El ritmo de los avances en inteligencia artificial generativa hace difícil predecir los efectos que tendrá esta tecnología sobre la economía, las empresas y la sociedad. Sin embargo, ya parece claro que las nuevas aplicaciones de IA promoverán un muy acotado grupo de ganadores y reducirán el tamaño de la fuerza laboral; esto creará grandes desafíos para la formulación de políticas.
Analicemos el efecto de la IA sobre los tres componentes clave del crecimiento: el capital, el trabajo y la productividad. En lo referido al capital, el inmenso volumen de inversión necesario para impulsar innovaciones en IA es garantía de que los ganadores serán menos y más concentrados. Los únicos actores con capacidad para afrontar los enormes costos relacionados con el desarrollo, el entrenamiento y el uso de grandes modelos lingüísticos son las empresas megatecnológicas con monopolios en sus respectivos mercados.
La mayor parte de estos costos procede del uso de tarjetas gráficas de avanzada (GPU) y de la provisión de electricidad y refrigeración a enormes centros de datos. Sam Mugel, director de tecnología en Multiverse, calcula que entrenar a la próxima generación de grandes modelos lingüísticos pronto costará no menos de $1.000 millones. Solo en el 2023, las “siete magníficas” (las principales empresas de tecnología en Estados Unidos) asignaron en conjunto $370.000 millones a investigación y desarrollo; es aproximadamente igual al presupuesto total para I+D de la Unión Europea (sumando las empresas y el sector público).
En relación con el trabajo, es demasiado pronto para anticipar ganadores y perdedores, o cómo se distribuirán las ganancias y pérdidas de la IA. Un informe publicado en el 2023 por Goldman Sachs estima que la IA puede “exponer a automatización el equivalente a 300 millones de empleos de tiempo completo”, pero una encuesta realizada por el Foro Económico Mundial a 803 empresas señala una pérdida neta de empleo mucho menor, como resultado de la creación de puestos de trabajo relacionada con la inversión en la transición verde y la adaptación al cambio climático.
En cualquier caso, muchos temen que la IA cause desempleo estructural permanente y cree una clase desempleada formada por trabajadores calificados y no calificados. Sin embargo, los pronósticos mencionados solo proveen una aproximación a lo que puede ocurrir, y tenemos amplio margen para refinar el análisis de la cuestión. Al fin y al cabo, la escala del problema dependerá de qué empleos se pierdan en diferentes puntos de la cadena de valor de la IA.
Todavía no sabemos cómo incidirá la pérdida de empleos en un eslabón de la cadena en otras partes del sector tecnológico, por no hablar del total de la economía. El impacto sobre el empleo no será el mismo en sectores como la fabricación de chips, la infraestructura de la IA y las aplicaciones de IA, y en otros como la atención de la salud, la educación y las telecomunicaciones (destinados a recibir beneficios de las innovaciones en IA).
En la base de la tecnología, ya hay enormes crecimientos y creación de empleo, conforme los fabricantes de chips (por ejemplo Nvidia) construyen fábricas e invierten en la capacidad de producción necesaria para impulsar la revolución de la IA.
Pero en otros sectores, no está tan claro cuántos empleos se crearán o perderán, porque nadie puede predecir todos los usos de una tecnología nueva o sus posibles efectos secundarios. Los primeros indicios en relación con los efectos de la IA en la obtención de mejoras de eficiencia y productividad a largo plazo son alentadores (al menos, para los trabajadores que todavía tengan empleo).
Por ejemplo, un estudio a 5.000 trabajadores que hicieron en el 2023 Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey R. Raymond halló que las herramientas de IA aumentaron la productividad de los trabajadores un 14%, en promedio, y un 34% en el caso de trabajadores nuevos y poco calificados.
Los avances tecnológicos tienen un largo historial en lo referido a mejorar la conectividad global en el comercio y las telecomunicaciones, ampliar el acceso a bienes públicos como la atención de la salud y la educación, impulsar innovaciones, mejorar los niveles de vida y, en definitiva, hacer posible un crecimiento económico con base amplia. No hay motivos para pensar que la IA no haga lo mismo.
Además, es probable que la difusión de la IA a toda la economía sea más rápida que en el caso de tecnologías anteriores, de modo que sus mejoras de productividad y eficiencia pueden ocurrir antes de lo pensado. Tecnologías de uso general anteriores (por ejemplo la máquina de vapor, la electrificación y la computadora personal) demandaron enormes inversiones para la creación de la infraestructura subyacente.
Pasaron más de cuarenta años antes de que la electricidad estuviera al alcance de la mayoría de la población en la primera mitad del siglo XX; y se necesitó más o menos una década para que los teléfonos inteligentes superaran el 90% de adopción en la primera década del siglo XXI. La IA, en cambio, puede difundirse a través de dispositivos y plataformas digitales que ya existen.
De modo que es probable que el superciclo de la IA genere un aumento de la productividad y más crecimiento económico (del orden de los $16 billones (millones de millones) a escala mundial en el 2030, según cálculos de PwC). Pero los beneficios serán en su mayoría para los dueños del capital, y no tanto para una fuerza laboral tal vez menguante. En una era de crecimiento con uso menos intensivo de mano de obra, muchas empresas e industrias adaptarán sus modelos de negocio (en concreto, aumentando el cociente capital/trabajo) y los gobiernos tendrán que reevaluar sus políticas tributarias y sociales.
Con más beneficios económicos para los dueños del capital, las políticas tributarias tendrán que cambiar. Por ejemplo, tal vez se necesite un gran aumento del impuesto sobre las sociedades que capte el excedente de ganancias generado por la automatización y la reducción de la fuerza laboral. Respecto de las políticas sociales, la amenaza de que la IA genere un creciente desempleo estructural reanimará el debate sobre propuestas que hasta ahora se han considerado radicales, por ejemplo el ingreso básico universal.
Debemos pensar en el efecto de la IA sobre la desigualdad, tanto dentro de cada país (entre el capital y el trabajo) como entre países. Una creciente brecha entre los líderes tecnológicos (como Estados Unidos y China) y el resto del mundo (en particular las economías más pobres) es muy mal augurio para un entorno geopolítico que ya es complicado.
Dambisa Moyo, especialista en economía internacional, es autora de cuatro libros incluidos en la lista de superéxitos del New York Times, entre ellos Edge of Chaos: Why Democracy Is Failing to Deliver Economic Growth – and How to Fix It (Basic Books, 2018).
© Project Syndicate 1995–2024
