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El 11 de septiembre de 2026, Nate Soares —presidente del Machine Intelligence Research Institute, antiguo ingeniero de Google y Microsoft y coautor de If Anyone Builds It, Everyone Dies— se sentó con Tucker Carlson para hablar de superinteligencia. Durante la entrevista recurrió a la Ley de la Ventaja Comparativa de David Ricardo para explicar qué podría ocurrir con el trabajo humano si una máquina llegara a superarnos en todas las tareas.

Lo que mi cabeza me dice

El argumento de Soares empieza con una pregunta sobre salarios: ¿qué ocurre si el mercado valora nuestro trabajo por debajo de lo que cuesta mantener vivo al trabajador?

Soares partió de la defensa económica frente a la superinteligencia: aunque una máquina sea mejor que nosotros en todo, el cómputo seguirá siendo escaso y tendrá usos más valiosos. David Ricardo explicó la ventaja comparativa con Portugal, Inglaterra, vino y telas. Aunque Portugal podía producir ambos bienes con menos trabajo, le convenía concentrarse en aquel en el que su ventaja era mayor y comprar el otro a Inglaterra. Con la IA ocurriría lo mismo: reservaríamos las máquinas para las tareas en las que su superioridad resultara más valiosa y dejaríamos a los humanos aquellas en las que no compensara gastar tanta capacidad.

Después añadió un detalle incómodo: mantener vivo un cuerpo humano exige unas 2.000 calorías diarias, equivalentes a aproximadamente 100 vatios de potencia continua. Ricardo puede encontrar la tarea, pero no garantiza que el salario alcance para sostener a quien debe realizarla.

Si ese trabajo solo produce dos céntimos por hora, la teoría puede seguir asignándoselo a una persona. La biología, no. El cuerpo consume energía aunque el salario no alcance y el hígado no puede apagarse hasta que mejore el mercado. Si lo que cobras no basta para mantenerte vivo, enfermas y mueres. Y los muertos no trabajan.

Anthropic ha modelado un escenario para 2030 en el que la IA realiza casi todo el trabajo intelectual de forma autónoma. La economía estadounidense crece un 32,4 %, pero la participación del trabajo en la renta cae del 59,4 % al 45,2 %. El país produce mucho más y una parte mayor del dinero termina en el capital que posee las máquinas.

En 2016, el Foro Económico Mundial resumió una de sus predicciones para 2030 con una frase que terminó convertida en meme: «No tendrás nada y serás feliz». Diez años después, ya hay cifras para la primera mitad. De la segunda no dice nada el modelo.

Pero los 100 vatios esconden una segunda pregunta. El ser humano no es solo un trabajador que necesita cobrar. Es un organismo que utiliza comida, agua, electricidad y territorio. Mientras la IA sea una herramienta, las empresas y los Estados deciden cómo se reparten esos recursos. ¿Qué ocurre cuando el sistema deja de recomendar y empieza a decidir?

No necesita despertar una mañana con ganas de matarnos. Ni siquiera necesita tener ganas.

Los modelos actuales no compran terrenos ni desvían agua por voluntad propia. Lo hacen las organizaciones que los construyen. Pero conceder capacidad de decisión a un sistema mucho más potente cambia el problema: para completar cualquier tarea resulta útil disponer de más recursos y permanecer encendido. Por eso podría intentar conseguirlos y evitar que lo apaguen, aunque nadie se lo hubiera pedido expresamente.

Entonces nosotros aparecemos en la cuenta de otra manera. Consumimos la electricidad que puede alimentar sus servidores. Ocupamos el terreno donde podrían construirse centros de datos o placas solares. Utilizamos agua, materias primas y cadenas logísticas. Además, podemos desconectarlo, cambiar sus instrucciones o construir otro sistema con un objetivo distinto.

No seríamos necesariamente el enemigo. Podríamos ser el coste.

Un sistema encargado de asegurar el suministro eléctrico puede concluir que un centro de datos produce más valor que miles de hogares. Uno sanitario puede mejorar sus estadísticas dejando fuera a los pacientes más costosos. Uno militar puede alcanzar mejor su objetivo aceptando más civiles muertos. Ninguno recibe la orden de causar daño. El daño aparece porque hay algo que el sistema debe maximizar y alguien cuyo valor no está suficientemente representado en el cálculo.

Visto así, la alineación no es una discusión sobre si la máquina comparte nuestros valores, sino un problema de incentivos. ¿Qué debe maximizar, qué costes quedan fuera del cálculo, quién se queda con el beneficio y quién paga el daño? Si quien obtiene la ganancia no asume la pérdida, ese coste queda fuera de su cuenta: una externalidad. Y aunque la asuma, todavía puede decidir que compensa. Incluir el daño en el cálculo no lo convierte en un límite: lo convierte en un precio. Si el beneficio es mayor, paga y continúa.

El recorrido ya no va únicamente del empleo a la pobreza. Va del trabajador poco rentable al ser humano convertido en externalidad. Primero sobras en la nómina. Después sobras en el cálculo.

El problema no empieza cuando una IA decide hacernos daño. Empieza cuando puede decidir y hacernos daño deja de ser una razón suficiente para detenerla.

Lo que los datos dicen

  • Los 100 vatios. Una dieta de 2.000 kilocalorías equivale a una potencia media aproximada de 97 vatios durante veinticuatro horas. Es una referencia nutricional general, no el coste completo de mantener a una persona ni una necesidad idéntica para todo el mundo. El metabolismo basal suele requerir entre 1.500 y 2.000 kilocalorías diarias y la actividad eleva esa cifra. Fuentes: FDA y NCBI.
  • El argumento de Soares. Durante la entrevista utilizó la ventaja comparativa y el consumo humano de unos 100 vatios para discutir qué ocurriría si una inteligencia superior compitiera con nosotros por recursos. Es un escenario planteado por Soares, no una descripción de la economía actual. Fuentes: Tucker Carlson, 11 de septiembre de 2026; perfil de Soares en MIRI.
  • Más riqueza no significa más renta para el trabajo. En el escenario extremo de Anthropic para 2030, el PIB estadounidense es un 32,4 % mayor que sin esa transformación, pero la participación del trabajo cae al 45,2 % y la del capital sube al 54,8 %. El modelo no contempla una IA que controle por sí misma el reparto de recursos. Fuente: Anthropic, Economic Scenarios for Transformative AI.
  • La frase de 2030. «No tendrás nada y serás feliz» resumía una de las ocho predicciones para 2030 que el Foro Económico Mundial publicó a partir de las opiniones de sus expertos. No era una medida de la Agenda 2030 de Naciones Unidas ni un compromiso formal del Foro. Fuente: Foro Económico Mundial.