En 1865, el economista inglés William Stanley Jevons identificó que las máquinas de vapor se habían vuelto mucho más eficientes gracias a las mejoras tecnológicas al diseño original. Una máquina podía producir lo mismo usando mucho menos carbón, por lo que la expectativa lógica era que el consumo total de carbón en Gran Bretaña iba a bajar. Paradójicamente, pasó lo contrario, el consumo se disparó. Las máquinas más eficientes abarataron tanto producir con carbón que muchísimas más industrias empezaron a usarlo, y el consumo total terminó siendo mayor que antes, no menor.


Jevons documentó esto en The Coal Question, y el hallazgo pasó a conocerse como la paradoja de Jevons, la idea de que mejorar la eficiencia con la que usamos un recurso puede aumentar, no reducir, el consumo total de ese recurso. El contexto en el que lo planteó importa. Gran Bretaña estaba en pleno proceso de industrialización, y el carbón no era un recurso más, era el combustible que sostenía las fábricas, las minas, los ferrocarriles, la marina mercante. La pregunta que empezaba a inquietar a la sociedad británica era si un recurso finito podía seguir sosteniendo un modelo de progreso que dependía cada vez más de él.


Jevons no implicaba que toda mejora de eficiencia aumentara el consumo de forma automática, describía un mecanismo que puede activarse bajo ciertas condiciones, y que efectivamente se activó con el carbón británico. Cuando una mejora de eficiencia genera un aumento adicional en el uso de algo, los economistas lo llaman efecto rebote, y cuando ese rebote supera el ahorro original, ahí aparece la paradoja propiamente dicha.

Los ejemplos que le siguieron

La idea de Jevons no se quedó encerrada en el carbón del siglo diecinueve, sino que volvió a aparecer cada vez que una tecnología se volvía más eficiente y, de paso, más barata. La iluminación es un caso clásico, cada avance redujo el costo de producir luz, y en vez de bajar el gasto en iluminación, la cantidad de luz que consumimos como sociedad se multiplicó. Algo parecido pasó con el transporte, Los Ángeles tenía unos diez mil caballos en 1900 y, medio siglo después, un millón de autos, porque cada mejora en los motores abarató moverse.


Cuando empezaron a instalarse los primeros cajeros automáticos en Estados Unidos, tanto el público como los propios gerentes de banco daban por hecho que los cajeros humanos iban a desaparecer. El economista James Bessen, de la Universidad de Boston, revisó los datos reales y encontró algo distinto. El ATM (cajero automático) redujo la cantidad de empleados necesarios por sucursal, pero eso abarató tanto abrir una sucursal nueva que los bancos abrieron muchísimas más, y el empleo total de cajeros no cayó, se mantuvo estable y llegó a crecer. Lo que cambió fue el tipo de tareas, de contar efectivo a ocuparse de relaciones con el cliente y venta de productos financieros.


Si bien muy anterior a Jevons, el caso de la imprenta de Gutenberg muestra un patrón parecido. Copiar libros a mano era un oficio, el de los copistas, y ese oficio específico terminó desapareciendo. Lo que sí es cierto es que la producción total de libros y la alfabetización se multiplicaron a una escala imposible con copistas, y ese crecimiento generó oficios enteramente nuevos, impresores, editores, y más adelante el autor como profesión remunerada. La tecnología sustituyó un oficio puntual, pero terminó demandando mucho más trabajo humano en la actividad general que ese oficio integraba.


El periodista Tim Harford, en su serie 50 Things That Made the Modern Economy de la BBC, retoma una investigación de Planet Money, según la cual desde la llegada de la planilla de cálculo (VisiCalc, en 1979) hay unos 400.000 empleados administrativo-contables menos que en 1980, pero unos 600.000 contadores propiamente dichos más. La lectura es que la parte rutinaria de la contabilidad desapareció, pero la actividad contable en sentido amplio se abarató tanto que se volvió viable hacer muchísimo más análisis financiero, y eso generó demanda de un tipo de profesional distinto al que la tecnología reemplazó.

De la eficiencia al trabajo

Estos casos comparten un patrón que no es exactamente la paradoja de Jevons, sino algo relacionado que conviene marcar. Jevons habla de la relación entre el costo de un recurso y la cantidad que se consume de él. La pregunta de si una tecnología reemplaza o potencia el trabajo humano viene de otra idea, la de la economía laboral y la teoría de tareas, donde la variable en juego no es un recurso físico sino la demanda de trabajo.


Si una tecnología abarata una tarea y simplemente la reemplaza, hablamos de reemplazo, y la demanda de trabajo para esa tarea cae. Pero si ese abaratamiento dispara tanto la escala de la actividad que hace falta más gente que antes, solo que para tareas distintas, más de supervisión y criterio, hablamos de complemento, y esto es un efecto rebote a la Jevons trasladado del consumo de un recurso a la demanda de trabajo.


Los ejemplos muestran ambas caras a la vez, según qué recorte de la actividad se mire:

  • El cajero automático: sustituto para contar efectivo, complemento para la actividad bancaria en general.
  • La imprenta: sustituto puro para el oficio del copista, complemento para la producción de conocimiento escrito.
  • La planilla de cálculo: sustituto para el cálculo administrativo rutinario, complemento para el análisis financiero en sentido amplio, según la lectura de Harford.

En ningún caso la tecnología fue una cosa pura.

La inteligencia artificial

A fines de enero de 2025, DeepSeek presentó su modelo R1, con rendimiento comparable al de los modelos más avanzados de Occidente pero a una fracción del costo de entrenamiento asumido hasta entonces. Nvidia perdió alrededor de 600.000 millones de dólares de valor bursátil en una sola jornada, porque la lectura inicial fue que si entrenar modelos potentes se había vuelto tan barato, la demanda de chips e infraestructura iba a desplomarse. Satya Nadella, CEO de Microsoft, respondió casi de inmediato, escribió que la paradoja de Jevons golpeaba otra vez, y que a medida que la inteligencia artificial se volviera más eficiente y accesible, su uso se dispararía.


Los hechos que siguieron le dieron cierta razón, al menos en inversión. Meta elevó su gasto en infraestructura de IA para 2025 a un rango de entre 60.000 y 65.000 millones de dólares apenas días después del anuncio, y el gasto de las grandes nubes siguió subiendo durante todo el año. Dario Amodei, cofundador de Anthropic, planteó un argumento clave, cuando conseguís más capacidad por cada dólar invertido en entrenar un modelo, una empresa competitiva no ahorra ese dólar, lo reinvierte para llegar a un modelo más capaz que el de la competencia, así que la ganancia de eficiencia termina absorbida por modelos más grandes y no por menor gasto total. Además, buena parte del debate se concentró en el costo de entrenamiento sin mirar la inferencia, y algunos análisis posteriores señalan que la popularidad de DeepSeek generó saturación de servidores y necesidad constante de más infraestructura, lo que sugiere que el ahorro se trasladó, al menos en parte, a mayor uso en producción.


Todo esto habla de consumo de cómputo y energía, el terreno original de Jevons. La pregunta de si la IA va a funcionar como sustituto o complemento del trabajo humano es la derivación que vimos con los cajeros, los copistas y los contadores, y ahí la historia todavía no está escrita, porque está pasando ahora. Lo que sí sabemos, por los casos históricos, es que las dos cosas pueden convivir dentro de la misma tecnología, y que casi nunca es una cosa pura.


Lo que no sabemos es hacia dónde se va a inclinar la balanza esta vez. No sabemos si el abaratamiento de la IA va a generar un rebote lo bastante grande como para que la usemos muchísimo más, aunque la tendencia hasta ahora apunta en esa dirección, ni si ese mayor uso se va a traducir en reemplazo de tareas, en ampliación de lo que la gente puede hacer, o en una mezcla que todavía no podemos anticipar.