Demócratas presentan una ley para cobrar impuestos a la inteligencia artificial y financiar nuevos empleos

Un grupo de legisladores demócratas presentó en la Cámara de Representantes de Estados Unidos un proyecto que busca establecer el primer impuesto federal directamente vinculado con el uso comercial de grandes modelos de inteligencia artificial. La iniciativa parte de una premisa: si la automatización reduce puestos de trabajo, las compañías que obtienen beneficios económicos con esa tecnología deben financiar la creación de nuevos empleos.

El proyecto, denominado oficialmente AI Tax and Work Protection Act, fue presentado el 6 de agosto por el representante demócrata por Texas Greg Casar, acompañado por Valerie Foushee, de Carolina del Norte, y Sara Jacobs, de California. Registrado como H.R. 10044, fue enviado a los comités de Educación y Fuerza Laboral y de Medios y Arbitrios de la Cámara baja. Por el momento, se trata de una propuesta legislativa y no de una ley vigente. El texto oficial puede consultarse en GovInfo.

Cómo funcionaría el impuesto a la IA

La iniciativa alcanzaría a las compañías que desarrollen modelos fundacionales, comercialicen su acceso o modifiquen modelos de pesos abiertos y obtengan ingresos con esas operaciones. También incluiría determinados usos internos o entre empresas relacionadas cuando la implementación de la IA permita o provoque una reducción de personal.

Cada empresa debería pagar el mayor resultado entre dos mecanismos:

• Un 2% sobre el valor de mercado de los tokens procesados en las operaciones alcanzadas.
• Un 3% sobre los ingresos obtenidos por la venta de servicios de IA, incluyendo el valor de determinadas operaciones entre empresas relacionadas.

Los tokens son las unidades de información —texto, código, imágenes, audio o video— que los modelos procesan como entrada o producen como resultado. El Departamento del Tesoro, en consulta con el Departamento de Comercio, debería establecer y actualizar anualmente la metodología para calcular su valor de mercado.

La propuesta no afectaría a todos los sistemas de IA. Solamente considera “modelo fundacional” a aquel entrenado con datos amplios, aplicable a múltiples contextos y cuyo entrenamiento haya utilizado al menos 10²⁵ operaciones de cómputo o una capacidad equivalente determinada por el Tesoro. Esto concentra el impacto sobre los desarrolladores y proveedores de modelos de gran escala.

Una tasa que aumenta con el desempleo

La característica más novedosa es que el impuesto funcionaría de manera variable. Si el indicador de desempleo utilizado por el proyecto no supera el 5%, se aplicarían las tasas básicas del 2% sobre tokens o del 3% sobre ingresos.

Cuando el desempleo se ubique entre 5% y 7%, la tasa aumentaría un punto por cada punto adicional de desocupación. Con un desempleo del 6,2%, por ejemplo, los porcentajes ascenderían al 3,2% sobre tokens y al 4,2% sobre ingresos.

Si el desempleo supera el 7%, el incremento sería todavía más agresivo: se sumaría el doble de la diferencia respecto del 5%. Con una desocupación del 8%, las tasas llegarían al 8% sobre tokens y al 9% sobre los ingresos alcanzados.

El cálculo no utilizaría únicamente la tasa oficial de desempleo U-3. El proyecto adopta la medición U-4 de la Oficina de Estadísticas Laborales, que también incorpora a los trabajadores desalentados, y tomaría el valor más alto registrado durante los tres años anteriores. El Tesoro podría excluir aumentos provocados por guerras, pandemias u otras crisis económicas masivas que no estuvieran relacionadas con la IA. The Washington Post detalló el funcionamiento de la escala tributaria.

Una nueva agencia para crear trabajo

El 100% de la recaudación ingresaría en un fondo especial del Tesoro destinado a financiar una nueva Administración de Protección del Trabajo —Work Protection Administration o WPA— dentro del Departamento de Trabajo.

La agencia distribuiría subsidios competitivos entre gobiernos estatales y municipales, administraciones tribales, escuelas públicas, universidades y organizaciones sin fines de lucro. Los recursos podrían financiar empleos en:

• Cuidado infantil, educación y asistencia a adultos mayores.
• Salud pública, discapacidad y atención comunitaria.
• Construcción de viviendas e infraestructura.
• Conservación ambiental y prevención de incendios.
• Investigación científica y conectividad.
• Bibliotecas, museos, arte público y preservación histórica.
• Medios locales, organizaciones periodísticas y proyectos de información comunitaria.

Los puestos financiados deberían ser preferentemente permanentes y de tiempo completo. Además, tendrían que pagar el mayor valor entre el salario mínimo federal, el mínimo local o el salario predominante de la actividad; ofrecer cobertura médica comparable con la de los empleados federales; garantizar hasta 12 semanas de licencia familiar paga y permitir la acumulación de horas de licencia remunerada.

El programa tampoco podría utilizarse para despedir o desplazar empleados existentes, sustituir trabajadores en huelga ni reducir salarios, horas o beneficios laborales. Hasta un 20% del fondo podría destinarse a capacitación y reconversión profesional.

El Estado busca medir el verdadero impacto laboral de la IA

La iniciativa asigna además US$20 millones anuales entre 2027 y 2031 a la Oficina de Estadísticas Laborales. El organismo debería medir no solamente los despidos atribuidos a la IA, sino también la degradación de las condiciones laborales: reducción de salarios, menor cantidad de horas, pérdida de beneficios o transformación de empleos permanentes en puestos temporales.

El proyecto no incluye todavía una estimación oficial sobre cuánto podría recaudar el impuesto ni cuántos empleos permitiría financiar. Tampoco resuelve uno de sus principales desafíos técnicos: cómo determinar el valor justo de mercado de miles de millones de tokens procesados por servicios con precios, arquitecturas y modalidades comerciales diferentes.

Una nueva etapa en la regulación de la inteligencia artificial

La propuesta representa un cambio de enfoque en el debate estadounidense. Hasta ahora, la regulación se había concentrado principalmente en la seguridad de los modelos, la protección de datos y los riesgos para los consumidores. El proyecto de Casar incorpora una dimensión económica: la posibilidad de redistribuir parte de las ganancias generadas por la automatización.

También forma parte de una agenda demócrata más amplia. En paralelo, el senador Ron Wyden propuso revisar los beneficios fiscales concedidos a los centros de datos y crear un impuesto específico sobre esas instalaciones para financiar políticas destinadas a los trabajadores. Sin embargo, ambas son iniciativas diferentes: H.R. 10044 grava la actividad económica de los grandes modelos de IA, mientras que la propuesta de Wyden apunta a la infraestructura física que sostiene su funcionamiento.

Con solo tres patrocinadores demócratas y sin apoyo republicano registrado, la iniciativa enfrenta un recorrido legislativo difícil. No obstante, instala una discusión que probablemente trascienda al proyecto: si la inteligencia artificial provoca desempleo estructural, quién deberá financiar la transición y cómo se repartirán los beneficios de la productividad tecnológica.