Después de usar la IA en una tarea cotidiana y observar su eficiencia, es inevitable preguntarse por lo que viene: ¿cuánto más productivos seremos? Pero en realidad, el potencial de la IA va mucho más allá de la automatización de las tareas que ya existen, y la clave es si la IA logra abaratar la generación de ideas. Esto es especialmente importante porque en los últimos años la productividad de la investigación había caído, y cada vez nos costaba más generar nuevas ideas con impacto. El potencial de la IA radica, por tanto, en que se trata de una tecnología de propósito general, capaz de alterar la forma en que descubrimos, combinamos y aplicamos el conocimiento. Esto permite prever un impacto sobre el crecimiento que probablemente no sea transitorio, sino sostenido: una economía que innova más rápido de forma permanente.
El debate sobre las magnitudes
Es indudable que esto tendrá un impacto positivo sobre el crecimiento económico, sí, pero ¿cuánto crecimiento cabe realmente esperar? Aquí no hay consenso, y las razones del desacuerdo son interesantes. En una conversación muy esclarecedora con Markus Brunnermeier, Philippe Aghion lo desgrana. Un estudio reciente de Daron Acemoglu obtiene una estimación de crecimiento relativamente modesta: 0,07 puntos porcentuales adicionales de crecimiento de la productividad al año, durante una década. Esto es, diez veces menos que lo que generó la revolución de las TIC entre 1995 y 2005. ¿Por qué tan poco? El cálculo necesario para llegar a la cifra de crecimiento esperado exige multiplicar cuatro factores: la proporción de tareas expuestas a la IA, la fracción de esas tareas que es rentable automatizar, y el peso del factor trabajo y el ahorro en costes laborales. En última instancia, todo depende de cuán amplios sean estos márgenes. Acemoglu elige estimaciones relativamente prudentes en cada uno de los factores. Aghion y su coautor Simon Bunel revisan esas elecciones una a una y eligen cifras bastante más generosas, sin ser inverosímiles. Por ejemplo, la proporción del PIB generada por tareas expuestas a la IA oscila, según las distintas fuentes, entre el 19% que usa Acemoglu y el 60–70% que estima el FMI para las economías avanzadas. Y en cuanto a la productividad laboral, un experimento reciente encontró que el acceso a ChatGPT aumentó la productividad de un servicio de atención al cliente un 14% al cabo de un mes, y hasta un 25% a los cinco meses. Acemoglu usa el 14% como referencia; Aghion argumenta que la estimación relevante es la de largo plazo, del 25%. Bajo esos supuestos, obtiene un impacto sobre la productividad en torno a 0.68 puntos porcentuales anuales: una cifra bastante más cercana a lo que generaron las TIC, y eso sin contar los efectos de la IA sobre la producción de ideas. A día de hoy, es difícil saber cuál de estas estimaciones es más realista. Pero el debate muestra de forma transparente el origen de las discrepancias.
Concentración e innovación
Hasta aquí, todo son promesas. ¿Cuáles son los principales obstáculos en el camino para que se materialice este aumento de la productividad? Volviendo a la comparación con la revolución de las TIC, esta generó un aumento notable de la productividad entre 1995 y 2005, pero también produjo algo menos celebrado: la aparición de las superstar firms. La cuota de ventas y empleo de las cuatro mayores empresas de cada sector aumentó de forma acelerada desde los noventa, y el margen medio (markup) subió, pero no porque las empresas existentes se volvieran más rentables, sino porque las empresas con mayor poder de mercado ganaban cada vez más espacio. Un riesgo fundamental, por tanto, es que la concentración de pocas empresas en posiciones dominantes acabe descafeinando la siguiente ola de innovación.
¿Cuánto hay que preocuparse en el caso de la IA? Pues depende de dónde miremos. En el mercado de LLMs (ChatGPT, Gemini, Claude), la competencia es intensa, aunque haya altas barreras de entrada. Cambiar de modelo de lenguaje es sencillo, basta abrir una nueva aplicación o una pestaña en tu navegador. Sin embargo, la infraestructura de chips y cloud está altamente concentrada en Amazon, Google, Microsoft y Nvidia. También hay cierto poder de mercado en los sistemas y aplicaciones para empresas. El problema, por tanto, no parece ser un monopolio de producto, sino quién controla los inputs y los canales de distribución. Sin embargo, Aghion nos recuerda que si las regulaciones para resolver este problema acaban siendo complejas y costosas, pueden acabar beneficiando a los líderes actuales del mercado frente a los nuevos entrantes, que tienen menos recursos para cumplirlas.
El cuello de botella de la difusión
Hay además otro obstáculo, menos visible, para que se realice la promesa del incremento de productividad: la velocidad a la que el tejido empresarial, en muchos segmentos poco digitalizado, adopte la tecnología. En un trabajo reciente, Brynjolfsson y coautores documentan una "curva J de la productividad" asociada a las tecnologías de propósito general: los beneficios se retrasan porque requieren inversiones complementarias en capital organizativo e intangibles que tardan en madurar. Un resultado posible es un escenario de islas de productividad: un grupo de empresas en la frontera que adoptan la IA con éxito, frente a una mayoría que queda rezagada por falta de capacidad de integración en su día a día.
La economía política de la IA
Finalmente, una cuestión determinante para la difusión de la IA es la regulación del mercado de trabajo y su aceptación política. Independientemente de si la IA crea o destruye empleo a corto plazo, es previsible que se produzca intensa destrucción y creación simultánea de empleo, y quienes sufren la primera no son necesariamente quienes se benefician de la segunda. Enfatiza Aghion en su conversación con Brunnermeier, en la línea de tantos posts en Nada es Gratis desde sus inicios, que el modelo danés de flexiseguridad (con subsidios de desempleo generosos y duraderos combinados con formación adaptada a las nuevas necesidades del mercado) ofrece un ejemplo interesante de cómo gestionar esa transición. Sea como sea, el problema de difusión no es solo tecnológico, también político, y dependerá de cómo se gestione el impacto laboral de la IA. Ignorar esta dimensión tan relevante en la última ola de globalización nos ha traído enormes problemas políticos y sociales, y sus efectos son visibles hoy, por ejemplo, en la política arancelaria de EEUU.
Conclusión
No basta con que la IA innove: también es clave, para materializar los incrementos de productividad, la forma en que se difundan y distribuyan esos avances. Aghion termina optimista sobre la tecnología y pesimista sobre las instituciones. Yo comparto el pesimismo, y me cuesta articular qué habría que hacer exactamente. Y eso, probablemente, debería preocuparnos más.
Este es mi último post como editor de NeG, y me gustaría agradecer profundamente los buenos ratos y todo lo aprendido a lo largo de estos años a lectores, colaboradores, editores y editor ejecutivo, tanto presentes como pasados. ¡Hasta pronto!
Hay 2 comentarios
Excelente entrada.
La revolución industrial tuvo su empuje y se instauró frente al sistema gremial. Si bien llegó un punto de asimilación que lo transformo todo y el tren se detuvo en la estación.
El problema de la "revolución" de la IA, es que estamos ante un fenómeno cuya tendencia no permite observar una estación final, es decir, es un fenómeno cuya aceleración no tiene precedentes y que mientras existan vías seguirá progresando indefinidamente.
Domesticar o domeñar esta fuerza es imposible. No podemos medir con lentes macro tradicionales el impacto económico en productividad o crecimiento, porque los fundamentos de esos mismos instrumentos van a quedar obsoletos o desfasados.
Parecerá una chorrada. Pero la cuestión que arregla a la economía es puramente existencial. ¿Qué queremos ser o hacer como especie? El no formularnos esta pregunta tan simple pero capital nos aboca a sentirnos arrastrados por una corriente ciega alimentada por nuestros caprichos y apetitos pulsionales, sin autocontrol ni autodominio, en una lógica económica alejada del equilibrio real, del bienestar individual en un marco de suma positiva, donde se negocien y se alineen intereses de forma cooperativa.
Si desaparece el ser humano, qué sentido tiene la economía.
Saludos.
Muchas gracias por la reflexión, Jordi. Comparto la intuición de que la IA tiene algo cualitativamente distinto respecto a revoluciones tecnológicas anteriores, aunque veo retos de difusión importantes en muchos sectores. La pregunta existencial realmente da para mucho, y probablemente irá ganando peso.
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