El reciente y debatido “Informe Citrini” (Citrini Research, febrero 2026) ha generado inquietud en los mercados al plantear un escenario extremo para 2028: la inteligencia artificial, aunque impulsaría la productividad, podría provocar una caída significativa en salarios, empleo, consumo y PIB. Aunque se trata de un ejercicio hipotético y no de una predicción oficial, su publicación provocó una caída del 1% en el S&P 500 al día siguiente. El informe, titulado “The 2028 Global Intelligence Crisis” (22 de febrero de 2026) y firmado por Citrini Research y Alap Shah, explora la posibilidad de que el éxito de la IA desemboque en su propia crisis. Según su planteamiento, para mediados de 2028 la automatización podría reducir tanto el coste del trabajo cualificado que el desempleo en estos sectores alcanzaría el 10,2%, y el S&P 500 sufriría una caída acumulada del 38%. Aunque los autores insisten en que es solo un escenario, la reacción bursátil fue inmediata, con descensos del 4%-6% en empresas especialmente expuestas. El razonamiento del informe es coherente: la IA abarata y automatiza tareas complejas, permitiendo a las empresas prescindir de profesionales cualificados (consultores, analistas, técnicos, abogados, ingenieros, directivos, etc.), lo que incrementaría los márgenes empresariales pero afectaría negativamente a estos empleos. La cuestión central es si este escenario de recesión deflacionaria prolongada es realmente plausible. Estos empleos, además de numerosos, representan una parte importante del consumo y del desarrollo económico. Inicialmente, el PIB y la productividad crecerían, pero la reducción de ingresos y empleos generaría lo que el informe denomina “PIB fantasma”: crecimiento contable sin respaldo en el consumo real, que representa cerca del 70% del PIB. Así, el informe concluye que esto podría desembocar en una recesión deflacionaria sostenida. Sin embargo, los datos actuales matizan este riesgo. En EE. UU., el desempleo se sitúa en el 4,4% (febrero 2026), lejos del 10% proyectado por el informe. Para alcanzar ese nivel en dos años sería necesaria una crisis de magnitud histórica, similar a la de 2009. Además, una caída del 38% en los mercados, aunque severa, no sería inédita (en 2008 el S&P 500 cayó un 57%). Es probable que un shock de tal magnitud provocara respuestas políticas contundentes, como estímulos fiscales y monetarios, que no se contemplan en el informe. La evidencia empírica también muestra que la IA incrementa la eficiencia de manera gradual. Un estudio del NBER (2023) señala que los asistentes de IA aumentan la productividad de los agentes de call center en un 14%, y otro experimento indica que ChatGPT reduce en un 40% el tiempo de redacción técnica, mejorando la calidad. Estos ejemplos sugieren que la IA aporta valor microeconómico y, hasta ahora, no ha destruido masivamente el empleo. Entre quienes apoyan el escenario de Citrini, se argumenta que la IA afecta principalmente a empleos de alta cualificación, lo que podría reducir la demanda interna si caen los salarios altos. El informe describe cómo la IA podría reemplazar tareas humanas, lo que, según la teoría del multiplicador, llevaría a una cadena de reducción de salarios, consumo y actividad empresarial. No obstante, existen argumentos sólidos en contra de la tesis de Citrini. La adopción de IA no es instantánea ni universal; muchas empresas la implementan gradualmente y enfrentan barreras técnicas y regulatorias. Además, la IA también genera innovación y nuevos empleos. Analistas bursátiles advierten que la reacción negativa al informe puede ser una sobrerreacción ante expectativas infladas. La historia económica demuestra que cada revolución tecnológica crea nuevas demandas antes de destruir empleos antiguos, y que las grandes correcciones suelen llegar tras largos periodos de expansión. La experiencia de la burbuja punto.com es ilustrativa: aunque la IA abarate servicios, los ahorros pueden redirigirse a nuevas inversiones y sectores, mitigando el impacto. En resumen, el Informe Citrini debe interpretarse más como una advertencia que como una predicción, alertando sobre el riesgo de concentración de beneficios en el capital, pero probablemente exagerando el impacto a corto y medio plazo. La clave está en la preparación: las políticas públicas deben priorizar la educación y formación en habilidades digitales y STEM, fortalecer las redes de protección social y desarrollar una regulación de IA que fomente la competencia, la ética y la seguridad. Las profesiones y sectores que se adapten serán los grandes beneficiados. Fuente: valenciaplaza.com