A pesar de todo lo que se habla de que la inteligencia artificial está revolucionando el mundo, sus efectos económicos siguen siendo inciertos. Hay una inversión masiva en IA pero poca claridad sobre lo que producirá.
El examen de la IA se ha convertido en una parte importante del trabajo del economista ganador del Nobel Daron Acemoglu. Acemoglu, profesor del Instituto del MIT, ha estudiado durante mucho tiempo el impacto de la tecnología en la sociedad, desde modelar la adopción a gran escala de innovaciones hasta realizar estudios empíricos sobre el impacto de los robots en los puestos de trabajo.
En octubre, Acemoglu también compartió el Premio Sveriges Riksbank de 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 Instituciones políticas y 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 vendrán las nuevas tareas para humanos con IA generativa?” pregunta Acemoglu. “No creo que los sepamos todavía, y ese es el problema. ¿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 estadounidense ha promediado 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 de lo habitual. Por el contrario, en un artículo, «La macroeconomía simple de la IA», publicado en la edición de agosto de Política económicaAcemoglu estima que durante la próxima década, la IA producirá un “modesto aumento” en el PIB de entre 1,1 y 1,6 por ciento durante los próximos 10 años, con un aumento anual de productividad de aproximadamente 0,05 por ciento.
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 encuentra que alrededor del 20 por ciento de las tareas laborales en EE. UU. podrían estar expuestas a las capacidades de la IA. Un estudio de 2024 realizado por investigadores del MIT FutureTech, así como del Productivity Institute e IBM, encuentra que alrededor del 23 por ciento de las tareas de visión por computadora que en última instancia pueden automatizarse podrían realizarse de manera rentable en los próximos 10 años. Aún más investigaciones sugieren que el ahorro de costos promedio gracias a la IA es de alrededor del 27 por ciento.
En cuanto a la productividad, “no creo que debamos menospreciar el 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 la gente de la industria y del periodismo tecnológico».
Sin duda, se trata de una estimación, y es posible que surjan 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 el Premio Nobel en octubre. .
Otros observadores han sugerido que las “reasignaciones” de trabajadores desplazados por la IA crearán crecimiento y productividad adicionales, más allá de la estimación de Acemoglu, aunque no cree que esto importe mucho. “Las reasignaciones, a partir de la asignación real que tenemos, normalmente generan sólo pequeños beneficios”, dice Acemoglu. «Los beneficios directos son el gran problema».
Y añade: “Traté de redactar el artículo de forma muy transparente, indicando qué está incluido y qué no. La gente puede no estar de acuerdo diciendo que las cosas que he excluido son importantes o que las cifras de las cosas incluidas son demasiado modestas, y eso está completamente bien”.
¿Qué trabajos?
Realizar tales estimaciones puede agudizar nuestras intuiciones sobre la IA. Numerosos pronósticos sobre la IA la han calificado de revolucionaria; Otros análisis son más cautelosos. El trabajo de Acemoglu nos ayuda a comprender en qué escala podemos esperar cambios.
“Vayamos hasta 2030”, dice Acemoglu. “¿Qué tan diferente crees que será la economía estadounidense gracias a la IA? Podrías ser un completo optimista de la IA y pensar que millones de personas habrían perdido sus trabajos a causa de los chatbots, o quizás que algunas personas se han convertido en trabajadores superproductivos porque con la IA pueden hacer 10 veces más cosas que antes. . No me parece. Creo que la mayoría de las empresas harán más o menos las mismas cosas. Algunas ocupaciones se verán afectadas, pero todavía tendremos periodistas, todavía tendremos analistas financieros, todavía tendremos empleados de recursos humanos”.
Si eso es correcto, entonces lo más probable es que la IA se aplique a un conjunto limitado de tareas administrativas, donde grandes cantidades de poder computacional pueden procesar muchas entradas más rápido que los humanos.
«Va a afectar a muchos trabajos de oficina relacionados con el resumen de datos, la comparación visual, el reconocimiento de patrones, etc.», añade Acemoglu. «Y esos son esencialmente alrededor del 5 por ciento de la economía».
Si bien Acemoglu y Johnson a veces han sido considerados escépticos de la IA, ellos mismos se consideran realistas.
«Estoy tratando de no ser bajista», dice Acemoglu. «Hay cosas que la IA generativa puede hacer, y realmente lo creo». Sin embargo, añade, «creo que hay formas en las que podríamos utilizar 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 reemplazo de trabajadores?
Cuando Acemoglu dice que podríamos utilizar mejor la IA, tiene algo específico en mente.
Una de sus preocupaciones cruciales sobre la IA es si tomará la forma de “utilidad de la máquina”, ayudando a los trabajadores a ganar productividad, o si tendrá como objetivo imitar la inteligencia general en un esfuerzo por reemplazar los empleos humanos. Es la diferencia entre, digamos, proporcionar nueva información a un biotecnólogo o reemplazar a un trabajador de servicio al cliente con tecnología automatizada de centro de llamadas. Hasta ahora, cree, las empresas se han centrado en este último tipo de casos.
“Mi argumento es que actualmente la IA va en la dirección equivocada”, afirma Acemoglu. «Lo estamos usando demasiado para la automatización y no lo suficiente para proporcionar experiencia e información a los trabajadores».
Acemoglu y Johnson profundizan en esta cuestión en su destacado libro de 2023 “Poder y Progreso” (Asuntos Públicos), que tiene una pregunta directa y directa: la tecnología crea crecimiento económico, pero ¿quién captura ese crecimiento económico? ¿Son las élites o los trabajadores comparten las ganancias?
Como dejan muy claro Acemoglu y Johnson, favorecen las innovaciones tecnológicas que aumentan la productividad de los trabajadores y al mismo tiempo mantienen a las personas empleadas, lo que debería sostener mejor el crecimiento.
Pero la IA generativa, en opinión de Acemoglu, se centra en imitar a personas enteras. Esto produce algo que él ha estado llamando durante años “tecnología regular”, aplicaciones que, en el mejor de los casos, funcionan sólo un poco mejor que los humanos, pero ahorran dinero a las empresas. La automatización de los centros de llamadas no siempre es más productiva que las personas; simplemente les cuesta a las empresas menos que a los trabajadores. Las aplicaciones de inteligencia artificial que complementan a los trabajadores parecen generalmente relegadas a un segundo plano entre los grandes actores tecnológicos.
“No creo que los usos complementarios de la IA aparezcan milagrosamente por sí solos a menos que la industria les dedique mucha energía y tiempo”, afirma Acemoglu.
¿Qué sugiere la historia sobre la IA?
El hecho de que las tecnologías a menudo estén diseñadas para reemplazar a los trabajadores es el tema central de otro artículo reciente de Acemoglu y Johnson, “Learning from Ricardo and Thompson: Machinery and Labor in the Early Industrial Revolution — and in the Age of AI”, publicado en agosto en Revisiones anuales de economía.
El artículo aborda los debates actuales sobre la IA, especialmente las afirmaciones de que incluso si la tecnología reemplaza a los trabajadores, el crecimiento resultante casi inevitablemente beneficiará ampliamente a la sociedad con el tiempo. A veces se cita como ejemplo el caso de Inglaterra durante la Revolución Industrial. Pero Acemoglu y Johnson sostienen que difundir los beneficios de la tecnología no es fácil. En la Inglaterra del siglo XIX, afirman, esto ocurrió sólo después de décadas de lucha social y acción obrera.
«Es poco probable que los salarios aumenten cuando los trabajadores no pueden presionar para obtener 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 empleo para quienes permanecen empleados. … El impacto de la automatización en los trabajadores de hoy es más complejo que un vínculo automático entre una mayor productividad y mejores salarios”.
El título del artículo hace referencia al historiador social EP Thompson y al economista David Ricardo; a este último se le considera a menudo como el segundo pensador más influyente de la historia de la disciplina, después de Adam Smith. Acemoglu y Johnson afirman que las opiniones de Ricardo sobre este tema experimentaron su propia evolución.
“David Ricardo hizo tanto su trabajo académico como su carrera política argumentando que la maquinaria iba a crear este sorprendente conjunto de mejoras en la productividad, y que sería beneficiosa para la sociedad”, dice Acemoglu. “Y luego, en algún momento, cambió de opinión, lo que demuestra que podía tener una mente muy abierta. Y empezó a escribir sobre cómo si la maquinaria reemplazara la mano de obra y no hiciera nada más, sería malo para los trabajadores”.
Esta evolución intelectual, sostienen Acemoglu y Johnson, nos está diciendo algo significativo hoy: no hay fuerzas que garanticen inexorablemente beneficios amplios de la tecnología, y debemos seguir la evidencia sobre el impacto de la IA, de una manera u otra.
¿Cuál es la mejor velocidad para la innovación?
Si la tecnología ayuda a generar crecimiento económico, entonces la innovación acelerada podría parecer ideal, al generar crecimiento más rápidamente. Pero en otro artículo, “Regifying Transformative Technologies”, de la edición de septiembre de Revista económica estadounidense: perspectivasAcemoglu y el estudiante de doctorado del MIT Todd Lensman sugieren una perspectiva alternativa. Si algunas tecnologías contienen ventajas y 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, de manera óptima, la adopción debería ocurrir más lentamente al principio y luego acelerarse con el tiempo.
“El fundamentalismo del mercado y el fundamentalismo tecnológico podrían afirmar que siempre se debe ir a la máxima velocidad en materia de tecnología”, dice Acemoglu. “No creo que exista una regla así en economía. Se puede justificar un pensamiento más deliberativo, especialmente para evitar daños y peligros”.
Esos daños y peligros podrían incluir daños al mercado laboral o la difusión 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 examina estos escenarios en otro artículo, «Cuando Big Data permite la manipulación del comportamiento», que se publicará próximamente en Revista económica estadounidense: perspectivas; Es coautor de Ali Makhdoumi de la Universidad de Duke, Azarakhsh Malekian de la Universidad de Toronto y Asu Ozdaglar del MIT.
«Si lo utilizamos como una herramienta de manipulación, o demasiado para la automatización y no lo suficiente para proporcionar experiencia e información a los trabajadores, entonces querríamos corregir el rumbo», dice Acemoglu.
Ciertamente, otros podrían afirmar que la innovación tiene menos desventajas o que es lo suficientemente impredecible como para que no deberíamos ponerle freno de mano. Y Acemoglu y Lensman, en el artículo de septiembre, simplemente están desarrollando un modelo de adopción de innovación.
Ese modelo es una respuesta a una tendencia de la última década, en la que muchas tecnologías se promocionan como inevitables y se celebran debido a su disrupción. Por el contrario, Acemoglu y Lensman sugieren que podemos juzgar razonablemente las compensaciones involucradas en tecnologías particulares y tratar de 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 ocurriría?
En primer lugar, dice Acemoglu, “la regulación gubernamental tiene ese papel”. Sin embargo, no está claro qué tipo de directrices a largo plazo para la IA podrían adoptarse en Estados Unidos o en todo el mundo.
En segundo lugar, añade, si el ciclo de “exageración” en torno a la IA disminuye, entonces la prisa por utilizarla “naturalmente se ralentizará”. Esto bien podría ser más probable que la regulación, si la IA no produce pronto beneficios para las empresas.
«La razón por la que vamos tan rápido es la exageración de los capitalistas de riesgo y otros inversores, porque creen que estaremos más cerca de la inteligencia artificial general», dice Acemoglu. “Creo que el hype nos hace invertir mal en tecnología y muchas empresas se ven 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, la exageración es un aspecto tangible de la economía de la IA, ya que impulsa la inversión en una visión particular de la IA, que influye en las herramientas de IA que podemos encontrar.
“Cuanto más rápido se avanza y más publicidad se genera, es menos probable que se corrija el rumbo”, afirma Acemoglu. «Es muy difícil, si conduces a 200 millas por hora, dar un giro de 180 grados».
