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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 últimos y preciosos momentos como ser humano. Lo pasé pensando en otra parte del debate: en qué medida la IA afectará al crecimiento. Lo que está en juego es ligeramente menor, pero también hay muchos desacuerdos. ¿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 rebanador de aguacate de la preparación de alimentos o el microondas? Y luego está el riesgo de que, mientras a los tecnólogos les gusta moverse rápido y romper cosas, los ejecutivos corporativos prefieran un estilo de vida más sedentario.
Ha habido varios intentos de estimar el impacto de la IA generativa en el crecimiento anual de la productividad, con resultados bastante diferentes. El año pasado, Goldman Sachs estimó que podría aportar alrededor de 1,5 puntos porcentuales a los países ricos durante una década.
Poco después, McKinsey predijo que podría lograr 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 diferencias entre estas cifras se deben principalmente a diferencias de velocidad y escala. Todo el mundo está intentando estimar en qué medida el trabajo existente se verá afectado por la IA generativa y qué posibles ahorros de costes son posibles.
Acemoglu, por ejemplo, supone que alrededor del 5 por ciento de las tareas serán reemplazadas o ampliadas de manera rentable por la IA en la próxima década. (Yo sostengo que mis editores deberían seguir conmigo, de lo contrario las columnas podrían volverse demasiado divertidas). Incluso entonces, el ahorro de costos promedio en estas tareas puede ser solo de alrededor del 15 por ciento, o menos si la IA tiene dificultades para realizar tareas más difíciles. Reemplazar Las decisiones requieren mucho contexto o carecen de medidas objetivas de éxito. (He oído que escribir columnas es muy difícil).
McKinsey es claro sobre el ritmo de adopción y cita evidencia histórica de que pueden pasar hasta 27 años hasta que las tecnologías alcancen un nivel de adopción una vez que estén disponibles comercialmente. Pero parece más optimista que Acemoglu sobre el potencial de la automatización de tareas. En un informe separado, McKinsey estima que la IA generativa podría representar el 8 por ciento de las horas de trabajo automatizadas en los EE. UU. para 2030.
Los analistas de Goldman Sachs también suponen que gran parte del trabajo se verá afectado por la IA. La mayor diferencia, sin embargo, radica en el momento. Citan el motor eléctrico y la computación personal como avances que llevaron a que la productividad laboral estadounidense aumentara alrededor de 1,5 puntos porcentuales por año durante una década. Curiosamente, tuvieron que pasar 20 años para que comenzaran. En otras palabras, el auge que predicen durará “una década”, no el que comienza ahora.
En una declaración reciente, los analistas de Goldman Sachs citaron encuestas que muestran que menos de una de cada 20 empresas informa «utilizar IA generativa en la producción regular». Y confirman que el mayor aumento del PIB mundial se producirá después de 2030.
Las preguntas sobre velocidad y 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 ignorar la posibilidad de que la IA realice nuevas tareas o produzca cosas nuevas; basta con mirar a los chatbots que se hacen pasar por Shakespeare o Elon Musk. Acemoglu sostiene que el foco de la industria está en otra parte, como la publicidad digital.
Podrían esperarle mayores beneficios. A lo largo de las décadas, el mundo ha invertido cada vez más recursos en innovación, con rendimientos decrecientes. Un estudio publicado en 2020 encontró que la productividad de la investigación en la economía estadounidense se ha multiplicado por 41 desde la década de 1930.
Los optimistas sugieren que la IA podría aumentar estos rendimientos 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 el impacto en la productividad podría ser incluso mayor que las estimaciones más optimistas anteriores basadas en la automatización.
«Por supuesto, un cierto grado de incertidumbre es saludable», dice Acemoglu sobre el cambio provocado por la IA, porque «estamos en el principio». Eso significa que hay muchas más preguntas importantes en las que pensar, incluido cómo se divide el botín de cada crecimiento. Además, podría permitirme preguntarme si algún día habrá una IA tan poderosa que pueda convertir clips en humanos.
soumaya.keynes@ft.com
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