Por Matteo Castagna
Los economistas de Bloomberg, David Wilcox y Tom Orlik, explicaron en las columnas del periódico estadounidense que para los inversores en inteligencia artificial la semana pasada supuso un doloroso shock.
La repentina aparición de Deep Seek, una empresa china de inteligencia artificial que cuenta con un modelo de clase mundial desarrollado a costos muy bajos, ha desencadenado una venta masiva de Nvidia y otros pesos pesados de la tecnología estadounidense.
Sin embargo, lo que importa para la economía no son los altibajos de los precios de las acciones de los Siete Magníficos, sino si la IA impulsa ganancias de productividad y cómo se dividen esas ganancias.
A pesar de todo el bombo publicitario y las valoraciones de billones de dólares de las empresas de IA, la evidencia de un aumento de la productividad aún es escasa.
Esta desconexión no es precisamente una señal de alarma. Desde el motor eléctrico hasta la computadora personal, las revoluciones tecnológicas pasadas tardaron décadas, no años, en reflejarse en los datos de productividad.
Se necesita tiempo para que el momento “eureka” del inventor se extienda a toda la economía. Pero en última instancia es necesario superar esa brecha.
Hay tres formas en que esto podría suceder. Los optimistas ven la IA como un motor de creciente prosperidad: los inversores ganan, y también los trabajadores.
Los pesimistas temen que los chatbots sean más un truco de salón que un cambio de paradigma, y que los miles de millones invertidos en entrenar modelos nunca generen un retorno. También existe una visión distópica, en la que la IA enriquecería increíblemente a la élite algorítmica y dejaría a todos los demás desempleados.
Veremos hasta qué punto resiste el escrutinio la afirmación de Deep Seek sobre las enormes eficiencias de costos (un modelo de vanguardia desarrollado para millones en lugar de miles de millones de dólares).
Si la IA se vuelve mucho más barata, el camino hacia una respuesta sobre su impacto económico será más corto. Para los trabajadores que se preguntan nerviosamente si los grandes modelos lingüísticos harán que sus habilidades sean redundantes, mucho depende de cuál sea el campo adecuado.
En un escenario optimista, la IA estará a la altura de las expectativas y se extenderá a toda la economía, impulsando un aumento de la productividad que impulsará el crecimiento y los salarios.
Los analistas de Goldman Sachs estiman que para 2034 el PIB de Estados Unidos será un 2,3% mayor gracias a la inteligencia artificial. El McKinsey Global Institute va más allá y predice un aumento del 5-13% para 2040.
No son los más optimistas en absoluto. En un artículo reciente, Anton Korinek de la Universidad de Virginia y Donghyun Suh del Banco de Corea describen una serie de escenarios de crecimiento. En el extremo más templado, el crecimiento anual aumentó en un punto porcentual.
En el extremo más agresivo, el impulso consiste en una sobrecarga del circuito de 6 puntos porcentuales por año, en promedio, durante los próximos 10 años.
Este último escenario supone que estamos en el camino hacia “la singularidad”, un momento en el que las máquinas se vuelven más inteligentes que los humanos. También supone que las máquinas pensantes se preocuparán más por el bienestar humano que, por ejemplo, Skynet, la inteligencia maligna de las películas de Terminator.
En un escenario pesimista, la IA tropieza en su camino desde el laboratorio hasta el mercado, y resulta más un fracaso que un cohete de productividad. Daron Acemoglu del MIT, que ganó el Premio Nobel de Economía en 2024, estima que solo el 5% de las tareas que actualmente realizan los humanos serán reemplazadas por IA en los próximos 10 años. Se espera que su contribución al PIB en una década sea de alrededor del 1%.
En un tercer escenario, la IA será poderosa en su aplicación pero distópica en su impacto. Elon Musk advirtió que la tecnología podría llevar al fin del trabajo conceptual, diciendo: “Llegará un punto en el que ya no habrá necesidad de trabajar”.
Tal vez no sea coincidencia que uno de los primeros actos de la administración Trump en el que Musk ejerce una influencia desproporcionada sea ofrecer indemnizaciones a aproximadamente 2 millones de empleados federales.
Si la IA demuestra ser más eficaz para reemplazar trabajadores que para aumentar su productividad, el resultado podría ser una ola de pérdidas de empleos, la versión de cuello blanco de los despidos, trabajadores que siguen la automatización y la deslocalización de trabajos de fábrica.
El crecimiento se mantendrá en línea con la tendencia e incluso puede acelerarse, pero los beneficios de ese crecimiento irán principalmente a quienes hayan sido lo suficientemente tempranos o inteligentes como para estar del lado correcto de la revolución.
Acemoglu también aparece en este campo. En 2023, él y su colega del MIT Simon Johnson, también premio Nobel, publicaron “Poder y progreso”, un sombrío análisis del impacto de la tecnología en el trabajo. A lo largo del gran arco de la historia, los avances tecnológicos, desde el arado hasta la fábrica textil, han mejorado la prosperidad de todos.
Pero a lo largo de las décadas de su vida, Acemoglu y Johnson demuestran que los trabajadores a menudo pierden.
Por ahora, los tres bandos esperan pacientemente que se demuestre que tienen razón. Quizás tengan que esperar un tiempo. La tecnología es un importante impulsor del crecimiento de la productividad, pero los avances no siempre se producen rápidamente.
“La era informática se puede ver en todas partes, excepto en las estadísticas de productividad”, escribió el economista ganador del Premio Nobel Robert Solow en 1987.
En ese momento, un joven Bill Gates estaba compitiendo para llevar las computadoras personales a los escritorios de todo el mundo. Pasaría otra década antes de que el presidente de la Reserva Federal, Alan Greenspan, encontrara evidencia del auge en las cifras del PIB.
Del mismo modo, pasaron décadas hasta que el motor eléctrico apareció en las estadísticas de productividad, como ha explicado el historiador económico Paul David.
¿Por qué tan lentamente?.
Antes de que los motores eléctricos pudieran usarse ampliamente para impulsar la industria manufacturera, fue necesario ampliar la capacidad de generación y bajar el precio de la electricidad.
Los propietarios de fábricas, deseosos de obtener rédito de sus máquinas de vapor existentes, se tomaron su tiempo para electrificarlas. Cuando decidieron cambiar el sistema, hubo que reconstruir las fábricas con un diseño diferente.
Avanzamos rápidamente hasta 2025 y la paradoja de Solow regresa, con la brecha entre el boca a boca sobre la IA y las ganancias de productividad perdidas incluso más amplia que con las PC.
Para la economía en su conjunto, es difícil encontrar evidencia de un auge de la IA hasta el momento. El crecimiento de la productividad, o producir más producto con la misma cantidad de insumos, es una medida crucial de la salud económica.
Si la productividad aumenta, los trabajadores pueden recibir salarios más altos, las empresas pueden recibir más ganancias y el gobierno puede recibir más ingresos fiscales.
Si las acciones se dividen de manera más o menos equitativa, todos pueden salir beneficiados.
Se estima que, desde vísperas de la pandemia de Covid, la producción por hora de los trabajadores estadounidenses ha aumentado a una tasa anual de solo 1,86%.
Esto está muy lejos del ritmo del 3,3% que prevaleció desde mediados de la década de 1990 hasta mediados de la década de 2000, cuando Internet revolucionó la economía.
Sin embargo, esa cifra representa un aumento respecto del desalentador promedio del 1,48% registrado en los 15 años anteriores a la pandemia.
La inteligencia artificial está en todas partes, excepto en las estadísticas de productividad. Tasa media anual de crecimiento de la producción por hora.
Al analizar los detalles, sigue siendo difícil encontrar evidencia de un aumento impulsado por la IA. La demanda de energía está creciendo a un ritmo rápido y el plan de reabrir un reactor nuclear en Three Mile Island, en Pensilvania, en 2028 es un claro ejemplo de ello. La administración Biden ha invertido fondos en la construcción de fábricas de semiconductores en Arizona, Idaho, Nueva York y Texas.
Pero la contratación y la inversión en TI y el gasto en investigación y desarrollo, áreas que vieron un aumento en las revoluciones de la PC e Internet, mostraron poca desviación de la tendencia.
La adopción de la IA ha sido mucho más rápida que la de los ordenadores o Internet.
Si este fuera el final de la historia, los escépticos parecerían tener la ventaja sobre los optimistas y los distópicos. Sin embargo, según otras medidas, la adopción de IA realmente no tiene precedentes.
Un estudio de 2024 realizado por los investigadores económicos Alexander Bick, Adam Blandin y David J. Deming descubrió que apenas dos años después del inicio de la revolución de la IA, el 40 por ciento de los adultos estadounidenses la habían utilizado.
En comparación, sólo 12 años después de la introducción de la PC y cuatro años después del lanzamiento público de Internet se alcanzó ese nivel de adopción de esas tecnologías anteriores.
La inteligencia artificial se está adoptando más rápidamente que las PC o Internet
Luego está el hecho de que los inversores están apostando mucho dinero a que la IA estará a la altura de sus promesas iniciales. Incluso después del shock de DeepSeek, con los mercados entrando en pánico ante la posibilidad de que la IA de bajo costo no requiera tantos chips de alta gama, Nvidia sigue siendo una de las empresas más valiosas del mundo por capitalización de mercado.
Para siete de las empresas posicionadas para beneficiarse más de la revolución de la IA, incluidas Nvidia, Microsoft, Google y Amazon, la capitalización de mercado ha aumentado en un 15% del PIB de EE. UU. desde que la IA generativa se presentó por primera vez al público.
En comparación, el crecimiento de la capitalización de mercado de los campeones de Internet alcanzó un máximo de poco más del 10% del PIB. Las empresas de IA todavía se valoran mucho más de lo que lo eran las empresas de Internet en su época.
Otro motivo para el optimismo respecto de la IA: estudios de caso convincentes que demuestran que las herramientas de IA aumentan la productividad de los trabajadores. Sida Peng, economista de Microsoft, y sus coautores descubrieron que los programadores informáticos con acceso a GitHub Copilot completaban tareas un 56 por ciento más rápido que aquellos que no lo tenían.
En otro estudio, Chat GPT ayudó a los participantes a completar tareas de escritura un 40 por ciento más rápido, con mejoras significativas en la calidad para los escritores menos hábiles. Un tercero descubrió que los agentes de servicio al cliente con un asistente de IA resolvieron un 14 por ciento más de problemas por hora que aquellos sin él, y nuevamente los agentes menos capacitados mejoraron más que el promedio.
Una duplicación del PIB de EE.UU. o ningún cambio en la tendencia? ¿Un páramo de cuello blanco con pérdidas masivas de empleos y una creciente desigualdad, o una IA que brinda oportunidades a los trabajadores perdidos por la globalización y la automatización?.
¿Los costos de desarrollo de mil millones de dólares son una barrera para la entrada al mercado, o las enormes eficiencias de costos de Deep Seek permiten que florezcan mil flores de IA?.
El amplio espectro de futuros imaginados pone de relieve lo poco que sabemos.
Para nosotros, parece plausible un punto intermedio, en el que algunos sectores disfrutarían de ganancias de eficiencia y otros se verían en gran medida intactos.
Algunos trabajadores se ven liberados de los aspectos aburridos de sus trabajos, mientras que otros se ven obligados a buscar otras líneas de trabajo. Las ganancias generales de productividad son visiblemente mayores pero no superan las de la revolución de la PC e Internet.
No son puramente cuestiones de eficiencia. Si los beneficios iniciales de la IA no se comparten equitativamente, surgirán cuestiones de equidad y cohesión social.
Los trabajadores manuales que perdieron sus empleos debido a la automatización jugaron un papel importante en convertir a Trump en presidente durante dos mandatos. Si la IA provoca una serie de pérdidas de empleos de cuello blanco, las consecuencias políticas podrían ser igualmente de largo alcance, concluye Bloomberg.
