Jerome Powell deja la presidencia de la Reserva Federal el 15 de mayo de 2026. Trump ha nominado a Kevin Warsh para sucederlo —ex gobernador de la Fed y el más joven en ocupar ese cargo en la historia de la institución—, aunque su confirmación enfrenta bloqueos en el Senado. Warsh ha prometido “un cambio de régimen” monetario. Es el momento exacto para preguntar: ¿puede ese cambio generar empleo cuando la inteligencia artificial destruye trabajo estructuralmente?
En 1936, Keynes propuso la solución: cuando la economía se contrae, el Estado baja las tasas de interés, abarata el crédito, estimula la inversión y recrea el empleo. Durante décadas, la receta funcionó. Hoy, la inteligencia artificial la pone a prueba de una forma que Keynes no anticipó.
Las empresas del S&P 500 emplean 27.5 millones de personas. Goldman Sachs estima que 300 millones de empleos globales están expuestos a automatización por IA; el FMI sitúa esa cifra en el 60% de los empleos en economías avanzadas. Otros economistas, como el Nobel Daron Acemoglu, calculan que solo el 4.5% de las tareas serán rentablemente automatizables en la próxima década. La brecha entre estimaciones revela la incertidumbre real, pero incluso en el escenario conservador el desplazamiento afecta a millones de personas concretas. La pregunta no es si ocurrirá, sino si bajar las tasas puede gestionarlo.
El impacto de la IA no es uniforme. Los sectores más vulnerables son precisamente los más intensivos en trabajo cognitivo rutinario.
Finanzas encabeza la vulnerabilidad con un 88% de exposición, 55% de empleos en riesgo. Análisis crediticio, back-office y trading algorítmico ya son ejecutados por modelos de IA a menor costo. Tecnología le sigue con 82%, paradoja incluida: la industria que construye la IA también destruye empleos en sus propias filas, aunque compensa con la tasa más alta de nuevos roles (45%). En el extremo opuesto, Real Estate (28%) y Servicios Públicos (32%) requieren presencia física e intervención contextual que la IA aún no replica.
Los sectores de riesgo bajo suman apenas 3.55 millones de empleados en el S&P 500. Frente a 7-9 millones de potenciales desplazados en sectores de alto riesgo, la capacidad de absorción es estructuralmente insuficiente.
La Revolución Industrial ofrece el único precedente comparable. Entre 1760 y 1840, la mecanización textil destruyó el oficio artesanal en Inglaterra. El movimiento ludita no era irracionalidad: era la respuesta de personas cuyas habilidades habían quedado obsoletas de golpe. La tecnología no las reemplazó de inmediato; las reemplazó con décadas de ajuste doloroso.
La historia da la razón a los optimistas en el largo plazo: 200 años de progreso tecnológico añadieron 120 millones de empleos netos en EE.UU. El trabajo no es una cantidad fija que la máquina agota. Pero esa conclusión tranquilizadora esconde el argumento central: el problema no es el total final, sino quién paga el costo de la espera. En la Revolución Industrial, lo pagó una generación entera. Keynes diseñó sus herramientas precisamente para que no se repitiera.
Cuando Keynes diseñó sus herramientas, asumió que un obrero desplazado podía reabsorberse estimulando la demanda. En el siglo XX ese supuesto era válido: un trabajador textil podía operar una línea automotriz con semanas de capacitación. La IA lo invalida: no desplaza hacia tareas físicas, sino hacia competencias cognitivas que toman años adquirir. Y lo hace a velocidad digital.
La historia ofrece tres episodios donde la bajada de tasas generó empleo verificable, y los tres revelan la misma condición que hoy ya no se cumple.
En los noventa, bajo Greenspan, los tipos hipotecarios cayeron del 10% al 7%; resultado: 22 millones de empleos en ocho años, desempleo en 3.9% en 2000. El motor fue la tasa en una economía donde internet creaba empleos más rápido de lo que los eliminaba.
En 2008, la Fed recortó tasas a casi cero; entre 2010 y 2019 se crearon 22 millones de empleos adicionales en sectores golpeados por una crisis cíclica, no erosionados por tecnología —exactamente el escenario que Keynes tenía en mente.
En 2020, tasas a cero de nuevo; desempleo en 3.4% para 2023. Pero la recuperación fue desigual: tecnología y finanzas se beneficiaron mientras los servicios presenciales tardaron años en recuperarse.
El patrón es claro: las tasas bajan empleo cuando el capital necesita personas para operar. En los noventa la tecnología complementaba al trabajador; en 2008 la reconstrucción requería cuerpos. La IA es la primera tecnología que invierte esa relación a escala.
Aquí reside el límite de la lógica keynesiana. Un paper de las universidades de Penn y Boston, publicado en marzo de 2026, formaliza por qué el problema es estructuralmente irresoluble sin intervención: cada empresa que automatiza captura el ahorro de costo completo, pero distribuye la destrucción de demanda entre todos sus competidores. Es un Dilema del Prisionero: automatizar es la estrategia dominante para cada firma aunque todas sepan que colectivamente se perjudican. En febrero de 2026, Block eliminó casi la mitad de su plantilla de 10,000 personas; su CEO Jack Dorsey declaró que la IA había hecho innecesarios esos roles y que en el próximo año la mayoría de las empresas llegaría a la misma conclusión. Más de 100,000 trabajadores tecnológicos fueron despedidos solo en 2025, con la IA citada como causa en más de la mitad de los casos.
La velocidad exacta de adopción es incierta; lo que no es incierto es la dirección.
El S&P 500 sube sin parar desde el lanzamiento de ChatGPT, mientras las vacantes cayeron a 6.5 millones en diciembre de 2025, mínimo desde 2020.
Los números son concluyentes: hasta 9 millones de empleados del S&P 500 en riesgo de desplazamiento y sectores de refugio con apenas 3.55 millones de capacidad de absorción. Esa brecha no la cierra ninguna tasa —la de Powell ni la de Warsh. El mismo paper demuestra que tampoco la cierran la renta básica universal, la reconversión laboral ni la participación accionarial de los trabajadores: ninguno de esos instrumentos altera el incentivo de cada empresa a automatizar más que sus rivales. Solo un impuesto que internalice el daño de demanda no absorbido por cada tarea automatizada puede corregir el desequilibrio.
Es Keynes ejecutado con precisión: no su canal monetario, sino su canal fiscal más su lógica de externalidades. Para las economias del mundo, esa no es una reflexión académica, es una agenda urgente.
