Si bien la adopción generalizada de la IA generativa probablemente impulse ganancias de productividad y un crecimiento económico más sólido, las ganancias beneficiarán en gran medida a los dueños del capital y en menor medida a una fuerza laboral que podría reducirse. Los gobiernos tendrán que ajustar las políticas tributarias y de bienestar en consecuencia.
LONDRES – El ritmo actual de los avances en inteligencia artificial generativa hace difícil pronosticar cómo afectará esta tecnología a la economía, las empresas y la sociedad. No obstante, ya parece claro que las nuevas aplicaciones de IA producirán una cohorte reducida de ganadores y darán lugar a una fuerza laboral más reducida, lo que planteará a los gobiernos grandes desafíos en materia de políticas.
Pensemos en cómo afectará la IA a los tres componentes clave del crecimiento: capital, mano de obra y productividad. En términos de capital, el enorme volumen de inversión necesario para impulsar las innovaciones de IA garantiza que habrá un grupo más pequeño y más concentrado de ganadores. Las grandes empresas tecnológicas con monopolios en sus respectivos mercados son las únicas que pueden afrontar los enormes costos asociados con el desarrollo, la capacitación y la potenciación de los grandes modelos lingüísticos (LLM).
La mayor parte de estos costos provienen del funcionamiento de unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alta gama y de la alimentación y refrigeración de enormes centros de datos. Sam Mugel, director de tecnología de Multiverse, estima que la formación de la próxima generación de LLM pronto costará al menos 1.000 millones de dólares . Solo en 2023, las Siete Magníficas (las principales empresas de tecnología de los Estados Unidos) destinaron un total de 370.000 millones de dólares a investigación y desarrollo. Eso equivale aproximadamente al presupuesto total de I+D de la Unión Europea (contando tanto a las empresas como al sector público).
En lo que respecta al trabajo, es demasiado pronto para anticipar quiénes serán los ganadores y perdedores, o cómo se distribuirán las ganancias y pérdidas asociadas con la IA en la economía. Si bien un informe de 2023 de Goldman Sachs estimó que la IA podría “exponer el equivalente a 300 millones de empleos de tiempo completo a la automatización”, una encuesta del Foro Económico Mundial a 803 empresas apunta a una pérdida neta mucho menor, debido a la creación de empleo relacionada con la inversión en la transición verde y la adaptación al cambio climático.
En cualquier caso, muchos temen que la IA contribuya al desempleo estructural de largo plazo, creando una clase de desempleados que incluirá tanto a trabajadores cualificados como a no cualificados. Pero si bien las proyecciones anteriores proporcionan una base de lo que podría ocurrir, hay amplio margen para refinar nuestro pensamiento sobre el tema. Después de todo, la escala del problema dependerá de qué empleos se pierdan en los diferentes puntos de la cadena de valor de la IA.
Todavía no hemos visto qué consecuencias tendrá la pérdida de puestos de trabajo en un eslabón de la cadena para el resto del sector tecnológico, y mucho menos para la economía en general. El impacto en los puestos de trabajo podría variar ampliamente a medida que pasemos de los fabricantes de chips, la infraestructura de IA y las aplicaciones de IA a sectores como la atención sanitaria, la educación y las telecomunicaciones, todos ellos preparados para beneficiarse de las innovaciones de IA. En la base de la tecnología, ya hay un enorme crecimiento y creación de puestos de trabajo a medida que los fabricantes de chips (como Nvidia) construyen instalaciones de fabricación e invierten en la capacidad de producción que impulsará la revolución de la IA.
No está tan claro cuántos empleos se crearán o perderán en otros ámbitos, porque nadie puede predecir todas las formas en que se utilizará una nueva tecnología ni qué efectos secundarios puede tener. Los primeros indicios del impacto de la IA en la eficiencia y las ganancias de productividad a largo plazo son alentadores, al menos para aquellos trabajadores que seguirán teniendo empleo. Por ejemplo, un estudio de 2023 sobre 5.000 trabajadores realizado por Erik Brynjolfsson , Danielle Li y Lindsey R. Raymond concluyó que las herramientas de IA aumentaron la productividad de los trabajadores en un 14%, en promedio, y en un 34% para los trabajadores nuevos y poco calificados.
La electricidad tardó más de 40 años en volverse ampliamente accesible en la primera mitad del siglo XX, y llevó aproximadamente una década para que los teléfonos inteligentes superaran el 90% de adopción en la década de 2010. La IA, por el contrario, se puede implementar a través de plataformas y dispositivos digitales existentes. Foto: Pixabay.
Los avances tecnológicos tienen una larga trayectoria de mejora de la conectividad global en el comercio y las telecomunicaciones, ampliación del acceso a bienes públicos como la atención sanitaria y la educación, impulso de la innovación, mejora de los niveles de vida y, en definitiva, impulso del crecimiento económico de base amplia. No hay motivos para pensar que la IA no hará lo mismo.
Además, es probable que la IA se difunda en la economía en general más rápido que las tecnologías anteriores, lo que significa que las ganancias de productividad y eficiencia relacionadas con la IA podrían ocurrir más pronto que tarde. Las tecnologías de uso general anteriores (como la máquina de vapor, la electrificación y las computadoras personales) exigieron enormes inversiones para construir la infraestructura subyacente. La electricidad tardó más de 40 años en volverse ampliamente accesible en la primera mitad del siglo XX, y llevó aproximadamente una década para que los teléfonos inteligentes superaran el 90% de adopción en la década de 2010. La IA, por el contrario, se puede implementar a través de plataformas y dispositivos digitales existentes.
El resultado es que el superciclo de la IA probablemente impulsará ganancias de productividad y un crecimiento económico más fuerte –alrededor de 16 billones de dólares a nivel mundial para 2030, según el pronóstico de PwC–. Pero estas ganancias beneficiarán en gran medida a los dueños del capital y en menor medida a una fuerza laboral que podría estar menguando. En una era de crecimiento con menor intensidad de mano de obra, muchas empresas e industrias adaptarán sus modelos de negocios –es decir, aumentando la relación entre capital y empleo– y los gobiernos tendrán que reevaluar las políticas tributarias y de bienestar.
Si los propietarios del capital obtienen mayores ganancias económicas, será necesario modificar los impuestos en consecuencia. Por ejemplo, puede ser necesario aplicar una tasa impositiva corporativa mucho más alta para captar los beneficios excedentes generados por la automatización y una fuerza laboral más reducida. En lo que respecta al bienestar, la amenaza de un creciente desempleo estructural provocado por la IA revitalizará los debates sobre propuestas hasta ahora radicales, como la de un ingreso básico universal.
Debemos reflexionar sobre el efecto de la IA en la desigualdad, tanto dentro de los países (entre capital y trabajo) como entre países. La creciente brecha entre los líderes tecnológicos, como Estados Unidos y China, y el resto del mundo (en particular las economías más pobres) es un mal augurio para un entorno geopolítico ya de por sí complicado.
Dambisa Moyo, economista internacional, es autor de cuatro libros superventas del New York Times , entre ellos Edge of Chaos: Why Democracy Is Failing to Deliver Economic Growth – and How to Fix It (Basic Books, 2018).
Pensemos en cómo afectará la IA a los tres componentes clave del crecimiento: capital, mano de obra y productividad. En términos de capital, el enorme volumen de inversión necesario para impulsar las innovaciones de IA garantiza que habrá un grupo más pequeño y más concentrado de ganadores. Las grandes empresas tecnológicas con monopolios en sus respectivos mercados son las únicas que pueden afrontar los enormes costos asociados con el desarrollo, la capacitación y la potenciación de los grandes modelos lingüísticos (LLM).
La mayor parte de estos costos provienen del funcionamiento de unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alta gama y de la alimentación y refrigeración de enormes centros de datos. Sam Mugel, director de tecnología de Multiverse, estima que la formación de la próxima generación de LLM pronto costará al menos 1.000 millones de dólares . Solo en 2023, las Siete Magníficas (las principales empresas de tecnología de los Estados Unidos) destinaron un total de 370.000 millones de dólares a investigación y desarrollo. Eso equivale aproximadamente al presupuesto total de I+D de la Unión Europea (contando tanto a las empresas como al sector público).
En lo que respecta al trabajo, es demasiado pronto para anticipar quiénes serán los ganadores y perdedores, o cómo se distribuirán las ganancias y pérdidas asociadas con la IA en la economía. Si bien un informe de 2023 de Goldman Sachs estimó que la IA podría “exponer el equivalente a 300 millones de empleos de tiempo completo a la automatización”, una encuesta del Foro Económico Mundial a 803 empresas apunta a una pérdida neta mucho menor, debido a la creación de empleo relacionada con la inversión en la transición verde y la adaptación al cambio climático.
En cualquier caso, muchos temen que la IA contribuya al desempleo estructural de largo plazo, creando una clase de desempleados que incluirá tanto a trabajadores cualificados como a no cualificados. Pero si bien las proyecciones anteriores proporcionan una base de lo que podría ocurrir, hay amplio margen para refinar nuestro pensamiento sobre el tema. Después de todo, la escala del problema dependerá de qué empleos se pierdan en los diferentes puntos de la cadena de valor de la IA.
Todavía no hemos visto qué consecuencias tendrá la pérdida de puestos de trabajo en un eslabón de la cadena para el resto del sector tecnológico, y mucho menos para la economía en general. El impacto en los puestos de trabajo podría variar ampliamente a medida que pasemos de los fabricantes de chips, la infraestructura de IA y las aplicaciones de IA a sectores como la atención sanitaria, la educación y las telecomunicaciones, todos ellos preparados para beneficiarse de las innovaciones de IA. En la base de la tecnología, ya hay un enorme crecimiento y creación de puestos de trabajo a medida que los fabricantes de chips (como Nvidia) construyen instalaciones de fabricación e invierten en la capacidad de producción que impulsará la revolución de la IA.
No está tan claro cuántos empleos se crearán o perderán en otros ámbitos, porque nadie puede predecir todas las formas en que se utilizará una nueva tecnología ni qué efectos secundarios puede tener. Los primeros indicios del impacto de la IA en la eficiencia y las ganancias de productividad a largo plazo son alentadores, al menos para aquellos trabajadores que seguirán teniendo empleo. Por ejemplo, un estudio de 2023 sobre 5.000 trabajadores realizado por Erik Brynjolfsson , Danielle Li y Lindsey R. Raymond concluyó que las herramientas de IA aumentaron la productividad de los trabajadores en un 14%, en promedio, y en un 34% para los trabajadores nuevos y poco calificados.
Los avances tecnológicos tienen una larga trayectoria de mejora de la conectividad global en el comercio y las telecomunicaciones, ampliación del acceso a bienes públicos como la atención sanitaria y la educación, impulso de la innovación, mejora de los niveles de vida y, en definitiva, impulso del crecimiento económico de base amplia. No hay motivos para pensar que la IA no hará lo mismo.
Además, es probable que la IA se difunda en la economía en general más rápido que las tecnologías anteriores, lo que significa que las ganancias de productividad y eficiencia relacionadas con la IA podrían ocurrir más pronto que tarde. Las tecnologías de uso general anteriores (como la máquina de vapor, la electrificación y las computadoras personales) exigieron enormes inversiones para construir la infraestructura subyacente. La electricidad tardó más de 40 años en volverse ampliamente accesible en la primera mitad del siglo XX, y llevó aproximadamente una década para que los teléfonos inteligentes superaran el 90% de adopción en la década de 2010. La IA, por el contrario, se puede implementar a través de plataformas y dispositivos digitales existentes.
El resultado es que el superciclo de la IA probablemente impulsará ganancias de productividad y un crecimiento económico más fuerte –alrededor de 16 billones de dólares a nivel mundial para 2030, según el pronóstico de PwC–. Pero estas ganancias beneficiarán en gran medida a los dueños del capital y en menor medida a una fuerza laboral que podría estar menguando. En una era de crecimiento con menor intensidad de mano de obra, muchas empresas e industrias adaptarán sus modelos de negocios –es decir, aumentando la relación entre capital y empleo– y los gobiernos tendrán que reevaluar las políticas tributarias y de bienestar.
Si los propietarios del capital obtienen mayores ganancias económicas, será necesario modificar los impuestos en consecuencia. Por ejemplo, puede ser necesario aplicar una tasa impositiva corporativa mucho más alta para captar los beneficios excedentes generados por la automatización y una fuerza laboral más reducida. En lo que respecta al bienestar, la amenaza de un creciente desempleo estructural provocado por la IA revitalizará los debates sobre propuestas hasta ahora radicales, como la de un ingreso básico universal.
Debemos reflexionar sobre el efecto de la IA en la desigualdad, tanto dentro de los países (entre capital y trabajo) como entre países. La creciente brecha entre los líderes tecnológicos, como Estados Unidos y China, y el resto del mundo (en particular las economías más pobres) es un mal augurio para un entorno geopolítico ya de por sí complicado.