El impacto de la tecnología en el crecimiento de la productividad se ha sobreestimado sistemáticamente— ¿están los analistas repitiendo ese error con la IA generativa?
Los grandes cambios de productividad son impulsados por la reducción de costes —la IA generativa puede lograrlo, pero no debe sobreestimarse el probable impacto macroeconómico.
Muchas empresas serán perdedoras mientras los líderes en costes obtienen los beneficios, pero los verdaderos ganadores serán los consumidores, ya que la tecnología reduce los precios.
Los asombrosos avances tecnológicos de las últimas décadas no han logrado impulsar las tasas de crecimiento en economías avanzadas como Estados Unidos. Durante la pandemia, muchos se apresuraron a declarar que el uso acelerado de los servicios digitales un punto de inflexión. Pero, como escribimos entonces (y desde entonces), era poco probable que los exuberantes impactos de crecimiento se materializaran, y estos no se materializaron.
Comprender los decepcionantes resultados pasados de la tecnología ayuda a aclarar su potencial futuro. Una razón de su escaso desempeño es que la tecnología es solo el combustible. El crecimiento de la productividad también necesita una chispa que encienda una adopción tecnológica eficaz.
Los mercados de trabajo persistentemente tensos pueden ser esa chispa porque las empresas son primero empujadas y después obligadas a sustituir trabajo por tecnología cuando no pueden contratar. La holgura sostenida del mercado laboral en la década de 2010 significó que las empresas no tuvieron que reinventar sus procesos, pero la re-emergencia de la tensión desde la COVID puede proporcionar esa chispa.
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Un obstáculo para un mayor crecimiento de la productividad ha sido la falta de tecnología que pueda sustituir integralmente el trabajo, en particular en los servicios intensivos en mano de obra. Lo que la automatización logró en la manufactura no tiene equivalente tecnológico en los servicios, que dependen de interacciones humanas recíprocas y no estandarizadas.
La inteligencia artificial (IA) generativa promete cambiar parte de eso. Pero para evaluar de manera realista su posible impacto, debemos examinar más de cerca los mecanismos que trasladan la tecnología al crecimiento generalizado de la productividad.
Centrarse en los costes y los precios, no en las aplicaciones
Con demasiada frecuencia, el crecimiento de la productividad se presenta como maravillas tecnológicas que aportan innovación de productos. Aunque importantes, los grandes cambios de productividad provienen más de la reducción de costes a escala que de productos nuevos o mejores. Es la naturaleza deflacionaria de la tecnología lo que tiene un gran poder macroeconómico.
Hemos utilizado la historia del humilde taxi para destacar el enfoque equivocado en aplicaciones llamativas en lugar del mundo prosaico de los costes. Uber, Lyft y Grab pueden ser la encarnación de lo que impulsa a la sociedad hacia adelante, literal y figuradamente, pero ¿dónde está el crecimiento de la productividad? Como sabe cualquier estudiante de primer curso de economía, el crecimiento de la productividad consiste en mejorar la relación entre insumos y productos.
Las aplicaciones no han cambiado radicalmente eso: los insumos de trabajo y capital —en este caso, el conductor y el coche— siguen igual; la coincidencia entre conductores y pasajeros es algo mejor; pero los precios más altos nos indican que no ha habido transformación de la productividad: si la hubiera, los precios estarían bajando.
¿Por qué? Las empresas que pueden sustituir trabajo por tecnología reducirán los precios para arrebatar cuota de mercado a competidores con costes más altos. Cuando ese proceso se extiende por los sectores, la macroeconomía experimenta un fuerte crecimiento de la productividad.
En el caso del transporte, el gran cambio llegará si y cuando los algoritmos y los sensores sustituyan a los conductores. No llegará porque la aplicación indique la ubicación del conductor ni porque usted pague silenciosamente.
Ha sido la incapacidad de la tecnología para desencadenar ese efecto tecnología-coste-precio lo que dejó deseado su impacto en el crecimiento. Ahora, el potencial de la IA generativa para eliminar costes de la economía de servicios, sustituyendo interacciones no lineales —desde los centros de llamadas hasta el marketing, la investigación y el diseño— hace más probable el impacto.
Y ha centrado de forma útil el debate en la reducción de costes, que es lo que aportará beneficios macroeconómicos porque pone en marcha el efecto tecnología-coste-precio.
La evidencia de este efecto deflacionario es sólida. Consideremos la experiencia de los bienes frente a los servicios en los últimos 30 años. En los bienes duraderos, la automatización, junto con la externalización, provocó una fuerte caída de los insumos laborales y de los precios.
En las tres décadas hasta 2020, el índice de precios de los bienes duraderos cayó un 35%, y subió solo un 15% en el caso de todos los bienes. En los servicios, la intensidad laboral ha disminuido modestamente o no lo ha hecho en absoluto. Por ello, los precios solían subir, a menudo de forma acusada. En el transporte, los precios subieron un 79%, en la educación un 348% y en el conjunto de los servicios un 120%.
Las empresas deben tomar nota: los consumidores son los principales beneficiarios de la IA generativa
Si la reducción de costes y la caída de precios es la forma en que la tecnología genera un crecimiento significativo de la productividad, los consumidores serán los ganadores. Precios más bajos aumentarán los ingresos reales, que podrán gastarse en otros ámbitos.
Consideremos que la alimentación ocupaba en su día una parte significativa del presupuesto de las personas, pero a medida que los precios bajaron —gracias a la mecanización y, más tarde, a los fertilizantes— se liberaron ingresos para gastar en bienes y servicios para el hogar, como el turismo. Así es como la tecnología impulsa el crecimiento agregado, y por qué las predicciones distópicas de desempleo masivo no se han cumplido, ya que el nuevo gasto también crea nuevos empleos.
Para las empresas, esto significa que la cascada de productividad —tecnología-coste-precio-ingreso— es tanto una amenaza como una oportunidad. Las empresas que puedan liderar la curva de costes, mantener la ventaja relativa, reducir precios y captar cuota de mercado serán ganadoras, a expensas de quienes no puedan hacerlo.
Aunque la IA generativa creará nuevos titanes corporativos, o revitalizará los existentes, algunos sectores podrían ver que la IA pone en riesgo los beneficios del sector para todas las empresas.
Esto ocurre cuando la tecnología que ahorra trabajo es tan accesible que todas las empresas la emplean con facilidad. Se desencadena una guerra de precios y una reducción de los beneficios. Las ganancias de productividad en la fabricación de automóviles, el transporte marítimo o las aerolíneas no han dejado beneficios sectoriales en auge, sino precios bajos, competencia feroz y beneficios modestos.
Para las empresas, por tanto, las implicaciones estratégicas de la IA generativa y de otras tecnologías son tanto defensivas (reducir costes para seguir siendo viables) como ofensivas (reducir costes para obtener ventaja).
Ser realistas sobre el impacto macroeconómico de la IA generativa
La IA generativa es una pieza fundamental de un mosaico tecnológico —que incluye sensores, 5G, robótica, biotecnología y más— que puede impulsar el crecimiento de la productividad, pero ¿en qué medida? El entusiasmo suele acompañar a las innovaciones notables, y algunas estimaciones recientes han sostenido que el crecimiento de la productividad en Estados Unidos podría aumentar en más de 300 puntos básicos (pb).
Eso es demasiado entusiasta. Aunque resulta tentador usar estudios de casos de abajo arriba para hacer predicciones macroeconómicas, tales estimaciones siguen siendo ejercicios basados en supuestos y extrapolaciones. Existen obstáculos imposibles de conocer, como la fricción regulatoria y la aceptación social, que alargarán los plazos y limitarán el impacto.
La estimación de 300 pb implica que la economía estadounidense duplicaría con creces su tasa de crecimiento tendencial ampliamente aceptada, de alrededor del 2% al 5%. Es el mismo tipo de razonamiento que predijo que una mayor penetración digital durante la pandemia elevaría el crecimiento de la productividad en 100 pb o más, lo que no ocurrió.
Los aumentos pasados de la productividad ofrecen pistas sobre el posible impacto. ¿Es probable que la ola tecnológica actual sea mayor, menor o similar al auge de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) que impulsó la productividad entre mediados de los noventa y mediados de los 2000? Fue la última vez que un mercado laboral ajustado coincidió con la disponibilidad y el entusiasmo por una nueva ola tecnológica, acelerando el crecimiento en unos 100 pb durante alrededor de 10 años.
Como en los años noventa, el mercado laboral estadounidense ajustado puede ayudar a acelerar la adopción tecnológica. Muchas de las nuevas innovaciones son prometedoras, pero tardarán en desarrollarse y en adoptarse de forma útil. Además, deben superarse las fricciones regulatorias y de otro tipo. Consideramos que esto apunta a un impacto más modesto: una aceleración más cercana a 50 pb que a 150 pb, y desde luego no a 300 pb.
La IA generativa está llena de promesas creíbles, pero ¿tiene la misma aplicación de «propósito general» en la economía que tuvo Internet? Quizá algún día la tenga, pero probablemente con largos desfases. Considérese que el auge de las tecnologías de la información y la comunicación ganó velocidad (y masa crítica) durante un periodo de 30 años (desde finales de los sesenta) antes de que su impacto macroeconómico fuera visible. Incluso si los desfases actuales son más cortos —una propuesta creíble en la era digital—, no han desaparecido.
Pero tenga en cuenta que en macroeconomía las cifras pequeñas significan cosas grandes. Si la IA generativa y la confluencia de nuevas tecnologías pueden aportar un impulso de 50 pb al crecimiento, añadirían 8 billones de dólares adicionales al producto interior bruto de Estados Unidos a lo largo de una década (aproximadamente el doble del tamaño de la producción de Alemania en 2021), lo que no es poca cosa.
