Jack Clark, cofundador del laboratorio de IA Anthropic, dijo ante una audiencia de ministros de Hacienda y banqueros centrales que la inteligencia artificial podría elevar el PIB de EE. UU. a unos 44 billones de dólares para 2030, desde poco más de 30 billones actuales.

Clark presentó la proyección el 17 de octubre de 2026, en las reuniones anuales del Fondo Monetario Internacional (FMI) y el Banco Mundial en Bangkok, acompañando el pronóstico con un llamado a la cooperación regulatoria internacional sobre la IA.

Tres escenarios, un techo llamativo

La proyección proviene del modelo económico interno de Anthropic, que la empresa publicó en septiembre de 2026 como un explorador de escenarios económicos. El modelo traza tres caminos posibles para la economía de EE. UU. hacia 2030:

• Moderado: el PIB de EE. UU. alcanza los 34,1 billones de dólares, lo que refleja un crecimiento del 1,6%.
• Sustancial: el PIB sube a 36,3 billones de dólares, lo que refleja un crecimiento del 8,3%.
• Extremo: el PIB llega a 44,4 billones de dólares, un impulso del 32,4%.

El escenario extremo supone que la IA alcanza altos niveles de autonomía y eficiencia, y requiere sistemas de IA con automejora recursiva —capaces de mejorar sus propios diseños, con cada ronda de avances alimentando la siguiente— para producir el efecto completo. La brecha entre el camino más bajo y el más alto supera los 10 billones de dólares en producción anual para 2030.

Un plazo más corto para la IA con automejora

Clark también adelantó su propia estimación sobre cuándo podría llegar esa capacidad, afirmando que ahora espera la automejora recursiva plena para 2027. Vinculó la estimación actualizada a un avance más rápido en la tecnología de IA, un punto relevante porque el escenario extremo del PIB depende precisamente de que esa capacidad se materialice.

Las expectativas públicas, sin embargo, se sitúan por debajo del resultado más agresivo. Las encuestas indican que las opiniones de los encuestados se alinean más con el escenario de crecimiento sustancial, con una estimación de un impulso del 10% al PIB junto con una tasa de desempleo del 5%.

Por qué la audiencia del FMI era una audiencia clave

Las conversaciones en las reuniones reflejaron preocupaciones más amplias sobre cómo las políticas financieras y de empleo deberían adaptarse a la IA. Para los ministros de Hacienda y banqueros centrales presentes, las trayectorias del PIB no son abstractas: los supuestos de crecimiento alimentan las proyecciones de ingresos, la sostenibilidad de la deuda y el margen fiscal de los gobiernos para responder a las recesiones. El modelo de Anthropic señala repercusiones concretas de una mayor automatización, incluidos riesgos elevados de desplazamiento para los trabajadores del conocimiento y, en casos extremos, un repunte del desempleo.

Qué significa para los responsables de políticas

Para los responsables de políticas, el mensaje central es que plan en torno a un solo resultado no es suficiente. El marco de Anthropic describe tres futuros muy diferentes, cada uno con exigencias distintas: un camino moderado hacia 34,1 billones de dólares parecería un progreso constante, mientras que un camino extremo hacia 44,4 billones —acompañado de posibles picos de desempleo— pondría a prueba al mismo tiempo las redes de protección social, los sistemas tributarios y la política laboral.

Ese contexto fundamenta el impulso de Clark a la cooperación internacional. La investigación busca llenar vacíos en lo que se sabe sobre el impacto económico de la IA y estimular el debate sobre cómo deberían ser los marcos legislativos.

También está la cuestión de quién elabora el pronóstico. Anthropic desarrolla sistemas de IA de frontera, lo que significa que un modelo que proyecta grandes ganancias económicas provenientes de la IA proviene de una empresa con un interés directo en cómo se percibe y regula esta tecnología.

La variable clave a observar es el plazo de automejora de 2027, el eje entre los resultados sustancial y extremo. La segunda es la datos laborales: si el desplazamiento de trabajadores del conocimiento comienza a reflejarse en las cifras de empleo, el debate podría pasar rápidamente de los paneles de conferencias a la legislación.