Pregunta a Chat GPT: Soy un policy maker progresista. Veo que el impacto de la IA y la robotización destruirá muchos puestos de trabajo en el futuro cercano y que no podemos enmarcarnos en unas políticas de crecimiento de la producción para no destruir el planeta. ¿Qué podemos hacer para repartir la riqueza que generarán los robots entre toda la población y no crear una polarización entre ganadores y perdedores?
ChatGPT:
Ésta es justamente la gran pregunta que muchos economistas progresistas y políticos con sensibilidad ecosocial se están haciendo ahora mismo: cómo evitar que la IA y la robotización generen una nueva polarización social mientras al mismo tiempo debemos respetar los límites ecológicos. Te planteo algunos caminos que podrían articularse en una estrategia coherente:
- Reparto directo de la riqueza
- Renta Básica Universal (RBU): financiada en parte con las ganancias de productividad derivadas de la robotización y la IA, para garantizar un mínimo vital para todos.
- Dividendos sociales del capital tecnológico: crear fondos soberanos públicos que participen en las empresas líderes en IA y robótica, y repartir sus beneficios como se hace con los dividendos del petróleo en Alaska.
- Fiscalidad del capital automatizado: establecer impuestos sobre el uso de algoritmos, robots y sistemas de IA que sustituyen a trabajo humano, pero diseñados con inteligencia para no frenar la innovación útil.
- Nueva fiscalidad progresiva y verde
- Impuestos sobre grandes beneficios empresariales (particularmente de plataformas digitales y empresas de IA).
- Fiscalidad ambiental: grabar actividades y consumos con alta huella de carbono y destinar estos recursos a financiar servicios públicos y rentas de ciudadanía.
- Reforma de los sistemas de cotización social: que no dependan sólo de salarios humanos, sino también del valor añadido creado por máquinas y algoritmos.
- Reducción y reorganización del trabajo humano
- Jornada laboral más corta: repartir mejor el trabajo existente reduciendo la jornada sin reducción salarial (o compensaciones vía subsidios públicos).
- Reconocer y remunerar trabajos invisibles: cuidados, voluntariado, labores comunitarias y de sostenibilidad que hoy no pasan por el mercado laboral.
- Formación continua y reconversión profesional: para que la transición no deje atrás a colectivos enteros.
- Democracia económica y control público
- Propiedad colectiva de tecnologías clave: IA e infraestructuras digitales bajo control público-comunitario para evitar monopolios privados.
- Plataformas cooperativas y municipales: alternativas al capitalismo de plataforma, donde los beneficios se repartan entre usuarios y trabajadores.
- Participación ciudadana en la gobernanza de la IA: asegurar que los criterios éticos y sociales influyan en el desarrollo tecnológico.
- Nuevo contrato social ecosocialista
- Orientar la innovación hacia la sostenibilidad: priorizar IA y robótica para reducir emisiones, mejorar la salud, ahorrar energía y cuidar a personas.
- Techo de crecimiento material: apostar por un modelo de prosperidad sin crecimiento ilimitado, midiendo el éxito con indicadores de bienestar y sostenibilidad, no sólo con el PIB.
- Redistribución territorial: evitar que sólo unos pocos hubs tecnológicos concentren toda la riqueza y el poder.
👉 En resumen: lo que proponemos es un nuevo pacto social post-trabajo, donde la riqueza generada por la IA y los robots se considere un bien común y no sólo propiedad privada. La clave es repartirla vía rentas, servicios públicos y tiempo libre, a la vez que situamos límites ecológicos en la producción y el consumo.
Chat GPT: ¿Quieres que te haga un mapa de escenarios de políticas concretas (por ejemplo, “escenario renta básica”, “escenario reducción jornada”, “escenario fiscalidad del robot”) para que veas qué ventajas y riesgos tiene cada uno?
Petición a Chat GPT: Quiero que diseñes una transición hacia un nuevo modelo ya que el impacto entre sectores será diverso en intensidad y temporalidad.
Chat GPT:
Perfecto. Te propongo una transición ordenada y justa hacia el nuevo modelo, asumiendo que el impacto de la IA/robotización será desigual por sectores y tiempo. Lo estructuro en fases, gobernanza, instrumentos transversales y hojas de ruta sectoriales con hitos e indicadores.
1) Fases de transición (horizonte 8–10 años)
Fase 0 (0–6 meses) – Arranque y escudos
- Crear el Consejo de Transición Justa Digital (gobierno, sindicatos, empresas, mundo local, academia).
- Poner en marcha el Observatorio de Impacto de la IA en el Empleo (alertas tempranas por sectores/territorios; cuadro de mando público).
- Escudo social temporal: seguro de transición (complemento de renta 6-12 meses), cuenta individual de formación (crédito inicial por persona), y pilotos de 32 h/semana en sectores de alto riesgo.
- Pactar cláusulas de no despido ligadas a ayudas públicas y a la formación.
Fase 1 (6–36 meses) – Repartir trabajo y renta
- Escalar pilotos de reducción de jornada (32-34 h) con compensación parcial vía productividad + incentivos fiscales.
- Rentas de transición condicionadas a itinerarios formativos/reciclados ya servicios de recolocación.
- Crear el Fondo Soberano Tecnológico y de Datos (participaciones en empresas de IA/robotización; compra de activos estratégicos; dividendos sociales).
- Reforma de cotizaciones: parte vinculada al valor añadido y a la densidad robótica/algoritmos, para desacoplar financiación social de los salarios humanos.
Fase 2 (3–10 años) – Nuevo contrato social
- Evaluar y, si procede, desplegar una Renta Básica (o impuesto negativo) financiada por dividendos del Fondo, fiscalidad digital/verde y ahorros en paro.
- Generalizar la jornada corta y los derechos universales portables (“portables” = derechos que se pueden mantener o trasladar independientemente del contrato laboral o del empleador específico), Ejemplos: salud, formación, pensión, seguro de ingresos.
- IA como bien común: infraestructuras públicas de IA, datos de titularidad colectiva y plataformas cooperativas.
2) Gobernanza y condicionalidad
- Contratos de Transición Sectorial (CTS): acuerdos 3-4 años con objetivos de empleo, reciclaje, reducción de horas, y trayectorias salariales; ayudas públicas condicionadas a:
- Planes de recapacitación (reskilling) (≥ 60 h/año por persona afectada).
- No sustitución neta de plantilla sin oferta de reubicación.
- Códigos éticos de IA y auditoría de algoritmos que afectan a decisiones laborales.
- Mesa Territorial para comarcas vulnerables (diversificación, incentivos a nuevas actividades de cuidado/verde/industrial avanzada).
3) Instrumentos transversales (mecanismos clave)
- Reducción de jornada y reparto del tiempo
- Objetivo país: 32 h/semana a 5–6 años en los sectores de alto riesgo y 6–8 años en el resto.
- Incentivos: bonificaciones a cuotas sociales si se mantiene salario y empleo.
- Capacidades y profesiones del futuro
- Cuenta Individual de Formación (financiada inicialmente con 1.000–2.000 € por adulto) + derechos retribuidos de tiempo para formarse.
- Catálogo de microcredenciales (IA aplicada, mantenimiento de robots, datos, enfermería/geriatría avanzada, rehabilitación energética, ferrocarril, logística verde).
- Seguridad de ingresos
- Seguro de Transición (wage insurance): complementa hasta el 80-90% del salario anterior durante 6-12 meses mientras dura el reciclaje y la reubicación.
- Fiscalidad y financiación
- Contribución sobre la automatización basada en valor añadido + densidad de activos de IA/robots.
- Impuestos digitales y sobre beneficios extraordinarios, y fiscalidad verde (parte destinada a rentas y formación).
- Fondo Soberano: capta dividendos de empresas estratégicas y licencias de uso de datos públicos; reparte dividendo social.
- IA y datos como commons
- Nube pública, modelos fundacionales de código abierto para administraciones y pymes, y repositorio de datos con retorno obligado (fecha dividendo) cuando el sector privado obtiene rentas.
- Creación directa de empleo útil
- Garantía de Ocupación Verde y de Cuidados: puestos de trabajo locales (rehabilitación energética de viviendas, cuidados domiciliarios, transporte público, renaturalización, digitalización de servicios sociales).
4) Hojas de ruta sectoriales (impacto y calendarios)
| Sector | Riesgo/Temporalidad | Acciones 0–12meses | Acciones 1–3años | Acciones 3–6años |
| Manufactura/Automoción | Alto y rápido | CTS con no despidos; auditorías de IA | Mapas de habilidades. Reskilling hacia mecatrónica, baterías, retrofit de flotas | 32 h. Robotización “aumentativa” ( no reemplaza a la persona, sino que aumenta o potencia sus capacidades) fabricación aditiva (impresión 3D o producción por capas); hubs de economía circular |
| Logística, almacenes, retail | Alto y rápido | Escudo + recalificación (planificación, mantenimiento, atención cliente avanzada). Plataformas cooperativas de última milla | 32 h. Reubicación a transporte público. Automatización con trazabilidad verde | Derecho a desconexión y control de algoritmos |
| Administración pública | Medio y rápido | IA pública para tareas repetitivas; rediseño de roles. Recolocación a atención personalizada | 34-32 h Offloading masivo de trámites (= usar sistemas o procesos que descargan de manera automatizada o eficiente la gestión de muchos trámites a gran escala) | “Case managers” en salud y sociales (son “gestores de casos” que conectan servicios y recursos para mejorar la atención integral de las personas). |
| Salud y Cuidados | Bajo y medio | Creciente pero complementario Aumento salarial y carrera | Asistentes de IA clínicos supervisados,Profesionalización de cuidados. | Más personal Microcredenciales, Universalizar cuidados domiciliarios; tecnología asistiva; 32-34 h |
| Construcción y Energía | Medio, sostenido | Plan de choque en rehabilitación (financiación + formación) Industrialización sostenible, BIM + IA | Seguridad laboral. Renovables, redes inteligentes | Recalificación continua |
| Educación y Formación | Medio | Docencia con IA como copiloto | Reducción carga administrativa. Reentrenamiento masivo de adultos | Nuevas especialidades. Aprendizaje permanente universal con derechos portables |
| Cultura/Creativas | Medio-alto | en tareas Estándares de IA generativa y remuneración por datos/estilos. Fondo de compensación y licencias colectivas Nuevos modelos de propiedad intelectual y plataformas públicas. | ||
5) Indicadores de seguimiento (publicados trimestralmente)
- Ocupación y horas: tasa de empleo, infraocupación, horas medias semanales.
- Distribución: Gini/Palma de ingresos y de patrimonio; cuota salarial vs beneficios.
- Transición: % plantilla recalificada y reubicada; salarios post-transición; no de despidos evitados.
- Productividad & bienestar: VAB/hora; satisfacción vital; salud mental.
- Eco: CO₂/PIB; intensidad energética; ocupación verde creada.
- Ética de IA: % sistemas auditados; incidencias de sesgo; reclamaciones resueltas.
6) Financiación (mix orientativo)
- Reasignación de gasto de paro hacia rentas de transición y formación.
- Impuesto digital y sobre beneficios extraordinarios de plataformas/IA.
- Contribución de automatización (sobre VAB (valor añadido bruto)+ activos de IA/robots).
- Fondo Soberano Tecnológico y de Datos (dividendos anuales → dividendo social).
- Bonos verdes/sociales para la rehabilitación, transporte público y cuidados.
- Fondo UE/estatales para recapacitación (reskilling) e infraestructuras de IA pública.
7) Plan de acción “primeras 12 semanas”
- Constituir Consejo y Observatorio; publicar mapa de calor de impacto por sector/territorio.
- Lanzar un seguro de transición + cuenta de formación (crédito inicial).
- Abrir convocatoria CTS (Contratos de Transición Sectorial) para 5 sectores prioritarios (auto, logística, administra., salud/cuidados, construcción).
- Iniciar pilotos 32 h. con evaluación rigurosa.
- Aprobar condicionalidad de ayudas a no despidos + formación.
- Crear la oficina de IA pública (modelos y datos comunes para pymes y administración).
8) Principios rectores
- Transición con derechos (no adaptabilidad a secas).
- Condición ecológica en todas las ayudas (no financiar automatización que incremente emisiones o materiales).
- Transparencia y participación (ciudadana y sindical) en la gobernanza de la IA.
- Territorialidad: fondo de convergencia para comarcas con mayor riesgo.
Si quieres, te preparo el primer paquete normativo (reforma de cotizaciones, seguro de transición, cuentas de formación, condicionalidad de ayudas y régimen de datos/IA pública) y un modelo de acuerdo CTS listo para negociar con un sector concreto (p. ej. automoción o logística).
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