Cuando las palabras pierden filo: la trampa de aplicar «transición justa» a la inteligencia artificial
Hay conceptos que se gastan por repetirse. «Transición justa» es uno de ellos. Lo encuentras en informes empresariales, en manifiestos sindicales, en directivas europeas sobre clima y, cada vez más, en cualquier texto que mencione inteligencia artificial. La Organización Internacional del Trabajo lo usa, las consultoras lo repiten en sus presentaciones, los gobiernos lo citan como un mantra. Pero a fuerza de aplicarlo a todo, termina sin significado.
El problema no es solo el desgaste del término. Es que lo estamos transportando de un contexto a otro sin preguntarnos si los fundamentos son equivalentes. Y, sobre todo, sin pensar desde qué ángulo lo observamos.
El concepto nació en un lugar muy concreto: en el sindicalismo del carbón y el petróleo del siglo pasado. No vino de despachos estratégicos ni de think tanks. Nació del carbón, con hollín incluido. Su lógica original era brutalmente honesta: si el interés general exige cerrar una mina o una central térmica, alguien debe responder por el minero de cincuenta años que pierde su oficio y su comarca. Ese origen no es anecdótico. Es la clave de todo.
Desde esa perspectiva, la transición ecológica funciona así: las empresas necesitan rediseñar procesos, cambiar tecnologías, sustituir materiales, cumplir objetivos ambientales. Todo requiere inversión. Todo genera costes de adaptación. La transición justa nace para decidir cómo repartir esos costes sin que recaigan enteros sobre quien menos puede aguantarlo. Es decir: establece que hay un coste inevitable para lograr un bien colectivo, y que ese coste no puede pesar solo sobre los trabajadores.
La inteligencia artificial responde a una mecánica distinta. También requiere inversión, formación, reorganización empresarial. Pero su motor no es asumir un coste para cumplir un objetivo colectivo. Su motor es ganar productividad. Hacer las mismas tareas en menos tiempo, con menos costes operativos, con menos trabajo humano. Esa ganancia genera un excedente económico cuya distribución no está predeterminada por nada.
Ahí está la trampa. Aplicar el vocabulario de «compensar al perjudicado» a un fenómeno que se implanta justamente para generar ganancias es un error de base. No se trata de negar que hay afectados reales. Los hay, incluso entre profesionales de cuello blanco. El problema es diferente:
- Reducir la transición a la inteligencia artificial a gestionar pérdidas individuales evita la pregunta verdaderamente decisiva
- Esa pregunta es: ¿qué ocurre con la riqueza adicional que genera esa productividad? ¿Quién decide cómo se reparte?
Cuando uses «transición justa» en contextos de automatización o IA, pregúntate si realmente se trata de repartir costes de un bien común, o si simplemente estás usando un término que suena bien para hablar de algo muy distinto: cómo gestionar las ganancias de eficiencia que alguien ha decidido que son privadas.
