Recientemente leí el memorando macroeconómico prospectivo de Citrini Research, LA CRISIS DE INTELIGENCIA GLOBAL DE 2028El memorando supone que, para 2028, la rápida adopción de agentes de IA podría impulsar un desplazamiento a gran escala de puestos de trabajo administrativos, debilitar la demanda de los consumidores y, en última instancia, escalar hasta convertirse en una crisis financiera sistémica.
El objetivo de este artículo no es predecir la dirección del mercado. En cambio, desgloso la narrativa en vínculos causales comprobables y evalúo qué partes podrían ser plausibles —y cuáles tienen mayor probabilidad de verse limitadas en la práctica— con base en las señales macroeconómicas y del mercado laboral disponibles públicamente en torno a febrero de 2026, junto con información sobre la inversión en IA y las limitaciones de la oferta. A continuación, describo estrategias prácticas de gestión de riesgos a nivel individual.
Cómo descompongo la “cadena de colapso sistémico” de Citrini Research
En mi opinión, la tesis de Citrini no se limita a la idea ampliamente aceptada de que «la IA automatizará algunas tareas». Es un argumento más sólido, basado en un ciclo de retroalimentación:
Desplazamiento de la inteligencia → caída de los ingresos de los trabajadores de cuello blanco
Suposición: Los agentes de IA se vuelven lo suficientemente capaces de reemplazar una gran parte del trabajo de “ejecución cognitiva” (por ejemplo, desarrollo de software, análisis financiero, consultoría y algunos niveles de gestión), lo que conduce a una rápida compresión de los ingresos laborales.
Compresión del ingreso → consumo más débil y deterioro del crédito (especialmente deuda de larga duración como las hipotecas)
Suposición: La interrupción de los ingresos de los trabajadores administrativos con alta calidad crediticia genera tensiones en las hipotecas de vivienda, el crédito al consumo y los flujos de efectivo corporativos, creando condiciones para el riesgo financiero sistémico.
“PIB fantasma”
Afirmar: Incluso si la productividad y las ganancias corporativas aumentan, las ganancias se concentran en los propietarios de capital e infraestructura computacional, y no se reciclan en un consumo generalizado. La producción puede parecer sólida mientras la demanda se debilita, lo que frena el crecimiento general.
Tres puntos en los que es más probable que la narrativa se debilite por las limitaciones del mundo real
No considero esta tesis "necesariamente errónea". La considero un escenario de cola izquierda que requeriría varias condiciones sólidas para cumplirse. Las fricciones clave, a mi modo de ver, se exponen a continuación.
La difusión de la IA no es instantánea: las duras restricciones de la oferta ralentizan su adopción
A contraargumento El trabajo macro de Citadel Securities destaca que la adopción de la IA se enfrenta a limitaciones en la construcción de centros de datos, el suministro de energía, la disponibilidad de chips, los plazos de construcción y la regulación. En estas condiciones, la difusión tiende a seguir una curva en S en lugar de un cambio brusco.
En mi opinión, mientras la velocidad de implementación y los costos de reemplazo de unidades sigan siendo limitados, será mucho más difícil que la narrativa de Citrini genere un rápido ciclo de retroalimentación negativa a nivel macro en un período de dos a tres años.
Las señales del mercado laboral de principios de 2026 no muestran evidencia sincronizada de un amplio “desplazamiento de tipo colapso”
Como mínimo, las señales transversales de principios de 2026 incluyen datos que no coinciden con la idea de que «el software y puestos administrativos similares ya han sido rápidamente desplazados». Citadel Securities, por ejemplo, destaca un aumento interanual en las ofertas de empleo para ingenieros de software.
Interpreto este tipo de evidencia de la siguiente manera: no prueba que el desplazamiento no ocurrirá, pero sugiere que la velocidad de sustitución, la amplitud de la difusión de la industria y la fuerza de la transmisión macro pueden no cumplir las fuertes condiciones requeridas para un bucle de colapso en el corto plazo.
“La demanda colapsará” es una afirmación contundente: históricamente, los shocks de productividad suelen cambiar la estructura de la demanda.
Un avance crucial en la tesis de Citrini es el supuesto de que la caída de los ingresos laborales compensa las caídas de precios y la creación de nueva demanda, lo que resulta en una deficiencia persistente de la demanda agregada. Considero que esta conclusión requiere más evidencia intermedia.
Históricamente, los grandes cambios tecnológicos suelen coincidir con la contracción de roles e industrias tradicionales, junto con la creación de nuevos roles, nuevos productos, nuevos formatos de servicio y cambios en los patrones de consumo. Esto no equivale a la eliminación de la demanda agregada.
Este punto se basa en una amplia historia económica más que en una sola fuente. En el debate actual, el enfoque compartido entre Citadel y medios como Reuters y Barron's es que Citrini está más cerca de una prueba de estrés de cola izquierda que de un escenario base.
Mis estrategias prácticas de gestión de riesgos personales: Convertir el enfoque en una lista de verificación ejecutable
No baso mi plan en una visión binaria: «la economía colapsará» o «no colapsará». Supongo que las estructuras laborales y la distribución de las rentabilidades entre el trabajo y el capital están cambiando, y que las personas deberían mejorar su resiliencia ante la volatilidad.
No te resistas a la IA
Comienzo por identificar qué partes de mi flujo de trabajo necesita un asistente de oficina de IA como iWeaver Puedo simplificar, incluyendo la organización de la información, el resumen, la preparación del primer borrador, las notas de reuniones y la recuperación de conocimientos. Cuando estas tareas se delegan a las herramientas, puedo dedicar más tiempo a la investigación, la verificación, la formulación de hipótesis y la toma de decisiones.
Si puedo seguir acumulando suficiente información del mundo real, validarla y organizarla en una base de conocimientos estructurada, mi capacidad para interpretar los cambios del mercado se vuelve más estable. Esto también me ayuda a identificar los tipos de roles que tienen menos probabilidades de estandarizarse y sustituirse.
El juicio correcto es el bien personal más escaso
Una cita atribuida a Jensen Huang, director ejecutivo de NVIDIA, ha circulado ampliamente en línea: «La inteligencia es barata. El buen gusto es caro». La considero una señal de dirección más que una cita verificada de una fuente primaria. La idea que extraigo es que, a medida que los modelos reducen el coste de la ejecución cognitiva estandarizada, el valor personal depende más de la definición del problema, el establecimiento de restricciones, la organización de la ejecución y la rendición de cuentas.
En la práctica, considero que las siguientes capacidades son relativamente escasas:
- Identificar la demanda real del mercado y traducir las necesidades ambiguas en objetivos, limitaciones y prioridades mensurables
- Descomponer la entrega en tareas ejecutables y organizar personas, herramientas y datos para completar un ciclo de extremo a extremo
- aclarar los límites de responsabilidad en la colaboración interfuncional y garantizar que se obtengan resultados
A medida que la generación de información se abarata, el material de referencia aumenta, pero la proporción de información procesable podría no aumentar en paralelo. Me centro en el filtrado y la verificación, y luego comparo las conclusiones con las limitaciones reales del negocio. Las herramientas pueden generar opciones, pero las personas siguen siendo las principales responsables de las compensaciones, el control de riesgos y los resultados de la entrega.
Controlar el apalancamiento de larga duración
Si mis ingresos dependen en gran medida de áreas que podrían verse afectadas por la automatización, reduzco mis obligaciones fijas a largo plazo —especialmente hipotecas con alto apalancamiento y deuda de consumo a largo plazo— para mantener mi balance general flexible. Por ejemplo, mantengo una ratio deuda-ingresos (DTI) más baja y mayores reservas de liquidez. Esto no implica una visión direccional sobre los precios de la vivienda; es una decisión de presupuestación de riesgos en un contexto de mayor incertidumbre.
Mantener una mentalidad estable y una salud física fuerte.
Considero la gestión de la mentalidad y el acondicionamiento físico como parte de una estrategia a largo plazo. La experiencia histórica sugiere que las transiciones tecnológicas pueden causar cambios repentinos en el empleo, pero no implican necesariamente un estancamiento a largo plazo de la economía en general. Cuando aumenta la incertidumbre, la estabilidad emocional, la calidad del sueño, los hábitos de ejercicio y las métricas de salud basales afectan directamente la eficiencia del aprendizaje y la velocidad de recuperación. Me baso en rutinas constantes, ejercicio sostenido y gestión del estrés para reducir la probabilidad de errores de decisión durante la volatilidad a corto plazo.
Considero que el memorando de Citrini Research constituye una prueba de estrés de cola izquierda útil, ya que destaca el impacto potencial de la IA en la distribución del ingreso, la transmisión del crédito y la concentración de capital. Sin embargo, basándome en las señales macroeconómicas y de contratación de principios de 2026 y las restricciones de la oferta que limitan la velocidad de difusión de la IA, me inclino a pensar que un ciclo de colapso sistémico rápido no es un escenario base y requeriría condiciones intermedias más sólidas para materializarse.
Mi enfoque personal se centra en el desarrollo de la resiliencia a nivel individual: reducir el apalancamiento, mejorar la estabilidad física y mental, fortalecer capacidades que son difíciles de estandarizar y mantener cierta exposición a fuentes de rendimiento vinculadas a activos productivos en lugar de depender exclusivamente de los ingresos salariales.
