La trampa matemática de la IA: cuando el capitalismo competitivo se automatiza hasta la demanda cero

Índice

1. Introducción: el problema que ningún directivo puede ignorar
2. La mecánica de la externalidad de demanda
3. El dilema del prisionero que convierte a la IA en una carrera armamentística
4. El límite: "productividad ilimitada y demanda cero"
5. El fracaso de las soluciones convencionales
6. La única solución matemática: el impuesto Pigouviano a la automatización
7. Conclusiones y preguntas abiertas
8. Bibliografía

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1. Introducción: el problema que ningún directivo puede ignorar

En marzo de 2026 apareció un documento de trabajo que, pese a no haber pasado aún por revisión por pares, generó un eco inmediato en círculos regulatorios y empresariales. Se trata de The AI Layoff Trap (1), firmado por Brett Hemenway Falk, de la Universidad de Pennsylvania, y Gerry Tsoukalas, de la Boston University y senior fellow de Wharton. El estudio construye un modelo económico formal sobre la dinámica competitiva de la adopción de inteligencia artificial en el tejido productivo.

La tesis principal del documento (1) plantea una paradoja: los directivos de las empresas tienen incentivos racionales para automatizar puestos de trabajo incluso cuando comprenden que, a largo plazo, esa misma automatización destruirá la base de consumidores que sostiene sus propias ventas. El mecanismo detrás de esta paradoja es una externalidad de demanda. Cuando una empresa sustituye a un trabajador por IA, internaliza el 100% del ahorro salarial, pero la pérdida del poder adquisitivo de ese trabajador se distribuye entre todos los competidores del mercado. La empresa apenas soporta una fracción del daño económico que ha causado, y ese desequilibrio desactiva cualquier freno natural a la decisión de despedir.

El temor al desplazamiento tecnológico acompaña a la economía industrial desde la Revolución Industrial, pero el modelo de Falk y Tsoukalas (1) señala una diferencia cualitativa. La IA no solo automatiza tareas rutinarias o manuales, como hicieron las máquinas en el siglo XIX o la informática en el XX: avanza sobre el trabajo cognitivo y de conocimiento, lo que amplía el espectro del empleo vulnerable y acelera el ritmo de sustitución. Los autores citan, a modo de evidencia contextual, los despidos anunciados por Block en febrero de 2026, que redujeron casi a la mitad su plantilla de 10.000 personas, y el agregado de más de un millón de recortes de empleo comunicados en Estados Unidos durante 2025, de los cuales unos 55.000 fueron atribuidos a la IA (1). El núcleo del trabajo, sin embargo, es teórico y no empírico.

Este artículo desgrana el razonamiento matemático del documento (1), examina por qué las soluciones habitualmente propuestas, desde la renta básica hasta la recapacitación, resultan insuficientes según el modelo, y explora la única vía regulatoria que, en opinión de los autores, corregiría el fallo sistémico: un impuesto Pigouviano a la automatización.

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2. La mecánica de la externalidad de demanda

El núcleo del modelo desarrollado por Falk y Tsoukalas (1) descansa sobre un concepto económico conocido, aplicado aquí a un escenario nuevo: la externalidad de demanda. El proceso de decisión empresarial se descompone en dos efectos que el modelo trata de forma separada y cuantificable.

2.1 El ahorro privado total

Cuando una empresa sustituye a un trabajador por un sistema de inteligencia artificial, obtiene un beneficio inmediato y completamente internalizado: el ahorro del coste salarial. La empresa deja de abonar el sueldo, las cotizaciones sociales y los costes asociados a ese puesto de trabajo. Ese ahorro se traduce en un incremento de los beneficios contables de la compañía. Según el modelo (1), la empresa se apropia del 100% de ese ahorro salarial. Ningún mecanismo automático obliga a la empresa a compartir ese beneficio con el trabajador despedido o con el resto de la economía. Esa es la primera pata del problema.

2.2 La pérdida de demanda difusa

El trabajador despedido no desaparece de la economía. Sigue existiendo como consumidor, con una capacidad adquisitiva muy reducida (en el caso extremo, nula). Ese recorte del consumo afecta a las ventas de todas las empresas que operan en el mercado de bienes y servicios. El modelo (1) formaliza que la reducción de la demanda agregada se distribuye entre todos los competidores del mercado. Si el mercado está integrado por N empresas, cada una de ellas soporta únicamente 1/N de la pérdida total de demanda generada por ese despido.

2.3 La asimetría que desencadena la trampa

La consecuencia inmediata de esta asimetría es directa: la empresa que decide automatizar soporta una fracción mínima del coste social que provoca, y se apropia de la totalidad del beneficio privado. La relación entre ambos términos es la clave del argumento. Como explican los autores (1), si el mercado cuenta con veinte competidores (N=20), el directivo que despide a un trabajador captura el 100% del ahorro, pero solo ve reducidas sus ventas en un 5% de la pérdida de consumo que ha provocado. El 95% restante de la caída de demanda lo sufren sus competidores.

Esta estructura de costes y beneficios no es simétrica ni compensable. El beneficio es completo, inmediato y concentrado. El coste está fraccionado, diferido y externalizado sobre el conjunto del mercado. Es una externalidad negativa clásica: la decisión de la empresa genera un coste que no incorpora a su función de beneficios porque no recae por completo sobre ella. Falk y Tsoukalas (1) denominan a este fenómeno demand externality y lo sitúan como el motor que impulsa la trampa del despido.

2.4 Un ejemplo ilustrativo

El propio documento (1) no ofrece un ejemplo numérico concreto en su resumen, pero la estructura matemática del modelo permite construirlo. Supongamos un mercado con 10 empresas idénticas. Una de ellas despide a 100 trabajadores con un salario agregado de 10 millones de dólares anuales. La empresa ahorra íntegros esos 10 millones. Esos 100 trabajadores reducen su consumo en la misma cantidad, si asumimos que gastan todo su salario. La caída total de demanda es de 10 millones, repartida entre las 10 empresas: cada una pierde 1 millón en ventas. La empresa que despidió pierde solo 1 millón, pero ha ahorrado 10: su saldo neto es positivo en 9 millones. El resto de competidores, que no han despedido a nadie, pierden 1 millón cada uno sin haber obtenido ningún ahorro. Esta asimetría no es solo injusta desde la perspectiva distributiva. Como veremos en la siguiente sección, genera una dinámica competitiva inexorable.

El modelo generaliza esta lógica para cualquier número de competidores y cualquier elasticidad de la demanda: cuanto más atomizado sea el mercado, es decir, cuanto mayor sea N, más atractiva resulta la automatización para cada empresa individual, porque la porción de la pérdida de demanda que internaliza es menor. Esta conclusión tiene una implicación contraria a la intuición: más competencia acelera el colapso, un aspecto que los autores abordan en el desarrollo formal del trabajo (1).

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3. El dilema del prisionero que convierte a la IA en una carrera armamentística

La externalidad de demanda descrita en la sección anterior no es un mero fenómeno distributivo. Su verdadero alcance, como demuestra el modelo de Falk y Tsoukalas (1), está en que transforma una decisión empresarial aparentemente racional en una dinámica competitiva de escala sistémica, análoga a un dilema del prisionero en el que la cooperación, entendida como una desaceleración voluntaria de la automatización, resulta inalcanzable para los agentes individuales.

3.1 La estructura del dilema

El modelo (1) plantea un juego competitivo con las siguientes características. Cada empresa se enfrenta a una disyuntiva estratégica: automatizar o no automatizar. Si una empresa decide no automatizar mientras sus competidores sí lo hacen, verá reducida su competitividad de costes frente a ellos, lo que se traduce en pérdida de cuota de mercado y, en última instancia, en inviabilidad competitiva. Los propios autores describen, en la cobertura que ha circulado sobre el paper, esta situación como quedar "aplastado por el precio" de los rivales que sí han reducido su estructura de costes. Por el contrario, si una empresa automatiza mientras sus competidores no lo hacen, obtiene una ventaja competitiva sustancial: reduce sus costes, mantiene o incrementa su margen y captura demanda de los competidores rezagados.

La asimetría de incentivos es clara. La estrategia dominante, en términos de teoría de juegos, es automatizar. Ningún directivo puede confiar en que sus competidores frenarán voluntariamente su propia automatización, porque el incentivo individual para desviarse de ese compromiso es demasiado alto.

3.2 El equilibrio de Nash no cooperativo

Falk y Tsoukalas (1) demuestran que el equilibrio de Nash de este juego, la situación en la que ningún jugador tiene incentivos para modificar unilateralmente su estrategia, es aquella en la que todas las empresas automatizan a la máxima velocidad que permite la tecnología disponible. Este equilibrio no es eficiente en el sentido de Pareto: todas las empresas estarían mejor si acordaran ralentizar la automatización y preservar la demanda agregada. Pero el compromiso no es vinculante, el beneficio de la desviación es inmediato y concentrado, y el acuerdo colapsa por sí mismo.

El documento (1) subraya un aspecto contraintuitivo: un aumento del número de competidores (N) acelera la dinámica en lugar de frenarla. Cuanto más atomizado está un mercado, menor es la fracción de la pérdida de demanda que cada empresa internaliza al despedir a un trabajador (1/N), de modo que el beneficio neto privado de la automatización es mayor. Los mercados más competitivos son, según el modelo, los más propensos a desencadenar la trampa del despido, lo que invierte el sentido común liberal clásico que asocia competencia con eficiencia y bienestar agregado. En el escenario modelado por Falk y Tsoukalas (1), la competencia agrava el fallo sistémico.

3.3 El efecto de la calidad de la IA

Otro factor que el modelo (1) incorpora y que agrava la carrera armamentística es la productividad, o "mejora", de la inteligencia artificial. Los autores (1) concluyen que cuanto más eficiente o versátil es la tecnología de automatización, es decir, cuanto más barata en términos relativos o más capaz de sustituir tareas humanas complejas, mayor es el incentivo privado para su adopción. El progreso tecnológico, en lugar de paliar los efectos adversos, amplifica la dinámica de sobreautomatización. Un parámetro de productividad más alto desplaza el equilibrio hacia niveles todavía más extremos de sustitución de trabajo y acerca el sistema al límite de "demanda cero" que los autores describen en sus conclusiones.

3.4 Evidencia contextual frente a prueba formal

El documento (1) no presenta estos resultados como una predicción empírica ineludible, sino como una conclusión deductiva del modelo matemático. Los autores contextualizan el problema con la oleada de despidos anunciados en Estados Unidos durante 2025, que superó el millón de recortes con unos 55.000 atribuidos a la IA, y con el caso de Block, que en febrero de 2026 anunció una reducción de casi la mitad de su plantilla de 10.000 personas (1). La fuente (1) no establece una relación causal directa entre estos episodios y el modelo teórico: los usa como ilustración de la magnitud del fenómeno que la teoría trata de explicar. La carrera armamentística de automatización no aparece en el documento como una hipótesis futurista, sino como una dinámica que ya se manifiesta en la economía real.

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4. El límite: "productividad ilimitada y demanda cero"

La dinámica competitiva descrita en las secciones precedentes no se detiene en un punto de equilibrio moderado. Falk y Tsoukalas (1) exploran las propiedades de largo plazo del modelo y llegan a una conclusión que ha captado la atención de los analistas: el sistema converge hacia un estado en el que las empresas incrementan su productividad sin límite mientras la demanda agregada se acerca a cero. Esta sección desglosa los fundamentos de esa conclusión y los mecanismos que, según los autores, impiden que los ajustes automáticos del mercado corrijan la trayectoria.

4.1 La dinámica de retroalimentación

El modelo (1) describe un proceso de retroalimentación positiva. Cada ronda de automatización reduce el empleo y, con él, el poder adquisitivo de los hogares. La caída del consumo reduce los ingresos de todas las empresas, que a su vez buscan nuevas reducciones de costes para mantener sus márgenes. La herramienta más inmediata para esa reducción de costes es, precisamente, más automatización. El círculo se realimenta: menos demanda impulsa más automatización, y más automatización destruye más demanda. Según los autores (1), el sistema carece de un mecanismo autorregulador que invierta la tendencia, porque en el equilibrio del dilema del prisionero el beneficio privado de la automatización siempre supera al coste privado que cada empresa soporta.

4.2 El límite formal: productividad infinita, demanda cero

Falk y Tsoukalas (1) demuestran en el desarrollo formal del modelo que, en el límite cuando el número de iteraciones tiende a infinito, la productividad de las empresas (medida como producción por unidad de coste) crece sin cota, mientras que la demanda agregada de bienes y servicios se contrae hasta desaparecer. La expresión exacta del documento es: "firms automate their way to boundless productivity and zero demand" (1). Esta afirmación no describe una predicción literal de que la demanda alcanzará matemáticamente el valor cero en un plazo finito: es un teorema de límite. En ausencia de intervención exógena, la trayectoria dinámica del sistema tiende de forma asintótica hacia ese estado de colapso.

4.3 Por qué los ajustes salariales no resuelven el problema

Una objeción habitual de la teoría económica convencional ante escenarios de desempleo tecnológico es que los salarios deberían ajustarse a la baja, lo que permitiría a las empresas contratar más trabajadores y restauraría el equilibrio. El documento (1) aborda esta posibilidad, y su respuesta es matizada: la flexibilidad salarial eleva el umbral a partir del cual se activa la externalidad de demanda, pero no cierra la brecha entre el nivel de automatización de equilibrio y el óptimo cooperativo una vez que esa externalidad se activa. Los autores (1) muestran que, salvo que los salarios colapsen hasta igualar el coste de la IA, el ajuste salarial no elimina el incentivo estructural a sobreautomatizar: la reducción salarial reduce todavía más el poder adquisitivo de los trabajadores, lo que profundiza la caída de demanda sin corregir el fondo del problema.

4.4 La entrada y salida de empresas tampoco es solución

Otro mecanismo de autorregulación que el modelo (1) somete a prueba es la libre entrada y salida de empresas. Si los beneficios se reducen por la caída de la demanda, cabría esperar que algunas empresas abandonaran el mercado, lo que reduciría el número de competidores (N) y aumentaría la fracción de la pérdida de demanda que cada empresa superviviente internaliza. En teoría, esta dinámica debería frenar la automatización. El modelo demuestra, sin embargo, que la entrada y salida de empresas no altera la conclusión de fondo: la externalidad persiste porque la decisión de automatizar sigue generando un coste que se reparte entre los competidores existentes en cada momento, mientras el beneficio privado se internaliza por completo. La contracción del número de competidores no elimina la asimetría estructural del incentivo, solo la modifica en una cuantía insuficiente para revertir la trayectoria de colapso. Falk y Tsoukalas (1) son claros: este mecanismo atempera la velocidad de la caída, pero no la detiene.

4.5 La paradoja final: el capitalismo competitivo destruye su propio mercado

La conclusión más perturbadora del modelo (1) es esta: el mismo sistema de competencia y maximización del beneficio que ha impulsado el crecimiento económico durante siglos se convierte, en el contexto de una IA de propósito general y coste decreciente, en el motor de su propia destrucción. Las empresas actúan de forma racional desde su perspectiva individual: maximizan beneficios a corto plazo y responden a los estímulos competitivos. La agregación de esas conductas racionales conduce, sin embargo, a un resultado que ninguna de ellas desea: la desaparición de la demanda que sostiene sus propias ventas. El modelo (1) identifica aquí un fallo de coordinación y una externalidad sistémica que ningún ajuste marginal del mercado puede corregir, lo que justifica, en la argumentación de los autores, la necesidad de una intervención regulatoria específica que se aborda en la Sección 6.

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5. El fracaso de las soluciones convencionales

Una de las contribuciones más relevantes del modelo de Falk y Tsoukalas (1) es su análisis de las políticas habitualmente propuestas para mitigar los efectos del desplazamiento tecnológico. Los autores someten a prueba un conjunto de intervenciones discutidas en el ámbito académico y político, y demuestran que ninguna de ellas, dentro de su modelo, corrige el incentivo subyacente a la automatización excesiva. Esta sección examina cada una de esas soluciones y las razones de su ineficacia según el documento (1).

5.1 Renta Básica Universal (RBU)

La renta básica universal es una de las propuestas más frecuentes frente al desempleo tecnológico masivo. Consiste en una transferencia monetaria periódica e incondicional a todos los ciudadanos, con independencia de su situación laboral, que garantizaría un nivel mínimo de consumo y sostendría la demanda agregada incluso en ausencia de empleo.

Falk y Tsoukalas (1) analizan esta política en su modelo y concluyen que la RBU puede elevar el nivel de vida de los hogares y evitar la pobreza extrema, pero no altera los incentivos de las empresas a sustituir trabajadores por IA. La decisión de automatizar sigue siendo rentable para cada empresa, porque el ahorro salarial se internaliza por completo y la pérdida de demanda que genera la empresa individual sigue siendo mínima en mercados con muchos competidores. La RBU, en el modelo (1), atiende las consecuencias distributivas del desplazamiento, pero no toca la externalidad competitiva que lo impulsa. Mitiga el sufrimiento social. No detiene la trayectoria de colapso descrita en la sección anterior.

5.2 Recapacitación (retraining) y formación

Otra respuesta común al desplazamiento tecnológico es invertir en la recapacitación de los trabajadores para que puedan ocupar nuevos puestos que la IA no puede cubrir. Los autores (1) someten también esta opción al escrutinio de su modelo.

La conclusión es que la recapacitación, por sí sola, resulta insuficiente para frenar la dinámica de automatización. El modelo (1) no niega que algunos trabajadores encuentren nuevas ocupaciones, pero señala dos límites. Primero, el ritmo de creación de nuevos empleos en sectores no automatizables no puede, según la estructura del modelo, compensar la velocidad y escala de la destrucción de puestos por la IA. Segundo, la recapacitación no modifica la estructura de incentivos de las empresas: el ahorro salarial derivado de la automatización sigue siendo completo, y el coste de la demanda externalizado sigue siendo difuso. La dinámica de sobreautomatización persiste, y los esfuerzos de recapacitación quedan desbordados por la magnitud del desplazamiento.

5.3 Participación de los trabajadores en el capital (worker equity)

Una propuesta más sofisticada es que los trabajadores participen en el capital de las empresas, de modo que, aunque pierdan su empleo, sigan obteniendo ingresos a través de dividendos o plusvalías. Falk y Tsoukalas (1) analizan esta posibilidad y demuestran que tampoco resuelve el problema.

El razonamiento del modelo (1) es el siguiente: la participación en el capital puede compensar a algunos trabajadores por la pérdida de ingresos salariales, pero no altera la decisión de la empresa de sustituir trabajo por IA en el margen. La empresa conserva el mismo incentivo a automatizar, porque el coste marginal de la IA y el beneficio del ahorro salarial no cambian con la estructura de propiedad. El modelo (1) señala, además, que la participación de los trabajadores en el capital, incluso si es generalizada, no internaliza la externalidad de demanda en el nivel de la decisión empresarial individual. La pérdida de consumo de un trabajador sigue distribuyéndose entre todos los competidores, mientras el ahorro de costes sigue concentrado en la empresa que automatiza.

5.4 Impuestos al capital y negociación Coasiana

Los autores (1) examinan también otras dos intervenciones: los impuestos al capital, es decir, gravar los beneficios o la renta del capital, y la negociación Coasiana, basada en la teoría de Ronald Coase, según la cual los agentes privados pueden llegar a acuerdos eficientes para resolver externalidades cuando los costes de transacción son bajos.

En el caso de los impuestos al capital, el modelo (1) demuestra que pueden redistribuir la renta de los propietarios del capital hacia el resto de la sociedad, pero no alteran el incentivo de las empresas a sustituir trabajo por IA, siempre que el impuesto recaiga sobre los beneficios y no sobre la decisión misma de automatizar. El ahorro salarial sigue siendo un beneficio internalizado por completo, y el impuesto al capital no modifica esa ecuación.

La negociación Coasiana, según los autores (1), tampoco funciona: la asimetría de información y la multiplicidad de agentes implicados (trabajadores, empresas, consumidores) hacen imposible alcanzar un acuerdo voluntario que internalice la externalidad de demanda. El coste de transacción no es bajo, como exige el teorema de Coase, sino alto, y el incentivo a desviarse del acuerdo (el dilema del prisionero) impide cualquier solución voluntaria. Los autores (1) concluyen que los mecanismos de mercado sin intervención regulatoria no resuelven el fallo sistémico.

5.5 Síntesis de la crítica

El hilo común que atraviesa el análisis de todas estas soluciones es que ninguna de ellas modifica el incentivo privado de la empresa a automatizar. La RBU, la recapacitación, la participación en el capital, los impuestos al capital y la negociación Coasiana atienden los síntomas (la pérdida de renta de los trabajadores, la necesidad de nuevas cualificaciones, la distribución de la riqueza, la posibilidad de acuerdos voluntarios), pero no tocan la raíz del problema: la asimetría entre el ahorro privado concentrado y la pérdida de demanda difusa. Por esa razón, el documento (1) las califica de insuficientes y las descarta como herramientas para prevenir el colapso. La siguiente sección aborda la única intervención que, según el modelo, corrige el fallo estructural.

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6. La única solución matemática: el impuesto Pigouviano a la automatización

Tras descartar las soluciones convencionales, Falk y Tsoukalas (1) identifican una única intervención que, dentro de la estructura formal de su modelo, corrige el incentivo perverso que impulsa la trampa del despido. Se trata de un impuesto específico sobre la automatización, diseñado conforme a los principios de la teoría de los impuestos Pigouvianos (5). Esta sección examina los fundamentos de esta propuesta, su mecanismo de funcionamiento y las implicaciones regulatorias que conlleva.

6.1 Fundamentos teóricos del impuesto Pigouviano

El concepto de impuesto Pigouviano debe su nombre al economista británico Arthur Cecil Pigou, quien en su obra The Economics of Welfare (1920) propuso gravar las actividades económicas que generan externalidades negativas, es decir, costes que recaen sobre terceros ajenos a la transacción, para que quien las genera internalice por completo su coste social (5). El ejemplo clásico es el impuesto a la contaminación: la empresa que emite gases nocivos no soporta todo el coste de la polución, que afecta a la salud de la población y al medio ambiente. Un impuesto igual al coste marginal social de la emisión obliga a la empresa a incorporar ese coste en su decisión de producción, y reduce así el nivel de contaminación hasta el óptimo social.

Falk y Tsoukalas (1) aplican este mismo razonamiento a la externalidad de demanda que genera la automatización. La justificación económica es directa: cuando una empresa sustituye a un trabajador por IA, genera un coste social (la pérdida de poder adquisitivo que se traduce en caída de la demanda agregada) que su función de beneficios no refleja. El coste social marginal de la automatización es superior al coste privado marginal porque la empresa solo internaliza 1/N de la pérdida de demanda. Un impuesto Pigouviano igual a la diferencia entre el coste social marginal y el coste privado marginal corrige esta divergencia y alinea la decisión de la empresa con el óptimo social. Si la empresa soporta solo una fracción 1/N del coste de la pérdida de consumo que provoca, su decisión de automatizar es excesiva desde el punto de vista social. Un impuesto bien calibrado puede corregir esta desviación e igualar el coste privado de la automatización al coste social.

6.2 Diseño del impuesto: gravar la sustitución de tareas humanas

Los autores (1) proponen un impuesto targeted, es decir, específico y no general, que grave la decisión de sustituir tareas humanas por inteligencia artificial. La característica central de este impuesto es que no recae sobre la renta de las empresas, ni sobre el capital, ni sobre los beneficios: recae directamente sobre el acto de automatizar un puesto de trabajo. En términos operativos, el impuesto se calcularía en función del salario que percibía el trabajador desplazado o del valor económico de la tarea automatizada, de modo que la empresa, al considerar la sustitución, deba comparar el ahorro salarial con el coste del impuesto más el coste de la IA. La cuantía del impuesto debe ser, según el modelo (1), lo bastante alta como para que la empresa internalice la pérdida de demanda que su decisión generará en el conjunto del mercado.

El documento (1) no especifica un tipo impositivo único, porque este dependería de las características del mercado (número de competidores, elasticidad de la demanda), pero establece el principio general: el impuesto debe ser igual a la pérdida de demanda que la empresa no internaliza, "set equal to the uninternalized demand loss per task" (1). Formalmente, si una empresa soporta solo 1/N de la caída de consumo, el impuesto debería cubrir el (N-1)/N restante, de modo que el coste total de la automatización para la empresa incluya todo el daño que causa a la demanda agregada.

6.3 Cómo altera el incentivo empresarial

La introducción de este impuesto modifica la función de beneficios de la empresa de forma decisiva. Antes del impuesto, el ahorro salarial es un beneficio internalizado por completo, mientras que la pérdida de demanda es un coste externalizado. Con el impuesto, cada despido por IA no solo ahorra el salario a la empresa: también le genera un coste fiscal equivalente a la porción de demanda que destruye y que no recae sobre ella. En el equilibrio, la decisión de automatizar solo resulta rentable si el ahorro salarial supera al coste del impuesto más el coste de la IA. Si el impuesto está bien calibrado, el nivel de automatización se reduce hasta el punto en que el beneficio privado marginal se iguala al coste social marginal, y con ello se detiene la carrera armamentística de automatización excesiva.

Falk y Tsoukalas (1) insisten en que este impuesto no busca prohibir la automatización, sino alinear los incentivos privados con el bienestar social. Las empresas seguirán automatizando los puestos en los que la ganancia de productividad sea genuina y supere los costes que genera, pero dejarán de hacerlo cuando la decisión esté impulsada solo por la externalidad de demanda. El impuesto no frena la innovación tecnológica: canaliza su adopción hacia niveles socialmente eficientes.

6.4 El impuesto en el contexto del dilema del prisionero

Una de las virtudes que los autores (1) atribuyen a esta política es que transforma la estructura del dilema del prisionero. Recordemos que, sin impuesto, la estrategia dominante para cada empresa era automatizar al máximo, porque el beneficio privado superaba al coste privado. Con el impuesto, la ecuación cambia: si todas las empresas internalizan la pérdida de demanda, la carrera armamentística pierde su motor. La estrategia de cooperación, no automatizar en exceso, deja de ser inestable, porque la desviación unilateral (automatizar más de lo socialmente óptimo) ya no resulta rentable: el beneficio del ahorro salarial queda contrarrestado por el coste del impuesto. El equilibrio de Nash se desplaza así hacia un nivel de automatización más bajo y estable, que preserva la demanda agregada y evita el colapso.

6.5 Implicaciones regulatorias y desafíos legales

La implementación de un impuesto Pigouviano a la automatización plantea desafíos que el documento (1) no desarrolla en detalle, porque su objeto es el modelo económico y no el diseño legislativo, pero que resultan relevantes para el análisis jurídico. En primer lugar, la definición de "automatización" a efectos fiscales requiere precisión técnica. ¿Qué tipos de sistemas de IA quedan gravados? ¿Cómo se distingue entre una herramienta de apoyo al trabajador y un sustituto completo? ¿Se grava la sustitución de tareas completas o de horas de trabajo? Estas preguntas exigen una colaboración interdisciplinar entre economistas, tecnólogos y juristas.

En segundo lugar, el impuesto debe ser administrable y no generar costes de cumplimiento desproporcionados que graven a las pymes más que a las grandes corporaciones. El modelo (1) no aborda estos aspectos de implementación, aunque la literatura de política fiscal ofrece ejemplos de impuestos Pigouvianos exitosos, como los impuestos al carbono, que han requerido sistemas complejos de medición y verificación.

En tercer lugar, la competencia fiscal internacional puede erosionar la eficacia del impuesto si las empresas pueden desplazar sus actividades de automatización a jurisdicciones más laxas. Es un problema clásico de coordinación global que el documento (1) menciona, pero no resuelve. Falk y Tsoukalas (1) señalan que el impuesto es más eficaz si se adopta de forma coordinada entre países, pero dejan abierta la cuestión de la viabilidad política de esa coordinación.

A modo de contexto comparado, la Unión Europea ha explorado en varias ocasiones la posibilidad de gravar la automatización, con un resultado adverso hasta la fecha. El 16 de febrero de 2017, el Parlamento Europeo aprobó la Resolución con recomendaciones destinadas a la Comisión sobre normas de Derecho civil sobre robótica (2015/2103(INL)), a iniciativa de la ponente Mady Delvaux, pero rechazó en el pleno la propuesta, contenida en el informe de la Comisión de Asuntos Jurídicos, de gravar el trabajo realizado por robots o de establecer una renta básica financiada con ese gravamen (7). El debate sobre la fiscalidad de la automatización quedó así cerrado a nivel de recomendación legislativa de la Unión, aunque ha resurgido de forma fragmentaria en la discusión sobre fiscalidad digital de algunos Estados miembros. Algunos Estados miembros han considerado gravámenes específicos sobre el uso de sistemas automatizados en sectores como la banca o los seguros, aunque ninguno ha adoptado una figura análoga al impuesto Pigouviano que proponen Falk y Tsoukalas (1). En el ámbito de la OCDE, los trabajos sobre fiscalidad digital y el pilar fiscal global ofrecen precedentes de coordinación internacional, pero no abordan la automatización de forma específica (6).

En el plano normativo, la Directiva 98/59/CE del Consejo, de 20 de julio de 1998, sobre la aproximación de las legislaciones de los Estados miembros relativas a los despidos colectivos, establece obligaciones de información y consulta a los representantes de los trabajadores en casos de despidos colectivos. El Tribunal de Justicia de la Unión Europea ha interpretado esta Directiva exigiendo que la consulta sea efectiva y no meramente formal: en el asunto Junk, el Tribunal declaró que el empresario solo puede proceder a los despidos colectivos una vez concluido el procedimiento de consulta a los representantes de los trabajadores y notificado el proyecto de despido a la autoridad pública competente, de modo que la decisión de despedir no puede anticiparse al cumplimiento de esas obligaciones procedimentales (8). Un impuesto a la automatización podría articularse como un complemento de este régimen de información: el coste fiscal de los despidos por IA se sumaría a las obligaciones procedimentales ya existentes, y alinearía los incentivos empresariales con los derechos de participación de los trabajadores afectados.

6.6 El impuesto como política de segunda mejor

Los autores (1) reconocen que el impuesto Pigouviano a la automatización, aunque es la única solución que detiene el colapso según su modelo, no es una panacea. Sigue siendo una política de segunda mejor: una intervención correctora en un mercado que ya presenta distorsiones. En ausencia de mecanismos de mercado que internalicen la externalidad de demanda, los autores lo presentan como el instrumento necesario para evitar la trayectoria de destrucción descrita en el modelo (1). Su conclusión apunta en una dirección: el impuesto obliga a las empresas a pagar por el poder adquisitivo que destruyen antes de automatizar el puesto de trabajo, en la formulación con la que ha circulado el argumento del documento (forcing companies to pay for the purchasing power they destroy before they automate the job) (1), y así invierte la asimetría de incentivos que constituye el núcleo de la trampa.

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7. Conclusiones y preguntas abiertas

El modelo desarrollado por Falk y Tsoukalas (1) es una contribución formal al análisis de los efectos macroeconómicos de la inteligencia artificial en economías de mercado competitivas. Su aportación principal es identificar y formalizar una externalidad de demanda que, sin intervención correctora, genera una dinámica de automatización excesiva y potencialmente destructiva del propio mercado. Esta sección sintetiza las contribuciones del estudio, examina sus límites según los propios autores y plantea preguntas abiertas para el debate regulatorio, con recomendaciones operativas al final.

7.1 Síntesis de la contribución del documento

El trabajo (1) demuestra, mediante un modelo de equilibrio de mercado con empresas simétricas y precio único de vaciado (cada empresa elige su tasa de automatización y no una cantidad de producción, por lo que se aparta de la estructura clásica de la competencia a la Cournot), que la decisión individual de automatizar responde a una estructura de incentivos asimétrica: el beneficio del ahorro salarial se internaliza por completo en la empresa que automatiza, mientras que el coste de la pérdida de demanda se distribuye entre todos los competidores. Esta asimetría genera un dilema del prisionero que conduce a un equilibrio de Nash no cooperativo caracterizado por un exceso de automatización. En el límite, la dinámica converge hacia un estado en el que la productividad empresarial crece sin cota mientras la demanda agregada tiende a cero (1).

El modelo somete a prueba varias políticas correctoras (renta básica universal, recapacitación, participación de los trabajadores en el capital, impuestos al capital y negociación Coasiana) y concluye que ninguna de ellas modifica el incentivo fundamental de las empresas a automatizar, por lo que resultan insuficientes para prevenir el colapso. La única intervención que, según el modelo (1), internaliza la externalidad de demanda es un impuesto Pigouviano específico que grave la sustitución de tareas humanas por IA en una cuantía igual a la pérdida de demanda no internalizada por la empresa.

El documento (1) no propone un tipo impositivo concreto, porque su cuantía depende de las características estructurales de cada mercado (número de competidores, elasticidad de la demanda, costes marginales), pero establece el principio general: el impuesto debe igualar el coste social marginal que genera la automatización. Así, la decisión empresarial de automatizar incorpora todo el coste que impone a la economía, y alinea el beneficio privado con el bienestar social.

7.2 Límites del estudio según los propios autores

El propio documento (1) reconoce varios límites que hay que tener en cuenta al interpretar sus conclusiones. Primero, es un modelo teórico, no una predicción empírica. Los autores (1) no afirman que la economía real vaya a experimentar necesariamente un colapso de demanda cero: su conclusión es un teorema de límite que describe la trayectoria del modelo sin intervención, no un pronóstico sobre la evolución futura de las variables económicas observables.

Segundo, el modelo (1) simplifica la realidad económica al asumir condiciones ideales: mercados perfectamente competitivos, ausencia de fricciones, información completa, homogeneidad de los agentes y una función de demanda agregada con propiedades determinadas. Los propios autores (1) señalan que introducir rigideces, asimetrías informativas o heterogeneidad empresarial podría modificar las conclusiones cuantitativas, aunque no esperan que altere la conclusión cualitativa sobre la externalidad de demanda.

Tercero, el modelo (1) no incorpora la posibilidad de que los trabajadores despedidos encuentren nuevas ocupaciones en sectores emergentes que la IA no pueda automatizar. Los autores (1) tratan la recapacitación como una política insuficiente, pero no modelan de forma explícita la creación de nuevos empleos en sectores no automatizables a una escala que compense la destrucción. Esta omisión podría sobrestimar el colapso de la demanda en el largo plazo, aunque los autores (1) argumentan que la evidencia histórica de transiciones tecnológicas anteriores no garantiza un resultado similar esta vez, dada la naturaleza de propósito general de la IA.

Cuarto, el documento (1) no aborda en profundidad los desafíos de implementación del impuesto Pigouviano: definición legal de "automatización", medición de la pérdida de demanda, costes administrativos, competencia fiscal internacional y posibles efectos distorsionadores sobre la innovación. Los autores (1) reconocen estos problemas y los dejan para futuras investigaciones, mientras se concentran en demostrar la eficacia teórica del impuesto en condiciones ideales.

7.3 Preguntas abiertas para el debate regulatorio y recomendaciones operativas

El modelo (1) abre varias líneas de reflexión que trascienden el ámbito académico y afectan al diseño de políticas públicas. La primera es la viabilidad política y legal de un impuesto a la automatización. En un contexto de competencia fiscal global, ¿cómo puede un país implementar este impuesto sin que las empresas reubiquen sus actividades de automatización en jurisdicciones más laxas? La coordinación internacional, que los autores (1) mencionan pero no desarrollan, sería necesaria para evitar la fuga de empresas y la erosión de la base imponible. Los instrumentos de cooperación fiscal existentes, como el marco BEPS de la OCDE o el pilar fiscal global, ofrecen precedentes, pero ninguno aborda la automatización de forma específica.

La segunda cuestión es la definición técnica de "automatización gravable". ¿El impuesto se aplica sobre la sustitución de puestos de trabajo completos, sobre la reducción de horas de trabajo, sobre la adquisición de software de IA, o sobre una combinación de estos criterios? La respuesta exige una precisión que el modelo (1) no ofrece y un desarrollo normativo detallado, con la participación de tecnólogos, economistas y juristas.

La tercera cuestión es la interacción del impuesto con el sistema tributario existente. ¿El impuesto Pigouviano a la automatización sustituye a otros gravámenes al capital, se suma a ellos o se integra como un ajuste en la tributación de sociedades? Los autores (1) no se pronuncian sobre este aspecto, que tiene implicaciones para la carga fiscal total de las empresas y la neutralidad del sistema tributario.

La cuarta cuestión es la posible respuesta empresarial. ¿Trasladarán las empresas el coste del impuesto a los precios finales, reduciendo aún más la demanda? ¿O lo absorberán mediante reducciones de márgenes, con efectos sobre la rentabilidad y la inversión? El modelo (1) trata a las empresas como tomadoras de precio en el mercado de productos, y no analiza esta posibilidad de traslación. La literatura sobre incidencia fiscal sugiere que el traslado depende de las elasticidades relativas de oferta y demanda, lo que añade complejidad al diseño del impuesto.

A partir de este análisis, se formulan las siguientes recomendaciones operativas para legisladores y reguladores:

1. Diseño escalonado del impuesto. En lugar de un tipo único, el impuesto podría estructurarse en tramos según el tamaño de la empresa y el número de puestos automatizados, de modo que las pymes soporten una carga proporcionalmente menor y las grandes corporaciones internalicen una mayor fracción de la externalidad de demanda.

2. Cláusula de revisión periódica. Dado que el modelo (1) no especifica tipos concretos, el impuesto debería incluir una cláusula de revisión cada dos o tres años, que permita ajustar la cuantía según la evolución de la productividad de la IA, el número de competidores en cada sector y la elasticidad de la demanda agregada.

3. Coordinación internacional. Para evitar la fuga de empresas y la erosión de la base imponible, conviene impulsar un marco de coordinación en el seno de la OCDE o del G20, similar al pilar fiscal global, que establezca un tipo mínimo o reglas comunes para gravar la automatización, de forma que las empresas no puedan eludir el impuesto trasladando sus actividades a jurisdicciones más laxas.

4. Vínculo con los derechos de información y consulta. El impuesto podría articularse como un complemento del régimen de despidos colectivos de la Directiva 98/59/CE, de modo que la obligación fiscal se active cuando la empresa no acredite haber realizado una consulta efectiva a los representantes de los trabajadores sobre las alternativas a la automatización. Esta conexión reforzaría la protección de los trabajadores y alinearía los incentivos empresariales con los derechos de participación.

5. Inversión en medición y verificación. Dado que el impuesto requiere calcular la pérdida de demanda no internalizada, conviene crear un organismo técnico independiente que desarrolle una metodología estandarizada para estimar, sector por sector, la elasticidad de la demanda y la fracción de la externalidad que debe gravarse, y así garantizar la aplicabilidad práctica del impuesto.

7.4 Reflexión final

El trabajo de Falk y Tsoukalas (1) ofrece un marco formal para comprender una de las paradojas más inquietantes de la transición hacia la inteligencia artificial generalizada: la racionalidad individual y la competencia pueden conducir a un resultado catastrófico para el conjunto de la economía. La solución que proponen, un impuesto Pigouviano a la automatización, no es una innovación conceptual en la teoría económica, pero su aplicación al ámbito de la IA sí lo es. El documento (1) no resuelve todos los problemas prácticos de su implementación, pero establece un argumento teórico sólido que legisladores y reguladores no pueden ignorar si quieren evitar que la productividad tecnológica se convierta en el instrumento de su propia destrucción.

El documento deja abierta una pregunta que solo la práctica política y jurídica podrá responder: ¿existe voluntad y capacidad institucional para implementar una intervención de este tipo antes de que la inercia matemática del modelo se vuelva irreversible? El modelo (1) no responde a esta cuestión, pero la plantea con fuerza.

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8. Bibliografía

(1) Falk, B. H. y Tsoukalas, G. (2026). The AI Layoff Trap. arXiv:2603.20617. Disponible en: https://arxiv.org/abs/2603.20617

(2) Acemoglu, D. y Restrepo, P. (2018). The Race between Man and Machine: Implications of Technology for Growth, Factor Shares, and Employment. American Economic Review, 108(6), pp. 1488-1542. [Citado en (1) como referencia sobre el efecto de reinstauración y el marco de tareas].

(3) Autor, D. H., Levy, F. y Murnane, R. J. (2003). The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration. Quarterly Journal of Economics, 118(4), pp. 1279-1333. [Citado en (1) como referencia sobre el contenido de cualificación del cambio tecnológico].

(4) Autor, D., Chin, C., Salomons, A. y Seegmiller, B. (2024). New Frontiers: The Origins and Content of New Work, 1940–2018. The Quarterly Journal of Economics, 139(3), pp. 1399-1465. Difundido originalmente como NBER Working Paper núm. 30389 (2022). [Citado en (1) como referencia sobre la intensificación del desplazamiento en las últimas cuatro décadas].

(5) Pigou, A. C. (1920). The Economics of Welfare. Macmillan and Co. [Citado en (1) como fundamento teórico de los impuestos Pigouvianos].

(6) OCDE (2024). Tax Policy Reforms 2024: OECD and Selected Partner Economies. OECD Publishing, París. [Citado en (1) como referencia sobre reformas fiscales y competencia internacional].

(7) Parlamento Europeo (2017). Resolución del Parlamento Europeo, de 16 de febrero de 2017, con recomendaciones destinadas a la Comisión sobre normas de Derecho civil sobre robótica (2015/2103(INL)), ponente Mady Delvaux, P8_TA(2017)0051. [Citado a modo de contexto sobre el rechazo, en el pleno del Parlamento, de la propuesta de impuesto al trabajo realizado por robots contenida en el informe de la Comisión de Asuntos Jurídicos].

(8) Tribunal de Justicia de la Unión Europea (2005). Asunto C-188/03, Irmtraud Junk contra Wolfgang Kühnel, sentencia de 27 de enero de 2005, ECLI:EU:C:2005:59. [Citado como referencia sobre la interpretación de los artículos 2 a 4 de la Directiva 98/59/CE en materia de información y consulta previa al despido colectivo].