La bandera roja: por qué frenar la IA es repetir el error de 1865
Una ley quiere prohibir la superinteligencia en EE. UU. La historia, los datos de empleo y la Constitución cuentan otra cosa. Lo que nadie te explica.
En 1865, Inglaterra aprobó una ley que obligaba a que un hombre caminara delante de cada coche con una bandera roja.
No es una metáfora. Se llamaba Locomotive Act, y todo el mundo la conoció como la «Ley de la bandera roja». Los vehículos a motor no podían pasar de 2 millas por hora en la ciudad y de 4 en el campo. Y un peatón tenía que ir delante, a unos 55 metros, avisando con una bandera de que llegaba la máquina.
La ley tenía sentido para quien la escribió: protegía a los cocheros, a los caballos y a la gente que tenía miedo.
Veintiún años después, en 1886, Karl Benz patentó el primer automóvil moderno. En Alemania.
Inglaterra no quitó la bandera roja hasta 1896. Para entonces, el futuro ya tenía otro acento.
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160 años después, otra bandera roja
El 23 de septiembre de 2026, el senador Bernie Sanders y el congresista Greg Casar presentaron la Ban Artificial Superintelligence Act (H.R. 10538 en la Cámara, S. 5493 en el Senado). Prohíbe desarrollar «superinteligencia artificial», pide una pausa temporal en la IA avanzada y prevé hasta 20 años de cárcel, además de lo que llaman la «pena de muerte corporativa» para las empresas.
El 4 de noviembre, una congresista demócrata, Yassamin Ansari, pidió en redes que la prohibición llegara «el día uno» de la nueva legislatura. Al día siguiente, el índice de semiconductores llegó a caer cerca de un 11 % en plena sesión.
No fue solo el tuit: ese día pesaban también las elecciones, los resultados empresariales y los tipos de interés. Pero el miedo político había encontrado un titular.
La pregunta que importa no es si el miedo es comprensible. Lo es. La pregunta es otra: ¿esto va a pasar de verdad, o es una batalla política con forma de ley?
Por qué esto es más guerra política que ley
Hagamos números, que es lo nuestro.
- El calendario. Los demócratas ganaron el Congreso, pero no lo controlan hasta enero.
- El Senado. Para saltarse el filibusterismo hacen falta 60 votos. Hoy tienen 54, y el recuento no está cerrado.
- El veto. Si la ley llegara a la mesa del presidente, superar su veto exigiría dos tercios: 67 senadores.
- El precedente. «Medicare para todos», romper las grandes tecnológicas, el impuesto a la riqueza: todas asustaron a los mercados y ninguna salió adelante. En 2019, con esas propuestas en todos los titulares, el S&P 500 subió casi un 29 %.
Hasta medios nada sospechosos de simpatía tecnológica, como NBC News, describen el proyecto como provocador, pero improbable. Incluso Gary Marcus, uno de los críticos más duros de la industria de la IA, dice que una prohibición permanente es demasiado amplia y que garantiza que Estados Unidos se quede atrás.
Cuando una propuesta une en contra al sector, a sus críticos y a la aritmética del Senado, conviene preguntarse para quién está escrita. Muchas veces, la respuesta es: para la siguiente campaña.
El problema que nadie quiere mirar: la Constitución
Esta sección es la opinión editorial de Ballad Markets. No somos abogados y no es asesoramiento jurídico.
En nuestra opinión, la ley choca con la Constitución de Estados Unidos por tres lados.
1. El código es expresión. En Junger v. Daley (2000), un tribunal federal de apelaciones dijo que el código fuente de un programa es un medio de expresión protegido por la Primera Enmienda. Prohibir que alguien escriba y publique cierto tipo de software se parece mucho a prohibir que publique cierto tipo de ideas. Es lo que en derecho estadounidense se llama censura previa, y el Tribunal Supremo la mira con lupa. El think tank R Street ya ha señalado ese choque.
2. Un delito que nadie sabe definir. El derecho penal estadounidense exige que la ley diga con claridad qué está prohibido; si no, es nula por vaguedad (es la doctrina de Johnson v. United States, 2015). ¿Dónde empieza la «superinteligencia»? Un directivo del sector lo resumió así: algunos dirían que ya hemos cruzado ese umbral, lo que convertiría la ley en una prohibición de la IA a secas. Cuesta defender veinte años de cárcel por cruzar una línea que nadie puede dibujar.
3. Castigar la intención, no el daño. La ley no persigue un perjuicio concreto, sino una capacidad que todavía no existe. Eso va contra una idea muy antigua de las democracias liberales: se castiga lo que haces, no lo que alguien teme que podrías llegar a hacer.
Nada de esto significa que la IA no deba regularse. Debe. Pero regular un uso dañino no es lo mismo que prohibir una tecnología. Lo primero es gobernar. Lo segundo es poner una bandera roja delante del coche.
Si Estados Unidos frena, otros no van a esperar
La IA no es un producto: es una carrera. Y en las carreras, el que frena no se queda quieto; retrocede.
- China tiene su plan «IA+», y en enero de 2025 demostró con DeepSeek que puede entrenar modelos competitivos con mucho menos dinero. Aquel día Nvidia perdió cerca de 590.000 millones de dólares en Bolsa: la mayor caída de valor en un solo día de la historia de una empresa estadounidense.
- Japón aprobó su Plan Básico de IA, Corea del Sur su Ley Básica de IA, el Reino Unido su plan de oportunidades y los Emiratos construyen su propio Stargate.
¿Por qué no le conviene a Estados Unidos? Por tres razones muy concretas:
- Talento. Los investigadores van donde pueden trabajar. Una ley con cárcel es un billete de avión para cada uno de ellos.
- Capital. El dinero que hoy financia centros de datos en Texas o Arizona se iría a donde no haya bandera roja.
- Seguridad. La IA ya forma parte de la defensa, la ciberseguridad y la investigación médica. Ceder el liderazgo no detiene la tecnología; solo decide quién la controla.
La historia de 1865 vuelve: Inglaterra no impidió que existiera el coche. Solo decidió que no sería inglés.
Lo que la IA ya ha cambiado (con datos, no con promesas)
Aquí no vale el entusiasmo. Valen los estudios. Estos son algunos de los más citados:
En el trabajo
- Atención al cliente. Erik Brynjolfsson y su equipo (MIT y Stanford) midieron a 5.179 agentes: con un asistente de IA resolvieron un 14 % más de casos por hora, y los novatos, un 34 % más. La IA les enseñó lo que sabían los veteranos.
- Escritura profesional. En un experimento publicado en Science (2023), las tareas se hicieron un 40 % más rápido y con un 18 % más de calidad.
- Consultoría. En Boston Consulting Group, los consultores con IA completaron un 12 % más de tareas, un 25 % más rápido y con más de un 40 % de mejora en calidad. Ojo: en tareas fuera del alcance de la IA, acertaron 19 puntos menos. La herramienta ayuda mucho… si sabes cuándo no usarla.
En la educación
- Harvard. En un curso de física, los alumnos con un tutor de IA aprendieron más del doble en menos tiempo que en una clase activa tradicional (Scientific Reports, 2025).
- Nigeria. Un programa del Banco Mundial consiguió en seis semanas lo que equivale a un año y medio o dos de aprendizaje normal.
En la vida cotidiana y la salud
- Cáncer de mama. En Suecia, el ensayo MASAI con IA en mamografías redujo un 44 % la carga de lectura de los radiólogos y detectó un 29 % más de cánceres.
- Ciencia. AlphaFold predijo la estructura de más de 200 millones de proteínas. Sus creadores ganaron el Premio Nobel de Química en 2024.
Y lo que nadie debería esconder
Ballad no vende humo, ni a favor ni en contra. Esto también es verdad:
- El primer escalón se estrecha. Según el Digital Economy Lab de Stanford, los jóvenes de 22 a 25 años en los empleos más expuestos a la IA están un 19 % por debajo de donde estarían si hubieran crecido como el resto. No hay desplazamiento masivo, pero sí un frenazo en la entrada.
- Despidos con la IA como excusa. Las empresas han citado la IA en 121.401 recortes anunciados en 2026 en EE. UU., cerca del 20 % del total (Challenger, Gray & Christmas). Pero en octubre fue la cifra más baja del año, y CNBC ya habla de empleados «búmeran»: empresas que despidieron por la IA y están volviendo a contratar porque «desconectaron demasiado rápido».
- No siempre funciona. Un informe del MIT de 2025 encontró que la gran mayoría de los proyectos piloto de IA generativa en empresas todavía no tenían un impacto medible en resultados.
- Energía. La Agencia Internacional de la Energía calcula que el consumo eléctrico de los centros de datos podría duplicarse de aquí a 2030.
Estos problemas son reales. Pero ninguno se arregla con una prohibición. Se arreglan con formación, con energía y con reglas inteligentes.
Lo que se va por un lado entra por el otro
El miedo a perder el trabajo frente a una máquina es más antiguo que la electricidad. Y la historia tiene un patrón muy claro.
- 1811-1816, los luditas. Rompían telares mecánicos en Inglaterra porque iban a acabar con el empleo. La industria textil terminó empleando a muchísima más gente que antes.
- 1930, Keynes. Acuñó el término «desempleo tecnológico». Las décadas siguientes fueron de las de más empleo de la historia.
- 1964, la Casa Blanca. Lyndon Johnson creó una comisión nacional porque la automatización iba a dejar a millones sin trabajo. Su informe de 1966 concluyó que la tecnología elimina puestos, no el trabajo.
- El campo. En 1900, cerca del 40 % de los estadounidenses trabajaba en el campo. Hoy, menos del 2 %. Y nadie echa de menos el paro que nunca llegó.
- Los cajeros automáticos. Iban a acabar con los empleados de banca. El economista James Bessen mostró que el número de cajeros humanos siguió creciendo durante décadas: abrir sucursales se abarató y se abrieron muchas más.
- La hoja de cálculo. Desde 1980 desaparecieron unos 400.000 puestos de auxiliares contables en EE. UU. y aparecieron unos 600.000 de contables y auditores (NPR, Planet Money).
El dato que lo resume: según el economista David Autor (MIT), alrededor del 60 % de los empleos de 2018 eran profesiones que no existían en 1940.
¿Qué nuevos trabajos traerá la IA? Algunos ya tienen nombre:
- técnicos y electricistas de centros de datos, y obreros de la red eléctrica que los alimenta;
- auditores y evaluadores de modelos, y especialistas en cumplimiento normativo de IA;
- entrenadores de modelos con conocimiento experto: médicos, abogados, profesores;
- expertos en ciberseguridad frente a ataques con IA;
- integradores que adaptan la IA a cada empresa, de la clínica dental a la fábrica;
- y más profesionales en lo que la máquina no hace: cuidados, salud y educación personalizada.
El Foro Económico Mundial calcula que, hasta 2030, se crearán 170 millones de empleos y desaparecerán 92 millones: un saldo positivo de 78 millones. Puede equivocarse en la cifra exacta. La dirección, la historia la ha confirmado una y otra vez.
La paradoja de Jevons: por qué más eficiencia trae más trabajo
Ahora viene lo bonito: 1865 otra vez.
El mismo año de la bandera roja, el economista inglés William Stanley Jevons publicó The Coal Question. Todo el mundo pensaba que las máquinas de vapor más eficientes harían que Inglaterra gastara menos carbón. Jevons demostró lo contrario: al abaratarse su uso, el carbón se usó en muchas más cosas, y el consumo total se disparó.
A eso se le llama la paradoja de Jevons. Cuando algo se vuelve más barato y eficiente, no se usa menos: se usa muchísimo más.
Con la inteligencia está pasando lo mismo. Cuando DeepSeek demostró que la IA podía ser mucho más barata, el consejero delegado de Microsoft, Satya Nadella, escribió una sola frase: «La paradoja de Jevons ataca de nuevo». Si pensar, redactar, traducir o programar cuesta una fracción de lo que costaba, no haremos lo mismo con menos gente: haremos cosas que hoy ni nos planteamos.
Por eso Ballad Markets ve el miedo actual como un ciclo, no como un final.
«Esta propuesta no va a pasar nunca. La historia lo grita: quien prohíbe el futuro no lo detiene; se lo regala a otro.»
— Rafael Acevedo, CEO de Ballad Markets
Desenlace: ¿estamos haciendo las preguntas correctas?
La pregunta de 2026 no es «¿cómo frenamos la IA?». Esa pregunta ya se hizo en 1865, y la respuesta fue una bandera roja.
Las preguntas correctas son otras:
- ¿Cómo formamos a los jóvenes que están perdiendo el primer escalón?
- ¿Cómo repartimos la productividad que ya está llegando?
- ¿Cómo generamos la energía que va a hacer falta?
- ¿Cómo regulamos los usos dañinos sin entregar el liderazgo a quien no tiene nuestras reglas?
Cada generación ha tenido su máquina y su miedo. Los telares, el vapor, el coche, el ordenador. En todas, los que apostaron por entender la tecnología en lugar de prohibirla escribieron el siguiente capítulo de la historia.
En 1865, Inglaterra eligió la bandera roja.
¿Qué vamos a elegir nosotros?
Ballad Markets · Datos, no promesas. Contenido educativo e informativo: no es asesoramiento financiero ni jurídico. Invertir conlleva riesgo de pérdida. Las opiniones sobre la constitucionalidad son editoriales.
Fuentes
- Ley de la bandera roja (Locomotive Act, 1865) y patente de Benz (1886): registros históricos del Reino Unido y de la Oficina Imperial de Patentes alemana.
- Proyecto Sanders-Casar: nota de prensa del senador Sanders, NBC News, Roll Call.
- Críticas: R Street Institute, Gary Marcus.
- Junger v. Daley, 209 F.3d 481 (6.º Circuito, 2000); Johnson v. United States, 576 U.S. 591 (2015).
- Despidos atribuidos a la IA: Challenger, Gray & Christmas; empleados «búmeran»: CNBC.
- Jóvenes y empleos expuestos: Stanford Digital Economy Lab.
- Productividad: Brynjolfsson, Li y Raymond, Generative AI at Work (NBER, 2023); Noy y Zhang, Science (2023); Dell’Acqua et al., Harvard Business School (2023).
- Educación: Kestin et al., Scientific Reports (2025); Banco Mundial, programa de Edo (Nigeria, 2025).
- Salud y ciencia: ensayo MASAI (The Lancet Oncology, 2023; The Lancet Digital Health, 2025); Premio Nobel de Química 2024.
- Empleo a largo plazo: Autor et al., New Frontiers (Quarterly Journal of Economics, 2024); Foro Económico Mundial, Future of Jobs Report 2025; J. Bessen, Learning by Doing (2015); NPR Planet Money.
- Energía: Agencia Internacional de la Energía, Energy and AI (2025). MIT, The GenAI Divide (2025).
- Jevons, The Coal Question (1865); Satya Nadella en X (27-ene-2025).
- Índice de semiconductores: datos de sesión públicos.