Agentes de IA vs. Costo Laboral: Ejecutivos Cuestionan la Sustitución Masiva de Empleados
Inversores tecnológicos de alto perfil han expuesto que el alto costo operativo de los agentes de inteligencia artificial, basado en el consumo de “tokens”, puede hacer que sea más económico contratar humanos. En un debate que conecta con el futuro de las criptomonedas, figuras como Jason Calacanis y Chamath Palihapitiya revelaron que el costo de operar IA puede ascender a $300 diarios, mientras Mark Cuban y otros analizan la relación costo-productividad.
El Dilema de Costos: Tokens vs. Nóminas
El argumento económico introduce un contrapunto crucial al discurso sobre el reemplazo automatizado de puestos de trabajo, basándose en cálculos concretos de rentabilidad.
La Revelación de Calacanis y el Umbral de Rentabilidad
En declaraciones en el podcast “All-In” del 18 de febrero, el inversor Jason Calacanis detalló un gasto de $300 diarios por un agente Claude de Anthropic que opera a baja capacidad. Esto equivale a unos $100,000 anuales, con el agente funcionando solo al 10-20% de su potencial.
¿Cuándo los tokens superarán el salario de un empleado?
Su pregunta central expone el núcleo del debate. Los “tokens” son la unidad de medida y costo para el uso de modelos de lenguaje grande, representando el procesamiento de fragmentos de texto.
La Perspectiva de Palihapitiya y la Necesidad de Mayor Productividad
Chamath Palihapitiya, CEO de Social Capital y coanfitrión del podcast, confirmó enfrentar el mismo problema de costos. Argumentó que, para justificar su adopción a gran escala, un agente de IA necesita ser “al menos dos veces más productiva que un empleado” humano.
Palihapitiya también señaló la posibilidad de que las empresas establezcan presupuestos limitantes para el uso de IA, restringiendo su despliegue masivo si los costos no se reducen significativamente.
El Refuerzo de Mark Cuban y las Variables Cualitativas
El inversor y empresario Mark Cuban, en comentarios del 16 de febrero, calificó este argumento de costos como el “contraargumento más inteligente” a la narrativa del reemplazo de trabajos por IA.
Cuban realizó su propio cálculo, estimando que ocho agentes Claude costarían $1,200 diarios, el doble que el salario de un empleado. Además, introdujo dudas sobre la productividad comparativa real y factores no cuantificables como “la moral [y] la ética” en un entorno laboral, que un agente de IA no puede replicar.
Contexto del Debate: El Miedo al Reemplazo Laboral y sus Matices
La Percepción de Amenaza en el Mercado Laboral
El debate surge en un contexto de incertidumbre generada en años recientes sobre el impacto de la IA en el empleo, con algunas empresas atribuyendo despidos a su adopción. Una investigación de Microsoft de julio de 2025 identificó que las ocupaciones basadas en conocimiento, el servicio al cliente y las ventas se encuentran entre las más susceptibles a la automatización.
Voces que Moderan las Expectativas
Otras figuras han matizado las expectativas de un reemplazo inmediato. David Sacks, responsable de IA y cripto de la Casa Blanca, declaró en agosto de 2025 que la IA aún necesita supervisión humana para generar valor de manera efectiva.
La firma consultora McKinsey & Co. ha señalado que el objetivo de los agentes de IA es la automatización de procesos completos (end-to-end), no necesariamente un reemplazo directo y persona por persona.
La Intersección con Cripto y Blockchain: El Futuro Económico de los Agentes de IA
Paralelamente al debate de costos, líderes de la industria cripto vislumbran un futuro donde los agentes de IA operen con autonomía económica, lo que podría redefinir su modelo de negocio.
Stablecoins como Moneda Nativa para la IA
Jeremy Allaire, CEO de Circle, pronosticó en enero de 2026 que en cinco años habrá “miles de millones” de agentes de IA utilizando stablecoins para transacciones. Changpeng Zhao, cofundador de Binance, coincidió ese mismo mes, afirmando que la criptomoneda se convertirá en la moneda nativa para estos agentes, ya que la blockchain es la interfaz tecnológica más nativa para ellos.
Agentes de IA en Acción Dentro de Ecosistemas Blockchain
Este futuro ya se está prototipando. Ejemplos concretos incluyen a AIXBT, un agente en la blockchain Base (parte del Virtuals Protocol), que realiza micropagos y otras operaciones autónomas. Otro caso es la ASI Alliance en la red Fetch.ai, donde agentes de IA gestionan activos y ejecutan tareas económicas de forma descentralizada.
La Evaluación de IA en Entornos Económicos Críticos
La fiabilidad de la IA en contextos financieros es un área de desarrollo activo. El 17 de febrero de 2026, OpenAI anunció un nuevo benchmark diseñado para evaluar cómo los modelos de IA detectan, parchean o explotan vulnerabilidades en contratos inteligentes.
La compañía destacó la importancia de evaluar el desempeño en entornos “económicamente significativos” y observó que los agentes de IA serán transformadores tanto para atacantes como para defensores en el espacio de los contratos inteligentes.
