polifonIA.org | (CM) Hoy revisaremos el escenario "Crisis global IA de 2028", publicado por Citrini Research y Alap Shah este domingo 22 de febrero.
En cierta medida, lo consideramos complementario al escenario planteado la semana anterior en PolifonIA, por Matt Shumer.
Cualquier escenario IA novedoso que aparece en los medios y se hace viral suele preocupar a numerosos sectores, de unas semanas a la fecha.
En especial preocupa a las personas que se desempeñan en los ámbitos de la consultoría en inversiones, en los servicios de abogacía y en la gestión administrativa y empresarial.
Y no se diga a quienes laboran en el campo de la comunicación y en los servicios públicos, particularmente los que corresponden a la educación y a la investigación científica y tecnológica.
El mundo que vivimos en 2028
Esta semana la reacción la ha ocasionado el artículo “The 2028 Global Intelligence Crisis. A thought exercise in financial history, from the future”. Fue publicado por Citrini Research y Alap Shah, en el espacio Substack (22 de febrero, 2026).
Ha obtenido más de 20 millones de visualizaciones sólo en X y, de paso, ha provocado un desplome memorable en las acciones de algunas emisoras globales de tarjetas, ligadas al consumo.
Se trata de un ejercicio intelectual con información económica y técnica fundada, aunque -desde el punto de vista de PolifonIA- ubicado en el extremo de la posibilidad dramática.
No se encuentra en el campo de la predicción, sino más bien en el relato contrafactual. Se expone como consecuencia probable de un proceso que podría interpretarse como lógico.
Alude al hecho de cómo una excelente tecnología para el fomento de la productividad (la IA) podría resultar lesiva para sectores clave de la economía nacional de la cual ha emergido.
Y ello podría ser así por el hecho de que tal economía (la de Estados Unidos) depende de un tipo de consumo que la IA podría reemplazar en breve.
No se excluye su efecto, desde luego, en otros ejemplos nacionales.
¿Quiénes son los autores?
Citrini Research se define como una organización que busca identificar y “desmitificar los temas que definirán la distribución de la rentabilidad del mercado en los próximos años”.
Para ello ofrece “información analítica en renta variable para operaciones macro globales, con un enfoque transversal y de análisis lateral”.
En cambio, Alap Shah es cofundador de Sentieo, una compañía que se fusionó con AlphaSense, consultoría Top50 de Forbes, fundada por el nativo de la India Raj Neervannan.
AlphaSense se distinguió hace algunos años por haber ideado un motor de búsqueda. Un motor dedicado a procesar lenguaje natural en una biblioteca centralizada, para seleccionar información empresarial de todo tipo.
De modo que el siguiente es un resumen del texto. Entremos en los terrenos de la tecno ficción.
Punto de partida del escenario Citrini
En octubre de 2026, el S&P 500 ronda ya los 8.000 puntos. (El lunes 23 de febrero estaba en 6,849).
A principios de 2027, el uso del LLM resulta ya habitual.
Personas que ni siquiera saben lo qué es un agente de IA, ya usan agentes de IA.
Del mismo modo ocurrió con quienes nunca supieron qué era la "computación en la nube", pero usan servicios de streaming.
Hoy lo consideran igual que el autocompletado o el corrector ortográfico para el teclado.
2027. Las primeras olas de despidos por automatización se leen como buenas noticias: márgenes al alza, beneficios récord, productividad disparada.
El PIB nominal crece a tasas no vistas desde los años 50.
En ese contexto, los autores acuñan el concepto "Ghost GDP" (Producto Interno Bruto fantasma), que es aquel que aparece en las estadísticas, pero no se refleja en la economía real.
Esquema de The 2028 Global Intelligence Crisis.
| Fase | Periodo | Hecho | Impacto |
| 1. El colapso de la Intermediación | Inicios de 2027 | Los agentes de IA comienzan a tomar decisiones de consumo autónomas. Comparan precios 24/7, sin intervención humana. | Desintegración de modelos de negocio basados en la "fricción" o la inercia del cliente. (Seguros, viajes, renovaciones). |
| 2. La erosión del sector inmobiliario y legal | Marzo de 2027 | La IA democratiza el acceso a datos complejos (jurisprudencia). Elimina la asimetría de información que sostenía a agentes humanos. | Caída drástica de comisiones (del 3% al 1%). Proliferación de cierres de contratos sin intermediarios. |
| 3. La primera ola de impagos (Defaults) | Mediados de 2027 | El sector de software (SaaS) y empresas respaldadas por capital privado comienzan a incumplir pagos. Caída de ingresos recurrentes. | Se rompe la creencia de que el sector tecnológico era "inmune" a la disrupción que él mismo generaba. |
| 4. El crash del mercado | Noviembre de 2027 | El sistema financiero reconoce. Las apuestas por la productividad de los trabajadores de "cuello blanco" no se materializarán en consumo humano. | Desplome bursátil acelerado que conecta las grietas del sector software con toda la economía real. |
| 5. La espiral deflacionaria humana | Junio de 2028 | El desempleo alcanza el 10.2%. El PIB crece (productividad de máquinas). Pero el dinero deja de circular entre los humanos ("Ghost GDP"). | Una caída del 38% en el S&P 500 desde sus máximos. Una economía que deja de ser centrada en el consumidor humano. |
El detonante sectorial es el software. Las herramientas de programación de los agentes IA permiten que empresas grandes repliquen internamente funcionalidades en cuestión de semanas.
El Fin de la Intermediación (2027)
Con los agentes de IA ya integrados en todos los dispositivos, el comercio deja de ser una serie de decisiones humanas y se convierte en un proceso de optimización continuo.
Los agentes no tienen pantalla de inicio, no tienen marcas favoritas, no se cansan: simplemente buscan el precio más bajo en todo momento. Así han sido instruidos.
Ese solo proceso destruye lo que los autores llaman "habitual intermediation". Que se refiere a las plataformas de viajes, las agencias de seguros, los asesores financieros, los gestores inmobiliarios (donde las comisiones de compra caen del 2,5–3% a menos del 1%).
Incluso las instrucciones para los pagos con tarjeta son compelidos cuando los agentes descubren que los stablecoins (ya vigentes). Cuestan fracciones de céntimo por transacción frente al 2–3% de interchange de Visa/Mastercard.
Del riesgo sectorial al sistémico
Este es el núcleo más desarrollado del artículo. El argumento central rompe con el consuelo histórico de que "la tecnología siempre crea más empleos de los que destruye":
El mecanismo con que se describe es implacable. Empresas despiden trabajadores de cuello blanco → ahorran costes → reinvierten en más IA → pueden despedir a más trabajadores.
El artículo lo llama el "Human Intelligence Displacement Spiral": un bucle de retroalimentación negativa sin freno natural.
Los trabajadores desplazados no se quedan en casa; bajan de categoría.
En cuanto al mercado laboral, hacia mediados de 2028, el artículo se pronuncia por una conducción adecuada de la transición tecnológica y la automatización. Ante un escenario de riesgo que podría crear despidos y caída en salarios.
La proliferación de agentes IA y la adopción masiva podría desactivar poco a poco las funciones tradicionales en diversos sectores (administrativos y técnicos).
Esto sugiere que la IA no solo reemplazará empleo manual o repetitivo, sino también labores cognitivas y profesionales antes consideradas difíciles de automatizar.
La espiral de desplazamiento de inteligencia
Los autores se centran en la llamada “human intelligence displacement spiral” (espiral de desplazamiento de inteligencia humana), que es el momento en que:
- Las empresas se automatizan para reducir costos.
- Se despide personal humano.
- Los trabajadores desplazados reducen su consumo debido a menores ingresos.
- Se deteriora la demanda agregada, debilitando la economía real.
- Las corporaciones intensifican inversiones en IA.
Un aumento significativo en la tasa de desempleo
En el escenario modelado, la tasa de desempleo supera ampliamente niveles considerados saludables.
Ese número sugiere que hacia mediados de 2028, más de uno de cada diez trabajadores activos estaría sin empleo formal, un choque profundo en la dinámica económica.
Ese dato ha sido comentado por análisis externos también, señalando que un desempleo de ese nivel sería parte del núcleo del impacto laboral del escenario de crisis.
Erosión de las barreras de protección profesional
El artículo describe cómo la IA elimina progresivamente lo que antes se percibía como “fricción” o valor humano irremplazable en muchos trabajos:
“…agentic coding tools… white-collar workers lost jobs to machines…”
(Citrini Research).
Esto implica que, en la narrativa del escenario, no sólo los trabajos rutinarios quedan expuestos. También roles en servicios profesionales, tecnología, finanzas, educación y gestión — lo que hoy se considera empleo de “cuello blanco”.
Impactos indirectos y estructurales sobre el empleo
El artículo también parte de efectos laborales indirectos a través de conexiones económicas más amplias:
- Menor consumo de trabajadores desplazados → disminuye demanda en bienes de consumo y servicios.
- Presión sobre sectores dependientes del gasto de los hogares, como bienes raíces, entretenimiento o transporte.
- Contracción de mercados de crédito y reducción de inversión en proyectos que hubieran creado empleo neto.
Esto crea una realimentación macroeconómica negativa donde la reducción de empleo no sólo es un efecto aislado, sino un motor de desaceleración general de la economía real.
Contexto: tendencias del empleo y la IA
Aunque el artículo de Citrini analiza un escenario específico, hay consenso externo en que la IA ya está transformando el empleo:
- Un profesor en sesión del Foro Económico Mundial estimó que la IA podría afectar profundamente el empleo. En los niveles de trabajo de cuello blanco y rutinas cognitivas, similar al escenario planteado por Citrini.
- Un análisis global señala que sectores con alta exposición a IA están experimentando transformaciones laborales aceleradas. Que podrían incluir despidos vinculados a automatización y al uso de agentes autónomos.
Sin embargo, otros estudios más neutrales con los cuales coincide polifonia.org, sugieren que la IA también puede crear empleos nuevos. Aunque empleos con riesgos de desigualdad y desplazamiento temporal, si no hay políticas adecuadas de formación y redistribución.
La respuesta y el desenlace
El gobierno propone el "Transition Economy Act" (transferencias directas a trabajadores desplazados). Y un plan más ambicioso: el "Shared AI Prosperity Act" (un fondo soberano sobre los retornos de la infraestructura de IA).
Pero ambos naufragan en el barro político: la derecha grita marxismo, la izquierda denuncia captura regulatoria, los halcones fiscales señalan el déficit.
Mientras tanto, los ingresos fiscales caen un 12% por debajo de las proyecciones porque el sistema tributario es, fundamentalmente, un impuesto sobre el trabajo humano.
El artículo cierra con una llamada a la acción dirigida al lector real, situado en febrero de 2026:
"Como inversores, aún tenemos tiempo para evaluar qué parte de nuestras carteras se basa en suposiciones que no sobrevivirán a la década. Como sociedad, aún tenemos tiempo para ser proactivos."
Conclusión: empleo, IA y riesgos estructurales
En el escenario propuesto por The 2028 Global Intelligence Crisis:
- La IA desplaza trabajos de forma estructural, no solo temporal.
- El empleo de cuello blanco y tareas cognitivas queda expuesto a la automatización.
- La desigualdad de ingresos y la disminución del consumo agravan la situación macroeconómica.
- El desempleo se eleva a niveles altos, poniendo presión sobre la oferta laboral global.
Este ejercicio sirve como alerta conceptual sobre cómo la IA podría transformar los mercados laborales.
Una tranformación que podría toparse con lo no previsto: políticas activas de adaptación, educación y apoyo a los trabajadores desplazados.
Fuentes:
Citrini Research y Alap Shah, “The 2028 Global Intelligence Crisis. A Thought Exercise in Financial History, from the Future”, 22 febrero, 2026.
Congruence Foundation Research Team, "Artificial Intelligence impact on the Global Job Market (2025–2030)", December 31, 2025.
De Querol, Ricardo, ¿Peor que la covid? La inteligencia artificial amenaza su empleo de cuello blanco. En CincoDías, 20 de febrero, 2026.
PwC, "Un futuro sin miedos: Barómetro Global de la IA en el mundo laboral 2025", 20 de junio, 2025.
Texto: del editor, con asistencia informativa de Claude Snet 4.6 (Anthropic) y ChatGPT, además de las fuentes referidas.
Imagen de la Portada: Gemini 3 (Nano banana pro).
