La IA remodelará el orden económico： El razonamiento detrás de la propuesta de g

Cuando el valor del trabajo se diluye por algoritmos, ¿a quién debemos gravar?

La lógica fiscal del sistema tributario actual está a punto de volverse obsoleta. Los documentos de política de OpenAI y las iniciativas públicas de Vinod Khosla apuntan conjuntamente a una crisis inminente: cuando los sistemas de IA automaticen hasta el 80% de las tareas laborales existentes en los próximos cinco a diez años, los ingresos por impuestos sobre la renta salarial y las contribuciones a la seguridad social, de los que dependen los gobiernos, se reducirán drásticamente. Esto no es una trama de ciencia ficción lejana, sino una realidad que se acelera. La base impositiva debe pasar del “trabajo humano” a la “apreciación del capital” y a las “ganancias impulsadas por la IA de las empresas”, de lo contrario, la red de seguridad social colapsará en la era de mayor productividad.

El núcleo de este debate radica en redefinir la atribución de la “creación de valor”. En la era industrial, la creación de valor estaba estrechamente vinculada a las horas de trabajo; en la era de la información, se vinculó a la propiedad intelectual y los efectos de red; y en la era de la IA, la creación de valor estará cada vez más vinculada a la eficiencia de los modelos algorítmicos, la escala de datos y el capital computacional. Cuando un modelo de IA valorado en miles de millones de dólares puede realizar las tareas de millones de trabajadores del conocimiento, ¿cómo pueden los impuestos sobre la renta de estos últimos sostener los gastos nacionales en salud, pensiones y educación? Esto nos obliga a pensar en un nuevo marco para gravar el “capital intangible” y el “excedente de automatización”.

Ganancias de capital vs. Ingresos laborales: El gran giro de siglo en la equidad fiscal

Lo disruptivo de la propuesta de Khosla es que desafía directamente el consenso fiscal global de los últimos cincuenta años de que “las tasas del impuesto a las ganancias de capital son más bajas que las del impuesto sobre la renta laboral”. La lógica detrás de este consenso era fomentar la inversión y la asunción de riesgos, pero en la era de la IA, esta lógica presenta una fisura fundamental.

Como se ve claramente en la tabla anterior, el diseño del sistema fiscal debe evolucionar en sincronía con la fuente de creación de valor. La advertencia implícita en el informe de OpenAI es: si continuamos gravando el “trabajo” que pronto será reemplazado por la automatización, mientras mantenemos tasas bajas para las “ganancias de capital” que aumentan drásticamente debido a la automatización, no solo conducirá a un precipicio fiscal, sino que también desencadenará conflictos sociales difíciles de manejar. Su propuesta es realizar un “aterrizaje forzoso del sistema fiscal”, estableciendo activamente un nuevo sistema de ingresos centrado en el capital antes de que los ingresos por impuestos laborales caigan en picado.

La escala de este cambio es comparable a la reforma fiscal de la Era Progresista a principios del siglo pasado o al New Deal de Roosevelt. Pero esta vez, la fuerza impulsora no es la guerra o la Gran Depresión, sino un cambio silencioso en el paradigma de la productividad.

mindmap
  root(Transición del paradigma fiscal impulsada por la IA)
    (Motivación fiscal)
      (Contracción de la base del impuesto sobre la renta laboral)
        Automatización salarial<br>Gig economy en plataformas
      (Crisis de financiación de la red de seguridad social)
        Crecimiento rígido del gasto en bienestar social
    (Motivación económica)
      (Corregir la distorsión en la distribución del valor)
        Caída de la participación laboral<br>Aumento de la participación del capital
      (Guiar la dirección de la innovación)
        Fomentar el desarrollo de IA centrado en las personas
    (Motivación social)
      (Aliviar los dolores de la transición)
        Impacto en el empleo de la clase media
      (Mantener la estabilidad política)
        Evitar la inestabilidad por desempleo tecnológico
    (Motivación técnica)
      (Viabilidad de la tecnología fiscal)
        Rastreo de flujos de capital con blockchain<br>Auditoría de ganancias corporativas con IA

El plan de OpenAI: ¿Un giro estratégico de empresa tecnológica a think tank de políticas?

La publicación por parte de OpenAI de un documento de política de 13 páginas marca un punto de inflexión crucial: las principales empresas de IA ya no se contentan con definir los límites tecnológicos, sino que comienzan a definir activamente el marco socioeconómico en el que se sitúa la tecnología. Este documento, titulado “Política industrial para la era inteligente: Una visión centrada en las personas”, es más una “propuesta de actualización del sistema operativo social” que un mero manifiesto. Cuando una empresa valorada en más de cien mil millones de dólares, cuyos productos remodelarán innumerables industrias, comienza a discutir el sistema fiscal y la red de seguridad social, debemos darnos cuenta de que el alcance de la influencia de los gigantes tecnológicos se ha expandido al ámbito de la gobernanza.

Esta expansión tiene su lógica interna. La velocidad de adopción y el poder disruptivo de la IA superan con creces el ciclo de respuesta de la burocracia gubernamental. En lugar de esperar pasivamente una regulación que podría ser inexacta o incluso obstaculizar la innovación, es mejor proponer activamente un plan sistemático para guiar la dirección del debate político. Esta es una forma avanzada de gestión de riesgos y configuración del entorno. Para OpenAI, un mundo de caos económico e inestabilidad social causado por la IA sería devastador para sus perspectivas comerciales a largo plazo. Por lo tanto, asegurar que el desarrollo de la IA esté integrado en una estructura socioeconómica robusta está en su interés fundamental.

¿El “impuesto a los robots” es miedo tecnológico o una necesidad fiscal?

El “impuesto al trabajo automatizado” (comúnmente llamado impuesto a los robots) mencionado en el documento de OpenAI es el que más fácilmente genera malentendidos. No se trata de gravar directamente los brazos robóticos en las fábricas, sino de aplicar un impuesto al “excedente de productividad” o al “ahorro en costos laborales” generado por las empresas debido a la adopción de la automatización por IA. Su idea central es: cuando la IA reemplaza el trabajo humano, los salarios y beneficios que originalmente se pagarían a los empleados se transforman en ganancias corporativas, y la sociedad tiene derecho a recuperar parte de ese valor a través de impuestos, para financiar la transición de la fuerza laboral afectada y el bienestar universal.

El diseño de tal sistema fiscal es extremadamente desafiante, pero no carece de precedentes. Podemos referirnos al debate internacional y la experiencia práctica del impuesto a los servicios digitales (DST).

La UE ya está explorando conceptos similares, como mecanismos para compensar las contribuciones reducidas a la seguridad social por parte de las empresas debido a la automatización. Según un informe de políticas del Instituto Bruegel, un impuesto a la automatización bien diseñado puede aliviar la presión de la transición, pero debe estar dirigido con precisión para evitar sofocar los incentivos para mejorar la productividad.

La propuesta de OpenAI puede verse como un impulso de este debate desde los círculos académicos y políticos directamente a la vista de la industria y el público. Esto obliga a todos los desarrolladores de IA y empresas aplicadoras a enfrentar una pregunta: ¿qué proporción del enorme valor económico creado por su tecnología debería y podría redistribuirse para mantener la estabilidad social?

¿Quiénes ganan y quiénes pierden? Análisis del impacto industrial de la propuesta de reforma fiscal de los gigantes tecnológicos

Si esta hoja de ruta de reforma fiscal se considera seriamente, desencadenará una serie de reacciones en cadena dentro y fuera de la industria tecnológica. No solo se trata de la transferencia de la carga fiscal, sino también de la remodelación de las estrategias corporativas, la dirección de las inversiones y el panorama competitivo.

En primer lugar, el impacto más directo será en el capital de riesgo y el ecosistema de startups. Khosla, como legendario capitalista de riesgo, al proponer eliminar las tasas preferenciales del impuesto a las ganancias de capital, parece ir en contra de sus propios intereses, pero en realidad refleja una ansiedad profunda de la industria. Cuando la IA exacerba la desigualdad hasta el borde del colapso social, todos los valores de los activos se reducirán a cero. En lugar de eso, es mejor apoyar activamente un sistema fiscal que pueda mantener la estabilidad social para proteger el valor del capital a largo plazo. Esto podría presagiar un cambio estratégico en el capital de Silicon Valley: de buscar la acumulación extrema de riqueza personal a apoyar un marco de “capitalismo sostenible” para asegurar que los frutos de la revolución tecnológica no sean destruidos por su propia retroalimentación social.

En segundo lugar, las decisiones de inversión en IA de las empresas adquirirán una nueva dimensión. En el marco potencial del “impuesto a los robots”, las empresas que implementen automatización no solo tendrán que calcular el retorno de la inversión (ROI), sino también el “retorno social después de impuestos”. Esto podría dar lugar a nuevos modelos de negocio, como:

1. Soluciones prioritarias de colaboración humano-máquina: Diseñar sistemas de IA que retengan y mejoren el papel humano, para evitar o reducir la carga del impuesto a la automatización.
2. Contratos de participación en las ganancias: Los proveedores de soluciones de IA y los clientes firman acuerdos para destinar parte de los ingresos por ganancias de productividad a la recapacitación de empleados, y así obtener beneficios fiscales.
3. Bonos de impacto social: Emitir productos financieros vinculados a los resultados de la transición laboral, atrayendo capital que busca “inversión de impacto”.

timeline
title Cronología de la agenda fiscal de IA y la respuesta industrial
    section 2026-2027 Período de propuestas y debate
        Líderes tecnológicos presentan el marco : Discusión en círculos públicos y políticos
        Se forman coaliciones industriales con posturas : Comienzan el cabildeo y el modelado de impactos
    section 2028-2029 Período de pilotos y legislación
        Pilotos locales o en industrias específicas : Ej. impuesto a la automatización en almacenes logísticos
        Comienza la coordinación internacional : La OCDE incluye el tema en su agenda
    section 2030+ Período de implementación y ajuste
        Principales economías modifican leyes : Base impositiva se traslada gradualmente
        Maduran nuevos modelos de negocio : Auge de la inversión de impacto social

Finalmente, esto remodelará la relación entre los gigantes tecnológicos y los estados. En la última década, las empresas tecnológicas y los gobiernos han luchado principalmente en áreas como la privacidad de datos, el antimonopolio y la moderación de contenido. En la próxima década, el campo de batalla central se trasladará a la captura y distribución del valor. Los gobiernos exigirán más activamente una mayor parte del valor económico creado por la tecnología para cumplir su contrato social. Esto no es solo un problema de impuestos, sino una cuestión fundamental de economía política: en la era de la IA, ¿quién posee los medios de producción? ¿Quién tiene derecho a distribuir su producto?

Según las proyecciones del McKinsey Global Institute, para 2030, la IA podría contribuir con 13 billones de dólares adicionales a la producción económica global anual. La forma en que se distribuya esta enorme riqueza determinará la apariencia de la sociedad futura. La propuesta de OpenAI y Khosla es precisamente un intento de construir canales para guiar su flujo antes de que llegue la avalancha de riqueza.

La lección para Taiwán: Encontrar un equilibrio entre el sistema fiscal y la industria en la ola de la IA

Para una economía orientada a la fabricación tecnológica y las exportaciones como Taiwán, este debate fiscal que tiene lugar en Estados Unidos tiene un valor de referencia extremadamente alto. Taiwán también enfrenta múltiples presiones: envejecimiento de la población, estancamiento del crecimiento salarial y automatización industrial. Nuestros ingresos fiscales dependen en gran medida del impuesto sobre la renta integral y el impuesto al valor agregado, y los ingresos salariales representan más del 30% de los ingresos fiscales. Cuando la IA comience a afectar profundamente el control de calidad en la manufactura, el diseño de I+D, y el servicio al cliente, la administración y el análisis en el sector servicios, la fragilidad del sistema fiscal actual se hará evidente gradualmente.

Taiwán necesita iniciar un debate prospectivo sobre un sandbox fiscal, que podría incluir:

1. Estudiar la integración del sistema de impuestos a las ganancias de capital: Revisar la racionalidad a largo plazo en la era de la IA de políticas actuales como la exención del impuesto a las ganancias por transacciones de valores y los incentivos para la repatriación de capitales del extranjero. ¿Debería establecerse gradualmente un sistema de imposición a las ganancias de capital más unificado y transparente?
2. Explorar la base impositiva de la economía digital: Para las plataformas de IA multinacionales y servicios en la nube que generan importantes ingresos en Taiwán pero trasladan sus ganancias al extranjero, ¿cómo garantizar la equidad fiscal a través de un impuesto a los servicios digitales o reglas de distribución de ganancias?
3. Vincular la formación profesional con los incentivos fiscales: Tomando como referencia la experiencia de la “Industria 4.0” de Alemania, ofrecer a las empresas deducciones fiscales proporcionalmente más altas o depreciación acelerada por los gastos en la mejora de habilidades de IA de los empleados, utilizando herramientas fiscales directamente para aliviar el impacto de la transición.

Lo más importante es que Taiwán posee una industria de fabricación de hardware y semiconductores de clase mundial, que es la capa de infraestructura de la economía de la IA. Nuestra estrategia no debería ser solo reaccionar pasivamente a los cambios en los ingresos fiscales, sino definir activamente un papel clave en la cadena de valor de la IA. Por ejemplo, ¿podemos desarrollar nuevos modelos de imposición y obtención de ganancias a partir de patentes y propiedad intelectual relacionadas con el rendimiento de la IA en la fabricación de chips? ¿Podemos aprovechar la ventaja de los datos de fabricación para construir modelos de IA industrial con valor fiscal?

Los informes industriales del Instituto de Investigación Económica de Taiwán han señalado en múltiples ocasiones que la transformación digital y la transformación hacia cero emisiones netas serán las dos fuerzas principales que impulsen la reforma fiscal en la próxima década. Ahora, debemos agregar explícitamente la “transformación por IA” a esta lista y comenzar a realizar simulaciones de políticas sólidas y diálogos sociales.

Lecturas adicionales

1. Informe de políticas del Instituto Bruegel