2036 ── La IA y la sociedad en 2036: no desempleo masivo, sino una clase media de oficina cada vez menor y una política de la distribución

*Intelligence Synthesis / Escrito el 2026-10-10 / Año horizonte 2036*

1. Tesis

En 2036, Estados Unidos seguirá sin tener desempleo masivo por la IA: la tasa de desempleo estará dentro de su rango habitual y el empleo total será mayor que en 2026. Pero la clase media de oficina con formación universitaria, construida por la Tercera Revolución Industrial, será más pequeña, de más edad y más difícil de integrar; la mayor parte del trabajo de oficina consistirá en dirigir y revisar sistemas de IA; y el crecimiento neto del empleo vendrá principalmente de la atención sanitaria, los cuidados, los oficios cualificados y los servicios presenciales. Como en la «pausa de Engels» de la Primera Revolución Industrial, las ganancias de producción irán por delante de las ganancias salariales para la mayoría de los trabajadores, y la política se centrará en quién posee el capital de IA, quién paga su electricidad y cómo se reparten las ganancias.

2. La sociedad en 2036

Todo lo de esta sección es inferencia (inferencia) a partir de la evidencia de la Sección 3 y del historial de la Sección 4. Las probabilidades de los puntos clave están en la Sección 5.

Estructura social

• El grupo bajo mayor presión es el de las personas que entraron, o intentaron entrar, en el trabajo de oficina entre aproximadamente 2024 y 2034: graduados que apuntaban a los sectores de la información, las finanzas, el software, el apoyo jurídico, el marketing y las tareas administrativas. En 2036 tienen entre finales de la veintena y unos cuarenta años. Como los puestos de oficina de nivel inicial escaseaban, ganan menos a una edad determinada que los graduados diez años mayores a esa misma edad. Muchos se han pasado a la atención sanitaria, la enseñanza, los oficios, las ventas o el servicio público.
• Los grupos que mantuvieron su posición o la mejoraron son los profesionales de mitad y final de carrera con licencias, relaciones con clientes y responsabilidad legal (médicos, abogados que firman, ingenieros, directivos); los propietarios de empresas que usan IA; y los accionistas del pequeño número de empresas que poseen modelos, chips y centros de datos. La participación del trabajo en la renta nacional es menor que en 2026 (Previsión 1).
• La prima salarial universitaria de los trabajadores jóvenes es menor que en 2026 (Pronóstico 2). Un título sigue rindiendo en promedio, pero de forma menos fiable, y los certificados y las formaciones de aprendiz pesan más.
• Por regiones, los condados que albergan centros de datos reciben ingresos fiscales y empleos de construcción y mantenimiento, pero también enfrentan disputas por los precios de la electricidad, el agua y el suelo [C05]. La demanda de oficinas en el centro de las grandes ciudades es menor. Los centros regionales con hospitales, universidades, nodos logísticos y trabajos de red eléctrica se desempeñan comparativamente bien.
• En las familias, los adultos jóvenes con inicios profesionales lentos viven con sus padres durante más tiempo (Pronóstico 8). A medida que la generación del baby boom llega a los setenta y ochenta años, los hogares dedican más tiempo y dinero al cuidado de personas mayores.

Empleo y trabajo

• La tasa de desempleo se mantiene dentro de su rango habitual (Pronóstico 3), y el empleo total es mayor que en 2026.
• El empleo en información y finanzas es menor que en 2026 (Pronóstico 4). En los trabajos de oficina que subsisten, un día típico consiste en asignar tareas a agentes de IA, revisar sus resultados, gestionar excepciones, hablar con clientes y colegas, y asumir la responsabilidad legal de los resultados. Pocas personas redactan informes, programan o realizan análisis desde cero.
• La atención sanitaria y la asistencia social representan una mayor proporción del empleo (Pronóstico 5). Crecen la enfermería, la atención domiciliaria, la terapia, el trabajo eléctrico para centros de datos y la red, la instalación y reparación de equipos y los servicios presenciales. Estos empleos usan la IA para registros, programación y apoyo al diagnóstico, pero la presencia de una persona en el lugar sigue siendo el núcleo del trabajo.
• Debido a la escasez, los salarios en los cuidados y los oficios cualificados suben más rápido que la media en muchas regiones. Gran parte de la ganancia de la mayor productividad de oficina va a los beneficios y no a los salarios (inferencia).
• Las horas medias de los trabajadores a tiempo completo no bajan mucho. La semana de cuatro días existe en algunas empresas y convenios sindicales, pero no es una regla general (inferencia).
• Las carreras comienzan de nuevas maneras. Más personas empiezan con aprendizajes, prácticas remuneradas y certificados, y los empleadores valoran más el trabajo demostrado que los títulos. Los cambios de carrera a mitad de la vida son más comunes y la reconversión pública y de las empresas es mayor que en 2026, pero muchos trabajadores reconvertidos ganan menos que antes (inferencia).

Actitudes y valores

• Confianza: la mayoría de los adultos usa IA cada semana pero no confía en las empresas de IA (Pronóstico 6). La confianza se deposita en personas e instituciones concretas que verifican los resultados de la IA: médicos, docentes, medios de noticias locales, tribunales. Las etiquetas que indican si una persona revisó un contenido se usan ampliamente.
• Sentido del trabajo: para los trabajadores de oficina, el orgullo pasa de producir cosas a juzgar y asumir responsabilidades. Muchos dicen que su trabajo se ha vuelto menos satisfactorio. El trabajo presencial, como los cuidados y los oficios, gana reconocimiento social, aunque no al nivel de las profesiones liberales.
• Política: la IA es un tema electoral habitual (Pronóstico 7): apoyo a las transiciones laborales, facturas de electricidad, ubicación de centros de datos, tributación de los beneficios de la IA y protección de la infancia. La división no es simplemente de izquierda contra derecha; separa a quienes poseen capital de IA o trabajan estrechamente con él de quienes soportan sus costes.

Vida cotidiana

• Hogar: las facturas de electricidad de los hogares suben más rápido que los precios en general (Pronóstico 10). Los asistentes de IA gestionan horarios, facturas, formularios y citas.
• Aprendizaje: la mayoría de los estudiantes de secundaria usa tutoría con IA cada semana (Pronóstico 9). Las escuelas trasladan los trabajos calificados al aula y usan más exámenes orales y presenciales. Los profesores dedican más tiempo a la supervisión, el debate y el apoyo individual.
• Atención: la IA se usa para monitorear a personas mayores que viven solas, recordarles la medicación y llevar registros. Todavía se necesitan cuidadores humanos, y su escasez es el principal límite.
• Relaciones: muchas personas, sobre todo las que viven solas, hablan con regularidad con compañeros de IA. Las disputas sobre los efectos en los niños y en las personas aisladas conducen a normas de edad y normas de diseño en varios estados (inferencia).
• Uso del tiempo: el tiempo que la IA ahorra en el trabajo en su mayoría no se devuelve en forma de ocio. En casa, parte del tiempo ahorrado en trámites se destina a revisar los resultados de la IA y gestionar cuentas (véase Cowan en la Sección 4).

3. Qué está ocurriendo ahora

• Los empleos de oficina se reducen mientras el empleo total crece. En septiembre de 2026, el empleo en el sector de la información fue de 2,739,000, 120,000 menos que un año antes; el diseño de sistemas informáticos fue de 2,355,400 (32,200 menos) y las actividades financieras de 9,082,000 (107,000 menos). Mientras tanto, el empleo total no agrícola fue de 159,044,000 (496,000 más), los servicios profesionales y empresariales aumentaron en 123,000, la tasa de desempleo fue del 4.2% (0.2 puntos menos) y la tasa U-6 del 7.6% (0.5 puntos menos) (BLS).
• Los despidos totales no están aumentando. Los despidos y bajas fueron 1.641.000 en agosto de 2026, 191.000 menos que un año antes, y las ofertas de empleo fueron 7.079.000, 160.000 más (JOLTS). La presión parece actuar a través de menos contrataciones y no de más despidos (inferencia).
• Los recortes de empleo atribuidos a la IA han aumentado, pero de forma desigual. El recuento de este sitio pasó de 7,800 en el 1T de 2025 a 107,900 en el 2T de 2026 (17 casos), y luego cayó a 17,183 en el 3T de 2026 (10 casos). El total de los trimestres 1T–3T de 2026, 193,154, ya supera el total de 2025, 124,543. Sigue siendo pequeño frente a los aproximadamente 1.6 millones de despidos totales al mes.
• El consumo de energía de la IA y las preocupaciones medioambientales están vinculados. En las noticias sobre IA, «Energía y centros de datos» y «Medio ambiente y recursos» tuvieron una correlación a 12 meses de 0.8. Los titulares apuntan a un posible aumento del 32% en la demanda de electricidad de EE. UU. para 2030, una red eléctrica que tarda en ponerse al día, preocupaciones locales por la energía, el agua y la refrigeración, y una encuesta en la que cerca del 70% de los usuarios de IA se preocupa por una mayor demanda de energía [C05]. La cuota de cobertura del medio ambiente subió del 0.32% al 0.88% y la de energía y centros de datos del 1.08% al 1.40%.
• La atención se desplaza de la adopción al riesgo y las normas. En 12 meses, «Seguridad e incidentes» pasó del 6,80% al 11,32% de la cobertura de IA y «Regulación y derecho» del 5,04% al 7,52%. «Adopción empresarial» cayó del 19,00% al 15,92%, pero sigue siendo el mayor tema. «Vida personal y relaciones» se mantiene alta, en torno al 10-12%, mientras que «Empleo y trabajo» fue del 2,48% en el último mes, por debajo de un máximo del 4,04%.

4. Lo que sugiere la historia

Primera Revolución Industrial (c. 1760-1840, Gran Bretaña: textiles, vapor, fábricas)

• Salarios y trabajo:Robert Allen (2009, 'Engels' pause', Explorations in Economic History) muestra que en Gran Bretaña, desde aproximadamente la década de 1790 hasta la de 1830, la producción por trabajador creció mucho más rápido que los salarios reales y la participación de los beneficios en el ingreso aumentó; los salarios reales solo subieron claramente a partir de alrededor de 1840. Los tejedores de telares manuales, un gran grupo de trabajadores cualificados, perdieron ingresos durante décadas a medida que se difundían los telares mecánicos (E. P. Thompson, The Making of the English Working Class, 1963). La destrucción de máquinas por parte de los luditas entre 1811 y 1816 fue una protesta de trabajadores textiles cuyas habilidades y salarios estaban amenazados.
• Vida cotidiana: el trabajo pasó de los hogares y los pequeños talleres a las fábricas, con horarios fijos y disciplina del reloj (E. P. Thompson, 'Time, Work-Discipline and Industrial Capitalism', 1967). La gente se trasladó a las ciudades; según el censo de 1851, más de la mitad de la población de Inglaterra y Gales vivía en zonas urbanas.
• Instituciones: las Factory Acts de 1802 y 1819 restringieron el trabajo infantil en las fábricas de algodón, pero la ley de 1833 fue la primera eficaz porque creó una inspección de fábricas. La principal protección social era la asistencia de la Ley de Pobres, incluida la asistencia fuera de los asilos, que la Poor Law Amendment Act de 1834 endureció. El seguro de desempleo no existió hasta la National Insurance Act de 1911.
• Cuánto tiempo: unos cincuenta años desde la mecanización temprana hasta ganancias salariales generalizadas, con instituciones construidas a lo largo de las décadas siguientes.
• Similar para la IA: las ganancias van primero a los propietarios del capital, y un grupo cualificado concreto pierde ingresos y estatus (los tejedores de telares manuales entonces, los trabajadores de oficina júnior ahora).
• Diferente para la IA: La IA se extiende en años, no en décadas; afecta a las tareas cognitivas de los trabajadores con estudios y no al oficio manual; los trabajadores desplazados cuentan desde el principio con seguro de desempleo y otras protecciones; y el capital pertenece a unas pocas empresas muy grandes, no a muchos pequeños dueños de fábricas.

Segunda Revolución Industrial (c. 1870-1914: electricidad, química, acero, producción en masa)

• Productividad: Paul David (1990, «The Dynamo and the Computer», American Economic Review) muestra que la energía eléctrica estaba disponible desde las primeras centrales eléctricas de principios de la década de 1880, pero los grandes aumentos de productividad en la manufactura de EE. UU. llegaron solo en la década de 1920, después de que las fábricas se rediseñaran en torno a motores eléctricos individuales. El retraso fue de unos cuarenta años y requirió nuevos edificios, distribuciones y formas de gestión.
• Trabajo: se extendió la producción en masa. Ford introdujo la línea de montaje móvil en 1913 y el Five Dollar Day en 1914, en parte para reducir la altísima rotación de trabajadores (Raff y Summers, 1987). Las grandes empresas crearon muchos empleos administrativos y de gestión, y el trabajo administrativo se convirtió en una de las principales vías de acceso de las mujeres al trabajo remunerado (Claudia Goldin, Understanding the Gender Gap, 1990).
• Educación y desigualdad:En Goldin y Katz (The Race between Education and Technology, 2008), la tecnología elevó la demanda de trabajadores con educación, lo que por sí solo amplía la prima salarial. Pero el movimiento de la escuela secundaria (c. 1910-1940) aumentó la oferta de trabajadores con educación más rápido que la demanda, de modo que la prima se redujo en la primera mitad del siglo XX.
• Vida cotidiana: la electricidad, el agua corriente y los electrodomésticos cambiaron la vida doméstica a lo largo de décadas (Robert Gordon, The Rise and Fall of American Growth, 2016). Ruth Schwartz Cowan (More Work for Mother, 1983) demostró que la tecnología doméstica no redujo el tiempo de trabajo doméstico de las mujeres tanto como se esperaba, porque los estándares aumentaron.
• Instituciones: la semana de 40 horas en EE. UU. llegó con la Fair Labor Standards Act de 1938, décadas más tarde.
• Similar para la IA: la recompensa espera al rediseño organizativo; Brynjolfsson, Rock y Syverson (2021) describen este retraso en las tecnologías de propósito general como una 'curva en J' de la productividad. Los salarios dependen de cómo responda la oferta de habilidades.
• Diferente para la IA: La IA llega como software a través de redes y dispositivos existentes, por lo que el acceso se extiende más rápido de lo que lo hizo la construcción de centrales eléctricas y redes, aunque los centros de datos aún esperan a la red eléctrica [C05]. La mayor diferencia es que la respuesta que redujo las brechas entonces, más escolarización, tiene menos probabilidades de funcionar ahora, porque la IA realiza las mismas tareas para las que las escuelas formaban a las personas (inferencia).

Tercera Revolución Industrial (desde la década de 1970: computadoras, internet)

• Productividad: Robert Solow escribió en 1987 que 'la era de los ordenadores se ve en todas partes menos en las estadísticas de productividad'. El crecimiento de la productividad en EE. UU. aumentó desde mediados de la década de 1990 hasta mediados de la de 2000, más de veinte años después de que los ordenadores comenzaran a difundirse.
• Trabajo: Autor, Levy y Murnane (2003) demostraron que los ordenadores sustituyen las tareas rutinarias y complementan las tareas analíticas e interpersonales no rutinarias. Autor y Dorn (2013) y Goos y Manning (2007) documentaron la polarización del empleo: crecimiento de los empleos de servicios con salarios altos y bajos y descenso de los empleos intermedios, como el trabajo administrativo y de producción. La prima salarial universitaria aumentó desde 1980 (Goldin y Katz, 2008).
• Capital: Karabarbounis y Neiman (2014) mostraron que la participación del trabajo en la renta cayó en muchos países desde principios de la década de 1980, vinculada a la caída del precio de los bienes de inversión.
• Vida cotidiana: los ordenadores personales, internet y los teléfonos inteligentes cambiaron la comunicación, las compras y el trabajo desde casa durante unos treinta años.
• Similar para la IA: se automatizan primero las tareas, no los empleos completos, y la composición de los empleos cambia más que el empleo total.
• Diferente para la IA: La IA llega a las tareas cognitivas no rutinarias que los ordenadores complementaban, por lo que los ganadores de la Tercera Revolución Industrial son ahora el grupo expuesto. Se extiende más rápido a través de la nube y los dispositivos existentes. Su capital (modelos, chips, centros de datos) está concentrado y requiere grandes cantidades de electricidad [C05].

Qué implica esto para 2036

En las tres revoluciones, los primeros diez a veinte años trajeron cambios en quién hacía qué trabajo y conflictos por la distribución; las mejoras salariales generalizadas llegaron después, y las instituciones siguieron décadas más tarde. Dado que 2036 está a unos diez años del inicio de la actual ola de adopción empresarial, la sociedad seguirá estando en una fase temprana de la transición (inferencia): los cambios en la composición del empleo son claramente visibles, las ganancias de productividad han comenzado, las mejoras salariales son desiguales y las instituciones aún se debaten. La analogía falla en tres puntos: el cambio está comprimido en el tiempo; afecta a los educados; y la protección social ya existe. El resultado es menos indigencia que entre los tejedores de telares manuales, pero una presión política más fuerte por parte de un grupo educado y con voz (inferencia).

5. Previsiones

• [Estructura social] La participación del trabajo cae. La participación del trabajo según la BLS para el sector empresarial no agrícola (media anual) es al menos 1 punto porcentual menor en 2036 que en 2026. Probabilidad del 60 %. Razonamiento: la cuota de cobertura de «Inversión y capital» subió del 6,28% al 8,32%, y las ganancias se dirigen a las empresas que poseen modelos, chips y centros de datos; esto coincide con el aumento de la participación de los beneficios en Allen (2009) y la caída de la participación del trabajo en Karabarbounis y Neiman (2014). Verificar: participación del trabajo en BLS Productivity and Costs, 2026 frente a 2036.
• [Estructura social] La prima de los jóvenes graduados se reduce. Entre los trabajadores a tiempo completo y todo el año de 25 a 34 años, la relación entre los ingresos medianos de quienes tienen un título de grado y los de quienes solo terminaron la secundaria es menor en 2036 que en 2026. Probabilidad del 60 %.Razonamiento: los primeros empleos en información y finanzas se están reduciendo (Sección 3). En Goldin y Katz (2008) la prima se redujo porque la oferta superó a la demanda; esta vez es la propia demanda la que cae (inferencia). Verificar: Census Bureau CPS Annual Social and Economic Supplement.
• [Empleo] El desempleo se mantiene dentro de su rango habitual. La tasa media anual de desempleo de 2036 se sitúa entre el 3,5% y el 6,0%. Probabilidad del 75 %. Razonamiento: la tasa es ahora del 4,2% y las nóminas crecieron en 496.000 en un año; los recortes atribuidos a la IA son pequeños frente a unos 1,6 millones de despidos mensuales; ninguna de las tres revoluciones produjo un desempleo masivo duradero, pero cada una cambió la composición del empleo. El principal riesgo es una recesión en el propio 2036. Verificar: promedio anual BLS LNS14000000.
• [Empleo] El empleo en el sector de la información cae. El empleo en el sector de la información (promedio anual) es inferior a 2.550.000 en 2036, frente a 2.739.000 en septiembre de 2026. Probabilidad del 65 %. Razonamiento: cayó 120.000 en un año y el diseño de sistemas informáticos también está bajando; como en la Tercera Revolución Industrial, la automatización golpea primero a los sectores formados en mayor medida por tareas automatizables. Verificar: BLS CES5000000001.
• [Empleo] La atención médica y la asistencia social ganan participación. Su participación en la nómina no agrícola es al menos 1,5 puntos porcentuales mayor en 2036 que en 2026. Probabilidad del 70 %.Razonamiento: una población que envejece y la dificultad de automatizar el trabajo presencial; los empleos de servicios presenciales con salarios bajos crecieron en la Tercera Revolución Industrial (Autor y Dorn, 2013). Verificación: BLS CES6562000001 dividido por CES0000000001.
• [Actitudes] La gente usa la IA pero no confía en quienes la crean. Una encuesta nacional de 2036 (por ejemplo, del Pew Research Center o de Gallup) revela que más del 60% de los adultos estadounidenses usa IA al menos una vez por semana y que menos del 40% confía en que las empresas de IA actúen de forma responsable. Probabilidad del 60 %.Razonamiento: 'Seguridad e incidentes' pasó del 6,80% al 11,32% de la cobertura y 'Confianza y opinión pública' del 3,92% al 5,44%; alrededor del 70% de los usuarios de IA se preocupan por la demanda de energía [C05]. Verificación: las preguntas pertinentes en encuestas nacionales.
• [Actitudes y política] La IA se convierte en un tema electoral. En las elecciones presidenciales de 2036, las plataformas nacionales de los dos grandes partidos contienen políticas específicas sobre la IA y el empleo (apoyo a la transición, formación o ingresos) y sobre los costes de electricidad de los centros de datos. Probabilidad del 65 %. Razonamiento: la cobertura de «Regulación y derecho» está aumentando y las preocupaciones sobre el poder son locales y concretas [C05]; en la Primera Revolución Industrial el conflicto de distribución produjo las Factory Acts y la reforma de la Poor Law, y en la Segunda las reformas de la era progresista de EE. UU. Verificación: el texto de las dos plataformas de 2036.
• [Vida cotidiana: familia] Más jóvenes adultos viven con sus padres.La proporción de personas de 25 a 34 años que viven en casa de sus padres es mayor en 2036 que en 2026. Probabilidad del 55 %.Razonamiento: una cohorte con primeros empleos retrasados y menores ingresos (Pronósticos 2 y 4). Los costos de vivienda y el momento del matrimonio también influyen, por lo que la probabilidad es moderada. Verificación: tabla de familias AD-1 de la CPS de la Oficina del Censo.
• [Vida cotidiana: aprendizaje] Estudiar con IA se vuelve rutina. Una encuesta nacional revela que más del 70% de los estudiantes de secundaria de EE. UU. usa IA para las tareas escolares al menos una vez por semana. Probabilidad del 75 %.Razonamiento: 'Educación y habilidades' se ha mantenido alta, en torno al 6-8% de la cobertura; al igual que internet, la IA se usa en dispositivos que los hogares y las escuelas ya tienen. Verificación: encuestas de Pew Research Center, RAND o NCES.
• [Vida cotidiana: presupuesto del hogar] Las facturas de electricidad superan a los precios. El precio medio de la electricidad residencial en EE. UU. (EIA) sube más entre 2026 y 2036 que el IPC-U. Probabilidad del 65 %.Razonamiento: un posible aumento del 32% en la demanda para 2030 y una red eléctrica lenta [C05]; la cobertura del medio ambiente y de la energía y los centros de datos está aumentando; los costos de la red se trasladan a los hogares a través de las tarifas (inferencia). Verificación: precio residencial medio de EIA Electric Power Monthly y BLS CPI-U.

6. Escenarios

• Escenario base: reestructuración lenta (60%).La sociedad descrita en la Sección 2. Desempleo dentro de su rango habitual, una clase media de oficina en retroceso, crecimiento en salud, cuidados y oficios. La productividad aumenta, pero las mejoras salariales son desiguales, y la distribución y las facturas de electricidad están en el centro de la política.
• Alternativa 1: desplazamiento rápido (25%). Los agentes de IA asumen una gran parte de las tareas de oficina a principios de la década de 2030. La información, las finanzas y los servicios profesionales y empresariales caen a la vez, y el desempleo se mantiene por encima del 6% durante un período prolongado en torno a 2030-2033. El desempleo entre los jóvenes graduados es alto y siguen fuertes respuestas políticas: impuestos sobre los beneficios de la IA, seguro salarial, empleo público. Incluso si el desempleo es menor de nuevo en 2036, la participación del trabajo ha caído mucho más que en el escenario base.
• Alternativa 2: cambio lento (15%). Los límites de energía, los costes, la regulación y la responsabilidad legal frenan la adopción. El empleo de oficina se mantiene más o menos estable y la IA se usa principalmente como herramienta. Para 2036, el cambio social se parece al de los ordenadores en la década de 1980: visible pero limitado.

7. Indicadores a vigilar

Los valores actuales se actualizan a partir de los datos de este sitio (BLS obtenido a diario) cada vez que se genera la página.

8. Qué cambiaría esta visión

• Si para 2029 el desempleo supera el 6 %, las ofertas de empleo (JOLTS) caen por debajo de 5 millones y los sectores de información, finanzas y servicios profesionales y empresariales pierden empleos en el mismo año, aumentaría considerablemente la probabilidad de la Alternativa 1.
• Si el empleo del sector de información se recupera por encima de 2 850 000 y los recortes atribuidos a la IA se mantienen por debajo de 20 000 al año durante dos años, concluiría que sobrestimé el efecto de la IA sobre el empleo y aumentaría la probabilidad de la Alternativa 2.
• Si para 2030 los salarios en las ocupaciones de oficina con uso intensivo de IA suben más rápido que el promedio y aumenta la participación del trabajo, revisaría la tesis de la distribución: en ese caso, la década de 2030 se parecería a la última etapa de la Segunda Revolución Industrial, cuando los salarios subieron de forma generalizada, en lugar de a la pausa de Engels.