El impacto económico de la IA depende de su capacidad para crear nuevas tareas en la economía.
El mundo está lleno de «mercados latentes», donde existe demanda de un producto o servicio, pero no hay oferta, o viceversa; la IA tiene la capacidad de sacar a la luz muchos de estos mercados.
Por eso, el potencial de la IA es inmenso, pero su realización no es automática: unas políticas acertadas marcarán la diferencia entre el éxito y una oportunidad perdida o aplazada.
Las previsiones del impacto económico que cabe esperar razonablemente de la IA varían mucho. El premio nobel Daron Acemoglu estima un aumento acumulado del PIB de Estados Unidos del +1,1 % en un horizonte de 10 años, mientras que Goldman Sachs cuantifica en un 15 % el impulso derivado de la adopción plena de esta tecnología.
La brecha entre estas dos estimaciones asciende a unos 4 billones de dólares al nivel actual del PIB estadounidense. La estimación de Acemoglu se centra únicamente en las tareas cuya automatización resulta rentable hoy; Goldman prevé una adopción más generalizada con el tiempo e incorpora las ganancias derivadas de la reasignación de trabajadores y la creación de nuevas tareas en la economía. La reasignación dinámica de personas a nuevos puestos puede ser un poderoso motor de crecimiento. El economista del MIT David Autor y sus colegas descubrieron que la creación de nuevos puestos impulsada por la tecnología explica el 85 % del crecimiento del empleo durante los últimos 80 años. Pero ¿es razonable confiar en que estas nuevas tareas surgirán en el futuro?
Las olas de digitalización hasta ahora ofrecen un motivo para el optimismo: la tecnología suele crear nuevos mercados. Lo sé bien: la empresa para la que trabajo, Google, obtiene casi todos sus ingresos de mercados que no existían hace 30 años (búsqueda, vídeo en streaming y servicios en la nube). Estos servicios ahora generan cientos de miles de millones de dólares de valor económico cada año para empresas, organizaciones sin fines de lucro, editoriales, creadores y desarrolladores estadounidenses. No es, ni mucho menos, un caso aislado. Aunque los mercadillos existen desde hace siglos, la digitalización de este concepto por parte de eBay permitió conectar la oferta y la demanda a una escala completamente distinta. Lo mismo ocurre con la contribución de la «tienda de todo» de Amazon al comercio minorista en general. Uber revolucionó el transporte y las entregas. Y la lista continúa.
¿Cómo está creando el Foro Económico Mundial salvaguardias para la inteligencia artificial?
El Centro para la Excelencia en IA conecta a líderes de distintos sectores para comprender la rápida evolución de la inteligencia artificial y sus implicaciones para las economías y las sociedades. Promueve un diálogo bien fundamentado sobre las oportunidades, los riesgos y las compensaciones vinculados a la adopción de la IA.
A través de espacios de confianza e iniciativas colaborativas, el Centro permite que sus socios desarrollen una comprensión compartida y trabajen juntos en enfoques responsables para la innovación y el uso de la IA.
Descubrir mercados latentes
¿Cómo surgieron? El mundo está lleno de «mercados latentes»: situaciones en las que existe demanda de un producto o servicio, pero no hay oferta, o viceversa. Estos mercados no llegan a formarse por varias razones, entre ellas las dificultades para establecer contratos. Antes de Uber, no había una forma práctica de formalizar un contrato instantáneo para que un desconocido viniera a recogerte en medio de la nada y te llevara a tu destino. La posibilidad de crear sobre la marcha este nuevo contrato es un ejemplo de lo que Hal Varian, primer economista jefe de Google y mi mentor, llamó «transacciones mediadas por ordenador». Uber lo hizo posible mediante la «innovación combinatoria», apoyándose en la tecnología móvil, los pagos, los mapas digitales y una plataforma de reseñas: componentes tecnológicos que existían por separado, pero que, en conjunto, dieron lugar a un nuevo mercado.
La IA está en una posición privilegiada para revelar más mercados latentes. Los economistas Ajay Agrawal, Joshua Gans y Avi Goldfarb describen los avances recientes de la IA como avances en la estadística de la predicción. La predicción está presente en toda la economía: la mayoría de las decisiones empresariales pueden entenderse como una combinación de predicción y criterio. Pensemos en ámbitos cuantitativos como la gestión de inventarios, la optimización logística, el mantenimiento predictivo o las finanzas, donde la IA está avanzando rápidamente. Las encuestas indican que alrededor del 70 % de las empresas de servicios financieros ya recurren a la IA para actividades como las previsiones de flujo de caja, la evaluación crediticia y la detección del fraude. Es importante destacar que las posibilidades de la IA no se limitan a las economías avanzadas. Prestamistas de decenas de países en desarrollo están ofreciendo pequeños préstamos a millones de personas basándose en la idea del economista de Columbia Daniel Björkegren de utilizar el aprendizaje automático para estimar la probabilidad de reembolso a partir de datos de redes de telefonía móvil.
Nuevas formas de interactuar con la información
Pero estas aplicaciones claramente cuantitativas son solo una parte de la historia. Los avances recientes en IA han revolucionado la forma en que los ordenadores interactúan con el lenguaje, un componente esencial de la mayoría de los productos y servicios. Los chatbots basados en grandes modelos de lenguaje ya cuentan con cientos de millones de usuarios mensuales. Los tutores personalizados de IA, como Khanmigo, prometen revolucionar el aprendizaje. En el trabajo, la IA impulsa toda una serie de nuevos usos, desde la elaboración de primeros borradores hasta la síntesis de reuniones. Aunque estas soluciones específicas ya aportan valor, anuncian ganancias mucho mayores derivadas de un replanteamiento sistémico de los procesos de trabajo, del mismo modo que sustituir las máquinas de vapor por electricidad fue apenas el preludio de una reorganización más amplia de la producción. También está cambiando la forma en que las personas interactúan con la información: Google informó recientemente de que las vistas generales de IA en «Search» están haciendo que las personas «formulen preguntas más largas y complejas» que antes.
Estos avances ofrecen indicios prometedores de nuevas formas de conectar la oferta con la demanda, siguiendo el conocido patrón de innovación combinatoria de anteriores procesos de digitalización. Esto ayuda a intuir el inmenso potencial de la IA que las previsiones de Goldman Sachs cuantifican. Al mismo tiempo, la perspectiva más moderada de Acemoglu subraya que las posibilidades de la IA no se harán realidad automáticamente. Unas políticas acertadas marcarán la diferencia entre el éxito y una oportunidad perdida o aplazada. Como expresaron con acierto James Manyika y Michael Spence, ahora es el momento de formular una visión positiva de lo que la IA puede hacer y de adoptar medidas eficaces para convertirla en realidad.
