Hay una conversación que se está librando en paralelo a la carrera tecnológica de la IA. No ocurre en los laboratorios de Anthropic ni en las presentaciones de OpenAI. Ocurre en los despachos de universidades como MIT, Stanford o Virginia, en paneles del G7, en los pasillos del Congreso de EE.UU. y, cada vez más, dentro de las propias empresas de IA.
Es la conversación económica. Y si no la estás siguiendo, te estás perdiendo la mitad del debate.
Hoy te presento a los economistas que están dando forma a cómo el mundo entiende y decide el futuro de la inteligencia artificial.
Por qué importa la economía de la IA (más de lo que crees)
Antes de hablar de personas, un contexto necesario.
Un análisis publicado por The Economist señala que, más de tres años después del lanzamiento de ChatGPT, la investigación económica sobre inteligencia artificial sigue siendo limitada en comparación con la atención que ha recibido la tecnología. Dicho de otra forma: mientras el mundo debate sobre capacidades, seguridad y regulación, el análisis riguroso de sus consecuencias económicas reales va por detrás.
Y eso importa porque las decisiones de política pública, regulación y redistribución que se tomen en los próximos años dependerán directamente de lo que digan estos economistas. No son académicos que hablan para sí mismos. Son las voces que escuchan los gobiernos, los bancos centrales y los consejos de administración de las mayores empresas del mundo.
Además, gran parte de los estudios y análisis más influyentes están siendo desarrollados por expertos vinculados directamente a laboratorios como Anthropic, OpenAI y Google DeepMind. La academia y la industria se están fusionando. Y eso cambia la naturaleza del debate.
Veamos quiénes son los protagonistas.
“Incluso líderes como Sam Altman han tenido que ajustar sus predicciones, señalando que la IA podría salir más cara que los empleos que iba a destruir un punto clave en el debate económico actual.”
1. Daron Acemoglu El Nobel que pide prudencia
Si hay un nombre que domina este espacio, es Daron Acemoglu. Profesor del MIT, ganador del Premio Nobel de Economía en 2024 junto a James A. Robinson y Simon Johnson, y uno de los diez economistas más citados del mundo.
Su posición sobre la IA es la más contracorriente de todas las que encontrarás en esta lista: la del escepticismo razonado.
Acemoglu sostiene que existe “una enorme incertidumbre” alrededor del impacto real de la inteligencia artificial sobre el empleo y critica el exceso de expectativas que, según él, domina actualmente el debate tecnológico. No es un tecnófobo. Es alguien que exige evidencia antes de hacer predicciones apocalípticas o utópicas.
Su argumento central: la IA no reemplazará todos los empleos, y sustituir empleados por sistemas de IA no es una estrategia sostenible para las empresas y, en muchos casos, representa “una propuesta perdedora”.
Lo respalda con datos: un informe de la Reserva Federal de Estados Unidos publicado en marzo de 2026 concluyó que no existe evidencia de una reducción generalizada de ofertas laborales en industrias con alta adopción de inteligencia artificial.
Pero no es complaciente. Junto a su colega Simon Johnson, publicó el libro Poder y Progreso, donde advierte que la implementación de la IA podría resultar en una significativa reducción de empleos si no se regula adecuadamente, así como también generaría una caída de los salarios y un agravamiento de las desigualdades económicas a nivel global.
Su diagnóstico más incómodo: “Si no corregimos el rumbo podríamos ver un sistema laboral dividido en dos niveles. Una pequeña élite controlará el desarrollo y el uso de estas tecnologías y la mayoría estará relegada a realizar trabajos marginales o de escasa relevancia.”
Por qué deberías seguirle: Porque en un debate lleno de gurús que venden certezas, Acemoglu es la voz que pide que hablemos con datos.
2. Erik Brynjolfsson El optimista de la productividad
Si Acemoglu representa el escepticismo, Erik Brynjolfsson encarna el optimismo fundado. Profesor de Stanford y uno de los economistas de referencia en el estudio de la transformación digital, su trabajo lleva décadas explorando cómo la tecnología impacta en la productividad y los mercados laborales.
Su trabajo ha explorado cómo la inteligencia artificial podría modificar la demanda de empleo y la organización de las empresas. Pero su aportación más importante para el debate actual es metodológica: cómo medir correctamente el impacto de la IA en la economía cuando los indicadores tradicionales de productividad no están diseñados para capturarlo.
Su tesis central es que estamos subestimando sistemáticamente los beneficios de la IA porque los modelos económicos no saben cómo contarlos. Y que la historia como ocurrió con la electricidad o Internet muestra que los grandes saltos de productividad llegan con décadas de retraso tras la adopción tecnológica.
Junto a Anton Korinek y Ajay Agrawal, tiene pendiente de publicación en 2026 un artículo de investigación titulado The Economics of Transformative AI: A Research Agenda, en el que defienden la necesidad de una agenda de investigación económica integral sobre la IA transformadora.
Por qué deberías seguirle: Porque si quieres entender por qué la IA no se está traduciendo todavía en cifras de productividad espectaculares, Brynjolfsson tiene la respuesta más sofisticada.
3. Anton Korinek El economista de Anthropic
Este es el nombre más relevante para los lectores de este blog. Anton Korinek es profesor de la Universidad de Virginia y director del programa Economics of Transformative AI (EconTAI). Y tiene un vínculo directo con Anthropic.
Su investigación analiza cómo los avances transformadores en inteligencia artificial afectan a la economía y la sociedad, investigando las implicaciones de la IA para el crecimiento económico, los mercados laborales, la desigualdad y la concentración de mercado. Se enfoca en cómo orientar el progreso de la IA hacia una prosperidad compartida.</cite>
Korinek sirve en el Consejo Asesor Económico de Anthropic, lo que le convierte en uno de los pocos economistas académicos con influencia directa sobre las decisiones estratégicas de un laboratorio de IA de primer nivel. Además, fue nombrado en la lista TIME100 AI 2025 de las personas más influyentes en inteligencia artificial y en el listado Future Perfect 50 de Vox en 2024, y ha servido en el panel de alto nivel de expertos del G7 sobre IA.
Sus preguntas de investigación más recientes son de las más importantes del campo: cuándo la automejora recursiva de la IA puede llevar a un crecimiento explosivo, cómo debería rediseñarse la política fiscal cuando la IA erosiona las bases imponibles tradicionales del trabajo y el consumo, y cómo debe prepararse la sociedad para la transición hacia una IA genuinamente transformadora.
Anthropic también le incorporó como contratación fundacional para su Instituto de IA Transformadora, junto a Matt Botvinick y Zoe Hitzig.
Por qué deberías seguirle: Porque es la persona que está llevando el rigor económico al corazón mismo del laboratorio que construye Claude.
4. Simon Johnson El coautor del Nobel
Simon Johnson, también del MIT y coganador del Nobel con Acemoglu, es una voz que combina la investigación académica con la acción política. <cite index=”33-1″>Es codirector de la MIT Shaping the Future of Work Initiative junto a Acemoglu y David Autor.</cite>
Su trabajo se centra en el poder estructural que la IA concentra y en los riesgos de que esa concentración derive en un capitalismo tecnológico que excluya a la mayoría. Es coautor de Poder y Progreso y una de las voces más activas en el debate sobre cómo la regulación puede corregir las distorsiones que la IA está creando en los mercados laborales.
Por qué deberías seguirle: Porque su análisis sobre el poder institucional y la tecnología es el más útil para entender por qué la regulación de la IA no es solo una cuestión técnica, sino política.
5. Chad Jones El arquitecto del crecimiento a largo plazo
Chad Jones, profesor de Stanford, aporta la perspectiva más larga de todos: el crecimiento económico de largo plazo. <cite index=”25-1″>Sus investigaciones han servido de base para analizar cómo la innovación tecnológica puede transformar la productividad de los países.</cite>
Su pregunta fundamental no es si la IA destruirá empleos en los próximos cinco años, sino si puede reactivar el crecimiento de la productividad global, que lleva décadas por debajo de sus potenciales históricos. Es una perspectiva que sitúa el debate actual en un horizonte temporal diferente —y, en muchos sentidos, más relevante para la política económica.
Por qué deberías seguirle: Porque cuando todo el mundo debate el corto plazo, Jones nos recuerda que el impacto más importante de la IA puede tardar décadas en manifestarse plenamente.
6. Ronnie Chatterji El economista jefe de OpenAI
Ronnie Chatterji es economista jefe de OpenAI y profesor de la Universidad de Duke.</cite> Su posición es única: trabaja desde dentro de uno de los dos laboratorios más influyentes del mundo, con acceso directo a datos que ningún académico externo tiene.
<cite index=”30-1″>OpenAI contrató a Chatterji en 2024 como economista jefe e inició colaboraciones académicas con investigadores como Jason Furman y Michael Strain para analizar el impacto de la IA en la productividad y el mercado laboral.</cite>
Lo que hace interesante su figura y también controvertida es precisamente su posición: ¿puede un economista mantener independencia intelectual trabajando para la empresa cuyo impacto debe analizar? Es una tensión que el propio Acemoglu ha señalado públicamente, advirtiendo sobre el creciente interés de las compañías de IA en financiar investigaciones económicas sobre el futuro del empleo.
Por qué deberías seguirle: Porque tiene acceso a datos únicos y porque su trabajo definirá cómo OpenAI y por extensión, la industria comunica su impacto económico al mundo.
7. Alex Imas El recién llegado de Google DeepMind
Alex Imas fue recientemente incorporado a Google DeepMind como responsable de economía de la IA.Su perfil complementa al de Chatterji en OpenAI y al de Korinek en Anthropic: los tres grandes laboratorios de IA tienen ahora economistas de alto nivel trabajando desde dentro.
Su especialidad es la economía del comportamiento y la toma de decisiones, lo que le sitúa en una posición particular para analizar cómo los humanos interactúan con los sistemas de IA y qué implicaciones tiene eso para los mercados y las organizaciones.
Por qué deberías seguirle: Porque la economía conductual aplicada a la IA es uno de los campos más prometedores y menos explorados del debate económico actual.
8. Susan Athey La pionera digital de Stanford
Susan Athey es probablemente la economista con más trayectoria acumulada en la intersección entre tecnología digital y economía. <cite index=”29-1″>Pionera en economía digital y aprendizaje automático en Stanford</cite>, fue la primera mujer en ganar la Medalla John Bates Clark y asesora de empresas como Microsoft y gobiernos de varios países.
Su trabajo se distingue porque combina la teoría económica más rigurosa con la práctica real de los datos y los algoritmos. Ha sido una de las primeras en analizar cómo los modelos de lenguaje transforman los mercados publicitarios, la fijación de precios y la competencia entre plataformas.
Por qué deberías seguirle: Porque nadie entiende mejor la economía de los datos y los algoritmos, y esa es exactamente la economía que la IA está construyendo.
9. Luis Garicano La voz europea
Luis Garicano, de la Escuela de Economía de Londres</cite>, es la referencia más influyente del debate económico sobre IA en Europa, un continente que tiene mucho que decir y que perder en esta transformación.
Su trabajo analiza la IA desde la perspectiva de la organización empresarial, la regulación de mercados y la política industrial. Ha sido eurodiputado y uno de los principales impulsores del AI Act europeo desde el lado económico. Para un blog sobre Anthropic una empresa que opera también en Europa con implicaciones regulatorias directas—, Garicano es una lectura imprescindible.
Por qué deberías seguirle: Porque la regulación europea de la IA afecta directamente a los modelos que usamos y Garicano es quien mejor explica esa economía política desde dentro.
El patrón que nadie está viendo: la captura académica
Hay algo que emerge de manera clara al revisar este mapa de economistas: <cite index=”25-1″>cada vez más investigadores están abandonando la academia para vincularse a empresas de IA.</cite>
Korinek en Anthropic. Chatterji en OpenAI. Imas en Google DeepMind. Athey asesorando a Microsoft. La lista se alarga.
Esto genera una tensión estructural que el propio Acemoglu ha puesto sobre la mesa: cuando las empresas que deben ser analizadas son las mismas que financian o contratan a los analistas, ¿quién garantiza la independencia del conocimiento económico? Es la misma pregunta que se hizo durante décadas sobre los economistas vinculados a los bancos de inversión o a los fondos de capital riesgo.
No hay respuesta fácil. Pero saber que la tensión existe es el primer paso para leer con criterio lo que cada uno de estos economistas dice.
Cómo seguir esta conversación
Si quieres profundizar en el debate económico de la IA más allá de los titulares, estos son los espacios donde estas voces publican y debaten:
- NBER (National Bureau of Economic Research): la fuente primaria de los papers más influyentes antes de su publicación formal.
- MIT Shaping the Future of Work Initiative: el proyecto de Acemoglu, Johnson y Autor para analizar empleo y tecnología con rigor.
- EconTAI (Economics of Transformative AI): el programa de Korinek en la Universidad de Virginia.
- The Economist, sección Free Exchange: donde muchos de estos economistas publican columnas de divulgación.
- Peterson Institute for International Economics: el think tank donde Korinek también ejerce como investigador senior.
En resumen: el mapa de las voces
| Economista | Institución | Posición sobre el empleo | Vínculo con la industria |
|---|---|---|---|
| Daron Acemoglu | MIT | Escéptico prudente | Ninguno directo |
| Simon Johnson | MIT | Crítico estructural | Ninguno directo |
| Erik Brynjolfsson | Stanford | Optimista fundado | Investigación colaborativa |
| Anton Korinek | U. Virginia / Anthropic | Transformación profunda | Consejo Anthropic |
| Chad Jones | Stanford | Largo plazo positivo | Ninguno directo |
| Susan Athey | Stanford | Mercados digitales | Asesora Microsoft |
| Ronnie Chatterji | Duke / OpenAI | Economista jefe OpenAI | OpenAI |
| Alex Imas | Google DeepMind | Economía conductual IA | Google DeepMind |
| Luis Garicano | LSE | Regulación y política industrial | Asesor regulatorio UE |
La IA no es solo una historia tecnológica. Es una historia económica. Y las personas que aparecen en esta lista son, en buena medida, quienes están escribiendo esa historia en tiempo real.
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“La visión de estos economistas es vital para entender cómo está el panorama laboral para los juniors en la era de la IA , donde la formación debe adaptarse a una velocidad sin precedentes.”
“La adopción masiva que proponen estos expertos no está exenta de desafíos, ya que las empresas que adoptan la IA ganan eficiencia, pero también enfrentan altos riesgos “