemente, indiferentemente y con consecuencias predecibles para quienquiera que esté parado al pie. Y con la IA, por primera vez, el capital tiene una herramienta que promete el tipo de productividad casi ilimitada que los dueños de molinos y fábricas nunca pudieron imaginar: máxima eficiencia con un número mínimo de empleados que exijan una parte de las ganancias.

En ese contexto, el silencio de los CEOs adquiere una resonancia diferente. Podría ser un reconocimiento frío de que las decisiones ya se han tomado—o una súplica velada para que el gobierno los salve de sí mismos.

Y así, a Washington.

Probablemente eres consciente de que nuestra política es insoportable en este momento. Y sin embargo, la única forma de hacerla soportable—de recuperar el destello de promesa en su núcleo—es más política. Esa es la broma en el corazón de Washington: La misma lucha que ha vaciado el lugar es también la única forma en que puede renovarse.

Si alguna vez hubo un asunto capaz de aliviar la migraña nacional—algo lo suficientemente grande y urgente—uno asumiría que el futuro de los empleos estadounidenses lo sería. "Al menos por mis interacciones aquí en el Senado, no mucha gente está hablando de ello", me dijo Gary Peters, el senador principal por Míchigan. "Hay una actitud general entre mis colegas"—Peters, un demócrata, señala a los republicanos, aunque dice que hay culpa para repartir—"como, 'No necesitamos hacer nada. Va a estar bien. De hecho, el gobierno debería mantenerse al margen. Dejemos que la industria avance y continúe innovando'".

Es difícil ralentizar la IA sin abdicar de la supremacía tecnológica de EE.UU. frente a China—un punto que el lobby tecnológico defiende con fervor religioso. Es difícil obligar a los laboratorios de IA a dar aviso previo de las consecuencias de sus implementaciones cuando a menudo ellos mismos no las conocen. Podrías regular el uso de la IA que desplaza empleos, pero su aplicación requeriría un aparato regulatorio que no existe y una experiencia técnica que el gobierno no tiene.

Dicho esto, el gobierno tiene un manual de décadas de antigüedad sobre cómo ayudar a los trabajadores a superar los shocks económicos. Y Peters ha estado golpeándose la cabeza contra su escritorio tratando de que el Congreso lo use.

Desde 1974, cuando Estados Unidos comenzó a abrir su economía más agresivamente al comercio global, el programa de Asistencia de Ajuste Comercial (TAA) ha ayudado a más de 5 millones de personas con reciclaje profesional, seguro salarial y subsidios de reubicación, a un costo en los últimos años de aproximadamente mil millones de dólares anuales. En 2018, Peters fue co-patrocinador de la Ley TAA para la Automatización, que habría extendido los mismos beneficios a los trabajadores afectados por la IA y la robótica. Murió silenciosamente, como muchas cosas en el Congreso. En 2022, la autorización para el TAA expiró, y en un Congreso alérgico a las votaciones sobre comercio y nuevo gasto, los esfuerzos de Peters para revivirlo no han llegado a ninguna parte.