Los precios de los combustibles f\u00f3siles siguen al alza. La guerra de Ir\u00e1n no se est\u00e1 resolviendo como preconizaba Donald Trump: su alargamiento, sin visos de salida, no solo pone en cuesti\u00f3n los pr\u00f3ximos resultados electorales del Partido Republicano en Estados Unidos \u2013y la estabilidad de su presidente, que ve c\u00f3mo el gal\u00f3n de gasolina llega a m\u00e1s de 6 d\u00f3lares y eso enerva al electorado, mientras la Reserva Federal sube los tipos de inter\u00e9s, y eso enfada a Trump\u2013, sino que impacta de forma directa y severa sobre las econom\u00edas del planeta. A esto cabe a\u00f1adir la preocupaci\u00f3n de los inversores por el avance de las deudas p\u00fablicas: inquietud por la situaci\u00f3n fiscal de pa\u00edses como Francia y Estados Unidos, lo que infiere subidas en las primas de riesgo y encarecimiento de las refinanciaciones para los bonos. Las tensiones financieras no se esconden, a pesar de que resulta sorprendente la capacidad resiliente de las econom\u00edas en escenarios marcados por incertidumbres que no se terminan de despejar.<\/p>\n\n\n\n
Pero el c\u00f3ctel se complica cuando se pone en la ecuaci\u00f3n la vertiente econ\u00f3mica que se relaciona con la Inteligencia Artificial (IA). En este punto, los datos que se van conociendo, derivados de investigaciones muy recientes, aumentan la preocupaci\u00f3n. Stijn Van Nieuwerburgh, economista de Columbia Business School, acaba de publicar un trabajo (Financing the AI Buildout: <\/em>https:\/\/www.brookings.edu\/articles\/financing-the-ai-buildout\/<\/a>) en el que se\u00f1ala en Estados Unidos una inversi\u00f3n prevista en IA del orden de 10,3 billones de d\u00f3lares hasta 2032. En ese monto se incluyen elementos clave para este sector, desde la construcci\u00f3n de centros de datos, procesos de refrigeraci\u00f3n, nuevos instrumentos en microelectr\u00f3nica, redes el\u00e9ctricas, etc. Un sistema complejo que requiere costes financieros y que, igualmente, supone costes ecol\u00f3gicos por el elevado consumo de electricidad y de agua (variable segun la tecnolog\u00eda de refrigeraci\u00f3n utilizada); no est\u00e1, por consiguiente, exento de riesgos de todo tipo. En definitiva, se ha de recurrir a la deuda para encarar el desaf\u00edo previsto de inversiones.<\/p>\n\n\n\n Ahora bien, para ello el sector empresarial de la IA deber\u00e1 generar entorno a 4 billones de d\u00f3lares para 2032; pero las variables disponibles hasta este momento arrojan resultados muy limitados, del orden de cien mil millones de d\u00f3lares (aqu\u00ed figuran empresas como Anthropic y OpenAI, de manera que estamos ante potentes consorcios). Dif\u00edcil alcanzar esa suma, a pesar de que se insiste en estimular al m\u00e1ximo las inversiones, llegando a lo que podr\u00edamos calificar como un estado de sobreinversi\u00f3n en este sector. Porque ese proceso se est\u00e1 realizando a partir de mecanismos financieros de perfil m\u00e1s opaco, menos regulado, un cr\u00e9dito privado en el que se fragmenta el riesgo y se oculta entre m\u00faltiples inversores. Ya hemos visto todo esto en crisis emblem\u00e1ticas \u2013como el crack de 1929\u2013, pero igualmente en otra mucho m\u00e1s reciente, con factores similares que desencadenaron la Gran Recesi\u00f3n en 2008.<\/p>\n\n\n\n 2. Burbuja tecnol\u00f3gica<\/strong><\/p>\n\n\n\n En el caso de la IA, se hipotetiza la formaci\u00f3n de una posible burbuja tecnol\u00f3gica, atendiendo a unos factores concretos: valoraciones cada vez m\u00e1s elevadas de esos activos tecnol\u00f3gicos \u2013sin que sepamos si existe acoplamiento con los ingresos empresariales\u2013; y un elevado endeudamiento una parte del cual no es transparente. Revisando algunas notorias evidencias en historia econ\u00f3mica \u2013que los economistas han analizado detalladamente y que todav\u00eda incorporan nuevas investigaciones\u2013, se nos ha ense\u00f1ado a conocer c\u00f3mo evolucionan los fen\u00f3menos alcistas en la cotizaci\u00f3n de activos. As\u00ed, observamos la burbuja de los tulipanes holandeses (1634-1637), la del ferrocarril (1840-1847), la del desarrollo de electrodom\u00e9sticos (1920-1930), el crack de Wall Street con sectores tecnol\u00f3gicos avanzados como el autom\u00f3vil y la incipiente electr\u00f3nica (1929-1932) y la crisis de las subprime<\/em> con las especulaciones inmobiliarias (2008-2014, para Europa; 2007-2009, para Estados Unidos). En todos esos ejemplos, la euforia inversora se extiende pocos a\u00f1os, para acabar en la fase de p\u00e1nico \u2013generada por causas que no son homog\u00e9neas para todos los casos\u2013 que de forma tan certera estudi\u00f3 Hyman Minsky, gran conocedor de la econom\u00eda financiera y de la crisis de los a\u00f1os treinta (es fundamental su Estabilizando una econom\u00eda inestable<\/em>, Profit Editorial, 2020).<\/p>\n\n\n\n La comparaci\u00f3n de la inversi\u00f3n sobre PIB en Estados Unidos, en los sectores tecnol\u00f3gicos y productivos provenientes de revoluciones en el conocimiento cient\u00edfico, es elocuente con lo que se ha se\u00f1alado anteriormente. Lo vemos en el siguiente gr\u00e1fico y en la tabla que le acompa\u00f1a.<\/p>\n\n\n\n FUENTE: Stijn Van Nieuwerburgh, Financing the AI Buildout.<\/em><\/p>\n\n\n\n La cifra correspondiente a la IA (3,6%), que nuclea la Cuarta Revoluci\u00f3n Industrial (o Industria 4.0) es de impresi\u00f3n si se coteja con las que sintetizan los esfuerzos inversores en per\u00edodos anteriores: tres veces m\u00e1s que en la construcci\u00f3n de infraestructuras incluyendo aspectos muy avanzados como las fibras \u00f3pticas, e igualmente es superior el guarismo si se observa lo acontecido con el bum de los ferrocarriles, el gran emblema de la Segunda Revoluci\u00f3n Industrial.<\/p>\n\n\n\n 3. Tecnolog\u00eda rob\u00f3tica y mercado de trabajo<\/strong><\/p>\n\n\n\n Pero, adem\u00e1s, otro aspecto no se deber\u00eda ignorar: como indica Van Nieuwerburgh la din\u00e1mica del sector de la IA induce a riesgos de obsolescencia relativamente r\u00e1pida de la tecnolog\u00eda programada, en un marco en el que las inversiones v\u00eda deuda son de largo t\u00e9rmino, no de corto. En ese escenario, las p\u00e9rdidas podr\u00edan ser notables. Urge regular este sector, antes de que se produzca lo que la historia econ\u00f3mica nos ense\u00f1a con las burbujas: que explotan, con consecuencias muy negativas para la econom\u00eda. En sus investigaciones m\u00e1s recientes, el historiador econ\u00f3mico Joel Mokyr \u2013premio Nobel de Econom\u00eda 2025\u2013 ha incidido en este aspecto: el desfase institucional y pol\u00edtico (\u201c<\/strong>The past and the future of innovation: Some lessons from economic history\u201d,<\/em> Explorations in Economic History<\/strong><\/em>, 69, 13-26, 2018). El desaf\u00edo radica en que la tecnolog\u00eda se expande a una din\u00e1mica descomunal (lo que Mokyr denomina \u201cradares y microscopios modernos\u201d), mientras que las instituciones humanas cambian de manera muy gradual, y sin una velocidad parecida. Se pueden producir entonces desacoplamientos que van a afectar los intensos desempe\u00f1os de la inversi\u00f3n y las rentabilidades esperadas de esas asignaciones. Es lo que, de facto, se observ\u00f3 en los tulipanes, el ferrocarril, los electrodom\u00e9sticos, la electr\u00f3nica y los bienes inmobiliarios. La inc\u00f3gnita est\u00e1 ahora en la IA, sobre todo en su vertiente financiera.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Esto se relaciona con otro aspecto determinante, generando debates a veces muy exaltados: el impacto de la IA sobre el mercado de trabajo, es decir, las consecuencias sobre la ocupaci\u00f3n actual y la generaci\u00f3n de nuevos empleos, mediatizados por los procesos de robotizaci\u00f3n. La bibliograf\u00eda al respecto ya empieza a ser agobiante. Citemos, a t\u00edtulo de ejemplo de las discusiones que se est\u00e1n propagando, el trabajo de Daron Acemoglu, historiador econ\u00f3mico y premio Nobel de Econom\u00eda 2024, que ha publicado junto a David Autor y Simon Johnson (tambi\u00e9n Nobel de Econom\u00eda 2024) un pol\u00e9mico art\u00edculo (<\/strong>\u201cBuilding Pro-Worker Artificial Intelligence\u201d, Brookings Institution<\/em>, 2026, que se suma a otras aportaciones realizadas en 2023-2024) que ha propiciado una encendida discusi\u00f3n en el mundo acad\u00e9mico y en la alta divulgaci\u00f3n, sobre todo desde la palestra del <\/strong>Financial Times<\/strong><\/em>. Acemoglu <\/strong>et alter <\/strong><\/em>plantean una discusi\u00f3n interesante sobre las consecuencias de determinadas actividades productivas sobre el mundo del trabajo. Se recogen ejemplos en el cuadro siguiente.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Tipos de tecnolog\u00edas y consecuencias en el mercado de trabajo en Estados Unidos<\/strong><\/p>\n\n\n\n Los casos presentados por estos economistas deben adoptarse a t\u00edtulo de s\u00edntesis, de ejemplos que pueden ser extrapolados a otros similares; los comentarios cruzados entre Acemoglu y sus cr\u00edticos se centran en la advertencia del autor sobre consecuencias que no siempre van a ser positivas para los trabajadores. En este sentido, Acemoglu utiliza la historia econ\u00f3mica para justificar sus afirmaciones, con diferentes estudios espec\u00edficos y, sobre todo, con una cr\u00edtica visi\u00f3n sobre los procesos de industrializaci\u00f3n. Sostienen Acemoglu y Simon Johnson (Poder y progreso<\/em>, Deusto, Barcelona, 2023) que el desarrollo tecnol\u00f3gico no siempre genera bienestar autom\u00e1tico para la clase trabajadora, habida cuenta que tiende a concentrar la riqueza, si no existen instituciones fuertes. Afirman que durante los primeros cien a\u00f1os de la Primera Revoluci\u00f3n Industrial, la brit\u00e1nica, las condiciones de vida obrera empeoraron y los salarios reales se mantuvieron estancados. Esta perspectiva no es compartida por Mokyr (Los dones de Atenea<\/em>, Marcial Pons, Madrid, 2008 y, m\u00e1s recientemente, Dos caminos hacia la prosperidad,<\/em> firmado junto a Avner Greif y Guido Tabellini, Deusto, Barcelona, 2026). Pero la idea de concentraci\u00f3n tecnol\u00f3gica en pocas manos en detrimento de una mayor porosidad hacia la ciudadan\u00eda ha ofendido a importantes tecno-oligarcas del Silicon Valley, que han cargado contra la tesis de Acemoglu. De ah\u00ed la pol\u00e9mica que sigue presente, con derivadas importantes.<\/p>\n\n\n\n Acemoglu expone que el impacto de la IA sobre la productividad global est\u00e1 excesivamente dimensionado (Acemoglu ha calculado que ese incremento es del orden del 0,06% anual a lo largo de una d\u00e9cada); y, a su vez, expone que el poder de las grandes empresas tecnol\u00f3gicas (las denominadas \u201cSiete Magn\u00edficas\u201d, Microsoft, Nvidia, Google, Apple, Amazon, Meta y Tesla) amenaza con incrementar la desigualdad y, lo que es muy indicativo, erosionar la democracia. El dise\u00f1o de la IA \u2013rubrica Acemoglu\u2013 est\u00e1 dise\u00f1ada bajo incentivos que retribuyen al capital y debilitan el poder de negociaci\u00f3n de los trabajadores, de tal manera que la riqueza se desplaza de la masa salarial, las horas trabajadas, hacia los due\u00f1os de los servidores, patentes y modelos de IA. Y si la industria \u2013en su \u201chisteria colectiva\u201d (sic) por implantar la IA\u2013 insiste en automatizar a toda costa, bloqueando la inserci\u00f3n de universitarios en el mercado laboral, la desigualdad destruir\u00e1 la cohesi\u00f3n social. Una seria advertencia para reflexionar.<\/p>\n\n\n\n 4. \u00bfHacia un mundo con menos trabajo?<\/strong><\/p>\n\n\n\n La tensi\u00f3n en este terreno es grande, con ramificaciones que van, como se ha indicado, desde la esfera de las finanzas hasta la propia estructura productiva de los pa\u00edses, las estrategias de inversi\u00f3n y las consecuencias sobre el mercado laboral. En esta l\u00ednea, la Oficina de Estad\u00edsticas Laborales de Estados Unidos ha realizado una clasificaci\u00f3n de categor\u00edas de exposici\u00f3n a la IA (documento publicado el 27 de agosto de 2026:<\/strong> Artificial Intelligence (AI) Exposure Categories<\/a>). En este texto, la agencia gubernamental evalu\u00f3 831 ocupaciones<\/strong> detalladas dentro de sus proyecciones de empleo, y las orden\u00f3 en cuatro niveles de exposici\u00f3n relativa<\/strong> (baja, moderada, alta y muy alta) seg\u00fan la viabilidad de que la IA asista o realice sus tareas espec\u00edficas. Vemos caracter\u00edsticas generales y ejemplos en el siguiente cuadro.<\/p>\n\n\n\n![\"\"\/](\"https:\/\/economistasfrentealacrisis.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/1-IA.bmp\")
<\/figure>\n\n\n\nA\u00f1os<\/td> Actividad<\/td> Inversi\u00f3n\/PIB, %<\/td><\/tr> 1836-1841<\/td> Canales<\/td> 0,7<\/td><\/tr> 1870-1890<\/td> Ferrocarril<\/td> 2,2<\/td><\/tr> 1905-1925<\/td> Electrificaci\u00f3n<\/td> 0,5<\/td><\/tr> 1956-1973<\/td> Carreteras\/Autopistas<\/td> 1,1<\/td><\/tr> 1996-2003<\/td> Telecomunicaciones y fibra<\/td> 1,1<\/td><\/tr> 2025-2032<\/td> Inteligencia Artificial<\/td> 3,6<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n ![\"\"\/](\"https:\/\/economistasfrentealacrisis.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/2IA.bmp\")
![\"\"\/](\"https:\/\/economistasfrentealacrisis.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/4-IA.bmp\")