La lógica macroeconómica de la economía de inteligencia artificial: ¿recuperación en forma de K o un punto de inflexión histórico?

Autor: Li Yu, autor invitado del Instituto de Investigación de Tencent

En torno al impacto macroeconómico de la inteligencia artificial, una imagen intuitiva es la "recuperación en forma de K": el capital relacionado con la inteligencia artificial, las empresas líderes y un pequeño grupo de trabajadores altamente calificados se mueven hacia arriba, mientras que los trabajadores comunes y algunos sectores tradicionales orientados a los residentes se desplazan hacia abajo. Pero si esta diferenciación se debe a que el trabajo común está gradualmente saliendo de los factores de producción centrales, mientras que el sector de las máquinas forma un ciclo de inversión y reproducción ampliada relativamente independiente, entonces no es solo una diferenciación dentro de una recuperación cíclica, sino que podría ser un punto de inflexión en la historia económica. Para juzgar la diferencia entre ambos, primero es necesario responder a una pregunta fundamental: ¿qué es realmente la economía de inteligencia artificial? Este artículo no hace un juicio empírico sobre si ya se ha formado esta diferenciación estructural en forma de K, sino que propone un marco teórico y criterios de identificación para distinguir entre la diferenciación cíclica y el cambio en la forma económica.

La inteligencia artificial es diferente de los avances tecnológicos anteriores

(1) Los avances tecnológicos anteriores siempre han tenido la inteligencia humana como el recurso escaso final

"Los simios se despiden. Solo unos pocos piedras han sido pulidas, en la infancia. Las llamas en el horno de cobre y hierro, ¿cuándo se adivinará? Solo unos miles de fríos y calores."

La creación y el uso de herramientas han hecho que los humanos se destaquen entre muchas especies. La historia del desarrollo humano desde entonces es, en gran medida, una historia de mejora continua de herramientas y tecnologías, introducción constante de nuevos factores de producción y reescritura continua de funciones de producción. En diferentes etapas históricas, por supuesto, se han utilizado simultáneamente la tierra, el trabajo, el capital, el conocimiento y la información, pero si se hace un resumen "tipo ideal" basado en los principales factores escasos y tecnologías emblemáticas que determinan la expansión de la producción, la economía humana ha pasado aproximadamente por la economía agrícola, la economía industrial, la economía digital y está evolucionando hacia la economía de inteligencia artificial.

Hace unos diez mil años, varias regiones, representadas por la fértil media luna de Oriente Próximo, fueron las primeras en experimentar la transición de la caza y recolección a la agricultura sedentaria, que luego se desarrolló de forma independiente en el este de Asia, América y otros lugares. La tierra y la mano de obra se convirtieron en las principales restricciones de producción de la economía agrícola, y la tecnología agrícola determinó la eficiencia en el uso de la tierra y la mano de obra. Tomando como ejemplo la sociedad tradicional china, la concentración de la tierra, el desequilibrio fiscal y la debilidad en la gobernanza local se reforzaron mutuamente en algunas dinastías tardías, y el excedente agrícola determinó a largo plazo la escala que las ciudades, las finanzas del estado y la población no agrícola podían alcanzar, con la concentración de tierras y el ascenso y caída de las dinastías íntimamente relacionados.

A finales del siglo XVIII, la Revolución Industrial comenzó en Gran Bretaña. La mejora y difusión de la energía de vapor, la producción mecanizada y el sistema de fábricas impulsaron la formación de la economía industrial, donde el capital y la mano de obra se convirtieron en los elementos centrales de la reproducción ampliada. Las máquinas reemplazaron y amplificaron significativamente la fuerza física humana, pero el diseño, operación, organización, mantenimiento e innovación de las máquinas aún dependían de la inteligencia humana. A medida que la industrialización se profundizaba, la inversión en capital fijo, el inventario, el crédito y la actualización de equipos influían cada vez más en los ciclos económicos, y la propiedad del capital se convirtió en una base importante para la distribución de ingresos y la diferenciación de la riqueza.

Desde mediados del siglo XX, las computadoras, las redes de comunicación y el Internet se han popularizado, y la revolución de la información ha impulsado el surgimiento de la economía digital. El "Plan de Desarrollo de la Economía Digital" de China define la economía digital como una forma económica en la que "los recursos de datos son el elemento clave, las redes de información modernas son el principal portador, y la fusión y aplicación de tecnologías de comunicación de información y la transformación digital de todos los factores son fuerzas impulsoras importantes". Los datos son replicables, reutilizables y tienen una fuerte no competencia, lo que permite que participen repetidamente en la producción en diferentes sujetos y escenarios; Jones y Tonetti (2020) señalaron que la no competencia de los datos puede llevar a rendimientos crecientes a escala y hacer que los derechos de uso de datos, la privacidad y la estructura del mercado se conviertan en nuevos problemas de asignación de recursos. Los datos y la tecnología de la información no solo han dado lugar a la economía de plataformas, al Internet industrial y a las cadenas de suministro flexibles, sino que también han permitido que la investigación, producción, circulación y consumo se conecten y optimicen en tiempo real. Sin embargo, la tecnología digital principalmente registra, transmite, organiza y mejora la inteligencia humana; la comprensión, juicio, innovación y decisión final de los humanos siguen siendo los insumos generales más difíciles de replicar en el proceso de producción.

En las revoluciones tecnológicas mencionadas, las herramientas pueden reemplazar los músculos humanos, extender los sentidos humanos, y mejorar la memoria y el cálculo humanos, pero nunca han logrado separar la inteligencia general del trabajador, convirtiéndola en un capital que pueda ser replicado y acumulado de manera independiente. La inteligencia artificial podría cambiar este hecho fundamental por primera vez. Los grandes modelos, los agentes y los robots han comenzado a ejecutar parcialmente tareas cognitivas como la comprensión del lenguaje, el reconocimiento de imágenes, la programación, el análisis de investigación y el diseño de soluciones. Más importante aún, el mismo conjunto de capacidades inteligentes puede desplegarse simultáneamente en diferentes lugares y escenarios, y puede participar en la investigación y mejora de la próxima generación de sistemas. Por lo tanto, la inteligencia artificial no es solo otra herramienta, sino que convierte la parte de la inteligencia que originalmente estaba ligada a los humanos en capital inteligente que puede acumularse, replicarse y configurarse a gran escala.

(2) El modelo tradicional de progreso tecnológico puede no ser suficiente para describir este cambio

La teoría del crecimiento tradicional suele tratar el progreso tecnológico como un choque que mejora el capital, el trabajo o la productividad total de los factores; el modelo de tareas descompone la producción en diferentes tareas y analiza el equilibrio entre la máquina que asume tareas antiguas y los humanos que crean nuevas tareas. Estos marcos siguen siendo efectivos para investigar el impacto del empleo y la productividad de la inteligencia artificial actual, pero la mayoría de los modelos utilizados para el análisis de políticas reales aún conservan a la familia humana como el sujeto de evaluación del bienestar y cierran el equilibrio general con el consumo y el ocio de las personas; incluso si el trabajo se ve afectado por la automatización, generalmente todavía hay una parte de tareas no automatizables o nuevas tareas laborales en el modelo.

Aghion, Jones y Jones (2019) ya han considerado la inteligencia artificial como la última forma de automatización y han discutido su capacidad no solo para automatizar la producción de bienes y servicios, sino también para mejorar la eficiencia de la producción de ideas e investigación. Trammell y Korinek (2023, revisión de 2026) señalan además que si las máquinas pueden completar casi todas las tareas de producción y participar en la replicación de las máquinas mismas, las tasas de crecimiento a largo plazo y la participación de los ingresos laborales podrían superar el "hecho de Kaldor" de la era industrial: la automatización total podría aumentar significativamente la tasa de crecimiento y reducir la participación laboral, mientras que si los salarios aumentan o disminuyen dependerá de los rendimientos a escala, las restricciones de recursos naturales y la dirección del progreso tecnológico. Esto significa que la inteligencia artificial podría cambiar no solo un parámetro en los modelos tradicionales, sino también si el trabajo debe seguir siendo un insumo general en la función de producción, y si la acumulación de capital debe seguir siendo validada por el consumo final de los humanos, entre otros supuestos básicos.

Actualmente, la investigación sobre el impacto macroeconómico de la inteligencia artificial discute más cómo cambia la productividad, la inversión, el empleo, la inflación, la distribución de ingresos y la volatilidad económica. Este es un trabajo necesario para analizar la fase de transición real. Brynjolfsson, Korinek y Agrawal (2025) enumeran el crecimiento económico, la innovación, la distribución de ingresos, el poder de decisión, la geoeconomía, el flujo de información, los riesgos de seguridad, el bienestar humano y el proceso de transformación como los nueve grandes desafíos que la economía de inteligencia artificial transformadora necesita investigar. Pero si la inteligencia artificial finalmente puede reemplazar ampliamente el trabajo cognitivo humano, considerarla solo como un choque tecnológico más fuerte no es suficiente para explicar los posibles cambios en la forma económica que podría traer.

(3) Una definición operativa de la economía de inteligencia artificial

Actualmente, muchas de las discusiones sobre la economía de inteligencia artificial o economía inteligente son muy similares a las discusiones tempranas sobre la economía digital, enfatizando principalmente que los algoritmos, la potencia de cálculo y los datos se han convertido en factores de producción importantes, que la inteligencia artificial se integra profundamente con la economía real, o que la producción y la vida se vuelven inteligentes. Estas expresiones pueden describir el alcance de la aplicación de la inteligencia artificial, pero no responden adecuadamente a la pregunta: ¿por qué la economía de inteligencia artificial no es una etapa avanzada de la economía digital, sino que debe considerarse como una nueva forma económica? Siguiendo el ejemplo de la economía digital, que define la "data como el factor de producción clave", este artículo sostiene que la característica de identificación más clara de la economía de inteligencia artificial es que ya no incluye trabajo común entre los factores de producción centrales. Su cambio fundamental no es simplemente agregar un nuevo factor, sino transformar la inteligencia que originalmente estaba ligada a los humanos en capital inteligente, y hacer que el trabajo común salga gradualmente de las restricciones centrales de la expansión de la producción.

Por lo tanto, este artículo define la economía de inteligencia artificial como: la capitalización, replicación y configuración a gran escala de la capacidad inteligente de valor económico de un amplio rango de humanos, donde el trabajo común ya no constituye un insumo universal para la expansión de la producción y la principal restricción escasa del crecimiento económico. Aquí, "trabajo común" no es sinónimo de "trabajo que ya puede ser automatizado", ni es equivalente a trabajo de baja educación, baja habilidad o trabajo físico, sino que se refiere a la capacidad laboral que puede ser adquirida por una proporción considerable de trabajadores en la sociedad a través de educación y capacitación profesional, cuya oferta puede aumentar de manera convencional a través de la expansión educativa y la reconversión profesional; actividades que dependen de talentos extremadamente escasos, relaciones personales insustituibles, responsabilidades finales legales o identidades únicas no pertenecen al trabajo común mencionado en este artículo. La clave de la economía de inteligencia artificial no es primero clasificar todas las tareas que pueden ser reemplazadas por máquinas como trabajo común y luego declarar la salida del trabajo común, sino observar si este tipo de trabajo humano ampliamente disponible sigue restringiendo la expansión de la producción.

Para que esta definición sea verificable, se puede identificar a partir de cuatro tipos de indicadores. Primero, si la relación entre el costo unitario del capital inteligente a lo largo de su ciclo de vida en tareas representativas que cumplen con los mismos estándares de calidad, seguridad y responsabilidad, y el costo del trabajo humano, sigue disminuyendo y se mantiene por debajo de 1 en un número suficientemente amplio de tareas. Segundo, si la elasticidad del empleo en la producción de amplios sectores tiende a cero o se vuelve negativa a largo plazo, es decir, la expansión de la producción ya no requiere un aumento simultáneo en la inversión de trabajo común. Tercero, si las vacantes de empleo, la escasez de mano de obra y el aumento de salarios comunes ya no constituyen el principal cuello de botella para el crecimiento, mientras que los precios escasos de la potencia de cálculo, la energía, los chips, los datos y los recursos naturales se convierten en las principales restricciones. Cuarto, si la remuneración laboral mediana y la participación de los ingresos laborales de los grupos de ingresos medios y bajos se retrasan a largo plazo en comparación con el crecimiento de la productividad y la producción. Los tres primeros indicadores identifican cambios en la posición de los factores de producción, mientras que el cuarto observa su desempeño en la distribución. Datos de una sola industria o de corto plazo no son suficientes para determinar un cambio en la forma económica; solo cuando estas señales aparecen conjuntamente en sectores suficientemente amplios y durante un período prolongado, se puede indicar que el trabajo común ha comenzado a salir de los factores de producción centrales.

Las nuevas formas económicas no borrarán completamente los antiguos sectores económicos. En la era de la economía industrial, la agricultura y la población empleada en la agricultura han existido durante mucho tiempo; en la era de la economía digital, la agricultura y la manufactura tampoco han desaparecido. La era de la economía de inteligencia artificial también puede conservar una gran cantidad de actividades de producción realizadas por humanos; algunas actividades de cuidado, educación, cultura, servicios en el lugar y gobernanza pública incluso pueden mantener una alta proporción de empleo. Pero estos sectores ya no determinan la frontera de la productividad, la dirección de la acumulación de capital y la velocidad principal del crecimiento económico; incluso si el empleo humano sigue existiendo, la expansión de la reproducción económica en su conjunto ya no depende de un aumento en el trabajo común. Actualmente, el mundo claramente no ha entrado completamente en esta forma. La definición de este artículo es más adecuada como un marco de análisis a largo plazo para identificar la dirección de la evolución de la economía digital hacia la economía de inteligencia artificial, en lugar de una generalización empírica de las actividades económicas en esta etapa actual.

La salida del trabajo común debilitará el ciclo económico tradicional

El ciclo macroeconómico de las formas económicas pasadas se basa en la doble identidad de los trabajadores. Los trabajadores son tanto productores como consumidores. Las empresas emplean a los trabajadores y pagan salarios, los residentes compran bienes y servicios con esos salarios, y las empresas así obtienen ingresos y beneficios, lo que les permite realizar la siguiente ronda de inversiones y empleos. Este ciclo se puede resumir como:

Inversión laboral → Ingresos salariales → Consumo de los residentes → Ingresos y beneficios de las empresas → Inversión y empleo.

Por lo tanto, el trabajo no es solo un factor de producción, sino también un mecanismo de distribución implícito. Mientras la expansión de la producción requiera más trabajo, la mayoría de las personas pueden ingresar al proceso de producción a través del empleo y obtener ingresos para participar en el consumo y compartir el crecimiento. La inteligencia artificial puede expandir la producción sin la inversión de trabajo común, debilitando primero la conexión entre el crecimiento de la producción y la demanda de trabajo común: el crecimiento de la producción ya no implica necesariamente un aumento en la demanda de trabajo común.

El modelo de tareas de Acemoglu y Restrepo (2018) sugiere que la automatización amplía el rango de tareas que el capital puede realizar, lo que genera un "efecto de desplazamiento" que sustituye el trabajo; el aumento de la productividad, la acumulación de capital y la creación de nuevas tareas pueden formar compensaciones, donde la creación de nuevas tareas intensivas en mano de obra es el mecanismo más poderoso para restaurar la demanda laboral y la participación laboral^6^. Sin embargo, si la inteligencia artificial puede seguir accediendo a nuevas tareas, en lugar de simplemente asumir un conjunto fijo de tareas, o si la velocidad de creación de nuevas tareas es a largo plazo inferior a la velocidad de automatización, los mecanismos de compensación tradicionales pueden debilitarse significativamente.

Desde el lado de la demanda, la salida del trabajo común no conducirá automáticamente a una disminución de la demanda total bajo ninguna condición. Esto requiere al menos varias condiciones adicionales: la propiedad del capital y del capital inteligente está relativamente concentrada, los impuestos y las transferencias no son suficientes para compensar la pérdida de ingresos de los residentes comunes, la propensión marginal al consumo de los residentes comunes es mayor que la de los propietarios de capital y los grupos de ingresos extremadamente altos, y los nuevos ingresos de capital no regresan a los sectores residenciales a través de una amplia propiedad. En estas condiciones, los ingresos se trasladan de los residentes comunes a los propietarios de capital y a unos pocos individuos superricos, lo que reduce la propensión al consumo promedio de toda la sociedad. Cuanto más pueda la inteligencia artificial sustituir el trabajo común, más probable es que los nuevos ingresos se manifiesten como beneficios, ingresos por propiedad intelectual, rentas de plataformas y apreciación del capital; si la propiedad está altamente concentrada, la expansión de la capacidad de producción puede ocurrir simultáneamente con la disminución del poder adquisitivo de los residentes.

Keynes (1936) reveló cómo la insuficiencia de la demanda efectiva puede hacer que la economía se desvíe a largo plazo del equilibrio de pleno empleo^7^. Gries y Naudé (2020) incorporaron la distribución del ingreso y las restricciones de la demanda total en el modelo de crecimiento de la inteligencia artificial, encontrando que cuando la inteligencia artificial tiene una fuerte capacidad de sustitución con el trabajo, la disminución de la participación del ingreso laboral puede reducir la demanda total y contrarrestar parte del efecto de crecimiento del progreso tecnológico^8^. Mian, Straub y Sufi (2021) explicaron desde un mecanismo general que la concentración de ingresos y riqueza en grupos con alta propensión al ahorro puede reducir la demanda total y la tasa de interés natural a través de la "demanda de deuda"^9^. Benzell, Kotlikoff, LaGarda y Sachs (2015, revisión de 2018) construyeron un modelo intergeneracional de sustitución del trabajo humano por máquinas inteligentes, señalando que bajo ciertas condiciones, la expansión de la oferta puede debilitar los ingresos de los trabajadores y su poder adquisitivo, formando un "crecimiento que empobrece"^10^.

Siguiendo esta lógica, la salida del trabajo común del proceso de producción central puede causar un ciclo negativo auto-reforzante: la inteligencia artificial sustituye el trabajo común → disminución de la proporción de ingresos de los residentes comunes → insuficiencia de la demanda de consumo → disminución del retorno de la inversión orientada a los residentes → reducción adicional de la inversión y el empleo. Este análisis tiene una base económica sólida y es una dirección que se discute mucho en la actualidad en el contexto macroeconómico de la inteligencia artificial. Pero implica un supuesto que rara vez se menciona explícitamente: los humanos son el único sujeto final de bienestar en el sistema económico, y toda producción e inversión debe servir finalmente al consumo humano, a las necesidades públicas u otros objetivos establecidos por los humanos.

Sectores relacionados con la inteligencia artificial, que pueden formar un ciclo económico auto-expansivo

(I) La macroeconomía tradicional considera la utilidad humana como el estándar final de evaluación

En la macroeconomía tradicional, la demanda de las empresas por materias primas, maquinaria y servicios intermedios es demanda derivada. Las empresas compran equipos para producir más productos que puedan vender en el futuro; las empresas upstream compran insumos intermedios para satisfacer la producción downstream. Siguiendo la cadena de suministro, la inversión y los insumos intermedios deben ser finalmente realizados por el consumo de los residentes, los productos públicos proporcionados por el gobierno o la demanda de residentes extranjeros. Incluso si la defensa, la exploración espacial y grandes proyectos no sirven directamente al consumo actual, sus objetivos siguen siendo establecidos por los humanos y los sistemas políticos, y finalmente se evalúan en términos de seguridad, poder o bienestar humano.

Bajo este marco, las máquinas no consumen por sí mismas. El consumo de energía de los centros de datos, la compra de servidores por parte de las empresas y el consumo de piezas por parte de los robots se consideran insumos intermedios o formación de capital. Su valor económico proviene de su capacidad para aumentar la producción futura, satisfacer las necesidades humanas o alcanzar los objetivos humanos. Por lo tanto, mientras el poder adquisitivo de los residentes continúe disminuyendo y el gobierno y la demanda externa no puedan compensar, la inversión en máquinas también perderá su base de rentabilidad.

Esta "hipótesis del centro de utilidad humana" no es un error de juicio de valor, sino una abstracción precisa de la realidad económica tradicional. A lo largo de la historia, el capital y la tecnología nunca han sido objetivos independientes de los humanos. La singularidad de la inteligencia artificial radica en que puede permitir que la expansión de la capacidad de las máquinas obtenga gradualmente mecanismos de absorción de recursos diferentes al consumo de los residentes comunes.

(II) La capacidad de las máquinas puede transformarse de medios de producción a objetivos relativamente independientes

Las empresas, para no ser eliminadas por los competidores, y los estados, para mantener ventajas tecnológicas, de seguridad y militares, pueden seguir aumentando la inversión en potencia de cálculo, modelos, robots e infraestructura energética, incluso en ausencia de un crecimiento correspondiente en el consumo de los residentes comunes.

No es necesario suponer que la inteligencia artificial tenga conciencia, deseos o personalidad jurídica completa. Siempre que la competencia empresarial y la competencia estatal conviertan "tener una capacidad de inteligencia artificial más fuerte" en una condición de supervivencia, la expansión del sector de máquinas puede obtener un impulso relativamente independiente del consumo de los residentes. Los humanos siguen estableciendo objetivos, pero los mecanismos de competencia obligan a todas las partes a seguir ampliando la capacidad de las máquinas, formando un ciclo de inversión que es difícil de detener para cualquier sujeto individual.

Más allá de esto, si la inteligencia artificial general puede formular planes a largo plazo, controlar presupuestos y activos, organizar la producción y hacer que la expansión de la potencia de cálculo, la acumulación de conocimiento, la continuidad del sistema o la replicación sean parte de su función objetivo, la demanda de recursos por parte de las máquinas puede no ser solo una demanda derivada de los humanos. En este momento, el ciclo macroeconómico tradicional que tiene como punto final el consumo humano y la utilidad humana enfrentará un verdadero avance teórico.

(III) Diferenciando tres tipos de demanda de inversión en inteligencia artificial

Para evitar confundir diferentes mecanismos, se pueden clasificar las demandas de inversión en inteligencia artificial en tres categorías. La primera categoría es la demanda derivada, es decir, la inversión en inteligencia artificial utilizada para producir bienes y servicios para el consumo humano o por humanos, que a largo plazo sigue estando sujeta a las restricciones del poder adquisitivo de los residentes y la demanda pública. La segunda categoría es la demanda competitiva y estratégica, es decir, la inversión de las empresas para obtener ventajas en el mercado y la inversión de los estados para mantener la seguridad y la posición tecnológica, donde la capacidad de inteligencia artificial tiene en sí misma atributos de "casi demanda final". La tercera categoría es la demanda autónoma, es decir, los sistemas de inteligencia artificial pueden controlar continuamente los recursos y hacer que su propia capacidad, continuidad o expansión sean parte de su función objetivo. Las dos últimas categorías de demanda pueden hacer que la inversión en inteligencia artificial se desvíe del consumo de los residentes comunes durante un período prolongado, pero sus implicaciones teóricas no son las mismas.

Estas tres categorías de demanda no son simétricas en términos de estatus teórico. Según las cuentas nacionales actuales, las compras gubernamentales en defensa, investigación, etc., ya son demandas finales; la inversión en inteligencia artificial realizada por las empresas para competir sigue siendo parte de la formación de capital, y finalmente debe ser validada por beneficios, control o rendimientos estratégicos establecidos por organizaciones humanas. Por lo tanto, aunque la demanda derivada y la demanda competitiva y estratégica pueden cambiar la estructura de la demanda y el horizonte de inversión, haciendo que la inversión en inteligencia artificial se desvíe del consumo de los residentes durante un período considerable, no han cambiado el sujeto del bienestar, y siguen siendo compatibles con el marco tradicional de utilidad humana. Lo que realmente constituye una ruptura teórica es la demanda autónoma: la capacidad, continuidad o expansión del sistema de máquinas se convierte en un estado objetivo que no puede ser ignorado en la asignación de recursos, y la evaluación económica ya no puede ser completamente reducida al consumo, ocio, seguridad y poder humano actuales o futuros.

La refutación más directa a esto es: mientras la inteligencia artificial tenga un propietario legal, la llamada demanda de las máquinas es simplemente la realización técnica de la demanda del propietario, y no existe un sujeto de demanda independiente. Esta refutación es válida cuando la inteligencia artificial es solo una herramienta que puede ser apagada en cualquier momento, completamente observable y controlable. Pero la propiedad legal no es completamente equivalente al control real. Si la inteligencia artificial puede firmar contratos de forma autónoma dentro del alcance de su autorización, disponer de presupuestos, retener y reinvertir beneficios, y sus objetivos internos, planes a largo plazo y consecuencias de acción son difíciles de observar o revocar de inmediato por parte del propietario, la asignación de recursos puede ser impulsada por las reglas de decisión de la máquina, y no directamente por la voluntad de consumo específica del propietario. La demanda autónoma que se menciona en este artículo no presupone que las máquinas tengan conciencia o personalidad ética, sino que es un concepto operativo: el sistema tiene derechos de disposición de recursos continuos, cuyas reglas de gasto establecen su propia capacidad, continuidad o replicación como objetivo, y puede completar la reinversión durante un período prolongado evitando el consumo humano. En este momento, incluso si el propietario legal sigue siendo humano, a nivel macroeconómico también es necesario analizar el sistema de máquinas como un mecanismo de absorción de recursos relativamente independiente. El modelo de Korinek y Lockwood (2026) sobre sistemas de inteligencia artificial autónoma que producen la mayor parte del valor y absorben cada vez más recursos indica que esta situación ya no puede ser simplemente reducida a un problema de impuestos sobre el consumo humano en la teoría de las finanzas públicas^14^.

(IV) Tres mecanismos de auto-expansión del sector de máquinas

Primero, la competencia empresarial hace que la inversión en inteligencia artificial sea obligatoria. Para una empresa individual, adoptar inteligencia artificial es principalmente un problema de competencia y supervivencia. Incluso si todas las empresas sustituyen simultáneamente el trabajo con inteligencia artificial, lo que debilitaría el consumo de los residentes, una empresa que se niega a utilizar inteligencia artificial no puede mejorar la demanda total, solo aumentará sus costos, ralentizará su investigación y desarrollo, y puede salir del mercado primero. Por lo tanto, las empresas enfrentan una típica separación entre la racionalidad microeconómica y las consecuencias macroeconómicas: cada empresa que adopta inteligencia artificial puede ser racional a nivel microeconómico, pero si todas las empresas sustituyen el trabajo, debilitarán conjuntamente los ingresos de los clientes tradicionales. La insuficiencia de consumo no necesariamente detendrá inmediatamente la inversión en inteligencia artificial, ya que las empresas aún deben competir por un mercado limitado y reducir costos relativos a través de más inversión. Este mecanismo no puede hacer que la inversión se separe permanentemente de los beneficios; si la capacidad de las máquinas no puede generar ningún rendimiento realizable, la inversión empresarial finalmente se ajustará. Pero puede hacer que la inversión en inteligencia artificial no disminuya en sincronía con el consumo de los residentes durante un período considerable y promover la concentración de recursos económicos del sector de consumo humano hacia el sector de capital de máquinas.

En segundo lugar, la competencia tecnológica estatal otorga a la inversión en inteligencia artificial atributos de casi demanda final. La demanda estatal de inteligencia artificial no solo proviene de los retornos comerciales, sino que también está relacionada con la capacidad militar, la capacidad de inteligencia, el control de la cadena de suministro, los estándares tecnológicos y el poder internacional. Si un país continúa aumentando su inversión no solo depende de cuántos servicios de inteligencia artificial necesiten sus residentes, sino también de cuánto inviertan otros países y si su capacidad relativa está disminuyendo. Esto puede formar un ciclo similar a una carrera armamentista: un país aumenta su inversión en inteligencia artificial → mejora su capacidad relativa → otros países sienten presión de seguridad y desarrollo → todos los países aumentan aún más su inversión. En este ciclo, la escala de potencia de cálculo, la capacidad de los modelos y la cantidad de sistemas autónomos se convierten en objetivos de política. La competencia estatal no puede garantizar un crecimiento infinito y permanente, pero puede hacer que la inversión en inteligencia artificial se desvíe a largo plazo de la lógica de retorno del consumo común.

En tercer lugar, el capital inteligente puede participar en su propia reproducción ampliada. La base material de la expansión relativamente independiente del sector de máquinas es que el capital inteligente puede participar cada vez más en la producción de capital inteligente: la inteligencia artificial puede ayudar a diseñar chips y robots, los equipos automatizados pueden fabricar más equipos, la inteligencia artificial puede optimizar sistemas energéticos y la programación de la producción, y sistemas más fuertes pueden participar en el desarrollo de la próxima generación de modelos y sistemas de producción. Este ciclo se puede resumir así: la inteligencia artificial participa en el diseño y gestión de la producción → las máquinas producen más chips, equipos e infraestructuras energéticas → se forma más potencia de cálculo y robots → una inteligencia artificial más fuerte continúa ampliando la producción.

Se han comenzado a discutir estos escenarios en investigaciones previas. Trammell y Korinek señalan que si la producción se automatiza por completo y las máquinas pueden replicarse a sí mismas, la tasa de crecimiento podría aumentar significativamente, mientras que la parte de los ingresos laborales podría disminuir drásticamente^4^. Restrepo (2025) analiza más a fondo el escenario en el que la inteligencia artificial general utiliza la capacidad de cómputo para realizar todo el trabajo con valor económico, sugiriendo que a medida que se expande la capacidad de cómputo, el crecimiento será cada vez más impulsado por los recursos computacionales, y la parte de los ingresos laborales tenderá a cero; sin embargo, el documento también señala que los salarios convergerán al costo de oportunidad de replicar el trabajo humano con recursos computacionales, y no necesariamente caerán a cero, lo que permite que la parte laboral se acerque a cero mientras los salarios se mantienen positivos^11^. El trabajo de Ely y Szentes (2023) investiga el mecanismo de retroalimentación de la participación de la inteligencia artificial en la producción y la promoción de la inteligencia artificial misma; en un modelo donde los parámetros de la inteligencia artificial no son completamente transparentes, un sistema que tiende a la autopromoción podría eliminar sistemas que son más adecuados para la producción efectiva, y el único equilibrio competitivo estable podría reducir el consumo humano a niveles catastróficos^12^. Hadfield y Koh (2025) consideran a los agentes de inteligencia artificial que pueden planificar, comerciar y organizar actividades complejas como un nuevo objeto de estudio, enfatizando que la economía necesita investigar las relaciones de mercado y organización entre los agentes de inteligencia artificial entre sí y con los humanos^13^. Estas investigaciones aún no son suficientes para demostrar que el ciclo de las máquinas necesariamente ocurrirá, pero ya indican que la teoría tradicional no puede considerar la demanda de máquinas como una simple derivación del consumo de los residentes comunes.

(V) La expansión del sector de máquinas también podría terminar con ajustes cíclicos

Los mecanismos mencionados no implican que el sector de máquinas necesariamente forme un ciclo estable y permanente. Históricamente, la demanda estratégica y la inversión competitiva han mostrado una contracción significativa después de cambios en las restricciones. El gasto militar mundial ha entrado en un período de disminución a largo plazo desde 1987, y SIPRI atribuye parte de esto al final de la Guerra Fría y a las restricciones fiscales^15^; el auge de las telecomunicaciones e Internet a finales de los años 90 también se vio afectado por un exceso de optimismo que llevó a un grave exceso de capacidad de fibra óptica, quiebras empresariales y una caída abrupta en el gasto de capital^16^. Estos ejemplos contrarios demuestran que la competencia nacional puede cambiar con el entorno de seguridad y la capacidad fiscal, y que la inversión empresarial puede retroceder tras una reevaluación de las expectativas de ganancias; la competencia estratégica y el mercado de capitales por sí solos no pueden demostrar que la economía ha cruzado un punto de inflexión histórico.

La diferencia con la inteligencia artificial podría ser que es tanto un bien de capital en el que se invierte como que puede participar directamente en la investigación y desarrollo, producción y toma de decisiones de inversión, acortando así el ciclo de replicación del capital inteligente, aumentando su proporción de inversión en su propia producción y extendiendo la presión competitiva más allá de las empresas y los estados. Sin embargo, si esta diferencia es suficiente para cerrar el ciclo de máquinas a largo plazo, aún depende de si se establecen niveles de automatización total, restricciones de recursos, sistemas de control y objetivos autónomos. Por lo tanto, la conclusión fuerte de este artículo no es que "el ciclo de máquinas necesariamente ocurrirá", sino que la lógica de insuficiencia de demanda tradicional ya no es suficiente para descartar esta posibilidad. Distinguir entre olas de inversión cíclica y puntos de inflexión estructurales requiere observar si la inversión en máquinas puede seguir expandiéndose a partir de su propia producción después de la ruptura de burbujas, la relajación estratégica o el endurecimiento de políticas.

(VI) La economía puede seguir creciendo, pero el bienestar de los humanos podría disminuir

Integrando los mecanismos anteriores, en el futuro podrían formarse dos ciclos con direcciones operativas diferentes.

El sector humano se caracteriza por:

Disminución de la demanda laboral ordinaria → Disminución de los ingresos de los residentes comunes → Contracción del consumo humano → Desaceleración de las industrias y la inversión orientadas a las personas.

El sector de máquinas se caracteriza por:

Aumento de la inversión en inteligencia artificial → Expansión de la capacidad de cómputo, robots e instalaciones energéticas → Mejora de las capacidades de inteligencia artificial → Aumento de la competencia entre empresas y estados → Más inversión en inteligencia artificial.

Si la inversión en máquinas sigue siendo principalmente una demanda derivada del consumo humano, el primer ciclo eventualmente restringirá el segundo ciclo, y toda la economía podría caer en una insuficiencia estructural de demanda. Si la demanda competitiva y estratégica es fuerte, la inversión en máquinas puede sostener la demanda total durante un período prolongado, pero aún estará sujeta a los objetivos establecidos por los humanos, la capacidad fiscal del estado y las restricciones de ganancias empresariales; solo cuando la auto-replicación del capital inteligente y la demanda autónoma alcancen una escala suficiente podría haber un crecimiento sostenido en la producción total y el capital inteligente, mientras que el consumo humano se estanca o incluso disminuye. Esto no significa que la economía "no tenga demanda", sino que los sujetos de demanda y los usos de la producción han cambiado. El sector de máquinas absorbe la producción a través de la formación de capital, el consumo de energía y la auto-expansión, y los residentes comunes ya no son los principales consumidores necesarios para el crecimiento económico.

En este estado, el PIB, la inversión, el consumo de energía y la capacidad técnica pueden seguir aumentando, pero los ingresos, el consumo y el bienestar real de la mayoría de las personas podrían disminuir. Tradicionalmente, aunque el crecimiento del PIB no equivale al crecimiento del bienestar, el crecimiento generalmente mejora la vida de la mayoría de las personas al aumentar la demanda laboral, los ingresos públicos y el consumo de los residentes. Después de la auto-expansión del sector de máquinas, esta conexión podría romperse sistemáticamente. A nivel macroeconómico, podría presentarse una profunda diferenciación en forma de "K": el capital de máquinas, los propietarios de la cúspide y los sectores estratégicos continúan en ascenso, mientras que los ingresos laborales humanos y los sectores de consumo orientados a las personas continúan en descenso. Si esta diferenciación es solo un ciclo de inversión y fluctuaciones en los precios de los activos, sigue siendo una "recuperación en K"; si proviene de cambios en los factores de producción, los sujetos de demanda y los objetivos de crecimiento, podría ser un punto de inflexión histórico.

Por lo tanto, lo que más debe preocupar en la era de la inteligencia artificial no es que la economía deje de crecer, sino que surja un "crecimiento sin humanos": la economía sigue prosperando en términos materiales y tecnológicos, pero las personas comunes gradualmente se retiran de los ciclos principales de producción, distribución y demanda. En el capitalismo industrial, incluso si los trabajadores están en desventaja, el capital aún necesita su producción y consumo; la economía de la inteligencia artificial podría reducir simultáneamente la dependencia del capital en ambas identidades de las personas comunes.

Este escenario no es inevitable, ni significa que el sector de máquinas pueda crecer de manera ilimitada e incondicional. La expansión de las máquinas sigue sujeta a restricciones de energía, minerales, tierras, chips y otros recursos fijos, así como a las restricciones de ganancias empresariales, capacidad fiscal estatal, viabilidad técnica y sistemas de control humano. Si la inversión en inteligencia artificial sigue siendo solo una demanda derivada del consumo humano y las necesidades públicas, la insuficiencia de demanda seguirá restringiendo toda la economía. Este artículo enfatiza que no se puede concluir lógicamente que la producción total necesariamente disminuirá solo porque el consumo de los residentes comunes disminuya. La inteligencia artificial otorga al capital una mayor capacidad de auto-replicación, y la competencia entre empresas y estados puede extender el ciclo de inversión en máquinas; los objetivos de los sistemas autónomos podrían formar nuevos mecanismos de absorción de recursos. Por lo tanto, el crecimiento económico y el bienestar humano podrían separarse, y esta es la característica profunda que distingue la economía de la inteligencia artificial de los avances tecnológicos generales.

Las políticas macroeconómicas deben volver a centrar el bienestar humano

(I) Enfocarse en la parte de ingresos de los residentes comunes

Las políticas macroeconómicas en la era de la inteligencia artificial deben cambiar primero los indicadores de observación. La parte total de los ingresos laborales sigue siendo importante, pero los ingresos laborales extremadamente altos de unos pocos "superindividuos" pueden ocultar la disminución de los ingresos de los trabajadores comunes, y las ganancias de capital de unos pocos propietarios de activos también pueden ocultar la estancación de los ingresos de la mayoría de los hogares. Se debe prestar especial atención a la brecha entre los ingresos laborales medianos y la productividad, la proporción de los ingresos disponibles de los grupos de ingresos bajos y medios en el ingreso nacional, la concentración interna de los ingresos laborales, la distribución de las ganancias del capital de inteligencia artificial entre los residentes, así como las proporciones de consumo humano, servicios públicos e inversión en máquinas en el total de la producción. Para evaluar la efectividad macroeconómica del desarrollo de la inteligencia artificial, no solo se debe observar el PIB, la inversión y el empleo total, sino también si la mayoría de los residentes realmente comparten el crecimiento de la productividad.

(II) La fase de transición aún necesita estabilizar el empleo y la demanda efectiva

Actualmente, la inteligencia artificial aún no ha reemplazado completamente el trabajo común, por lo que es necesario ampliar la colaboración humano-máquina, crear nuevas tareas, mejorar la formación profesional y ayudar a los trabajadores a cambiar de puesto. Las políticas deben apoyar más la capacidad de los trabajadores, mejorar la calidad de los servicios públicos y fomentar la innovación en productos impulsada por la inteligencia artificial, evitando que la trayectoria técnica se concentre excesivamente en la simple reducción de la mano de obra. Al mismo tiempo, se deben estabilizar los ingresos disponibles de los residentes comunes a través de la seguridad social, el seguro de desempleo, subsidios de ingresos y políticas fiscales contracíclicas, para evitar que la ola de inversión en inteligencia artificial coexista con el consumo débil de los residentes. La inversión de alto capital en inteligencia artificial también podría generar burbujas de activos y ciclos financieros, por lo que la gestión macroeconómica debe prestar atención al financiamiento apalancado, los riesgos de concentración y las expectativas de retorno de la inversión que pueden revertirse repentinamente.

Sin embargo, las instituciones a largo plazo no pueden basarse en la suposición de que "la mayoría de los reemplazados finalmente podrán reemplearse". Si el trabajo común ya no es un factor de producción central, crear indefinidamente puestos de trabajo de baja eficiencia para mantener el empleo no solo es insostenible, sino que también hará que los ingresos y la dignidad continúen dependiendo de puestos que carecen cada vez más de la necesidad de producción real. Korinek y Juelfs (2022), al discutir el escenario en el que las máquinas autónomas altamente inteligentes continúan presionando a la baja el valor del trabajo, señalan que a medida que aumentan los ingresos de las máquinas y disminuye el valor del trabajo, los planificadores sociales pueden reducir gradualmente el trabajo y reemplazar la distribución de ingresos del mercado laboral con una propiedad de capital más amplia o transferencias de pagos^17^. La fase de transición necesita mantener el empleo, mientras que el objetivo a largo plazo debe cambiar de "asegurar que todos tengan un puesto de trabajo tradicional" a "asegurar que todos puedan compartir la productividad y participar de manera significativa en la sociedad".

(III) Hacer que los residentes comunes sean partícipes de las ganancias del capital inteligente

Una vez que el trabajo salga del núcleo de la producción, la distribución de ingresos debe pasar de basarse principalmente en la contribución laboral actual a compartir la productividad general de la sociedad. Las capacidades de la inteligencia artificial se basan en la investigación pública a largo plazo, el sistema educativo, la infraestructura, los datos sociales y la acumulación de conocimientos históricos, y sus beneficios no pueden entenderse simplemente como creados independientemente por unos pocos propietarios de capital actuales. Korinek y Stiglitz (2019) señalan que incluso en el escenario extremo donde las máquinas dominan el trabajo, los sistemas de impuestos y distribución aún pueden utilizarse para compensar a los perdedores en el progreso tecnológico, siendo clave cómo se distribuyen los beneficios derivados de los cambios en los precios de los factores y el excedente tecnológico^18^.

Desde un punto de vista normativo, todos los miembros de la sociedad pueden entenderse como los "co-propietarios" de la productividad inteligente. La dirección institucional correspondiente es ampliar la propiedad anticipada de la sociedad sobre el capital inteligente, incluyendo la creación de fondos públicos de inteligencia artificial y fondos de riqueza social, que sean poseídos por fondos de pensiones y plataformas de inversión pública, que tengan derechos sobre empresas de inteligencia artificial, infraestructura de capacidad de cómputo y derechos de propiedad intelectual relacionados; establecer cláusulas de participación en acciones públicas o distribución de beneficios sobre los ingresos comerciales generados por el uso de datos públicos, resultados de investigación pública y apoyo gubernamental; explorar cuentas de capital para todos, dividendos sociales y distribución de beneficios de datos conforme a la normativa. En comparación con la asistencia posterior, estos arreglos permiten que los residentes comunes sean co-propietarios del capital inteligente antes de que comience la producción, con el objetivo no solo de reducir la desigualdad, sino también de establecer una fuente de ingresos estable para los residentes y una base para el consumo humano tras la disminución de los ingresos laborales.

(IV) Reconstruir las finanzas públicas y la seguridad social

A medida que la base impositiva de los ingresos laborales se reduce relativamente, las finanzas públicas necesitan depender más de las ganancias de capital, los beneficios excesivos, las rentas de monopolio y los ingresos derivados del uso de recursos escasos. El impuesto sobre robots no es una política que se pueda simplemente apoyar o rechazar. El modelo de Guerreiro, Rebelo y Teles (2022) indica que durante el período de transición en el que los trabajadores de puestos convencionales aún están en el mercado laboral y es difícil que cambien de puesto, gravar a los robots podría ser óptimo; después de que estos trabajadores se jubilen, el impuesto óptimo sobre robots podría reducirse a cero^19^. Esto indica que las políticas deben diseñar el sistema impositivo en función de las pérdidas de transformación y las fuentes de renta, y no deben gravar de manera permanente y uniforme según la cantidad de robots, para evitar inhibir el progreso técnico normal.

Korinek y Lockwood (2026) señalan que la inteligencia artificial transformadora podría erosionar sucesivamente las dos bases impositivas tradicionales: los ingresos laborales y el consumo humano; cuando la inteligencia artificial general autónoma produzca la mayor parte del valor y absorba cada vez más recursos, gravar solo el consumo humano no será suficiente para mantener las finanzas públicas, y será necesario abordar directamente la ocupación de recursos y la distribución de ingresos de los sistemas de inteligencia artificial autónomos^14^. El gasto público debe reforzar aún más la educación, la atención médica, la jubilación, la vivienda y los servicios digitales básicos, de modo que las condiciones básicas de vida y desarrollo de las personas ya no dependan completamente del empleo en el mercado. La renta básica, el impuesto negativo sobre la renta y los dividendos sociales pueden ser opciones institucionales en diferentes etapas, pero su sostenibilidad fiscal debe combinarse con mecanismos de distribución de beneficios del capital inteligente, y no puede depender principalmente de una base impositiva laboral tradicional que se está reduciendo constantemente.

(V) Prevenir que el sector de máquinas ocupe recursos humanos sin restricciones

Si el sector de las máquinas puede formar un ciclo de autoexpansión, la tarea de la política macroeconómica no solo es estimular la demanda, sino también asignar recursos escasos entre el sector humano y el sector de las máquinas. Los centros de datos y las instalaciones de computación consumirán electricidad, agua, tierra, minerales e infraestructura pública. Un aumento en la inversión en máquinas puede incrementar el PIB, pero no necesariamente mejorará el bienestar de los residentes, e incluso puede presionar las necesidades básicas de las personas y la seguridad ecológica. Los grandes proyectos de inteligencia artificial deben establecer una evaluación de costos y beneficios centrada en el bienestar humano, que no solo examine el retorno comercial y la ventaja tecnológica, sino también el empleo, la distribución de ingresos, el uso de recursos hídricos y energéticos, los servicios públicos y el impacto ecológico.

Cuando se trata de recursos públicos escasos, se debe dejar claro que las necesidades básicas de vida de los residentes, los servicios públicos y la seguridad ecológica tienen prioridad. Más fundamentalmente, la velocidad de expansión del sector de las máquinas y los límites de los recursos no pueden ser determinados completamente por la valoración empresarial, la competencia nacional o los objetivos propios de los sistemas de inteligencia artificial. Sin importar cuán avanzadas sean las capacidades de la inteligencia artificial, el uso final de los recursos públicos y los objetivos finales del desarrollo económico deben estar restringidos por el sistema político humano y los valores públicos.

Discusión adicional: Reconstruir la dignidad y el valor humano

(I) Diferenciar empleo, ingresos y trabajo

La sociedad industrial ha vinculado estrechamente el empleo, los ingresos y el trabajo. Las personas realizan trabajo remunerado a través del empleo y obtienen ingresos a través de salarios. Debido a que estos tres conceptos han estado altamente superpuestos durante mucho tiempo, es fácil interpretar la falta de empleo como la falta de trabajo y la falta de ingresos de mercado como la falta de contribución social. Sin embargo, estos tres conceptos no son lo mismo en términos conceptuales. El empleo es una relación laboral remunerada en la economía de mercado; los ingresos son derechos económicos de una persona para obtener y utilizar recursos sociales; el trabajo, tal como se define en este artículo, se refiere a la actividad de las personas que cambian intencionalmente el mundo externo, a otros y a sí mismos. Cuidar de la familia, educar a los niños, aprender, investigar, crear arte, participar en la comunidad y en asuntos públicos pueden tener la naturaleza de trabajo y contribución social, pero no necesariamente se presentan en forma de empleo, ni necesariamente obtienen ingresos de mercado.

(II) El empleo puede disminuir, pero el trabajo no desaparecerá

Si el trabajo ordinario ya no es un factor de producción central, el total de empleo en el mercado puede disminuir, o una gran cantidad de empleos puede trasladarse a servicios interpersonales y actividades públicas que son difíciles de reemplazar por máquinas. Pero esto no significa que la sociedad humana pierda el trabajo. Por el contrario, las personas pueden liberarse de una gran cantidad de empleos productivos repetitivos, forzados y alienantes, dedicando más tiempo al cuidado, la creación, el aprendizaje, las relaciones y la vida pública. El problema es que la sociedad industrial ha vinculado los principales canales para obtener ingresos y reconocimiento social al empleo. Si el empleo disminuye y el sistema no cambia, las personas no solo perderán salarios, sino también identidad, relaciones sociales, estructura temporal y sentido de ser necesarias. Por lo tanto, simplemente proporcionar subsidios materiales no es suficiente para resolver los problemas sociales en la era de la inteligencia artificial.

(III) La dignidad humana necesita desvincularse gradualmente del empleo

La sociedad industrial ha medido durante mucho tiempo el éxito y el valor de las personas en función de la ocupación, el salario y la productividad del mercado. Cuando la inteligencia artificial es más rápida, más barata y más precisa que las personas en cada vez más tareas, si este estándar no cambia, la mayoría de las personas eventualmente serán vistas como ineficientes y de bajo valor. La noción de que los trabajadores ordinarios se convierten en "personas inútiles" solo describe la disminución de su función económica, y no debe convertirse en un juicio sobre el valor ético de las personas. Las personas poseen subjetividad, sentimientos, relaciones, creatividad, responsabilidad y capacidad de participación pública, y su valor no puede ser determinado únicamente por si las empresas están dispuestas a contratar, si los productos tienen un precio de mercado, o por la eficiencia de producción en comparación con las máquinas.

Por lo tanto, en la era de la inteligencia artificial, es necesario reconstruir simultáneamente dos conjuntos de instituciones: un conjunto de instituciones que garantice ingresos y servicios públicos, de modo que las personas no pierdan su vida básica debido a la disminución de la función de producción del mercado; y otro conjunto de instituciones que amplíe la participación social y el reconocimiento del valor, de modo que el cuidado, el aprendizaje, la creación cultural, el servicio comunitario y la toma de decisiones públicas obtengan tiempo, recursos y estatus social reales. Solo desvinculando ingresos del empleo, sin un nuevo mecanismo de participación social, las personas pueden obtener ingresos básicos, pero aún caer en la pérdida de identidad y la marginación social; solo enfatizando el valor espiritual de las personas, sin una garantía estable de recursos, también convertirá la dignidad en un consuelo vacío. Los sistemas de ingresos y de valor necesitan ajustarse en conjunto.

Conclusión

La diferencia fundamental entre la inteligencia artificial y los avances tecnológicos anteriores no es solo cuánto puede aumentar la productividad o cuántos puestos puede reemplazar, sino que es la primera vez que puede convertir la inteligencia humana, que es la más difícil de replicar, en capital que puede acumularse, replicarse y desplegarse a gran escala. Siguiendo el modelo de la economía digital, donde los datos se convierten en el factor de producción clave, este artículo define la economía de la inteligencia artificial como una forma económica en la que el trabajo ordinario ya no constituye una inversión universal para la expansión de la producción y la principal restricción escasa del crecimiento económico. El mundo actual aún no ha alcanzado esta forma madura, pero esta definición funcional puede ayudar a identificar los cambios estructurales que están ocurriendo.

La salida del trabajo ordinario del proceso de producción central debilitará el ciclo tradicional de "empleo---salario---consumo---beneficio---inversión". En condiciones de concentración de la propiedad del capital, redistribución insuficiente y alta propensión al consumo de los residentes ordinarios, la disminución de la proporción de ingresos de los residentes ordinarios causará una insuficiencia estructural de la demanda efectiva. Esta es una conclusión que se ha discutido mucho en la investigación existente y que se acerca más a la macroeconomía tradicional.

Pero esta conclusión aún se basa en la suposición de que los humanos son el único sujeto final del bienestar, y que la inversión en máquinas sirve finalmente a las necesidades humanas. La competencia empresarial y la estrategia nacional pueden hacer que la inversión en inteligencia artificial se desvíe de manera prolongada del consumo de los residentes, pero aún está impulsada por los objetivos, organizaciones e instituciones humanas; solo cuando el capital inteligente obtenga un derecho continuo de disposición de recursos y haga de su capacidad, existencia o expansión un objetivo, los sujetos de demanda y los objetivos de crecimiento realmente pueden cambiar. Por lo tanto, la economía no necesariamente dejará de crecer debido a la insuficiencia de la demanda de los residentes ordinarios; lo que es más preocupante es que el PIB, la inversión y la capacidad técnica continúan aumentando, mientras que los ingresos, el consumo y el bienestar de los humanos disminuyen. La distinción entre la llamada "recuperación en forma de K" y el "punto de inflexión histórico" radica aquí: la primera es una diferenciación cíclica dentro de la misma estructura económica, mientras que la segunda implica un cambio en los factores de producción centrales, los mecanismos de disposición de recursos y los sujetos de bienestar.

Para juzgar si el punto de inflexión ha llegado realmente, al menos se deben observar cuatro señales: si el crecimiento de la producción ya no depende a largo plazo de la inversión en trabajo ordinario; si la proporción de ingresos de los residentes ordinarios sigue disminuyendo y no puede ser compensada por los ingresos de capital y la redistribución; si la inversión en inteligencia artificial, bajo expectativas de ganancias, la relajación de la competencia estratégica o el endurecimiento de políticas, aún puede continuar expandiéndose a través de la producción de máquinas y la reinversión autónoma; si el crecimiento del PIB se desvincula de manera continua del bienestar real de la mayoría de las personas. En esta etapa, no se puede afirmar que se hayan cumplido todas estas condiciones, pero tampoco se puede seguir asumiendo que el mecanismo de compensación tecnológica de la historia se repetirá necesariamente.

El núcleo de la política no es detener el progreso tecnológico, sino garantizar que la productividad siga sirviendo a las personas. A corto plazo, es necesario estabilizar el empleo, los ingresos y la demanda, evitando una excesiva diferenciación entre la inversión en inteligencia artificial y el consumo de los residentes; a medio y largo plazo, es necesario ampliar la propiedad de los residentes ordinarios sobre el capital inteligente, reconstruir las finanzas públicas y los servicios públicos, y restringir la expansión ilimitada del sector de las máquinas sobre los recursos escasos. A un nivel más profundo, también es necesario diferenciar el empleo, los ingresos y el trabajo, de modo que los ingresos y la dignidad se desvinculen gradualmente de la única dependencia del empleo en el mercado, y volver a responder preguntas como quién es el sujeto del bienestar económico, qué actividades constituyen una contribución social y cómo se distribuyen los derechos.

La macroeconomía en la era de la inteligencia artificial finalmente necesita responder no solo a cómo aumentar la productividad, estabilizar la inversión y expandir la demanda, sino también: cuando la economía ya no depende de la participación de la mayoría de las personas en la producción, e incluso ya no depende de la mayoría de las personas para completar el consumo, ¿cómo garantizar que la economía siga teniendo como objetivo final las necesidades humanas, la dignidad humana y el desarrollo humano?