La IA no se gobierna con entusiasmo (lo que California acaba de admitir y España aún no ha entendido)

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5 de junio | Por Juan Merodio

La semana pasada, en una sesión de TEKDI sobre transformación digital, un directivo me hizo una pregunta que lleva tiempo rondándome: «Juan, ¿cuándo va a llegar la regulación real de la inteligencia artificial?» Le respondí que ya había llegado. Solo que no donde él miraba.

Porque mientras en Europa seguimos publicando guías de buenas prácticas y organizando jornadas de concienciación, California acaba de firmar una orden ejecutiva que cambia el marco por completo. No habla de innovación. No habla de competitividad. Habla de seguros de desempleo, de estándares de indemnización, de participación de los trabajadores en el capital y de mecanismos para que una parte del valor generado por las compañías de inteligencia artificial se destine a usos de interés público.

Eso no es una hoja de ruta tecnológica. Es política económica. Y es la primera vez, en mucho tiempo, que alguien con poder real lo llama por su nombre.

La frase que debería estar enmarcada en todos los despachos públicos

Gavin Newsom no es precisamente conocido por su escepticismo hacia Silicon Valley. California aloja 33 de las 50 principales compañías privadas de inteligencia artificial del mundo, y su ecosistema ha sido el mayor beneficiario de la concentración de valor que ha traído esta tecnología. Precisamente por eso su movimiento importa más de lo que parece.

Cuando el lugar que produce la disrupción empieza a prepararse para protegerse de ella, algo ha cambiado.

El giro no está en que hable de formación o reciclaje profesional. Eso ya lo había hecho antes. El giro está en el tono. La inteligencia artificial deja de presentarse como una herramienta para aumentar la productividad y pasa a aparecer como un fenómeno que puede requerir gobernanza real: paneles públicos de seguimiento sectorial, cambios en la legislación laboral, modelos de propiedad compartida, y una pregunta que en los últimos años nadie con responsabilidad política se había atrevido a formular en voz alta: si las máquinas van a producir más riqueza que nunca, ¿por qué deberíamos aceptar que esa riqueza pertenezca a menos gente que nunca?

 

El diagnóstico que se evitó durante demasiado tiempo

Durante los primeros años de la inteligencia artificial generativa, la interpretación dominante fue una mezcla de evangelismo tecnológico y consultora barata. La frase perfecta para conferencias era aquella de «la IA no te quitará el trabajo, te lo quitará alguien que sepa usarla mejor que tú». Yo mismo la he escuchado cientos de veces. Y mira, tiene algo de verdad, pero como diagnóstico social es pésima.

Porque el problema real no es si cada trabajador aprende a escribir prompts. El problema es qué ocurre cuando las empresas descubren que pueden reorganizar procesos completos, reducir capas enteras de trabajo cualificado y concentrar aún más los beneficios de la automatización en accionistas, directivos y propietarios de infraestructura computacional.

Los datos del AI Index 2026 de Stanford lo confirman sin ambigüedad: inversión privada disparada, adopción organizativa creciente, capacidades técnicas en expansión rápida. Y al mismo tiempo, efectos laborales desiguales, especialmente en los trabajadores más jóvenes. El empleo de desarrolladores de software de entre 22 y 25 años ha caído cerca de un 20% desde 2024. Y solamente un 33% de los estadounidenses cree que la inteligencia artificial mejorará su trabajo.

Eso no es escepticismo irracional. Es que la gente ve lo que pasa a su alrededor antes de que los informes lo certifiquen.

 

Cuando la tecnología entra en Excel

Hay un desplazamiento semántico que no se suele mencionar, pero que lo cambia todo.

La inteligencia artificial ha pasado de ser una herramienta en manos del trabajador a ser un argumento en manos del consejo de administración. Cuando una tecnología entra en Excel, ya no se discute en términos de fascinación o de posibilidades. Se discute en términos de márgenes, de plantilla y de retorno sobre el capital.

Las empresas ya no están experimentando con chatbots. Están rediseñando estructuras de costes. Y eso tiene consecuencias directas sobre quién trabaja, cuánto cobra y quién se queda en el camino.

Hablando con varios responsables de recursos humanos en empresas medianas españolas en los últimos meses, el patrón es siempre el mismo: empezaron explorando cómo la IA podía ayudar a sus equipos a ser más productivos. Terminaron recortando posiciones porque los procesos habían cambiado tanto que ciertas funciones sencillamente habían dejado de necesitar a una persona detrás.

No es que sean malas personas. Es que la lógica del negocio empuja en esa dirección cuando nadie pone contrapesos.

 

Lo que California acierta y lo que sigue fallando

La orden ejecutiva tiene valor, pero no es perfecta. La Federación Laboral de California la ha recibido con reconocimiento y con crítica al mismo tiempo: está bien que el gobernador admita el daño potencial de la inteligencia artificial sobre los trabajadores, pero estudiar no basta.

Un dashboard sobre el impacto de la IA puede ser útil. Pero si solo sirve para certificar el deterioro una vez producido, será otra forma elegante de llegar tarde.

La diferencia fundamental es entre gobernar la transición y limitarse a documentarla. Y esa diferencia debería obsesionar a cualquier responsable de política económica que no quiera encontrarse, dentro de tres o cuatro años, explicando por qué no actuó cuando todavía había tiempo.

Lo más sugerente, con todo, es lo que la orden propone más allá del lenguaje habitual de la «empleabilidad». Hablar de propiedad de los trabajadores, de participación en el valor generado por la productividad, equivale a reconocer algo que pocas veces se dice tan claro: si la productividad ya no procede únicamente del trabajo humano, sino de modelos entrenados con datos colectivos e infraestructura masiva, entonces la pregunta deja de ser qué curso debe hacer el trabajador desplazado y pasa a ser quién captura la renta de la automatización.

Esa es la pregunta incómoda. Y es exactamente la que la mayoría de gobiernos siguen evitando.

 

España, Europa y el patrón de siempre

Conozco bien ese patrón porque lo he visto repetirse en cada gran transformación tecnológica de las últimas dos décadas. Socialización de los costes, privatización de los beneficios, y una narrativa optimista cuidadosamente empaquetada para que parezca modernidad lo que en realidad es una transferencia masiva de poder.

Lo hemos visto con la digitalización. Lo hemos visto con la economía de plataformas. Y lo estamos volviendo a ver con la inteligencia artificial.

España tiene hoy la oportunidad de hacer algo distinto. No de copiar la orden de Newsom, porque sus condiciones no son las nuestras. Sino de tomarse en serio la pregunta de fondo: ¿vamos a esperar a que la disrupción llegue convertida en estadísticas de desempleo, o vamos a diseñar antes los mecanismos de reparto, protección y gobernanza?

La inteligencia artificial no es inevitable en sus consecuencias. Lo que sí es inevitable, si no hacemos nada, es el patrón que conocemos de sobra.

En TEKDI llevamos meses trabajando con empresas y directivos en cómo construir estrategias de adopción de IA que sean sostenibles: no solo eficientes en el corto plazo, sino responsables en el largo. Y lo que veo es que quienes empiezan preguntándose solo «¿cuánto puedo ahorrar con esto?» acaban teniendo problemas mucho más caros que los que intentaban resolver.

 

Dos maneras de entender lo que está pasando

Hay dos formas de leer la orden de Newsom. La primera: un político nervioso reaccionando al ruido de los sindicatos antes de unas elecciones. La segunda: la señal de que incluso en el corazón del ecosistema tecnológico más poderoso del mundo, alguien con poder ejecutivo real ha llegado a la conclusión de que la narrativa del progreso automático ya no se sostiene.

Yo me quedo con la segunda lectura. No porque Newsom sea un visionario, sino porque cuando el territorio que más se ha beneficiado de la concentración tecnológica empieza a ponerse cinturón de seguridad, el resto del mundo debería dejar de mirar la inteligencia artificial como una promesa abstracta.

California puede convertirse en el laboratorio donde primero se vean los costes sociales de lo que Silicon Valley lleva años vendiendo como el futuro inevitable. Y los países que hoy miran la IA como una carrera por atraer centros de datos y startups deberían fijarse más en esta orden que en cualquier keynote de una gran tecnológica.

La verdadera madurez no consiste en aplaudir cada nuevo modelo. Consiste en preguntarse qué instituciones vamos a necesitar cuando esos modelos terminen de reorganizar mercados laborales enteros.

La pregunta no es si vas a adoptar inteligencia artificial en tu empresa. Esa decisión ya está tomada. La pregunta es si lo vas a hacer como quien aprovecha una oportunidad o como quien simplemente ejecuta una instrucción del mercado sin pararse a pensar qué está construyendo, y para quién.

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