En 1945, Friedrich Hayek publicó un ensayo que cambió el debate económico del siglo XX: "El uso del conocimiento en la sociedad". El argumento era simple y devastador para cualquier proyecto de planificación central: el conocimiento relevante para la economía no está concentrado en ningún lugar. Está disperso en millones de personas, en sus preferencias, sus hábitos, sus circunstancias locales, sus intuiciones profesionales. El mercado no es solo un mecanismo de intercambio. Es el único sistema capaz de procesar esa información de forma continua y convertirla en precios que coordinan decisiones sin que nadie las coordine.
Esa idea —que el problema del socialismo no es moral sino epistemológico— fue el argumento más sólido contra la planificación central del siglo XX. Y en 2026, con modelos de lenguaje que procesan más datos en un segundo que un ministerio en un año, la pregunta ya no es académica: ¿puede la inteligencia artificial hacer lo que Hayek dijo que era imposible?
El problema del cálculo económico
Antes de Hayek, Ludwig von Mises había formulado el argumento en términos todavía más duros. En 1920 publicó "El cálculo económico en la comunidad socialista" y planteó lo que se conoce como el problema del cálculo: sin precios formados por la oferta y la demanda, es imposible saber qué producir, en qué cantidad y con qué recursos. Los precios no son solo números. Son señales que condensan millones de decisiones individuales y permiten comparar el valor relativo de cosas incomparables —trabajo, capital, tiempo, materias primas.
Un planificador central que fija los precios por decreto no tiene esa información. Puede imitar los números pero no puede replicar el proceso que los genera. El resultado inevitable, argumentaba Mises, es el desperdicio sistemático: producir lo que no se necesita, en cantidades equivocadas, con recursos que habrían servido mejor en otro lugar. No por corrupción ni por ignorancia individual: por la imposibilidad estructural de reemplazar el mecanismo de precios con ningún otro sistema de información.
Hayek tomó ese argumento y lo profundizó. Lo que hace imposible la planificación central no es solo la cantidad de información necesaria. Es su naturaleza. Mucho del conocimiento relevante es tácito: no puede articularse en palabras ni en datos. El zapatero sabe cómo evaluar el cuero sin poder explicar exactamente qué criterios usa. El comerciante sabe que la demanda en su barrio va a cambiar antes de que ninguna estadística lo registre. El agricultor conoce su tierra de formas que no caben en ningún formulario.
Eso es lo que los precios capturan y ningún planificador puede capturar: el conocimiento que las personas tienen pero no saben que tienen, y que solo se revela en sus decisiones de comprar o no comprar, producir o no producir.
La IA y el argumento que nadie quería tener
Durante décadas, el debate quedó en tablas. La caída de la Unión Soviética pareció darle la razón definitiva a Mises y Hayek. Pero en 1993, dos economistas matemáticos británicos —Paul Cockshott y Allin Cottrell— publicaron Hacia un nuevo socialismo y reabrieron la discusión: con suficiente poder de cómputo, argumentaron, el cálculo socialista era posible. No perfecto, pero suficientemente bueno para funcionar.
El libro fue ignorado durante veinte años. En 2026, nadie lo ignora.
Los modelos de IA actuales pueden procesar volúmenes de datos que hacen que el argumento de Cockshott y Cottrell parezca modesto. Un sistema de planificación asistida por IA podría, en teoría, agregar datos de transacciones en tiempo real, modelar la demanda con precisión granular, optimizar cadenas de suministro globales y ajustar la producción antes de que el mercado registre el desequilibrio. ¿No es eso exactamente lo que Hayek dijo que era imposible?
La respuesta depende de qué se entiende por "imposible".
Lo que la IA puede y lo que no puede
La IA es extraordinariamente buena para procesar conocimiento explícito: datos transaccionales, registros históricos, patrones estadísticos, correlaciones entre variables. Si el problema del cálculo fuera solo un problema de velocidad y volumen —demasiados datos para procesar en tiempo real— la IA lo resolvería.
Pero el argumento de Hayek no es sobre velocidad. Es sobre la naturaleza del conocimiento. El conocimiento tácito no genera datos porque no se articula. La preferencia del zapatero por cierto cuero no aparece en ninguna base de datos hasta que compra ese cuero, y cuando lo compra ya es una señal de precio, no una entrada de planificación. La IA aprende de lo que se hizo, no de lo que se habría hecho si las condiciones hubieran sido otras.
Hay además un problema más profundo: el conocimiento económico relevante no es solo disperso. Es dinámico. Las preferencias cambian. Las tecnologías cambian. Las circunstancias locales cambian. El mercado procesa esos cambios de forma continua porque cada transacción es simultáneamente un voto y una señal. Un sistema de planificación —incluso asistido por IA— siempre opera sobre datos del pasado para tomar decisiones sobre el futuro. El mercado opera en tiempo real porque sus datos son sus decisiones.
El argumento que la IA sí complica
Dicho todo eso, hay una parte del argumento austríaco que la IA sí complica, y que sus defensores en Silicon Valley prefieren no discutir.
La Escuela Austríaca no solo critica la planificación estatal. Critica cualquier concentración de poder económico que distorsione los precios y desplace el mecanismo de mercado. Eso incluye a los monopolios privados —que fijan precios sin competencia real— y a las plataformas tecnológicas que operan como intermediarios obligatorios entre productores y consumidores.
Google no planifica la economía. Pero sí determina qué información es relevante para millones de decisiones económicas cotidianas. Amazon no fija precios por decreto. Pero sí tiene acceso a los datos de demanda de millones de vendedores antes de que esos vendedores puedan actuar sobre ellos, y usa esa información para competir con sus propios usuarios. Palantir vende al Estado la capacidad de agregar y procesar datos que antes estaban dispersos —exactamente el tipo de centralización que Hayek consideraba estructuralmente imposible.
Mises habría reconocido el problema. Un mercado donde cinco plataformas procesan el 80% de las transacciones digitales y tienen acceso privilegiado a la información que esas transacciones generan no es el mercado que la Escuela Austríaca defiende. Es una forma de planificación descentralizada en la forma pero centralizada en la información.
Por qué importa en Argentina
Milei es el gobernante que más explícitamente se identifica con la Escuela Austríaca en la historia reciente. Cita a Mises en cadena nacional. Tiene un retrato de Hayek en su oficina. El Instituto Mises de Auburn, Alabama, lo celebró como el primer presidente "austríaco" del mundo.
Pero el programa económico de Milei no desmanteló los monopolios locales. No reguló las plataformas digitales que concentran la intermediación comercial. No creó condiciones para que el mecanismo de precios funcione con menos distorsión en los sectores que el Estado abandonó.
Lo que hizo fue reducir el gasto público, liberar el tipo de cambio y eliminar regulaciones en sectores específicos. Eso es compatible con la Escuela Austríaca pero no es lo mismo que aplicarla: es el capítulo más fácil del manual, el que no requiere tocar a los actores privados con poder de mercado.
La pregunta que la IA pone sobre la mesa —¿puede la información centralizada reemplazar al mercado?— es también la pregunta que el gobierno de Milei no terminó de responder: ¿qué pasa cuando los que concentran la información no son planificadores estatales sino plataformas privadas?
El veredicto provisorio
La IA no puede jubilar a la Escuela Austríaca. El conocimiento tácito, dinámico y distribuido que Hayek describió sigue siendo irreducible a datos procesables. Ningún modelo puede capturar lo que las personas saben pero no saben que saben, y ningún sistema puede replicar en tiempo real el mecanismo de precios que emerge de millones de decisiones simultáneas.
Pero la IA sí complica el argumento en un sentido que los austríacos modernos prefieren ignorar: si la concentración de información es el problema estructural de la planificación central, entonces las plataformas tecnológicas que concentran información a escala global son una variante del mismo problema. La diferencia es que tienen logotipos más simpáticos y no usan planificadores con credenciales de partido.
Hayek murió en 1992, antes de Google. Si hubiera vivido para ver lo que una empresa puede hacer con los datos de búsqueda de dos mil millones de personas, el ensayo de 1945 tendría un capítulo adicional. Y no sería optimista.
