En respuesta al artículo «¿Podrá Estados Unidos reciclar a sus trabajadores antes de que la IA los deje atrás?», de The Economist, 2 de agosto de 2026 (https://www.economist.com/united-states/2026/08/02/can-america-retrain-workers-before-ai-leaves-them-behind)
Invertir en los trabajadores con la misma seriedad con la que Estados Unidos invierte en chips. Esa sugerencia apareció esta semana en The Economist, y lo más llamativo es que haya sido necesario escribirla. El capital sabe exactamente cómo financiar un centro de datos. Pero no sabe muy bien cómo financiar una carrera profesional. Lo digo como alguien cuyo trabajo en el ámbito de la inversión se mueve por el primer canal y rara vez encuentra el segundo, porque este último apenas existe.
Esta asimetría no es un fallo de conciencia. Es un problema de valoración. Una granja de servidores genera rendimientos según un calendario que cabe en una hoja de cálculo. Un trabajador reciclado lo hace a lo largo de una década, en el balance de otra persona, en una moneda que el mercado no mide. Así, el capital fluye fácilmente hacia la informática y se reduce casi a la nada en torno a las personas a las que la informática desplaza. Los propios reportajes de The Economist ponen de manifiesto esta brecha: OpenAI tiene previsto invertir en potencia informática hasta 2030 una cantidad del orden de tres mil veces superior a lo que tanto ella como Anthropic han comprometido hasta ahora para ayudar a los trabajadores a adaptarse. Esta proporción no es crueldad. Es lo que ocurre cuando un lado del balance es visible, y el otro genera beneficios demasiado lejos en la cadena de valor como para poder valorarlos.
Debo ser sincera sobre mi posición, porque la alternativa es escribir esto desde una tribuna que no ocupo. Apoyo a las empresas que desarrollan precisamente estas herramientas. Esto me confiere una obligación y un interés propio, y prefiero nombrar ambos antes que fingir que solo tengo el primero. La obligación es obvia. El interés propio es la parte que los inversores suelen pasar por alto: Gina Raimondo, citada en el mismo artículo, lo expresó con más claridad que nadie. Si se comete un error en esto, la reacción regulatoria recaerá sobre las empresas. Tiene razón. Las empresas que invierten capital en IA tienen todas las razones para querer que se resuelva el problema de la adaptación, y casi ninguna de ellas lo está financiando a la escala que requiere la disrupción que están financiando. Incluyo mi propia convicción en ese recuento.
Entonces, ¿qué se hace realmente ante un problema que nadie es capaz de especificar? La admisión más contundente del artículo original es que nadie sabe para qué formar a estos trabajadores. Connecticut está estudiando si el personal administrativo podría pasar al sector sanitario, al tiempo que reconoce que es posible que los agentes de seguros no tengan el trato con los pacientes adecuado para ello. Washington interpreta esa incertidumbre como un problema de planificación que debe resolverse con mejores previsiones. Yo lo interpreto como la situación habitual de una decisión basada en convicciones, porque es la situación en la que trabajo cada semana.
Este tipo de incertidumbre no se resuelve prediciendo el destino. Se financia la flexibilidad y se permanece cerca de la demanda real. Por eso las intervenciones que funcionan no se parecen en nada a las que no lo hacen. Los programas sectoriales, en los que los intermediarios diseñan cursos en función de las vacantes reales y orientan a las personas hacia ellas, muestran aumentos duraderos de los ingresos de entre el once y el cuarenta por ciento en ensayos aleatorios. Los programas de formación en el puesto de trabajo, que integran la formación en un empleo remunerado en lugar de antes de uno que se espera conseguir, dan resultados. El sistema federal de vales, que financia la asistencia en lugar de los resultados y entrega a un trabajador desplazado un modesto cheque y una lista de cursos aprobados, en su mayoría no funciona. Esto no es ningún misterio: es la diferencia entre construir una cartera frente a lo desconocido y hacer un único pedido y cruzar los dedos.
Europa comprendió parte de esto hace mucho tiempo. Alemania integra la formación dentro de la empresa, de modo que el trabajador y la cualificación avanzan juntos. Estados Unidos la añade a posteriori, una vez que el puesto de trabajo ya se ha perdido y el trabajador se encuentra fuera del edificio. No lo planteo para dar una lección. Lo planteo porque la estructura del sistema determina el resultado, y una estructura mantiene a las personas vinculadas al trabajo, mientras que la otra las recoge —si es que las recoge— después de que hayan caído.
Esto es lo que, en mi opinión, realmente no estamos valorando. El capital se mueve ahora a la velocidad de una máquina. Las personas siguen moviéndose a velocidad humana. Una empresa puede reorientar mil millones de dólares en recursos informáticos en un trimestre; una trabajadora de unos cincuenta años no puede reconstruir su carrera al mismo ritmo, y la brecha entre esas dos velocidades es donde se acumula el daño. Los centros de datos se van a construir de un modo u otro. Lo que sigue sin estar claro es si se trata a la mano de obra como una partida contable o como un pilar fundamental, y yo ya sé cuál de las dos opciones tiene mayor peso. El mercado lo descubrirá más adelante, en el lado del libro de cuentas que nunca aprendió a leer.