Entre las múltiples reacciones frente a la IA, una que está cobrando fuerza -por parecer sensata- es la de ponerle un impuesto. Entre los promotores del impuesto está Simon Johnson, premio Nobel de economía, quien aseguró que el gravamen sería “una medida política sensata para frenar la automatización”. Johnson es otra muestra de que ganar un Nobel no evita que alguien cometa errores básicos en el área en la que se supone experto.
Primero hay que entender de qué se trata este impuesto. Hay que distinguir entre dos formas de pensar este impuesto a recursos computacionales. Una es la modalidad de impuesto que grava las existencias (el stock) y otra la modalidad que grava el flujo.
El impuesto sobre el stock es un impuesto al capital, es decir, puede ser aplicado a cosas como las unidades de procesamiento gráfico (GPUs), electricidad de los centros de datos o el poder de procesamiento. Verbigracia, prohibir que se construyan más centros de datos sería un impuesto absoluto sobre el stock de capacidad de cómputo.
La modalidad del impuesto que grava el flujo deja de lado el capital necesario para que funcione la IA y se enfoca en el resultado de la IA. En esta categoría recaería un impuesto a las imágenes hechas por Claude, los videos hechos con Chat gé pé té y demás servicios de los agentes virtuales.
Ambas ideas de impuesto son malas. Un resultado clave en economía enseña que el capital no debe gravarse. Los centros de datos y toda la infraestructura que está erigiéndose para procesar datos es capital, visto con malos ojos por todos lo que le temen a la IA. Si el objetivo es proteger a los que pueden perder su trabajo por la automatización, es como ponerle un impuesto a los tractores para proteger a quienes todavía aran la tierra con azadón. La justificación redistributiva para gravar el capital es falaz, porque cuando la oferta de capital es elástica el impuesto al capital no lo pagan los dueños, sino los trabajadores, en forma de salarios más bajos. Así que no ayudas a quienes trabajan la tierra con azadón haciendo que los tractores sean más caros. Los ayudas haciendo que los tractores sean tan baratos que todos puedan tener uno.
Esto nos lleva a otro resultado muy importante, tan importante que tiene un nombre, el teorema de eficiencia de Diamond-Mirrlees. Los bienes intermedios no deben ser gravados. El procesamiento computacional (aunque tal vez hoy no lo parezca) no es el bien final, sino un paso intermedio. Los productos que arroja la IA ayudan a predecir ventas, a ganar partidos de futbol, a analizar muestras médicas, a crear nuevas medicinas, a detectar fraudes y dar servicio al cliente, pero enfaticemos, ayudan a, es decir, son un insumo. Como una calculadora, el resultado que nos arroja es un pasito para lo que queremos lograr, no el propósito final. Si le ponemos un impuesto al procesamiento computacional estamos incrementando el precio de cada una de sus aplicaciones, lo que no es otra cosa que decir que los beneficios totales serán menores.
Anton Korinek y Lee Lockwood -profesores de economía en la Universidad de Virginia- lo resumen de gran manera: un impuesto a la IA sería como haberle puesto un gravamen al acero durante la revolución industrial: absurdo.
Ahora pensemos en gravar los resultados de la IA. Con este enfoque, diríamos que hay que ponerle un impuesto a las unidades que entrenan los modelos extensos de lenguaje (LLMs), pero ¿cómo vamos a medir eso? Si se utilizan GPUs para crear un video, ¿cómo va a enterarse la autoridad para cobrar el impuesto? Vayamos más lejos, ¿cómo ponerle un impuesto al trabajo que hace un programador con IA desde su cuarto? Imposible, desde luego, y por eso una mala idea.
No solo es una pésima idea ponerle un impuesto a la IA. Hay razones para pensar que lo mejor sería subsidiarla. Si la IA permite, por ejemplo, que todos los coches se manejen solos, lo que significa reducir accidentes automovilísticos prácticamente a cero, entonces el beneficio va mucho más allá de aquellos que reciben dinero por cada venta de auto, pues incluso los peatones estarán transitando ciudades más seguras gracias a la inversión en IA (una externalidad positiva).
Lo que necesitamos es hacer que los beneficios de la IA lleguen a todos, y fomentar que esos beneficios se multipliquen (en cantidad y relevancia). Un impuesto a la IA no es una política de protección social: es una política de encarecimiento tecnológico. Confunde justicia con obstrucción. No redistribuye el futuro, eleva el costo. La automatización va a transformar a la sociedad, por eso la respuesta no puede ser hacerla más lenta, más cara y más exclusiva. La respuesta gubernamental debe ser exactamente la contraria: hacer que la IA sea barata, ubicua, y después redistribuir los frutos.