Anthropic, la empresa detrás del chatbot Claude, desarrolló un marco económico para estimar qué podría ocurrir si las tecnologías de IA siguen avanzando a buen ritmo en los próximos años. El objetivo es entender cómo se comportaría el crecimiento, la ocupación y la remuneración ante distintos ritmos de adopción y mejoras de productividad, y qué pasa cuando la IA complementa o reemplaza al trabajo humano.

Se definieron tres escenarios: modesto, sustancial y extremo. Aunque los autores aclaran que no se trata de predicciones, sí señalan posibles trayectorias al variar variables como las capacidades de la IA, su adopción, las ganancias de productividad y el grado de reemplazo laboral.

Escenario extremo: describe una transformación sin precedentes. En él, la IA sería más productiva que las personas en la mayor parte de las tareas del conocimiento, podría ejecutarlas con autonomía y generaría muy pocas tareas nuevas para la gente. El resultado sería un país con una riqueza notablemente mayor, pero con una porción significativa de trabajadores que no se beneficiaría de esa prosperidad. Según el modelo, el PIB podría crecer a una tasa anual cercana al 15%, lo que implicaría duplicar la economía cada unos 4 años y medio; para 2030, la economía estaría un 32,4% más grande que en un escenario sin IA. A la vez, habría menos empleos en trabajos del conocimiento, la tasa de desempleo superaría lo habitual en recesiones y los salarios de esos trabajadores caerían más de 10%.

Escenario modesto: la IA tendría un impacto similar al de la Internet, relevante pero contenible. Para 2030, la IA afectaría una parte relativamente pequeña de las tareas económicas y el PIB sería aproximadamente 1,6% mayor frente a un mundo sin IA, ubicándose en US$34,1 billones a precios de 2025. El efecto sobre el empleo sería limitado y los salarios, por ahora, no presentarían caídas drásticas.

Escenario sustancial: ubicado entre los dos extremos, sugeriría un impacto significativo en productividad y empleo, sin la disrupción total descrita en el caso extremo. Las magnitudes serían mayores que en el escenario modesto, sin alcanzar el umbral radical del extremo.

El equipo de Anthropic aclara que el objetivo es usar estos modelos para observar qué ocurre al variar variables clave y así orientar decisiones de política y estrategia corporativa, no para afirmar predicciones.