Los economistas de Yale imaginan efectos económicos bastante modestos de la IA por el momento. Un crecimiento del PIB del 3,3% sería impresionante, pero no sin precedentes. Otros imaginan una transformación económica más profunda. En un ensayo del año pasado, Philip Trammell, de Epoch AI, un think tank, y Dwarkesh Patel, un podcaster, contemplaron la posibilidad de que “la proporción del ingreso total pagado a los propietarios de robots” llegara al 100%. El cambio no necesita ser tan extremo para producir un shock fiscal profundo.
Para medir cuán profundo sería, The Economist calculó los efectos sobre los ingresos fiscales de una caída de diez puntos porcentuales en la participación del trabajo en el ingreso nacional provocada por la IA. Algunos países con impuestos relativamente altos sobre el capital, entre ellos Australia y Corea del Sur, resultan relativamente ilesos. Pero la mayoría de los gobiernos que dependen de los impuestos al trabajo quedarían gravemente afectados. En Italia, el país grande más afectado en nuestro modelo, el déficit presupuestario podría más que duplicarse como proporción del PIB (suponiendo que el gasto se mantenga constante en relación con el PIB). Francia y Alemania no están muy lejos. Estados Unidos recibe un golpe menor, pero todavía significativo, tanto porque grava el trabajo con bastante intensidad en relación con el capital como porque los salarios y sueldos representan una proporción inusualmente grande del PIB.
Una caída de la relación entre impuestos y PIB no es necesariamente algo malo. Si el PIB real aumenta un 30% y los ingresos fiscales reales aumentan un 20%, el Gobierno podría ser más pequeño en relación con la economía, pero aun así tendría más recursos a su disposición. Y si luego el Gobierno pudiera utilizar la IA, también podría gastar ese dinero de manera más eficaz. En la atención sanitaria, por ejemplo, la IA podría mejorar la programación, los diagnósticos y el descubrimiento de medicamentos, al tiempo que reduciría el costo general del sistema. Podría dar paso a una edad dorada de los servicios públicos.
Sin embargo, también es posible un resultado menos brillante. La IA podría elevar el costo de brindar servicios públicos, al mismo tiempo que aumenta la demanda de ellos. Los gobiernos podrían entonces encontrarse necesitando más ingresos fiscales justo cuando resulta más difícil obtenerlos.
Un problema es lo que los economistas denominan “enfermedad de los costos”. En las industrias donde los efectos de la IA sobre la productividad son mayores, como el desarrollo de software, los salarios aumentarán. Lo que es excelente para los desarrolladores de software, sin embargo, no lo es tanto para otras empresas y especialmente para el sector público, donde la productividad no crece tan rápido. Las instituciones públicas todavía tendrán que pagar más a su personal para evitar que se vaya a empleos mejor remunerados. Los costos de proporcionar un determinado servicio público aumentarán. Esta es la razón fundamental por la que el Gobierno tiende a hacerse más grande a medida que un país se vuelve más rico.
Aunque eleve su costo, la IA también podría aumentar la demanda de servicios públicos. Las personas desplazadas por la IA necesitarían capacitación y apoyo por desempleo. Algunos gobiernos podrían considerar una renta básica universal para evitar que las masas se rebelen. En nuestro escenario, si el Gobierno italiano quisiera reemplazar los ingresos perdidos de las personas desplazadas por la IA, necesitaría encontrar otros u$s200.000 millones al año mientras sus ingresos fiscales disminuyen en u$s90.000 millones, un deterioro fiscal de alrededor del 10% del PIB.
Una forma de que los sistemas fiscales hagan frente a esto es ralentizar o detener la adopción de la IA. Daron Acemoglu, del Massachusetts Institute of Technology, Andrea Manera, del FMI, y Pascual Restrepo, de Yale University, han sostenido que el sistema tributario estadounidense favorece la automatización al gravar fuertemente el trabajo y ofrecer al mismo tiempo un tratamiento fiscal generoso a activos como software y maquinaria. Esto, dicen, da a los jefes un incentivo para reemplazar trabajadores por tecnología.
Por eso, algunos economistas favorecen gravar directamente a la IA, quizá mediante un “impuesto al cómputo” (aplicado sobre la capacidad informática utilizada para entrenar modelos) o un “impuesto a los tokens” (sobre cada uso de un modelo). Con una población cada vez más hostil a la IA, un impuesto de este tipo podría ser popular incluso si tuviera un costo significativo para la economía, privada de los beneficios de la IA.
Sin embargo, podría recaudar sorprendentemente poco. Estimamos que los consumidores y las empresas estadounidenses actualmente gastan alrededor de u$s700.000 millones al año en construir y operar modelos de IA. Esta es una base tributaria diminuta en relación con la masa salarial total (u$s16 billones el año pasado). El gasto en IA puede crecer enormemente a partir de ahora, pero nadie sabe cuánto. Se espera que las inversiones de capital totales en IA de las grandes empresas tecnológicas se estabilicen a partir de 2028, mientras que las mejoras tecnológicas podrían significar que el gasto de las empresas en IA no tenga que dispararse. Por lo tanto, los ingresos de un impuesto de este tipo son muy inciertos.
En lugar de gravar la IA en su origen, por lo tanto, es más probable que los gobiernos vayan detrás de las ganancias del auge de la IA. Una opción es gravar la riqueza. En noviembre, los californianos votarán sobre una propuesta para aplicar un impuesto del 5% sobre la riqueza neta de los residentes con un patrimonio superior a u$s1.000 millones. A los políticos de otros estados les gusta la idea y varios economistas de renombre, incluido el señor Acemoglu, la han respaldado. Reducir el umbral por debajo de u$s1.000 millones permitiría captar a más de los multimillonarios que está generando el auge de la IA.
Sin embargo, sólidas pruebas académicas muestran que los ricos responden a los impuestos sobre la riqueza trasladando activos al extranjero o mudándose ellos mismos. Las empresas de propiedad privada, donde muchos mantienen sus riquezas, también son notoriamente difíciles de valuar, lo que dificulta que el recaudador sepa cuánto exigir. ¿Cuánto valía realmente la participación de John D. Rockefeller en Standard Oil, que no cotizaba en bolsa? Estas consideraciones ayudan a explicar por qué muchos países que habían introducido impuestos sobre la riqueza los abandonaron. En 1990, 11 países ricos recaudaban dinero gravando las fortunas, pero hoy solo quedan cuatro.
Incluso si la IA pudiera determinar el valor “verdadero” de una empresa que no cotiza en bolsa o si auditores fiscales superinteligentes de IA dificultaran la transferencia de activos al extranjero, un impuesto a la riqueza podría no recaudar ni de cerca lo suficiente. En marzo, un grupo de legisladores estadounidenses presentó una propuesta para establecer un impuesto anual del 2% sobre el patrimonio neto de hogares y fideicomisos valuados en más de u$s50 millones, y un recargo adicional del 1% para aquellos que superen los u$s1.000 millones. Según los supuestos —extremadamente generosos— de los promotores del proyecto, recaudaría el equivalente al 15% de los actuales impuestos al trabajo. En realidad, probablemente recaudaría mucho menos. La mayoría de los estudios independientes sobre los impuestos a la riqueza concluyen que también ralentizan la economía, reduciendo la recaudación proveniente de otros impuestos.
¿Quizás la IA creará muchas más megafortunas para que los gobiernos las graven más fuertemente? El problema con esa suposición es que muchas parecen estar donando dinero a la caridad tan rápido como lo generan: los siete cofundadores de Anthropic, el principal laboratorio de IA que busca una oferta pública inicial de u$s2 billones, se han comprometido a donar el 80% de su riqueza. Un mundo de IA podría tener una enorme proporción de la riqueza personal vinculada a fundaciones benéficas en lugar de saldos bancarios y mansiones. Y si las fortunas sujetas a impuestos no crecen rápidamente, las tasas impositivas elevadas las reducirían rápidamente.
Por lo tanto, entre los economistas está surgiendo un consenso de que los cambios en los impuestos existentes pueden ser preferibles a nuevos gravámenes. Esto es especialmente cierto en el caso de los impuestos sobre los ingresos del capital, que incluyen las ganancias corporativas, los dividendos y las ganancias de capital realizadas. Si la IA cumple con las expectativas, los ingresos de capital relacionados podrían ser verdaderamente enormes.
Una reforma sería acercar las tasas impositivas sobre las ganancias de capital a las aplicadas sobre los ingresos laborales. California ya aplica las tasas del impuesto sobre la renta ordinaria a las ganancias de capital realizadas. Bélgica introdujo recientemente un impuesto del 10% sobre las ganancias de activos financieros, cerrando una laguna que anteriormente eximía a esos ingresos. Australia está aumentando los impuestos sobre las ganancias de capital realizadas, pero dando cierto alivio a los contribuyentes al ajustar esas ganancias por inflación. Países Bajos busca reemplazar un sistema tributario extraño en el que se suponía que todos tenían las mismas ganancias de inversión —lo que daba una ventaja a los buenos inversores— por uno que grave las ganancias reales.
Para minimizar el grado en que el sistema tributario desalienta la iniciativa empresarial, los gravámenes sobre las ganancias de capital —por encima del rendimiento normal de la inversión— podrían compensarse con deducciones igualmente generosas por las pérdidas de capital. Las personas que obtuvieran un rendimiento bajo de una inversión podrían, por ejemplo, deducir esas pérdidas no solo de futuras ganancias de capital, sino también de ganancias pasadas y de otros ingresos.
Los impuestos corporativos también podrían aportar más, especialmente si la economía de la IA produce más “ganancias extraordinarias” por encima de lo que una empresa necesita ganar para poder invertir. Estas podrían generarse por poder monopólico, tierras escasas o conjuntos de datos únicos. En teoría, esas ganancias extraordinarias pueden gravarse con un daño relativamente pequeño a la innovación. Ya varios países están aumentando los impuestos corporativos, revirtiendo la tendencia de las décadas de 2000 y 2010.
La IA también refuerza los argumentos a favor de los impuestos que más gustan a los economistas: los impuestos al consumo. Son difíciles de evitar y pueden recaudar enormes sumas. Las personas ricas gastan más que las pobres y, por lo tanto, pagan la mayor parte de los impuestos al consumo. En la medida en que los gobiernos quieran compensar a los hogares más pobres, que tienden a pagar más como proporción de sus ingresos, pueden hacerlo a través del Estado de bienestar. A medida que las máquinas asuman un papel mayor en la generación de ingresos, el recaudador de impuestos quizá tenga que prestar menos atención a cómo se genera el dinero y más a dónde termina.
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