1. Reforma institucional frente al despegue de la productividad por la IA
Reforma institucional (diseñada para España, compatible con marco UE) para gestionar el “take-off” de productividad por IA sin ruptura social, en clave RMS (Recurso–Modelo–Sistema).
La lógica parte de un hecho: ya hay señales de desacople output–empleo en EE. UU. y de entrada en la fase “cosecha” de la Curva J.
1) Objetivo institucional
Convertir productividad por IA en empleo sostenible + cohesión social, evitando el escenario de “productividad concentrada” (PIB sube, clase media administrativa cae).
Indicador guía (mandato legal):
PIB/hora y salario mediano real deben crecer juntos (si divergen 6 trimestres → se activan estabilizadores automáticos: formación + complementos salariales + reducción de cotizaciones para transición).
2) Paquete de reformas por RMS
R — Recurso: capital humano y “escalera profesional”
R1. Cuenta Individual de Capacitación (CIC-IA) con derecho exigible
Qué es: una cuenta personal (tipo “mochila de formación”) financiada con triple fuente:
Presupuesto (general), 2) empresas (0,2–0,4% masa salarial), 3) fondos UE cuando aplique.
Derechos: mínimo 80–120 horas/año para trabajadores en ocupaciones “bit-intensivas” (administración, legal junior, marketing, análisis, soporte, programación básica).
Ejecución: microcredenciales y formación modular orientada a automatización de flujos, no “uso superficial”.
Por qué: la evidencia apunta a que la productividad aparece cuando pasas de tarea a workflow y cuando emerge cohorte de “power users”.
R2. “Escalera de entrada” protegida: Contratos de aprendizaje aumentados por IA
Problema: si la IA “hace el trabajo junior”, se rompe la cantera de seniors.
Reforma: bonificación fuerte (y temporal, 3 años) a empresas que mantengan cupos de entrada y acrediten:
mentoring,
rotaciones,
y uso de IA como complemento (no sustituto) en tareas junior.
Métrica: ratio “juniors por senior” por sector (si cae bajo umbral → incentivos automáticos).
M — Modelo: adopción productiva en empresas (pymes) y sector público
M1. Programa “Flujos IA-Pyme” (no “chatbots”)
Qué financia: rediseño de procesos + datos + integración (ERP/CRM) + ciberseguridad.
Condición: pago por hitos y resultados:
reducción de tiempos de ciclo,
menor error,
aumento de output por empleado,
y plan de recolocación interna.
Gobernanza: ventanilla única + catálogo de integradores certificados + auditoría ligera.
M2. Compra pública como acelerador (Procurement 2.0)
Cambio legal: reservar un % de compra pública digital a proyectos con:
medición de productividad (tiempos, colas, costes),
y garantías de derechos / seguridad.
Rol de AESIA: reforzar supervisión y guía operativa de despliegue responsable (ya está en la Estrategia española como palanca institucional).
M3. “Sandbox laboral” sectorial (banca, seguros, AAPP, turismo)
Objetivo: permitir reorganizaciones rápidas (roles, evaluación, uso de IA) con reglas claras:
transparencia,
trazabilidad,
formación obligatoria,
y evaluación de impacto en empleo.
S — Sistema: contrato social, cotizaciones, fiscalidad y competencia
S1. Reequilibrio de financiación social: de “empleo” a “base amplia”
Si el output se mantiene con menos empleo (señal que EE. UU. empieza a mostrar en revisiones), la base contributiva se estrecha.
Propuesta (gradual, 5 años):
Reducir cuña en transiciones (cotizaciones) para contratación/recolocación.
Compensar con base más amplia:
parte vía imposición general,
y un componente sobre rentas extraordinarias vinculadas a intangibles cuando haya “brecha” productividad-salario (ver S2).
S2. “Dividendo de productividad” con estabilizador automático (no impuesto fijo)
Mecanismo: si en un sector la productividad sube X y el salario mediano no acompaña, se activa una contribución temporal (sectorial, acotada) destinada a:
complementar salarios de transición,
financiar CIC-IA,
y recolocación.
Ventaja: evita castigar innovación cuando sí se reparte; actúa cuando hay captura de rentas.
S3. Seguro salarial de transición (Wage Insurance) + movilidad
En lugar de solo paro: si te recolocas con salario menor, el Estado complementa una parte (decreciente 12–24 meses) condicionado a formación y empleo.
Objetivo: acelerar reempleo y reducir resistencia política a reorganización.
S4. Política de competencia y “antimonopolio de datos”
La IA tiende a rendimientos crecientes. Para evitar oligopolios:
exigencias de portabilidad/interoperabilidad donde proceda,
estándares de datos en sectores regulados,
y auditoría de dependencias críticas (cloud/modelos).
(Compatible con el enfoque europeo de “responsible AI” y supervisión nacional; España ya plantea liderazgo en uso seguro/ético vía AESIA).
3) Arquitectura institucional propuesta (España)
A) Consejo Nacional de Productividad e IA (CNPIA)
Mandato: publicar trimestralmente:
productividad por sectores,
adopción de IA real (workflow, no “uso puntual”),
empleo junior/senior,
y brecha productividad-salario (gatillo S2).
Composición: Economía, Trabajo, Educación/FP, Seguridad Social, CNMC, Banco de España (observador), AESIA, agentes sociales.
B) AESIA fortalecida como “regulador + habilitador”
Dos carriles:
Supervisión y sanción donde proceda (alto riesgo).
Guías operativas y “plantillas” para despliegue seguro en pymes y AAPP.
4) Hoja de ruta 2026–2028 (realista)
Ley CIC-IA + Seguro salarial (6–9 meses).
Lanzamiento “Flujos IA-Pyme” (Q3-Q4 2026).
Compra pública 2.0 con métricas (2027).
Activación de estabilizadores automáticos (S2) con datos del CNPIA (2027).
Reequilibrio gradual de financiación social (2027–2028).
5) Qué cambia en la práctica
Para el trabajador de oficina: no se “protege su tarea”; se protege su transición y su escalado (CIC-IA + seguro salarial).
Para la empresa: se subsidia la integración profunda (workflows) y se abarata recolocar, pero se exige medición.
Para el sistema: si la productividad despega y el empleo se enfría, el Estado no improvisa: activa estabilizadores basados en datos.
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