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¿Qué dice el informe sobre IA que anticipa un escenario sombrío?

Según Citrini Research, la inteligencia artificial (IA) sería un problema por funcionar demasiado bien.

Por Nicolás Antiporovich
Nicolás Antiporovich
Nicolás Antiporovich
Editor de Noticias
Se encarga de la edición y cobertura completa de noticias del ecosistema Bitcoin. Periodista especializado en criptomonedas: mercados, tecnología y adopción.
Conoce al autor
27 febrero, 2026
en Comunidad
Tiempo de lectura: 11 minutos
Escrito por Nicolás Antiporovich
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Nicolás Antiporovich
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Un hipotético escenario futurista caótico. Con mercados desplomándose, desempleados y criptomonedas en auge.

El exitoso desarrollo de la inteligencia artificial podría generar una crisis global de magnitud nunca antes vista. Fuente: imagen generada por CriptoNoticias mediante ChatGPT.

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  • Masivos recortes de personal en empresas cambiarían el mundo laboral como lo conocemos.
  • La proyección de Citrini no es una predicción cerrada, pero sí una advertencia seria.

Un informe de la compañía de investigaciones Citrini Research, firmado por el analista Alap Shah, con fecha del 22 de febrero de 2026, plantea un escenario inquietante: que la inteligencia artificial (IA) cumpla lo que promete, aumente la productividad y aun así termine siendo bajista para la economía real y para los mercados.

El autor lo aclara desde el comienzo: “Lo que sigue es un escenario, no una predicción”. Pero, al mismo tiempo, lo escribe como si fuera un «viajero del tiempo» que está en el año 2028. El escenario es caótico: desempleo alto, bolsas desplomadas y una crisis ya en marcha.

La tesis central del texto que es aquí reseñado por CriptoNoticias es simple y fuerte: la IA no sería un problema por fallar, sino por funcionar demasiado bien en una economía que depende del trabajo humano para sostener consumo, crédito y recaudación.

En el escenario futurista que describe Citrini, “la tasa de desempleo se situó en el 10,2%” y el S&P 500 acumulaba una caída del 38% desde máximos de octubre de 2026. A partir de esa foto, la firma reconstruye la secuencia.

La empresa de investigaciones dice que la primera etapa fue eufórica. “Para octubre de 2026, el S&P 500 rozaba los 8.000 puntos y el Nasdaq superó los 30.000”, mientras la productividad se disparaba gracias a “agentes de IA que no duermen, no se toman días de baja por enfermedad ni necesitan seguro médico”. En ese contexto, las empresas recortaban personal, mejoraban márgenes y reinvertían en más IA. El mercado celebraba.

Para contextualizar, al momento de esta publicación, el 27 de febrero de 2026 el S&P500 está en 6.840 puntos y el índice Nasdaq en 24.961.

Pero, luego de ese optimismo inicial, añade la firma, esa misma dinámica iba vaciando la economía por debajo. “Los dueños de las computadoras vieron cómo su riqueza se disparaba”, mientras “el crecimiento real de los salarios se desplomó” y muchos trabajadores desplazados pasaban a empleos peor pagados.

Ahí aparece uno de los conceptos más importantes del informe: “PIB fantasma”, definido como “producción que aparece en las cuentas nacionales pero nunca circula por la economía real”. El punto de Citrini es que puede haber más output y más ganancias corporativas, pero menos ingresos circulando entre hogares.

La firma resume ese desacople con una frase que organiza todo el informe:

En todos los sentidos, la IA superaba las expectativas, y el mercado era IA. El único problema… es que la economía no.

Citrini Research, empresa de investigaciones financieras.

Después explica por qué: si un clúster de GPU reemplaza el trabajo de miles de oficinistas, baja el costo de producción, pero también desaparecen salarios que alimentaban consumo, hipotecas y gasto discrecional.

Clúster de GPU de la súpercomputadora Titán.
Clúster de GPU de la súpercomputadora Titán. Fuente: Wikipedia.

La inteligencia humana es reemplazada por máquinas

Desde ahí, el texto describe un mecanismo de retroalimentación que llama “la espiral de desplazamiento de la inteligencia humana”. La secuencia, según Citrini, funciona así: “Las capacidades de IA mejoraron, las empresas necesitaron menos trabajadores, los despidos de trabajadores administrativos aumentaron, los trabajadores desplazados gastaron menos, la presión sobre los márgenes empujó a las empresas a invertir más en IA, las capacidades de IA mejoraron…”. El mensaje es que no se trata de un ajuste puntual, sino de un círculo que se acelera solo.

El informe ubica el inicio de esa dinámica a fines de 2025, cuando “las herramientas de codificación dieron un salto cualitativo”.

Según el texto —que, recordemos, está escrito imaginariamente desde el año 2028— un desarrollador con Claude Code o Codex, para fines de 2025 ya podía replicar “la funcionalidad principal de un producto SaaS [siglas en inglés de «software como servicio»] de gama media en cuestión de semanas”. Eso no implicó la muerte inmediata del software empresarial, pero sí cambió el poder de negociación: los clientes empezaron a exigir descuentos porque ya tenían la opción de construir internamente.

Esta situación, desde la futurista perspectiva de Citrini, provocó masivas reducciones de personal en las empresas el tercer trimestre de 2026. Consecuentemente, desde ese entonces empiezan a verse masivas caídas en las bolsas de valores.

La explicación que da la firma es doble. Por un lado, la IA facilitó la competencia y erosionó la diferenciación; por otro, las mismas empresas que compraban licencias de software empezaron a recortar plantilla, y al reducir personal también reducían licencias. En palabras del informe, “la empresa que vendía automatización del flujo de trabajo estaba siendo alterada por una mejor automatización del flujo de trabajo”.

Lo que Citrini subraya es que las compañías no reaccionaron así por torpeza, sino por necesidad. “Las empresas establecidas no se resistieron porque no podían permitírselo”, escribe.

Con las acciones cayendo y los directorios exigiendo resultados, “hicieron lo único que pudieron: recortar personal, redistribuir los ahorros en herramientas de IA y usarlas para mantener la producción con menores costos”. La firma remarca la paradoja: “La respuesta individual de cada empresa fue racional. El resultado colectivo fue catastrófico”.

Luego el informe amplía el foco y dice que el software fue apenas el comienzo. A principios de 2027, sostiene, los agentes de IA ya operaban en el consumo cotidiano. No solo respondían pedidos: “no esperaban a que se les preguntara”, sino que “operaban en segundo plano según las preferencias del usuario”.

Esa automatización, según Citrini, destruye una capa enorme de negocios basada en la fricción humana: suscripciones que se renuevan por inercia, precios que suben tras promociones, comisiones por comparación de opciones, pagos por simplificar decisiones tediosas, etcétera.

Evolución proyectada de los agentes de inteligencia artificial. Fuente: Citrini Research.

La firma explica que “los agentes eliminaron la fricción” y que eso golpeó a sectores enteros. El texto menciona viajes, seguros, asesoramiento financiero, impuestos y trabajo legal rutinario, y sostiene que incluso el inmobiliario empezó a resentirse. Allí lanza una de las frases más duras del documento: “Habíamos sobreestimado el valor de las ‘relaciones humanas’. Resulta que muchas de las llamadas relaciones eran simplemente fricción con una cara amable”.

Algunas criptomonedas se beneficiarían de este escenario

El informe también traslada esa lógica de pagos. Una vez que los agentes controlan la compra, dice Citrini, buscan abaratarla y evitan comisiones de tarjetas. Por eso menciona que muchos agentes de IA empezaron a usar stablecoins sobre Solana o segundas capas de Ethereum.

Aunque no lo dice el informe, podría entonces suponerse que —si tal pronóstico se cumple— los precios de las criptomonedas solana (SOL) y ether (ETH) deberían tender a incrementarse en un contexto así, en el que se expande su uso. Llamativamente, el informe nada dice sobre bitcoin (BTC).

Para la Citrini, ese fue el momento en que el «comercio agéntico» dejó de ser una novedad de producto y pasó a ser un problema estructural para la infraestructura financiera tradicional.

A partir de ese punto, Citrini deja de hablar de “riesgo sectorial” y pasa a “riesgo sistémico”. Su argumento es que el mercado interpretó el daño de la IA como algo acotado al software, consultoría o pagos, cuando en realidad estaba golpeando el núcleo de la economía estadounidense: los trabajadores de cuello blanco (trabajador con un mínimo de estudios que realiza tareas semiprofesionales o profesionales de oficina, administración y coordinación de ventas).

El informe señala que el segmento de los trabajadores de cuello blanco representaba cerca del 50% del empleo y explicaba la mayor parte del gasto discrecional. Por eso, cuando caen esos ingresos, el impacto en consumo es grande aunque la tasa de desempleo total tarde en reflejarlo.

En el texto se discute además el argumento clásico de que toda revolución tecnológica destruye empleos y crea otros nuevos. Citrini reconoce que eso fue cierto en ciclos anteriores, pero marca la diferencia actual: antes, “cada nuevo trabajo requería que un humano lo realizara”; ahora, “la IA es una inteligencia general que mejora en las mismas tareas” a las que irían los trabajadores desplazados.

La firma acepta que aparecieron nuevos roles, pero aclara que no compensan ni en cantidad ni en salarios:

Por cada nuevo puesto de trabajo que la inteligencia artificial creó, dejó obsoletos a docenas.

Citrini Research, empresa de investigaciones financieras.

Uno de los puntos más sólidos del informe es cuando explica por qué esto no encaja en una recesión normal. “La causa de este ciclo no fue cíclica”, dice Citrini. En una recesión clásica, el propio ajuste prepara la recuperación. Aquí no, porque la IA “mejoró y se abarató” durante el deterioro. Las empresas reemplazan gasto en sueldos por gasto en IA, por lo que el presupuesto tecnológico sube aunque el gasto total baje. De ahí su frase repetida: “Un bucle de retroalimentación sin freno natural”.

El informe también advierte que esa diferencia puede confundir a los mercados. Mientras el consumo y el empleo se debilitan, “Nvidia (NVDA) seguía registrando ingresos récord”, por ejemplo. Es decir, la infraestructura de IA puede seguir brillando aun cuando la economía que la rodea ya se está rompiendo.

Crédito privado e hipotecas salen golpeados por la IA

Más adelante, Citrini conecta esa presión con dos zonas críticas del sistema financiero: crédito privado e hipotecas.

En crédito privado, explica que muchas compras apalancadas en software se financiaron bajo la idea de ingresos recurrentes estables. Cuando la IA empezó a destruir esas bases de negocio, esas valuaciones quedaron fuera de la realidad. La firma cita la rebaja de Moody’s a deuda de software respaldada por private equity y usa el caso Zendesk como símbolo del problema. Según el informe, los ingresos que respaldaban el préstamo “ya no eran recurrentes; eran simplemente ingresos que aún no habían salido”.

La segunda zona crítica es el mercado hipotecario. Citrini subraya que el problema no sería como 2008. “En 2028, eran buenos desde el primer día. El mundo simplemente… cambió después de que se emitieron los préstamos”. Su pregunta, deliberadamente provocadora, es: “¿son rentables las hipotecas prime?”.

Ciprini comenta que prestatarios con buen historial, alto ingreso y buen puntaje pueden volverse frágiles si el shock es una caída estructural en ingresos futuros por desplazamiento laboral, no una mala originación del crédito.

El informe agrega que esa fragilidad aparece primero de forma silenciosa: retiros de líneas de crédito con garantía hipotecaria, uso de ahorros y deuda de tarjetas mientras la cuota hipotecaria todavía se paga. Pero advierte que eso puede cambiar rápido si la caída de ingresos continúa. Por eso sostiene que la espiral ya no solo afecta empleo y consumo, sino que empieza a contaminar crédito, vivienda y balances financieros.

En el tramo final, el informe se vuelve político. Citrini señala que el Estado recauda principalmente sobre trabajo humano, pero en este escenario la productividad crece mientras cae la participación laboral y salarial. El resultado, dice, es que “el flujo circular se está rompiendo”: la producción sigue, pero ya no pasa por los hogares ni por el fisco de la misma manera. Al mismo tiempo, el gobierno necesita aumentar transferencias a trabajadores desplazados justo cuando recauda menos.

La firma menciona propuestas como una “Ley de Economía de Transición” y una “Ley de Prosperidad Compartida de la IA”, pero afirma que el problema principal es la velocidad: “La capacidad de la IA evoluciona a un ritmo mayor que la capacidad de adaptación de las instituciones”. Por eso remata con una frase que funciona como cierre político del informe: “Cada bando tiene su propio villano, pero el verdadero villano es el tiempo”.

La inteligencia deja de ser un recurso escaso

La conclusión de Citrini no es que el colapso sea inevitable, sino que la economía anticipará algo muy profundo: se pondrá en cuestionamiento la escasez de inteligencia humana. El texto llama a ese proceso “el desenrollado de la prima de inteligencia” y sostiene que el sistema financiero, el mercado laboral y el Estado fueron diseñados para un mundo en el que esa inteligencia era el insumo escaso. Ahora, dice la firma, ese supuesto está cambiando.

Aun así, el informe deja una salida. “La revalorización no es lo mismo que el colapso”, escribe Citrini, y agrega que “la economía puede encontrar un nuevo equilibrio”. Pero también advierte que ese nuevo marco debe construirse antes de que los bucles de retroalimentación hagan más daño. Por eso, tras describir un 2028 de crisis, vuelve al presente y recuerda: “Pero no estás leyendo esto en junio de 2028. Lo estás leyendo en febrero de 2026”.

El cierre resume el tono entero del documento: no es una predicción cerrada, pero sí una advertencia seria. Algunos escenarios, dice la firma, “no se materializarán”, aunque están “igualmente seguros de que la inteligencia artificial seguirá acelerándose” y de que “la prima por la inteligencia humana se reducirá”. La última frase funciona como señal de mercado y de tiempo político a la vez: “El canario sigue vivo”.

Etiquetas: Análisis e InvestigaciónInteligencia Artificial (AI)Relevantes

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Publicado: 27 febrero, 2026 09:08 am GMT-0400 Actualizado: 27 febrero, 2026 09:09 am GMT-0400
AUTOR
Nicolás Antiporovich
Editor de Noticias
Se encarga de la edición y cobertura completa de noticias del ecosistema Bitcoin. Periodista especializado en criptomonedas: mercados, tecnología y adopción.
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