La IA generativa como potencial antídoto frente a la desigualdad

Desde finales del siglo XX, el mundo ha sido testigo de una tendencia hacia la reducción de las desigualdades de renta entre países, impulsada por el crecimiento acelerado de economías emergentes como China y la India y por los efectos de la globalización, que ha facilitado el traspaso de capital y tecnología de países ricos a países en desarrollo. Sin embargo, esta convergencia internacional contrasta con una creciente desigualdad de renta dentro de los propios países, un fenómeno que se acentúa desde los años ochenta, especialmente en Estados Unidos, aunque también está presente en Europa.

Uno de los principales motores de esta desigualdad interna ha sido la automatización. Al sustituir tareas rutinarias mediante máquinas, se reconfigura la demanda laboral, pues disminuye en ocupaciones de baja cualificación y aumenta en aquellas que requieren habilidades técnicas y cognitivas avanzadas. Este fenómeno genera un impacto desigual que penaliza a quienes ocupan empleos fácilmente automatizables, a menudo personas con menor formación. Además, la automatización tiende a aumentar el peso del capital sobre el trabajo en el reparto del ingreso, lo que refuerza aún más la concentración de renta.

La irrupción de la inteligencia artificial (IA) intensifica estas dinámicas. A diferencia de etapas anteriores de automatización centradas en tareas físicas o repetitivas, la IA puede asumir tareas intelectuales, analíticas y creativas. Gracias al uso masivo de datos y a algoritmos de aprendizaje continuo, la IA es capaz de clasificar, predecir y generar patrones útiles para la toma de decisiones en sectores tan diversos como la logística, las finanzas o los recursos humanos. Esta expansión de su alcance amenaza con profundizar la desigualdad al concentrar aún más el poder económico en manos de quienes controlan estas tecnologías, al tiempo que polariza el mercado laboral entre quienes dominan su uso y quienes quedan rezagados.

En este contexto, la IA generativa representa una nueva frontera. Esta variante de la IA no solo interpreta y predice, sino que crea contenido (textos, imágenes, códigos) a partir de instrucciones humanas. Aunque su potencial concentrador es innegable, también puede convertirse, si se orienta adecuadamente, en una herramienta democratizadora. Daron Acemoglu, premio Nobel de Economía, destaca que la inteligencia artificial generativa tiene un gran potencial para reducir las desigualdades si se desarrolla y aplica siguiendo un enfoque complementario al trabajo humano. En lugar de centrarse únicamente en la automatización —que tiende a desplazar trabajadores y acentuar las brechas salariales—, puede utilizarse para ampliar las capacidades de una amplia gama de trabajadores, incluidos aquellos sin títulos universitarios.

Herramientas de IA bien diseñadas pueden facilitar el acceso al conocimiento, mejorar la toma de decisiones, acelerar el aprendizaje y permitir que personas con menor formación realicen tareas más cualificadas. Esto no solo elevaría la productividad, sino que también mejoraría la calidad del empleo y ampliaría las oportunidades laborales. Para ello, es imprescindible que se diseñen herramientas capaces de (1) resolver problemas complejos y no rutinarios, (2) proporcionar información útil en el momento justo para facilitar decisiones, (3) compensar carencias técnicas o lingüísticas en colectivos vulnerables (como trabajadores manuales o personas migrantes), y (4) impulsar procesos de formación y reciclaje profesional, especialmente en sectores esenciales como educación, sanidad u oficios técnicos.

Dos ejemplos ilustran cómo esta visión puede materializarse: el primero es el programa estadounidense Modern Craft Workers, que combina inversiones en infraestructuras con formación profesional. Mediante el uso de IA generativa, trabajadores sin estudios superiores reciben apoyo en tiempo real para realizar tareas complejas en sectores como la construcción, la reparación, el diseño de materiales o el transporte. Esta tecnología actúa como un “asistente experto” que amplía la autonomía de los trabajadores manuales y mejora su empleabilidad. El segundo ejemplo se centra en el ámbito educativo. La IA generativa permite ofrecer tutorías personalizadas a estudiantes que requieren refuerzo a un coste muy accesible. Estas herramientas pueden reducir las barreras de aprendizaje para el alumnado en situación de desventaja, facilitando su acceso a competencias clave para una futura inserción laboral de calidad.

En resumen, aunque la automatización y la inteligencia artificial han sido hasta ahora catalizadores de una creciente desigualdad, existe un potencial real para revertir esta tendencia si se adoptan políticas públicas y estrategias tecnológicas inclusivas. La clave está en no dejar la evolución de la IA exclusivamente en manos del mercado, sino en orientar su desarrollo hacia el bien común, para que en lugar de sustituir a las personas, las empodere. La IA generativa tiene el poder real de hacerlo, pero ello requiere de una redirección de la innovación tecnológica, así como de las normas corporativas, hacia prioridades que pongan a las personas en el centro de los objetivos de este desarrollo. Es un reto no trivial, sin duda, pero no por ello menos necesario.