Kellogg Insight - Dos factores determinarán en qué medida la IA transformará la economía
Skip to content
The Insightful Leader Live: Leadership in a Politically Charged Age | Register Now
Economics may. 1, 2023

Dos factores determinarán en qué medida la IA transformará la economía

De ellos también depende la suerte de los trabajadores.

robot waiter serves couple in restaurant

Jesús Escudero

Based on the research of

Benjamin F. Jones

Las últimas herramientas de inteligencia artificial, entre ellas los modelos lingüísticos como ChatGPT-4 y los generadores de imágenes como Stable Diffusion, han captado la atención del mundo entero. Está claro que la IA podría estar a punto de revolucionar una gran parte del trabajo del conocimientom y, de hecho, la economía en su totalidad.

"Podría" es la palabra clave, porque aún es demasiado pronto para saber lo que va a suceder. Aun así, tenemos varios puntos de referencia. Al fin y al cabo, no es la primera vez que las máquinas se adueñan de las tareas que ejecutamos los seres humanos.

"Una forma de plantearse la IA es como una continuación del proceso de automatización, pero esta vez orientado hacia las tareas intelectuales o cognitivas que realizan los seres humanos, en contraposición a las físicas", afirma Benjamin Jones, profesor de estrategia en la Kellogg School of Management.

Basándose en dos de sus más recientes estudios sobre la automatización, Jones plantea varias maneras en las que la IA podría transformar la economía y señala dos factores que probablemente determinarán el alcance de los cambios que producirá la IA y sus consecuencias para el trabajador medio.

Factor 1: Si la IA se destina a eliminar los cuellos de botella de la economía

El primero de los factores es dónde se producen los avances en la economía. Si la IA se aplica a los sectores en los que hoy en día hay cuellos de botella que estrangulan la productividad, su impacto en la economía será infinitamente mayor que si no.

Comparemos, por ejemplo, los históricos avances en la agricultura, donde hay pocos cuellos de botella, con los de la informática, donde hay muchos.

Hace cientos de años, "usted y yo hubiéramos sido agricultores, casi con toda seguridad, porque casi todo el mundo lo era", afirma Jones. A pesar del duro trabajo que costaba preparar la tierra, talar los árboles, abrir los surcos para la siembra, regar, abonar y cosechar, la mayoría de las explotaciones agrícolas apenas producían lo suficiente para alimentar a las familias que las trabajaban; con mucha suerte tal vez les sobraba algo para vender en el mercado.

En las economías avanzadas de hoy en día, la agricultura está muy automatizada y es sumamente productiva. Hay máquinas capaces de nivelar y regar la tierra, de plantar semillas en perfectas hileras y de aplicar la cantidad exacta de fertilizante. Una sola segadora-trilladora moderna es capaz de procesar más de cien acres al día. "Producimos más alimentos que nunca y, sin embargo, ya casi nadie es agricultor" gracias a la automatización, afirma Jones. Según cálculos recientes, por ejemplo, solo el 1,3 por ciento de los trabajadores estadounidenses trabaja en una explotación agrícola.

En cierto modo, estas máquinas fueron unas formidables destructoras de puestos de trabajo, pero, como la agricultura moderna es muchísimo más productiva, se nos facilitó enormemente la obtención de alimentos a todos. "Lo que ocurrió entonces fue que liberamos mano de obra para que no tuviera que dedicarse a la agricultura y pudiera migrar a otros trabajos", afirma. "Se inicia un proceso de reordenación de la economía que el que se destruyen muchos puestos de trabajo y se crean otros nuevos, y la gente se reubica en nuevas funciones en una economía más productiva en la que, en promedio, la gente es mucho más rica y vive más tiempo".

Pasemos ahora a otro avance tecnológico: la informatización. Hasta 1952, el año en que IBM presentó su mainframe, las "computadoras" humanas se encargaban de las laboriosas tareas de cálculo. Desde entonces, como es lógico, las máquinas han tomado el relevo con gran eficacia. La Ley de Moore, que estipula que el número de transistores de un microchip se duplica aproximadamente cada dos años, se ha cumplido durante casi 80 años y ha producido innovaciones que nos han cambiado la vida, desde la Internet hasta los teléfonos inteligentes y las aplicaciones como Zoom. "Puedes hacer una videollamada desde el asiento trasero de un taxi con un pariente que se encuentra a 10 000 kilómetros de distancia. En 1980, eso era impensable", dice Jones.

Pero desde que Moore pronunciara su famosa predicción, ha ocurrido algo extraño: "El aumento de la productividad ha sido excepcionalmente lento", afirma Jones. A pesar de los asombrosos avances en capacidad informática, ni la economía se ha vuelto mucho más productiva ni el nivel de vida ha aumentado de forma espectacular.

Para entender esta contradicción, dice Jones, "hay que saber algo muy importante sobre el crecimiento económico: que lo que verdaderamente cuenta es lo que no sabemos hacer bien". Es decir, la productividad no depende de lo eficiente que sea la economía en su estado óptimo, sino en su peor momento.

Muchas tareas agrícolas son rutinarias y sumamente repetitivas; en otras palabras, fáciles de automatizar. Esto permitió que el sector aumentara enormemente su productividad sin toparse con demasiados cuellos de botella: sus "peores" procesos, o sea, los más lentos, seguían siendo relativamente rápidos.

La capacidad informática, en cambio, pese a que aumenta de forma exponencial, se suele aplicar a tareas cognitivas más personalizadas, como los servicios jurídicos. Estos han sido siempre más difíciles de automatizar, por lo que sigue habiendo muchos cuellos de botella. En definitiva, poco importa la rapidez con la que pueda funcionar una computadora si todos los resultados que produce tienen que escribirse o verificarse manualmente.

Y los servicios profesionales no son los únicos que están repletos de cuellos de botella. Hay que ver el tiempo y esfuerzo que toma viajar de un extremo a otro de un país, cocinar una comida, desplazarse a la consulta de un médico o generar una unidad de electricidad. Nada de esto ha cambiado mucho en los últimos cincuenta años porque, por una razón u otra, hay cuellos de botella.

Y estos no solo frenan el crecimiento de un sector determinado: tienen un efecto desmesurado en toda la economía. A medida que una tarea se automatiza y se hace más productiva, se reduce su papel en la economía. Esto se debe a que el producto de esa tarea se vuelve ubicuo y barato. En cambio, las tareas menos productivas (los cuellos de botella) son las que aumentan su peso en ella. Esto significa que, con el tiempo, el grueso de la economía acaba dedicándose a sectores cuya productividad no está aumentando en absoluto. Esta es la situación en la que actualmente se hallan la mayoría de las economías avanzadas.

Así pues, la transformación de la economía por la IA dependerá de la medida en que esta sea capaz de aumentar la productividad en sus sectores más caros e improductivos, como la sanidad, la enseñanza, la hostelería, el transporte o la electricidad. Contar con vehículos autónomos y robots que pudiesen realizar las tareas del hogar, por ejemplo, liberaría a una gran cantidad de trabajadores, como ocurrió con los avances en la maquinaria agrícola; del mismo modo, el uso de la IA para aumentar la productividad de los médicos y los docentes podría contribuir a solucionar esos cuellos de botella.

Para que este tipo de automatización sea verdaderamente transformadora, la IA "no puede ser simplemente el próximo teléfono inteligente", afirma Jones. Al fin y al cabo, ya se nos proporcionaron estos teléfonos, que nos facilitaron tareas cognitivas tales como conseguir información y orientarnos por una ciudad, pero que no movieron suficientemente la balanza a favor de la productividad". La IA "tiene que ir más allá si queremos que realmente la aumente".

Hay motivos para creer que esto es posible. "Como la IA es una tecnología de carácter cognitivo, dirigida a toda serie de servicios, creo que apunta hacia el grueso de la economía donde existen los cuellos de botella", afirma.

Factor 2: Si la IA es capaz realizar tareas cognitivas mucho mejor que los seres humanos

El segundo factor que determinará el impacto de la IA en la economía es si sustituye al trabajador humano siendo tan solo un poco mejor que él o si es muchísimo mejor.

En el supuesto de que fuese apenas lo suficientemente capaz de reemplazar al ser humano, pero no mucho más (una hipótesis plausible, al menos a corto plazo), esto sería una pésima noticia para la mano de obra humana.

Pongamos por caso las cajas de cobro automatizadas de los supermercados o los robots que prestan servicios de atención a los pasajeros de las aerolíneas. Pocos dirían que estas tecnologías son muy superiores a los seres humanos. A menudo, son algo peores que los cajeros o que los representantes de las aerolíneas. Pero son más baratas, y lo más probable es que las empresas adopten la solución menos costosa que toleren sus clientes. En este supuesto —en el que la IA sustituye a la mano de obra humana, pero sin aumentar significativamente la productividad—, los trabajadores terminan recibiendo una menor parte de los ingresos sin que se produzcan mejoras espectaculares en el nivel de vida.

Esto empeoraría la situación de muchos trabajadores sin que ello supusiese grandes beneficios para economía en general.

Pero hay otra hipótesis más optimista. Si la IA resulta realmente transformadora —por ejemplo, si permitiera que un solo radiólogo hiciera el trabajo de quince radiólogos, y que un solo programador hiciera el trabajo de quince programadores, y así sucesivamente— entonces cabría esperar una explosión del crecimiento económico que nos permitiría a todos disfrutar de un nivel de vida más elevado (aunque algunos radiólogos y programadores tuvieran que encontrar otro trabajo). Esto sucedería incluso si las máquinas se apoderaran de la inmensa mayoría de los puestos de trabajo, siempre y cuando quedasen por lo menos algunas tareas para las que se necesite la mano de obra humana.

Para entender por qué, recordemos que la parte de la economía dedicada a los cuellos de botella siempre seguirá creciendo, mientras que el número de tareas que puedan automatizarse fácilmente seguirá disminuyendo. Eso significa que, a medida que la automatización se haga cargo de más tareas, la importancia de las que aún queden por automatizar aumentará, y a los seres humanos se les remunerará mejor por ejecutarlas. Y en esta situación de "crecimiento explosivo", la economía estará creciendo con tanta rapidez que estas tareas estarán sumamente bien remuneradas.

Téngase en cuenta que los violonchelistas de hoy en día no son más productivos que los del siglo XVII. Tocan la misma música, incluso los mismos instrumentos, y la demanda de su trabajo no ha hecho más que disminuir a medida que han surgido otras formas de entretenimiento. "Entonces, ¿por qué se les paga unas veinte veces más en términos reales?", dice Jones. La respuesta es que "en cierto modo, el violonchelista es el cuello de botella". Es decir, su productividad no ha aumentado, pero, como muchas otras partes de la economía sí han crecido (y, por tanto, el coste relativo de muchas otras cosas ha disminuido), el violonchelista disfruta de un nivel de vida más alto.

Por eso Jones apuesta por "un mundo en el que los seres humanos hagan una mínima parte de las tareas, pero hagan algo, y las computadoras se vuelvan perfectamente capaces de hacer todo lo demás", dice Jones. "Si conseguimos ser superproductivos con las máquinas, será como si todos fuéramos violonchelistas".

Featured Faculty

Gordon and Llura Gund Family Professor of Entrepreneurship; Professor of Strategy

About the Writer

Jessica Love is editor in chief of Kellogg Insight.

About the Research

Jones, Benjamin F., and Xioaojie Liu. 2022. "A Framework for Economic Growth with Capital-Embodied Technical Change." NBER Working paper No. 30459.

Read the original

Aghion, Philippe, Benjamin F. Jones, and Charles I. Jones. 2019. "Artificial Intelligence and Economic Growth." In The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda, edited by Ajay Agarwal, Joshua Gans, and Avi, Goldfarb. University of Chicago Press.

Read the original

More in Economics