- Anthropic plantea tres escenarios en los que la IA eleva con fuerza el PIB. Pero en todos, desplaza una mayor proporción del ingreso desde el trabajo hacia el capital.
- En Venezuela, algunas empresas ya reportan menores costos y mayores ingresos gracias a la IA, aunque el país sigue rezagado en la infraestructura del ecosistema.
- El riesgo para Venezuela está en quedar muy expuesta a la IA para sentir sus efectos. Pero sin tener todavía las capacidades necesarias para capturar una proporción equivalente de sus beneficios.
En las conversaciones sobre inteligencia artificial y el trabajo, hay una historia que siempre parece repetirse. Es la de que las máquinas aprenden a hacer más tareas: algunas personas dejan de ser necesarias, pero aparecen nuevos empleos. Pero otra dirección menos intuitiva comienza a asomarse. La economía producirá mucho más y, aún así, los trabajadores no necesariamente recibirán una proporción equivalente de esa nueva riqueza.
Ese es uno de los principales resultados de Economic Scenarios for Transformative AI. El trabajo lo realizaron los investigadores Anton Korinek, Charles I. Jones, Szymon Sacher, Tess Cotter y Peter McCrory. Lo publicó Anthropic —la empresa detrás de Claude—. El trabajo busca observar cómo diferentes velocidades de avance y adopción de la IA pueden cambiar el crecimiento económico. También examina su efecto en el empleo, los ingresos y su distribución.
¿Cómo distingue Anthropic entre complementar y automatizar el trabajo?
Para llegar a sus resultados, Anthropic plantea un modelo estadístico. Este compara a dos economías: una que no adopta IA (contrafactual) y otra que sí lo hace. Dentro de esta última distingue, a su vez, entre dos formas de incorporar la IA al trabajo. La primera es complementando una tarea: el trabajador sigue participando directamente en la generación de valor, usando sólo la IA como un complemento. La otra es automatizando la tarea, donde el trabajo pasa del humano al capital.
Ambas formas de incorporación aumentan la productividad de la economía, pero no distribuyen sus beneficios de la misma forma. En el segundo caso, parte del ingreso que antes remuneraba trabajo puede desplazarse hacia el capital.
Esa distinción no es menor. Cuando una tarea cognitiva —como actividades de gerencia, profesiones, ventas, trabajos de oficina, entre otros— se automatiza, alguien puede quedar sin ese trabajo. Esa persona puede terminar buscando empleo en otro lugar de la economía. En teoría, ese desplazamiento debería resolverse mediante la movilidad laboral, pero en la práctica no es tan sencillo. Por ejemplo, que un ingeniero de software pierda demanda no significa que pueda convertirse inmediatamente en un electricista. Existen habilidades diferentes, procesos de búsqueda y tiempo de adaptación a cada trabajo. Esa fricción es la que puede transformar un aumento de productividad en desempleo.
El trabajo de Anthropic ofrece una lectura importante que aplica para Venezuela. El efecto laboral de la IA ya no depende únicamente de cuántas tareas pueda realizar una máquina. También depende de qué ocurre después con la persona que deja de realizarlas. Es decir, la capacidad de adaptación importa tanto como la capacidad tecnológica.
Los tres futuros de Anthropic y una brecha cada vez mayor
En el escenario más modesto, Anthropic asume que la IA se comportará como una tecnología convencional y no como una fuerza verdaderamente transformadora. Como consecuencia, estima que sólo 4% de las tareas de la economía serán impactadas por la IA para 2030. De esos usos, la mitad automatizaría tareas y la otra mitad complementaría al trabajador. Además, por cada dos tareas automatizadas, podría aparecer una nueva tarea cognitiva.
Así, el impacto de la tecnología termina siendo relativamente limitado. El PIB y el salario promedio quedarían sólo 1.6% y 0.7% por encima del contrafactual, respectivamente, y el desempleo prácticamente no cambiaría. De hecho, se estima que la participación del trabajo en el ingreso apenas disminuya en menos de un punto porcentual. En otras palabras, bajo este primer escenario, la IA cambiaría algunas tareas sin afectar demasiado el reparto de la economía.
| Escenario | Tareas afectadas por la IA | PIB vs. contrafactual | Salario promedio vs. contrafactual | Salario cognitivo vs. contrafactual | Salario no cognitivo | Empleo cognitivo | Participación del trabajo |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Modesto | 4% | +1.6% | +0.7% | +0.4% | +1.2% | -0.50% | 59.40% |
| Intermedio | 12% | +8.3% | +2.1% | -0.30% | +5.9% | -3.90% | 56.10% |
| Extremo | 30% | +32.4% | +9.7% | -11.50% | +33.6% | -21.50% | 45.20% |
Fuente: Korinek, Jones, Sacher, Cotter y McCrory.
¿Qué cambia en el escenario intermedio?
El segundo escenario empieza a verse distinto. Ahí se prevé un caso intermedio: un poco más del 10% de todas las tareas serán impactadas para 2030. Su productividad aumentaría alrededor de 57%. El 75% de los usos de IA sobre las tareas afectadas correspondería a automatización. Por cada cuatro tareas automatizadas, aparecería un nuevo puesto de trabajo cognitivo. Como resultado, el PIB terminaría 8.3% por encima de la trayectoria sin IA, duplicando el crecimiento de su contrafactual hacia 2030.
El problema es que los salarios no acompañarían ese salto del todo. La estimación de este escenario apunta a que el ingreso promedio estaría apenas por encima del camino sin IA. Habría diferencias entre los salarios de los trabajadores cognitivos —que se mantendrían estancados— y el del resto —que sí concentrarían una pequeña mejora. Así, la torta crecería mucho más rápido que la remuneración de quienes trabajan.
¿Qué implica el escenario más extremo?
En el tercer y último escenario, Anthropic imagina una IA verdaderamente transformadora. Para 2030, sería capaz de realizar casi la mitad del trabajo cognitivo que hoy hacen las personas. Ahí, el PIB podría terminar un 32.4% por encima del contrafactual, pero el empleo del trabajo cognitivo caería en más del 20%. El desempleo entre quienes comenzaron en esas ocupaciones llegaría a 17.9%. Más importante todavía, el ingreso laboral total termina prácticamente igual al escenario sin IA, mientras el ingreso del capital quedaría muy por encima que antes. Es decir, la economía es mucho más rica, pero los trabajadores como grupo apenas participan de ese salto.
Anthropic calcula incluso que las ganancias agregadas serían casi tres veces mayores que las pérdidas sufridas por los trabajadores cognitivos. En teoría existirían recursos suficientes para compensarlos, pero que la economía genere valor no significa que exista un mecanismo automático que lo redistribuya.
Una infraestructura todavía débil
Venezuela entra a esta transición desde una posición muy distinta a la economía que modela Anthropic. Una encuesta de la firma PwC a CEOs venezolanos encontró que el 25% de los encuestados asegura haber aumentado ingresos gracias a la IA. Otro 42% reporta una reducción de costos. Sin embargo, apenas 17% consiguió ambos simultáneamente y la mayoría todavía no ha obtenido un retorno económico significativo.
PwC también encontró que sólo entre 12% y 19% de los ejecutivos declara haber desplegado ampliamente IA en áreas clave. Esas áreas incluyen estrategia, generación de demanda, soporte o productos. No es un matiz menor: usar IA no es lo mismo que transformar una empresa con IA. Aunque la herramienta puede ahorrar tiempo, capturar una ganancia sostenida de productividad requiere integrarla a procesos completos. También exige combinarla con datos, talento e infraestructura. Y es aquí donde Venezuela tiene plomo en el ala.
El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2025 (ILIA), elaborado por CENIA y CEPAL, ubicó a Venezuela en el último puesto entre los 19 países estudiados. El informe señala que el país está en una etapa de exploración, dando sus primeros pasos de madurez en IA.
¿Qué debilidades muestra el índice ILIA en Venezuela?
Si bien el reporte identifica avances parciales en innovación y adopción empresarial, señala rezagos importantes. Esos rezagos están en lo que permite convertir usos aislados de la IA en capacidad productiva: infraestructura, cómputo, datos y talento. De hecho, el ILIA registra que más del 60% de la población utiliza internet, pero apenas uno de cada tres hogares tiene conexión. En cómputo, destaca la ausencia de capacidades de computación de alto rendimiento. Y en promedio, el talento venezolano muestra debilidades comparado con otros países de la región, sobre todo en formación avanzada.
Entonces, Venezuela puede estar adoptando IA más rápido de lo que construye el ecosistema necesario para capturar todo su valor. Y ahí aparece una paradoja. Las mismas limitaciones tecnológicas que pueden retrasar la automatización también pueden impedir que los trabajadores aprovechen la IA para aumentar su productividad. Un estudio conjunto del Banco Mundial y la Organización Internacional del Trabajo estimó el alcance de la IA generativa en la región. Encontró que entre 26% y 38% de los empleos en América Latina y el Caribe están expuestos, de alguna manera, a esta tecnología. Sin embargo, sólo entre 2% y 5% enfrentaría potencial de automatización total con las capacidades actuales. Entre 8% y 14% podría, en cambio, experimentar una transformación que aumente productividad.
El problema es que hasta la mitad de los puestos que podrían beneficiarse de esos aumentos enfrenta obstáculos. Esos obstáculos están vinculados a brechas de acceso digital e infraestructura. La brecha digital puede retrasar la automatización, pero también bloquear las herramientas que permitirían a los trabajadores producir más. Para Venezuela, eso importa porque el país no necesita estar en la frontera tecnológica para recibir los efectos de quienes sí están en ella.
¿Cómo golpea la IA a los trabajadores digitales venezolanos?
El problema puede verse mejor en quienes ya compiten directamente en mercados digitales. Un reportaje de Rest of World sobre trabajadores venezolanos encontró un cambio de tendencia. Algunas tareas de redacción, anotación de datos y entrenamiento de modelos comenzaron a perder demanda o valor con la expansión de la IA generativa. Visto de otra forma: la misma tecnología que aumenta la productividad de algunos trabajadores, también contribuye a reducir el valor de algunas tareas que vende.
Y es que hacer más no necesariamente significa ganar más si el precio del trabajo cae con mayor velocidad. Es una versión bastante concreta del mecanismo que plantea Anthropic con sus escenarios.
Pero el mercado no sólo está eliminando o abaratando tareas. También está cambiando cuáles demanda. Rest of World señala que las empresas de entrenamiento de modelos requieren cada vez más evaluaciones avanzadas y trabajos especializados en programación, ciencia y lógica. Mientras tanto, algunas labores de anotación de menor complejidad pierden relevancia. En teoría, quienes realizaban las tareas simples podrían desplazarse hacia esas nuevas oportunidades; en la práctica, las fricciones de la transición vuelven a ser barreras.
Es el mismo problema que Anthropic plantea a escala macroeconómica. Para Venezuela, esa capacidad de adaptación puede terminar siendo tan importante como la propia capacidad de adoptar la tecnología.
Una carrera por capturar productividad
La evidencia venezolana muestra dos velocidades. Por un lado, algunas empresas ya comienzan a obtener menores costos, mayores ingresos y mejoras de productividad a partir de la IA. Por otro, persisten brechas en cómputo, datos, infraestructura y talento que pueden limitar cuánto de esa adopción termina convirtiéndose en una ventaja productiva sostenible. En medio están los trabajadores. Algunos pueden hacer cinco tareas donde antes hacían tres. Otros pueden descubrir que el mercado ahora paga menos por esas cinco. Y otros pueden ver desaparecer una tarea mientras las nuevas oportunidades requieren capacidades que todavía no tienen.
Por eso, para Venezuela, la discusión alrededor de la inteligencia artificial no debería concentrarse únicamente en cuántos empleos puede eliminar. Tampoco basta con medir cuántas empresas utilizan ChatGPT, Claude o cualquier otra plataforma. La pregunta más relevante es qué productividad está generando esa adopción y quién tiene las capacidades para aprovecharla. Sobre todo, quién termina capturando el valor adicional.
¿Qué significa esto para el futuro del trabajo en Venezuela?
Allí es donde el trabajo de Anthropic es bastante útil para una lectura sobre las posibilidades del país. Sus escenarios no permiten estimar cuánto crecerá Venezuela por la IA ni cuántos empleos desaparecerán. Pero sí muestran que una economía puede volverse mucho más productiva sin que los trabajadores reciban una proporción equivalente de esa ganancia. También muestran que el resultado depende de algo más que la capacidad de la tecnología. Lo que más importa es qué tan rápido pueden adaptarse los trabajadores, cuánto capital acompaña la transformación y cómo se distribuye el valor que genera.
Venezuela ya forma parte de esa transición, aunque no necesariamente desde una posición ventajosa. Ese puede ser el verdadero riesgo de llegar tarde. No se trata de quedar fuera de la revolución de la IA, sino de entrar en ella desde el lado menos rentable. Venezuela quedaría suficientemente expuesta para sentir sus efectos sobre costos, tareas y empleo. Pero no tendría las capacidades necesarias para capturar una proporción equivalente de sus ganancias.
La inteligencia artificial no tiene que desarrollarse en Venezuela para transformar el trabajo venezolano. La pregunta es si el país será capaz de desarrollar alrededor de ella suficiente talento, infraestructura y capacidad empresarial. Si lo logra, cuando aumente la productividad, una parte mayor del valor que genere también se quedará aquí.
