IA en el empleo e impuesto a los robots
El debate sobre el impacto de la IA en el empleo y la discusión sobre un posible impuesto a los robots apuntan al mismo problema de fondo: las organizaciones todavía carecen de una forma clara de medir el impacto económico real de la IA.
La pregunta ya no es simplemente si la IA hace a los individuos más productivos, sino si esas ganancias se traducen en mejores resultados empresariales a nivel de equipo y organización. Hoy, muchas empresas no pueden ver con claridad cuánto les está costando la IA, qué valor está generando, ni si sus beneficios superan su complejidad.
El desarrollo de software ofrece una visión anticipada de lo que muchos sectores están empezando a experimentar. La IA ha reducido drásticamente el coste de generar código, pero no ha reducido el coste de equivocarse. Cuando el software falla en producción, la responsabilidad sigue recayendo en la persona que revisó y aprobó el cambio.
La responsabilidad no se ha trasladado a la IA porque la responsabilidad se construye sobre las consecuencias, y las máquinas no tienen nada que perder. A medida que la IA se vuelve más capaz, el cuello de botella ya no es la generación, sino el control. Los equipos y las organizaciones necesitan entender qué está haciendo la IA, gobernar cómo se utiliza, medir sus costes y resultados, y mantener la confianza en la calidad del trabajo que produce.
Esa visibilidad es lo que permite que la adopción de la IA escale de forma responsable. La prioridad no debería ser frenar la IA ni debatir sobre impuestos de forma aislada, sino construir la gobernanza, la medición y la visibilidad de costes que permitan a las organizaciones entender la contribución económica real de la IA. No se puede gestionar, ni justificar, lo que no se puede ver.
Daniil Shulgin, Country Manager de JetBrains en España
(*) El 13 de julio de 2026, más de 200 economistas y líderes tecnológicos, entre ellos 16 premios Nobel como Joseph Stiglitz, Daron Acemoglu y Simon Johnson, firmaron "We Must Act Now: A Statement on AI's Transformation of the Economy", impulsada por el Stanford Digital Economy Lab. El mensaje es directo: la inteligencia artificial podría transformar la economía más rápido que la Revolución Industrial, y esperar pruebas definitivas de daño significa actuar solo cuando el daño ya ocurrió. Hace falta construir ya los incentivos, frenos y las instituciones que orienten la IA a complementar al trabajador, no a sustituirlo.
Casi en paralelo, Bloomberg advertía de que en Estados Unidos la mitad de los ingresos federales procede de los impuestos al trabajo y planteaba abiertamente la necesidad de un impuesto a los robots si la IA sigue desplazando empleo.
