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Admito que he ignorado gran parte del debate sobre si la inteligencia artificial nos destruirá a todos. Si nuestros señores digitales finalmente me convierten en un clip, entonces al menos habré disfrutado de mis preciosos momentos finales como ser humano. Los habré dedicado a considerar una parte diferente del debate: cuánto afectará la IA al crecimiento. Lo que está en juego es ligeramente menor, pero hay igualmente mucho desacuerdo. ¿Por qué?
La discusión central se refiere al alcance, la escala y la velocidad de la IA. ¿Será la IA una fuerza que acelere la automatización o también acelerará la innovación? ¿Y sus efectos serán el cortador de aguacate en la preparación de alimentos o el microondas? Y luego existe el riesgo de que, si bien a los tecnólogos les gusta actuar rápido y romper cosas, los ejecutivos corporativos prefieren un estilo de vida más sedentario.
Ha habido varios intentos de estimar los efectos de la IA generativa en el crecimiento anual de la productividad, con resultados bastante variados. El año pasado, Goldman Sachs estimó que en los países ricos podría contribuir alrededor de 1,5 puntos porcentuales en una década.
Poco después, McKinsey predijo que podría generar entre 0,1 y 0,6 puntos porcentuales entre 2023 y 2040. Y más recientemente, Daron Acemoglu, del MIT, calculó un aumento durante la próxima década de como máximo 0,2 puntos porcentuales.
Las brechas entre estas cifras se relacionan principalmente con diferencias de velocidad y escala. Cada uno intenta estimar cuánto trabajo existente se verá afectado por la IA generativa, así como los posibles ahorros de costos.
Acemoglu, por ejemplo, sugiere que durante la próxima década alrededor del 5 por ciento de las tareas serán reemplazadas o aumentadas de manera rentable por la IA. (Diré que mis editores deberían conservarme, de lo contrario las columnas podrían volverse demasiado divertidas). Incluso entonces, el ahorro de costos promedio en estas tareas podría ser solo de alrededor del 15 por ciento, o menos si la IA tiene dificultades para reemplazar las más difíciles en las que Las decisiones requieren mucho contexto o carecen de medidas objetivas de éxito. (He oído que escribir columnas es muy difícil).
McKinsey dice que tiene los ojos claros sobre el ritmo de difusión, basándose en la evidencia histórica de que las tecnologías tardan hasta 27 años en alcanzar un nivel de adopción una vez que están disponibles comercialmente. Pero parece ser más optimista que Acemoglu sobre la posibilidad de automatizar las tareas. En un informe separado, McKinsey estima que en EE. UU., la IA generativa podría representar el 8 por ciento de las horas de trabajo automatizadas para 2030.
Los analistas de Goldman Sachs también estiman que una gran parte del trabajo se verá afectada por la IA. Pero la mayor diferencia está en el tiempo. Citan el motor eléctrico y la informática personal como avances que conducirán a auges de productividad laboral en Estados Unidos de alrededor de 1,5 puntos porcentuales por año durante una década. Lamentablemente, tardaron 20 años en empezar. En otras palabras, el auge que predicen dura más de “una década”, no el que comienza ahora.
En una nota más reciente, los analistas de Goldman Sachs citan encuestas que sugieren que menos de una de cada 20 empresas informan del «uso de IA generativa en la producción regular». Y confirman que la mayor parte del impulso al PIB mundial se producirá después de 2030.
Las preguntas sobre la velocidad y la escala son importantes. Pero quizás la pregunta más importante sea el alcance de la IA. Tyler Cowen, de la Universidad George Mason, criticó recientemente el artículo de Acemoglu por descartar la posibilidad de que la IA realice nuevas tareas o produzca cosas nuevas (basta con mirar los chatbots que se hacen pasar por Shakespeare o Elon Musk). El argumento de Acemoglu es que el foco de la industria está en otra parte, por ejemplo en los anuncios digitales.
Podría haber mayores beneficios en la tienda. Durante décadas, el mundo ha destinado una proporción cada vez mayor de recursos a la innovación, con rendimientos decrecientes. Un estudio publicado en 2020 encontró que la productividad de la investigación para la economía estadounidense se había multiplicado por 41 desde la década de 1930.
Los optimistas sugieren que la IA podría aumentar esos retornos y acelerar el ritmo al que descubrimos nuevas ideas. Esta misma semana, Google DeepMind presentó un modelo de inteligencia artificial que podría ayudar a los investigadores a encontrar nuevos medicamentos. Ben Jones, de la Universidad Northwestern, sugiere que los efectos sobre la productividad podrían ser incluso mayores que las estimaciones más optimistas basadas en la automatización.
“Por supuesto, cierta incertidumbre es saludable”, dice Acemoglu sobre el cambio provocado por la IA, ya que “estamos en el principio”. Lo que significa que hay muchas otras cuestiones importantes sobre las que reflexionar, incluido cómo se reparten los despojos de cualquier crecimiento. Además de eso, tal vez me permita preguntarme si algún día habrá una IA tan poderosa que pueda convertir clips en humanos.
soumaya.keynes@ft.com
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