Bloomberg Línea — Un informe de Citrini Research no pasó inadvertido en Wall Street. Su publicación coincidió con un aumento de la volatilidad y reavivó el debate sobre si la inteligencia artificial, en lugar de impulsar un nuevo ciclo expansivo, puede desencadenar una contracción estructural en la economía de consumo.
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El documento no formula una predicción cerrada ni fija un calendario, pero sí articula un escenario en el que el éxito de la automatización erosiona el ingreso laboral que sostiene el crédito, el gasto y la recaudación fiscal.
Esa hipótesis bastó para tensionar al mercado durante el lunes después de que el año pasado hubiera internalizado a la IA como motor exclusivo de crecimiento.
Desde sus primeras líneas, los autores delimitan el enfoque conceptual. No se trata de una advertencia apocalíptica ni de una negación del progreso tecnológico. La hipótesis parte de una premisa incómoda: el éxito de la inteligencia artificial puede tener efectos contractivos sobre la economía basada en ingresos laborales.
“Lo que sigue es un escenario, no una predicción. Esto no es pornografía bajista ni fan fiction apocalíptico sobre IA. La única intención de esta pieza es modelar un escenario que ha sido relativamente poco explorado”, plantea el texto.
La advertencia no se centra en una burbuja especulativa tradicional, sino en la posibilidad de que la abundancia de inteligencia artificial erosione el ingreso humano que sostiene el consumo, el crédito y la recaudación fiscal. El texto desarrolla esa secuencia paso a paso.
El mecanismo económico detrás de la crisis de inteligencia
El núcleo del informe describe una dinámica hipotética que comienza en 2026 con el salto en las capacidades de herramientas de programación agentica. Las empresas descubren que pueden replicar productos de software en semanas y renegociar contratos. El ajuste inicial se refleja en márgenes más altos y utilidades crecientes, lo que impulsa las bolsas a máximos históricos.
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Sin embargo, el propio documento introduce la fractura entre productividad y demanda agregada. En palabras de Citrini Research, “en todos los sentidos la IA estaba superando las expectativas, y el mercado era IA. El único problema…la economía no lo era”.
El crecimiento nominal del PIB y la expansión de utilidades no se traducen en poder adquisitivo para los trabajadores desplazados.
El informe formula el problema en términos de circulación monetaria cuando señala que “la velocidad del dinero se estancó”. La inteligencia artificial reemplaza costos laborales, pero las máquinas no consumen bienes ni servicios. Esa ruptura afecta a una economía donde el consumo representa cerca del 70% del PIB.
La espiral se describe como un circuito de retroalimentación sin freno natural. Las empresas reducen nóminas, canalizan el ahorro hacia mayor capacidad de IA, y esa mayor capacidad permite nuevos recortes. El documento sintetiza esa lógica como “un bucle de retroalimentación sin freno natural”.
En esa secuencia, el mercado laboral white-collar, que concentra cerca del 50% del empleo y una proporción mayor del gasto discrecional, pierde capacidad de ingreso. El informe cuantifica el impacto potencial sobre el consumo al recordar que el 10% superior de ingresos concentra más del 50% del gasto total en Estados Unidos. La contracción de este segmento afecta desproporcionadamente al crédito hipotecario y al consumo durable.
El riesgo deja de ser sectorial cuando la disrupción se traslada desde el software hacia los modelos de intermediación. La eliminación de fricciones en comercio electrónico, pagos y servicios financieros presiona márgenes construidos sobre comisiones y hábitos de consumo. El informe apunta a la reducción del ingreso por intercambio en pagos y a la compresión de comisiones inmobiliarias como ejemplos de esa erosión estructural.
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El mercado bursátil y el efecto de la la divergencia
El escenario hipotético descrito no parte de un desplome inmediato, sino de una fase de euforia. En octubre de 2026, los índices alcanzan máximos, mientras la automatización ya comienza a desplazar empleo en sectores de servicios.
La inflexión llega cuando el desempleo imprime 10,2% con una sorpresa al alza de 0,3 puntos porcentuales y el mercado reacciona con una caída diaria de 2%. En ese momento, el S&P 500 acumula un retroceso de 38% desde los máximos de 2026. El ajuste deja de ser sectorial y pasa a reflejar un deterioro agregado.
El informe proyecta un escenario extremo en el que el ajuste podría profundizarse y precisa que “en ese escenario, esperaríamos que la caída actual en acciones finalmente pueda equipararse a la caída de 57% registrada durante la crisis financiera global de pico a valle. Esto llevaría al S&P 500 a alrededor de 3.500, niveles que no hemos visto desde el mes anterior al momento ChatGPT en noviembre de 2022”. La comparación no busca equiparar causas, sino magnitudes.
La divergencia sectorial constituye uno de los rasgos más relevantes. Mientras el consumo se debilita y el empleo white-collar se contrae, compañías vinculadas a semiconductores y centros de datos mantienen ingresos récord y niveles de utilización superiores al 95%. Los hyperscalers sostienen inversiones trimestrales de US$150.000 a US$200.000 millones en infraestructura.
La sustitución de nómina por cómputo impulsa resultados en esa cadena de valor aun cuando la demanda final pierde dinamismo.
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La renta fija incorpora antes el deterioro macro. El rendimiento del bono del Tesoro a diez años desciende desde 4,3% hasta 3,2% en pocos meses, lo que refleja expectativas de menor crecimiento y presión deflacionaria. La narrativa de que malas noticias macro beneficiarían a la renta variable deja de operar cuando el mercado internaliza que la causa no es cíclica.
Crédito privado, aseguradoras y la extensión sistémica
El informe describe cómo el deterioro trasciende el sector software y se extiende al crédito privado. Entre 2015 y 2026, el sector crece desde menos de US$1 billón hasta más de US$2,5 billones, con una porción relevante destinada a adquisiciones apalancadas de compañías de software bajo supuestos de crecimiento sostenido.
Cuando la automatización reduce ingresos recurrentes, las calificaciones se revisan y los defaults emergen. La percepción de capital permanente en vehículos cerrados mitiga la venta forzada inicial, pero el riesgo alcanza a aseguradoras que financian ese crédito mediante depósitos de anualidades. El ahorro de hogares queda expuesto a activos cuya calidad depende de flujos de ingresos que se erosionan.
La tensión se traslada al mercado hipotecario en regiones con alta concentración de empleo tecnológico. El informe ve posibles caídas de precios de dos dígitos en ciudades como San Francisco y repuntes en morosidad temprana en códigos postales dominados por trabajadores con calificaciones crediticias superiores a 780 puntos.
El riesgo no proviene de préstamos originados con criterios laxos, sino de un cambio posterior en expectativas de ingreso.
La controversia sobre marketplaces y fricción económica
Uno de los pasajes más discutidos del informe aborda el impacto sobre plataformas de entrega y marketplaces digitales. Citrini Research plantea que la reducción de barreras técnicas permite la proliferación de competidores y que agentes automatizados seleccionan la opción con menor comisión, lo que comprime márgenes.
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Esta visión ha sido cuestionada por Dan Hockenmaier, Chief Strategy Officer en Faire, quien sostiene que el valor de plataformas como DoorDash o Uber Eats no reside en la aplicación sino en la liquidez del mercado, la cobertura de restaurantes y la fiabilidad operativa. Según su planteamiento, el desafío no es técnico, sino estructural y las plataformas pueden restringir el acceso de agentes automatizados para preservar su modelo económico.
El informe, no obstante, enfatiza que los modelos de negocio basados en fricción enfrentan presión cuando la toma de decisiones se automatiza. La discusión no gira únicamente en torno a precio, sino a la capacidad de los agentes para optimizar múltiples variables de manera continua.
Más allá del debate puntual sobre marketplaces, el eje del documento se sitúa en la prima histórica asociada a la inteligencia humana. Citrini Research concluye que “estamos experimentando ahora el desmonte de esa prima”. El sistema financiero, construido bajo el supuesto de escasez de capital humano calificado, ajusta valoraciones cuando esa escasez disminuye.
El texto cierra con una advertencia dirigida a inversores que operan en 2026 y no en el hipotético 2028 del memorando. Todavía no se han activado todos los bucles de retroalimentación descritos. Sin embargo, la premisa central es que la aceleración de la inteligencia artificial puede estrechar la prima de ingresos laborales sobre la que se edifican consumo, crédito y recaudación.
El informe no anticipa un colapso inevitable, pero sí obliga a revisar supuestos. Si el ingreso estructural de los hogares cambia, también cambian los múltiplos de mercado, la calidad crediticia y la sostenibilidad fiscal. La tesis que alimentó el temor no fue que la IA fracase, sino que tenga éxito en un entorno institucional que no se adapte con la misma velocidad.
