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Como se repartirá la tarta de la IA
La inteligencia artificial puede hacer crecer la economía mundial. La pregunta incómoda no es cuánto, sino cómo se reparte.
En el último artículo hablaba de cómo la IA está desplazando el valor del trabajo: del conocimiento hacia el criterio. Me quedé con una pregunta que no dejaba de rondarme la cabeza, y es más grande que la de qué trabajos se valorarán.
Si la IA hace que la economía produzca más con menos, ¿quién se queda con la diferencia?
Porque una tecnología puede hacer crecer la tarta y, a la vez, repartirla peor. Ha pasado antes. Y lo interesante es que, aunque nadie sabe todavía cuánto va a crecer esta tarta, el reparto ya ha empezado a dibujarse.
¿Cuánto va a crecer la tarta?
Empiezo por lo que menos se sabe. Las estimaciones sobre lo que la IA puede aportar a la economía mundial son tan dispares que casi parecen hablar de tecnologías distintas:
| Quién | Qué estima | Horizonte |
|---|---|---|
| Goldman Sachs (2023) | +7 % del PIB mundial (unos 7 billones de dólares) | 10 años |
| McKinsey (2023) | Entre 2,6 y 4,4 billones de dólares de valor al año | Anual, a pleno uso |
| Daron Acemoglu, MIT (2024) | Como mucho, +0,66 % de productividad total | 10 años |
La distancia entre el optimismo de los bancos y consultoras y la prudencia de Acemoglu (premio Nobel de Economía en 2024) es enorme. La diferencia está, sobre todo, en cuántas tareas se pueden automatizar de verdad de forma rentable y en cuánto se ahorra en cada una.
Mi lectura es que, para la pregunta de hoy, da igual quién acierte. Tanto si la IA añade un 1 % como un 7 % al PIB mundial, la cuestión de quién se lo lleva sigue ahí. Y sobre eso hay bastantes más datos.
El reparto entre países
El FMI calculó en 2024 qué parte del empleo de cada tipo de economía está expuesta a la IA, es decir, cuántos trabajos tienen tareas que la IA puede hacer o transformar:
A primera vista parece una buena noticia para los países pobres: menos exposición, a priori, debería significar menos riesgo. Pero el propio FMI le da la vuelta. Estar menos expuesto también significa estar peor preparado para aprovechar las ganancias: menos infraestructura digital, menos trabajadores cualificados y menos empresas capaces de adoptar la tecnología.
Y eso es justo lo que muestran los datos de uso. A finales de 2025, según Microsoft, una de cada cuatro personas en edad de trabajar del llamado Norte global usaba herramientas de IA generativa, frente a una de cada siete en el Sur:
Lo más llamativo de esto no es la situación planteada, sino lo que se está dibujando con el paso del tiempo. En el primer semestre de 2025 la diferencia entre Norte y Sur era de 9,8 puntos; en el segundo, de 10,6. El Norte adoptó la IA casi el doble de rápido. Por lo tanto, esta brecha entre zonas no es que se esté estrechando, todo lo contrario, cada vez es mayor.
Anthropic, la empresa que desarrolla Claude, encontró el mismo patrón en sus propios datos: cada 1 % más de PIB por habitante se asocia con un 0,7 % más de uso de su IA, y de momento no hay señales de que los países con menos renta estén recortando distancia.
Detrás está algo todavía más concentrado: dónde se invierte.
Estados Unidos invirtió en 2024 casi doce veces más que China y veinticuatro veces más que el Reino Unido. Quien construye los modelos, los centros de datos y las patentes es también quien se queda con una buena parte de los beneficios.
El reparto entre trabajo y capital
La segunda forma de mirar el reparto es la más clásica en economía: qué parte de la riqueza que se produce acaba en salarios y qué parte en beneficios del capital.
Según la OIT, la parte de la renta mundial que va a los trabajadores ha caído 1,6 puntos desde 2004, hasta rondar el 52 %. Puede parecer poco, pero si se hubiera mantenido en el nivel de 2004, los trabajadores del mundo habrían ingresado en 2024 unos 2,4 billones de dólares más. La OIT señala la automatización y el cambio tecnológico como una de las causas, y advierte de que la IA generativa podría mantener o acelerar esa tendencia, aunque insiste en que no es algo inevitable.
Detrás de todo esto, podríamos ponernos fatalistas y pensar en que esto perjudicaría aún más a las clases sociales menos pudientes pero nos encontramos con algo muy interesante.
Al contrario que la automatización de fábricas, la IA afecta sobre todo a tareas de trabajadores bien pagados, así que podría reducir la desigualdad de salarios. Pero, a la vez, puede aumentar la desigualdad de riqueza, porque las ganancias se concentran en quien es dueño de las empresas y de la tecnología. Menos diferencia entre nóminas, más diferencia entre patrimonios.
Por esto mismo es que creo que cada vez hay un miedo mayor a lo que se podría llamar Corporatocracia o Tecnofeudalismo.
Dentro de la empresa, una sorpresa
Hasta aquí todo apunta a más desigualdad. Pero hay un dato que va en la dirección contraria y que me parece de los más interesantes.
Brynjolfsson, Li y Raymond estudiaron a más de 5.000 agentes de atención al cliente de una gran empresa de software a los que se dio un asistente de IA. La productividad subió de media en torno a un 15 %, pero no igual para todos: quienes más ganaron fueron los menos experimentados (en la versión preliminar del estudio, hasta un 34 %), mientras que los mejores apenas notaron diferencia. La explicación de los autores es preciosa: la IA había aprendido de cómo trabajaban los mejores y se lo pasaba a los nuevos.
Esto implica que, básicamente, dentro de un mismo trabajo la IA puede acortar la distancia entre el que empieza y el que lleva años. Es la otra cara de lo que contaba en el artículo anterior sobre el criterio: la IA iguala la ejecución, y lo que separa a unos de otros pasa a ser otra cosa.
Eso sí, no todos los grupos están igual de expuestos. La OIT actualizó en 2025 su índice: alrededor de un 25 % del empleo mundial está en ocupaciones expuestas a la IA generativa, un 34 % en los países ricos. Y la exposición más alta afecta mucho más a las mujeres, porque están más presentes en tareas administrativas:
La propia OIT insiste en que lo más probable es que estos trabajos se transformen, no que desaparezcan. Pero si la transformación no viene con formación, el reparto también tiene género.
¿Y España?
España está, curiosamente, bien posicionada en uso. Es el sexto país del mundo en la clasificación de Microsoft, con un 41,8 % de la población en edad de trabajar usando IA, por delante de Alemania o Estados Unidos.
En las empresas, el salto del último año ha sido enorme:
Fuente: Eurostat (isoc_eb_ai), consultado en octubre de 2026
Ver los datos
| Año | España | Unión Europea |
|---|---|---|
| 2021 | 7,67 % | 7,65 % |
| 2023 | 9,18 % | 8,06 % |
| 2024 | 11,31 % | 13,48 % |
| 2025 | 21,52 % | 19,95 % |
En un año, el porcentaje de empresas españolas que usa IA casi se ha duplicado, y ya está ligeramente por encima de la media europea. Pero la media esconde lo importante:
Más de la mitad de las grandes empresas usa IA. Entre las pequeñas, menos de una de cada cinco. En un país de pymes como España, esa brecha importa: si las ganancias de productividad se concentran en las grandes, también se concentrarán los beneficios, los mejores salarios y la capacidad de seguir invirtiendo.
Entonces, ¿qué se puede hacer?
No creo que haya una receta secreta, pero sí algunas palancas sobre las que hay bastantes cosas en común entre todo lo que se ha hablado:
- Formación, sobre todo para quien empieza. Si la IA ayuda más a los menos experimentados, hay que asegurarse de que esos trabajadores tienen acceso a ella y saben usarla con criterio.
- Que la IA llegue a las pymes. La brecha entre empresas grandes y pequeñas es, probablemente, la desigualdad más fácil de reducir: herramientas, ayudas y formación pensadas para empresas de diez personas, no de diez mil.
- Competencia. Si unas pocas empresas controlan los modelos, la infraestructura y los datos, también controlarán buena parte de las ganancias.
- Infraestructura en los países que van por detrás. El FMI lo dice claro: sin conectividad ni capital humano, la IA ensancha la distancia entre países en lugar de acortarla.
- El debate fiscal. Si las ganancias se desplazan del trabajo al capital, la pregunta de cómo se financian los Estados que viven, sobre todo, de impuestos sobre el trabajo va a llegar tarde o temprano.
La tarta y el cuchillo
La IA no decide sola cómo se reparte lo que produce. Las máquinas de vapor tampoco lo decidieron: lo decidieron las leyes, la educación y las empresas de cada época, y por eso el mismo invento acabó repartiéndose de formas muy distintas en cada país.
Con la IA pasará lo mismo. La tecnología pone la tarta sobre la mesa. Quién sostiene el cuchillo, eso todavía se está decidiendo.
Fuentes
- FMI, Kristalina Georgieva, «AI Will Transform the Global Economy. Let's Make Sure It Benefits Humanity» (enero de 2024)
- FMI, Rockall, Tavares y Pizzinelli, «AI Adoption and Inequality», Working Paper 25/68 (abril de 2025)
- OIT y NASK, «Generative AI and Jobs. A Refined Global Index of Occupational Exposure», Working Paper 140 (mayo de 2025)
- OIT, World Employment and Social Outlook, actualización de septiembre de 2024 (resumen de Noticias ONU)
- Microsoft AI Economy Institute, «Global AI Adoption in 2025. A Widening Digital Divide» (enero de 2026)
- Stanford HAI, AI Index Report 2025
- Anthropic, Economic Index, «Uneven geographic and enterprise AI adoption» (septiembre de 2025)
- Eurostat, uso de inteligencia artificial en las empresas (isoc_eb_ai)
- Daron Acemoglu, «The Simple Macroeconomics of AI», NBER Working Paper 32487 (2024)
- Goldman Sachs, «Generative AI could raise global GDP by 7%» (2023)
- McKinsey Global Institute, «The economic potential of generative AI» (2023)
- Brynjolfsson, Li y Raymond, «Generative AI at Work», The Quarterly Journal of Economics (2025)