La era de la inteligencia artificial “generativa” ha llegado de verdad. Los bots de charla de OpenAI, que utilizan la tecnología de los grandes modelos de lenguaje, dieron en noviembre la señal de salida. Ahora apenas pasa un día sin que se produzca algún avance espectacular. El sector de la música se vio sacudido hace poco por una canción creada mediante inteligencia artificial con un Drake y un The Weeknd falsos. Los programas que convierten texto en vídeo están creando contenidos bastante convincentes. Dentro de no mucho, productos de consumo como Expedia, Instacart y OpenTable se conectarán a los bots de OpenAI, lo cual permitirá encargar comida o contratar unas vacaciones escribiendo texto en una casilla. Según una presentación filtrada recientemente por un ingeniero de Google, al parecer, el gigante tecnológico está preocupado por la facilidad con que realizan progresos sus rivales. Y vamos a ver más cosas; es probable que muchas más.
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Índices del mercado de valores,
4 enero 2021=10
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Índice
MSCI World
100
80
Cesta de
compañías de IA*
60
2021
22
23
*Que aplican o desarrollan tecnología
de inteligencia artificial
Fuentes: Goldman Sachs; MSCI;
The Economist
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*Que aplican o desarrollan tecnología
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Fuentes: Goldman Sachs; MSCI; The Economist
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*Que aplican o desarrollan tecnología de inteligencia artificial
Fuentes: Goldman Sachs; MSCI; The Economist
El desarrollo de la inteligencia artificial plantea profundas preguntas. Aunque quizás la que más destaca es sencilla. ¿Qué significa para la economía? Muchos albergan grandes expectativas. Una nueva investigación del banco Goldman Sachs indica que “la adopción generalizada de la inteligencia artificial podría suponer un aumento del 7%, o casi 7 billones de dólares, en el PIB mundial anual en un período de diez años”. Los estudios académicos apuntan a un aumento de tres puntos porcentuales en el crecimiento anual de la productividad laboral en las empresas que adopten la tecnología, lo que representaría un enorme aumento de los ingresos sumado a lo largo de muchos años. Un análisis publicado en 2021 por Tom Davidson de Open Philanthropy, una organización dedicada a la concesión de subvenciones, cifra en más de un 10% las probabilidades de que se produzca un “crecimiento explosivo” (definido como un aumento de la producción mundial superior al 30% anual) en algún momento de este siglo. Algunos economistas imaginan, sólo medio en broma, la posibilidad de que los ingresos mundiales lleguen a ser infinitos.
La adopción generalizada de la inteligencia artificial podría suponer un aumento del 7% del PIB en diez años
Sin embargo, los mercados financieros apuntan a resultados bastante más modestos. El año pasado, los precios de las acciones de las compañías involucradas en inteligencia artificial se comportaron peor que la media mundial, si bien han subido en los últimos meses (véase el gráfico). Los tipos de interés son otra pista. Si se creyera que la tecnología va a hacer a enriquecer a todo el mundo mañana, los tipos subirían porque habría menos necesidad de ahorrar. Los tipos ajustados a la inflación y el consiguiente crecimiento del PIB están estrechamente correlacionados, señala una investigación realizada por Basil Halperin del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y otros colegas. Sin embargo, desde que en noviembre comenzó el revuelo de la inteligencia artificial, los tipos a largo plazo han caído; y permanecen muy bajos en términos históricos. Los mercados financieros, concluyen los investigadores, “no esperan una alta probabilidad de... una aceleración del crecimiento inducida por la inteligencia artificial... al menos en un horizonte temporal de 30-50 años”.
Resistentes a los robots
Países del G-7, tasa de desempleo, %
9
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1991
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Fuente: OCDE
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Fuente: OCDE
Para juzgar qué grupo está en lo cierto, resulta útil analizar la historia de anteriores avances tecnológicos. Es algo que sirve de ayuda a los inversores. Porque es difícil afirmar que una única tecnología nueva haya cambiado por sí sola la economía, para bien o para mal. Incluso la revolución industrial de finales del siglo XVIII, que muchos consideran resultado de la invención de la hiladora Jenny (de husos múltiples), se debió en realidad a la conjunción de todo tipo de factores: el aumento del uso del carbón, la consolidación de los derechos de propiedad, la aparición de un espíritu científico y muchos otras cosas.
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En la década de 1960, Robert Fogel publicó un trabajo sobre los ferrocarriles estadounidenses que le valdría más tarde el Premio Nobel de Economía. Muchos pensaban que el ferrocarril había transformado las perspectivas de Estados Unidos, y que convirtió una sociedad agrícola en una potencia industrial. En realidad, tuvo una influencia muy modesta porque, según descubrió Fogel, ocupó el lugar de tecnologías (como los canales) que habrían hecho bien la misma función. El nivel de renta per cápita alcanzado por Estados Unidos el 1 de enero de 1890 se habría conseguido el 31 de marzo de ese mismo de no haberse inventado el ferrocarril.
Por supuesto, nadie puede predecir con seguridad adónde llevará a los humanos una tecnología tan intrínsecamente impredecible como la inteligencia artificial. El crecimiento desbocado no es imposible; ni tampoco lo es el estancamiento tecnológico. De todos modos, sí que podemos pensar en posibilidades. Y, por ahora al menos, parece que los ferrocarriles de Fogel constituyen un modelo útil. Consideremos tres grandes ámbitos: los monopolios, los mercados laborales y la productividad.
Una nueva tecnología crea a veces un pequeño grupo de personas con un enorme poder económico. John D. Rockefeller triunfó con el refinado del petróleo y Henry Ford con los automóviles. Hoy, Jeff Bezos y Mark Zuckerberg han conseguido un gran dominio gracias a la tecnología.
Existe el riesgo de que los beneficios de esta tecnología vayan a parar a una única organización, quizá OpenAI
Muchos expertos prevén que dentro de poco el sector de la inteligencia artificial generará unos beneficios formidables. Los analistas de Goldman calculan en un trabajo reciente que, en el supuesto más optimista, la inteligencia artificial generativa podría añadir unos 430.000 millones de dólares a los ingresos anuales mundiales del software empresarial. El cálculo se basa en la compra por parte de los 1.100 millones de oficinistas del mundo de unos pocos programas de inteligencia artificial por un coste individual total de unos 400 dólares.
Cualquier empresa estaría encantada de captar una parte de ese dinero. Ahora bien, en términos macroeconómicos, 430.000 millones de dólares no constituyen una cantidad significativa. Supongamos que todos los ingresos se convierten en beneficios, lo cual no es realista, y que todos esos beneficios se obtienen en Estados Unidos, lo cual lo es un poco más. Incluso en esas condiciones, la relación entre los beneficios empresariales antes de impuestos y el PIB pasaría del 12% actual al 14%. Muy por encima de la media a largo plazo, pero no más que en el segundo trimestre de 2021.
Esos beneficios podrían ir a parar a una única organización, quizá OpenAI. Los monopolios surgen a menudo cuando un sector tiene costes fijos elevados o cuando es difícil pasarse a la competencia. Los clientes no tenían alternativa al petróleo de Rockefeller, por ejemplo; y tampoco podían producirlo ellos. La inteligencia artificial generativa tiene algunas características monopolísticas. Se dice que el entrenamiento de GPT-4, uno de los bot de charla de OpenAI, costó más de 100 millones de dólares, una suma a disposición de pocas compañías. También hay mucho conocimiento propietario en torno a los datos con los que se entrenan los modelos, por no hablar de la retroalimentación de los usuarios.
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Sin embargo, hay pocas posibilidades de que una sola compañía domine todo el sector. Lo más probable es que un pequeño número de grandes empresas compitan entre sí, como ocurre con el transporte aéreo, los supermercados y los motores de búsqueda. Ningún producto de inteligencia artificial es realmente único, ya que todos utilizan modelos similares. Eso facilita que un cliente se pase de uno a otro. La potencia de cálculo que subyace a los modelos es también bastante genérica. Gran parte del código, así como los consejos y los trucos, está disponible de modo gratuito en internet, lo que significa que los aficionados pueden producir sus propios modelos, a menudo con resultados sorprendentemente buenos.
“En la actualidad, no parece que haya fosos sistémicos en la inteligencia artificial generativa”, afirma un equipo de Andreessen Horowitz, una empresa de capital riesgo. La reciente filtración que aparentemente procede de Google llega a una conclusión similar: “La barrera de entrada para el entrenamiento y la experimentación ha bajado desde la producción total de una gran organización de investigación hasta una persona, una tarde y un portátil potente”. Ya hay unas cuantas compañías de inteligencia artificial generativa valoradas en más de 1.000 millones de dólares. El principal vencedor corporativo de la nueva era de la inteligencia artificial ni siquiera es una compañía de inteligencia artificial. En Nvidia, una empresa informática que fabrica hardware y software para los modelos de inteligencia artificial, los ingresos procedentes de los centros de datos se están disparando.
Sí, pero ¿y yo qué?
Aunque la inteligencia artificial generativa no cree una nueva clase de barones sin escrúpulos, eso no será de gran consuelo para mucha gente. Son muchos los preocupados por sus propias perspectivas económicas y, en particular, por si desaparecerá su puesto de trabajo. No escasean las predicciones aterradoras. Tyna Eloundou, de OpenAI, y otros colegas han calculado que “alrededor del 80% de la mano de obra estadounidense podría ver afectado en al menos el 10% de sus tareas laborales por la introducción de los grandes modelos de lenguaje”. Edward Felten, de la Universidad de Princeton, y otros colegas realizan un ejercicio similar. Los servicios jurídicos, la contabilidad y las agencias de viajes se sitúan a la cabeza de las profesiones con más probabilidades de salir perdiendo.
Los economistas ya han hecho pronósticos pesimistas en el pasado. En la década de 2000, muchos temieron las consecuencias de la externalización en los trabajadores del mundo rico. En 2013, dos profesores de la Universidad de Oxford publicaron un artículo muy citado en el que señalaban que la automatización podría acabar a lo largo más o menos de la siguiente década con el 47% de los puestos de trabajo estadounidenses. Otros argumentaron que, incluso sin un desempleo generalizado, se produciría un "vaciamiento" en el que desaparecerían los empleos gratificantes y bien remunerados y su lugar sería ocupado por funciones mecánicas y mal pagadas.
Según algunas estimaciones, con la IA se produciría una pérdida neta de alrededor del 15% de los empleos estadounidenses
Lo ocurrido en realidad ha pillado a todos por sorpresa. En la última década, la tasa media de desempleo en el mundo rico se ha reducido aproximadamente a la mitad (véase el gráfico). La proporción de personas en edad laboral y con empleo es la más alta de la historia. Los países con mayores tasas de automatización y robótica, como Japón, Singapur y Corea del Sur, son los que tienen menos desempleo. Según un estudio reciente de la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos, en los últimos años los puestos de trabajo considerados “en riesgo” a causa de las nuevas tecnologías “no mostraron ninguna tendencia general hacia una pérdida de empleos notablemente rápida”. Las pruebas del “vaciamiento” son confusas. Los indicadores de satisfacción laboral aumentaron en la década de 2010. Durante la mayor parte de la última década, los estadounidenses más pobres han experimentado un crecimiento salarial más rápido que los más ricos.
En esta ocasión, podría ser diferente. El precio de las acciones de Chegg, una compañía que ofrece ayuda con las tareas domésticas, cayó hace poco a la mitad tras admitir que ChatGPT estaba “teniendo un impacto en nuestra tasa de crecimiento de nuevos clientes”. El consejero delegado de IBM ha declarado que la compañía prevé pausar la contratación de empleos que podrían ser sustituidos por la inteligencia artificial en los próximos años. Ahora bien, ¿nos encontramos ante las primeras señales de un tsunami inminente? Quizás no.
Supongamos que un puesto de trabajo desaparece cuando la inteligencia artificial automatiza más del 50% de sus tareas. O cuando se eliminan trabajadores en la misma proporción que el total de tareas automatizadas en el conjunto de la economía. En cualquiera de los dos casos, según las estimaciones de Eloundou, se produciría una pérdida neta de alrededor del 15% de los empleos estadounidenses. Algunos de ellos quizás se trasladarían a sectores con escasez de trabajadores, como la hostelería. De todos modos, se produciría sin duda un gran aumento de la tasa de desempleo; en línea, tal vez, con el 15% alcanzado brevemente en Estados Unidos en 2020, durante lo peor de la pandemia de covid-19.
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El problema con ese escenario es que la historia enseña que la destrucción de empleos ocurre de un modo mucho más lento. El sistema automatizado de conmutación telefónica (que sustituyó a los operadores humanos) se inventó en 1892. Hubo que esperar hasta 1921 para que Bell System instalara su primera oficina totalmente automatizada. Incluso después de ese hito, el número de operadores manuales estadounidenses siguió creciendo y alcanzó su máximo de unos 350.000 trabajadores a mediados del siglo XX. El empleo no desapareció (mayormente) hasta la década de 1980, nueve décadas después de que se inventara la automatización. La inteligencia artificial tardará menos de 90 años en extenderse por el mercado laboral: los grandes modelos de lenguaje son fáciles de usar, y muchos expertos se asombran de la velocidad con la que el público en general ha incorporado ChatGPT a su vida corriente. Sin embargo, también en esta ocasión obrarán factores en favor de una lenta adopción de la tecnología en los lugares de trabajo.
En un ensayo reciente, Mark Andreessen de Andreessen Horowitz esbozó algunos de ellos. El razonamiento de Andreessen se centra en la regulación. En los sectores de la economía con una gran intervención pública, como la educación y la sanidad, el cambio tecnológico tiende a ser muy lento. La ausencia de presión competitiva debilita los incentivos para la mejora. También es posible que los gobiernos tengan objetivos de política pública (como conseguir los máximos niveles de empleo) que son incompatibles con la mejora de la eficiencia. Y es muy probable, además, que esos sectores estén sindicalizados, y los sindicatos son buenos a la hora de evitar la pérdida de puestos de trabajo.
Los ejemplos abundan. Los maquinistas de la red pública del metro de Londres cobran casi el doble de la media nacional pese a que la tecnología para sustituirlos parcial o totalmente existe desde hace décadas. Los organismos públicos no dejan de exigir una y otra vez que presentemos en papel formularios con datos personales. En San Francisco, centro mundial del auge de la inteligencia artificial, todavía se emplean policías de carne y hueso para dirigir el tráfico en las horas punta.
¡Bye, bye!
Muchos de los puestos de trabajo amenazados por la inteligencia artificial se encuentran en sectores muy regulados. Volvamos al artículo de Felten, de la Universidad de Princeton. Catorce de las 20 profesiones más expuestas a la inteligencia artificial son profesores (los de lenguas extranjeras están cerca de la cabeza; los geógrafos ocupan una posición ligeramente más fuerte). Sin embargo, sólo los gobiernos más atrevidos los sustituirían por inteligencias artificiales. Imaginemos los titulares. Lo mismo ocurre con los policías y la inteligencia artificial dedicada a la lucha contra la delincuencia. El hecho de que Italia haya bloqueado temporalmente ChatGPT movida por preocupaciones relacionadas con la privacidad, y que Francia, Alemania e Irlanda consideren seguir su ejemplo, demuestra lo inquietos que están ya los gobiernos por los posibles efectos destructores del empleo de la inteligencia artificial.
Quizás los gobiernos permitan con el tiempo la sustitución de algunos puestos de trabajo. Sin embargo, el retraso permitirá un margen para que la economía haga lo que hace siempre: crear nuevos tipos de empleo a medida que se eliminan otros. Al reducir los costes de producción, la nueva tecnología puede crear más demanda de bienes y servicios, e impulsar empleos difíciles de automatizar. Un trabajo publicado en 2020 por David Autor, del MIT, y otros colegas ofreció una conclusión sorprendente. Alrededor del 60% de los empleos en Estados Unidos no existían en 1940. El empleo de “manicurista” se añadió al censo en 2000. “Electricista solar fotovoltaico” se añadió hace apenas cinco años. Es probable que la economía de la inteligencia artificial cree nuevas ocupaciones que hoy ni siquiera somos capaces de imaginar.
Al reducir los costes de producción, la nueva tecnología puede crear más demanda de bienes y servicios
Es probable que los modestos efectos sobre el mercado laboral se traduzcan en un modesto impacto sobre la productividad, el tercer ámbito. La adopción de la electricidad en las fábricas y los hogares comenzó en Estados Unidos a finales del siglo XIX. Sin embargo, no hubo un aumento de la productividad hasta el final de la primera guerra mundial. El ordenador personal se inventó en la década de 1970. Esa vez el aumento de la productividad fue más rápido; aunque en su momento siguió pareciendo lento. En 1987, el economista Robert Solow declaró que la era informática estaba “en todas partes excepto en las estadísticas de productividad”.
El mundo sigue esperando un auge de la productividad vinculado con las últimas innovaciones. Los teléfonos inteligentes se utilizan de forma generalizada desde hace una década, miles de millones de personas tienen acceso a una Internet de alta velocidad y muchos trabajadores alternan ahora su lugar de trabajo entre la oficina y el hogar según les conviene. Las encuestas oficiales indican que más de una décima parte de los empleados estadounidenses ya trabajan en compañías que utilizan algún tipo de inteligencia artificial, y las encuestas no oficiales apuntan a porcentajes aun mayores. Sin embargo, el crecimiento de la productividad global sigue siendo débil.
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Con el tiempo, la inteligencia artificial podría aumentar muchísimo la productividad de algunos sectores. Un artículo de Erik Brynjolfsson, de la Universidad de Stanford, y otros colegas analiza a los agentes de atención al cliente. El acceso a una herramienta de inteligencia artificial aumenta el número de incidencias resueltas por hora en una media del 14%. Los propios investigadores podrían ser también más eficientes: GPT-X podría proporcionarles de forma casi gratuita un número ilimitado de ayudantes de investigación. Otros esperan que la inteligencia artificial elimine ineficiencias administrativas en la atención sanitaria, y que logre con ello una reducción de los costes.
No obstante, son muchas las cosas que caen fuera del alcance de la inteligencia artificial. El trabajo manual, como la construcción y la agricultura, que representan alrededor del 20% del PIB del mundo rico, constituye un ejemplo. Una gran modelo de lenguaje le resulta poco útil a alguien que recoge espárragos. Podría serlo a un fontanero que arregla un grifo que gotea: un widget reconocería el grifo, diagnosticaría la avería y aconsejaría soluciones. Ahora bien, el fontanero seguirá teniendo, en última instancia, que hacer el trabajo físico. Así que es difícil imaginar que, dentro de unos años, el trabajo manual vaya a ser mucho más productivo de lo que es ahora. Lo mismo cabe decir de los sectores en los que el contacto humano es una parte inherente del servicio, como la hostelería y la atención médica.
Muchas cosas están fuera del alcance de la IA, como la construcción y la agricultura, que representan un 20% del PIB
La inteligencia artificial tampoco puede hacer nada contra el mayor freno al crecimiento de la productividad en el mundo rico: los sistemas de planeamiento fallidos. Cuando el tamaño de las ciudades es limitado y los costes de la vivienda son elevados, la las personas no pueden vivir y trabajar donde son más eficientes. Por muchas ideas novedosas y brillantes que tenga una sociedad, son funcionalmente inútiles si no se pueden construir cuando hacen falta. Corresponde a los gobiernos parar los pies a los nimbys. La tecnología no es de un lugar u otro. Lo mismo ocurre con la energía, donde los permisos y la infraestructura son los que mantienen altísimos los costes.
Es posible incluso que la economía de la inteligencia artificial se vuelva menos productiva. Examinemos algunas tecnologías recientes. Los smartphones permiten la comunicación instantánea, pero también pueden ser una distracción. Con el correo electrónico está uno conectado las veinticuatro horas del día y los sietes días de la semana, lo cual puede dificultar la concentración. Según un trabajo realizado en 2016 por investigadores de la Universidad de California en Irvine, Microsoft Research y el MIT, “a mayor tiempo diario dedicado al correo electrónico, menor era la productividad percibida”. Algunos jefes creen ahora que el trabajo desde casa, considerado antes como un elemento potenciador de la productividad, da a demasiada personas una excusa para perder el tiempo.
La inteligencia artificial generativa podría actuar como un lastre para la productividad. ¿Qué pasaría, por ejemplo, si fuera capaz de crear un entretenimiento perfectamente adaptado a todos nuestros deseos? Además, pocos han pensado en las consecuencias de un sistema que genera grandes cantidades de texto al instante. GPT-4 es un regalo caído del cielo para un nimby que se enfrente a una solicitud de planeamiento. En cinco minutos produce una objeción de 1.000 páginas bien redactadas. Y alguien tendrá que responder a ella. Los correos basura serán más difíciles de detectar. Los casos de fraude podrían dispararse. Los bancos tendrán que gastar más en la prevención de los ataques y en las indemnizaciones a los perjudicados.
Justo lo que necesitamos
En un mundo lleno de inteligencias artificiales, se multiplicarán los abogados. “En la década de 1970, podías redactar un acuerdo multimillonario en 15 páginas porque volver a teclear algo era una pesadez”, dice Preston Byrne, del bufete de abogados Brown Rudnick. “La inteligencia artificial nos permitirá cubrir los 1.000 casos extremos más probables en un primer borrador, y luego las partes lo discutirán durante semanas.” En Estados Unidos, hay una regla de oro según la cual carece de sentido demandar por daños y perjuicios si no se espera obtener una indemnización de al menos 250.000 dólares, que es la cantidad que hay que gastar para llegar hasta los tribunales. Ahora los costes del pleito podrían reducirse casi a cero. En cambio, profesores y editores tendrán que comprobar que todo lo que leen no ha sido compuesto por una inteligencia artificial. OpenAI ha lanzado un programa que permite hacerlo. De este modo, ofrece al mundo una solución a un problema que su tecnología ha creado.
La inteligencia artificial tiene el potencial para cambiar el mundo de formas que hoy resultan imposibles de imaginar. De todos modos, eso no es lo mismo que poner la economía patas arriba. Como señala Fogel en su estudio: “El razonamiento ofrecido no pretende refutar la opinión de que el ferrocarril desempeñó un papel decisivo en el desarrollo estadounidense durante el siglo XIX, sino demostrar que la base empírica sobre la que descansa esa opinión no es ni mucho menos tan sólida como suele suponerse”. En algún momento de mediados del siglo XXI, un futuro Premio Nobel que analice la inteligencia artificial generativa podría llegar a la misma conclusión.
© 2023 The Economist Newspaper Limited. All rights reserved. Traducción: Juan Gabriel López Guix