Si has revisado tu cartera de inversiones esta semana, es probable que hayas notado un mar de números rojos, especialmente si tienes exposición al sector del software (SaaS) o a las grandes procesadoras de pagos. La causa no fue un anuncio de la Reserva Federal, ni una guerra repentina, ni siquiera un fallo en la cadena de suministro de semiconductores. El culpable fue un relato de ficción.
El 22 de febrero de 2026, la firma de análisis macroeconómico Citrini Research publicó un documento titulado “The 2028 Global Intelligence Crisis” (La Crisis de Inteligencia Global de 2028). Escrito como una retrospectiva ficticia desde el punto de vista de junio de 2028, el informe describe un escenario distópico donde la Inteligencia Artificial (IA) no falla, sino que tiene demasiado éxito. Un éxito tal que rompe el mecanismo fundamental del capitalismo de consumo.
Aunque Jason Citrini y su equipo etiquetaron el trabajo explícitamente como un “ejercicio de pensamiento” y no una predicción, el impacto ha sido visceral. En un entorno donde el Capex (gasto de capital) de los hiperescaladores ha superado los 600.000 millones de dólares en 2026 según proyecciones de Goldman Sachs, el mercado ha empezado a preguntarse: ¿Y si la eficiencia extrema es el verdadero cisne negro?
A continuación, desglosamos los puntos clave de este informe que se ha convertido en la lectura obligatoria —y temida— de Silicon Valley y Wall Street.
1. El nacimiento del “Ghost GDP” (PIB Fantasma)
La predicción más inquietante del informe no es sobre robots asesinos, sino sobre métricas económicas rotas. Citrini introduce el concepto de “Ghost GDP” o PIB Fantasma. En el escenario planteado para 2028, las cifras macroeconómicas tradicionales parecen espectaculares: la productividad se dispara y el Producto Interno Bruto nominal crece a ritmos récord. Sin embargo, la realidad en la calle es de depresión económica.
¿Cómo es esto posible? El informe argumenta que la IA permite generar una producción masiva de servicios y bienes digitales con un coste marginal cercano a cero y sin mano de obra humana. Esto infla las cuentas nacionales (el PIB sube), pero como las máquinas no cobran salarios ni compran casas, el dinero deja de circular en la economía real.
El texto describe una desconexión total:
“La producción aparece en las cuentas nacionales pero nunca circula a través de la economía real. Las empresas de IA generan beneficios récord que reinvierten en más hardware, mientras la base de consumidores humanos se encoge día tras día”.
Es la pesadilla keynesiana definitiva: una oferta infinita sin demanda solvente. Mientras los algoritmos operan a la velocidad de la luz, el desempleo estructural en el sector de “cuello blanco” (profesionales de oficina) alcanza el 10,2%, una cifra devastadora para una economía basada en el consumo.
2. El bucle de retroalimentación negativa
Para entender cómo llegamos a ese colapso hipotético de 2028, debemos mirar el mecanismo que Citrini denomina el “bucle de retroalimentación negativa sin freno natural”. En los ciclos tecnológicos anteriores, la automatización creaba nuevos trabajos. Cuando los agricultores dejaron el campo por las fábricas, y luego las fábricas por las oficinas, siempre hubo un nuevo sector refugio. El informe sugiere que con la Inteligencia General Artificial (AGI), este refugio desaparece.
La secuencia descrita es escalofriante por su lógica implacable:
- Mejora de la IA: La tecnología se vuelve más capaz y barata.
- Despidos masivos: Las empresas reducen su plantilla para mejorar márgenes.
- Reinversión en IA: Los ahorros en salarios se usan para comprar más capacidad de cómputo (Compute).
- Caída del consumo: Los trabajadores desplazados dejan de gastar.
- Presión de márgenes: Al caer las ventas, las empresas necesitan recortar costes de nuevo para mantener beneficios.
- Más IA, más despidos: La única forma de recortar costes es automatizar aún más.
Este ciclo vicioso explicaría por qué, a pesar de los avances tecnológicos, el índice S&P 500 podría sufrir una caída del 38% desde sus máximos de 2026 en el escenario planteado. No es una crisis de oferta, es una crisis de irrelevancia humana.
3. La muerte de los intermediarios
Si hay una razón por la que las acciones de empresas como Salesforce, Visa o ServiceNow han sufrido volatilidad recientemente, es este apartado del informe. Citrini argumenta que gran parte de la economía actual se basa en la “fricción” y la intermediación.
El colapso del modelo SaaS
El modelo de Software as a Service (SaaS) se basa en vender licencias por usuario (“asientos”). Si una empresa despide al 30% de su plantilla porque la IA hace el trabajo, cancela el 30% de sus licencias de software. Pero va más allá: los agentes de IA no necesitan interfaces gráficas de usuario (GUI) bonitas ni flujos de trabajo complejos diseñados para humanos. Se comunican vía API, de máquina a máquina, eliminando la necesidad de costosas suites de software empresarial.
El ataque a las redes de pagos
Quizás la predicción más técnica y fascinante es el impacto en las redes de tarjetas de crédito. El informe postula que los agentes de IA autónomos, encargados de realizar compras y transacciones, son implacables optimizadores de costes.
Un agente de IA no tiene lealtad a una tarjeta “Platinum” por sus puntos de viajero. Si puede evitar la tarifa de intercambio del 2-3% que cobran Visa o Mastercard utilizando rieles criptográficos o stablecoins (como USDC o nuevas monedas bancarias) sobre redes blockchain rápidas, lo hará en milisegundos. Esto destruiría el modelo de negocio de los bancos emisores de tarjetas y las redes de pago, que viven de esas comisiones invisibles.
4. La crisis hipotecaria de la clase media
El documento de Citrini traza un paralelismo oscuro con la crisis financiera de 2008, pero con un giro fundamental. En 2008, las hipotecas eran “tóxicas” desde el primer día (préstamos a gente que no podía pagar). En el escenario de 2028, las hipotecas son prime: otorgadas a ingenieros de software, abogados, consultores y mandos intermedios con historiales crediticios impecables.
El problema surge cuando esa clase media-alta pierde su “prima de inteligencia”. Al ser desplazados por la IA, sus ingresos colapsan, pero sus deudas hipotecarias de 30 años permanecen fijas. El informe estima que el mercado hipotecario residencial de 13 billones de dólares (Trillion) en EE. UU. se enfrenta a una ola de impagos no por mala gestión financiera, sino por la obsolescencia laboral de sus titulares.
“Los propietarios del cómputo vieron explotar su riqueza mientras los costes laborales desaparecían. Mientras tanto, el crecimiento de los salarios reales colapsó”, reza el informe.
5. ¿Realidad o ficción? El contexto de 2026
Aunque el informe es una simulación, los datos actuales de 2026 le dan una credibilidad inquietante que explica el nerviosismo del mercado. Según reportes recientes, la inversión en infraestructura de IA está alcanzando niveles nunca vistos, lo que valida la primera fase del ciclo descrito por Citrini.
Cifras que validan el miedo
- Capex desbocado: Analistas de Goldman Sachs han proyectado que el gasto de capital de los hiperescaladores (Amazon, Microsoft, Google, Meta) superará los 600.000 millones de dólares en 2026. Esta inversión masiva necesita un retorno, y la forma más rápida de obtenerlo es la sustitución de costes laborales (OpEx) por costes tecnológicos.
- Consumo energético: La Agencia Internacional de la Energía (IEA) y otros organismos prevén que los centros de datos consumirán más de 1.000 TWh para finales de la década, una demanda energética que compite directamente con el consumo residencial e industrial, presionando los costes para el ciudadano común.
- La rotación “HALO”: En respuesta a estos temores, hemos visto en febrero de 2026 el auge del trade “HALO” (Heavy Assets, Low Obsolescence). Los inversores están huyendo de lo digital y refugiándose en lo físico: activos pesados, energía, commodities e industrias que la IA no puede digitalizar fácilmente.
El informe de Citrini Research puede ser ficción, pero actúa como un espejo deformante que nos muestra las grietas de nuestro modelo actual. Nos obliga a preguntarnos: si la IA tiene éxito, ¿quién comprará los productos que la IA fabrica? La respuesta del mercado, por ahora, ha sido vender primero y preguntar después.
