Una aproximación a los efectos económicos de la IA

La IA generativa ha despertado una enorme expectación. Aun si algunas de las predicciones más extremas acaban siendo inexactas, creemos que la IA tiene potencial para impulsar sustancialmente el crecimiento económico a medio plazo.

Es probable que ello se derive de la automatización de tareas rutinarias, la optimización de las operaciones y un uso más eficiente de los recursos, catalizadores todos ellos de ganancias de productividad. Lo cual es importante, pues el envejecimiento de la población en todo el mundo apunta a un descenso de la producción per cápita por parte del factor trabajo.

La magnitud y la secuencia temporal del impacto económico de la IA siguen sujetas a debate. La adopción de la IA se ha producido rápidamente: en los 24 meses desde el lanzamiento de ChatGPT, su utilización llega a cerca del 40 por ciento de los estadounidenses, el doble que la tasa a la que se adoptó Internet durante un periodo similar tras su introducción. Prácticamente un 25 por ciento la utilizó al menos una vez la semana previa a que se realizase el estudio, y más de uno de cada 10 la utiliza a diario en su trabajo¹.

Y en determinados nichos, el impacto económico de la IA ya es perceptible. La empresa de formación online Chegg perdió el 99 por ciento de su valor a medida que los estudiantes optaron por recurrir a ChatGPT como apoyo para sus trabajos académicos². Pero frente al entusiasmo por la IA generativa de las personas físicas, las empresas han respondido de momento con más prudencia, salvo las del sector de la tecnología.

Debate sobre productividad

Sin embargo, ello no ha impedido a los expertos realizar predicciones sobre sus efectos transformadores.

Varios académicos y consultoras han tratado de proyectar el impacto de la IA en la productividad económica (ver cuadro superior). En general anticipan unas ganancias económicas significativas, con una notable excepción: Daron Acemoglu, el último Premio Nobel de Economía, estimó que el impulso a la productividad estadounidense a lo largo de los próximos 10 años será de un modesto 0,07 por ciento anual³. En cambio, partiendo de la misma metodología, las proyecciones de otros académicos como Aghion y Bunel⁴ anticipan que la productividad en EE.UU. aumente un 0,68 por ciento anual durante el mismo periodo. Las estimaciones sobre ganancias de productividad elaboradas a nivel sectorial oscilan entre el 0,5 por ciento y el 3,4 por ciento al año, concentrándose en torno a un rango del 0,7 al 1,3 por ciento.

Creemos que el resultado más probable es un impacto lento, o incluso negativo, en la productividad durante los próximos años, y que a partir de entonces los efectos beneficiosos de la IA empiecen a multiplicarse.

La gente tendrá que conocer todas las potencialidades de la IA, y aprender a usarla e integrarla en las distintas funciones, antes de que los efectos sobre la productividad puedan materializarse. Esto reproduce la dinámica que siguieron todas las grandes innovaciones, desde la máquina de vapor hasta el silicio. La pregunta clave es cómo de rápido empezarán a materializarse estos efectos, puesto que la adopción de nueva tecnología puede ser un proceso lento.

Entretanto, la inversión de capital en la energía y los chips de silicio necesarios para el funcionamiento de los sistemas de IA lastrará la productividad económica general a corto plazo, contemplándose incluso la posibilidad de que los operadores de IA inviertan en sus propias centrales nucleares para alimentarla. En un reciente artículo, Bertin Martens de la Universidad de Tilburg argumentaba que “en ausencia de significativas ganancias de productividad, la actual trayectoria de costes vinculados a la inversión es insostenible”⁵. Según él, “se necesitaría un crecimiento de la productividad del 3 por ciento anual en las economías avanzadas para sostener las extrapolaciones del modelo de costes de la IA hasta 2030”.

A corto plazo, un peaje adicional de esta inversión de capital sería una mayor inflación, en especial si las ganancias de productividad se rezagan significativamente. Pero, a más largo plazo, el incremento de productividad debería tener efectos desinflacionistas si, tal y como se prevé, los salarios no crecen igual de rápidamente.

Fricciones en el mercado de trabajo

Las ganancias de productividad de la IA generativa traerán consigo otro coste a corto plazo: disrupción en el mercado de trabajo.

El transporte es uno de los sectores más obvios en ver amenazados sus puestos de trabajo. Varias ciudades ya están utilizando vehículos completamente autónomos, un despliegue que probablemente se acelere con la IA. Tan solo en EE.UU., hay unos 4 millones de puestos de trabajo relacionados con la conducción, de los que 3,1 millones corresponden a conductores de camiones, según el Occupational Outlook Handbook. Aunque el reemplazo de conductores profesionales por la IA es algo negativo desde el punto de vista del trabajo, el ahorro de tiempo en los desplazamientos diarios es positivo. Quienes utilicen vehículos autónomos para desplazarse al o desde el trabajo ganarán, de media, una hora al día, que podrán emplear en actividades productivas o recreativas, en lugar de concentrados en la carretera⁶.

No está del todo claro en qué sectores se darán las mayores ganancias. Las primeras indicaciones sugieren que la IA puede ayudar a mejorar la productividad de los trabajadores poco cualificados. Pero es igual de concebible que estos acaben siendo reemplazados por la IA. Los trabajadores altamente cualificados de algunos sectores delegarán en la IA la parte más rutinaria de su trabajo, permitiéndoles concentrarse en las tareas donde realmente pueden añadir valor.

IA por sectores

Aquellos sectores que más recursos están invirtiendo en IA —salud, farmacéutico, biotecnología, infraestructuras TI y hosting, medios de comunicación, redes sociales y marketing— verán materializarse las mayores ganancias de productividad y registrarán el impacto más considerable en sus plantillas.

En una encuesta de McKinsey, se preguntó a expertos sectoriales por sus estimaciones sobre el impacto que la IA generativa tendrá en los ingresos previstos en cada sector⁷. La tecnología avanzada aparece a la cabeza de los sectores más beneficiados, con un aumento de sus ingresos de entre el 4,8 y el 9,3 por ciento, seguida del farmacéutico y de productos médicos, con un rango de entre el 2,6 y el 4,5 por ciento; el de salud, con un rango entre el 1,8 y el 3,2 por ciento; y el de medios de comunicación y entretenimiento, con un rango entre el 1,8 y el 3,1 por ciento.

Las diferencias en cuanto a las ganancias de productividad previstas se deben fundamentalmente a las diferentes estimaciones sobre qué fracción de las tareas en una economía pueden ser asumidas de forma rentable por la IA. La mayoría de los autores de previsiones utilizan la misma fuente de los datos: O*NET. Esta base de datos contiene información sobre 800 profesiones diferentes, con datos de ingresos medios, categoría profesional, nivel de cualificación exigida y 35 competencias teóricas, así como descripciones detalladas de puestos.

Las estimaciones sobre las fracciones de tareas susceptibles de automatizarse de forma rentable oscilan entre un 6 y un 80 por ciento. Acemoglu, cuya proyección representa la banda más baja del rango, no tiene en cuenta que la IA podría crear nuevos productos, servicios y puestos de trabajo, e inducir una rotación en las concentraciones del empleo siguiendo la demanda por parte de los sectores. A nuestro parecer, las estimaciones más altas tienen más probabilidad de aproximarse a la realidad que las de Acemoglu.