Bill Gates considera que la inteligencia artificial puede llevar al mundo hacia una etapa de abundancia, pero no confía en que el mercado laboral vaya a adaptarse sin una intervención importante. Su propuesta incluye reservar determinadas actividades exclusivamente para personas y gravar los tokens de IA y los robots. Elon Musk comparte una parte del diagnóstico, que las máquinas podrían realizar prácticamente todo el trabajo, pero llega a una conclusión radicalmente distinta: espera que la automatización genere tal abundancia que trabajar termine siendo opcional y sea necesario algún tipo de ingreso universal elevado.

Las claves del debate sobre IA y empleo en 30 segundos

• Bill Gates cree que la IA puede sustituir trabajo cognitivo y, posteriormente, físico a una velocidad difícil de absorber.
• Propone empleos «Human Reserved» y estudiar impuestos sobre tokens y robots.
• Elon Musk contempla un escenario todavía más extremo: prácticamente ningún empleo sería necesario y existiría un «ingreso alto universal».
• Jensen Huang espera que la IA cree suficiente actividad económica para compensar el empleo eliminado.
• Zuckerberg apuesta por empresas más pequeñas y personas multiplicadas por agentes de IA.

Las diferencias entre los principales empresarios tecnológicos resultan especialmente interesantes porque ya no discuten sobre si la IA podrá realizar una parte considerable del trabajo humano. El debate empieza a desplazarse hacia qué ocurrirá económicamente cuando esa capacidad sea suficientemente barata y fiable.

Gates plantea intervenir antes de llegar a ese punto. Musk imagina una economía posterior al empleo. Jensen Huang confía en el crecimiento generado por la productividad. Mark Zuckerberg espera que los agentes permitan a pequeños equipos construir empresas que hoy necesitarían cientos de trabajadores.

Son cuatro respuestas diferentes al mismo problema tecnológico.

Gates: la IA puede romper el mecanismo que creó nuevos empleos en el pasado

La tesis central del nuevo ensayo de Gates es que comparar la inteligencia artificial con anteriores revoluciones industriales puede llevar a conclusiones equivocadas.

La mecanización agrícola desplazó trabajadores, pero la transición necesitó generaciones. La economía creó fábricas y posteriormente millones de puestos administrativos y de servicios donde seguía siendo necesaria la capacidad intelectual humana.

La IA entra precisamente en ese territorio.

Gates señala ventas, atención al cliente, programación y trabajo jurídico como algunas de las actividades inicialmente expuestas. Después podrían verse afectadas tareas como analizar préstamos, estudiar datos o realizar determinadas evaluaciones sanitarias.

La robótica extendería posteriormente la transformación al trabajo físico. Gates espera que robots suficientemente capaces comiencen a competir con personas en determinadas tareas de construcción y hostelería antes de terminar esta década.

El problema sería además acumulativo.

Una empresa que reduzca costes mediante IA puede bajar precios. Sus competidores tendrán entonces incentivos para automatizar también, mientras nuevas compañías nacidas directamente alrededor de agentes tendrán estructuras laborales diferentes.

Para Gates, esperar que todos los trabajadores desplazados encuentren rápidamente otra ocupación resulta poco realista.

Y presta especial atención a los jóvenes.

Si los agentes empiezan realizando las tareas sencillas que tradicionalmente corresponden a trabajadores junior, la IA puede afectar no solo al número de puestos disponibles, sino también al mecanismo mediante el que una persona aprende una profesión.

Gates propone una reserva laboral para seres humanos

Su primera respuesta recibe un nombre deliberadamente sencillo: Human Reserved.

La sociedad podría decidir que determinadas tareas continúen siendo realizadas por personas incluso cuando exista una máquina técnicamente capaz de hacerlas.

Gates utiliza como ejemplo el cuidado de personas mayores y recuerda la atención que recibió su padre durante el alzhéimer. También plantea situaciones médicas donde un robot podría comunicar perfectamente un diagnóstico terminal, pero considera que no debería hacerlo.

Educación y salud mental podrían adoptar modelos híbridos donde la IA amplíe las capacidades del profesional pero la responsabilidad permanezca en una persona.

El planteamiento resulta tecnológicamente interesante porque rompe con una premisa habitual de Silicon Valley: que una tarea pueda automatizarse no significa necesariamente que deba automatizarse.

Gates acepta incluso que mantener determinados trabajos humanos puede introducir ineficiencias económicas.

El problema aparece al decidir cuáles.

Reservar empleos para personas exigiría determinar quién establece esas categorías, durante cuánto tiempo y cómo competiría una empresa de un país con esas restricciones frente a otra situada donde la automatización fuese completa.

El propio Gates reconoce que todavía no tiene respuestas para muchas de estas cuestiones.

El impuesto más extraño de la era de la IA: pagar por tokens

Su segunda propuesta entra directamente en la economía del cómputo.

Gates plantea gravar los tokens procesados por sistemas de inteligencia artificial y los robots que sustituyan trabajadores.

Su razonamiento parte del tratamiento fiscal diferente entre capital y trabajo.

Contratar una persona genera impuestos y cotizaciones asociados al empleo. Comprar tecnología que sustituya a esa persona puede contabilizarse como inversión empresarial y recibir un tratamiento fiscal diferente.

La automatización puede encontrarse así parcialmente favorecida por el propio sistema tributario.

Los nuevos impuestos tendrían dos objetivos: ralentizar la sustitución laboral y financiar reciclaje profesional y protección social.

Pero aplicar un impuesto al token sería técnicamente complicado.

Un token no representa una cantidad constante de trabajo. Los modelos utilizan arquitecturas, tokenizadores y procesos de inferencia diferentes. Tampoco tendría necesariamente sentido gravar igual un millón de tokens empleados para generar publicidad que los utilizados para investigar una proteína.

Además, una empresa podría ejecutar un modelo abierto en sus propios servidores.

Eso obligaría a determinar si el impuesto recae sobre proveedores de API, propietarios de infraestructura, desarrolladores de modelos o usuarios finales.

La propuesta de Gates abre así una discusión importante, aunque el token difícilmente puede considerarse todavía una unidad fiscal preparada para utilizarse directamente.

Elon Musk va mucho más lejos: puede que ningún empleo sea necesario

Elon Musk comparte con Gates la posibilidad de una sustitución laboral extraordinariamente profunda. Lo que cambia es la solución.

Durante VivaTech en 2024 ya describió su escenario favorable con una frase difícil de interpretar de otra forma: probablemente ninguno de nosotros tendría trabajo.

Musk argumentó que existiría un «universal high income», que diferencia expresamente de una renta básica universal, y que no habría escasez de bienes y servicios.

Ha continuado defendiendo esta idea posteriormente.

En 2026 volvió a plantear que IA y robótica pueden conducir hacia una economía donde el trabajo sea opcional y, a largo plazo, incluso el dinero pierda buena parte de su importancia.

La diferencia con Gates es considerable.

Gates intenta conservar empleo humano porque atribuye al trabajo un valor económico y social.

Musk plantea qué ocurre cuando conservarlo deja de ser económicamente necesario.

Su visión depende de una condición gigantesca: que IA y robots consigan producir suficiente riqueza como para que esa abundancia pueda distribuirse ampliamente. Musk ha defendido que un ingreso alto universal financiado mediante el Gobierno podría responder al desempleo provocado por la IA.

La cuestión pendiente es cómo se financiaría y distribuiría.

Si unas pocas empresas poseen los modelos, robots, centros de datos y sistemas energéticos capaces de generar esa producción, la abundancia tecnológica no implica automáticamente abundancia económica para toda la población.

Ahí es precisamente donde las propuestas de Musk y Gates terminan acercándose de nuevo: ambos escenarios requieren mecanismos políticos para redistribuir parte de la riqueza generada por las máquinas.

Jensen Huang no compra la tesis del desempleo tecnológico masivo

Jensen Huang mantiene una visión diferente.

El CEO de NVIDIA ha rechazado las previsiones más extremas sobre una destrucción masiva del empleo y defiende que aumentar la productividad puede crear nueva demanda.

La lógica es conocida en economía tecnológica.

Si la IA reduce drásticamente el coste de crear software, por ejemplo, no tiene por qué producirse únicamente una reducción del número de programadores. También puede construirse mucho más software porque proyectos que antes eran demasiado caros pasan a ser viables.

La cuestión es qué efecto termina dominando.

El argumento de Huang resulta especialmente relevante porque NVIDIA vende precisamente la infraestructura sobre la que se ejecuta buena parte de esta automatización. Cuantos más agentes, modelos y robots existan, mayor será potencialmente la demanda de cómputo.

Pero eso tampoco invalida automáticamente su tesis económica.

Internet, los ordenadores personales y los smartphones eliminaron determinadas funciones mientras creaban industrias completas que anteriormente no existían.

Gates introduce una diferencia: la IA no automatiza únicamente una herramienta, sino la propia capacidad cognitiva necesaria para utilizar muchas herramientas.

Zuckerberg imagina empresas pequeñas con capacidades enormes

Mark Zuckerberg sitúa el debate en otro punto.

Su visión de la superinteligencia personal consiste en proporcionar a cada individuo agentes capaces de ampliar enormemente lo que puede hacer.

Eso puede producir empresas con estructuras muy diferentes.

Una startup que actualmente necesita diseñadores, programadores, especialistas en marketing, soporte y administración podría operar con un equipo mucho menor si cada trabajador dispone de varios agentes especializados.

La consecuencia inmediata puede parecer negativa para el empleo: menos personas por empresa.

La apuesta optimista consiste en que la reducción de costes permita crear tantas nuevas compañías que la cantidad total de oportunidades aumente.

Este punto es especialmente relevante para el sector tecnológico.

Durante años, conseguir que una startup llegase a millones de usuarios exigía levantar capital y contratar decenas o cientos de profesionales. Los agentes pueden reducir considerablemente ese umbral.

La economía podría terminar formada por muchas más organizaciones, pero mucho más pequeñas.

Eso no demostraría que Zuckerberg tenga razón frente a Gates. Simplemente trasladaría la pregunta desde «¿cuántos trabajadores necesita una empresa?» hasta «¿cuántas nuevas empresas puede crear una economía cuando construirlas cuesta mucho menos?»

Oracle muestra cómo empieza la automatización empresarial real

Mientras Gates, Musk y Zuckerberg describen futuros posibles, empresas como Oracle están convirtiendo una parte del debate en producto.

Oracle está incorporando agentes a sus aplicaciones empresariales para recursos humanos, finanzas, ventas, marketing y atención al cliente.

La diferencia respecto a los primeros copilotos es importante.

Un chatbot tradicional responde una pregunta. Un agente puede consultar sistemas empresariales, razonar sobre información, utilizar herramientas y ejecutar acciones dentro de los permisos establecidos.

Eso acerca la tecnología al concepto de trabajador digital.

Una compañía puede utilizar un agente para preparar información antes de una reunión, analizar candidatos, procesar documentos, investigar oportunidades comerciales o ejecutar partes de un proceso administrativo.

Todavía existen limitaciones, errores y necesidades de supervisión. Pero la dirección tecnológica coincide precisamente con el escenario que preocupa a Gates: cada nueva generación necesita menos intervención humana para completar una secuencia de trabajo.

Apple representa una aproximación menos agresiva

Apple ha situado hasta ahora buena parte de su estrategia de IA alrededor de la inteligencia personal y el procesamiento integrado en sus dispositivos.

Su aproximación pública está menos centrada en sustituir trabajadores que la de empresas que venden directamente agentes empresariales.

Pero los mismos componentes pueden terminar afectando al empleo.

Un modelo que resume correos, analiza documentos, escribe código o ejecuta acciones reduce tiempo de trabajo independientemente de que el fabricante lo presente como «copiloto», «agente» o inteligencia personal.

La frontera entre ayudar a un trabajador y eliminar parte de su trabajo es mucho menos clara de lo que sugiere el marketing tecnológico.

El verdadero indicador será cuánto trabajo puede completar la IA sin supervisión

Hay una variable que probablemente determinará cuál de estas visiones se acerca más a la realidad: la autonomía.

Mientras una persona tenga que revisar continuamente lo que produce un modelo, la IA funciona principalmente como multiplicador de productividad.

Cuando un agente pueda recibir un objetivo y trabajar durante horas o días produciendo resultados fiables sin supervisión, el cálculo económico cambia.

Gates identifica precisamente ese momento como uno de los puntos determinantes de la transición: cuando la IA produzca trabajo prácticamente libre de errores, las empresas tendrán incentivos mucho mayores para dejarla funcionar autónomamente.

La industria tecnológica ya está trabajando hacia esa dirección.

Los modelos disponen de navegación web, terminales, ejecución de código, memoria, acceso a aplicaciones empresariales y capacidad para coordinar múltiples agentes. La robótica intenta trasladar una arquitectura similar al mundo físico.

Por eso la discusión entre Gates, Musk, Huang y Zuckerberg puede parecer filosófica, pero está estrechamente relacionada con la evolución técnica de los agentes durante los próximos años.

Si los modelos continúan necesitando supervisión constante, la tesis de aumento de productividad de Huang gana fuerza.

Si permiten a una persona gestionar el trabajo que anteriormente realizaban diez, el modelo de pequeñas empresas imaginado por Zuckerberg parece más plausible.

Si llegan a sustituir prácticamente toda la cadena de trabajo intelectual y después una parte creciente del físico, el debate se aproxima mucho más a Gates y, finalmente, al escenario de Musk.

De gravar los tokens a repartir la producción de las máquinas

Las diferencias entre los grandes nombres tecnológicos pueden resumirse en cuatro respuestas.

Gates quiere gestionar la transición. Acepta que la IA sustituirá trabajo y propone intervenir para conservar determinadas actividades humanas y redistribuir parte del valor mediante impuestos.

Huang confía en la productividad. Espera que abaratar la producción genere suficiente nueva demanda para mantener una economía intensiva en empleo.

Zuckerberg apuesta por multiplicar al individuo. Menos trabajadores podrían construir empresas mucho mayores y aparecerían nuevas actividades gracias a los agentes.

Musk contempla directamente una economía posterior al trabajo. Si máquinas y software pueden producir prácticamente todos los bienes y servicios, trabajar dejaría de ser una necesidad y el problema pasaría a ser cómo distribuir esa producción y encontrar sentido personal.

Lo interesante es que ninguna de estas hipótesis exige ya ciencia ficción en su primera etapa.

Empresas reales están utilizando agentes para programar, atender clientes, analizar documentos, diseñar productos y automatizar operaciones. Al mismo tiempo, NVIDIA, AMD, Google, Amazon, Microsoft, Meta y otros grupos están destinando enormes cantidades de capital a construir la infraestructura necesaria para ejecutar muchos más modelos.

La pregunta tecnológica está pasando poco a poco de qué puede hacer la IA a cuánto tiempo puede hacerlo sola.

La económica será todavía más difícil.

Si una empresa puede producir diez veces más con la mitad de trabajadores, habrá creado una enorme ganancia de productividad. Lo que todavía no está escrito es quién termina quedándose con ella: los propietarios de la tecnología, los consumidores mediante precios más bajos, los trabajadores mediante mejores salarios y jornadas menores, el Estado mediante impuestos o alguna combinación de todos ellos.

Por eso el impuesto al token de Gates puede acabar siendo menos importante que la discusión que acaba de abrir. La IA está obligando a pensar en un sistema fiscal diseñado durante una época en la que crear riqueza y contratar trabajadores estaban mucho más estrechamente relacionados.

Elon Musk lleva la hipótesis hasta su conclusión más extrema: si esa relación desaparece casi por completo, quizá también tenga que cambiar la idea de que los ingresos dependen necesariamente de tener un empleo.

Preguntas frecuentes

¿Qué propone Bill Gates para los empleos amenazados por la IA?

Gates propone estudiar una categoría «Human Reserved» para mantener determinadas actividades exclusivamente en manos de personas, además de gravar tokens de IA y robots para ayudar a financiar formación y protección social.

¿Elon Musk cree que la IA eliminará todos los empleos?

Musk ha planteado que, en un escenario favorable, el trabajo podría llegar a ser opcional porque IA y robótica producirían suficientes bienes y servicios. También ha defendido un «ingreso alto universal» para ese escenario.

¿Por qué Jensen Huang es más optimista?

Su argumento se basa en que una mayor productividad reduce costes y crea nueva demanda. Desde esta perspectiva, algunas ocupaciones desaparecerían o cambiarían, pero aparecerían nuevas actividades suficientes para compensarlas.

¿Cuál será el punto decisivo para saber quién tiene razón?

La autonomía de los sistemas de IA será uno de ellos. Existe una diferencia económica enorme entre una IA que ayuda a una persona y otra capaz de ejecutar durante horas procesos completos de forma fiable sin supervisión.

Fuente: Noticias inteligencia Artificial