Por Brian McNeill

(Versión en English)

En los últimos años, la inteligencia artificial se ha desarrollado velozmente y se ha convertido en un campo tecnológico viable. Las máquinas que asimilan experiencias, que se adaptan a nuevos factores y que realizan tareas que antes eran de dominio exclusivo de los humanos han entrado en nuestras vidas cotidianas de maneras previstas e imprevistas. En la actualidad, los cambios y la innovación se producen a una velocidad vertiginosa, y por eso lo que los gobiernos y las autoridades deben plantearse es cómo aprovechar las ventajas de la inteligencia artificial, pero evitando una distópica invasión de las máquinas. La respuesta es sencilla: hay que poner a los robots a nuestro servicio.

Hace poco, la Directora Gerente del FMI, Christine Lagarde, reunió a algunas de las voces más distinguidas en el campo de la inteligencia artificial, como Malcolm Frank de Cognizant; Martin Ford, autor de Auge de los robots: La tecnología y la amenaza de un futuro sin trabajo; Martin Fleming, Ejecutivo Principal de Ciencias Analíticas de IBM, y Andrew McAfee y Simon Johnson, este último Economista Principal del FMI, y ambos profesores MIT.

Hay cuatro aspectos en los que la inteligencia artificial y el aprendizaje de las máquinas revisten importancia para labor del FMI:

1. Gestión de gobierno: Tanto los países como el FMI tendrán que abordar el tema de la procedencia de los datos, así como cuestiones relacionadas con la privacidad y el consentimiento informado, antes de basar los análisis o el asesoramiento sobre políticas en los macrodatos o algoritmos que se emplean para extraer conclusiones. Los macrodatos son dinámicos, heterogéneos y pueden provenir de sectores que no se adhieren claramente a las directrices de responsabilidad o de conocimientos que el FMI sigue en la actualidad. Por ejemplo, los datos generados por el comercio electrónico, el Internet de las cosas, satélites o cadenas de abastecimiento y sistemas logísticos aún no son totalmente comprendidos ni se han incorporado en los métodos que se emplean para evaluar el estado de la economía de los países. El FMI y los países tendrán que desarrollar conocimientos especializados para poder aprovechar datos a un nivel tan detallado.
2. Mercados laborales: El perfil de los mercados laborales cambiará en los próximos años. Habrá menos trabajos de mediana calificación, como procesamiento de reclamos de seguros, o trabajos que se realizan en espacio físico reducido, como operadores de montacargas o expedidores de pedidos. Estos tipos de trabajos hasta ahora han opuesto más resistencia a la deslocalización o la automatización. Pero es posible que pronto desparezcan, conforme la inteligencia artificial vaya perfeccionándose y los robots desarrollen mayor capacidad para tomar decisiones en situaciones ambiguas. Este fenómeno tiene implicaciones para la educación, la jubilación y los programas de asistencia social. La posible eliminación de grandes de cantidades de puestos de trabajo generaría desempleo y subempleo. Algunos empleos exigirán una amplia reconversión laboral para garantizar que los trabajadores puedan desempeñar las nuevas funciones. Muchos países ya se enfrentan a un rápido envejecimiento demográfico. Si grandes números de trabajadores abandonan el mercado laboral de forma prematura, a los gobiernos les resultará aún más difícil financiar las prestaciones de asistencia social y jubilación.
3. Impuestos: Por lo tanto, si, como muchos predicen, los mercados laborales van perdiendo rápidamente empleos de mediana y baja calificación, las estructuras tributarias de muchos países tendrán que reflejar la proporción cada vez menor del PIB atribuible a sueldos y salarios. Entre los países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, aproximadamente la mitad de los ingresos fiscales proviene de los impuestos sobre la renta de las personas físicas o los impuestos de seguridad social. Si la mano de obra se va convirtiendo en un componente más reducido de las economías desarrolladas, será necesario modificar las estructuras tributarias para mantener los ingresos públicos en los niveles actuales, y para no crear nuevos factores que desincentiven la creación de empleo. Por ejemplo, el fundador de Microsoft, Bill Gates, ha sugerido la idea de gravar un impuesto a los robots.
4. Equidad social: La toma de decisiones basada en computadoras debería someterse a escrutinio e inspección, y no debe ser sencillamente una versión automatizada de modelos mentales que tan solo incorporan las consecuencias de la desigualdad social. Por ejemplo, algunas empresas utilizan datos para ofrecer precios personalizados, basados en modelos predictivos de los flujos futuros de ingresos que podría generar un cliente potencial. Es posible que algunos clientes que no presenten un perfil óptimo sean “discretamente invitados a dejar de ser clientes”. Esta demarcación de ciertos grupos de clientes puede provocar una mayor marginalización, dando lugar así a una profecía autocumplida.

Los economistas por lo general construyen modelos y luego los van perfeccionando para reducir el error y hacerlos más robustos. Muchos métodos de inteligencia artificial no pueden ser sometidos a análisis externos, ya que el software basado en inteligencia artificial aprende y se adapta a medida que va encontrando nuevos datos. Tras millones de iteraciones, el algoritmo se habrá alterado considerablemente. “El algoritmo me dijo que lo hiciera”, probablemente no será un buen argumento frente a los cuestionamientos públicos que son la base del proceso de formulación de políticas.

Próximos pasos

Está claro que todas las instituciones deben mantenerse al tanto de los rápidos cambios que inciden en sus labores. Por eso, el FMI seguirá recurriendo a expertos para fomentar el intercambio de información y planificar la capacitación que le permita a su personal trabajar con estas nuevas tecnologías conforme vayan surgiendo. Así el FMI también podrá trabajar con los países miembros para poner la inteligencia artificial al servicio del bien public.