El economista Will Rinehart, Senior Fellow del American Enterprise Institute, cerró la jornada de la Fundación Basilio Paraíso con una mirada deliberadamente moderada sobre el impacto de la inteligencia artificial en la economía y el empleo, y con un aviso: los jóvenes sin historial laboral son quienes más están notando el cambio.
La Fundación Basilio Paraíso cerró el pasado 16 de septiembre la jornada «La economía del dato, una revolución en marcha» con la conferencia de Will Rinehart, Senior Fellow del American Enterprise Institute, celebrada en el Salón de Plenos de la Cámara de Comercio de Zaragoza en colaboración con el Consulado General de Estados Unidos en Barcelona y en el marco de la conmemoración del 250 aniversario de los Estados Unidos.
Tras una mañana dedicada a medir lo que la inversión en centros de datos puede dejar en Aragón, la sesión de la tarde se ocupó de la pregunta que ningún modelo económico resuelve del todo: qué le está pasando al trabajo. Y lo hizo desde un país donde esa conversación lleva unos años más de recorrido.
La intervención de Rinehart destacó, sobre todo, por lo que no hizo. No prometió una transformación inminente ni suscribió las cifras que manejan los directivos del sector. Al contrario: buena parte de la conferencia consistió en poner en su sitio expectativas que circulan con demasiada ligereza.
Tres escenarios, y el peor no es el que parece
Rinehart planteó tres escenarios posibles para el impacto macroeconómico de la inteligencia artificial.
El primero, que él considera el más probable, es un «AI Boom» moderado: alrededor de un punto porcentual adicional de crecimiento del PIB al año. Es un efecto real y nada despreciable, pero muy lejos de las previsiones que manejan las propias empresas del sector.
El tercero es el de la IA transformadora, con crecimientos que doblarían una economía cada cuatro a siete años. Para dimensionarlo, recordó que la Revolución Industrial supuso en torno a un 2,5 % de crecimiento anual sostenido durante tres décadas.
Pero el escenario que más le preocupa es el intermedio, el que llamó «messy middle»: una situación en la que la productividad sube con fuerza pero la economía no consigue reasignar el trabajo al ritmo necesario. Es decir, el problema no sería que la tecnología fallara, sino que funcionara a medias, generando ganancias de eficiencia sin generar al mismo tiempo los empleos que absorban a quienes quedan desplazados.
Rinehart insistió además en que la adopción está siendo profundamente desigual —habló de una adopción «dentada»—, con sectores regulados como la medicina o las finanzas avanzando despacio, e información y software mucho más rápido. Dentro de una misma industria, añadió, los líderes de mercado y los rezagados están reaccionando de forma muy distinta.
El dato que más debería preocuparnos
De todo lo expuesto, hubo un bloque que conectaba directamente con las preocupaciones de la jornada de la mañana: el efecto sobre el empleo.
Los resultados que presentó Rinehart son contraintuitivos. Los trabajadores de menor cualificación obtienen un beneficio claro y consistente cuando tienen acceso a herramientas de inteligencia artificial. En cambio, algunos profesionales de muy alta cualificación llegan a empeorar su desempeño, porque la interacción con la herramienta les rompe el estado de concentración profunda en el que trabajan. Entre los analistas financieros se observa un patrón parecido: amplían su cobertura y manejan más información, pero aumenta su tasa de error en las previsiones.
A escala de empresa e industria, los datos europeos que citó apuntan a un crecimiento moderado de la productividad laboral, en torno al 4 %, con efectos muy visibles en el comercio electrónico y, en cambio, una caída de la rentabilidad sobre capital en banca y finanzas tras invertir en estas tecnologías.
El hallazgo más incómodo llegó al desagregar el empleo por edades. El empleo de los trabajadores de 22 a 25 años está cayendo en relación con el resto de ocupaciones, y los salarios de entrada también están a la baja, mientras el empleo del resto de tramos sube. La interpretación de Rinehart es que el mercado se ha vuelto más ruidoso a la hora de emparejar personas y puestos, y que quienes no tienen todavía un historial laboral que les avale son los principales perjudicados.
Es un mensaje con una traducción directa para Aragón, que se prepara para un pico de demanda de empleo en 2028 y que ha puesto en marcha una ampliación importante de su oferta formativa.
Lo que el debate público suele equivocar
Rinehart dedicó también una parte de la conferencia a algunos de los asuntos que dominan la conversación pública sobre los centros de datos, con conclusiones que en varios casos van a contracorriente.
Sobre el agua, señaló que es un problema menor de lo que suele asumirse, porque los centros modernos funcionan en circuito cerrado. Sobre el precio de la electricidad, apuntó que un mayor uso industrial tiende a correlacionar con precios minoristas más bajos por efecto de subvención cruzada, y que los principales impulsores de las subidas recientes han sido la inflación y la crisis del gas derivada de la guerra en Ucrania, no los centros de datos.
Matizó, eso sí, dos cosas: el multiplicador económico de un centro de datos es menor que el de otras industrias manufactureras, aunque el beneficio fiscal para la administración local puede ser muy significativo —citó un caso en el que supuso un incremento del 20 % del presupuesto escolar municipal—.
Y dejó el aviso más serio para el final de ese bloque. En Estados Unidos, la opinión pública sobre los centros de datos ha pasado en un solo año de ser mayoritariamente favorable a ser mayoritariamente contraria. Un giro de esa magnitud y esa velocidad es, probablemente, la mejor ilustración posible de por qué el informe presentado esa misma mañana dedica una de sus cinco palancas al retorno visible y verificable al territorio.
Cuatro recomendaciones para una región como Aragón
En la parte final, Rinehart ofreció recomendaciones concretas para la planificación regional.
Propuso, en primer lugar, trabajar con escenarios y no con una única previsión, incluyendo explícitamente el escenario de una crisis financiera inducida por la inversión en inteligencia artificial. En segundo lugar, priorizar la formación y la empleabilidad de los trabajadores jóvenes, que es donde los datos muestran el impacto más claro. En tercer lugar, colaborar con economistas e investigadores locales para disponer de datos propios y precisos. Y por último, seguir de cerca los patrones reales de uso y adopción sector a sector, en lugar de asumir una media.
Añadió una reflexión útil para quienes temen una burbuja: el ciclo de inversión de esta infraestructura no se parece al de las puntocom, porque combina activos de vida corta, como los chips, que se renuevan cada tres a cinco años, con activos de vida muy larga, como la fibra, que dura entre veinte y cuarenta años.