Automatización sin frenos: ¿Estamos preparando nuestras políticas públicas para el impacto real de la IA?

El avance veloz de los sistemas de inteligencia artificial generativa está redibujando el mapa económico, laboral y tecnológico de forma silenciosa pero profunda. El reciente informe de Anthropic ofrece una instantánea reveladora: el uso de su modelo Claude para delegar tareas crece sostenidamente, mientras disminuye la interacción colaborativa. Una señal clara de que la IA está evolucionando desde ser una herramienta auxiliar a convertirse en un agente operativo semi-autónomo.

Este cambio exige algo más que asombro tecnológico. Requiere deliberación política, gobernanza ajustada y marcos adaptativos que realmente protejan el interés público. ¿Estamos actuando a tiempo?

Marcando la transición: de IA colaborativa a IA delegada

Según los datos del Anthropic Economic Index, en tan solo 9 meses el porcentaje de interacciones con IA en las que las personas delegan tareas completas pasó del 27% al 39%. En el sector empresarial, esta cifra asciende al 77%.

¿Qué significa esto desde una perspectiva de política pública? Implica que cada vez más decisiones, trabajos y microprocesos están siendo externalizados a sistemas automatizados sin supervisión inmediata humana. El debate sobre cómo regulamos las decisiones algorítmicas deja de ser teórico y pasa a ser urgente.

Oportunidades: innovación productiva y eficiencia estatal

• Productividad empresarial: La automatización permite a las empresas operar con menos fricción, lo que puede traducirse en mayor competitividad internacional.
• Infraestructura digital estratégica: Propuestas de reformas para acelerar los permisos de centros de datos y redes eléctricas se presentan como claves para evitar cuellos de botella.
• Fiscalidad tecnológica: Para escenarios con impacto laboral moderado o severo, se abre la puerta al diseño financiero de nuevas figuras impositivas que graven directamente la generación de tokens, el cómputo y los recursos consumidos por la IA.

Estas oportunidades, sin embargo, implican riesgos significativos si no se abordan con visión pública.

Riesgos: concentración, desempleo y erosión del contrato fiscal

1. Desplazamiento laboral sin red de protección suficiente

La descentralización de tareas hacia la IA puede conducir a una sustitución gradual de puestos de trabajo, especialmente en ramas administrativas, redacción, contabilidad y soporte al cliente. El informe propone adaptar modelos como el Trade Adjustment Assistance (TAA) hacia un programa de “Asistencia por Ajuste a la Automatización (AAA)” financiado por impuestos específicos a grandes rentas del sector IA.

2. Abuso fiscal digital sin reformas estructurales

El experto David Gamage advierte sobre la necesidad urgente de cerrar lagunas fiscales que permiten a empresas tecnológicas evitar tributar donde generan valor. Sin políticas proactivas, el crecimiento de la IA corre el riesgo de erosionar aún más la base recaudatoria de los Estados.

3. Soberanía tecnológica erosionada

La concentración de infraestructura y propiedad intelectual en pocas manos plantea desafíos para la soberanía digital de los países que no invierten de forma estratégica en su propio ecosistema de IA. Se discute, por ejemplo, la creación de fondos soberanos que inviertan directamente en activos del sector y repartan beneficios entre la ciudadanía.

Casos destacados por estado y sector

El mismo mapa de uso de Claude en EE.UU. muestra patrones diferenciados:

• En Colorado, la IA se usa de forma intensiva para planear viajes y eventos.
• En Washington D.C., predomina su uso para edición de documentos y asesoría profesional.

Estos usos reflejan no solo necesidades prácticas, sino la integración de la IA en decisiones personales y laborales sensibles, lo que subraya la urgencia de marcos de rendición de cuentas y transparencia algorítmica.

Propuestas de política pública diferenciadas por escenarios

Escenarios de impacto bajo

• Subvenciones para formación continua: Dirigir recursos públicos hacia empleadores que implementen programas estructurados de formación en el trabajo (ej. $10.000 por empleado al año en EE.UU.).
• Reforma fiscal para incentivos inteligentes: Permitir la deducción total de los gastos en capacitación laboral, equiparando su tratamiento al de inversiones en capital físico.
• Aceleración de permisos infraestructurales: Reformar procesos regulatorios como NEPA para reducir tiempos de aprobación de proyectos claves de IA y energía.

Escenarios de impacto medio

• Impuestos sobre generación computacional: Gravar el uso de hardware intensivo o la creación de contenido IA si se observa desplazamiento acelerado del empleo.
• Programas de asistencia por automatización: Inspirados en TAA, pero adaptados a la lógica del reemplazo por IA.

Escenarios de alto impacto

• Fondos soberanos nacionales IA: Adquirir participaciones en empresas o infraestructuras del sector y repartir rendimientos directamente a la ciudadanía.
• Reestructuración fiscal: Estudio de impuestos sobre riqueza empresarial como complemento a los ingresos tradicionales para sostener servicios públicos.
• Impulso de un IVA tecnológico: Introducir impuestos al consumo dirigido a mercancías y servicios habilitados por IA como vía de sostenibilidad fiscal.

¿Y en Europa y América Latina?

Marcos como el AI Act de la Unión Europea, la Recomendación de la UNESCO sobre la Ética de la IA y las directrices del NIST y ISO/IEC 42001 brindan puntos de partida valiosos para estructurar políticas alrededor de accountability, trazabilidad, acceso equitativo y evaluación de impacto.

Sin embargo, muchos de estos marcos carecen de mecanismos económicos integrados. Es hora de pensar regulaciones no solo como barreras preventivas, sino como diseño estratégico del reparto de valor.

¿Qué rol queremos que juegue el Estado en la economía algorítmica?

No se trata de frenar la automatización, sino de decidir colectivamente cómo se captura y distribuye el valor que genera. Las preguntas clave siguen abiertas: ¿fomentamos IA para que complemente trabajo humano o para reducirlo al mínimo? ¿Cómo garantizamos que los beneficios no queden concentrados?

La respuesta dependerá de cómo definamos el “interés público” en tiempos de agentes artificiales. Y esa conversación apenas comienza.

¿Qué medidas consideras urgentes en tu país para anticipar el impacto fiscal y laboral de la IA?

Lee el informe completo de Anthropic para profundizar en cada propuesta.

¿Quieres recibir análisis rigurosos y prácticos sobre políticas de IA, gobernanza algorítmica y soberanía digital? Suscríbete a nuestra newsletter de IA Responsable.

Fuentes:
- https://www.anthropic.com/economic-index
- https://www.anthropic.com/economic-index#job-explorer

👉 Si esto te aporta, te va a encantar mi newsletter "IA con Sentido": lo esencial de IA responsable en español. Para suscribirte.