Las nuevas tecnologías podrían dar un impulso fuerte y sostenido a la productividad, como expliqué el año pasado en un artículo sobre el potencial de la IA generativa, junto con James Manyika de Google. Esto coincide con estimaciones como las del Instituto Global McKinsey.
La IA generativa es la primera IA con capacidad humana para operar en múltiples ámbitos y pasar de uno a otro guiándose solamente por indicios conversacionales. Puede hablar de la inflación, escribir código de programación y realizar algunas operaciones matemáticas (limitadas, por el momento). Gracias a un reconocimiento de patrones superhumano, es un magnífico asistente digital. Un modelo que supera a la plena automatización es la colaboración entre máquinas y humanos conocida como inteligencia aumentada.
Geoffrey Hinton, pionero de las redes neuronales, hace una interpretación especial de sus implicaciones. Por ejemplo, una médica experimentada puede haber tratado a miles de pacientes, pero la IA puede analizar y absorber cientos de miles de casos y ayudarla no solo a ella, sino también a sus colegas con menos experiencia. Esto coincide con los estudios de la aplicación de la IA en otros ámbitos, como la atención al cliente, donde los asistentes digitales, entrenados con pasadas interacciones, son más productivos y aún más útiles que los agentes menos experimentados.
La IA tiene aplicaciones en toda la economía, por sector y tipo de trabajo, como tecnología de utilidad general, la única prestación capaz de estimular la productividad en todas las industrias.
Gracias en parte a semiconductores avanzados, las aplicaciones de IA ya forman parte de dispositivos personales como los teléfonos, pero no será posible aprovecharlas al máximo sin resolver ciertos obstáculos. Uno es la adopción de reglas contra el uso indebido de la tecnología y de los datos, que ha puesto en marcha iniciativas a escala internacional.
Otro es el sesgo de automatización, o lo que Erik Brynjolfsson llama la trampa de Turing; es decir, la marcada tendencia a considerar que, por ser una automatización total, esta tecnología reemplazará a los humanos.
Esa es la versión que se repite en los medios de comunicación y en el diálogo de empresarios y autoridades, y que se ve reflejada en la preocupación general en torno a drásticas pérdidas de empleo.
En términos de la política pública, lo más importante probablemente sean los posibles beneficios. Para que la IA pueda llegar a producir su pleno impacto económico, debe ser accesible a todos los sectores de la economía y desde la pequeña hasta la gran empresa. No cabe duda de que las gigantescas inversiones en sectores como la tecnología y las finanzas tendrán un profundo impacto, pero las aplicaciones deben extenderse a sectores con muchos trabajadores que suelen quedar a la zaga, como el gobierno, la atención de la salud, la construcción y la hostelería. Los estudios sobre la adopción digital antes de la IA indican que esta amplia difusión no está garantizada y que, si queda a la merced de las fuerzas del mercado, la divergencia no es posible, sino probable.
Comparadas con la atención que acaparan la mitigación de riesgos y el uso indebido de las tecnologías, las políticas de accesibilidad, difusión y capacitación para aprovechar la IA a fondo han pasado a segundo plano. Es necesario reequilibrarlas, sin sacrificar unas por otras. Esto no significa que los gobiernos deban consagrar ganadores o campeones nacionales; por el contrario, una sana competencia tiene que estar presente en las políticas. Parte de la atención debe estar puesta en los sectores y los participantes que quizá tarden en descubrir y adoptar tecnologías, como la pequeña y mediana empresa. Y como el empleo cambiará al colaborar con la IA, la reorientación laboral y la adquisición de aptitudes merecen un lugar prioritario.
Las dificultades por superar
Los beneficios de la IA no se limitan a contrarrestar los problemas de productividad y crecimiento que siguieron a la pandemia; más bien, influirán en la investigación científica y tecnológica, desde la biología hasta la física y la ciencia de materiales, y desempeñarán un papel crítico en la transición energética.
La pericia, la potencia de cómputo y el rápido aumento de la demanda de electricidad son los principales obstáculos a la hora de crear modelos de IA generativa cada vez más potentes. El acceso a datos no plantea una limitación grave, ya que en Internet abunda la información necesaria para entrenar sistemas. Por supuesto, hay IA que no pertenece a la categoría generativa y que es potente e importante. Un ejemplo es AlphaFold, un sistema de IA que predice las estructuras tridimensionales de las proteínas y que requiere datos biológicos y conocimientos especializados sobre el plegamiento de proteínas.
También es cierto que las megaplataformas que están impulsando la IA generativa tienen modelos comerciales que dependen de datos personales y una focalización muy precisa. Pero para entrenar grandes modelos lingüísticos, por ejemplo, no se necesitan datos personalizados y delicados.
Los sistemas suficientemente potentes como para entrenar modelos con miles de millones de parámetros residen en gran medida en la nube, en sistemas de computación pertenecientes al sector privado, sobre todo estadounidense y chino. Eso, sumado a la caza de expertos, pone a la ciencia y al mundo académico en desventaja. Extender la infraestructura computacional a un amplio universo de investigadores e innovadores representa un importante paso para democratizar la formación de una comunidad abierta con un buen equilibrio entre la innovación académica y la privada. Ese equilibrio posibilitará una difusión generalizada.
Europa corre el riesgo de quedarse a la zaga de Estados Unidos y China en la creación y aplicación de IA por tres razones. Primero, en términos relativos, la Unión Europea no dedica suficientes fondos a la investigación básica; segundo, los investigadores no cuentan con la misma potencia de cálculo; tercero, no se aprovecha al máximo la escala de la economía europea. Con costos de desarrollo fijos elevados y costos variables relativamente bajos en tecnología digital e IA, la escala constituye una ventaja enorme en términos del rendimiento de la inversión. Los mercados de capital europeos siguen fragmentados, y la integración de los mercados de servicios es incompleta y está dificultada por la disparidad de la normativa a nivel nacional. Queda por ver si esta situación perdurará o cambiará tras las recientes elecciones en el Parlamento Europeo. Dos informes a la Comisión Europea —uno de Enrico Letta y otro que presentará Mario Draghi— defienden elevadas inversiones en tecnología digital.
En el mundo de la IA, China es una potencia. India, con profundas raíces en la tecnología digital, un mercado interno amplio y en crecimiento, y extensas reservas de capital humano en ingeniería, probablemente tenga cada vez más peso.
El resto de las economías de mercados emergentes pueden beneficiarse mucho de las aplicaciones de IA, pero al menos durante los próximos años serán mayormente consumidores de tecnología de IA avanzada creada sobre todo en Estados Unidos y China.
La IA provocará trastornos y cambios estructurales a gran escala durante décadas. Hay quienes se quedarán sin trabajo a causa de la automatización o del veloz aumento de la productividad, y quienes encontrarán nuevos empleos creados por la tecnología: son los trabajadores que están en el medio los que se verán más afectados. Sus empleos no desaparecerán necesariamente, pero sí se transformarán como parte de un proceso disruptivo que exigirá aptitudes diferentes y extensos cambios organizativos. Tanto el sector privado como el público tienen un papel importante a la hora de facilitar las transiciones.
Respaldada por políticas que aceleren la difusión en toda la economía, la IA podría agilizar significativamente el crecimiento económico y revitalizar la productividad. Y si desata las restricciones de la oferta que contribuyen a la inflación, por vía indirecta podría rebajar las tasas de interés reales y abaratar progresivamente el capital. En un mundo que requiere billones de dólares de inversión para cambiar la ecuación de la eficiencia energética y la transición ecológica, ese sería un factor positivo. Y en la parte de la economía mundial que está envejeciendo, ayudaría a los trabajadores más jóvenes a financiar las pensiones actuales sin exigirles sacrificios excesivos.
A pesar de los shocks y de los obstáculos seculares al crecimiento, contamos con el talento y las herramientas para promover el crecimiento, la inclusión y la sostenibilidad en la economía mundial, pero solo si estamos dispuestos a explotarlos hasta la última gota y a la vez con buen tino.
