Europa lleva treinta años descolgándose de Estados Unidos por productividad, no por otra cosa. La brecha de productividad horaria UE–EE. UU. ha pasado *del 5% en 1995 al 25% actual, y el 72% del diferencial de renta per cápita entre ambos bloques se explica solo por esa menor productividad. El contraste es brutal: desde 1995 la productividad estadounidense ha crecido cerca del 90%, frente a apenas el 30%* de la eurozona.

España agrava la media europea. Sigue un 7% por debajo de la media UE en PIB por hora trabajada (OCDE, Economic Surveys: Spain 2025), y la brecha de PIB per cápita con la eurozona se ha ensanchado del 5% al 17% en dos décadas, 14 de esos puntos por productividad (FEDEA). En palabras de Jaume Guardiola (Cercle d'Economia): "la productividad es el drama de este país, llevamos 20 años perdiendo productividad respecto a Europa". Ángel de la Fuente (FEDEA): "España ha estado perdiendo terreno durante 40 años con los países a los que quiere parecerse". Las voces técnicas españolas (Ferràs, Dorronsoro, Nausika) atribuyen el estancamiento a cinco factores: tamaño empresarial pequeño, composición sectorial de bajo valor añadido, I+D insuficiente, dependencia tecnológica y un modelo de crecimiento low cost.

Cuatrocientos cuarenta mil cuatrocientos. Esa es la cifra de jóvenes españoles menores de veinticinco años que terminaron marzo sin trabajo, según la última Encuesta de Población Activa. La tasa de paro juvenil escaló hasta el 24,5%, punto y medio más que tres meses antes: uno de cada cuatro. Y de los 2,7 millones de parados del país, uno de cada seis no llega a los veinticinco.

Es uno de los peores datos de primer empleo de la Unión Europea, y conviene tenerlo de telón de fondo para lo que viene, porque la gran pregunta de esta primavera —la que se hacen en San Francisco y en Bruselas— no es solo de ellos. Es, sobre todo, nuestra.

En 1983, el premio Nobel Wassily Leontief escribió una frase que entonces sonó a boutade y hoy quita el sueño en Silicon Valley: el papel del ser humano como factor de producción más importante, dijo, está destinado a reducirse igual que se redujo el del caballo —primero disminuido, luego eliminado— por la llegada de los tractores. Durante milenios el caballo fue insustituible.

Tiraba del arado, movía los carros, ganaba las guerras. Hasta que un día, en una sola generación, dejó de ser necesario. No le bajaron el sueldo: lo jubilaron. La pregunta que la IA pone sobre la mesa en 2026 no es si nos bajará el sueldo. Es si seremos el obrero del telar —desplazado a otra fábrica— o el caballo.

Hay dos noticias de esta primavera que, leídas seguidas, parecen contradecirse, y que sin embargo son la misma. La primera la dio Jerome Powell, presidente saliente de la Reserva Federal, en una rueda de prensa: "nunca pensé que vería tantos años de productividad tan alta". No exageraba. Estados Unidos crece en productividad al 2% anual, el doble que en la década pasada y el ritmo más alto en veinte años; tanto, que la Fed ha elevado su previsión de crecimiento de largo plazo. El país produce más con la misma gente. Es un milagro —el efecto Lázaro.

La segunda noticia la dieron, sin rueda de prensa, los recién licenciados americanos de 2026. En las carreras que más ha tocado la inteligencia artificial —informática, ingeniería de computadores, sistemas de información— la inserción a tiempo completo ha caído del 70% al 55% en tres años, los tres que siguen a la aparición de ChatGPT.

La matrícula universitaria en informática bajó un 11% el año pasado; en programación pura, un 26%. Menos de uno de cada cinco recién licenciados cree que es buen momento para encontrar un buen empleo: el dato más bajo en más de una década. ¿Cuánta gente tenemos en desarrollo de Software en Málaga? ¿Cómo va a afectar?

El país se hace más rico y, a la vez, le cierra la puerta al que empieza. No es una paradoja: es una historia vieja contada por sus dos extremos.

Nunca en la historia de las encuestas los estadounidenses han sido tan pesimistas sobre su futuro laboral: la persona media cree tener un 22% de probabilidad de perder el empleo en cinco años, más que en plena crisis financiera de 2007.

Uno de cada cinco trabajadores piensa que la máquina le reemplazará. Y los que más asustan son los que fabrican la máquina: Dario Amodei, de Anthropic, ha advertido de que la IA podría llevar el paro al 10 o el 20%; Bill Gates dice que en un mundo con IA no se necesitará a la gente "para la mayoría de las cosas". Cuando el pirómano avisa del incendio, conviene no apagar la radio.

Frente a ellos, los economistas —que para una vez están menos agoreros que el resto— recuerdan una vieja falacia: la del lump of labour, la idea de que hay una cantidad fija de trabajo en el mundo y que cada tarea que se lleva la máquina es una tarea que pierde un humano para siempre. No funciona así. Cuando el telar mecánico echó a los tejedores, el algodón barato vistió a millones de personas que antes no podían comprar una camisa, y esa demanda creó empleos que nadie había imaginado.

La técnica desplaza a unos y enriquece a otros, que gastan y emplean. Por eso, de momento, el mercado no se rompe: la tasa de empleo de la OCDE bate récords, el paro del club ronda el 5% y la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos prevé cinco millones de empleos nuevos entre 2024 y 2034.

El argumento más sólido no es ese, sin embargo, sino uno más sutil: que la difusión tecnológica siempre ha sido lenta. Robert Gordon, de la Universidad de Northwestern, documentó que desde el año 1300 el crecimiento del PIB por habitante en la economía más avanzada de cada época nunca ha superado el 2,5% anual. Nunca. Ni con la máquina de vapor, ni con la electricidad, ni con el motor de combustión.

Y porque la innovación se difundía despacio, la destrucción de empleo también: del arado al tractor pasaron generaciones, y cada generación tuvo tiempo de recolocar a sus hijos donde sus padres ya no cabían. Ned Ludd y sus luditas rompieron telares en 1811 convencidos de que era el fin; un siglo después, Keynes bautizó el fenómeno —"desempleo tecnológico"— y predijo que sería pasajero. Tuvo razón. Tardó, pero tuvo razón.

La pregunta de 2026 es si esa lentitud salvadora sigue ahí. Porque si algo distingue a la inteligencia artificial de la máquina de vapor es la velocidad a la que se copia: no hay que construir fábricas ni tender vías, basta con actualizar un servidor. Y si la difusión deja de ser lenta, el amortiguador histórico —el tiempo para recolocar— desaparece. Ahí es donde el caballo de Leontief deja de ser una boutade.

Miremos el dato fino, no el titular. El empleo agregado aguanta; lo que se rompe es el primer peldaño. Un título universitario ya no protege como antes: los recién licenciados tienen hoy más probabilidad de estar en paro que el americano medio, y las ofertas en Handshake, la plataforma donde las empresas reclutan en los campus, están un 50% por debajo de su pico de 2022.

A mí me preocupa en particular que la competitividad está directamente relacionada con el nivel educativo. El 77% de las empresas de la UE declaran la escasez de competencias como barrera a la inversión (EPC). España tiene un 4,7% de especialistas TIC frente al objetivo UE del 8,6% en 2030*, y un 35% de adultos sin secundaria (vs. 8,2% en EE. UU.)

The Economist hizo un análisis muy interesante, cogió diez años de encuestas a recién licenciados y los ordenó por exposición a la IA. El quintil menos expuesto —educación, filosofía, ingeniería civil— apenas perdió punto y medio de empleo a tiempo completo entre 2022 y 2024. El más expuesto —informática, ingeniería de computadores— perdió 6,6 puntos. Y al actualizar las cifras a 2025, la inserción a tiempo completo en esas carreras cayó del 70% al 55%. Antes de ChatGPT, estable. Después, en caída.

Los estudiantes ya lo han entendido y votan con los pies: la matrícula en informática bajó un 11% en un año, y la de programación pura, un 26%. Para mí la IA nos convierte a todos en IT. Y los informáticos que lo entiendan en los que nos implantan los anabolizantes. Serán business partners en las empresas.

No todos los economistas culpan a la IA. Dos investigadores de Google encontraron que las ofertas caen igual de rápido para los sénior que para los júnior, y que la tendencia es anterior a ChatGPT —tipos de interés altos, resaca de la sobrecontratación pandémica, el ciclo de siempre—. Morgan Frank, de Pittsburgh, dice algo parecido.

Enfrente, Erik Brynjolfsson, de Stanford, sostiene que el empleo juvenil en las ocupaciones expuestas a la IA cayó un 16% respecto a las demás. ¿Quién tiene razón? Probablemente los dos a la vez: la IA no ha provocado el bajón, pero está impidiendo la recuperación que tocaría. El recién licenciado no compite con un robot; compite con un programa que hace, más barato y sin quejarse, justo las tareas júnior con las que antes se aprendía el oficio. Han serrado el primer peldaño de la escalera. El edificio sigue en pie. Pero al de abajo ya no le llega.

Y sin embargo, arriba, el milagro. La productividad estadounidense crece al 2% anual frente al 1% de la década pasada, y la Fed ha subido por ello su previsión de crecimiento de largo plazo del 1,8 al 2%. La tentación es atribuirlo a la inteligencia artificial. Sería un error, y conviene resistirlo, porque de ese error depende lo que España haga o deje de hacer.

Los grandes modelos llevan en uso comercial de verdad apenas un año; el repunte de productividad arrancó a comienzos de los 2020, coincidiendo con la peste casi bíblica del COVID. Cuando The Economist fue a buscar las causas reales, no las encontró en el sector tecnológico —que crece como siempre—, sino en sitios menos glamurosos.

Primero, en los servicios profesionales y la gestión: empresas que no fabrican tecnología pero que por fin, con quince años de retraso, han exprimido las innovaciones de la década anterior —el móvil, la nube, la videollamada—. Segundo, y decisivo, en la energía barata: la revolución del fracking convirtió a Estados Unidos en exportador neto de energía, y hoy los americanos pagan la electricidad a la mitad que los europeos y un tercio menos que los japoneses. Cuando la luz es barata, las fábricas no cierran y la química no emigra. El gas industrial cuesta en la UE 2–3 veces más que en EE. UU., y la electricidad, el doble* (Draghi): precondición industrial antes que debate ambiental. Tercero, en una flexibilidad que el resto del mundo rico no ha sabido convertir en milagro.

La lección para España es tan clara como incómoda. Si el milagro de productividad se explica por energía barata, flexibilidad y digestión tardía de tecnología vieja, entonces no es importable por arte de algoritmo: lo importan los países que abaratan la energía, agilizan su mercado de trabajo y forman a su gente para usar lo que ya tienen. Y nosotros llegamos a la cita con la energía industrial al doble del precio americano, un mercado laboral agarrotado y un paro juvenil que sigue rondando el 25%.

Es decir: con todas las papeletas para importar la mitad fea de la ecuación —el primer empleo destruido— y ninguna para importar la buena. No es que seamos vagos. Es que llegamos con la luz al doble y el ascensor estropeado. Nueve de las diez empresas más valiosas del mundo son tecnológicas; la primera europea, Novo Nordisk, en el puesto 23. Ferràs llama al lanzamiento de ChatGPT (nov 2022) el "momento Sputnik europeo perdido".

Queda la pregunta que nadie quiere hacerse: ¿y si el milagro reparte mal? Durante un siglo, la proporción entre lo que se lleva el trabajo y lo que se lleva el capital ha sido asombrosamente estable, dos a uno; lo observó el economista Nicholas Kaldor en los años sesenta y apenas se ha movido. Si la inteligencia artificial rompe ese equilibrio y desvía hacia el capital la renta que hoy va a los salarios, no solo habrá un problema social: habrá un problema de caja. Porque la OCDE recauda la mitad de sus impuestos del trabajo, y España, todavía más. Menos salarios significa menos recaudación y menos capacidad de redistribuir, justo cuando más gente habría que sostener. El Estado del bienestar se financia gravando nóminas que podrían dejar de existir.

Las soluciones que circulan —subir el IVA, gravar más el capital y las rentas extraordinarias, o las versiones de moda como el impuesto a los robots o a los tokens que procesan los modelos— son materia para otro día. No olvidemos que en todo esto gana China con menor presión fiscal en Europa. Pero el debate hay que abrirlo ahora, con calma, no dentro de cinco años y con prisa. León XIV, en su encíclica de mayo, lo dijo a su manera: el desempleo es una "calamidad social" y "el objetivo de obtener mayores beneficios no puede justificar decisiones que sacrifiquen sistemáticamente el empleo". En una de mis participadas están despidiendo gente por pura avaricia.

No es ético, pero manda el corto plazo y no importan las personas. La teología puso la advertencia. La economía pondrá la factura. Y la política decidirá quién la paga. Los perjudicados serán votantes extremistas, resentidos con motivos. Cuando Juan Pablo II vino por primera vez a España yo era un niño y mis padres, hace 46 años, llevaban al encuentro de Granada chapas con un “Totus Tuus” en latín. Hoy andamos alejándonos de lo relevante con el debate sobre cuánto habla en catalán o castellano el Papa esta semana. El dedo y la luna.

Mientras tanto, hay tres cosas que no dependen de ningún algoritmo y que sí dependen de nosotros. La primera, blindar el primer empleo: si la IA hace el trabajo júnior, que el recién contratado pase a supervisarla en lugar de competir con ella, con un año de formación dual que reconstruya el peldaño serrado.

La segunda, mover la formación hacia lo que la máquina no hace —del que escribe código al que diseña, orquesta y audita—, anticipando el cambio en vez de sufrirlo con tres años de retraso. La tercera, tratar la factura eléctrica como lo que es: política de empleo, no solo de industria. Sin energía competitiva no hay milagro que importar, por mucha inteligencia artificial que compremos. La industria en Europa solo ha crecido en los últimos 20 años en Francia y Europa del Este donde la energía es barata o donde también lo es la mano de obra.

Mientras tanto, hay tres cosas que no dependen de ningún algoritmo y que sí dependen de nosotros. La primera, blindar el primer empleo: si la IA hace el trabajo júnior, que el recién contratado pase a supervisarla en lugar de competir con ella, con un año de formación dual que reconstruya el peldaño serrado. La segunda, mover la formación hacia lo que la máquina no hace —del que escribe código al que diseña, orquesta y audita—, anticipando el cambio en vez de sufrirlo con tres años de retraso. La tercera, tratar la factura eléctrica como lo que es: política de empleo, no solo de industria. Sin energía competitiva no hay milagro que importar, por mucha inteligencia artificial que compremos.

Mi amiga Franchesca acaba de colgar mientras terminaba este artículo. Cada vez que su brillante hijo tiene que dar un paso en su carrera académica, me consulta, preocupada. Somos amigos desde los 15 años. Le he recomendado que siga y profundice en su ingeniería industrial en la UPM, pero que el máster lleve IA, si puede ser la de ESADE o la de MBIT de mis amigos Xavier Ferràs o Enrique Serrano, mejor, cuanto más humanista mejor, pero con IA. No será la IA la que quite las oportunidades a nuestros jóvenes, serán otros jóvenes que la dominen más y mejor los que lo hagan.

Una pizca de optimismo antes de cerrar, porque predecir todo esto es una locura y lo único prudente —mirar al pasado— flaquea cuando nada había ocurrido nunca a esta velocidad. Esta semana Jensen Huang ha presentado en Nvidia, Spark, un ordenador del tamaño de un libro capaz de mover modelos que ayer exigían un centro de datos; Apple lo había anticipado con sus Max M4, donde ya corre en casa, y gratis, un modelo chino de código abierto. Si la IA acaba siendo híbrida —mucho cálculo en el propio equipo del usuario y solo lo más complejo en la nube—, quizá no concentre tanto: cada cual gastando sus vatios, sus euros y sus datos, aliviando las redes de datos y de energía, esquivando esas acumulaciones brutales de cómputo, inversión y consumo energético que tanto se temen. Sería el reverso técnico de la Babel que el mes pasado temíamos. Pero eso, como las profecías, es ya harina de otro artículo.

El obrero del telar encontró otra fábrica porque alguien tardó una generación en construirla. El recién licenciado de 2026 no tiene una generación: tiene tres años. Esa es toda la diferencia entre el desplazado y el jubilado, entre el tejedor de Manchester y el caballo de Leontief. Durante milenios el caballo creyó que tirar del arado era su sitio en el mundo, hasta que llegó el tractor y descubrió que su sitio no existía. A nosotros no nos sustituirá la máquina si construimos a tiempo la puerta de entrada. Pero la puerta no se construye sola, y desde luego no la va a construir la propia máquina. Esa, como siempre, es tarea de humanos. Conviene ponerse, antes de que alguien nos lleve al prado.