Renta Básica Universal: Lecciones de 122 Pilotos

Párrafo principal

El debate sobre la renta básica universal (RBU) se ha reciclado con urgencia por la preocupación de que la IA generativa desplace amplios sectores del trabajo, pero nuevas síntesis empíricas complican la narrativa. Un recuento reciente de investigadores del American Enterprise Institute (AEI), destacado en un escrito del 20 de marzo de 2026, identifica 122 pilotos de ingreso garantizado o de estilo RBU realizados a nivel mundial (documento de trabajo AEI; citado en ZeroHedge, 20 mar 2026). Estos experimentos de campo varían ampliamente en diseño, escala y financiación, y van desde pequeños pilotos municipales hasta ensayos controlados aleatorizados más grandes; esa heterogeneidad importa para las conclusiones que deben extraer inversores y responsables de política. En el conjunto de la evidencia, los impactos reportados sobre el empleo y la oferta laboral son generalmente modestos más que catastróficos: muchos pilotos informan cambios de empleo dentro de pocos puntos porcentuales respecto a los grupos de control. Este texto sintetiza los datos, extrae implicaciones para participantes fiscales y de mercado, y ofrece una perspectiva contraria desde Fazen Capital sobre lo que una RBU escalada probablemente significaría para asignaciones macro y primas por riesgo de política.

Contexto

Las propuestas de RBU han resurgido en los debates de política por la disrupción tecnológica, pero el registro empírico es anterior y más amplio que lo que sugieren los titulares recientes. El documento de trabajo del AEI cataloga 122 experimentos a principios de 2026 (AEI/Corinth & Mayhew; resumen 20 mar 2026), un conjunto de datos que incluye pilotos en Norteamérica, Europa, África y América Latina llevados a cabo durante la última década y más. Ejemplos citados comúnmente en la literatura incluyen el ensayo de renta básica de Finlandia (ene 2017–dic 2018, aproximadamente 2.000 participantes desempleados que recibieron €560 mensuales; Instituto Nacional de Seguro Social de Finlandia, Kela) y el programa SEED de Stockton, California (125 beneficiarios, $500/mes, feb 2019–feb 2021; informe final de SEED). Esos pilotos se diseñaron con objetivos distintos: algunos se enfocaron en la reducción de la pobreza y el bienestar, otros en incentivos y la reincorporación laboral, por lo que la inferencia cruzada entre estudios requiere una normalización cuidadosa.

La escala y la financiación son variables contextuales críticas. Los pilotos pequeños suelen financiarse con presupuestos locales, filantropía o mediante la reasignación de beneficios existentes, mientras que las propuestas nacionales suponen instrumentos fiscales de base amplia (subidas de impuestos, reasignación del gasto en transferencias o financiación vía déficit). La vía de financiación modifica los incentivos conductuales: las transferencias en efectivo financiadas por impuestos concentrados o por la reducción de servicios en especie crean incentivos marginales distintos a los de transferencias financiadas con nuevas fuentes de ingresos. Eso importa para los mercados de capitales porque las consecuencias macroeconómicas y distributivas de una RBU nacional serían función tanto del tamaño de la transferencia como de las acciones fiscales compensatorias.

Finalmente, el contexto incluye contrafactuales: los sistemas de bienestar existentes. En la mayoría de las economías de la OCDE, la red de seguridad existente ya provee apoyo de ingresos condicional dirigido a hogares de bajos ingresos. Los pilotos que sustituyen beneficios condicionales por efectivo incondicional producirán resultados distintos a los de pilotos en jurisdicciones con apoyos previos limitados. Para los inversores institucionales que evalúan el riesgo de política para sectores y soberanos, la comparación relevante no es RBU frente a ausencia de política sino RBU frente a la mezcla actual de transferencias condicionadas, créditos fiscales y servicios en especie.

Análisis de datos

El conteo titular del informe del AEI—122 experimentos—proporciona un punto de partida útil, pero la distribución subyacente del tamaño de los pilotos está sesgada fuertemente hacia esfuerzos pequeños y localizados (documento de trabajo AEI; marzo 2026). En términos numéricos, la mayoría de los experimentos involucran cohortes en las centenas bajas; una minoría supera varios miles de participantes. Por ejemplo: SEED de Stockton inscribió a 125 residentes con $500/mes (informe SEED, 2021) y el ensayo de Finlandia abarcó alrededor de 2.000 participantes que recibieron €560/mes (Kela, 2019). Los ensayos aleatorizados de gran escala y de varios años con cobertura nacional siguen siendo raros. Esa limitación de escala restringe la validez externa para preguntas a nivel macro, como el desplazamiento agregado del empleo o el impulso inflacionario.

Cuando las estadísticas se reportan de manera comparable, los efectos sobre el empleo suelen ser pequeños. La revisión del AEI señala que muchos estudios informan diferencias en empleo o participación laboral respecto a los grupos de control por debajo de 5 puntos porcentuales y con frecuencia dentro de ±3 puntos porcentuales—resultados que se quedan cortos frente al dramático colapso del mercado laboral implícito en algunos escenarios de desplazamiento por IA (resumen del documento de trabajo AEI; mar 2026). El ensayo de Finlandia, por ejemplo, no encontró un aumento estadísticamente significativo en el empleo respecto al grupo de control, aunque mejoraron las métricas de bienestar subjetivo (Kela, 2019). La evaluación de SEED en Stockton reportó modestos incrementos en empleo a tiempo completo y mejoras en salud mental y estabilidad financiera, pero no una gran retirada del mercado laboral (informe final SEED, 2021).

Más allá del empleo, los pilotos muestran consistentemente aumentos en la suavización del consumo, la estabilidad habitacional y medidas de bienestar subjetivo. La investigación con transferencias aleatorizadas en países en desarrollo (por ejemplo, los experimentos de GiveDirectly) ha documentado ganancias duraderas en activos, creación de negocios y resultados de salud; esos estudios no son análogos estrictos a una RBU nacional en una economía desarrollada, pero revelan el potencial del efectivo incondicional para alterar el comportamiento de asunción de riesgos e inversión a nivel del hogar. Por lo tanto, los inversores deberían considerar tanto los impactos del lado de la oferta laboral como los multiplicadores del lado de la demanda al modelar efectos entre sectores.

Implicaciones por sector

Los sectores orientados al consumidor pueden registrar los efectos más inmediatos de las transferencias de efectivo localizadas. Los pilotos que proporcionaron $500–$1,000 por mes mostraron un aumento del gasto discrecional en alimentación, servicios públicos y servicios locales (SEED; GiveDirectly). Si se replicara a escala, se esperaría que un programa nacional que entregara incluso $200–$300 por mes a cohortes amplias desplazara de manera significativa los patrones de consumo hacia servicios con hig