Durante un evento reciente, los panelistas de Hoover y Stanford intervinieron en temas urgentes relacionados con la IA, incluida la adaptación laboral y laboral, las preocupaciones antimonopolio y la innovación y la regulación.
Mientras los estadounidenses esperaban para ver qué políticas económicas se promulgarían en el nuevo mandato presidencial, el Programa de Prosperidad Hoover organizó una conferencia oportuna sobre los desafíos apremiantes que enfrenta la economía de los Estados Unidos. El panel de discusión sobre “¿Cómo Debería Adaptarse la Economía de los Estados Unidos al Boom de la IA?” fue de particular importancia para la audiencia de Silicon Valley, reuniendo a distinguidos académicos de Hoover y la Universidad de Stanford: Jonathan Levin, presidente de la Universidad de Stanford y profesor de economía en la Stanford Graduate School of Business (GSB); J Steven. Davis, miembro principal de la Institución Hoover; y Justin Grimer, miembro senior de Hoover y profesor de ciencias políticas en Stanford. El panel fue moderado por Amit Seru, miembro senior de Hoover y profesor de finanzas en Stanford GSB.
La revolución de la IA ya está sobre nosotros
Amit Seru abrió la discusión con un reconocimiento de que la inteligencia artificial (IA) no es una posibilidad futurista – ya está remodelando la vida cotidiana, la economía y las estructuras de gobierno. AI ha contribuido con más de $400 mil millones a la economía de los Estados Unidos a partir de 2024, con proyecciones que sugieren un impacto de $4.4 billones para 2030.
Sin embargo, señaló Seru, a medida que aumenta el potencial de productividad, también lo hacen las preocupaciones sobre el desplazamiento laboral, la equidad y la gobernanza. Por lo tanto, el panel se centró en tres temas centrales: adaptación laboral y laboral, preocupaciones e innovación antimonopolio y regulación de la IA.
Adaptación laboral y laboral
Steven Davis destacó que el impacto de las IA en los mercados laborales es multifacético y consistente con los cambios tecnológicos históricos que han desplazado algunos empleos mientras crean otros. Sin embargo, enfatizó que la IA podría ser menos disruptiva que los trastornos pasados en sectores como la manufactura: Se espera que las pérdidas de empleos de la IA estén más dispersas en todas las industrias y la geografía, disminuyendo las dificultades económicas concentradas. El trabajo remoto reduce aún más las restricciones de ubicación, lo que hace que las transiciones laborales sean más suaves para los trabajadores desplazados.
Davis subrayó que la IA a menudo complementa en lugar de reemplazar a los trabajadores. Desde herramientas de IA generativas que ayudan a la preparación de documentos hasta herramientas de diagnóstico que ayudan a los profesionales de la salud, estas tecnologías mejoran la productividad sin eliminar necesariamente los trabajos. Aún así, la necesidad de volver a capacitar y la adaptación del mercado laboral sigue siendo crítica. Advirtió contra la sobreregulación y enfatizó el principio de “no harm” en la formulación de políticas – permitiendo que la innovación continúe sin regular preventivamente la IA en función de los daños teóricos que pueden o no suceder.
Davis también señaló que la difusión de la IA será gradual, atenuada por la adaptación organizacional y las inversiones complementarias, como el desarrollo de habilidades para los trabajadores. Expresó un optimismo cauteloso de que la economía de los Estados Unidos podría administrar las transiciones de la fuerza laboral sin interrupciones severas, siempre que las respuestas políticas sigan siendo reflexivas y adaptativas.
Preocupaciones antimonopolio e innovación
Jonathan Levin se centró en cómo la IA está remodelando los mercados y planteando preguntas complejas sobre el diseño del mercado, la competencia y la innovación. Señaló la aparición de plataformas impulsadas por IA en áreas que incluyen publicidad digital, viajes compartidos y logística, y señaló que estos mercados a menudo exhiben dinámicas de ganador, donde algunas empresas ganan significativamente más que sus competidores. Es probable que las empresas que producen infraestructura de datos y hardware tengan cuotas desproporcionadas de poder de mercado a corto plazo, aunque dada la intensa y creciente competencia, este dominio puede disminuir a largo plazo.
Levin enfatizó la importancia de diseñar políticas antimonopolio que reconozcan estas características únicas de los mercados impulsados por la IA. Hizo hincapié en que las herramientas antimonopolio tradicionales pueden quedarse cortas cuando se enfrentan a tecnologías en rápida evolución y efectos de red—i.e., cuando la adopción generalizada de un producto o plataforma entre los consumidores aumenta su dominio en relación con otras empresas. Los formuladores de políticas deberán pensar creativamente sobre cómo mantener la equidad y la competencia del mercado al tiempo que fomentan la innovación.
Levin también abordó el papel de las universidades en este panorama en evolución. Las universidades tienen un papel fundamental en la realización de investigaciones fundamentales, la educación y el servicio como foros neutrales para los debates políticos. Sin embargo, se enfrentan a desafíos para retener el talento, dadas las ventajas significativas de los industriales al ofrecer recursos y compensación. Levin instó a colaboraciones más sólidas entre la academia, la industria y el gobierno para garantizar un desarrollo equilibrado y efectivo de la IA.
Regulación de la IA
Justin Grimmer abordó los desafíos asociados con la regulación de las empresas de IA. Señaló que las capacidades predictivas, de procesamiento y generativas de los IAA traen distintos problemas regulatorios. Los usos de la IA predictiva (como las evaluaciones de riesgo en la justicia penal) y la IA generativa (como la creación de contenido) plantean preguntas críticas sobre la equidad, la privacidad y el potencial de uso indebido.
Grimmer señaló la asimetría de talento entre las fuerzas laborales en la industria, el gobierno y la academia. La capacidad superior de la industria para atraer a los mejores talentos a menudo deja a los reguladores y las instituciones públicas en desventaja en la comprensión y supervisión de sistemas complejos de IA. Este desequilibrio podría resultar en una supervisión o regulaciones más débiles impulsadas por aquellos menos familiarizados con las realidades tecnológicas que aquellos en las industrias que regulan.
También destacó que las discusiones de equidad deben basarse en comparaciones con los sistemas existentes. Por ejemplo, si bien la toma de decisiones algorítmica puede tener sesgos, es esencial evaluar si estos sistemas funcionan mejor o peor que las alternativas humanas. Grimmer abogó por un enfoque pragmático en la gobernanza de la IA, uno que reconozca las mejoras relativas en lugar de buscar la perfección inalcanzable.
La coordinación internacional surgió como otro desafío clave. Grimmer sugirió que así como existen tratados para controlar las armas nucleares y abordar el cambio climático, Estados Unidos debería participar activamente en la configuración de los marcos internacionales para la gobernanza de la IA. Lo que está en juego es global, y la acción unilateral puede ser insuficiente.
Papel de la academia en facilitar la adaptación de la IA
A lo largo del panel, hubo un consenso de que, si bien la IA presenta enormes oportunidades para la productividad y la innovación, también plantea serios desafíos para los mercados laborales, la política de competencia y la gobernanza. Los panelistas enfatizaron que la adaptación efectiva requerirá esfuerzos coordinados en todo el sector privado, el gobierno y la academia.
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Para más información
El Programa de Prosperidad Hoover realiza investigaciones basadas en evidencia sobre las instituciones y políticas que fomentan la prosperidad económica en medio de los desafíos de las políticas públicas actuales. El programa está dedicado a producir investigaciones que capaciten a los ciudadanos y a los responsables políticos para tomar decisiones informadas sobre una pregunta central: ¿Qué combinación de leyes, instituciones, políticas y regulaciones es más probable que fomente la prosperidad económica a largo plazo? Stanford Report. Traducido al español
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