Inteligencia artificial: riesgo y oportunidad

Los episodios históricos de crecimiento exponencial se deben casi exclusivamente a la tecnología. Pero no a cualquier tipo de tecnología: sólo a las que se conocen como tecnologías de propósito general, es decir, a las que tienen la capacidad para generar un efecto amplio y transversal en todos los sectores productivos de una economía y que terminan siendo fácilmente accesibles (en costo y en requerimientos técnicos de implementación) en empresas de cualquier escala. La electricidad, las computadoras e internet son ejemplos de esta clase de tecnologías.

La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología de propósito general y su impacto potencial aumentó enormemente con el chat GPT. Sin embargo, una parte considerable del análisis de sus implicancias se centra en los riesgos que conlleva: desde la destrucción neta y masiva de empleos de todo tipo hasta un aumento descontrolado en la desigualdad en materia de ingresos y riqueza. En el último reporte del Foro Económico Mundial sobre los mayores riesgos globales en el corto plazo (dos años), la desinformación y la información falsa ocupan el primer lugar y la inseguridad cibernética figura en el cuarto lugar. Para los próximos años, a los dos anteriores se suman los resultados adversos de la IA (6° lugar).

Ante escenarios tan inciertos es necesario ser moderados y objetivos. Es evidente que el impacto potencial de la IA sobre el empleo debe estudiarse con cuidado, sobre todo cuando muchos de los avances más recientes están direccionados a automatizar procesos en lugar de aumentar la complementariedad con las personas. Es indudable que en el corto plazo el impacto laboral podría ser significativo dependiendo de la estructura productiva de cada país (concretamente, del peso relativo de cada sector en el PIB) y del nivel de capital humano por trabajador. Esto implica que algunos países están más expuestos y están menos preparados que otros. Estimaciones recientes de organismos internacionales señalan que en las economías emergentes y en desarrollo casi un 40% del empleo está expuesto a los avances de la IA y que cerca de la mitad de ese porcentaje (es decir, 1 de cada 5 trabajadores) vería su puesto laboral seriamente amenazado.

Recientemente se realizaron también esfuerzos importantes para medir la preparación de los gobiernos en particular y de los países en general para afrontar las disrupciones producidas por la IA. Los resultados conducen a una paradoja notable y, en principio, tranquilizadora: en promedio, los países más expuestos son también los mejor preparados en lo que respecta a elementos cruciales como la calidad de la infraestructura digital, los niveles de innovación e integración económica, la calidad y la eficacia de las políticas públicas dirigidas al mercado laboral y a aumentar el nivel de capital humano, y la calidad de la regulación. En un índice donde 0 indica nula preparación y 1 plena preparación, el promedio para las economías avanzadas está cerca de 0,7 (con 60% del empleo altamente expuesto a la IA), en economías emergentes y en desarrollo es casi 0,5 (40% del empleo expuesto) y en economías de ingresos bajos es menor a 0,4 (casi 30% del empleo expuesto) según estimaciones recientemente publicadas por el FMI.

Contrariamente a lo que podría pensarse, la adopción de la IA aun avanza lentamente, incluso en economías avanzadas como Estados Unidos. Existe evidencia para ese país que señala que aplicaciones como machine learning, machine vision, reconocimiento de voz, procesamiento de lenguaje y otras se aplican en menos del 6% de muestras compuestas por más de 800.000 empresas representativas, aunque la mayor parte de las empresas grandes de algún modo las usan. Otra tendencia interesante es que las empresas jóvenes y startups financiadas con venture capital, y más orientadas hacia la innovación y el crecimiento, usan más aplicaciones. A nivel de áreas de la empresa, las mayores ganancias por aumentos de ventas podrían obtenerse mediante aplicaciones de IA en marketing y ventas, operaciones con los clientes, diseño de productos e I+D, y gestión de la cadena de suministros

En términos potenciales, los alcances de la IA pueden ser muy amplios y no limitarse a las grandes empresas. Las Pymes también pueden encontrar en sus aplicaciones una oportunidad muy interesante para lograr aumentos en su productividad, pero para ello primero deben volverse más sofisticadas al basar su toma de decisiones en la gestión de los datos. Además, las empresas que adoptan con más prontitud pueden obtener diversas ventajas comparativas y generar una brecha que difícilmente se cierre a futuro. Esto implica tanto un riesgo como una oportunidad.

A nivel sectorial, diversos estudios indican que el impacto potencial es diverso. En salud, el impacto será, sin lugar a dudas, muy potente. Pero también lo será en servicios financieros (banca, seguros, fondos de inversión), en transporte y logística, y en la industria del entretenimiento. En el sector energético las aplicaciones son relevantes, pero aun incipientes y poco difundidas (al igual que por ejemplo en la producción de insumos industriales).

Pero también la IA puede generar un aumento en la tasa de crecimiento del PIB per cápita a través de una secuencia muy simple: más IA aumentaría la facilidad para innovar, más innovación generaría más productividad, y más productividad produciría más crecimiento. Existe una probabilidad importante de que esto ocurra incluso en el corto plazo. Y si eventualmente la IA comenzase a generar ideas y superase a la inteligencia humana, algunos científicos creen que el crecimiento podría volverse explosivo e ingresar en un proceso conocido como singularidad. Bajo estas circunstancias, la IA podría generar efectos mucho más transformadores que otras tecnologías de propósito general e incluso contribuir decisivamente en la búsqueda e implementación de soluciones para, por ejemplo, el envejecimiento de las poblaciones y el cambio climático. Lo haría a través de los rendimientos crecientes a escala: si se duplica la “cantidad” de IA, la producción de bienes y servicios podría aumentar más del doble.

Aun cuando la singularidad quede en el plano teórico y la IA sólo genere aumentos limitados en la productividad, esto ya sería una gran noticia. En 2022 la productividad laboral en América Latina y Caribe fue la misma que en 2012, y entre 1992 y 2011 creció a una tasa promedio anual de sólo el 1%. En 1991 representaba un 35% de la Estados Unidos y en 2022 había caído al 27%. Con respecto a la Unión Europea la caída fue del 42% al 36% y en comparación con Oriente Medio y el Norte de África la disminución fue del 64% al 59%. El atraso con respecto a Asia fue enorme y sólo se mantuvo inalterada con respecto a la región más pobre del mundo: el África Subsahariana. La IA tiene un enorme potencial para mejorar estos números y volver a poner a la región en carrera para competir por inversiones estratégicas con otras regiones emergentes y en desarrollo.

La IA puede convertirse en un mecanismo igualador de oportunidades y es por ello por lo que los ejemplos iniciales de valores futuros para el PIB per cápita, en principio utópicos, pueden convertirse en algo real. Para ello son útiles los estudios que identifican el potencial por sector (salud e industria farmacéutica, energía, banca y finanzas, telecomunicaciones, agro, real estate, minería, comercio), pero necesariamente esas proyecciones deben complementarse con un análisis adecuado del impacto macroeconómico. No sólo en lo que respecta a las amenazas, sino sobre todo en el potencial para generar aumentos en el crecimiento y, como resultado, en el bienestar.