Más pesimista que Citrini: cuanto más avanza la eficiencia de la IA en EE. UU., más falla la asignación

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Generación de resúmenes en curso

23 de febrero, Citrini Research publicó “Crisis inteligente global 2028”, en forma de experimento mental que analiza la posible crisis de exceso de inteligencia provocada por la IA entre 2026 y 2028. El informe no presenta predicciones directas, sino que mediante escenarios estructurados, describe un ciclo de retroalimentación negativa posible: aumento continuo de la capacidad de la IA → sustitución de empleos de oficina → disminución de ingresos laborales → contracción del consumo → presión sobre las ganancias empresariales → mayor inversión en IA por parte de las empresas → mayor sustitución y despidos, afectando finalmente a los créditos privados, fondos de seguros y sistemas de préstamos hipotecarios de alta calidad.

Tras su publicación, el informe provocó una nueva ola de pánico en el mercado respecto a la IA, con las acciones estadounidenses continuando su caída. Los sectores mencionados en el informe de Citrini, como distribución de alimentos, software, pagos y créditos privados, sufrieron caídas significativas. Sumado a las advertencias del mercado de Nassim Taleb y declaraciones relacionadas con la startup de IA Anthropic, el precio de las acciones de IBM cayó un 13% en un solo día; DoorDash, American Express, KKR y Blackstone cayeron más del 6%; los ETFs de software relacionados bajaron un 4.8%, ampliando la caída acumulada desde su pico en septiembre del año pasado a aproximadamente un 35%.

Cabe destacar que el informe no presenta nuevas ideas, sino que integra sistemáticamente varios temas clave que han sido discutidos en el mercado durante el último año: sustitución de empleados de oficina por IA, deterioro marginal del modelo SaaS, exposición al apalancamiento en créditos privados, flexibilización de las hipótesis de ingresos de hipotecas de alta calidad, etc. Lo que realmente genera pánico en el mercado es que estos escenarios están conectados en un sistema cerrado, donde cada hipótesis y cada mecanismo de transmisión puede identificarse en señales tempranas en la realidad. El mercado continúa con la misma emoción de la última ola de pánico por la IA, cayendo en un patrón de “disparar primero, preguntar después”.

La lógica de esta ronda de operaciones ha cambiado, dejando de centrarse en “cómo la IA puede revolucionar los modelos de rentabilidad empresarial” para abordar una cuestión más macro: cuando los ingresos laborales siguen disminuyendo y el consumo se contrae, ¿quién absorberá la producción en expansión? Esto representa una profunda interrogante sobre los mecanismos de distribución y la capacidad de carga del sistema.

La mejora en la eficiencia productiva ya no beneficia a los trabajadores comunes, y la reconstrucción de la valoración de activos

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