Inteligencia Artificial, Liquidez y Bitcoin: Por Qué el Próximo "Shock" Será Diferente a 2008

Publicado Feb. 25, 2026, 10:38 p.m. por manlio

En las últimas semanas, he notado un patrón en las consultas que recibo: gente con capital preguntando si es el momento ideal para invertir en Bitcoin o alguna otra criptomoneda con potencial de altos retornos.

Es posible responder a todas estas preguntas, aunque conllevan un costo. A continuación, compartiré mi análisis y perspectiva del mercado, enfocándome en febrero de 2026 y los meses siguientes.

El Impacto Oculto de la Inteligencia Artificial

A fines del año pasado, conversé con un socio en la CDMX acerca de la correlación existente entre las acciones de las compañías de inteligencia artificial y el precio de Bitcoin. De hecho, el 26 de agosto de 2025 ya había abordado este tema en una publicación previa de este blog, titulada "Inteligencia Artificial: Navegando la Fase De Ajuste…".

Los directivos y ejecutivos de las empresas de Inteligencia Artificial afirman que el trabajo de los profesionales de cuello blanco (como los desarrolladores) ya está solucionado. Sin embargo, el impacto global de estas declaraciones en la economía es un aspecto que se omite.

Arthur Hayes, Citrini Research y Alap Shah han discutido los impactos de la adopción masiva de la Inteligencia Artificial (IA) en las empresas. Cabe destacar que las opiniones de este último tuvieron un efecto casi inmediato en los inversores.

Un Desplazamiento Estructural, No Temporal

El artículo de Alap Shah, presentado con un tono de historieta de ciencia ficción, proyecta los acontecimientos que se “desarrollarán” en 2028 como consecuencia de la adopción generalizada de la inteligencia artificial.

Este ejercicio de Shah sirve como un claro recordatorio de que el sistema económico actual no está preparado para abordar un desplazamiento estructural de la inteligencia humana y, no solo una simple pérdida temporal de puestos de trabajo.

Este es un extracto clave del artículo:

For the entirety of modern economic history, human intelligence has been the scarce input. Capital was abundant (or at least, replicable). Natural resources were finite but substitutable. Technology improved slowly enough that humans could adapt… Human intelligence derived its inherent premium from its scarcity. Every institution in our economy, from the labor market to the mortgage market to the tax code, was designed for a world in which that assumption held. We are now experiencing the unwind of that premium. Machine intelligence is now a competent and rapidly improving substitute for human intelligence across a growing range of tasks. The financial system, optimized over decades for a world of scarce human minds, is repricing. That repricing is painful, disorderly, and far from complete. But repricing is not the same as collapse.

Paralelismos con la Crisis Financiera de 2008

La controversia surgió específicamente debido a la tesis central, la cual postula que la inteligencia artificial no reemplazará a los trabajadores manuales, sino a los del conocimiento. Este argumento es similar al que presenta Arthur Hayes en su artículo This is Fine.

Por ejemplo, un argumento en el artículo de Hayes sostiene que, a diferencia de la gran crisis de 2008, donde quienes incumplieron sus préstamos tenían un historial crediticio deficiente, las personas afectadas por este nuevo desplazamiento serán aquellas con un buen historial crediticio y ahorros suficientes para soportar el "shock" durante un período más prolongado.

El modelo desarrollado por Maelstrom proyecta que el 20% de los trabajadores de oficina (cuello blanco) perderán sus empleos. Este modelo establece un paralelismo con la Crisis Financiera de 2008, cuando los bancos otorgaban préstamos a individuos con baja solvencia crediticia (hipotecas subprime).

Hayes sostiene que el desplazamiento de empleos de manufactura hacia China fue la causa directa de la crisis de 2008. Este movimiento provocó la pérdida de puestos de trabajo para los ciudadanos estadounidenses, quienes, consecuentemente, se vieron incapaces de cumplir con el pago de sus créditos. La llegada de China a la Organización Mundial del Comercio (WTO), por ejemplo, provocó una disminución del 35% en la fuerza laboral estadounidense de la industria manufacturera a lo largo de las décadas siguientes.

Esta caída se debe a que los trabajadores manuales manejan átomos, cuya movilidad es menor en comparación con los bits. Por otro lado, los trabajadores del conocimiento manipulan bits, lo que les permite moverse a la velocidad de la luz. Por lo tanto, dado que la IA manipula símbolos digitales de forma similar a un humano, el ritmo de pérdida de empleos entre los trabajadores del conocimiento será mucho más rápido.

Bitcoin, Liquidez y el Nuevo Paradigma

Lo anterior es relevante porque si los empleos de cuello blanco desaparecen a causa de la implementación masiva de inteligencia artificial, significa que dichos trabajadores ya no tendrán ingresos para solventar sus créditos.

¿Qué relación tiene todo lo anterior con el precio de Bitcoin? La liquidez es un indicador fundamental de lo que le espera al "oro digital". Resulta sorprendente que el oro tradicional haya mostrado un rendimiento mucho más claro que Bitcoin.

De la fuerza laboral estadounidense, 72.1 millones son empleados de cuello blanco, lo que representa un 43.83%. Un desplazamiento del 20% de esta fuerza laboral tendría repercusiones directas y significativas en la economía, afectando en particular los pagos hipotecarios (mortgages).

Durante la pandemia de COVID, el gobierno asumió déficits significativos (15%), con la expectativa de que sería una medida transitoria. Sin embargo, a diferencia de aquellos que solo necesitaban apoyo gubernamental temporal para recuperarse, las personas afectadas ahora se enfrentan a un reemplazo permanente debido a una tecnología en constante mejora.

Por primera vez en la historia económica, el activo más productivo ha resultado en una disminución, no un aumento, de los puestos de trabajo. Ningún marco conceptual actual es adecuado, ya que ninguno fue concebido para una realidad en la que el recurso que antes era escaso ahora es abundante. Ambos artículos coinciden en la necesidad de que los gobiernos establezcan nuevos marcos regulatorios. No obstante, la única incógnita crucial es si seremos capaces de implementarlos a tiempo.

Estrategia para Inversionistas: Qué Hacer Ahora

Ante este panorama, estas son las directrices clave:

Esperar la inyección de liquidez: Ante la falta de mecanismos para hacer frente a la inminente ola de desplazamiento por la IA, es altamente probable que el gobierno implemente estímulos fiscales (impresión de dinero) para ofrecer un alivio temporal.
Reaccionar a la lentitud gubernamental: Es crucial recordar que las entidades gubernamentales son estructuras masivas con una lenta capacidad de adaptación. Sus soluciones serán retroactivas.
Mantener la pólvora seca: Nuestra recomendación es mantener la liquidez. Conserva capital en efectivo para poder invertirlo estratégicamente cuando las condiciones e indicadores del mercado lo permitan.
Apostar por el rebote, no por la caída: Mantener posiciones cortas apalancadas en un entorno de alta volatilidad es extremadamente riesgoso, casi como una ruleta rusa (como lo demuestra la reciente liquidación de 250 millones de dólares en posiciones cortas).
Vigilar sectores clave: Es vital monitorear de cerca los sectores bancario y retail para evaluar el comportamiento de sus acciones.

Si buscas mitigar los riesgos y navegar el mercado de forma protegida, en Mont Capital disponemos de una serie de estrategias diseñadas para este fin.

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Referencias

Citrini Research & Shah, A. (2026, 22 de febrero). The 2028 Global Intelligence Crisis. Citrini Research. https://www.citriniresearch.com/p/2028gic
Hayes, A. (2026, 17 de febrero). This is Fine. BitMEX Blog. https://www.bitmex.com/blog/this-is-fine?category=Crypto Trader Digest
Lenny's Podcast. (2026, 19 de febrero). Head of Claude Code: What happens after coding is solved | Boris Cherny [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=We7BZVKbCVw&t=666s
Molina, M. (2025, 26 de agosto). Inteligencia artificial: Navegando la fase de ajuste hacia la precisión y el retorno sostenible. Mont Capital. http://montcapital.xyz/blog/2025/8/26/inteligencia-artificial-navegando-la-fase-de-ajuste-hacia-la-precision-y-el-retorno-sostenible/