Escribe Michael Spence / F&D – Si se utiliza adecuadamente, podría acelerar significativamente el crecimiento económico y ayudar a que el crecimiento de la productividad repunte.

La economía mundial pospandémica se ve acosada por un crecimiento más lento, la inflación más persistente en décadas, un progreso limitado en materia de sostenibilidad y altos costos de endeudamiento que pesan sobre la inversión, incluidas las inversiones masivas necesarias para la transición energética. Sin embargo, tal vez el mayor obstáculo sea el lento crecimiento de la productividad desde la crisis financiera mundial.

La IA es nuestra mejor oportunidad para relajar las limitaciones de la oferta que han contribuido a la desaceleración del crecimiento, las nuevas presiones inflacionistas, el aumento de los costos de capital, las dificultades fiscales y la disminución del espacio fiscal, así como los desafíos para cumplir los objetivos de sostenibilidad. Y la razón es que la IA tiene el potencial no solo de revertir la tendencia a la baja de la productividad, sino también de producir con el tiempo un importante aumento sostenido de la productividad.

Por supuesto que llevará tiempo. La ley de Roy Amara se aplica aquí como en episodios pasados de transformación tecnológica: tendemos a sobreestimar los impactos a corto plazo y subestimar los de largo plazo. Mi mejor conjetura (y es solo una suposición, basada en los patrones actuales de inversión) es que podríamos comenzar a ver impactos significativos en la productividad laboral para fines de esta década.

Todas estas cosas son el resultado de la colisión de tres fuerzas poderosas.

El primero son las perturbaciones, como la guerra, la pandemia, el cambio climático, las tensiones geopolíticas, el resurgimiento del nacionalismo y el creciente interés por la seguridad nacional en la conducción de la política económica internacional. Estas interrupciones cada vez más graves y frecuentes están cambiando las redes de suministro mundiales hacia una mayor diversificación y resiliencia. Pero esa es una presión costosa y contribuye a las presiones inflacionarias.

Por ejemplo, Apple está dirigiendo más manufactura a India, que ahora produce el 15 por ciento de los iPhones. Mientras tanto, solo Corea del Sur y la provincia china de Taiwán fabrican (en lugar de diseñar) los semiconductores más avanzados, un acuerdo insostenible desde una perspectiva de seguridad nacional.

La diversificación del abastecimiento se ve reforzada por iniciativas políticas destinadas a traer importantes cadenas de suministro a casa, o al menos a países amigos, al tiempo que se niega a los adversarios el acceso a bienes, tecnología y capital. Algunas de estas políticas proteccionistas tienen por objeto proteger a los trabajadores domésticos de la competencia extranjera.

El resultado es una rápida fragmentación pospandémica de las redes mundiales de suministro que eran más cohesivas en los años de la posguerra. Las cadenas de suministro siguieron entonces en gran medida criterios económicos: eficiencia y ventaja comparativa. Ahora, es imposible maximizar la resiliencia y minimizar los costos al mismo tiempo, y ya no estamos minimizando los costos. Entre muchos factores, este cambio estructural ha contribuido a las presiones inflacionistas.

Tendencias seculares

Incluso cuando las tensiones de la cadena de suministro pandémicas disminuyeron, un segundo conjunto de fuerzas en colisión se encarna en tendencias seculares que reducen aún más la elasticidad de la oferta de la economía y aumentan los costos. Entre ellos, la disminución de la productividad, especialmente en las economías avanzadas.

Estas tendencias también incluyen el envejecimiento de la población en economías que representan más del 75 por ciento de la producción mundial. La disminución de las tasas de fertilidad y el aumento de la longevidad están desacelerando el crecimiento de la fuerza laboral, o incluso reduciéndose, lo que hace que menos trabajadores cuiden de más personas mayores. Dependiendo de los sistemas de seguridad social, esto crea tensiones fiscales en un momento en que las tasas de interés de los bancos centrales siguen siendo elevadas. Llama la atención que muchas economías avanzadas tengan escasez de mano de obra en sectores de alto empleo. En medio de una fuerte demanda agregada, esto ha obstaculizado el crecimiento y se ha sumado a las presiones inflacionarias, especialmente en Estados Unidos. Alemania ha experimentado problemas similares de oferta de mano de obra.

El impacto de la pandemia incluyó un aumento de los niveles de deuda soberana en una amplia gama de economías. La deuda soberana mundial supera ahora el producto interno bruto mundial y sigue aumentando más allá de este umbral en Estados Unidos, donde la proporción es ahora del 120 por ciento. La proporción de Europa es del 88,6 por ciento, con Grecia, Italia, España, Francia, Bélgica y Portugal por encima de la media (en los casos de Grecia e Italia, por mucho). La deuda soberana de China parece más baja, excepto cuando se cuenta la deuda de las empresas estatales, que forman una parte importante del sector corporativo. Esto se explica en parte por el gasto masivo y exitoso de la pandemia para evitar el sufrimiento humano, el cierre de empresas y el daño a los balances personales y corporativos. Una de las razones por las que la demanda se mantuvo resistente a medida que subían los tipos de interés es precisamente porque el daño al balance que se produjo durante la crisis financiera mundial fue mucho menor en la economía pandémica.

Por último, en esta segunda categoría, la poderosa fuerza deflacionaria de varias décadas asociada con el crecimiento de las economías de mercado emergentes y la introducción de grandes incrementos de capacidad productiva en la economía mundial, especialmente en China, pero no exclusivamente, se está desvaneciendo.

Los economistas del desarrollo se refieren a esto como el “punto de inflexión de Lewis”. Esa es la etapa de crecimiento en la que la mano de obra subempleada e infrautilizada en los sectores tradicionales de una economía de mercado emergente es utilizada en gran medida y absorbida por la urbanización y las partes mejor conectadas de la economía.

La productividad merece una atención especial. El crecimiento de la productividad en Estados Unidos promedió un 1,68 por ciento entre 1998 y 2007, un período durante el cual muchos estadounidenses obtuvieron acceso a Internet y, más tarde, a teléfonos móviles. Luego, el crecimiento de la productividad se desaceleró a 0,38 por ciento entre 2010 y 2019.

Este declive afectó a toda la economía. El crecimiento de la productividad de los sectores de bienes y servicios transables, que tienden a ser más productivos a pesar de emplear a menos de una cuarta parte de los trabajadores, cayó de 4.27 por ciento a 1.23 por ciento. Los grandes y menos productivos sectores de servicios no transables disminuyeron de 0.73 por ciento a prácticamente cero.

Un dato sorprendente es que, a pesar de este patrón reciente de crecimiento moderado de la productividad, Estados Unidos ha tenido un desempeño estelar en relación con otras economías avanzadas, incluida toda Europa. En Europa, el retraso del crecimiento y la productividad se atribuye en parte a una adopción y despliegue menos rápidos y eficaces de las tecnologías digitales, y a sectores tecnológicos subdesarrollados en relación con Estados Unidos y China.

La productividad medida aumentó durante la pandemia, en gran parte porque las industrias menos productivas cerraron parcialmente, mientras que los sectores de mayor productividad pasaron al trabajo remoto. Necesitaremos más datos para saber si este repunte perdurará, pero se observan patrones similares en otras economías desarrolladas.

El efecto combinado de estos dos conjuntos de fuerzas es un cambio relativamente rápido de un crecimiento limitado por la demanda a un crecimiento limitado por la oferta. El crecimiento es moderado. La inflación perdura. Los tipos de interés reales siguen siendo elevados. Muchos economistas, incluyéndome a mí, creen que las condiciones estructurales que he descrito significan que es probable que los costos de endeudamiento sigan siendo elevados, y ciertamente más altos que durante la década posterior a la crisis financiera mundial. Es probable que eso provoque cambios importantes en el mundo de la inversión, incluso al mantener el costo del capital y las tasas de descuento más altas y deprimir las valoraciones.

Vale la pena señalar que los inversores no están de acuerdo y cambian de opinión sobre la trayectoria probable de las tasas de interés. Por ejemplo, las expectativas del año pasado de que la Reserva Federal hiciera siete recortes de tasas de interés de un cuarto de punto este año se desvanecieron rápidamente. Los mercados ahora están descontando uno o dos recortes. Las expectativas pueden evolucionar aún más hacia tasas más altas durante más tiempo, y las condiciones estructurales apuntan en esa dirección.

Revoluciones tecnológicas

Esto nos lleva al tercer conjunto de fuerzas en colisión: la ciencia y la tecnología. Hay al menos tres transformaciones revolucionarias en marcha. Uno de ellos es la transformación digital de varias décadas, ahora acelerada por los avances en IA. La segunda es una revolución en las ciencias biomédicas y de la vida. El tercero son las tecnologías que sustentan la transición hacia la energía sostenible.

Los tres gozan de una amplia inversión. La aceleración del progreso está impulsada no solo por los avances, sino también por la disponibilidad de una gran cantidad de herramientas poderosas que están experimentando una disminución de costos y una mayor accesibilidad. Los costos de la energía solar se han desplomado en la última década. Han proliferado otros avances, desde semiconductores avanzados hasta secuenciación de ADN, pasando por modelos tridimensionales de cientos de millones de proteínas disponibles de forma gratuita en una base de datos pública.

El desarrollo de tecnologías como estas y su implementación para usos productivos estimulará cambios estructurales importantes para las economías del mundo. No podemos predecir el alcance total de lo que presagian estos cambios, pero los efectos seguramente serán significativos.

La tecnología emergente puede producir un aumento sostenido de la productividad, como argumenté el año pasado en un artículo sobre el potencial de la IA generativa (con James Manyika de Google). Esto es consistente con otras estimaciones, como la del McKinsey Global Institute.

La IA generativa es la primera IA con una capacidad similar a la humana para operar en múltiples dominios y para detectar y cambiar de dominio basándose únicamente en indicaciones conversacionales. Puede hablar sobre la inflación, escribir código informático, hacer algo de matemáticas, aunque este es un trabajo en progreso. La capacidad sobrehumana de reconocimiento de patrones lo convierte en un poderoso asistente digital. En lugar de la automatización completa, el mejor modelo es la colaboración entre máquinas y humanos, o lo que a veces se llama “aumento”.

Geoffrey Hinton, pionero de la IA moderna de redes neuronales, tiene una comprensión especial de las implicaciones. Utiliza el ejemplo de un médico experimentado. Si bien puede haber tratado a miles de pacientes, la IA médica puede revisar y absorber cientos de miles. Eso puede hacer que sea útil para el médico experimentado, y aún más para aquellos que tienen menos experiencia. Esto es coherente con los estudios de aplicaciones de IA en otras áreas, como el servicio al cliente, donde los asistentes digitales de IA, entrenados en interacciones pasadas, produjeron grandes aumentos de productividad en general e incluso mayores beneficios para los agentes menos experimentados.

La IA es una tecnología de propósito general que tiene aplicaciones en toda la economía, por sector y tipo de trabajo. Esto es importante, porque solo las tecnologías de propósito general pueden producir un aumento de la productividad en toda la economía.

Las aplicaciones de IA ya se están incorporando en dispositivos personales como teléfonos, gracias en parte a los semiconductores avanzados.

Dicho esto, es necesario superar los desafíos para alcanzar el potencial. Una de ellas es la aplicación de la normativa para evitar el uso indebido de la tecnología y los datos. Esa agenda regulatoria de mitigación de riesgos está en proceso en todo el mundo.

Otra es superar el sesgo de automatización, o lo que Erik Brynjolfsson llama la trampa de Turing, la fuerte tendencia a ver esta tecnología como una automatización completa y, por lo tanto, un reemplazo de los humanos.

Esta es una opinión común en los medios de comunicación, los negocios y las discusiones políticas. La preocupación generalizada por la drástica disminución del empleo refleja esto.

Probablemente la cuestión de política más importante se refiere a los beneficios potenciales. Para que la IA logre un impacto económico completo a lo largo del tiempo, debe ser accesible para todos los sectores de la economía y para las empresas grandes y pequeñas. No cabe duda de que las inversiones masivas emprendidas en industrias como la tecnología y las finanzas tendrán un gran impacto, pero las aplicaciones deben llegar a grandes sectores de empleo que tienden a quedar rezagados, como el gobierno, la atención médica, la construcción y la hospitalidad. Los estudios previos a la IA sobre la adopción digital indican que este amplio patrón de difusión no está garantizado, que si se deja totalmente a las fuerzas del mercado, la divergencia es posible o incluso probable.

Las políticas de accesibilidad, difusión y competencias para ayudar a aprovechar todo el potencial de la IA son actualmente débiles en comparación con el intenso enfoque en la mitigación de riesgos y el uso indebido. Ampliar el primero sin abandonar el segundo es un elemento importante del reequilibrio de las políticas. No se trata de abogar por que el gobierno elija a los ganadores o campeones nacionales. Por el contrario, una política de competencia eficaz debería formar parte de la cartera de políticas. Además, parte de la atención debe centrarse en los sectores y las empresas que pueden estar rezagados en el descubrimiento y la adopción, como las pequeñas y medianas empresas, por ejemplo. Y dado que los puestos de trabajo cambiarán con los colaboradores de IA, el reciclaje y la adquisición de nuevas habilidades merecen una atención prioritaria.

Retos a superar

Los beneficios potenciales de la IA van mucho más allá de contrarrestar los desafíos de productividad y crecimiento pospandémicos. Están destinados a tener un impacto en la investigación científica y tecnológica, desde la biología hasta la física y la ciencia de los materiales, y a desempeñar un papel clave en la transición energética.

El talento, la potencia informática y la rápida expansión de la demanda de electricidad son las principales barreras para construir modelos de IA generativa cada vez más potentes. La disponibilidad de datos no es una limitación importante. Internet tiene muchos datos de entrenamiento. Por supuesto, hay IA que no está en la categoría de IA generativa que es poderosa e importante. AlphaFold, un sistema de IA que predice estructuras tridimensionales de proteínas, es un ejemplo. Para esta aplicación, necesita datos biológicos especializados y la opinión de expertos sobre cómo funciona el plegamiento de proteínas.

También es cierto que las megaplataformas que están impulsando el desarrollo de la IA generativa tienen modelos de negocio que se basan en datos personales y en una segmentación muy precisa. Pero para entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño y similares, no necesita datos personalizados y confidenciales.

Los sistemas lo suficientemente potentes como para entrenar modelos con miles de millones de parámetros residen en gran medida en sistemas de computación en la nube del sector privado, principalmente en Estados Unidos y China. Eso, sumado a la competencia por el talento, pone en desventaja a la ciencia y a la academia. La expansión de la infraestructura informática a una amplia comunidad de investigadores e innovadores es un paso político importante necesario para democratizar la construcción de una comunidad abierta con un buen equilibrio entre la innovación académica y privada. El logro de ese equilibrio favorecerá una amplia difusión.

Europa corre el riesgo de quedarse atrás de Estados Unidos y China en el desarrollo y la aplicación de la IA por tres razones. Uno de ellos es la relativa infrafinanciación de la investigación básica por parte de la Unión Europea. La segunda es que está rezagado en potencia de cómputo para apoyar la investigación. El tercero es el fracaso a la hora de aprovechar plenamente la gran escala de la economía europea. Con altos costos fijos de desarrollo y costos variables relativamente bajos en digital e IA, la escala es una gran ventaja para determinar el retorno de la inversión. Los mercados de capitales europeos siguen fragmentados; La integración del mercado de servicios es incompleta y se ve obstaculizada por la fragmentación de la reglamentación a nivel nacional. Queda por ver si esta situación persiste o si hay un cambio de rumbo tras las recientes elecciones al Parlamento Europeo. Dos informes a la Comisión Europea, uno de Enrico Letta y otro de próxima publicación de Mario Draghi, abogan por una mayor inversión en tecnología digital.

China es una potencia de IA. Es probable que la India, con sus fuertes raíces en la tecnología digital, un mercado interno grande y en crecimiento y profundas reservas de capital humano de ingeniería, sea una fuerza creciente.

El resto de las economías de mercados emergentes pueden beneficiarse enormemente de las aplicaciones de IA, pero al menos durante los próximos años, serán en gran medida consumidores de tecnología avanzada de IA generada principalmente en Estados Unidos y China.

La IA impulsará el cambio estructural y la disrupción a gran escala durante décadas. Si bien algunos perderán empleos a través de la automatización o el rápido crecimiento de la productividad, y otros serán contratados para trabajos nuevos y creados por la tecnología, son los trabajadores del medio los que se verán más afectados. Aquí los puestos de trabajo no necesariamente van a desaparecer, pero van a cambiar. Será un proceso disruptivo que requerirá diferentes habilidades y mucho cambio organizacional. Tanto el sector privado como el público desempeñan un papel importante en la facilitación de las transiciones.

Con el apoyo de las políticas para acelerar la difusión en toda la economía, la IA podría acelerar significativamente el crecimiento económico y ayudar a que el crecimiento de la productividad repunte. Y si relaja las restricciones del lado de la oferta que son parte de la historia de la inflación, indirectamente podría reducir las tasas de interés reales y el costo del capital con el tiempo. En un mundo que requiere billones de dólares de inversión para cambiar la ecuación de la eficiencia energética y la transición verde, eso ayudaría. Y en la parte envejecida de la economía mundial, ayudaría a la población activa más joven a apoyar al grupo de mayor edad sin sacrificios excesivos.

A pesar de las perturbaciones y los vientos en contra seculares para el crecimiento, tenemos el talento y las herramientas para fomentar el crecimiento, la inclusión y la sostenibilidad en la economía mundial, pero solo si tenemos la voluntad de utilizarlos de manera agresiva pero sabia.

MICHAEL SPENCE miembro principal de la Hoover Institution y profesor Philip H. Knight y decano emérito de la Stanford Graduate School of Business. En 2001 fue galardonado con el Premio Nobel de Economía

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