Estados Unidos y China son líderes indiscutibles en inversión en inteligencia artificial y en su adopción. Este artículo sostiene que, aunque Europa se queda rezagada en estos ámbitos, cuenta con altos niveles de talento en desarrollo y con importantes centros de IA. La IA europea puede prosperar si su capital humano y su cultura de innovación se combinan con los niveles de inversión que se registran en otros lugares.
Europa podría arriesgarse a quedarse todavía más atrás de Estados Unidos y China, los líderes en la adopción y el suministro de inteligencia artificial (IA). Ambos países están invirtiendo de forma agresiva en estas tecnologías. En cambio, Europa podría encontrarse compitiendo en IA con un campo en rápida expansión que incluye a Canadá, Japón y Corea del Sur, cada uno de los cuales avanza en IA (CIFAR 2017, AIST 2017, Zastrow 2016). Sin embargo, existen algunas pruebas –en particular, la fortaleza de las startups de IA europeas y la profundidad del talento en IA– que sugieren que esta visión es demasiado pesimista.
La brecha de la IA en Europa
La visión pesimista de la IA europea se basa en varias observaciones:
El saldo de bienes y servicios digitales con Estados Unidos de cada uno de los países de la UE28 ha sido sistemáticamente negativo, a diferencia de los bienes y servicios tradicionales (Gomez-Herrera y Martens 2014).
A finales de 2017, Europa no albergaba ninguna de las 10 mayores empresas de internet del mundo. En febrero de 2017, Europa tenía solo el 10% de los 185 unicornios del mundo –empresas privadas con un valor de al menos 1.000 millones de dólares– frente al 54% de Estados Unidos. China tenía el 23% de los unicornios (McKinsey Global Institute 2019). Solo cuatro empresas europeas figuraban entre las 100 principales startups de IA a nivel mundial: Onfido y Tractable en el Reino Unido, Shift Technology en Francia y Sherpa en España (CB Insights 2017).
A pesar de que Europa ha sido pionera en la prueba y el desarrollo de tecnologías de IA, el capital invertido en startups digitales ha sido de escala insuficiente en comparación con Estados Unidos y China. A finales de 2017, Estados Unidos había invertido alrededor de 220 € per cápita en Estados Unidos. En Europa, Suecia invirtió 123 € per cápita (la cifra más alta de la región) y Finlandia 58 €, pero la inversión per cápita fue de solo 3 € en Italia. En la provisión de IA, Europa atrajo solo el 11% del capital riesgo y de la financiación corporativa global en 2016. En ese momento, el 50% se destinó a empresas estadounidenses, y el resto fue a Asia, principalmente a China (MGI 2017).
En 2018, Europa seguía sin ponerse al día (CB Insights 2017). Ese año, China atrajo casi la mitad de la inversión mundial en startups de IA, por delante de Estados Unidos, con un 38%. La Comisión Europea ha anunciado una inversión de 2.600 millones de € en IA y robótica, pero compárese con los 1.900 millones de € que China destinó a un único parque tecnológico de IA en Pekín (Larson 2018).
Determinantes de las startups de IA: un enfoque de función de producción
Esta narrativa puede ser engañosa. La inversión en IA es solo uno de los factores que intervienen en el desarrollo de startups, de las cuales Europa tiene muchas (Craglia 2018). Otro factor es el capital humano, y Europa cuenta con importantes centros universitarios de IA e informática, especialmente en Francia, Alemania, Suiza y el Reino Unido. Téngase en cuenta también que Europa tiene 5,7 millones de desarrolladores de software profesionales, frente a 4,4 millones en Estados Unidos (Atomico 2018).
Sin embargo, carecemos de análisis objetivos de los factores –y de su peso relativo– que determinan la dinámica de las startups de IA. Nuestro propio análisis sistemático, junto con otras investigaciones sobre centros de startups de Estados Unidos y Europa (p. ej., Valuer.ai 2019), nos llevó a adoptar un modelo de tipo función de producción que vincula la densidad de startups de IA a nivel de ciudades y países con un conjunto de factores de producción y facilitadores macroeconómicos que pueden desplazar la frontera de producción (MGI 2019). Nuestros principales hallazgos incluyen:
Hay muchos otros centros además de los casos muy citados de Silicon Valley y Boston en Estados Unidos. Europa también cuenta con centros importantes. Estocolmo es uno de los centros tecnológicos más prolíficos del mundo en términos per cápita, con 250 empresas de tecnología profunda, de las cuales hasta un 30% eran startups basadas en IA en 2013. Ha generado un número notable de nuevos nativos digitales y unicornios. Helsinki alberga empresas de renombre internacional como Rovio, Supercell y Linux, y hoy tiene una densidad de startups per cápita superior a la de Boston, Nueva York o Seattle en Estados Unidos.
Una característica común de los centros de IA exitosos es que son ciudades que han desarrollado alianzas entre empresas públicas y privadas y grandes universidades. En el caso de los centros estadounidenses, dos de las universidades más destacadas son Stanford y Harvard. Los emprendedores de estos dos centros han fundado muchos más unicornios (más de 50 de Stanford y cerca de 40 de Harvard) (Kotsch 2017). París cuenta con MINES ParisTech (Mines ParisTech 2018). Zúrich tiene ETH, y Lausana tiene EPFL (MGI 2018).
Las ciudades también tienden a apostar por una cartera tecnológica concreta; por ejemplo, Helsinki no solo es fuerte en IA, sino también en biotecnología y videojuegos (Vauer.ai 2018). Por último, las instituciones públicas desempeñan un papel, y no solo como fuente de financiación. Los gobiernos, por ejemplo, pueden actuar como clientes comprometidos para garantizar una demanda suficiente que impulse las startups de IA. Un ejemplo es el gobierno electrónico en los países bálticos. El gobierno de China es también el principal cliente de las empresas de IA vinculadas al reconocimiento de vídeo.
Estimamos una función translog general de la densidad de startups de IA con factores de producción «tradicionales», como el capital humano (desarrolladores profesionales per cápita) y el capital de IA (importe acumulado de inversión en tecnología profunda), complementados por otros posibles factores de desplazamiento, como el volumen de alianzas público-privadas digitales, el alcance de las carteras tecnológicas y la capacidad para construir modelos de negocio innovadores. En términos generales, el modelo confirma que la financiación desempeña un papel sustancial: la elasticidad es superior a 0,7, el doble de la elasticidad de 0,3 vinculada a la densidad de desarrolladores profesionales.
Existen pequeñas complementariedades entre capital y trabajo, tal como se anticipó y se ha comprobado empíricamente en trabajos académicos (Aghion et al. 2017 y Tambe 2014 son ejemplos), que son lo suficientemente grandes como para generar economías de escala a nivel de ciudades y países. Descubrimos que la capacidad para construir modelos de negocio innovadores era estadísticamente significativa y un factor correlacionado importante con la densidad de startups de IA, con una elasticidad estimada de 0,3, tan grande como el capital humano.
Estos análisis confirman que el volumen de inversión financiera importa para la densidad de startups. De hecho, entre 2015 y 2017 Estados Unidos invirtió el doble de capital en startups digitales que Suecia, y la inversión de Suecia fue el doble que la de Finlandia. Sin embargo, también indican que, para alcanzar escala en las startups, la inversión se combina con desarrolladores altamente cualificados y una cultura de innovación. Entre las ciudades con capacidad demostrada para innovar en modelos de negocio figuran Ámsterdam, Tallin, Estocolmo y Helsinki.
Europa no está necesariamente condenada a quedarse atrás en IA, e incluso puede prosperar. El capital podría fluir antes que tarde, y la Comisión Europea podría desempeñar un papel en la superación del actual desarrollo fragmentado de la IA en Europa, conectando distintos centros prometedores de Europa para alcanzar escala.
