El equipo de Economía de Anthropic publicó un documento de trabajo, “Escenarios económicos para una IA transformadora”, junto con un explorador interactivo de escenarios que analiza cómo las capacidades y la adopción de la IA podrían afectar el PIB, los salarios, el empleo y la participación laboral hasta 2030.

El marco, desarrollado mediante un modelo macroeconómico basado en tareas, no busca realizar predicciones. En cambio, traduce un pequeño conjunto de variables medibles en resultados económicos comparables. Estas variables incluyen la proporción de tareas que la IA puede realizar, el alcance de su implementación, las ganancias de productividad por tarea y el equilibrio entre automatización y aumento de capacidades. Esta estructura hace que los supuestos del documento sean especialmente importantes: los cambios en el uso observado de la IA, las capacidades para realizar tareas, las transiciones de los trabajadores y la oferta de capital pueden producir resultados materialmente diferentes.

El documento presenta tres escenarios. En el escenario moderado, el impacto económico de la IA se parece al de internet. El PIB en 2030 se ubica 1.6% por encima de su trayectoria sin IA, el crecimiento anual alcanza 2.4% y el desempleo aumenta solo una décima de punto porcentual.

El escenario sustancial refleja pronósticos difundidos por instituciones financieras en 2023. En esta trayectoria, la IA realiza aproximadamente la mitad del trabajo de conocimiento para 2030, el PIB es 8.3% mayor que en la trayectoria sin IA y el crecimiento anual alcanza 5.4%. Los salarios de los trabajadores del conocimiento se mantienen prácticamente sin cambios, mientras que los salarios en otras áreas aumentan.

El escenario extremo supone que una IA con capacidad de mejora recursiva se adopta rápidamente. El crecimiento del PIB alcanza 15.4% anual y la economía se vuelve 32% más grande, dejando a la sociedad considerablemente más rica. Sin embargo, la participación laboral cae de 60% a 45%, los salarios cognitivos disminuyen 11.5% por debajo de la tendencia, el desempleo cognitivo alcanza 17.9% y el desempleo general sube a 11.9%, por encima de los récords de la posguerra.

El modelo también concluye que la contribución de la IA al crecimiento impulsado por la innovación sigue siendo limitada incluso en el escenario extremo, porque la investigación continúa estando restringida por tareas físicas.

Anthropic’s Economics team is sharing a new model of how AI might affect economic growth, jobs, wages, and more by 2030. Explore the scenarios, tell us what you think will happen, and see how your answers compare to more than 10,000 Americans. — Anthropic (@AnthropicAI) September 9, 2026

Las expectativas del público se alinean con el escenario sustancial

Para complementar el modelo, Anthropic encuestó en agosto a 10,980 adultos de EE. UU. sobre las capacidades de la IA, su adopción, sus efectos sobre la productividad y las perspectivas de volver a conseguir empleo. El encuestado mediano espera que la IA realice seis de ocho tareas de referencia para 2030, desde la correspondencia comercial rutinaria hasta el desarrollo de software. Los encuestados también esperan que la IA se implemente en 40% de las tareas viables y estiman que un trabajador desplazado necesitaría aproximadamente ocho meses para encontrar empleo en una nueva ocupación.

Cuando estas respuestas medianas se incorporan al modelo, generan resultados cercanos al escenario sustancial: el PIB alcanza un nivel 8.6% superior al de la trayectoria sin IA y el desempleo se sitúa en aproximadamente 4.6%. Sin embargo, las expectativas varían considerablemente. Cerca de 10% de los encuestados expresa opiniones coherentes con el escenario extremo, mientras que 40% afirma que nunca ocurrirán descubrimientos impulsados por la IA al nivel de un Premio Nobel.

Los autores señalan que casi toda la divergencia entre los escenarios surge después de 2027, porque las trayectorias comparten las mediciones actuales del uso de la IA. El análisis de sensibilidad identifica dos variables principales. La elasticidad de la oferta de capital afecta si los trabajadores o los propietarios del capital reciben las ganancias, mientras que la rigidez salarial determina si los trabajadores cognitivos asumen los costos mediante salarios más bajos o un mayor desempleo. A medida que evolucionan los escenarios, estas medidas —y el tiempo necesario para que los trabajadores desplazados pasen a nuevas ocupaciones— son las principales condiciones que deben observarse al comparar los resultados con las trayectorias del modelo.

En el escenario extremo, los ingresos laborales totales se mantienen prácticamente sin cambios aunque el PIB sea un tercio mayor. Como resultado, casi todas las ganancias se acumulan en el capital. Compensar a los trabajadores del conocimiento requeriría transferencias equivalentes a aproximadamente 9% del PIB, una cifra cercana a la escala combinada de Social Security y Medicare. El documento afirma que no existe un precedente histórico de una redistribución impulsada por la tecnología de esa magnitud.

Según Anthropic, el marco busca orientar la financiación de investigación y las propuestas de políticas de la empresa con el objetivo de garantizar que los beneficios económicos de la IA se compartan ampliamente.