{ "title": "Reequilibrar la inteligencia artificial", "sourceUrl": "https://www.imf.org/es/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson", "canonical": "https://www.imf.org/es/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson", "overlayPath": "/es/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson/index.md", "summary": "El afán por automatizar es peligroso: para respaldar una prosperidad compartida, la inteligencia artificial debe complementar a los trabajadores, no reemplazarlos", "sections": [ { "heading": "Resumen principal", "content": "- El afán por automatizar es peligroso: para respaldar una prosperidad compartida, la inteligencia artificial debe complementar a los trabajadores, no reemplazarlos.\n- 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.\n- 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." }, { "heading": "Productividad, producto medio y producto marginal", "content": "- Definición clave: la productividad estándar es “producto medio por trabajador” (producto total dividido por empleo total).\n- Para las decisiones de contratación las empresas valoran el producto marginal (contribución adicional de un trabajador), no el producto medio por trabajador.\n- 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.\n- 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." }, { "heading": "Nuevas tareas y creación de empleo", "content": "- 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.\n- 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.\n- 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.\n- La introducción de tareas nuevas ha sido fundamental para el crecimiento del empleo y de la productividad al permitir nuevos productos y mejorar procesos." }, { "heading": "Automatización “productiva” vs “automatización de poca monta”", "content": "- La automatización puede aumentar empleo si incrementa sustancialmente la productividad y genera nuevas tareas en el mismo sector o sectores relacionados.\n- “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.\n- 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.\n- 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." }, { "heading": "Complementar a las personas con IA", "content": "- Las nuevas tecnologías pueden complementar a los trabajadores permitiéndoles trabajar con mayor eficiencia, realizar trabajos de mayor calidad o desarrollar tareas nuevas.\n- Históricamente, la mecanización desplazó trabajadores agrícolas pero simultáneamente creó tareas manufactureras y de servicios que demandaron mano de obra calificada entre 1870 y 1970.\n- 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.\n- 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).\n- 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." }, { "heading": "Cinco principios (políticas recomendadas)", "content": "- Reformar los modelos de negocio:\n - Reconocer el derecho de propiedad de todos los consumidores sobre sus datos.\n - Gravar los anuncios digitales.\n - Permitir mayor variedad de modelos de negocio o exigir mayor competencia para que la IA resulte útil a todas las personas.\n- Sistema tributario:\n - 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.\n- La voz de la mano de obra:\n - Garantizar que los trabajadores tengan voz en el desarrollo y despliegue de la IA.\n - 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).\n- Financiamiento para estudios de mayor complementariedad con las personas:\n - Aumentar apoyo a I+D en tecnologías de IA complementarias a las personas.\n - 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.\n- Conocimientos de IA en la administración pública:\n - Crear una división de IA consultiva dentro de la administración pública para apoyar decisiones de inversión, regulación y supervisión." }, { "heading": "Posible impacto macroeconómico y geográfico", "content": "- A corto y mediano plazo:\n - La IA podría hacer subir el PIB mundial en los próximos cinco años, aunque no tan pronunciadamente como sostienen algunos partidarios.\n - Podría elevar moderadamente el crecimiento del PIB a mediano plazo.\n- Riesgos:\n - Siguiendo la trayectoria actual, es probable que el efecto de primer orden sea un aumento de la desigualdad en los países industriales.\n - 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.\n- Oportunidad:\n - 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." }, { "heading": "Estadísticas y referencias numéricas clave (tal como aparecen en el texto)", "content": "- \"1,5 puntos porcentuales en un período de 10 años\"\n- \"7% (USD 7 billones de producto adicional)\"\n- \"10% de que se produzca un escenario de “crecimiento explosivo”, con un incremento del producto mundial superior al 30% anual\"\n- \"los últimos 40 años\"\n- \"hace 80 años\"\n- \"entre 1870 y 1970\"\n- \"a partir de 1970 aproximadamente\"\n- \"cinco pasos siguientes\"\n\nReequilibrar la inteligencia artificial, DARON ACEMOGLU y SIMON JOHNSON, FINANZAS & DESARROLLO, Diciembre de 2023.\n\n---\n\n\nSource: https://www.imf.org/es/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson" } ], "bullets": [ "[Markdown version](/es/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson/index.md)", "[Structured JSON version](/es/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson/index.json)", "[Bundle manifest](/es/publications/fandd/issues/2023/12/rebalancing-ai-acemoglu-johnson/bundle-manifest.json)", "Authors: DARON ACEMOGLU, SIMON JOHNSON", "Published: December 14, 2023", "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; 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