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A lo largo de su vida, Albert Einstein no dejó de volver, con insistencia casi moral, sobre cuestiones humanísticas, en particular aquellas que conciernen de modo directo a la paz y a la justicia social. En ¿Por qué el socialismo?, publicado en 1949 en Monthly Review, formuló una advertencia que hoy resuena con más fuerza que entonces: una economía capitalista en la que la producción se rige exclusivamente por el beneficio privado tiende, por su propia lógica, a concentrar el poder económico y político, a socavar silenciosamente sus propios fundamentos y a ensanchar la brecha social [1].
La evolución del capitalismo norteamericano en las últimas décadas parece confirmar con precisión casi incómoda ese diagnóstico. Nunca la economía estadounidense había alcanzado tal grado de potencia productiva. Rara vez, sin embargo, esa expansión había coexistido con una concentración tan intensa de la riqueza. En el corazón mismo del sistema que se presenta como paradigma de la prosperidad moderna se ha instalado una disonancia estructural: la capacidad de producir riqueza crece sin cesar, mientras su distribución se estrecha y se vuelve progresivamente más excluyente [2].
Las cifras confirman esa deriva. La desigualdad alcanza niveles que no se observaban desde comienzos del siglo XX. Desde los años ochenta, el 1 % más rico de la población ha pasado de concentrar del 10 % al 20 % de los ingresos totales, mientras el 50 % con menores recursos apenas reúne alrededor del 12 % [3]. No se trata de un desajuste puntual, sino de una dinámica acumulativa en la que una minoría concentra una fracción creciente de la renta, mientras la mayoría ve reducirse la suya.
Esa misma lógica se hace visible en la divergencia entre productividad y salarios. Entre 1973 y 2020, la productividad por trabajador aumentó aproximadamente un 70 %; el salario real mediano, en cambio, lo hizo por debajo del 15 % [4]. La distancia entre ambas magnitudes expresa el modo de funcionamiento del sistema.
En paralelo, el poder de negociación del trabajo se ha debilitado. La afiliación sindical ha descendido de cerca del 20 % a poco más del 10 % [5]. Este retroceso coincide con un encarecimiento sostenido de bienes esenciales: alrededor del 35 % de los hogares destina más del 30 % de sus ingresos a la vivienda [6]; decenas de millones carecen de cobertura en salud adecuada [7]; y la deuda estudiantil supera los 1,7 billones de dólares [8].
Ese mismo patrón se prolonga en el ámbito político. Participar en la vida pública se ha vuelto prohibitivamente costoso, hasta el punto de que el acceso efectivo a la competencia electoral depende de la capacidad de movilizar recursos financieros a gran escala. El ciclo electoral federal de 2024 movilizó cerca de 16 mil millones de dólares [9], con campañas presidenciales que superaron los 2 mil millones y un volumen récord de dinero opaco —el llamado dark money [10]— que circula con escaso control y limitada transparencia.
En ese terreno, las grandes corporaciones despliegan cada año inversiones de miles de millones para influir en la toma de decisiones públicas, asegurando una presencia constante —y difícilmente neutral— en los espacios donde se redactan y negocian las leyes [11]. Frente a esa maquinaria, el ciudadano ordinario pierde capacidad real de incidencia. El país que se presenta como epítome de la democracia liberal no ha dado lugar —ni parece dispuesto a darlo— a una tercera fuerza verdaderamente independiente. Republicanos y demócratas (halcones y palomas, hoy indistinguibles aves de rapiña) preservan un esquema de poder privilegiado en el que la alternancia sustituye a la competencia y reduce la democracia a un espejismo.
Toda crítica al capitalismo tropieza, tarde o temprano, con una misma objeción: sus defectos —se dice— palidecen frente a los fracasos del socialismo histórico. El argumento, heredado de la Guerra Fría, reduce la discusión a una oposición simple entre dos sistemas idealizados. Sin embargo, ni el socialismo ni el capitalismo describen modelos que existan tal cual en la realidad: son categorías históricas que no alcanzan a dar cuenta de la naturaleza híbrida de las economías contemporáneas. China es quizá el caso más visible de esta combinación: una economía de mercado que opera bajo una arquitectura estatal fuertemente intervencionista.
Se omite con frecuencia un hecho más elemental y, sin embargo, más decisivo. Ninguna sociedad compleja ha operado jamás sin formas extensas de organización colectiva. Las redes eléctricas, las carreteras y los sistemas de saneamiento —esa infraestructura silenciosa que sostiene la vida civilizada— dependen de decisiones coordinadas a gran escala. La controversia no reside en la existencia de lo colectivo, sino en la delimitación de su alcance. La resistencia aparece cuando ese mismo principio se extiende a la salud o a la educación, como si la dignidad de la vida pesara menos que la eficiencia con la que se gestionan las aguas negras.
También se repite como axioma otra convicción, no menos persistente: sin incentivos privados no habría innovación. Se olvida —o se prefiere olvidar— que la base misma de la tecnología contemporánea responde a una genealogía muy distinta. Los circuitos integrados se desarrollaron en el marco de contratos del Departamento de Defensa estadounidense durante los años sesenta [12]; Internet nace en 1969 como ARPANET, impulsado por la agencia DARPA [13]; el sistema GPS fue concebido y desplegado por el ejército estadounidense entre las décadas de 1970 y 1980 [14]; y la propia carrera espacial no fue sino un programa de inversión pública sostenido durante décadas [15]. La narrativa del emprendimiento individual tiende a ocultar esta secuencia: la innovación emerge, en su fase más incierta, en espacios donde el riesgo no puede ser asumido bajo criterios estrictamente privados.
Algo análogo ocurre con la inteligencia artificial. Los avances que hoy se presentan como emblema de una nueva revolución tecnológica —atribuida con ligereza al genio de Sam Altman o a la supuesta genialidad corporativa de Google— tienen, en realidad, un origen mucho menos épico y bastante más estructural: décadas de investigación académica sostenida con recursos públicos, en buena medida canalizados a través de agencias como la National Science Foundation o la propia DARPA [16]. El resurgimiento del deep learning en la década de 2010 se gestó en universidades y centros de investigación, en un entorno donde la incertidumbre era la regla y la rentabilidad, en el mejor de los casos, una conjetura lejana; solo más tarde fue absorbido por grandes corporaciones como Google, que lo escalaron y lo integraron en productos comerciales [17].
Esta secuencia —que no excluye el papel del mercado en la selección, la coordinación y la expansión de las innovaciones— se repite con notable regularidad: el conocimiento se produce en espacios donde el riesgo desborda los criterios de rentabilidad inmediata, y su explotación comienza cuando ese riesgo ha sido, en lo esencial, ya amortizado. La investigación abre el terreno, explora lo posible y asume la incertidumbre; la empresa privada organiza, acelera y traduce ese conocimiento en mercancía. Las empresas no emergen en el vacío: operan sobre un espacio previamente construido, financiado y estabilizado con recursos públicos, un espacio que difícilmente podría sostenerse bajo criterios estrictamente privados.
La metáfora, en este punto, es clara: el sector público hace el pastel; la iniciativa privada lo decora, lo presenta y lo vende. El valor tiende a concentrarse al final, cuando el riesgo ha sido ya absorbido y la incertidumbre transformada en ventaja. Elon Musk encarna, en este sentido, no el origen, sino la culminación visible de un mecanismo en gran parte oculto. De ahí emerge la figura mítica del creador individual, del genio disruptivo, del mago tecnológico. La realidad, sin embargo, obedece a una lógica distinta.
Durante décadas, la teoría económica dominante ofreció una justificación a ese proceso. La concentración —se decía, siguiendo la intuición de Milton Friedman— no constituía un problema, sino un mecanismo de difusión: el capital acumulado en la cúspide terminaría por filtrarse hacia el resto de la sociedad. La imagen era hidráulica, casi natural: la riqueza, al desbordarse, se derramaría. La experiencia reciente sugiere, sin embargo, otra dinámica. El flujo no desciende con la intensidad prometida; se acumula, se retiene y se canaliza de nuevo hacia arriba. El “derrame” —ese principio organizador del relato— se ha transformado en una promesa diferida, siempre anunciada y nunca verificada.
El error más persistente consiste en tomar el socialismo y el capitalismo como destinos inevitables: ya no nombran sistemas puros, sino configuraciones históricas en transformación permanente. Los extremos, como en todo problema de optimización, son ineficientes. El equilibrio se sitúa en una región intermedia, siempre inestable. La cuestión nunca fue la riqueza. Fue, desde el principio, su destino.
Referencias
[1] Einstein, A. “Why Socialism?” Monthly Review, 1949.
[2] Piketty, T.; Saez, E.; Zucman, G. “Distributional National Accounts: Methods and Estimates for the United States.” Quarterly Journal of Economics, 2018.
[3] World Inequality Database (WID), United States data. https://wid.world (accessed 2026).
[4] Economic Policy Institute. “The Productivity–Pay Gap.” 2021.
[5] U.S. Bureau of Labor Statistics. Union Membership Data. https://www.bls.gov (accessed 2026).
[6] Joint Center for Housing Studies of Harvard University. Housing Cost Burden Reports.
[7] U.S. Census Bureau; Kaiser Family Foundation. Health Coverage Data.
[8] Federal Reserve. U.S. Student Loan Debt Statistics.
[9] Federal Election Commission (FEC). 2024 Election Spending Data.
[10] OpenSecrets. Dark Money Tracking Database.
[11] OpenSecrets. Lobbying Expenditures Database.
[12] U.S. Department of Defense. Historical Development of Semiconductors.
[13] DARPA. ARPANET Historical Archive.
[14] U.S. Department of Defense. Global Positioning System (GPS) History.
[15] NASA. Historical Budget and Program Reports.
[16] National Science Foundation (NSF); DARPA. Historical Funding Data in Artificial Intelligence Research.
[17] LeCun, Y.; Bengio, Y.; Hinton, G. “Deep Learning.” Nature, 2015.
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