{
  "title": "La promesa de la inteligencia artificial para la economía mundial",
  "sourceUrl": "https://www.imf.org/es/publications/fandd/issues/2024/09/ais-promise-for-the-global-economy-michael-spence",
  "canonical": "https://www.imf.org/es/publications/fandd/issues/2024/09/ais-promise-for-the-global-economy-michael-spence",
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  "summary": "Bien empleada, la inteligencia artificial (IA) podría acelerar significativamente el crecimiento económico y revitalizar la productividad",
  "sections": [
    {
      "heading": "Resumen ejecutivo",
      "content": "- Bien empleada, la inteligencia artificial (IA) podría acelerar significativamente el crecimiento económico y revitalizar la productividad.\n- 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.\n- 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.\n- Ley de Roy Amara: tendemos a sobreestimar los efectos a corto plazo y a subestimarlos a más largo plazo."
    },
    {
      "heading": "Tres fuerzas que explican el contexto actual",
      "content": "- Choques contemporáneos (primera fuerza)\n  - Guerra, pandemia, cambio climático, tensiones geopolíticas y resurgente nacionalismo.\n  - Aumento del peso de la seguridad nacional en la conducción de la política económica internacional.\n  - Ejemplos concretos:\n    - Parte de la fabricación de Apple se ha trasladado a India, que ahora produce el 15% de los iPhones.\n    - Corea del Sur y la provincia china de Taiwán son los únicos fabricantes de los semiconductores más avanzados.\n  - Resultado: diversificación y fragmentación de las redes de suministro internacionales; aumento de costos y presiones inflacionarias.\n- Tendencias seculares que reducen la elasticidad de la oferta (segunda fuerza)\n  - Declive de la productividad, sobre todo en las economías avanzadas.\n  - Envejecimiento de la población en economías que generan más del 75% de la producción mundial.\n  - Decrecientes tasas de fecundidad y creciente longevidad que frenan el crecimiento de la fuerza laboral.\n  - Deuda soberana:\n    - A nivel internacional, la deuda soberana es hoy superior al producto interno bruto mundial.\n    - En Estados Unidos, coeficiente del 120%.\n    - En Europa, coeficiente del 88,6%; España, Francia, Bélgica y Portugal por encima del promedio; Grecia e Italia muy por encima.\n    - La deuda soberana de China parece ser más baja, salvo si se contabilizan las compañías estatales.\n  - Desvanecimiento de la fuerza deflacionaria asociada a la expansión de economías emergentes —“punto de inflexión de Lewis”.\n- Ciencia y tecnología (tercera fuerza)\n  - Tres transformaciones revolucionarias: transformación digital (agilizada por la IA), revolución en biociencias y ciencias biomédicas, tecnologías de transición hacia la energía sostenible.\n  - Abundantes inversiones y reducción de costos en herramientas clave (p. ej., energía solar, semiconductores avanzados, secuenciación del ADN).\n  - Estas tecnologías, destinadas a usos productivos, impulsarán cambios estructurales profundos y efectos sustanciales en productividad y crecimiento."
    },
    {
      "heading": "Datos sobre productividad (preservados tal como aparecen)",
      "content": "- En Estados Unidos:\n  - Aumento promedio de la productividad de 1,68% entre 1998 y 2007.\n  - Aumento promedio de la productividad de 0,38% entre 2010 y 2019.\n  - Sectores de bienes y servicios transables: caída de 4,27% a 1,23%.\n  - Sectores de servicios no transables: caída de 0,73% a cero.\n- 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."
    },
    {
      "heading": "Potencial económico de la IA",
      "content": "- 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.\n- Funciones y ejemplos:\n  - Puede hablar de la inflación, escribir código de programación y realizar algunas operaciones matemáticas (limitadas).\n  - Actúa como asistente digital con reconocimiento de patrones superhumano; modelo de “inteligencia aumentada” (colaboración máquina-humano).\n  - Ejemplo en salud: la IA puede analizar y absorber cientos de miles de casos y asistir a médicos con menos experiencia.\n  - AlphaFold: sistema de IA que predice las estructuras tridimensionales de las proteínas.\n- Aplicaciones en toda la economía; la IA es una tecnología de utilidad general que puede estimular la productividad en todas las industrias.\n- Efectos macroeconómicos potenciales:\n  - 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.\n  - Esto favorecería la inversión necesaria para la transición energética y ayudaría a trabajadores más jóvenes a financiar las pensiones actuales."
    },
    {
      "heading": "Obstáculos y riesgos para desplegar todo el potencial de la IA",
      "content": "- Barreras técnicas y de infraestructura:\n  - Pericia, potencia de cómputo y rápido aumento de la demanda de electricidad son principales obstáculos para crear modelos de IA generativa más potentes.\n  - Sistemas potentes residen en la nube, en sistemas de computación del sector privado, sobre todo estadounidense y chino.\n  - Caza de expertos coloca a la ciencia y al mundo académico en desventaja.\n- Acceso a datos:\n  - El acceso a datos no plantea una limitación grave para entrenar sistemas; Internet contiene abundante información para entrenar.\n  - Megaplataformas dependen de datos personales y focalización precisa, pero para entrenar grandes modelos lingüísticos no se necesitan datos personalizados y delicados.\n- Riesgos sociales y de mercado:\n  - Sesgo de automatización (“trampa de Turing”): tendencia a considerar que la automatización total reemplazará a los humanos.\n  - 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.\n- Riesgo geoeconómico y de competencia:\n  - Europa corre el riesgo de quedarse a la zaga por tres razones:\n    - No dedica suficientes fondos a la investigación básica.\n    - Investigadores no cuentan con la misma potencia de cálculo.\n    - No aprovecha al máximo la escala de la economía europea (mercados de capital fragmentados; integración incompleta).\n  - 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."
    },
    {
      "heading": "Políticas y recomendaciones prioritarias",
      "content": "- 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.\n- Extender accesibilidad:\n  - 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.\n  - Fomentar la difusión en sectores con muchos trabajadores: gobierno, atención de la salud, construcción y hostelería.\n- Educación y mercado laboral:\n  - Reorientación laboral y adquisición de aptitudes deben recibir prioridad para facilitar transiciones laborales cuando los empleos se transformen.\n- Infraestructura e investigación:\n  - 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.\n- Competencia y mercados:\n  - Evitar consagrar ganadores nacionales; mantener una sana competencia en políticas públicas.\n  - Aumentar inversiones públicas y privadas en investigación básica y en escalamiento tecnológico donde sea insuficiente.\n- Papel del sector público y privado:\n  - Ambos tienen responsabilidades para facilitar transiciones laborales y promover la difusión generalizada de la tecnología."
    },
    {
      "heading": "Escenario prospectivo",
      "content": "- Con políticas que aceleren la difusión en toda la economía, la IA podría:\n  - Agilizar significativamente el crecimiento económico.\n  - Revitalizar la productividad.\n  - Reducir presiones inflacionarias mediante mayor oferta.\n  - Abatir las tasas de interés reales y abaratar el capital a mediano y largo plazo.\n  - Apoyar la inversión masiva requerida para la transición energética y la sostenibilidad.\n\nLa promesa de la inteligencia artificial para la economía mundial — MICHAEL SPENCE, Septiembre de 2024.\n\n---\n\n\nSource: https://www.imf.org/es/publications/fandd/issues/2024/09/ais-promise-for-the-global-economy-michael-spence"
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    "Authors: MICHAEL SPENCE",
    "Published: September 16, 2024",
    "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.",
    "Choques contemporáneos (primera fuerza)",
    "Tendencias seculares que reducen la elasticidad de la oferta (segunda fuerza)",
    "Ciencia y tecnología (tercera fuerza)",
    "En Estados Unidos:",
    "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.",
    "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:",
    "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:",
    "Barreras técnicas y de infraestructura:",
    "Acceso a datos:",
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    "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.",
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