Esta semana empezaron a llegar los primeros pagos del AI Dividend: $1.000 al mes, sin condiciones, para trabajadores que perdieron ingresos o empleo por culpa de la IA. No es un programa gubernamental. No lo financia OpenAI ni ninguna Big Tech. Lo organizaron tres nonprofits —AI Commons Project, What We Will y Fund For a Guaranteed Income (F4GI)— que decidieron no esperar a que los reguladores se pongan al día.
El programa es pequeño por ahora: $300.000 en fondos iniciales, 25 a 50 personas en el primer cohorte, pagos mensuales durante un año. Pero su objetivo declarado es distribuir $3 millones en 2026, y la estrategia para llegar a eso pasa por presionar directamente a las empresas de IA para que contribuyan. La tesis es incómoda: si construiste la herramienta que destruyó el empleo, algo debes al ecosistema laboral que dejaste atrás.
¿Quién califica y por qué ahora?
Kaitlin Cort, ingeniera de software y profesora de programación en programas como Per Scholas y NYC Tech Talent Pipeline, es una de las organizadoras. Su diagnóstico viene desde las trincheras: lleva años intentando colocar a sus estudiantes en empleos de entrada, y el mercado se secó.
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👥 Únete gratis 🚀“Los pocos trabajos que han conseguido suelen ser degradantes”, dice Cort. “No les permiten hacer ingeniería real, sino revisar tareas repetitivas y validar fragmentos de código generado por IA.” Lo que era una promesa de carrera —estudiar programación como puerta de entrada a la clase media tech— se convirtió en una trampa: inviertes tiempo y dinero en formación, y te encuentras auditando el output de los modelos que supuestamente ibas a dominar.
El AI Dividend apunta explícitamente más allá del tech. Los perfiles que busca incluyen trabajadores de call center, redactores, periodistas, anotadores de datos y creadores de contenido. La lógica: todos estos sectores han visto cómo managers y clientes migran hacia IA generativa, reduciendo tanto la demanda de trabajo humano como los ingresos de quienes dependían de esa demanda.
Los solicitantes se evalúan en forma continua. Si son seleccionados, reciben los pagos durante 2026 y parte de 2027, sin requisitos de buscar empleo activo ni rendir cuentas de cómo gastan el dinero. Es una apuesta directa a la autonomía: el supuesto es que quien sabe lo que necesita para reinventarse es el propio trabajador, no el burocracia que administra el subsidio.
El problema que nadie está resolviendo
El AI Dividend emerge en un vacío político enorme. Mientras senadores como Warner proponen impuestos a los data centers para financiar la reconversión laboral, y Anthropic publica papers sobre exposición laboral que reconocen un impacto real aunque menor que el proyectado en teoría, los gobiernos de todo el mundo siguen actualizando su legislación laboral a la velocidad de décadas anteriores. El resultado: las ONGs están corriendo donde el Estado no llega.
Nick Salazar, director ejecutivo de F4GI, lo plantea con claridad: “Todo el mundo le dice a los trabajadores que aprendan IA, pero nadie considera que eso requiere tiempo, dinero y contactos. El AI Dividend combina efectivo con reskilling para que los trabajadores puedan averiguar qué sigue. Queremos aprender qué ayuda realmente en la economía de la IA.”
Ese “laboratorio de datos” es parte del diseño. El programa busca generar evidencia sobre cómo una base financiera estable cambia la capacidad de transición de trabajadores desplazados. ¿La renta básica fomenta el emprendimiento, acelera la recapacitación o simplemente mantiene a flote a personas en crisis? Las respuestas importan para el debate político que se avecina.
El contexto es urgente. Más de 45.000 despidos tech se han registrado en lo que va de 2026, y en varios casos las empresas citan la IA como justificación. Amazon, Block, Atlassian, Duolingo — la lista de compañías que mencionan IA al comunicar recortes sigue creciendo. El efecto es doble: hay más gente buscando trabajo, y los pocos puestos de entrada disponibles ahora los ocupan ingenieros con tres o más años de experiencia que quedaron fuera de las restructuraciones.
¿Quién debería pagar esto?
La pregunta central del AI Dividend no es si $1.000 al mes es suficiente (no lo es, en la mayoría de ciudades). La pregunta es quién debe pagar la factura de la disrupción tecnológica.
Las compañías de IA han captado inversión masiva con la promesa de que sus modelos sustituirán trabajo humano. Mientras tanto, los trabajadores que perdieron ese trabajo no tienen acceso al capital que financió su propia sustitución. El AI Dividend no soluciona esa asimetría, pero sí la nombra. Y al presionar a las Big Tech para que contribuyan, convierte el programa en un argumento político tanto como en un instrumento de ayuda directa.
Hay precedentes de esta lógica. El debate sobre impuestos a los data centers en EE.UU., los fondos de transición laboral en la Unión Europea, o los compromisos de “AI responsable” que firman empresas como Anthropic y OpenAI — todos asumen, al menos en el papel, que hay una deuda social pendiente. El AI Dividend es la primera iniciativa que pone plata en efectivo sobre la mesa, aunque sea poca, mientras espera que alguien más grande tome el relevo.
Que sea un experimento de ONGs y no un mandato estatal dice mucho sobre el estado del debate regulatorio. Pero también abre una pregunta que los founders de IA van a tener que responder tarde o temprano: ¿Cuánto cuesta externamente construir un modelo que elimina empleos, y quién lleva esa cuenta?
Por qué importa para LATAM
El AI Dividend arranca en EE.UU., pero el problema que documenta es global. En Chile, México, Argentina y Colombia, la aceleración digital ocurre sobre estructuras laborales más frágiles, con menor cobertura de desempleo y menor acceso a reskilling formal. Si el experimento genera datos útiles sobre cómo una base financiera estable cambia la trayectoria de trabajadores desplazados, esos datos serán relevantes para cualquier gobierno latinoamericano que quiera diseñar políticas con evidencia real, no solo retórica sobre “empleabilidad del futuro”.
Por ahora, el AI Dividend es pequeño. Pero es el primer intento serio de cerrar la brecha entre el ritmo de la automatización y el ritmo de la política pública. Que haya tenido que nacer de voluntarios y ONGs en vez de los gobiernos o las empresas que más se benefician de la IA dice algo sobre cuánto falta por recorrer.
