La crisis global de la IA (2028): un análisis del informe de Citrini Research

 

Escribo este artículo, sobre la traducción del informe de Citrini Research el fin de semana que Israel y EEUU han asesinado al líder espiritual de la comunidad Chiita Alí Jamenei. Escribiré pronto un artículo sobre esto, pero hoy quiero traer algunas frases de "El arte de la Guerra" muy pertinentes:

"El arte de la guerra se basa en el engaño".

"Si utilizas al enemigo para derrotar al enemigo, serás poderoso en cualquier lugar a donde vayas".

"No presiones a un enemigo desesperado. Un animal agotado seguirá luchando, pues esa es la ley de la naturaleza".

 

Introducción

 

Cae la bolsa, pero solo caen empresas de software, consultoras y otros sectores cuya dependencia sobre la evolución de la IA va a impactar con cierta fuerza. ¿Es un dato que realmente va a producir ese impacto?. Analicémoslo sin apasionamiento.

 

 

 

Citrini Research publicó el 22 de febrero de 2026 una nota titulada 'The 2028 Global Intelligence Crisis'. En lugar de una predicción, se presenta como un ejercicio de historia financiera desde el futuro: un memorando macro que, fingiendo escribirse en junio de 2028, que explora un escenario en el que la adopción de la inteligencia artificial (IA) desencadena una crisis económica profunda.

 

Los autores aclaran que su objetivo es “modelar un escenario” poco explorado y preparar a los lectores ante riesgos de cola—es decir, eventos de baja probabilidad pero de gran impacto.

 

Consecuencias de la abundancia de inteligencia

 

El memorando imagina una economía en la que la IA se ha vuelto tan abundante que se comporta como una tecnología sustitutiva para el trabajo humano. La nota comienza describiendo un mundo donde el desempleo en Estados Unidos alcanza el 10,2 % y el índice S&P 500 acumula una caída del 38 % desde los máximos de octubre de 2026. Inicialmente, las empresas obtuvieron márgenes récord al reemplazar trabajadores con agentes de IA y reinvertir las ganancias en más computación, lo que impulsó el crecimiento de la producción y de la productividad.

 

Esos beneficios, no se tradujeron en salarios; el crecimiento real de los sueldos colapsó y el concepto de 'Ghost GDP' apareció para describir un producto interno que solo se registra en las cuentas nacionales pero no circula por la economía real.

 

La riqueza de los dueños de centros de cómputo se disparó mientras que la capacidad de gasto de los trabajadores disminuyó, creando una retroalimentación negativa que afectó al consumo y debilitó la economía. Es el mismo efecto que viene produciéndose desde el nacimiento de internet, o cuando se deslocalizan muchas empresas de un sector, buscando paises con menores salarios (trabajo esclavo), las empresas que no hacen ese ejercicio, acaban desapareciendo.

 

Cómo empezó

 

El documento sitúa el origen de la crisis en el salto de capacidad de las herramientas de codificación generativa a finales de 2025 (véase Claude Anthropic).

 

Programadores competentes, trabajando con modelos como Claude Code o Codex, podían replicar en semanas las funciones básicas de productos SaaS de mercado medio. Esto permitió que los directivos de TI cuestionaran contratos de 500 000$/ año y negociaran descuentos de hasta el 30 % utilizando la amenaza creíble de reemplazar a los proveedores con soluciones internas apoyadas en IA.

 

Los grandes operadores se vieron obligados a competir en precio con una nueva ola de empresas emergentes sin estructuras de costos heredadas. La reacción típica fue recortar personal para financiar herramientas de IA que replicaban el propio negocio, provocando que cada dólar ahorrado en sueldos se destinara a una capacidad que hacía posible la próxima ronda de despidos.

 

Cuando la fricción cayó a cero

 

En 2027, el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) se volvió omnipresente y muchas personas ni siquiera eran conscientes de que estaban operando con agentes de IA.

 

Estos agentes se integraron en las compras de consumo: negociaban suscripciones, cancelaban membresías automáticas y optimizaban precios de productos, reduciendo los márgenes de las empresas basadas en la fricción. Plataformas de reservas de viajes, aseguradoras, asesores financieros y servicios jurídicos rutinarios sufrieron porque los agentes podían ofrecer dichos servicios de forma más rápida y barata. En sectores donde los consumidores aceptaban pagar comisiones para evitar tareas tediosas—como la intermediación inmobiliaria—los agentes redujeron comisiones históricamente altas, socavando modelos de negocio tradicionales.

 

Del riesgo sectorial al riesgo sistémico

 

Hasta 2026, el mercado veía los impactos negativos de la IA como un problema de sectores específicos, principalmente software y consultoría.

 

Citrini Research argumenta que Estados Unidos es una economía de servicios de cuello blanco: estos trabajadores representan el 50% del empleo y generan alrededor del 75% del gasto discrecional.

 

Basarse en la idea de que las innovaciones tecnológicas destruyen empleos para crear otros de mayor valor resultó engañoso, pues los nuevos trabajos ligados a la IA (ingenieros de prompts, investigadores de seguridad, técnicos de infraestructura) son menos numerosos y remunerados.

 

Para octubre de 2026, las ofertas de empleo en sectores de software, finanzas y consultoría cayeron con fuerza, mientras que la IA seguía mejorando y haciéndose más barata. El resultado fue un ciclo en el que las compañías reducían plantillas, invertían los ahorros en IA y esa inversión permitía nuevos recortes.

 

Paradójicamente, el sector de infraestructura de IA (empresas de semiconductores y fabricantes de hardware) seguía registrando ingresos récord, aun cuando la economía general se deterioraba. Otros países sufrieron de forma desigual: India, cuyo superávit externo dependía de los servicios de programación baratos, vio cancelaciones de contratos y una depreciación significativa de su moneda.

 

La espiral de desplazamiento de la inteligencia

 

En 2027 la crisis dejó de ser sutil. Trabajadores de cuello blanco despedidos aceptaron empleos de menor remuneración en servicios y trabajos de reparto, aumentando la oferta laboral y presionando los salarios a la baja (no es descartable que esto ocurra no solo en EEUU).

 

La pérdida de puestos en los deciles superiores de ingresos tuvo un efecto desproporcionado en el gasto: el 10% de los trabajadores de mayores ingresos representa más del 50 % del consumo en Estados Unidos, de modo que incluso un 2% de pérdida de empleo en ese grupo se tradujo en un descenso del 3–4% en el gasto discrecional.

 

Cuando las solicitudes semanales de subsidio de desempleo aumentaron a 487 000, su mayor nivel desde abril de 2020, el S&P 500 cayó un 6 % en una semana y la economía entró en recesión.

 

La cadena de apuestas correlacionadas y la pregunta hipotecaria

 

El reporte detalla cómo el crecimiento del crédito privado entre 2015 y 2026, que pasó de menos de 1 billón a más de 2,5 billones de dólares, financió adquisiciones apalancadas de empresas de software basadas en expectativas de crecimiento perpetuo.

 

Moody’s rebajó la calificación de 18 000 millones de dólares en deuda respaldada por software debido a los vientos en contra provocados por la IA, y los incumplimientos empezaron en el tercer trimestre de 2027. El caso de Zendesk ilustró el problema: tomada privada en 2022 por 10,2 mil millones de dólares, su préstamo de 5 mil millones se basaba en la recurrencia de los ingresos; pero los agentes de IA sustituían el servicio al cliente, de modo que el ingreso recurrente dejó de serlo.

 

Una buena parte de este crédito había sido empaquetada a través de aseguradoras de vida que actuaban como vehículos de financiación. Empresas como Apollo, Brookfield y KKR compraron aseguradoras para invertir depósitos de rentas vitalicias en crédito privado y así generar honorarios dobles. Este sistema, presumiblemente resiliente gracias a “capital permanente”, resultó estar apalancado con el ahorro de hogares estadounidenses. Cuando los reguladores estatales propusieron aumentar los requisitos de capital, las acciones de estas compañías cayeron bruscamente.

 

La discusión gira después hacia el mercado hipotecario de 13 billones de dólares. El valor de las hipotecas se basa en la suposición de que el prestatario seguirá empleado a un ingreso similar durante décadas, pero, los despidos masivos en empleos de altos ingresos debilitan esta premisa.

 

2028, los índices de morosidad comenzaron a aumentar en ciudades con alta proporción de empleo tecnológico—San Francisco, Seattle, Austin y Nueva York—, aunque aún por debajo de niveles de 2008. Las familias mantenían sus hipotecas a costa de recortar todo gasto discrecional y agotar sus ahorros, pero un nuevo shock, acelerado por la evolución de la IA, amenaza con desencadenar impagos.

 

Citrini Research concluye que las hipótesis de ingreso subyacentes a estas hipotecas están estructuralmente dañadas y que es incierto si las políticas públicas pueden intervenir a tiempo.

 

La batalla contra el tiempo y la respuesta política

 

El informe identifica dos ciclos de retroalimentación negativa: uno en la economía real (la IA mejora, se reducen nóminas, disminuye el consumo y las empresas invierten más en IA) y otro en el sistema financiero (el deterioro de los ingresos afecta a hipotecas y créditos privados, reduciendo el crédito disponible y erosionando el efecto riqueza).

 

Ambos se ven agravados por una respuesta de políticas insuficiente. Los ingresos fiscales federales, basados en impuestos sobre la renta y las nóminas, cayeron un 12 % respecto a las previsiones de la Oficina de Presupuesto del Congreso porque la IA reduce el empleo y los salarios. La participación del trabajo en el PIB, que en 1974 era del 64 %, bajó al 56 % en 2024 y cayó al 46 % en solo cuatro años de expansión de la IA. Aunque la productividad aumenta, sus beneficios se concentran en el capital y la computación.

 

Para aliviar la situación se discutían dos propuestas legislativas. El Transition Economy Act preveía transferencias directas a trabajadores desplazados financiadas con déficit público y un impuesto sobre la inferencia de IA.

 

La propuesta más ambiciosa, Shared AI Prosperity Act, planteaba una reclamación pública sobre los retornos de la infraestructura de inteligencia, similar a un fondo soberano o regalía, destinada a financiar transferencias a los hogares.

 

Estas iniciativas enfrentaban resistencia política: los críticos de derecha acusaban de marxismo y de beneficiar a competidores extranjeros, mientras que los de izquierda advertían de captura regulatoria por parte de las grandes tecnológicas.

 

Mientras tanto, el malestar social crecía; el movimiento “Occupy Silicon Valley” bloqueaba las sedes de laboratorios de IA en San Francisco y las manifestaciones aumentaban. Según los autores, el verdadero enemigo no eran los directivos ni los programadores, sino el ritmo al que la IA avanzaba, superando la capacidad de adaptación de instituciones y políticas.

 

Deshacer la prima de la inteligencia y reflexiones finales

 

A lo largo de la historia económica moderna, la inteligencia humana fue el recurso escaso: la capacidad de analizar, crear y coordinar justificaba una prima salarial y estructuraba instituciones como el mercado laboral y el sistema hipotecario.

 

Esa prima se está desvaneciendo porque la inteligencia de máquina ya es un sustituto competente y en rápida mejora. El sistema financiero, optimizado durante décadas para la escasez de mente humana, se está revalorizando de manera dolorosa y desordenada. Los autores insisten en que el ajuste no es sinónimo de colapso: la economía puede encontrar un nuevo equilibrio, pero es una tarea que solo los humanos pueden guiar correctamente.

 

El mensaje final recuerda que estamos leyendo el artículo en 2026, con tiempo para evaluar nuestros portafolios e instituciones antes de que se materialicen los escenarios más oscuros. La “canario” en la mina aún está vivo; es decir, aún hay oportunidades para actuar y evitar los resultados más extremos.

 

El ejercicio de Citrini Research no pretende ser una profecía, sino una advertencia y una invitación a reflexionar. Muestra cómo una convergencia de avances en IA podría desencadenar una crisis económica no por falta de productividad, sino por la incapacidad de nuestras instituciones para adaptarse a la abundancia de inteligencia. El panorama descrito —caída del empleo de cuello blanco, contracción del consumo, estrés en el sistema crediticio y conflictos políticos— subraya la necesidad de diseñar marcos nuevos que permitan redistribuir los beneficios de la IA y proteger la cohesión social. Actuar con antelación, según los autores, es la única manera de que la sociedad y los inversores conviertan la crisis potencial en una oportunidad para transitar hacia un nuevo equilibrio.

 

Si los humanos somos irrelevantes, entonces el sistema nos excluirá, dejándonos sin funciones claras en el mismo. Nos obligará a tomar cualquier trabajo que nos permita ingresar, o depender de un ingreso público incierto. La IA está creando nuevos monstruos con capacidad para todo y destruyendo empleos a una velocidad inmensa. Veremos si la bola de cristal, en este caso falla. Os dejo el enlace al informe original, por si alguien quiere hacer una interpretación diferente.

 

Linkedin: Aquilino García