Nuevamente la revista Finanzas y Desarrollo del Fondo Monetario Internacional tiene como tema central a la Inteligencia artificial (IA) en su número de diciembre de 2023. Su glosa es que las decisiones colectivas que adoptemos hoy determinarán cómo afectará la IA al crecimiento de la productividad, la desigualdad de ingresos y la concentración industrial.

El primer artículo de la revista tiene el título de esta nota. Sus autores son Erik Brynjolfsson que dirige el Laboratorio de Economía Digital dentro del Instituto Stanford de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano. Su coautor es Gabriel Unger, investigador posdoctoral del mismo laboratorio.

Antecedentes
Los autores inician su artículo señalando que los economistas no tienen muy buen historial a la hora de predecir el futuro. Silicon Valley oscila repetidamente entre la esperanza y la decepción respecto de la próxima gran tecnología. Así pues, está justificado cierto escepticismo sano en torno a los pronunciamientos sobre los cambios que la IA traerá a la economía.

Sin embargo, existen buenas razones para tomarse en serio el creciente potencial de la IA para transformar la economía, en especial dados los asombrosos avances técnicos del último año. Además de la economía, la IA puede afectar a diversos ámbitos de la sociedad, como son la seguridad nacional, la política y la cultura.

Objetivos
Se anota que el artículo se centrará en las implicaciones de la IA en tres amplias áreas de interés macroeconómico: el crecimiento de la productividad, la desigualdad y la concentración industrial. El futuro de la IA no está predeterminado. Puede evolucionar en direcciones muy distintas.

El futuro específico será consecuencia de muchos factores, entre otros, las decisiones sobre tecnología y políticas que se adopten hoy. Para cada una de las tres áreas los autores presentan diferentes escenarios: dos trayectorias que llevan a futuros muy divergentes para la IA y la economía. En cada caso, el futuro desfavorable es la trayectoria de menor resistencia.

Llegar al futuro más favorable exigirá políticas adecuadas, entre ellas: 1) Experimentos creativos en las políticas; 2) un conjunto de objetivos positivos que definan qué quiere la sociedad de la IA, y no solo resultados negativos que deben evitarse; y 3) políticas que tomen en cuenta que las posibilidades tecnológicas de la IA son sumamente inciertas y cambian con rapidez, y que la sociedad debe ser flexible para evolucionar con ellas.

Productividad
Los autores anotan que el primer camino se refiere al futuro del crecimiento económico, que en gran parte es el futuro del crecimiento de la productividad. El crecimiento de la productividad de la economía de Estados Unidos ha sido inquietantemente bajo en los últimos 50 años, excepto por un breve resurgimiento a finales de la década de 1990 y principios de los años 2000.

Las economías más avanzadas tienen ahora el mismo problema de bajo crecimiento de la productividad. Más que ningún otro factor, es la productividad —el producto por unidad de insumo— la que determina la riqueza de las naciones y los niveles de vida de sus poblaciones. Impulsar el crecimiento de la productividad es quizás el reto económico más importante del planeta.

Baja productividad
En una de las trayectorias posibles de la productividad, el impacto de la IA es limitado. Pese a la rápida mejora de las capacidades técnicas de la IA, su adopción por parte de las empresas podría seguir siendo lenta y limitarse a las grandes empresas.

La economía de la IA en lugar de permitir a los trabajadores hacer algo nuevo o estimulante, podrían acabar desmedidamente ocupando puestos aún menos productivos y dinámicos, encubriendo todavía más los posibles beneficios agregados para la tasa de crecimiento de la productividad a largo plazo de la economía.

Según los autores, la IA quizás también termine siendo menos prometedora. Los posibles beneficios económicos, incluso los modestos, podrían reflejarse muchas décadas después de las primeras instancias de la promesa tecnológica. Los beneficios económicos de las empresas por el uso de IA podrían atenuarse aún más si estas no logran comprender los cambios organizativos, de gestión, legales y regulatorios (que ralenticen la velocidad de desarrollo y divulgación) que necesitan para sacarle el mayor provecho.

Alta productividad
La IA podría aplicarse a un porcentaje sustancial de tareas que realizan la mayoría de los trabajadores e impulsar fuertemente la productividad de esas tareas. En este futuro, la IA cumple su promesa de ser el avance tecnológico más radical en muchas décadas. Además, termina complementando a los trabajadores, en lugar de simplemente reemplazarlos, y les libera para que empleen más tiempo en tareas no rutinarias, creativas e inventivas.

Como resultado, señalan los autores, son más los trabajadores que pueden dedicar tiempo extra a trabajar sobre problemas nuevos, y crece el porcentaje de la fuerza laboral que se parece cada vez más a una sociedad de investigadores científicos e innovadores. El resultado es una economía no solo en un nivel más alto de productividad, sino en una tasa de crecimiento sostenidamente más elevada. La IA es capaz de ayudar al motor mismo de la creatividad y el descubrimiento científico.

Desigualdades económicas
El aumento de la desigualdad de ingresos entre trabajadores en los últimos 40 años es motivo de gran preocupación. Una amplia bibliografía de estudios empíricos en el campo de la economía laboral sugiere que las computadoras y otras formas de tecnología de la información podrían haber contribuido a la desigualdad de ingresos al haber automatizado trabajos rutinarios de ingreso medio; esto a su vez ha polarizado la fuerza laboral entre trabajadores de ingreso alto y bajo.

El director ejecutivo y el conserje siguen en sus puestos, pero algunos de los trabajadores de oficina de nivel intermedio han sido reemplazados por computadoras). Los autores consideran dos escenarios para los efectos de la IA en la desigualdad.

Mayor desigualdad
Según los autores en el primer escenario la IA da lugar a una mayor desigualdad de ingresos. Los especialistas en tecnología y los directivos diseñan e implementan la IA para sustituir directamente muchos tipos de mano de obra humana, lo que reduce los salarios de muchos trabajadores.

Para empeorar las cosas, la IA generativa empieza a producir palabras, imágenes y sonidos, tareas que antes se consideraban no rutinarias e incluso creativas; esto permite a las máquinas interactuar con los clientes y crear el contenido de campañas de marketing. El número de trabajos amenazados por la IA termina siendo mucho mayor. Sectores enteros se ven trastocados y son cada vez más reemplazados.

Brynjolfsson y Unger anotan que no se trata de un futuro de desempleo masivo. Sin embargo, a medida que la IA sustituye los empleos con salarios altos o decentes, son más los trabajadores que se ven relegados a trabajos de servicios mal pagados, en los que la presencia humana tiene un valor intrínseco y la paga es tan baja que las empresas no pueden justificar el costo de una gran inversión tecnológica para reemplazarlos.

Los autores omiten la mayor desigualdad por una mayor cuota de las ganancias que correspondería a los dueños y accionistas de las empresas de IA.

Menor desigualdad
En el segundo escenario, la IA da lugar a una menor desigualdad de ingresos, ya que su principal impacto en la fuerza laboral es ayudar a los trabajadores con menos experiencia o menos expertos a realizar mejor sus trabajos.

Asimismo, la IA podría ayudar a la mano de obra de otra forma más sutil, aunque profunda. Si la IA sustituye las tareas más rutinarias y predecibles y libera las manos humanas del trabajo repetitivo y tedioso, entonces, la IA podría complementar las tareas verdaderamente creativas e interesantes, mejorando así la experiencia psicológica básica del trabajo y la calidad de los resultados.

Concentración industrial
Desde comienzos de la década de 1980, la concentración industrial ha aumentado drásticamente en EE.UU. y en muchas otras economías avanzadas. Estas grandes empresas superestrella suelen hacer un uso mucho más intensivo de capital y ser más sofisticadas desde el punto de vista tecnológico que sus contrapartes más pequeñas.

Mayor concentración
En el primer escenario, la concentración industrial aumenta, y solo las empresas más grandes utilizan la IA de forma intensiva en su actividad principal. La IA permite a estas empresas ser más productivas, rentables y grandes que sus competidores.

El desarrollo de modelos de IA es incluso más caro, en términos de capacidad bruta de computación y además requieren ser entrenados con enormes conjuntos de datos, que las empresas muy grandes ya tienen disponibles gracias a su gran número de clientes; este no es el caso de las empresas pequeñas.

De forma más sutil, aunque quizás más importante, incluso en un mundo en el que los modelos patentados de IA no exijan un gran costo fijo que solo las empresas más grandes puedan permitirse, la IA podría en cualquier caso beneficiar de forma desproporcionada a las empresas más grandes, al ayudarles a mejorar la coordinación interna de sus complejas operaciones comerciales.

Menor concentración
Los autores anotan que en el futuro con menor concentración industrial los modelos de IA de código abierto estarían ampliamente disponibles. Una combinación de empresas comerciales, entidades sin ánimo de lucro, académicos y programadores individuales crearía un vibrante ecosistema de IA de código abierto que permitiría un amplio acceso a modelos desarrollados de IA. Esto promovería que las empresas pequeñas tengan acceso a tecnologías de producción punteras.

También podría ser que la IA incentive el tipo de innovación amplia y descentralizada que prospera mejor en muchas empresas pequeñas que dentro de una sola empresa grande.

Agenda de políticas
Brynjolfsson y Unger señalan que transitar en la trayectoria favorable exigirá trabajo duro, con intervenciones de política inteligentes que contribuyan a moldear el futuro de la tecnología y la economía. Ellos destacan la capacidad que tiene la sociedad para determinar activa y colectivamente qué opción de futuro prevalecerá, pero para ello se debe investigar y entender sus consecuencias económicas y sociales.

Se deben plantear las siguientes interrogantes: ¿Cómo se puede incentivar con políticas los tipos de IA que complementan la mano de obra humana, en lugar de imitarla y reemplazarla? ¿Qué decisiones fomentarán el desarrollo de una IA a la que puedan acceder empresas de todos los tamaños y no solo las más grandes? ¿Qué tipo de ecosistema de código abierto podría necesitar esto, y qué pueden hacer las autoridades para apoyarlo?

¿Cómo deben los laboratorios de IA enfocar el desarrollo de modelos, y cómo deben las empresas enfocar la implementación de la IA? ¿Cómo consigue la sociedad una IA que desate innovaciones radicales, en lugar de modificaciones marginales de bienes, servicios y sistemas ya existentes?