Presupuestar lo impredecible
Javier Treviño
@javier_trevino
Cada septiembre, México discute el futuro mirando principalmente por el espejo retrovisor. Debatimos cuánto crecerá la economía, cuánto recaudará el gobierno, cuál será el precio del petróleo, cuánto costará la deuda, qué programas recibirán más recursos y cuánto podremos gastar sin poner en riesgo las finanzas públicas.
Son preguntas indispensables. Pero un nuevo estudio de Karen Dynan, Douglas Elmendorf y Louise Sheiner plantea una pregunta mucho más inquietante: ¿qué pasa si la inteligencia artificial comienza a transformar la economía más rápido que nuestra capacidad para presupuestarla?
El estudio “How Might Fiscal Policy Respond to the Rise of Artificial Intelligence?”, publicado por el National Bureau of Economic Research, no intenta adivinar el futuro. Hace algo más útil: construye escenarios. Sus autores reconocen que nadie sabe todavía con certeza cuánto elevará la IA la productividad, cuántos empleos desplazará, cómo modificará los salarios ni qué proporción del nuevo ingreso terminará en manos de los trabajadores o de los propietarios del capital. Precisamente por esa incertidumbre sostienen que la política fiscal necesita nuevas herramientas.
Todo eso importa. Pero hay una pregunta que prácticamente todos los gobiernos del mundo tendrán que incorporar muy pronto a sus presupuestos: ¿Qué le hará la IA a las finanzas públicas?
Cuatro futuros
Dynan, Elmendorf y Sheiner construyen cuatro escenarios ilustrativos:
En el primero ocurre algo cercano al sueño tecnológico: la IA eleva sustancialmente la productividad, aumenta el ingreso nacional y los beneficios se distribuyen aproximadamente como se distribuye hoy el ingreso. Más productividad significa más crecimiento. Más crecimiento genera mayor recaudación. Y una economía mayor hace que la deuda existente pese menos como proporción del PIB. Éste es el escenario que todos quisiéramos.
Pero existe un segundo. La productividad aumenta igualmente, pero los beneficios se concentran entre las personas de mayores ingresos. La economía crece, pero también la desigualdad.
El tercero añade desplazamiento laboral. La IA sigue creando riqueza, pero simultáneamente elimina determinadas ocupaciones. Algunos trabajadores encuentran nuevos empleos; otros tardan mucho más en hacerlo; algunos terminan abandonando la fuerza laboral.
Y existe un cuarto escenario mucho más disruptivo: enorme aumento de productividad, desplazamiento significativo de trabajadores y concentración de prácticamente todo el ingreso adicional en los propietarios del capital.
Lo extraordinario es que en los cuatro casos podemos afirmar que la IA fue “exitosa”. La productividad aumentó. Pero las sociedades resultantes son radicalmente diferentes. Ahí está la gran lección del estudio: crecimiento económico y bienestar social pueden dejar de viajar automáticamente en el mismo vehículo.
Crecer ya no será suficiente
Durante décadas, buena parte de la política económica se construyó alrededor de una lógica razonable: elevar productividad, inversión y crecimiento, porque sus beneficios eventualmente se transmiten mediante empleo, salarios, consumo y recaudación. La IA podría alterar algunos de esos mecanismos.
Imaginemos una empresa que duplica su producción gracias a agentes inteligentes y automatización. Su productividad aumenta extraordinariamente. Sus utilidades también. Pero necesita menos trabajadores. Desde el punto de vista del PIB, puede ser una magnífica noticia. Desde el punto de vista fiscal y social, la respuesta dependerá de algo distinto: quién recibió el nuevo ingreso.
Ésta es una de las aportaciones más importantes del trabajo. La política fiscal del futuro no podrá observar solamente cuánto crece la economía. Tendrá que observar cómo se distribuye ese crecimiento entre trabajo y capital.
Y esto es particularmente importante para México. Tenemos una economía caracterizada por alta informalidad, enormes diferencias regionales, empresas de productividad extraordinaria coexistiendo con millones de micronegocios de baja productividad y capacidades digitales muy desiguales. Una revolución tecnológica puede cerrar esas brechas. O ampliarlas.
El presupuesto mexicano necesita escenarios de IA
Aquí aparece la primera propuesta concreta. México podría incorporar en los Criterios Generales de Política Económica un capítulo permanente sobre IA, automatización y mercado laboral. No para predecir cuántos empleos desaparecerán en 2035. Nadie puede hacerlo seriamente. Precisamente lo contrario.
Hacienda podría construir escenarios. ¿Qué ocurre con ingresos tributarios, gasto social, seguridad social y deuda si la productividad aumenta fuertemente? ¿Qué sucede si aumenta la productividad pero disminuye la participación del trabajo en el ingreso? ¿Qué ocurre si determinadas ocupaciones administrativas, financieras, manufactureras o de servicios sufren desplazamientos rápidos? ¿Qué pasa si productividad, desigualdad y desplazamiento laboral aumentan simultáneamente?
El presupuesto dejaría de ser solamente un pronóstico para convertirse también en un radar de futuros posibles.
Una nueva política para el trabajador desplazado
La segunda lección del estudio es todavía más práctica. Si la IA puede desplazar trabajadores, no basta con hablar genéricamente de capacitación. México necesita construir una verdadera infraestructura de transición laboral.
El modelo tradicional consiste en perder el empleo, buscar otro y, mientras tanto, enfrentar individualmente el costo de la transición. El nuevo modelo debería preguntarse cómo reducir el tiempo entre un empleo que desaparece y uno que aparece.
Eso significa detectar temprano ocupaciones vulnerables, ofrecer capacitación vinculada con empleos reales, certificar habilidades rápidamente y crear mecanismos temporales de apoyo al ingreso y movilidad.
Dynan, Elmendorf y Sheiner plantean precisamente alternativas de asistencia financiera y reentrenamiento para trabajadores desplazados. También recuerdan algo que los modelos económicos suelen olvidar: perder el trabajo no significa solamente perder salario. La evidencia relaciona el desplazamiento laboral persistente con deterioros en bienestar, salud y sentido de propósito.
La política pública no debería esperar a que aparezca el desempleo tecnológico para comenzar a diseñar la respuesta.
La política fiscal como seguro
Aquí aparece, a mi juicio, la idea más poderosa del estudio. Los autores contrastan dos estrategias. Una es esperar. Observar qué ocurre con la IA y, cuando entendamos sus consecuencias, actuar. Parece prudente. Pero tiene un problema: cuando finalmente conocemos un fenómeno económico, frecuentemente ya es demasiado tarde para construir las instituciones necesarias para enfrentarlo.
La alternativa es pensar la política fiscal como seguro. No gastar enormes cantidades anticipando una catástrofe que quizá nunca ocurra, sino construir hoy mecanismos pequeños, flexibles y escalables que puedan crecer rápidamente si el escenario adverso comienza a materializarse. Los autores mencionan, entre otras posibilidades, programas modestos de asistencia a trabajadores desplazados y mecanismos de participación pública en capital que podrían ampliarse si las transformaciones resultaran profundas.
México podría adoptar esa lógica. No necesitamos crear mañana un gigantesco programa contra el desempleo tecnológico. Necesitamos tener diseñado el programa que pueda crecer pasado mañana si resulta necesario. La diferencia es enorme.
Cuatro instrumentos para México
Un paquete económico preparado para la IA debería comenzar a desarrollar cuatro instrumentos:
1. Un observatorio fiscal y laboral de inteligencia artificial que cruce información del SAT, IMSS, INEGI, universidades y sector privado para identificar cambios en productividad, empleo, salarios y composición ocupacional.
2. Una cuenta individual de capacitación permanente. En una economía donde las habilidades pueden depreciarse rápidamente, estudiar ya no puede ser una etapa que termina a los 22 años. El aprendizaje deberá acompañar toda la vida laboral.
3. Un seguro de transición laboral para sectores severamente afectados por automatización. No una transferencia permanente, sino un puente entre ocupaciones.
4. Incentivos fiscales cuidadosamente diseñados para que las empresas no solamente compren tecnología, sino que capaciten y eleven la productividad de sus trabajadores.
El estudio analiza alternativas que van desde cambios en impuestos sobre capital y riqueza hasta formas de ampliar la propiedad de capital entre la población. No todas serían apropiadas para México. Tampoco sabemos si serían necesarias. Pero ignorar la pregunta sería imprudente.
No gravemos al robot
Hay una tentación que México debería evitar: responder a la automatización simplemente creando un “impuesto al robot” o castigando fiscalmente a las empresas que adopten IA. Sería probablemente atacar el problema equivocado.
México necesita desesperadamente elevar su productividad. Necesitamos más automatización, más digitalización, más IA, no menos. La política pública debería acelerar la adopción tecnológica y simultáneamente construir mecanismos para ampliar sus beneficios.
El objetivo no debería ser proteger cada empleo existente. Debería ser proteger la capacidad de cada persona para seguir participando productivamente en una economía que cambia. Son cosas muy distintas.
El gran desafío mexicano
La pregunta no es solamente cuánto gastamos. Es cuánto de ese gasto está construyendo las capacidades que necesitaremos dentro de cinco o diez años. Porque podemos cometer un error histórico: utilizar el presupuesto del futuro para financiar únicamente las obligaciones del presente.
La IA podría convertirse en una extraordinaria oportunidad para México. Puede elevar la productividad de nuestras empresas, mejorar servicios públicos, transformar educación y salud, fortalecer manufactura avanzada y permitir que pequeñas empresas accedan a capacidades que antes solamente tenían las grandes corporaciones.
Pero también podría profundizar desigualdades existentes. Por eso necesitamos una política fiscal que no intente adivinar el futuro, sino estar preparada para varios futuros. Ésa es, finalmente, la lección más profunda del estudio de Dynan, Elmendorf y Sheiner.
Durante mucho tiempo, elaborar un presupuesto significó escoger el escenario económico que considerábamos más probable y construir ingresos y gastos alrededor de él. La IA obliga a pensar de otra manera.
El buen gobierno del futuro no será el que mejor prediga lo que va a ocurrir. Será el que construya instituciones capaces de responder cuando ocurra algo distinto de lo previsto.
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