El PIB cumple una función estadística al documentar el valor de los bienes y servicios de uso final durante un periodo de tiempo para alguna economía. No obstante, sabemos que desde su concepción es incapaz, por sí mismo, de reflejar condiciones de bienestar entre la población. Incluso, como ocurrió en el Reino Unido durante la Revolución Industrial, la economía en su conjunto puede expandirse aún cuando la mayoría de la población no ve alterada su calidad de vida. El eco de este episodio histórico resulta útil para entender qué está ocurriendo en la era de la inteligencia artificial.
La investigación de Gutiérrez-Valencia, Llach y Schiaffino sobre la Revolución Industrial británica documentó algo que el debate sobre IA está abordando de forma marginal. Los cambios tecnológicos tienden a ser prolongados y asimétricos entre sectores y grupos de la población. Lo que estos autores documentan es la reducción en el precio de la producción de ciertos bienes, como resultado de la incorporación de la máquina de vapor en su cadena de producción, pero con un incremento notable en sus ventas, lo que impulsó el crecimiento agregado. Sin embargo, el precio de otros productos, cuyo consumo mide la calidad de vida de las personas, se incrementó notablemente, por lo que, aunque la economía británica se expandía, ese beneficio no llegaba a donde más se necesitaba.
La dinámica asociada a los mecanismos de implementación de la IA, y su impacto sectorial, se asemejan a la irrupción tecnológica que detonó la máquina de vapor. El choque está colapsando los costos donde la materia prima es digital, especialmente en entornos de datos estructurados, pero por ahora ha dejado intactos los sectores cuya materia prima es física, como construcción, agricultura, cuidados, entre otros. Como resultado de esto, aunque el crecimiento del PIB de la economía pueda acelerarse por el avance digital, el bienestar de los hogares que viven de los sectores físicos no necesariamente podrá capturar tales beneficios. El valor agregado seguramente seguirá expandiéndose, pero los efectos redistributivos probablemente estén ausentes.
Para los bancos centrales, esa asimetría introduce una complicación que las minutas del FOMC de octubre de 2025 y el discurso de la gobernadora Lisa Cook de febrero de este año empiezan a nombrar con cuidado: el mercado laboral puede mostrar cifras de contratación aparentemente sanas mientras la composición del empleo se deteriora en calidad y remuneración. El pleno empleo estadístico coexiste con una presión tecnológica que comprime salarios en los sectores más expuestos y concentra los beneficios de productividad en segmentos más delgados de la fuerza laboral.
Eso tiene consecuencias directas para la calibración de la política monetaria. Las reglas de reacción estándar (distintas variantes de la regla de Taylor) están construidas sobre supuestos de transmisión relativamente simétrica. Cuando el mercado laboral se calienta, las presiones salariales se generalizan, pero cuando se enfría, el ajuste también es amplio. Pero si la IA produce un mercado laboral con dos velocidades, esto es, sectores cognitivos bajo presión deflacionaria y sectores físicos con escasez estructural de trabajo, la señal agregada de desempleo deja de ser una estadística suficiente. El banco central puede estar mirando un indicador que promedia dos realidades que se mueven en sentidos opuestos y ajustar la postura monetaria de tal forma que beneficie a un grupo y perjudique a otro.
Para el Banco de México, la complicación es adicional. En un contexto donde la inflación ya gravita estructuralmente cerca del 4% (ese punto de equilibrio que el mercado ha internalizado como la meta de facto) un choque de productividad asimétrico puede comportarse de forma contraintuitiva. Si la IA deflacta servicios cognitivos mientras los sectores físicos mantienen rigideces de oferta, el resultado neto en precios podría ser relativamente neutral en el agregado, pero con una dispersión interna creciente que dificulta la lectura. La inflación subyacente puede desacelerarse en servicios financieros y profesionales al mismo tiempo que se resiste en construcción y alimentos.
La paradoja de Manchester tardó décadas en resolverse, y cuando lo hizo fue porque la productividad finalmente se difundió hacia los sectores rezagados. Cuando eso ocurrió, los precios relativos se realinearon y el crecimiento dejó de ser un fenómeno de un sector. Pero este proceso tomó aproximadamente siete décadas. Para un banco central, esperar ese plazo a que el mapa se aclare resultaría caótico.
En consecuencia, la lectura del mercado laboral demandará mayor granularidad. No como un agregado que converge o diverge de su equilibrio de mediano plazo, sino como una estructura de sectores con velocidades distintas. La historia rima con suficiente fuerza como para tomársela en serio: la brecha entre sectores que ya se transformaron y sectores que aún esperan su revolución no es solo un problema distributivo. Es, cada vez más, un problema de señales para la política monetaria.
