El impacto bifurcado de la tecnología

Source details

Los avances tecnológicos (fábricas robotizadas, hogares inteligentes, vehículos autónomos, IA) ofrecen mayor productividad y mejores niveles de vida, pero también generan dislocaciones laborales y pueden agravar la desigualdad.
La experiencia histórica muestra aumentos sustanciales del nivel de vida desde 1900, pero desde la segunda mitad del siglo XX la desigualdad salarial se ha exacerbado y la participación del ingreso del trabajo ha disminuido.
La rápida evolución de la IA, en particular los transformadores generativos preentrenados (TGP) y modelos como ChatGPT-4, introduce incertidumbre sobre quién gana y quién pierde en la transición tecnológica.

El cambio tecnológico que mejora más la productividad de los trabajadores calificados que la de los no calificados.
Las reducciones del costo de capital que complementan sobre todo la mano de obra calificada.
La mayor capacidad de las máquinas para reemplazar completamente a los trabajadores en determinadas tareas.
La mayor concentración del poder de mercado en algunas empresas gracias a la tecnología.

Katz y Murphy (1992): evolución de sueldos relativos en EE. UU. como resultado de competencia entre aumentos de oferta y demanda de trabajadores calificados; explica caída y posterior subida de la prima por habilidad.
Berg, Buffie y Zanna (2018): consideran IA y robots como nuevo tipo de capital que reemplaza a algunos trabajadores y complementa a otros.
Observación empírica reciente: durante los últimos 30 años, la sustituibilidad entre las TIC y los trabajadores no calificados ha aumentado.
Acemoglu y Restrepo (2020): la automatización afecta especialmente tareas rutinarias; variaciones de sueldos relativos atribuidas mayormente a la exposición a la automatización más que a cambio tecnológico por habilidades o al comercio/tercerización.
Acemoglu y Restrepo (2022): la automatización reciente puede desplazar mano de obra sin contribuir mucho al aumento de la productividad global.

Empresas como Alphabet y Microsoft dominan tecnologías de IA avanzadas; crear estas tecnologías es costoso y requiere datos masivos, a los que pocas empresas tienen acceso.
Como propietarios del capital que representa la IA, estas empresas capturarían una parte mayor del ingreso, reduciendo la participación de la mano de obra.
Empresas de gran tamaño pueden:
- Comprar y enterrar rivales, limitando la competencia e innovación.
- Influir en marcos regulatorios para alinear la regulación con sus intereses y dirigir la innovación hacia objetivos privados, no necesariamente hacia el bienestar social.

ChatGPT-4 (aparición a comienzos de 2023) marca una aceleración significativa del ritmo del cambio y muestra que la IA puede afectar mucho más que tareas rutinarias.
Estimaciones temporales de expertos de McKinsey (2019) revisadas:
- Originales: computadoras podrían escribir al nivel del 25% más preparado de la humanidad para 2050 y crear a nivel humano para 2055.
- Revisadas: fechas ahora 2024 y 2028, respectivamente.
TGP podrían afectar ampliamente al mercado laboral: una estimación señala que un 20% de los trabajadores podría ver afectada como mínimo la mitad de sus tareas.
Los TGP parecen incrementar la productividad en tareas creativas (redacción, escritura, análisis jurídico, programación).
Observaciones clave de estudios con TGP:
- Participantes menos calificados fueron los más beneficiados en algunos ensayos.
- En algunos casos, los resultados facilitados por TGP revelaron más creatividad.
- Hay indicios de que TGP-4 por sí solo podría superar la producción de un ser humano en ciertas tareas.
Estas observaciones contrastan con olas tecnológicas previas enfocadas en automatización de tareas rutinarias y reemplazo de mano de obra no calificada.

Estudios previos sugerían que el reemplazo de mano de obra no calificada con IA podría exacerbar la desigualdad del ingreso a nivel mundial y perjudicar a los países de menor ingreso (Alonso et al., 2022).
La aparición de la IA generativa hace incierto el impacto entre países:
- Potenciales beneficios para economías en desarrollo: IA como instructor universal y experto auxiliar en programación para robustecer fuerzas laborales.
- Riesgos contrarios: acceso limitado a datos y conocimientos, y disparidades tecnológicas que podrían aumentar la divergencia entre países.

Riesgos señalados:
- Aumento sostenido de la desigualdad salarial y caída prolongada de la participación del trabajo en el ingreso total.
- Transición larga y dolorosa: “el corto plazo podría durar toda la vida” para algunos trabajadores (Berg, Buffie y Zanna, 2018).
- Potencial consolidación del poder económico y político en grandes empresas dueñas de IA.
Preguntas sin resolver:
- ¿Se corregirá parte de la desigualdad salarial si la mano de obra menos calificada resulta más beneficiada por la IA generativa?
- ¿O aumentará el poder económico y político de las grandes empresas gracias a su acceso superior a datos, computadoras y profesionales calificados?
- ¿Cómo influirá la posibilidad hipotética de una inteligencia artificial general (IAG) en la trayectoria económica y social?
Escenarios implícitos:
- Escenario positivo: amplia difusión de beneficios de productividad y mejoras en niveles de vida si la sociedad distribuye adecuadamente las ganancias de la IA.
- Escenario negativo: concentraciones de ingreso y poder, desposesión de trabajadores y persistente desigualdad si la propiedad y el acceso a la IA quedan concentrados.

Las autoridades deben esforzarse por descifrar las implicaciones distributivas de los rápidos cambios que están ocurriendo en torno a la IA.
La configuración de políticas públicas influirá en:
- Cómo se distribuyen los beneficios de la IA.
- La dirección de la innovación (hacia objetivos sociales o privados).
- La competencia en mercados afectos por costos elevados de desarrollo y acceso a datos.
Señalamiento de prioridades implícitas en el texto:
- Evaluar y mitigar impactos distributivos (quién gana y quién pierde).
- Considerar marcos regulatorios que eviten el abuso del poder de mercado y promuevan competencia e innovación socialmente beneficiosa.
- Atender capacidades de países en desarrollo para acceder a datos, conocimientos y capital humano que permitan aprovechar la IA.

Fuente: El impacto bifurcado de la tecnología, FINANZAS & DESARROLLO, ANDREW BERG; CHRIS PAPAGEORGIOU; MARYAM VAZIRI; Diciembre de 2023.