Puede que esta pregunta se haya convertido en uno de los debates más recurrentes entre los círculos económicos más especializados, sobre todo desde que varios informes y simulaciones elaborados con modelos de inteligencia artificial han empezado a circular en medios de comunicación internacionales.
Sin embargo, conviene separar con precisión lo que realmente dicen los escenarios que ha predicho con los datos la inteligencia artificial de lo que son previsiones económicas en sentido estricto con certezas.
¿Cuándo podría empezar la próxima crisis económica según la IA?
A diferencia de los modelos macroeconómicos tradicionales, los sistemas basados en inteligencia artificial no funcionan como un “reloj” capaz de marcar una fecha concreta para una recesión. Su principal fortaleza es el análisis de grandes volúmenes de datos históricos y contemporáneos, a partir de los cuales se detectan patrones de vulnerabilidad, acumulación de riesgos y posibles puntos de ruptura.
La mayoría de escenarios difundidos recientemente no hablan de un momento exacto, sino de una ventana temporal de mayor fragilidad.
Diversos análisis divulgados recogen que varios economistas y estrategas consideran que el periodo comprendido entre 2026 y 2028 podría concentrar una mayor probabilidad de tensiones financieras y desaceleración global, siempre condicionadas a que se materialicen determinados factores de riesgo.
Este enfoque es coherente con la visión de grandes instituciones financieras, que no plantean una recesión inevitable a corto plazo, pero sí un entorno en el que pequeños shocks podrían amplificarse con rapidez debido al elevado nivel de endeudamiento, a la sensibilidad de los mercados a los tipos de interés y a la concentración del crecimiento en pocos sectores tecnológicos.
Los modelos de IA incorporan, además, variables no siempre centrales en los modelos macro tradicionales.
Entre ellas destacan la velocidad de adopción de nuevas tecnologías, los cambios en la estructura del empleo cualificado y la posible redistribución de ingresos entre capital y trabajo.
A partir de estas variables, algunos ejercicios de simulación sostienen que, si la productividad generada por la inteligencia artificial no se traduce en aumentos salariales ni en creación de nuevas ocupaciones a un ritmo suficiente, podría generarse una desaceleración progresiva del consumo privado, que sigue siendo el principal motor del crecimiento en las economías avanzadas.
Este tipo de escenarios ha sido difundido también por cadenas como Euronews, que subrayan que se trata de proyecciones hipotéticas construidas a partir de supuestos tecnológicos y sociales muy exigentes. En la práctica, los propios autores de estos modelos reconocen que la IA no está prediciendo una crisis, sino describiendo trayectorias posibles bajo determinadas condiciones.
Desde el punto de vista institucional, organismos como la Federal Reserve siguen basando su análisis en indicadores clásicos de inflación, empleo, condiciones financieras y estabilidad bancaria. La coexistencia de ambos enfoques explica por qué el mensaje dominante no es el de una crisis inminente, sino el de una economía global con capacidad de crecimiento, pero más vulnerable a errores de política monetaria, episodios de estrés financiero o cambios tecnológicos mal absorbidos por el mercado laboral.
Lo que parece que pone de acuerdo a instituciones y a la inteligencia artificial es que el riesgo sistémico parece concentrarse en la segunda mitad de la década si convergen debilidad del empleo, elevada deuda y una transición tecnológica desordenada.
¿Cómo podría empezar una crisis económica en los escenarios basados en IA?
En los modelos de simulación impulsados por inteligencia artificial, el punto de partida de una crisis no suele ser un único acontecimiento espectacular, sino una cadena de deterioros graduales que se retroalimentan.
El primer eslabón suele situarse en el mercado laboral, especialmente en segmentos de alta cualificación vinculados a tareas analíticas, administrativas o creativas, donde la automatización basada en IA está avanzando con mayor rapidez.
La hipótesis central es que, si una parte relevante de estas funciones se sustituye o se reestructura en muy poco tiempo, la transición puede generar un desfase entre la destrucción y la creación de empleo. Este desfase, aunque sea temporal, reduce la masa salarial agregada y presiona a la baja el consumo.
En economías donde el gasto de los hogares representa más de la mitad del PIB, el impacto se transmite con rapidez al conjunto de sectores.
A este canal real se suma un canal financiero. Los sistemas de IA aplicados al análisis de mercados detectan una elevada dependencia de las valoraciones bursátiles respecto a expectativas de beneficios futuros ligados precisamente a la expansión tecnológica. Si estas expectativas se revisan a la baja, la corrección de activos puede ser brusca, especialmente en empresas intensivas en capital y con elevados niveles de endeudamiento. La caída del valor de mercado reduce la capacidad de financiación, frena la inversión y tensiona los balances bancarios.
En este punto aparece un tercer mecanismo: la restricción del crédito. Cuando las entidades financieras perciben un aumento simultáneo del riesgo de impago empresarial y del desempleo, endurecen los criterios de concesión de préstamos. Este proceso, ampliamente documentado en crisis anteriores, actúa como amplificador automático de la desaceleración.
Voces del sector financiero, como Jamie Dimon, consejero delegado de JPMorgan Chase, han insistido en que el principal peligro no es una sola burbuja, sino la combinación de mercados sobrevalorados, deuda elevada y shocks inesperados, desde conflictos geopolíticos hasta disrupciones energéticas. Los modelos de IA incorporan este tipo de eventos como catalizadores que aceleran procesos ya latentes.
La percepción de que las instituciones públicas carecen de margen para responder con estímulos fiscales o monetarios suficientes puede acelerar decisiones defensivas por parte de empresas y hogares. La contracción simultánea del consumo, la inversión y el crédito constituye, en estos modelos, el punto en el que una desaceleración se transforma en una crisis económica plenamente reconocible.
En conjunto, la IA describe un inicio de crisis más silencioso que en episodios históricos como 2008, menos ligado a un colapso bancario inmediato y más a una acumulación progresiva de tensiones en empleo, beneficios empresariales y financiación. El elemento tecnológico no actúa como causa única, sino como un factor que puede intensificar desequilibrios ya existentes y reducir la capacidad de adaptación de la economía si no se acompaña de políticas de formación, movilidad laboral y estabilidad financiera.
