Escriben Era Dabia Norris y Ruus de Mooij – La transición hacia la IA requerirá redes de seguridad social más sólidas, inversión en educación y sistemas tributarios que apoyen a los trabajadores humanos y mitiguen la desigualdad

Las nuevas tecnologías de IA generativa tienen un inmenso potencial para impulsar la productividad y mejorar la prestación de servicios públicos, pero la velocidad y la escala de la transformación también plantean inquietudes sobre la pérdida de empleos y una mayor desigualdad. Dada la incertidumbre sobre el futuro de la IA, los gobiernos deberían adoptar un enfoque ágil que los prepare para escenarios altamente disruptivos.

Un nuevo documento del FMI sostiene que la política fiscal tiene un papel importante que desempeñar en el apoyo a una distribución más equitativa de las ganancias y las oportunidades derivadas de la IA generativa. Pero esto requerirá mejoras significativas en los sistemas de protección social e impuestos en todo el mundo.

¿Cómo se deben renovar las políticas de protección social ante los cambios tecnológicos disruptivos derivados de la IA? Si bien la IA podría eventualmente impulsar el empleo y los salarios generales, podría dejar a grandes sectores de la fuerza laboral sin trabajo durante períodos prolongados, lo que haría que la transición fuera dolorosa.

Las lecciones de las olas de automatización anteriores y los modelos del FMI sugieren que un seguro de desempleo más generoso podría amortiguar el impacto negativo de la IA en los trabajadores, permitiendo que los trabajadores desplazados encuentren empleos que se ajusten mejor a sus habilidades. La mayoría de los países tienen un margen considerable para ampliar la cobertura y la generosidad del seguro de desempleo, mejorar la portabilidad de los derechos y considerar formas de seguro salarial.

Al mismo tiempo, la capacitación sectorial, los programas de aprendizaje y de perfeccionamiento y reciclaje profesional podrían desempeñar un papel más importante en la preparación de los trabajadores para los empleos de la era de la IA. Se necesitarán programas integrales de asistencia social para los trabajadores que afronten el desempleo de largo plazo o una menor demanda laboral local debido a la automatización o el cierre de industrias.

Sin duda, habrá diferencias importantes en el modo en que la IA impacta en las economías de mercados emergentes y en desarrollo, y, por lo tanto, en la forma en que las autoridades en esos países deberían responder. Si bien los trabajadores de esos países están menos expuestos a la IA, también están menos protegidos por los programas formales de protección social, como el seguro de desempleo, debido a que sus economías tienen sectores informales más grandes. Las estrategias innovadoras que aprovechen las tecnologías digitales pueden facilitar una cobertura ampliada de los programas de asistencia social en esos países.

¿Se debe gravar la IA para mitigar las perturbaciones del mercado laboral y pagar por sus efectos sobre los trabajadores? Frente a preocupaciones similares, algunos han recomendado un impuesto a los robots para disuadir a las empresas de desplazar a los trabajadores con robots.

Sin embargo, no es aconsejable un impuesto a la IA. Su chatbot o copiloto de IA no podría pagar un impuesto así; sólo las personas pueden hacerlo. Un impuesto específico a la IA podría, en cambio, reducir la velocidad de la inversión y la innovación, sofocando las ganancias de productividad. También sería difícil de poner en práctica y, si no está bien dirigido, haría más daño que bien.

Entonces, ¿qué se puede hacer para reequilibrar la política fiscal en la era de la IA? En las últimas décadas, algunos países avanzados han aumentado las exenciones impositivas corporativas sobre software y hardware informático en un esfuerzo por impulsar la innovación. Sin embargo, estos incentivos también tienden a alentar a las empresas a reemplazar a los trabajadores mediante la automatización. Los sistemas impositivos corporativos que favorecen ineficientemente el rápido desplazamiento de empleos humanos deberían reconsiderarse, dado el riesgo de que puedan magnificar los efectos de la IA.

Muchos países en desarrollo y con mercados emergentes tienden a tener sistemas de impuestos corporativos que desalientan la automatización, lo que puede ser distorsionante a su manera, impidiendo las inversiones que permitirían a esos países ponerse al día en la nueva economía global de IA.

¿Cómo deberían los gobiernos diseñar una tributación redistributiva para compensar la creciente desigualdad causada por la IA? La IA generativa, como otros tipos de innovación, puede conducir a una mayor desigualdad de ingresos y concentración de la riqueza. Por lo tanto, los impuestos sobre las rentas del capital deberían fortalecerse para proteger la base impositiva contra una mayor disminución de la participación del trabajo en las rentas y para compensar la creciente desigualdad de la riqueza. Esto es crucial, ya que una mayor inversión en educación y gasto social para ampliar los beneficios de la IA requerirá más ingresos públicos.

Desde la década de 1980, la carga impositiva sobre las rentas del capital ha disminuido de manera constante en las economías avanzadas, mientras que la carga sobre las rentas del trabajo ha aumentado.

Para revertir esta tendencia, podría ser útil reforzar los impuestos a las ganancias corporativas. El impuesto mínimo global acordado por más de 140 países, que establece una tasa impositiva efectiva mínima del 15% para las empresas multinacionales, es un paso en la dirección correcta. Otras medidas podrían incluir un impuesto complementario sobre las ganancias excedentes, impuestos más fuertes sobre las ganancias de capital y una mejor aplicación de la ley.

Los últimos avances en IA representan el fruto de años de inversión en investigación fundamental, incluso a través de programas financiados con fondos públicos. De manera similar, las decisiones que tomen ahora los responsables de las políticas darán forma a la evolución de la IA en las próximas décadas. La prioridad debería ser asegurar que las aplicaciones beneficien ampliamente a la sociedad, aprovechando la IA para mejorar los resultados en áreas como la educación, la salud y los servicios gubernamentales. Y dado el alcance global de esta nueva y poderosa tecnología, será más importante que nunca que los países trabajen juntos.

Era Dabla-Norris, es Directora Adjunta del Departamento de Asuntos Fiscales del FMI, donde dirige el trabajo sobre el informe insignia del FMI, el Monitor Fiscal.

Ruud de Mooij, es Subdirector del Departamento de Asuntos Fiscales del FMI, donde anteriormente dirigió la División de Política Tributaria.

Fernanda Brollo, Daniel García-Macia, Tibor Hanappi, Li Liu y Anh Dinh Minh Nguyen contribuyeron a la nota de discusión del personal en la que se basa este texto.

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