La irrupci\u00f3n de la inteligencia artificial generativa en la vida cotidiana de todo mundo \u2014que sin duda se puede fechar desde el lanzamiento de la primera versi\u00f3n de ChatGPT en noviembre de 2022\u2014 ha proyectado al mundo hacia una nueva realidad.<\/p>\n\n\n\n
Es cierto que la IA ya exist\u00eda desde hac\u00eda mucho tiempo. Pero, por primera vez, una herramienta de uso general, de f\u00e1cil acceso y poco costosa ha puesto al alcance de todos una capacidad de creaci\u00f3n y an\u00e1lisis que hasta ahora estaba fuera de su alcance. el acontecimiento llev\u00f3 a la mayor\u00eda de los comentaristas y expertos a hablar, con raz\u00f3n o sin ella, de una nueva revoluci\u00f3n industrial<\/a>, quiz\u00e1s la cuarta despu\u00e9s de la de la m\u00e1quina de vapor, la electrificaci\u00f3n y, por \u00faltimo, la inform\u00e1tica y la tecnolog\u00eda digital.<\/p>\n\n\n\n Cada una de las rupturas tecnol\u00f3gicas anteriores ha desplazado la frontera de la producci\u00f3n y la toma de decisiones.<\/p>\n\n\n\n La IA, por su propia naturaleza, se inscribe en esta l\u00ednea.<\/p>\n\n\n\n No solo automatiza gestos materiales o c\u00e1lculos circunscritos, sino que pone en com\u00fan una capacidad gen\u00e9rica de procesamiento del lenguaje, el c\u00f3digo y las im\u00e1genes, que afecta a casi todas las actividades.<\/p>\n\n\n\n En este sentido, esta tecnolog\u00eda tiene el potencial transformador que anuncian sus promotores, aunque su calendario y sus formas seguir\u00e1n siendo contingentes.<\/p>\n\n\n\n Sin embargo, hay que ser cautelosos con los anuncios a veces fantasiosos de los tecn\u00f3filos, que a menudo son productores de servicios de IA.<\/p>\n\n\n\n \u00bfDebemos creerles cuando anuncian una nueva revoluci\u00f3n industrial? \u00bfTiene realmente esta ola la capacidad de transformar profundamente nuestras econom\u00edas y sociedades<\/a>? \u00bfPodr\u00eda ser, por el contrario, que las inversiones que genera solo alimenten una gran burbuja especulativa?<\/p>\n\n\n\n Por el contrario, varios elementos deber\u00edan llevarnos a matizar estos anuncios triunfalistas.<\/p>\n\n\n\n En la historia econ\u00f3mica, la riqueza y la prosperidad no se han desarrollado de forma lineal.<\/p>\n\n\n\n El crecimiento econ\u00f3mico, fuente de esta prosperidad, evoluciona en grandes oleadas, <\/span>1<\/sup><\/a><\/span><\/span> que aparecen con motivo de los grandes cambios tecnol\u00f3gicos mencionados anteriormente.<\/p>\n\n\n\n Como era de esperar, numerosos economistas se han lanzado a medir los efectos que cabr\u00eda esperar del desarrollo y la difusi\u00f3n de la IA en la econom\u00eda y en nuestras vidas; as\u00ed, han aparecido numerosas cifras <\/span>2<\/sup><\/a><\/span><\/span> en la bibliograf\u00eda especializada.<\/p>\n\n\n\n Tras a\u00f1os de desaceleraci\u00f3n econ\u00f3mica, \u00bfera la IA finalmente el motor que nos permitir\u00eda volver a la trayectoria de crecimiento que hemos conocido durante 150 a\u00f1os? <\/span>3<\/sup><\/a><\/span><\/span><\/p>\n\n\n\n La respuesta puede decepcionar. Si bien las opiniones divergen \u2014y los modelos econ\u00f3micos pueden dar lugar a cuantificaciones contradictorias\u2014, es m\u00e1s honesto reconocer que nadie sabe con certeza si la IA cumplir\u00e1 sus promesas.<\/p>\n\n\n\n En t\u00e9rminos m\u00e1s generales, ninguna innovaci\u00f3n conlleva autom\u00e1ticamente la promesa de una prosperidad compartida: son, ante todo, nuestras decisiones colectivas<\/a> las que determinan la naturaleza y la intensidad de los cambios que conlleva toda revoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica.<\/p>\n\n\n\n Estas decisiones son de diversa \u00edndole: dependen tanto de la propiedad de la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica \u2014ya sea de arquitectura abierta o en manos de unos pocos\u2014 como de su implementaci\u00f3n dentro de las organizaciones, ya sean empresas o administraciones.<\/p>\n\n\n\n El economista no est\u00e1 preparado para hacer profec\u00edas; sin embargo, por lo general sabe plantear las preguntas adecuadas, identificar los riesgos y alertar sobre los obst\u00e1culos.<\/p>\n\n\n\n En este caso, parecen imponerse dos obst\u00e1culos.<\/p>\n\n\n\n En primer lugar, \u00bfqu\u00e9 palancas permiten convertir las promesas de la IA en ganancias tangibles y observables, a fin de evitar un colapso especulativo?<\/p>\n\n\n\n En segundo lugar, \u00bfc\u00f3mo evitar que estas ganancias sean acaparadas por un peque\u00f1o n\u00famero de actores, con la consecuencia de socavar la prosperidad com\u00fan?<\/p>\n\n\n\n Estas dos preguntas no encuentran respuesta \u00fanicamente en el poder t\u00e9cnico.<\/p>\n\n\n\n Aqu\u00ed es donde la historia econ\u00f3mica nos ilumina, ya que demuestra que, entre los ciclos emancipadores y los ciclos de empobrecimiento relativo, la variable decisiva es la arquitectura del poder, y no solo la tecnolog\u00eda en s\u00ed misma.<\/p>\n\n\n\n Esta constataci\u00f3n invierte la jerarqu\u00eda de nuestras prioridades. Para que las ganancias se materialicen y no sean confiscadas, y para que la tecnolog\u00eda sea portadora de prosperidad y desarrollo, el principal reto es organizar la adopci\u00f3n y enmarcar la redistribuci\u00f3n. En otras palabras, en este caso, se trata de hacer que la IA funcione para el mayor n\u00famero de personas sin que ello obstaculice el progreso.<\/p>\n\n\n\n Nadie sabe con certeza si la IA cumplir\u00e1 sus promesas.<\/p>Antonin Bergeaud<\/cite><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n \u00bfCu\u00e1les son, entonces, los riesgos que podr\u00edan impedir alcanzar este objetivo?<\/p>\n\n\n\n Empecemos por el que min\u00f3 la tercera revoluci\u00f3n industrial: la concentraci\u00f3n del poder de mercado.<\/p>\n\n\n\n En Estados Unidos, la pol\u00edtica de competencia se ha adaptado demasiado lentamente a las especificidades de la econom\u00eda digital. Las empresas que se han vuelto dominantes gracias a estas tecnolog\u00edas han tenido menos incentivos para difundir la innovaci\u00f3n y compartir sus frutos; <\/span>4<\/sup><\/a><\/span><\/span> se han producido ganancias de productividad, pero han sido demasiado limitadas y breves, casi invisibles en Europa.<\/p>\n\n\n\n La inteligencia artificial podr\u00eda reproducir este patr\u00f3n si dejamos que unos pocos actores sigan fijando por s\u00ed solos la trayectoria tecnol\u00f3gica.<\/p>\n\n\n\n Una vez m\u00e1s, el riesgo es que la direcci\u00f3n de la innovaci\u00f3n se alinee con lo que maximiza los beneficios, privilegiando as\u00ed las funcionalidades inmediatamente monetizables en lugar de los usos que los trabajadores y los consumidores consideran realmente \u00fatiles. Peor a\u00fan, esta carrera por el rendimiento en una \u00fanica direcci\u00f3n conlleva el riesgo de una sobreinversi\u00f3n, o incluso de una burbuja especulativa que seguir\u00e1 atrayendo capital privado y reforzando los desequilibrios existentes.<\/p>\n\n\n\n La econom\u00eda estadounidense y mundial queda entonces suspendida de las promesas de crecimiento vinculadas a la IA.<\/p>\n\n\n\n La inversi\u00f3n en centros de datos es en gran medida responsable del rendimiento de la econom\u00eda estadounidense desde 2024, pero al concentrar tantos recursos en una \u00fanica trayectoria tecnol\u00f3gica<\/a>, no estamos a salvo de una sorpresa desagradable: una revisi\u00f3n brutal de las expectativas de productividad o un l\u00edmite imprevisto de los modelos actuales podr\u00eda erosionar r\u00e1pidamente la confianza y provocar un cambio de tendencia.<\/p>\n\n\n\n Si se produjera esta din\u00e1mica, no solo provocar\u00eda p\u00e9rdidas financieras, sino tambi\u00e9n una ralentizaci\u00f3n duradera de la innovaci\u00f3n, ya que los recursos humanos y materiales habr\u00edan sido absorbidos por apuestas tecnol\u00f3gicas excesivamente homog\u00e9neas.<\/p>\n\n\n\n Aun suponiendo que las tecnolog\u00edas de IA cumplan sus promesas, la prosperidad a\u00fan no est\u00e1 al alcance de la mano: de hecho, el progreso no se difunde por inercia, sino que depende de qui\u00e9n orienta la tecnolog\u00eda y hacia qu\u00e9 usos. El eslab\u00f3n que une el progreso con la productividad y la prosperidad compartida se rompe entonces, no por falta de rendimiento t\u00e9cnico, sino por falta de instituciones que impidan la captaci\u00f3n y orienten la trayectoria hacia usos socialmente \u00fatiles.<\/p>\n\n\n\n Por lo tanto, es necesario regular, pero eso no debe significar ralentizar: se trata de reducir la concentraci\u00f3n haciendo efectiva la portabilidad de los datos y la interoperabilidad, abriendo el acceso a las capacidades esenciales cuando sea posible y regulando claramente los casos en los que la apertura no es compatible con la seguridad.<\/p>\n\n\n\n No es una tarea f\u00e1cil, ya que regular demasiado r\u00e1pido supone correr el riesgo de frenar en seco cualquier desarrollo tecnol\u00f3gico.<\/p>\n\n\n\n Un segundo riesgo tiene que ver con la trayectoria adoptada.<\/p>\n\n\n\n La IA entr\u00f3 en la esfera personal antes de ser concebida por las organizaciones. Este desfase produce una difusi\u00f3n clandestina \u2014denominada \u00abIA en la sombra\u00bb\u2014 que multiplica los ensayos \u00fatiles, pero impide el aprendizaje colectivo: sin la supervisi\u00f3n de la direcci\u00f3n, un empleado utiliza herramientas de IA para facilitar algunas de sus tareas. Las ganancias existen, pero siguen siendo puntuales, no documentadas, dif\u00edciles de reproducir y, en ocasiones, fr\u00e1giles desde el punto de vista jur\u00eddico o de la seguridad de los datos.<\/p>\n\n\n\n Sobre todo, estas ganancias delegan en un solo empleado una discusi\u00f3n que deber\u00eda ser central y coordinada: \u00bfqu\u00e9 tareas queremos confiar a la m\u00e1quina, cu\u00e1les debemos reconfigurar, cu\u00e1les hay que revalorizar y con qu\u00e9 nuevas competencias? Mientras el uso siga siendo difuso e impl\u00edcito, no se transformar\u00e1 en una mejora del proceso, ni en una calidad estabilizada, ni en una ventaja competitiva.<\/p>\n\n\n\n Esta clandestinidad tambi\u00e9n es responsable de una p\u00e9rdida de sentido.<\/p>\n\n\n\n El progreso no se difunde por inercia, depende de qui\u00e9n oriente la tecnolog\u00eda y hacia qu\u00e9 usos.<\/p>Antonin Bergeaud<\/cite><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n En el d\u00eda a d\u00eda, la IA sirve para eludir las fricciones sin tratarlas; revela la obsolescencia de ciertas rutinas sin que la organizaci\u00f3n saque consecuencias de ello.<\/p>\n\n\n\n Entonces se ampl\u00eda la brecha entre el trabajo prescrito y el trabajo real, y se instala la desmotivaci\u00f3n. El problema aqu\u00ed es puramente organizativo, ya que habr\u00eda que hacer que estos usos fueran expresables y acumulables, y luego inscribirlos en una arquitectura expl\u00edcita para que la empresa logre ganancias de productividad, el trabajo se reorganice en torno a tareas que sigan teniendo sentido y la tecnolog\u00eda pueda expresar su potencial.<\/p>\n\n\n\n Por \u00faltimo, existe un tercer riesgo, el del equilibrio de poder en el trabajo.<\/p>\n\n\n\n El enfoque por tareas, utilizado en particular en los trabajos de Daron Acemo\u011flu, <\/span>5<\/sup><\/a><\/span><\/span> muestra claramente que la IA ejerce una presi\u00f3n asim\u00e9trica.<\/p>\n\n\n\n En primer lugar, automatiza las funciones repetitivas, codificables y f\u00e1cilmente evaluables, concentradas en unas pocas profesiones, y deja intactas durante m\u00e1s tiempo las tareas de juicio, coordinaci\u00f3n y relaci\u00f3n. Si no se anticipa la redistribuci\u00f3n de las ganancias y la reutilizaci\u00f3n del tiempo liberado, se crea lo que Daron Acemo\u011flu denomina \u00abun progreso orientado contra el trabajo\u00bb: una descalificaci\u00f3n encubierta, trayectorias bloqueadas y una desconfianza que acaba frenando la difusi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n En el contexto de una adopci\u00f3n r\u00e1pida y dif\u00edcil de coordinar de la IA, se hace necesario tratar el tiempo ganado como un bien com\u00fan de la organizaci\u00f3n y, por lo tanto, como un objeto de di\u00e1logo social.<\/p>\n\n\n\n Este di\u00e1logo solo tiene valor si se basa en la confianza y en informaci\u00f3n verificable.<\/p>\n\n\n\n En primer lugar, supone identificar de forma transparente las familias de tareas que realmente corren el riesgo de quedar obsoletas y las que est\u00e1n surgiendo. Este mapeo abre entonces el debate sobre el uso de las ganancias que acabar\u00e1n materializ\u00e1ndose a medida que se haga un uso colectivo de la IA m\u00e1s que individual: se tratar\u00e1 de juzgar qu\u00e9 parte se reasignar\u00e1 a la reducci\u00f3n de la carga, qu\u00e9 parte al aumento de las competencias y qu\u00e9 parte a la exploraci\u00f3n de nuevos servicios o m\u00e9todos.<\/p>\n\n\n\n Sin este acuerdo expl\u00edcito, la IA se percibir\u00e1 como una intensificaci\u00f3n silenciosa.<\/p>\n\n\n\n Con \u00e9l, se convierte en una palanca para la reestructuraci\u00f3n del trabajo.<\/p>\n\n\n\n Estos tres \u00e1ngulos convergen en una pol\u00edtica global que no renuncia a la ambici\u00f3n de difundir la IA, al tiempo que minimiza los riesgos mencionados anteriormente.<\/p>\n\n\n\n Desde el punto de vista de la competencia, el objetivo es desplazar el \u00e9nfasis de la rivalidad entre empresas competidoras de IA hacia la integraci\u00f3n y la calidad del servicio, garantizando la portabilidad y la interoperabilidad, y apoyando el ecosistema de modelos abiertos cuando permite la auditabilidad, la especializaci\u00f3n sectorial y la apropiaci\u00f3n por parte de las PYMES y las administraciones.<\/p>\n\n\n\n Esta circulaci\u00f3n permite evitar que unos pocos actores privados acaparen los beneficios y las inversiones, al tiempo que limita la sobrepuja en torno a promesas excesivas.<\/p>\n\n\n\n Desde el punto de vista de la adopci\u00f3n de las tecnolog\u00edas de IA, se trata de convertir los ensayos dispersos de la IA en la sombra en productividad agregada: plataformas de uso interno, sobrias en c\u00e1lculos y ancladas en los datos de la organizaci\u00f3n, procedimientos de auditor\u00eda sencillos, m\u00e9tricas de rendimiento comprensibles para los profesionales, ciclos cortos de retroalimentaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Por \u00faltimo, en el \u00e1mbito social, el mayor reto es institucionalizar el reparto de beneficios lo m\u00e1s cerca posible de los lugares de adopci\u00f3n: reconocimiento del tiempo liberado, formaci\u00f3n relacionada con los proyectos, transparencia sobre los efectos esperados, dispositivos de control de calidad que den poder a quienes operan en la cadena.<\/p>\n\n\n\n Nada de esto requiere frenar la tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n Se trata de orientar su trayectoria para que la invenci\u00f3n \u00fatil prevalezca sobre la automatizaci\u00f3n mediocre.<\/p>\n\n\n\n M\u00e1s atenta que otras regiones al riesgo econ\u00f3mico, Europa puede lograrlo<\/a> apostando por lo que sabe hacer muy bien: est\u00e1ndares abiertos para evitar la captura, una sobriedad eficaz para maximizar el rendimiento de la integraci\u00f3n, inversiones en ingenier\u00eda de uso y procedimientos que dan voz a quienes trabajan con la m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n As\u00ed es como se pasa de la promesa a la prosperidad compartida, no por decreto, sino mediante una cadena de instituciones, incentivos y usos.<\/p>\n\n\n\nEl crecimiento no puede basarse en las promesas abstractas de la IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Explicitar un nuevo pacto social para luchar contra la IA en la sombra<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
De la IA paliativa al uso colectivo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n