Titular e introducción
El escenario de IA que más debería preocuparnos hoy no es el de una superinteligencia hostil, sino algo mucho menos cinematográfico: bots silenciosos en sistemas de compras, CRM y hojas de cálculo que vacían el empleo de oficina más rápido de lo que la economía puede absorber.
Un nuevo informe de Citrini Research lleva este miedo al extremo y plantea que los agentes de IA podrían desencadenar una fuerte crisis económica en apenas dos años. Más allá de si se cumple ese calendario, el mecanismo que describe es inquietantemente coherente.
En este artículo analizamos qué propone realmente el escenario, quién ganaría y quién perdería, cómo encaja con la tesis de la «muerte del SaaS», qué implicaciones tiene para Europa y para los mercados hispanohablantes, y por qué el mayor riesgo no es técnico, sino político y empresarial.
La noticia en breve
Según recoge TechCrunch, la firma de análisis Citrini Research ha publicado un escenario que imagina la economía global dos años después de la adopción masiva de agentes de IA dentro de las empresas.
En ese ejercicio, el desempleo entre trabajadores de cuello blanco se habría duplicado y el valor de las bolsas habría caído más de un tercio. El mecanismo es una cadena auto‑reforzada: a medida que mejora la capacidad de la IA, las empresas automatizan más tareas de oficina, reducen plantilla y sustituyen a proveedores externos y herramientas SaaS por agentes internos. Esto mejora los márgenes a corto plazo, pero la caída de ingresos de los hogares debilita el consumo y vuelve a presionar a las compañías para recortar costes, de nuevo mediante automatización.
El escenario se centra en actividades que hoy suelen estar externalizadas –marketing operativo, compras, optimización de procesos, integración de sistemas– y amplía el debate previo sobre la «muerte del SaaS». TechCrunch subraya que Citrini presenta esto como un escenario, no como una predicción cerrada, pero muchos analistas admiten que no es fácil señalar con precisión el punto donde la lógica deja de funcionar.
Por qué importa
Lo relevante de Citrini no es el titular apocalíptico, sino que cuestiona la suposición cómoda que guía gran parte del discurso optimista sobre la IA: que los aumentos de productividad se traducirán casi automáticamente en más prosperidad, como supuestamente ocurrió con otras olas de automatización.
Esta vez el golpe se concentraría en los empleos de cuello blanco de ingresos medios, precisamente la base del consumo interno en Europa, España y buena parte de América Latina. Analistas, administrativos, gestores de proyectos, personal de compras, soporte, backoffice financiero, compliance, operaciones de marketing y ventas… todos esos perfiles trabajan en correo, Excel y herramientas SaaS, justo el terreno donde los agentes de IA empiezan a moverse con soltura.
¿Quién ganaría?
- Plataformas y nubes de IA (Microsoft, Google, Amazon, OpenAI, etc.), que venden modelos y capacidad de cómputo.
- Grandes corporaciones con capital, datos y equipos de TI capaces de construir agentes internos y reducir su dependencia de proveedores externos.
¿Quién perdería?
- Proveedores SaaS y consultoras B2B cuyo valor es «orquestar y optimizar procesos entre empresas».
- Agencias, BPO y call centers que viven de tareas estandarizadas y repetitivas.
- Trabajadores de oficina cuyos flujos de trabajo pueden descomponerse en llamadas a APIs y prompts.
El riesgo macroeconómico no es un paro masivo y permanente, sino la velocidad y la desigualdad del ajuste. Si los ahorros generados por la IA se concentran al principio en los accionistas, mientras los trabajadores desplazados tardan años en recolocarse con salarios similares, la demanda agregada se resiente. Aparece una espiral deflacionaria: menor renta → menor consumo → más presión sobre márgenes → más automatización.
La vuelta de tuerca es que la IA no necesita ser «superinteligente» para causar problemas serios; basta con que sea suficientemente creíble para que los CFO justifiquen recortes de plantilla más rápidos de lo que pueden reaccionar gobiernos, sindicatos y sistemas educativos.
El contexto más amplio
El escenario de Citrini encaja con varias tendencias que ya son visibles.
Por un lado, muchas empresas están probando funciones cuasi‑agénticas: asistentes como Copilot generando código y documentos, bots de soporte que resuelven incidencias completas, herramientas de ventas que diseñan campañas y realizan seguimiento automático. Todavía hay supervisión humana, pero cada año se delega un poco más.
Por otro, el debate sobre la «muerte del SaaS» lleva tiempo circulando en el capital riesgo: el software horizontal de negocio, sin datos propios y con lógica relativamente simple, es cada vez más fácil de replicar combinando modelos fundacionales con algo de integración. Citrini extiende esta idea: si los agentes de IA pueden orquestar varias herramientas, muchos intermediarios –plataformas de integración, motores de optimización, incluso parte del trabajo de agencia– se vuelven prescindibles.
Históricamente, los grandes choques de automatización –robots en fábricas, deslocalización industrial, apertura comercial con China– golpearon sobre todo a trabajadores manuales en sectores concretos. Los servicios y los empleos de oficina actuaron como colchón.
Los agentes de IA ponen en cuestión ese colchón. Por primera vez, los empleos de servicios a gran escala quedan tan expuestos como lo estuvieron las líneas de montaje. Y los servicios representan la mayoría del PIB y del empleo en Europa, España y economías como México, Chile o Argentina.
Ahora bien, también existe un escenario positivo: si los agentes generan ganancias de eficiencia y estas se reorientan deliberadamente hacia nuevos servicios, transición verde, sanidad, educación o reducción de la jornada laboral, podríamos vivir un boom de productividad relativamente inclusivo.
La cuestión clave no es si veremos agentes –ya están en pruebas–, sino quién captura el valor, con qué velocidad se produce el desplazamiento y qué amortiguadores institucionales existen o se crean.
La perspectiva europea e hispanohablante
En Europa, el debate tiene un matiz propio.
El marco regulatorio –Reglamento de IA de la UE, GDPR, DSA, DMA– dificulta el despliegue de agentes muy opacos que tomen decisiones de gasto, precios o contratación sin supervisión. Eso puede frenar un poco la carrera por recortar costes a cualquier precio y dar más margen de maniobra a trabajadores, comités de empresa y reguladores.
Pero al mismo tiempo, Europa arrastra baja productividad y pocos campeones en modelos fundacionales. Muchos de sus éxitos digitales –desde SAP y Celonis en Alemania hasta fintech y SaaS B2B en España– viven de optimizar procesos empresariales. Si sus grandes clientes pueden replicar parte de esa función con agentes internos apoyados en modelos estadounidenses, los márgenes europeos se estrecharán.
En España y buena parte de América Latina, otro foco de riesgo son los servicios externalizados: BPO, centros de atención al cliente, backoffices compartidos en Colombia, México, Costa Rica… Son exactamente los trabajos repetitivos de oficina a los que apuntan los agentes.
A la vez, la región tiene una oportunidad: su demografía más joven frente a Europa central y oriental, y una creciente escena de startups en Ciudad de México, Bogotá, Buenos Aires o Madrid, pueden aprovechar la ola para crear herramientas de IA adaptadas al español y a las particularidades regulatorias y culturales de cada país.
Para los reguladores europeos e iberoamericanos, la discusión sobre IA ya no puede limitarse a la privacidad y a la moderación de contenidos. Es necesario pensar en políticas activas de empleo, incentivos a la formación continua, esquemas de seguro salarial, debate serio sobre jornadas más cortas y sobre cómo gravar la automatización sin matar la innovación.
Mirando hacia adelante
¿Veremos realmente el desempleo duplicarse y las bolsas desplomarse un tercio para 2028? Como escenario central, parece exagerado; los sistemas económicos son más viscosos y la política actuaría ante un choque tan brusco.
Un camino más probable es una serie de «micro‑recesiones» por profesión. Sectores como atención al cliente, contenidos, ciertas capas de desarrollo de software, contabilidad básica, compras o marketing operativo ya notan la presión.
En los próximos 2–5 años cabe esperar:
- congelaciones de contratación y reducción de equipos de oficina mediante rotación natural más que despidos masivos;
- consolidación del mercado SaaS, con salida de escena de productos sin datos únicos ni especialización profunda;
- una brecha creciente entre empresas que rediseñan procesos en torno a la IA y las que solo recortan costes sin cambiar la organización.
¿Qué debería vigilar el lector?
- La proporción del presupuesto destinada a «IA/agentes» frente a SaaS y salarios.
- La evolución de la participación salarial en el PIB respecto a los beneficios empresariales.
- Señales políticas: pilotos de semana laboral de cuatro días, programas de re‑cualificación, debates sobre renta básica o impuestos ligados a la automatización.
El gran riesgo es un choque político y social si la percepción es que las ganancias de la IA se concentran en un puñado de gigantes tecnológicos y fondos. La gran oportunidad es tratar la IA como infraestructura compartida y acompañarla de un nuevo pacto social que reparta tiempo de trabajo, ingresos y productividad de forma más equilibrada.
En resumen
El escenario de Citrini en el que los agentes de IA «destruyen la economía» es probablemente demasiado extremo en plazos, pero acierta en el diagnóstico: un salto rápido de productividad en el trabajo de oficina puede desestabilizar la demanda si dejamos que casi todo el beneficio quede en manos del capital.
La tecnología no dicta el final de la historia. Lo harán las decisiones de CEOs, gobiernos y reguladores sobre cómo repartir los frutos de la automatización y qué tipo de red de seguridad construimos.
La pregunta incómoda para empresas e instituciones: ¿están desplegando la IA para potenciar a sus equipos o, en el fondo, para que sean prescindibles?
