En un nuevo ensayo publicado el martes, el socio general de Andreessen Horowitz, David George, descartó los temores de una “apocalipsis laboral por IA” como una “fantasía completa”, calificándola como “mercadotecnia poco útil, mala economía y peor historia. ” Argumentó que la preocupación surge de un error lógico conocido como la “falacia del lump-of-labor” (“trozo de trabajo”), desacreditada desde hace mucho por los economistas, que asume incorrectamente que la economía tiene una cantidad fija de trabajo, por lo que cualquier automatización o IA que tome el control de tareas debe reducir los empleos humanos. Este ensayo es la articulación más completa hasta la fecha de una perspectiva que los cofundadores de la firma han expresado durante meses. Ben Horowitz comentó en un podcast anterior que, a pesar de los avances en IA desde al menos 2012 (comenzando con ImageNet revolucionando la visión por computadora), no se han materializado pérdidas catastróficas de empleo. El argumento central se centra en la “falacia del lump-of-labor. ” George explica que los deseos y necesidades humanas no son estáticos: cuando la tecnología reduce los costos de ciertas actividades, las personas crean nuevas demandas y empleos. Hace casi un siglo, John Maynard Keynes predijo que la automatización reduciría la semana laboral a 15 horas, pero en cambio la gente reinventó nuevas actividades y trabajos. George citó ejemplos históricos: la mecanización agrícola redujo en un tercio el empleo en granjas en Estados Unidos a principios del siglo XX, pero los trabajadores desplazados migraron a fábricas, oficinas, hospitales y, eventualmente, al software, mientras la productividad agrícola aumentaba vertiginosamente. La electrificación transformó fábricas y duplicó la productividad laboral, en lugar de destruir empleos. La hoja de cálculo, considerada responsable de acabar con las tareas de contabilidad, en realidad generó 1. 5 millones de roles adicionales de analistas financieros, frente al millón de contadores que perdió. Para respaldar esto, Torsten Slok, economista jefe de Apollo Global Management, popularizó la “Paradoja de Jevons, ” que afirma que reducir los costos tecnológicos conduce a una mayor demanda y creación de empleos. Por ejemplo, Excel de Microsoft redujo los costos del análisis financiero, haciendo estos servicios accesibles a muchas nuevas empresas y, con ello, aumentando los empleos. George señaló que la caída en los costos de insumos, como los combustibles fósiles baratos, ha provocado históricamente una expansión de la actividad económica y nuevas industrias, como los plásticos, en lugar de pérdidas de empleo. Dario Amodei, CEO de Anthropic, citó recientemente la misma paradoja al presentar herramientas de IA con impacto laboral para Wall Street. Andreessen Horowitz apoya su argumentación histórica y teórica con datos recientes. Varios estudios económicos contradicen las predicciones apocalípticas: un documento de trabajo del NBER encontró que la adopción de IA no ha cambiado significativamente el empleo total; el Banco de la Reserva Federal de Atlanta concluyó que más del 90% de las empresas no vieron impacto en el empleo por IA en tres años; un estudio del Census Bureau mostró cambios modestos en el empleo, equilibrados entre aumentos y disminuciones; y el Yale Budget Lab afirmó que el impacto de la IA en el mercado laboral se mantiene en gran medida estable. La única excepción fue un estudio de Stanford que mostró una caída relativa del 16% en el empleo entre los trabajadores en las primeras etapas de su carrera (de 22 a 25 años) en empleos expuestos a IA desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, aunque a16z argumenta que esto es complejo, con algunos trabajos de entrada aumentando donde la IA se usa como complemento o en roles neutrales. A pesar de la sólida postura de a16z, críticos destacados disputan sus premisas. El economista Anton Korinek advierte que, si se logra una inteligencia artificial general (AGI), el trabajo podría volverse opcional, a diferencia de revoluciones industriales anteriores.

La Carnegie Endowment clasificó a los participantes en el debate sobre IA en los grupos de “las alarmadas, ” los “pacientes” y los “entusiasmados, ” colocando a a16z en el grupo de los “entusiasmados” junto con el cofundador Marc Andreessen. Los grupos de “alarmadas” y “entusiasmados” difieren no solo en hechos, sino también en predicciones sobre la rapidez del progreso en IA, la capacidad de adopción de las empresas y la velocidad de aparición de nuevos empleos. Lo que distingue el momento actual, dicen los críticos, es la velocidad. El grupo de las alarmadas teme que las rápidas mejoras en IA, impulsadas por leyes de escalamiento e inversiones masivas, puedan superar los precedentes históricos. La métrica GDPVal de OpenAI encontró que los nuevos modelos de IA superan a los humanos en muchas tareas, y los expertos prefieren las respuestas de IA en el 83% de las áreas probadas. Por otro lado, el grupo de los “pacientes, ” que incluye a científicos informáticos de Princeton como Arvind Narayanan y Sayash Kapoor, al laureado Nobel Daron Acemoglu y al científico cognitivo Gary Marcus, sostiene que las limitaciones de la IA, las “alucinaciones” y las complejidades de integración harán que su adopción se prolongue durante décadas. Scale AI, con su Remote Labor Index, encontró que en marzo de 2026, los mejores sistemas de IA podrían completar solo el 2. 5% de tareas complejas de freelancers según estándares humanos, con mejoras mínimas desde entonces. El economista David Autor presenta una postura “condicionalmente optimista”: la IA puede ayudar a restaurar empleos de nivel medio, pero advierte que esto no es una predicción firme, solo una posibilidad. El optimismo de a16z se alinea con sus intereses financieros—que han invertido miles de millones en startups e infraestructura de IA—y favorece un consenso cultural que considera que la IA destruye empleos, ya que ello podría promover regulaciones, ralentizar la adopción y debilitar la confianza del consumidor, clave para sus empresas en portafolio. Sin embargo, un conflicto de intereses no invalida su uso de registros históricos reales y de investigaciones académicas. Carnegie señala que la mayoría de los economistas esperan que la IA produzca solo desviaciones modestas respecto a las tendencias históricas, a menos que un crecimiento rápido en capacidades provoque una disrupción severa. Un punto crucial que a16z subestima es el riesgo asimétrico si están equivocados. Si son optimistas, el mercado laboral se reorganizará como antes, creando nuevos roles; pero si los alarmistas tienen razón y las políticas están influidas por una confianza excesiva, millones de trabajadores desplazados podrían enfrentar apoyo y capacitación insuficientes. Paradójicamente, el Yale Budget Lab observó que las ganancias de productividad impulsadas por la IA, que abordan una deuda nacional de 39 billones de dólares, podrían al mismo tiempo causar desplazamientos masivos de trabajadores y agravar la desigualdad. La percepción pública refleja una creciente ansiedad: una encuesta de Quinnipiac de marzo encontró que el 70% de los estadounidenses cree que la IA reducirá las oportunidades laborales humanas, frente al 56% del año anterior. Si este temor está fundado o si es una intuición verdadera acerca de un cambio sin precedentes, sigue siendo una cuestión abierta que solo la analogía histórica no puede resolver. a16z no comentó respecto a este ensayo.