Reequilibrar la inteligencia artificial

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El afán por automatizar es peligroso: para respaldar una prosperidad compartida, la inteligencia artificial debe complementar a los trabajadores, no reemplazarlos.
El tecnooptimismo proyecta ganancias importantes: “su adopción podría estimular el crecimiento de la productividad en 1,5 puntos porcentuales en un período de 10 años y elevar el PIB mundial en un 7% (USD 7 billones de producto adicional)”, según Goldman Sachs; hay estimaciones de hasta una probabilidad del 10% de un escenario de “crecimiento explosivo”, con un incremento del producto mundial superior al 30% anual.
Sin embargo, la historia y la tendencia actual hacia la automatización indican que el desarrollo tecnológico no sigue una sola trayectoria inevitable; la orientación de la IA determinará si genera prosperidad compartida o una mayor desigualdad.

Definición clave: la productividad estándar es “producto medio por trabajador” (producto total dividido por empleo total).
Para las decisiones de contratación las empresas valoran el producto marginal (contribución adicional de un trabajador), no el producto medio por trabajador.
Muchas tecnologías aumentan el producto medio pero disminuyen o no aumentan el producto marginal por trabajador al desplazar tareas a máquinas, lo que puede impulsar utilidades empresariales sin crear prosperidad compartida.
Ejemplo histórico: durante los últimos 40 años, la automatización ha impulsado la productividad y multiplicado utilidades, pero no ha generado prosperidad compartida en los países industriales.

Las innovaciones que aumentan la contribución humana (complementos) elevan el producto marginal por trabajador; herramientas de software que aumentan la precisión de mecánicos son un ejemplo.
Crear nuevas tareas es esencial para aumentar el producto marginal por trabajador; la reorganización industrial de Henry Ford creó muchas tareas nuevas y disparó la demanda de trabajadores.
Muchas ocupaciones crecientes en las últimas décadas (radiólogos para resonancias magnéticas, ingenieros de redes, operadores de máquinas asistidas por computadora, programadores de software, personal de seguridad de TI y analistas de datos) no existían hace 80 años.
La introducción de tareas nuevas ha sido fundamental para el crecimiento del empleo y de la productividad al permitir nuevos productos y mejorar procesos.

La automatización puede aumentar empleo si incrementa sustancialmente la productividad y genera nuevas tareas en el mismo sector o sectores relacionados.
“So-so automation” o “automatización de poca monta”: cuando las ventajas de productividad son pequeñas (ejemplo: cajas de autoservicio), se desplaza trabajo sin generar suficiente aumento de productividad para estimular empleo en otros lugares.
Incluso aumentos significativos de productividad por automatización pueden contrarrestarse si no van acompañados de nuevas tareas; ejemplo: proliferación de robótica en el Medio Oeste de Estados Unidos contribuyó a despidos en masa y prolongó la decadencia regional.
Tecnologías basadas en la vigilancia pueden generar pequeñas mejoras de productividad pero su función principal puede ser aumentar el esfuerzo del trabajador, no crear empleo productivo.

Las nuevas tecnologías pueden complementar a los trabajadores permitiéndoles trabajar con mayor eficiencia, realizar trabajos de mayor calidad o desarrollar tareas nuevas.
Históricamente, la mecanización desplazó trabajadores agrícolas pero simultáneamente creó tareas manufactureras y de servicios que demandaron mano de obra calificada entre 1870 y 1970.
Desde aproximadamente 1970, el equilibrio entre automatización y creación de nuevas tareas se rompió; la creación de tareas compensatorias se moderó durante las cinco décadas siguientes, especialmente para trabajadores sin título universitario, que se concentraron en servicios poco remunerados como limpieza, servicios de comida y ocio.
La IA puede tanto automatizar tareas que requieren flexibilidad, criterio y sentido común como complementar conocimientos y habilidades humanos (capacitación, supervisión, comunicación con clientes, servicios sofisticados).
El paradigma intelectual dominante en IA favorece lograr paridad humana en tareas cognitivas y la inteligencia general artificial, incentivando la automatización sobre tecnologías complementarias a las personas.

Reformar los modelos de negocio:
- Reconocer el derecho de propiedad de todos los consumidores sobre sus datos.
- Gravar los anuncios digitales.
- Permitir mayor variedad de modelos de negocio o exigir mayor competencia para que la IA resulte útil a todas las personas.
Sistema tributario:
- Crear una estructura tributaria más simétrica que iguale las tasas impositivas marginales de la contratación (y la capacitación) de mano de obra a las de la inversión en equipo y software.
La voz de la mano de obra:
- Garantizar que los trabajadores tengan voz en el desarrollo y despliegue de la IA.
- Restringir el despliegue de IA no probada (o insuficientemente probada) en aplicaciones que puedan poner en riesgo a los trabajadores (por ejemplo, decisiones sobre contratación y rescisión de contratos, o tareas de control y vigilancia en el lugar de trabajo).
Financiamiento para estudios de mayor complementariedad con las personas:
- Aumentar apoyo a I+D en tecnologías de IA complementarias a las personas.
- Los gobiernos deben promover la competencia y la inversión en tecnologías que conecten herramientas de IA con conocimientos humanos, y asesorar sobre su adopción en programas públicos de educación y salud una vez sean adecuadas.
Conocimientos de IA en la administración pública:
- Crear una división de IA consultiva dentro de la administración pública para apoyar decisiones de inversión, regulación y supervisión.

A corto y mediano plazo:
- La IA podría hacer subir el PIB mundial en los próximos cinco años, aunque no tan pronunciadamente como sostienen algunos partidarios.
- Podría elevar moderadamente el crecimiento del PIB a mediano plazo.
Riesgos:
- Siguiendo la trayectoria actual, es probable que el efecto de primer orden sea un aumento de la desigualdad en los países industriales.
- Los países de ingreso mediano y muchos países de ingreso más bajo deben temer la trayectoria existente: la tecnología con uso intensivo de capital se aplicará globalmente y no está garantizado que genere más empleo del que destruya.
Oportunidad:
- Si se reorienta la IA hacia mayor complementariedad con las personas y su uso para problemas sociales urgentes, los beneficios podrían extenderse globalmente; si prevalece la automatización exclusiva, será más difícil alcanzar la prosperidad compartida.

"1,5 puntos porcentuales en un período de 10 años"
"7% (USD 7 billones de producto adicional)"
"10% de que se produzca un escenario de “crecimiento explosivo”, con un incremento del producto mundial superior al 30% anual"
"los últimos 40 años"
"hace 80 años"
"entre 1870 y 1970"
"a partir de 1970 aproximadamente"
"cinco pasos siguientes"

Reequilibrar la inteligencia artificial, DARON ACEMOGLU y SIMON JOHNSON, FINANZAS & DESARROLLO, Diciembre de 2023.