La lotería del siglo no existe: la IA no repartirá el mundo por sorteo, sino por examen

LA PREGUNTA DEL SIGLO. Durante los últimos cincuenta años el mundo convergió: los países pobres crecieron, de media, más rápido que los ricos y la brecha se estrechó. El Programa de la ONU para el Desarrollo (PNUD) advierte ahora de que la IA puede romper esa tendencia e inaugurar «una nueva gran divergencia». El Banco Mundial sostiene justo lo contrario: su informe estrella de 2026 describe la IA como «un salvavidas» que los países en desarrollo «deben agarrar antes de que se escape». Dos instituciones serias, dos veredictos opuestos sobre la misma tecnología. Nuestra tesis: las dos tienen razón, porque miden cosas distintas. La IA diverge en el capital —quién posee los centros de datos y cobra las rentas— y puede converger en el acceso —quién usa la inteligencia, que ya se alquila por céntimos—. El resultado final no es una lotería que te toca o no te toca. Es un examen: lo aprueban los países que pongan electricidad, conectividad y formación; lo suspenden los que esperen a ver.

EL CASO DE LA CONVERGENCIA. El argumento optimista tiene una lógica económica simple: la IA abarata la experticia justo donde más escasea. El mejor dato lo dio un estudio del NBER firmado por Erik Brynjolfsson (Stanford) con más de 5.000 teleoperadores, la mayoría en Filipinas: un asistente de IA subió la productividad media un 14 %, pero un 34 % entre los novatos, y apenas nada entre los veteranos. Con IA, un agente con dos meses de experiencia rendía como uno de seis meses sin ella. Es decir: la IA iguala hacia arriba, y eso, trasladado a países, favorece a quien parte de menos. En sanidad el efecto potencial es mayor: la OMS proyecta un déficit de casi 6 millones de sanitarios en África para 2030, y en Kenia un médico puede atender a más de 10.000 pacientes. Experiencias como Babyl en Ruanda llegaron a ofrecer consulta digital a más del 30 % de los adultos —aunque su matriz, Babylon Health, quebró en 2023: la tecnología llegó antes que el modelo de negocio—. El precedente que anima a los optimistas es M-Pesa, el dinero móvil keniano: más de 70 millones de usuarios accedieron a servicios financieros saltándose los bancos que nunca llegaron. Y el Banco Mundial pone cifra a la esperanza: la IA podría permitir lograr en una década avances que costaron un siglo, y solo el 4,5 % de los empleos de los países de renta baja y media está en riesgo de automatización, frente al 14,2 % en los ricos. Hasta Dani Rodrik, el economista que documentó la «desindustrialización prematura», ve en los servicios potenciados por IA una posible escalera nueva.

EL CASO DE LA DIVERGENCIA. El argumento pesimista también tiene datos sólidos, y empiezan por el FMI: el 40 % del empleo mundial está expuesto a la IA —60 % en las economías avanzadas, 40 % en las emergentes, 26 % en las de renta baja—, pero la paradoja es que los países ricos, aun más expuestos, están mejor preparados para capturar las ganancias, y el propio FMI avisa de que la brecha entre países puede ensancharse. El segundo pilar es el cómputo, la capacidad de cálculo que hace falta para entrenar y servir modelos. Según Epoch AI, que cataloga más de 500 superordenadores de IA, EE.UU. concentra en torno al 75 % del rendimiento mundial de estos clústeres y China un 15 %; todo el resto del planeta se reparte el 10 % restante. África, con cerca del 19 % de la población mundial, aloja alrededor del 0,6 % de la capacidad global de centros de datos. El tercer pilar es el poder: la UNCTAD calcula que la IA será un mercado de 4,8 billones de dólares en 2033 —el tamaño de la economía alemana—, que 100 empresas, casi todas de EE.UU. y China, concentran el 40 % de la inversión privada en I+D, y que 118 países, casi todos del Sur global, están ausentes de las mesas donde se gobierna la IA. Y el uso ya diverge: según un informe de Microsoft de 2026, el 27,5 % de los adultos de países desarrollados usó IA generativa en el primer trimestre, frente al 15,4 % en los países en desarrollo; la brecha creció 1,5 puntos en nueve meses.

LA ESCALERA SERRADA. Aquí está, para nosotros, el riesgo más concreto y menos discutido. La ruta clásica del desarrollo era vender mano de obra barata al mundo —textil, manufactura, atención telefónica— y subir por esa escalera hacia la clase media. La IA y la robótica automatizan precisamente ese primer peldaño. Bangladés es el aviso: sus exportaciones de ropa pasaron de 12.500 a casi 40.000 millones de dólares en una década, pero el sector perdió 1,4 millones de empleos entre 2013 y 2023; un estudio local cifra en un 30,6 % la caída de plantilla en los procesos automatizados, y el 90 % del golpe lo absorbieron mujeres. Más producción, menos trabajadores: la escalera sigue ahí, pero con los peldaños de abajo serrados. Filipinas, capital mundial del «call center», es el segundo frente: de momento la realidad desmiente el pánico —el sector sumó 60.000 empleos en 2025, hasta 1,68 millones, un 4 % más—, pero la consultora Avasant estima que la IA puede eliminar hasta 300.000 puestos en cinco años, contra unos 100.000 nuevos en entrenamiento de algoritmos y curación de datos. Ya en 2016 la OIT advirtió de que algunos países asiáticos podrían perder más del 80 % de su empleo textil por la automatización. La trampa no es que la IA destruya de golpe el empleo del país pobre: es que inutiliza la ruta que otros usaron para dejar de serlo.

NUESTRA LECTURA. Tres ideas ordenan este debate. Primera: no hay que confundir producir IA con usarla. Los clústeres de frontera —los centros de datos capaces de entrenar los mejores modelos— seguirán en manos de muy pocos países, igual que la fabricación de móviles se concentró en Asia. Pero Kenia no fabricó un solo teléfono y aun así obtuvo M-Pesa: el valor también se captura usando. Segunda: la asimetría real es rentas contra salarios. Las rentas del capital de la IA fluirán a los accionistas de EE.UU. y China; los salarios, en cambio, pueden subir en cualquier país donde la IA haga más productivos a médicos, profesores o funcionarios. Aquí los modelos de pesos abiertos —aquellos que se pueden descargar y ejecutar en servidores propios, como GLM, Qwen o DeepSeek— son la mejor noticia para el Sur global: bajan el precio de entrada y dan soberanía sin necesidad de un clúster de frontera. Tercera: los cuellos de botella reales son aburridos. No es el modelo, es el enchufe: según la Agencia Internacional de la Energía, unos 600 millones de africanos siguen sin electricidad, y menos de un tercio de los países en desarrollo tiene siquiera una estrategia nacional de IA, según la UNCTAD. Por eso rechazamos la metáfora de la lotería: la divergencia es el camino por defecto, sí, pero no es un destino. Es lo que pasa si no te presentas al examen.

LAS IMPLICACIONES. Para los países en desarrollo, la receta del Banco Mundial nos parece correcta y urgente: adoptar ya las herramientas existentes, adaptarlas al idioma y los datos locales, y solo después aspirar a crear las propias; e invertir en lo básico —electricidad, conectividad, formación— como quien invirtió en alfabetización. También conviene negociar en bloque: iniciativas como «OpenAI for Countries» o el Stargate de Abu Dabi (200 MW previstos para 2026) ofrecen infraestructura a cambio de dependencia, y un país pequeño negocia mejor acompañado; quien controla la fontanería captura la renta. Para los países ricos, cerrar la brecha es interés propio: un mundo donde la IA solo enriquece a veinte países es un mundo más inestable y con menos clientes. Y para el largo plazo, nuestra línea editorial no cambia: a corto, los problemas son reales —rentas concentradas, escaleras serradas, una ventana que se cierra—; a largo, esta es la primera tecnología de propósito general cuya copia marginal cuesta casi cero. La primera revolución industrial creó la gran divergencia porque las máquinas no viajaban. La inteligencia artificial viaja por fibra óptica. Que llegue a todos no lo decidirá la suerte, sino los deberes que cada país haga esta década.