En un nuevo artículo, el profesor del Instituto MIT Daron Acemoglu predice que la inteligencia artificial tendrá un efecto “no trivial, pero modesto” en el PIB en la próxima década.
La investigación sobre inteligencia artificial está llena de pronósticos dramáticos. Según el Fondo Monetario Internacional, la IA afectará a casi el 40% de los empleos en todo el mundo. Aumentará el PIB mundial en 7 billones de dólares (o un 7%) en 10 años, predice Goldman Sachs . O crecerá entre 17,1 y 25,6 billones de dólares anuales, si prefieres seguir la estimación de McKinsey . Y estas proyecciones son relativamente conservadoras en comparación con otras.La IA en acciónInvestigación y conocimientos que impulsan la intersección de la IA y los negocios, entregados mensualmente.Sí, también me gustaría suscribirme al boletín de Thinking ForwardCorreo electrónico
En un nuevo artículo, “ La macroeconomía simple de la IA ”, el profesor del Instituto MITDaron AcemogluAcemoglu estima de manera más conservadora cómo afectará la IA a la economía estadounidense en los próximos diez años. Según sus cálculos, si la IA solo podrá realizar de manera rentable un 5% de las tareas en ese período, el aumento del PIB probablemente se acercará al 1% en ese período. Se trata de un “efecto no trivial, pero modesto, y ciertamente mucho menor que los cambios revolucionarios que algunos predicen y las mejoras menos exageradas, pero aún sustanciales, pronosticadas por Goldman Sachs y el McKinsey Global Institute”, escribe.
Acemoglu, premio Nobel de Ciencias Económicas en 2024 , también analizó otros impactos en toda la economía sobre los salarios y la desigualdad que se esperan de la IA generativa.
Derivando una estimación más pequeña
Para el artículo, Acemoglu analizó trabajos previos que analizaban qué tareas se verían expuestas a la IA y a las tecnologías de visión artificial y concluyó que casi el 20% de todas las tareas del mercado laboral estadounidense podrían ser reemplazadas o aumentadas por la IA, pero solo alrededor de una cuarta parte de esas tareas (o el 5% de la economía en su conjunto) podrían realizarse de manera rentable (en el 75% restante, los costos de implementación pueden superar los beneficios).
Si se integra esta cifra con las expectativas en torno a la productividad (cifras extraídas de otros estudios en los que los investigadores estudiaron la implementación de la IA en lugares de trabajo reales), Acemoglu estima que el aumento total de la productividad impulsada por la IA durante los próximos diez años será de aproximadamente el 0,7 %. Esto se traduciría en un crecimiento máximo del PIB de alrededor del 1,8 %; un resultado más realista en este escenario es de alrededor del 1,1 %.0 . 7 0 %Compartir
Daron Acemoglu estima que el aumento total de la productividad impulsada por IA durante los próximos 10 años en EE. UU. será solo del 0,7%.
Pero incluso eso es optimista, escribe Acemoglu. Hasta ahora, la IA generativa se ha utilizado principalmente para lo que él llama “tareas fáciles de aprender”, que se definen por dos características: hay una línea recta entre la acción y el resultado, y un resultado exitoso es fácil de medir. Sin embargo, a medida que la IA se incorpore a la economía de manera más amplia, se aplicará a un mayor número de “tareas difíciles” (como diagnosticar una tos persistente) y las ganancias de productividad probablemente serán más limitadas, al menos al principio.
Acemoglu también señala que existe un desajuste entre la inversión en IA, que se está realizando principalmente en grandes empresas de ciertos sectores, y el hecho de que muchas tareas que la IA puede realizar o complementar se llevan a cabo en empresas de tamaño pequeño a mediano. Por último, como ocurre con cualquier tecnología, existen “costos de ajuste” porque otros aspectos de una organización necesitan evolucionar y cambiar para funcionar con la IA generativa. Este gasto compensa los beneficios económicos de la IA en el corto y mediano plazo.
Teniendo en cuenta estas advertencias, escribe Acemoglu, el único cambio que haría una diferencia considerable en las estimaciones del PIB y la productividad sería “aumentar la fracción de tareas que se verán afectadas en los próximos 10 años” y “impulsar la capacidad de los modelos de IA para hacer nuevos descubrimientos, como nuevos materiales, nuevos medicamentos o nuevos servicios”.
Efectos económicos secundarios de la IA
El valor futuro de la IA también puede verse afectado por sus efectos negativos. Acemoglu señala específicamente a las tecnologías de la información y las redes sociales (que, a pesar de su ubicuidad, pueden tener efectos negativos sobre los usuarios) como ámbitos en los que la IA puede tener efectos negativos sobre el bienestar de las personas, ya sea a través de algoritmos más adictivos y manipuladores o de amenazas de seguridad más sofisticadas.
En su artículo de investigación, Acemoglu también analiza la posible influencia de la IA en la desigualdad. Aunque no cree que suponga la misma amenaza que los tipos anteriores de automatización de la fuerza de trabajo (cuyos efectos se concentraban principalmente en los empleos manuales), sí prevé que tendrá un impacto negativo en los trabajadores, en particular en las mujeres con bajos niveles de educación.
Teniendo en cuenta estos efectos, es posible que el PIB aumente mientras que el bienestar general disminuye, escribe Acemoglu.
Reorientando la tecnología
A pesar de estas modestas predicciones sobre los beneficios económicos de la IA, Acemoglu dijo que ve un gran potencial en la tecnología. Pero cree que su trayectoria actual no cumplirá esa promesa, en gran parte porque se está aplicando a los tipos de problemas equivocados en las profesiones equivocadas. El enfoque, sugiere, debería estar en el suministro de información verdaderamente confiable dentro de contextos específicos de resolución de problemas.
Señala una amplia gama de funciones en las que el uso de la IA está prácticamente ausente, entre ellas, electricistas, fontaneros, enfermeros, educadores y empleados administrativos. Las personas que desempeñan estas profesiones suelen estar “involucradas en tareas de resolución de problemas”, escribe. “Estas tareas requieren información en tiempo real, dependiente del contexto y fiable”.
Pensemos en un electricista que tiene que solucionar un mal funcionamiento de un equipo o un cortocircuito en la red eléctrica pero que carece de los conocimientos suficientes para solucionar el problema. Si las herramientas de IA pueden proporcionar este tipo de información cuando estos trabajadores la necesitan (algo que actualmente no son lo suficientemente fiables para hacer, como las alucinaciones), entonces el impacto económico de la tecnología podría ser significativamente mayor, escribe Acemoglu.
“Es cierto que se pueden obtener beneficios mucho mayores con la IA generativa, que es una tecnología prometedora, pero estos beneficios seguirán siendo difíciles de conseguir a menos que haya una reorientación fundamental de la industria… para centrarse en información fiable que pueda aumentar la productividad marginal de diferentes tipos de trabajadores, en lugar de priorizar el desarrollo de herramientas de conversación generales similares a las humanas”, escribe.
“En pocas palabras, sigue siendo una pregunta abierta si necesitamos modelos básicos… que puedan mantener conversaciones similares a las humanas y escribir sonetos shakespearianos si lo que queremos es información confiable y útil para educadores, profesionales de la salud, electricistas, plomeros y otros trabajadores manuales”, escribe Acemoglu. MIT Sloan News. D. W. Traducido alespañol
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