El premio Nobel Daron Acemoglu ha estudiado durante mucho tiempo el crecimiento impulsado por la tecnología. Así es como piensa sobre el efecto de la IA en la economía.
A pesar de todo lo que se dice sobre la inteligencia artificial que cambiará el mundo, sus efectos económicos siguen siendo inciertos. Hay inversiones masivas en IA, pero no se sabe con certeza qué producirá.
El estudio de la IA se ha convertido en una parte importante del trabajo del economista ganador del Nobel Daron Acemoglu. Acemoglu, profesor del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), lleva mucho tiempo estudiando el impacto de la tecnología en la sociedad, desde la modelización de la adopción a gran escala de innovaciones hasta la realización de estudios empíricos sobre el impacto de los robots en los puestos de trabajo.
En octubre, Acemoglu también compartió el Premio Sveriges Riksbank en Ciencias Económicas 2024 en memoria de Alfred Nobel con dos colaboradores, Simon Johnson, PhD ’89 de la MIT Sloan School of Management y James Robinson de la Universidad de Chicago, por su investigación sobre la relación entre las instituciones políticas y el crecimiento económico. Su trabajo muestra que las democracias con derechos sólidos mantienen un mejor crecimiento a lo largo del tiempo que otras formas de gobierno.
Dado que gran parte del crecimiento proviene de la innovación tecnológica, la forma en que las sociedades utilizan la IA es de gran interés para Acemoglu, quien ha publicado una variedad de artículos sobre la economía de la tecnología en los últimos meses.
“¿De dónde saldrán las nuevas tareas para los humanos con la IA generativa?”, pregunta Acemoglu. “No creo que las sepamos todavía, y esa es la cuestión. ¿Cuáles son las aplicaciones que realmente van a cambiar la forma en que hacemos las cosas?”
¿Cuáles son los efectos mensurables de la IA?
Desde 1947, el crecimiento del PIB de Estados Unidos ha sido en promedio de alrededor del 3 por ciento anual, con un crecimiento de la productividad de alrededor del 2 por ciento anual. Algunas predicciones han afirmado que la IA duplicará el crecimiento o al menos creará una trayectoria de crecimiento más alta que lo habitual. En cambio, en un artículo, “ La macroeconomía simple de la IA ”, publicado en la edición de agosto de Economic Policy , Acemoglu estima que durante la próxima década, la IA producirá un “aumento modesto” del PIB de entre el 1,1 y el 1,6 por ciento en los próximos 10 años, con un aumento anual de aproximadamente el 0,05 por ciento en la productividad.
La evaluación de Acemoglu se basa en estimaciones recientes sobre cuántos empleos se ven afectados por la IA, incluido un estudio de 2023 realizado por investigadores de OpenAI, OpenResearch y la Universidad de Pensilvania, que concluye que alrededor del 20 por ciento de las tareas laborales de EE. UU. podrían estar expuestas a capacidades de IA. Un estudio de 2024 realizado por investigadores de MIT FutureTech, así como del Productivity Institute e IBM, concluye que alrededor del 23 por ciento de las tareas de visión artificial que pueden automatizarse en última instancia podrían realizarse de manera rentable en los próximos 10 años. Aún más investigaciones sugieren que el ahorro de costos promedio de la IA es de alrededor del 27 por ciento.
En lo que respecta a la productividad, “no creo que debamos subestimar un 0,5 por ciento en 10 años. Eso es mejor que cero”, afirma Acemoglu. “Pero es simplemente decepcionante en relación con las promesas que están haciendo las personas de la industria y del periodismo tecnológico”.
Sin duda, se trata de una estimación, y podrían surgir aplicaciones adicionales de la IA: como escribe Acemoglu en el artículo, su cálculo no incluye el uso de la IA para predecir las formas de las proteínas, por lo que otros académicos compartieron posteriormente un Premio Nobel en octubre.
Otros observadores han sugerido que las “reasignaciones” de trabajadores desplazados por la IA crearán un crecimiento y una productividad adicionales, más allá de las estimaciones de Acemoglu, aunque él no cree que esto tenga mucha importancia. “Las reasignaciones, a partir de la asignación real que tenemos, normalmente generan solo pequeños beneficios”, dice Acemoglu. “Los beneficios directos son lo importante”.
Y añade: “He intentado redactar el documento de forma muy transparente, explicando qué se incluye y qué no. La gente puede estar en desacuerdo diciendo que las cosas que he excluido son importantes o que las cifras de las cosas incluidas son demasiado modestas, y eso está perfectamente bien”.
¿Que trabajos?
Realizar este tipo de estimaciones puede agudizar nuestras intuiciones sobre la IA. Muchos pronósticos sobre la IA la han descrito como revolucionaria; otros análisis son más cautelosos. El trabajo de Acemoglu nos ayuda a comprender en qué escala podemos esperar cambios.
“Vayamos al año 2030”, dice Acemoglu. “¿En qué medida cree que la economía estadounidense cambiará gracias a la IA? Podría ser un completo optimista en materia de IA y pensar que millones de personas habrían perdido su trabajo gracias a los chatbots, o tal vez que algunas personas se han convertido en trabajadores superproductivos porque con la IA pueden hacer diez veces más cosas que antes. No lo creo. Creo que la mayoría de las empresas seguirán haciendo más o menos lo mismo. Algunas profesiones se verán afectadas, pero seguiremos teniendo periodistas, seguiremos teniendo analistas financieros y seguiremos teniendo empleados de recursos humanos”.
Si eso es correcto, entonces la IA probablemente se aplique a un conjunto limitado de tareas de cuello blanco, donde grandes cantidades de poder computacional pueden procesar una gran cantidad de entradas más rápido que los humanos.
“Esto afectará a muchos empleos de oficina que implican resumen de datos, comparación visual, reconocimiento de patrones, etcétera”, añade Acemoglu. “Y esos son, en esencia, alrededor del 5 por ciento de la economía”.
Aunque a veces se ha considerado a Acemoglu y Johnson como escépticos respecto de la IA, ellos se consideran realistas.
“Estoy tratando de no ser pesimista”, dice Acemoglu. “Hay cosas que la IA generativa puede hacer y creo sinceramente en eso”. Sin embargo, agrega: “Creo que hay formas en las que podríamos usar mejor la IA generativa y obtener mayores ganancias, pero no las veo como el área de enfoque de la industria en este momento”.
¿Utilidad de la máquina o sustitución del trabajador?
Cuando Acemoglu dice que podríamos utilizar mejor la IA, tiene algo específico en mente.
Una de sus principales preocupaciones en relación con la IA es si adoptará la forma de “utilidad para las máquinas”, ayudando a los trabajadores a ganar productividad, o si estará destinada a imitar la inteligencia general en un esfuerzo por reemplazar los trabajos humanos. Es la diferencia entre, por ejemplo, proporcionar nueva información a un biotecnólogo o reemplazar a un trabajador de atención al cliente con tecnología automatizada de un centro de llamadas. Hasta ahora, cree, las empresas se han centrado en este último tipo de casos.
“Mi argumento es que actualmente estamos en la dirección equivocada para la IA”, dice Acemoglu. “La estamos utilizando demasiado para la automatización y no lo suficiente para proporcionar conocimientos técnicos e información a los trabajadores”.
Acemoglu y Johnson profundizan en esta cuestión en su destacado libro de 2023 “Poder y progreso” (PublicAffairs), que plantea una pregunta clara y directa: la tecnología crea crecimiento económico, pero ¿quién se aprovecha de ese crecimiento económico? ¿Son las élites o los trabajadores comparten las ganancias?
Como Acemoglu y Johnson dejan muy en claro, favorecen las innovaciones tecnológicas que aumentan la productividad de los trabajadores y al mismo tiempo mantienen a la gente empleada, lo que debería sostener mejor el crecimiento.
Pero la IA generativa, en opinión de Acemoglu, se centra en imitar a personas completas. Esto produce lo que él ha llamado durante años «tecnología mediocre», aplicaciones que, en el mejor de los casos, funcionan apenas un poco mejor que los humanos, pero que les ahorran dinero a las empresas. La automatización de los centros de atención telefónica no siempre es más productiva que las personas; simplemente cuesta a las empresas menos que a los trabajadores. Las aplicaciones de IA que complementan a los trabajadores parecen, por lo general, estar en un segundo plano para las grandes empresas tecnológicas.
«No creo que los usos complementarios de la IA aparezcan milagrosamente por sí solos a menos que la industria les dedique una cantidad significativa de energía y tiempo», afirma Acemoglu.
¿Qué sugiere la historia sobre la IA?
El hecho de que las tecnologías a menudo están diseñadas para reemplazar a los trabajadores es el foco de otro artículo reciente de Acemoglu y Johnson, “ Aprendiendo de Ricardo y Thompson: Maquinaria y trabajo en la Revolución Industrial Temprana —y en la Era de la IA ”, publicado en agosto en Annual Reviews in Economics .
El artículo aborda los debates actuales sobre la IA, en especial las afirmaciones de que, incluso si la tecnología reemplaza a los trabajadores, el crecimiento resultante beneficiará casi inevitablemente a la sociedad en general con el tiempo. A veces se cita como ejemplo la Inglaterra de la Revolución Industrial, pero Acemoglu y Johnson sostienen que la difusión de los beneficios de la tecnología no es algo fácil. En la Inglaterra del siglo XIX, afirman, se produjo sólo después de décadas de lucha social y acción obrera.
“Es poco probable que los salarios aumenten si los trabajadores no pueden exigir su parte del crecimiento de la productividad”, escriben Acemoglu y Johnson en el artículo. “Hoy en día, la inteligencia artificial puede aumentar la productividad promedio, pero también puede reemplazar a muchos trabajadores y degradar la calidad del trabajo para aquellos que siguen empleados. … El impacto de la automatización en los trabajadores de hoy es más complejo que un vínculo automático entre mayor productividad y mejores salarios”.
El título del artículo hace referencia al historiador social EP Thompson y al economista David Ricardo; este último suele ser considerado el segundo pensador más influyente de la disciplina, después de Adam Smith. Acemoglu y Johnson afirman que las opiniones de Ricardo experimentaron su propia evolución en este tema.
“David Ricardo hizo tanto su trabajo académico como su carrera política argumentando que la maquinaria iba a generar una serie de mejoras asombrosas en la productividad y que sería beneficiosa para la sociedad”, afirma Acemoglu. “Pero luego, en un momento dado, cambió de opinión, lo que demuestra que podía tener una mentalidad muy abierta. Y empezó a escribir sobre cómo, si la maquinaria reemplazaba a la mano de obra y no hacía nada más, sería malo para los trabajadores”.
Acemoglu y Johnson sostienen que esta evolución intelectual nos dice algo significativo hoy: no hay fuerzas que garanticen inexorablemente beneficios amplios de la tecnología, y deberíamos seguir la evidencia sobre el impacto de la IA, de una forma u otra.
¿Cuál es la mejor velocidad para la innovación?
Si la tecnología ayuda a generar crecimiento económico, entonces la innovación a un ritmo acelerado podría parecer ideal, al generar crecimiento más rápidamente. Pero en otro artículo, “ Regulando las tecnologías transformadoras ”, publicado en la edición de septiembre de American Economic Review: Insights , Acemoglu y el estudiante de doctorado del MIT Todd Lensman sugieren una perspectiva alternativa. Si algunas tecnologías tienen tanto beneficios como desventajas, es mejor adoptarlas a un ritmo más mesurado, mientras se mitigan esos problemas.
“Si los daños sociales son grandes y proporcionales a la productividad de la nueva tecnología, una tasa de crecimiento más alta conduce paradójicamente a una adopción óptima más lenta”, escriben los autores en el artículo. Su modelo sugiere que, óptimamente, la adopción debería ocurrir más lentamente al principio y luego acelerarse con el tiempo.
“Tanto el fundamentalismo de mercado como el fundamentalismo tecnológico pueden afirmar que siempre hay que avanzar a la máxima velocidad en el caso de la tecnología”, afirma Acemoglu. “No creo que exista una regla de ese tipo en economía. Se puede justificar un pensamiento más deliberativo, especialmente para evitar daños y peligros”.
Entre esos daños y riesgos se encuentran el daño al mercado laboral o la propagación desenfrenada de información errónea. O la IA podría perjudicar a los consumidores, en áreas que van desde la publicidad en línea hasta los juegos en línea. Acemoglu analiza estos escenarios en otro artículo, “ When Big Data Enables Behavioral Manipulation ”, que se publicará próximamente en American Economic Review: Insights ; es coautor de él con Ali Makhdoumi de la Universidad de Duke, Azarakhsh Malekian de la Universidad de Toronto y Asu Ozdaglar del MIT.
“Si lo estamos utilizando como una herramienta de manipulación, o demasiado para la automatización y no lo suficiente para proporcionar experiencia e información a los trabajadores, entonces necesitaríamos una corrección del rumbo”, dice Acemoglu.
Seguramente otros podrían afirmar que la innovación tiene menos inconvenientes o es lo suficientemente impredecible como para que no debamos ponerle freno. Y Acemoglu y Lensman, en el artículo de septiembre, simplemente están desarrollando un modelo de adopción de la innovación.
Ese modelo es una respuesta a una tendencia de la última década, en la que se considera que muchas tecnologías son inevitables y se celebran por su capacidad disruptiva. Por el contrario, Acemoglu y Lensman sugieren que podemos juzgar razonablemente las ventajas y desventajas que implican determinadas tecnologías y pretenden estimular un debate adicional al respecto.
¿Cómo podemos alcanzar la velocidad adecuada para la adopción de la IA?
Si la idea es adoptar tecnologías de forma más gradual, ¿cómo se produciría esto?
En primer lugar, dice Acemoglu, “la regulación gubernamental tiene ese papel”. Sin embargo, no está claro qué tipo de pautas a largo plazo para la IA podrían adoptarse en Estados Unidos o en el resto del mundo.
En segundo lugar, añade, si el ciclo de “bombo publicitario” en torno a la IA disminuye, entonces la prisa por utilizarla “naturalmente se ralentizará”. Esto puede ser más probable que ocurra que una regulación, si la IA no produce ganancias para las empresas pronto.
“La razón por la que avanzamos tan rápido es la exageración de los inversores de capital riesgo y otros inversores, porque creen que nos acercaremos más a la inteligencia artificial general”, afirma Acemoglu. “Creo que esa exageración nos está haciendo invertir mal en términos de tecnología, y muchas empresas se están viendo influenciadas demasiado pronto, sin saber qué hacer. Escribimos ese artículo para decir: mira, la macroeconomía nos beneficiará si somos más deliberativos y comprensivos sobre lo que estamos haciendo con esta tecnología”.
En este sentido, enfatiza Acemoglu, el hype es un aspecto tangible de la economía de la IA, ya que impulsa la inversión en una visión particular de la IA, lo que influye en las herramientas de IA que podemos encontrar.
“Cuanto más rápido se va y más publicidad hay, menos probable es que se produzca una corrección del rumbo”, afirma Acemoglu. “Es muy difícil, si se conduce a 320 kilómetros por hora, hacer un giro de 180 grados”. MIT News. P. D. Traducido al español
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