Un excelente artículo puede hacer que el mercado confunda la "evaluación de escenarios" con una "profecía real".
El 22 de febrero de 2026, un informe titulado “The 2028 Global Intelligence Crisis” desató las redes sociales y los mercados financieros, superando 27 millones de visitas. El día de su publicación, IBM cayó un 13%, y las acciones de empresas como DoorDash, American Express y KKR descendieron más del 6%.
Este informe fue escrito por James van Geelen, fundador de Citrini Research. Este investigador de 33 años cuenta con más de 180.000 seguidores en X, y su Substack ocupa el primer lugar entre autores financieros, enfocándose en inversiones en capital privado e investigación macroglobal, con un estilo reconocido por su enfoque interactivos y asociaciones transversales entre activos; su cartera de inversiones real ha generado retornos superiores al 200% desde 2023. El informe presenta, mediante escenarios hipotéticos, un futuro ficticio ambientado en 2028: la IA reemplaza masivamente a la fuerza laboral de oficina en solo dos años, lo que desencadena una contracción del consumo, incumplimientos de activos de software y una contracción crediticia, llevando finalmente a la economía a un estado distorsionado donde coexisten una "prosperidad técnica" y una "recesión social". Van Geelen incluye al inicio del texto: "Este artículo describe un escenario posible, no una profecía". Sin embargo, el mercado claramente no tiene paciencia para distinguir entre ambos.
Sin embargo, más importante que el miedo de mercado breve es el amplio debate que este artículo ha generado en los últimos días. Desde el mundo académico hasta el círculo de inversionistas, desde Wall Street hasta Internet en chino, han aparecido una docena de artículos de respuesta desde distintas perspectivas. En lugar de confiar únicamente en una conclusión extrema, quizás podamos reconstruir un futuro más claro a partir de las «diferencias y superposiciones» entre las diversas opiniones.
¿Qué dijo Citrini?
La lógica en el artículo de Citrini no es compleja: el avance de las capacidades de la IA lleva a la sustitución masiva de puestos de trabajo de oficina → el aumento del desempleo provoca una contracción del gasto de consumo → los productos financieros estructurados con SaaS como activo subyacente experimentan una ola de incumplimientos → la contracción crediticia se extiende a todo el sistema financiero → la economía cae en un estado distorsionado donde coexisten una "prosperidad tecnológica" y una "recesión social".
Cada eslabón de esta cadena causal no es infundado. Pero conectarlos de extremo a extremo y deducir una crisis de forma continua requiere una serie de supuestos previos bastante radicales.
Hay muchas formas de descomponer esta cadena. Consideremos tres argumentos centrales: la velocidad y escala de la sustitución de la mano de obra, el mecanismo de transmisión del colapso de la demanda y la posibilidad de una crisis financiera, y exploremos qué discuten distintas voces en torno a cada etapa.
No hay creación sin destrucción
El punto de partida de la proyección de Citrini es la sustitución masiva de la fuerza laboral de oficina por la IA. En su narrativa, este proceso se acelera bruscamente entre 2026 y 2028, afectando en primer lugar a los profesionales en áreas como derecho, análisis financiero, desarrollo de software y atención al cliente.
Cambio en la proporción de gastos de las empresas en proveedores de modelos de IA y plataformas de mano de obra en línea, agrupados por nivel de exposición a la IA en la industria
Existen evidencias que respaldan la opinión de Citrini. Un estudio empírico basado en datos de gasto empresarial de Bick, Blandin y Deming muestra que, tras el lanzamiento de ChatGPT, las empresas con mayor exposición a la IA (es decir, aquellas que anteriormente gastaban la mayor proporción de sus recursos en mercados de trabajo en línea) aumentaron significativamente su gasto en proveedores de modelos de IA, mientras redujeron su gasto en mercados de trabajo en línea en aproximadamente un 15%. Es notable que esta sustitución no sea "equivalente": por cada dólar que las empresas redujeron en gastos de mercado laboral, solo aumentaron su gasto en IA entre 0,03 y 0,30 dólares. En otras palabras, la IA está realizando la misma cantidad de trabajo a un costo mucho menor que el humano.
But Citrini may have overestimated the speed at which the shift will occur. Critics point to the U.S. real estate brokerage industry, where technology has long had the capacity to drastically reduce the number of brokers, yet the industry still employs over 1.5 million people. Institutional inertia, regulatory barriers, and internal industry利益博弈 form a far more resilient barrier than technology. He argues that Citrini has severely underestimated the resistance of "institutional momentum".
También hay opositores que citan el estudio de Kimball, Basu y Fernald de 1998, que indica que los choques tecnológicos históricamente han sido a menudo un estímulo positivo para la oferta: a corto plazo pueden ir acompañados de ajustes en la estructura del empleo, pero a largo plazo, el espacio de producción que generan es mucho mayor que los puestos de trabajo que destruyen.
De hecho, revisando cada ciclo histórico de difusión de tecnologías de propósito general, el proceso desde el laboratorio hasta la penetración a gran escala siempre es mucho más lento que la maduración de la tecnología misma. La electricidad tardó 30 años en pasar del 5% al 50% de los hogares, el teléfono tardó 35 años, e incluso el smartphone, la tecnología con la difusión más rápida, necesitó 5 años. La capacidad técnica de la IA quizás ya sea suficiente para revolucionar muchas industrias, pero la brecha entre la capacidad técnica y la absorción institucional nunca se cierra solo con la capacidad misma.
El segundo componente clave de la narrativa de Citrini es la espiral a la baja en la demanda: desempleo → reducción de ingresos → contracción del consumo → caída de las ganancias empresariales → nuevos despidos.
Citrini confundió la deflación de la demanda con la deflación de la oferta. La primera implica una contracción del poder adquisitivo de los consumidores, mientras que la segunda se refiere a la reducción de los costos de producción debido al progreso tecnológico: la caída de precios impulsada por la IA es esencialmente más cercana a esta última, similar a la trayectoria de precios de los productos electrónicos y servicios de comunicación en las últimas décadas. Algunos analistas sostienen que la paradoja de Jevons seguirá vigente: cuando la IA reduzca drásticamente los costos de servicios como consultoría legal, diagnóstico médico y desarrollo de software, la demanda previamente excluida por precios elevados se liberará, y el volumen total no se contraerá, sino que crecerá exponencialmente. Al mismo tiempo, la «paradoja de Moravec» también entrará en juego. Para las máquinas, lo realmente difícil no suele ser el razonamiento lógico complejo o la búsqueda de grandes volúmenes de datos, sino los movimientos corporales, la percepción sensorial y la comunicación emocional que los humanos dan por sentados. Esto significa que los puestos de trabajo físicos y los servicios que requieren percepción fina podrían ser más resilientes de lo que imaginamos.
Pero la paradoja de Jevons también podría no aplicarse. El profesor de economía de la Universidad de Chicago, Alex Imas, plantea que si la inteligencia artificial automatiza la mayor parte del trabajo y la participación de los ingresos laborales en los ingresos totales disminuye drásticamente, ¿quién comprará los bienes y servicios producidos de manera eficiente? Esto toca el mecanismo de distribución en sí mismo. Cuando la capacidad de producción tiende al infinito y la demanda efectiva tiende a concentrarse, quizás no enfrentemos una recesión, sino un desequilibrio que los libros de texto de economía aún no han discutido adecuadamente: abundancia material que no se puede alcanzar.
Ver un leopardo a través de un tubo
La parte más extensa de la inferencia de Citrini es la transmisión desde el impacto en el empleo hasta la crisis financiera. En su narrativa, los productos financieros estructurados cuyos activos subyacentes son los ingresos de SaaS (a los que llama "Valores respaldados por software") sufrieron incumplimientos masivos durante la ola de transformación de la IA, desencadenando una contracción crediticia similar a la de 2008.
Sin embargo, los comentaristas señalan que, en comparación con 2008, el nivel de apalancamiento del sector corporativo estadounidense actual es mucho más saludable, y el sistema bancario es mucho más sólido tras las reformas Dodd-Frank y varias rondas de pruebas de estrés.
En comparación con el período previo a la crisis económica de 2008, los indicadores de resiliencia del sistema financiero estadounidense han mejorado significativamente: la relación de capital básico de los bancos aumentó del 8,1% al 13,7%, la proporción de deuda del sector familiar respecto a la renta disponible disminuyó del 130% al 97%, y la tasa de préstamos morosos cayó del 1,4% al 0,7%.
Aunque algunas empresas SaaS efectivamente enfrentan una caída en los ingresos, su escala no es suficiente para provocar una crisis crediticia sistémica. El excolumnista financiero de Bloomberg Nick Smith considera que Citrini cometió un error común en este punto: extrapolar linealmente el impacto industrial a nivel microeconómico como un riesgo sistémico a nivel macroeconómico. Para Smith, la respuesta a una caída en la demanda es la política fiscal. Si el desempleo aumenta realmente de forma significativa, el gobierno tiene plena capacidad y voluntad para respaldar la demanda mediante estímulos fiscales a gran escala.
La capacidad de respuesta del sistema también parece haberse subestimado; por ejemplo, con la respuesta política durante la pandemia de COVID, el 11 de marzo de 2020 la OMS declaró la pandemia, y apenas 16 días después se promulgó el CARES Act con un monto de 2.2 billones de dólares estadounidenses. En el año siguiente, Estados Unidos implementó un paquete total de estímulo fiscal de 5.68 billones de dólares estadounidenses, equivalente a aproximadamente el 25% del PIB de 2020.
Si el desempleo impulsado por IA surge a la velocidad y escala descritas por Citrini, es poco probable que falte la intervención política.
También hay comentaristas que plantean dudas desde un nivel más fundamental. El tecno-pesimismo surge comúnmente de una falta de fe en lo humano. La inferencia de Citrini trata al mercado como una máquina sin supervisión, dejando que la «causalidad» se desarrolle por sí misma hasta el colapso. Pero los sistemas económicos reales no funcionan así. La ley, las instituciones, la política, la cultura y la ideología determinan profundamente cómo el mundo real absorbe el impacto tecnológico.
Consenso y divergencias
Podríamos intentar etiquetar algunos consensos y desacuerdos.
Casi nadie niega que la IA está y seguirá cambiando la estructura de la demanda de mano de obra de oficina; la discrepancia radica únicamente en la velocidad y la magnitud del cambio. Además, el sufrimiento durante la transición es real y no debe ocultarse bajo un optimismo a largo plazo. Asimismo, la calidad y la rapidez de la respuesta política determinarán en gran medida si los resultados serán buenos o malos.
Las divisiones se encuentran en la lógica subyacente. Algunos creen que este impacto tecnológico podría superar en velocidad y alcance a los precedentes históricos, por lo que la aplicabilidad de las analogías históricas es limitada; otros confían más en la capacidad de adaptación de las instituciones y en la repetibilidad de la historia.
抬头
El artículo de Citrini presenta numerosos problemas: la conexión lógica es demasiado apretada, la respuesta institucional se subestima sistemáticamente, y el salto desde el impacto microindustrial hasta el riesgo sistémico macrocarece de argumentación intermedia suficiente. Pero su problema más fundamental, quizás, radica en una subestimación de la sociedad humana: asume un entorno institucional estático en el que la tecnología avanza a una velocidad casi irresistible, arrollando todo. A lo largo de la historia, las teorías apocalípticas sobre la tecnología han sido abundantes; en términos lógicos tecnológicos, suelen ser irrefutables, pero casi sin excepción ignoran la variable «humana». La complejidad de la sociedad humana, su fricción, sus redundancias, sus disposiciones institucionales que parecen ineficientes, constituyen precisamente una poderosa capacidad distribuida de resistencia a los impactos. Tenemos tiempo suficiente para evitar los apocalipsis que se derivan de tales predicciones, siempre que no nos dejemos amedrentar por la predicción misma.
¿Qué hay de las narrativas optimistas? La paradoja de Jevons es una observación sobre tendencias a largo plazo. La paradoja de Moravec nos dice que el trabajo físico está temporalmente a salvo, pero no nos dice qué les espera a los empleados de oficina que son reemplazados. Las analogías históricas son iluminadoras, pero la historia nunca se repite exactamente; solo rima. Las narrativas optimistas necesitan tiempo para ser probadas, y nosotros estamos en el inicio de esa prueba.
La producción del apocalipsis, los ansiosos pagan. Forja tu propio juicio, asume los riesgos y gestiona tus posiciones, en lugar de sumergirte en esos artículos «que se ven desde el principio».
Haz clic para conocer los puestos disponibles en BlockBeats
¡Bienvenido a la comunidad oficial de律动 BlockBeats!
Grupo de suscripción de Telegram: https://t.me/theblockbeats
Grupo de Telegram: https://t.me/BlockBeats_App
Cuenta oficial de Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia