La promesa de la inteligencia artificial para la economía mundial

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Authors: MICHAEL SPENCE
Published: September 16, 2024

Resumen ejecutivo

Bien empleada, la inteligencia artificial (IA) podría acelerar significativamente el crecimiento económico y revitalizar la productividad.
La desaceleración del crecimiento, la inflación más tenaz de las últimas décadas, el estancamiento de la sostenibilidad y el costoso endeudamiento mantienen cercada a la economía mundial desde la pandemia.
La IA ofrece la posibilidad de revertir la tendencia decreciente de la productividad y de infundirle un estímulo potente y sostenido, con efectos significativos en la productividad de la mano de obra posiblemente visibles para fines de esta década.
Ley de Roy Amara: tendemos a sobreestimar los efectos a corto plazo y a subestimarlos a más largo plazo.

Tres fuerzas que explican el contexto actual

Choques contemporáneos (primera fuerza)
- Guerra, pandemia, cambio climático, tensiones geopolíticas y resurgente nacionalismo.
- Aumento del peso de la seguridad nacional en la conducción de la política económica internacional.
- Ejemplos concretos:
- Parte de la fabricación de Apple se ha trasladado a India, que ahora produce el 15% de los iPhones.
- Corea del Sur y la provincia china de Taiwán son los únicos fabricantes de los semiconductores más avanzados.
- Resultado: diversificación y fragmentación de las redes de suministro internacionales; aumento de costos y presiones inflacionarias.
Tendencias seculares que reducen la elasticidad de la oferta (segunda fuerza)
- Declive de la productividad, sobre todo en las economías avanzadas.
- Envejecimiento de la población en economías que generan más del 75% de la producción mundial.
- Decrecientes tasas de fecundidad y creciente longevidad que frenan el crecimiento de la fuerza laboral.
- Deuda soberana:
- A nivel internacional, la deuda soberana es hoy superior al producto interno bruto mundial.
- En Estados Unidos, coeficiente del 120%.
- En Europa, coeficiente del 88,6%; España, Francia, Bélgica y Portugal por encima del promedio; Grecia e Italia muy por encima.
- La deuda soberana de China parece ser más baja, salvo si se contabilizan las compañías estatales.
- Desvanecimiento de la fuerza deflacionaria asociada a la expansión de economías emergentes —“punto de inflexión de Lewis”.
Ciencia y tecnología (tercera fuerza)
- Tres transformaciones revolucionarias: transformación digital (agilizada por la IA), revolución en biociencias y ciencias biomédicas, tecnologías de transición hacia la energía sostenible.
- Abundantes inversiones y reducción de costos en herramientas clave (p. ej., energía solar, semiconductores avanzados, secuenciación del ADN).
- Estas tecnologías, destinadas a usos productivos, impulsarán cambios estructurales profundos y efectos sustanciales en productividad y crecimiento.

Datos sobre productividad (preservados tal como aparecen)

En Estados Unidos:
- Aumento promedio de la productividad de 1,68% entre 1998 y 2007.
- Aumento promedio de la productividad de 0,38% entre 2010 y 2019.
- Sectores de bienes y servicios transables: caída de 4,27% a 1,23%.
- Sectores de servicios no transables: caída de 0,73% a cero.
Durante la pandemia, la productividad medida avanzó ligeramente, en gran parte porque las industrias menos productivas estaban parcialmente cerradas mientras los sectores más productivos trabajaban a distancia.

Potencial económico de la IA

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.
Funciones y ejemplos:
- Puede hablar de la inflación, escribir código de programación y realizar algunas operaciones matemáticas (limitadas).
- Actúa como asistente digital con reconocimiento de patrones superhumano; modelo de “inteligencia aumentada” (colaboración máquina-humano).
- Ejemplo en salud: la IA puede analizar y absorber cientos de miles de casos y asistir a médicos con menos experiencia.
- AlphaFold: sistema de IA que predice las estructuras tridimensionales de las proteínas.
Aplicaciones en toda la economía; la IA es una tecnología de utilidad general que puede estimular la productividad en todas las industrias.
Efectos macroeconómicos potenciales:
- Si la IA desata restricciones de la oferta que contribuyen a la inflación, por vía indirecta podría rebajar las tasas de interés reales y abaratar progresivamente el capital.
- Esto favorecería la inversión necesaria para la transición energética y ayudaría a trabajadores más jóvenes a financiar las pensiones actuales.

Obstáculos y riesgos para desplegar todo el potencial de la IA

Barreras técnicas y de infraestructura:
- Pericia, potencia de cómputo y rápido aumento de la demanda de electricidad son principales obstáculos para crear modelos de IA generativa más potentes.
- Sistemas potentes residen en la nube, en sistemas de computación del sector privado, sobre todo estadounidense y chino.
- Caza de expertos coloca a la ciencia y al mundo académico en desventaja.
Acceso a datos:
- El acceso a datos no plantea una limitación grave para entrenar sistemas; Internet contiene abundante información para entrenar.
- Megaplataformas dependen de datos personales y focalización precisa, pero para entrenar grandes modelos lingüísticos no se necesitan datos personalizados y delicados.
Riesgos sociales y de mercado:
- Sesgo de automatización (“trampa de Turing”): tendencia a considerar que la automatización total reemplazará a los humanos.
- Disrupción y cambios estructurales a gran escala durante décadas: pérdidas de empleo en algunos grupos, creación de empleos en otros; los trabajadores intermedios serán los más afectados.
Riesgo geoeconómico y de competencia:
- Europa corre el riesgo de quedarse a la zaga por tres razones:
- No dedica suficientes fondos a la investigación básica.
- Investigadores no cuentan con la misma potencia de cálculo.
- No aprovecha al máximo la escala de la economía europea (mercados de capital fragmentados; integración incompleta).
- China es una potencia en IA; India tiene potencial creciente; el resto de las economías de mercados emergentes serán mayormente consumidores de tecnología avanzada creada sobre todo en Estados Unidos y China.

Políticas y recomendaciones prioritarias

Reequilibrar prioridades: además de mitigación de riesgos y regulación del uso indebido, priorizar políticas de accesibilidad, difusión y capacitación para aprovechar la IA a fondo.
Extender accesibilidad:
- Asegurar que la IA sea accesible a todos los sectores de la economía y a empresas de todos los tamaños, incluidas pequeñas y medianas empresas.
- Fomentar la difusión en sectores con muchos trabajadores: gobierno, atención de la salud, construcción y hostelería.
Educación y mercado laboral:
- Reorientación laboral y adquisición de aptitudes deben recibir prioridad para facilitar transiciones laborales cuando los empleos se transformen.
Infraestructura e investigación:
- Extender infraestructura computacional a un amplio universo de investigadores e innovadores para democratizar la formación de una comunidad abierta con equilibrio entre innovación académica y privada.
Competencia y mercados:
- Evitar consagrar ganadores nacionales; mantener una sana competencia en políticas públicas.
- Aumentar inversiones públicas y privadas en investigación básica y en escalamiento tecnológico donde sea insuficiente.
Papel del sector público y privado:
- Ambos tienen responsabilidades para facilitar transiciones laborales y promover la difusión generalizada de la tecnología.

Escenario prospectivo

Con políticas que aceleren la difusión en toda la economía, la IA podría:
- Agilizar significativamente el crecimiento económico.
- Revitalizar la productividad.
- Reducir presiones inflacionarias mediante mayor oferta.
- Abatir las tasas de interés reales y abaratar el capital a mediano y largo plazo.
- Apoyar la inversión masiva requerida para la transición energética y la sostenibilidad.

La promesa de la inteligencia artificial para la economía mundial — MICHAEL SPENCE, Septiembre de 2024.