La paradoja de la riqueza en la era de la IA: ¿Por qué las predicciones futuras de Musk y Huang Renxun van en direcciones opuestas?

En la Investment Forum de Arabia Saudita en noviembre, dos titanes de la tecnología ofrecieron juicios diametralmente opuestos sobre las perspectivas laborales en la era de la IA. Esta conversación, que parece tratar sobre el futuro profesional, en realidad refleja la problemática de la distribución de la riqueza en los cambios tecnológicos.

Dos narrativas opuestas sobre la IA

La postura de Musk es bastante optimista: en los próximos 10 a 20 años, la IA y los robots eliminarán la pobreza, cada persona podrá acceder a recursos suficientes, y el trabajo se convertirá en una opción—hacerlo si se quiere, no hacerlo si no se desea. Lo ilustra con la analogía de cultivar en casa, aunque comprar verduras ya sea más barato, muchas personas prefieren cultivar por interés; así será también en los futuros modelos de trabajo.

En contraste, Jensen Huang(CEO de NVIDIA) presenta una refutación empírica: los radiólogos no han perdido sus empleos por la IA, sino que la demanda de contratación ha aumentado. La razón es que la IA mejora la eficiencia en diagnósticos, permitiendo a los médicos examinar más pacientes y aceptar más casos, por lo que se vuelven más ocupados en lugar de estar ociosos. Este fenómeno revela un problema central: la mejora en eficiencia no trae descanso, sino que genera más trabajo.

Advertencias con datos reales

Las estadísticas del Departamento de Trabajo de EE. UU. no apoyan las expectativas optimistas. En enero, el desempleo en la industria tecnológica subió de 98,000 en diciembre pasado a 152,000. Según una encuesta de ResumeBuilder a 750 empresarios que usan IA, el 37% admitió que en 2023 la tecnología sustituyó directamente puestos de trabajo, y el 44% dijo que en 2024, debido a la mayor eficiencia de la IA, realizaron despidos.

El trabajo de abogados, desarrolladores y diseñadores ya muestra esta tendencia. Los abogados, tras usar IA para revisar documentos, han visto duplicar su volumen de casos; los desarrolladores, con programación asistida por IA, ven a los jefes exigir más funciones; los diseñadores usan IA generativa para completar en diez minutos lo que antes tomaba una semana en carteles, pero enfrentan clientes que exigen veinte versiones en una semana. La eficiencia aumenta, pero la intensidad del trabajo humano también.

La cuestión de la distribución de la riqueza tecnológica

La hipótesis fundamental en la lógica de Musk es que el progreso técnico naturalmente conducirá a una distribución equitativa de la riqueza. Sin embargo, la historia no respalda esto. En la Revolución Industrial, se predijo que las máquinas liberarían a los humanos del trabajo arduo, pero los trabajadores trabajaban en promedio 16 horas diarias; en la era de la información, se prometió una oficina sin papel y menos horas, pero en realidad, los correos electrónicos mantienen a los empleados globales en disponibilidad 24/7. La tecnología ha creado una inmensa riqueza, pero esa riqueza fluye hacia quienes controlan la tecnología, no hacia los trabajadores desplazados por ella.

Jensen Huang reveló en el foro un dato muy simbólico: hace seis años, el 90% de los supercomputadores Top500 usaban arquitectura CPU, y este año esa proporción cayó al 15%, mientras que el cálculo acelerado pasó del 10% al 90%. Esto representa una redistribución de recursos de cálculo por valor de miles de millones de dólares, y la propiedad y beneficios de estos recursos están en manos de unas pocas empresas.

La transformación fundamental en la naturaleza del trabajo

La profunda observación de Huang es que la IA no eliminará el trabajo, sino que lo reescribirá. Los radiólogos no han perdido su empleo porque su valor central radica en el diagnóstico y la comunicación con el paciente, no en la lectura mecánica de imágenes—la IA asume las partes estandarizadas, mientras que los humanos conservan tareas que requieren juicio, empatía y responsabilidad.

Esta lógica también se aplica a otros ámbitos. A medida que la IA generativa pasa de la arquitectura CPU a GPU, la base de cálculo de los sistemas de recomendación está en evolución. Huang señala que los últimos 15 años han sido la era de los “sistemas de recomendación”, donde los algoritmos impulsaron el contenido en redes sociales, la publicidad y la lógica de recomendación. Cuando estos sistemas se integren en la estructura de la IA generativa, la mayoría de las personas descubrirá sin darse cuenta que ya no podrán separarse de las herramientas—y quién controle la propiedad de esas herramientas será la cuestión clave.

El gran plan de Musk y las dificultades reales

En el foro, Musk y Huang también anunciaron una colaboración para construir un centro de datos de IA de 500 MW en el desierto de Arabia Saudita, desarrollado conjuntamente por xAI, NVIDIA y la empresa saudí Humane AI, con una primera fase de 50 MW. Además, Musk afirmó que Tesla producirá un robot humanoide “realmente útil”, con una demanda global estimada en 10 a 20 mil millones de unidades, con un objetivo de producción anual de 1,000 millones de unidades( y una cuota de mercado superior al 10%), con costos controlados en 10,000 dólares y precio de venta en 20,000 dólares. Según sus cálculos, esto sería una industria de entre 25 y 30 billones de dólares.

Musk incluso predice que en cinco años, la forma más económica de cálculo de IA será mediante satélites solares en el espacio—porque la radiación solar recibida en la Tierra representa solo una veinte millonésima parte de toda la radiación solar. Pero en realidad, EE. UU. genera aproximadamente 460 GW de electricidad al año, y si la IA requiere 300 GW, esto representaría dos tercios de toda la generación eléctrica del país, haciendo inviable construir suficientes plantas. La rentabilidad de estas enormes inversiones en infraestructura inevitablemente beneficiará a quienes controlen la capacidad de cálculo, los modelos y las plataformas. Los trabajadores comunes, beneficiados por la mayor eficiencia de la IA, tendrán cada vez menos poder de negociación.

La eterna problemática de la escasez

Musk afirma que en el futuro el dinero no será importante, siempre que los recursos materiales sean extremadamente abundantes. Pero incluso si la IA reduce los costos de producción a casi cero, la escasez nunca desaparecerá—la tierra, la capacidad de cálculo, la atención y el poder son limitados.

La competencia humana nunca ha sido solo por la supervivencia, sino por ser superior a los demás. Si todos pudieran usar IA para escribir tesis, ¿aumentaría la tasa de admisión en las universidades de élite? Si todos pudieran crear empresas con IA, ¿sería más feroz la competencia en el mercado? Si Tesla produce 10 mil millones de robots al año con un precio de 20,000 dólares, cada uno debe tener un poder de compra de 20,000 dólares. ¿Quién podrá comprar el primero? ¿Y quién podrá comprar diez mil?

El futuro que Musk describe, en el que todos serán ricos, asume la eliminación de la competencia misma—lo cual nunca ha ocurrido en la historia humana.

La reconfiguración del poder en la era de la IA

La esencia del foro revela que los beneficiarios y usuarios de la IA no son el mismo grupo. La discusión sobre los centros de datos en el desierto, los satélites en el espacio y las infraestructuras de billones de dólares, beneficia en realidad a los oligarcas que controlan la capacidad de cálculo y las plataformas.

Musk también admite que, gracias a la IA, ahora está más ocupado—porque su mente no deja de generar ideas. Quien tenga el control de la capacidad de cálculo, los modelos y las plataformas, y quien solo use las herramientas, tienen interpretaciones completamente distintas sobre la “opción laboral”.

El FMI estima que la IA afectará cerca del 40% de los empleos globales, y el 70% de las habilidades laborales cambiarán, siendo los países desarrollados los más afectados, con un impacto potencial del 60%. La tecnología nunca trae automáticamente igualdad, sino que amplifica las estructuras de poder existentes. El futuro de la IA no consiste en eliminar trabajos, sino en transferir la autoridad sobre la definición del trabajo.

Volviendo al punto inicial del foro: Musk describe el paisaje en la punta de la pirámide, mientras que Huang habla de la realidad en la base. Ambos no se contradicen, solo ocupan diferentes posiciones. Los trabajos del futuro no desaparecerán, sino que serán más fragmentados, inestables y más como una lucha por la supervivencia. Para los que controlan la tecnología, el trabajo se convertirá en un pasatiempo; para la mayoría, la IA solo hará que el trabajo sea un costo inevitable para la supervivencia.