Por Carl Benedikt Frey – Un cambio hacia la centralización y la concentración podría acabar con el potencial productivo de la tecnología
A mediados del siglo XX, los éxitos tecnológicos de la Unión Soviética, en particular el lanzamiento del Sputnik y el envío de Yuri Gagarin al espacio, convencieron a muchos observadores de que las economías de planificación centralizada podrían superar a las impulsadas por el mercado. Economistas prominentes como Paul Samuelson predijeron que la URSS pronto superaría económicamente a Estados Unidos, mientras que Oskar Lange, un economista y socialista polaco, argumentó que las tecnologías informáticas emergentes podrían reemplazar efectivamente el mecanismo de mercado obsoleto.
Sin embargo, paradójicamente, la URSS colapsó justo cuando despegó la revolución informática. A pesar de las considerables inversiones, incluido el intento de Nikita Khrushchev de crear una contraparte soviética de Silicon Valley en las afueras de Moscú en Zelenograd, la URSS no logró aprovechar la promesa de la tecnología informática. El obstáculo no era la escasez de talento científico, sino las instituciones inhóspitas para la exploración. Mientras que Silicon Valley prosperó con la experimentación descentralizada, con inventores que cambiaban de trabajo entre nuevas empresas que realizaban múltiples experimentos simultáneos, la innovación en Zelenograd fue controlada centralmente y orquestada en su totalidad por funcionarios del gobierno de Moscú.
Como argumentó Friedrich Hayek, la principal dificultad con la planificación central no era procesar datos, sino recopilar conocimientos locales esenciales. Los planificadores soviéticos podían administrar operaciones estandarizadas, pero flaquearon durante la incertidumbre tecnológica, careciendo de puntos de referencia para monitorear el desempeño de la fábrica y castigar a los holgazanes. A pesar del rápido crecimiento inicial, la URSS se estancó, incapaz de adaptarse a las nuevas fronteras tecnológicas, y finalmente colapsó.
Estas ideas siguen siendo relevantes, particularmente cuando las nuevas formas de inteligencia artificial vuelven a plantear la cuestión de si la autoridad centralizada, como el estado de vigilancia impulsado por IA de China, o la concentración corporativa, como entre las grandes empresas tecnológicas de Silicon Valley, pueden aprovechar las nuevas tecnologías de manera efectiva para administrar la economía y la sociedad.
Innovación de vanguardia
Las teorías convencionales de la riqueza y la pobreza que enfatizan factores como la geografía, la cultura o las instituciones luchan por explicar los dramáticos reveses económicos. Las condiciones geográficas, que permanecieron sin cambios, no pueden explicar el cambio de la URSS del rápido crecimiento al colapso. Los factores culturales también evolucionan demasiado lentamente para explicar los rápidos auges económicos y las posteriores caídas. Si bien las instituciones como las leyes y los reglamentos pueden cambiar más abruptamente, las teorías institucionales basadas en condiciones universales son igualmente incompletas; por ejemplo, tanto la URSS como China experimentaron décadas de rápido crecimiento a pesar de carecer de derechos de propiedad privada seguros. En última instancia, comprender el progreso económico requiere examinar cómo las instituciones y la cultura interactúan dinámicamente con los cambios tecnológicos.
Reconocer que el desempeño económico está ligado a esta interacción cambiante replantea el conocido debate político sobre el progreso tecnológico. Por un lado, aboga por la innovación descentralizada impulsada por pequeñas empresas en mercados poco regulados; el otro promueve una política industrial dirigida por el estado ejecutada por poderosas burocracias. Sin embargo, ambos enfoques son óptimos solo bajo ciertas condiciones: las burocracias centralizadas explotan eficazmente las tecnologías accesibles e impulsan el crecimiento de recuperación, mientras que los sistemas descentralizados se destacan por ser pioneros en innovaciones en la frontera tecnológica. Con el tiempo, la gobernanza económica debe adaptarse o correr el riesgo de estancarse.
Japón como número uno
Incluso cuando la Unión Soviética se disolvió en 1991, el alivio de Estados Unidos se vio atenuado por una nueva ansiedad: muchos académicos y periodistas creían que Japón pronto eclipsaría a Estados Unidos. El best-seller de 1979 de Ezra Vogel, Japón como número uno, ya había advertido sobre la creciente ventaja de Tokio en computadoras y semiconductores, una ganancia aparentemente tan dramática como su anterior ascenso en automóviles. Sin embargo, la revolución informática que siguió contó una historia diferente. Desde principios de la década de 1990, la productividad impulsada por el software estadounidense se disparó, mientras que las empresas japonesas se aferraron obstinadamente al hardware.
El ascenso de Japón se había basado en un sistema de producción estrechamente coordinado. Debido a que las empresas japonesas podían tomar participaciones accionarias en sus proveedores, algo que la ley antimonopolio de EE. UU. desalentaba, tejieron densas redes de conocimiento reforzadas por logística justo a tiempo, diseño asistido por computadora y máquinas herramienta reprogramables. El resultado fue una eficiencia sorprendente: los trabajadores automotrices japoneses eran un 17 por ciento más productivos que sus contrapartes estadounidenses en 1980, lo que llevó a Ford y GM a reportar fuertes pérdidas.
La ventaja japonesa, sin embargo, provino menos de inventar nuevos productos que de refinar los occidentales. Los televisores a color, el Walkman y las videograbadoras se convirtieron en éxitos mundiales solo después de que los ingenieros japoneses los rediseñaran por su costo y durabilidad. En un estudio seminal, el economista Edwin Mansfield descubrió que aproximadamente dos tercios de la investigación y el desarrollo japoneses se centraron en mejoras de procesos, la imagen especular del esfuerzo estadounidense de productos pesados, lo que permite una traducción más rápida de los avances de laboratorio en bienes baratos y comercializables.
Pero esas mismas fortalezas se convirtieron en limitaciones. Observadores eminentes como Alfred Chandler Jr. esperaban que la era de la computadora recompensara la perfección del hardware y la producción optimizada, factores que favorecieron a Japón, pero fue el dinamismo de las nuevas empresas estadounidenses como Apple y Microsoft lo que resultó decisivo. La política antimonopolio de Estados Unidos, arraigada en la Ley Antimonopolio Sherman de 1890, abrió los mercados al obligar a IBM a desagregar su hardware y software y al dividir AT&T justo antes de que despegara el Internet comercial. Sin un solo guardián, los empresarios podían innovar libremente y la web se expandía sin obstáculos.
Las reglas de competencia más laxas de Japón, por el contrario, fomentaron la cartelización y afianzaron los conglomerados de keiretsu. La misma coordinación que alguna vez aceleró las actualizaciones incrementales ahora ralentizó el salto al software y a los modelos de negocio basados en Internet, desplazando a los nuevos participantes. El impulso tecnológico de Japón se estancó. Incluso dentro de los EE. UU., Las regiones organizadas en torno a una competencia feroz, como Silicon Valley, superaron a áreas más jerárquicas e integradas verticalmente como el grupo tecnológico Route 128 de Nueva Inglaterra.
Fin del capitalismo coordinado
Japón no es un ejemplo aislado. Después de la Segunda Guerra Mundial, la economía de Europa Occidental creció rápidamente al adoptar métodos estadounidenses de producción en masa en una amplia gama de industrias. Esta estrategia funcionó bien durante varias décadas, pero en la década de 1970, Europa había agotado la acumulación de tecnología estadounidense. Para mantener el crecimiento, tendría que cambiar hacia un modelo basado en la innovación en lugar de simplemente ponerse al día con las tecnologías existentes.
Este cambio resultó ser un desafío. Las instituciones económicas de Europa fueron moldeadas por una larga historia de recuperación industrial, establecida a fines del siglo XIX para absorber la tecnología británica y reforzada durante la era de la posguerra, cuando Europa estaba cerrando la brecha con los Estados Unidos. Estas instituciones fueron diseñadas para apoyar un crecimiento económico estable y predecible a través de una planificación cuidadosa, industrias coordinadas y una estrecha cooperación entre empresas, bancos y gobiernos. Tal capitalismo coordinado fue efectivo cuando la tarea estaba clara, poniéndose al día con las prácticas industriales establecidas, pero se convirtió en un obstáculo cuando se enfrentó a la incertidumbre y la disrupción causadas por la revolución informática y las nuevas tecnologías de la información.
En Francia, el sistema de planificación indicativa del gobierno, que estableció objetivos económicos para coordinar las inversiones, funcionó bien con un progreso tecnológico incremental y predecible. Pero con el rápido cambio tecnológico, los planificadores se vieron abrumados e incapaces de pronosticar con precisión y dirigir los recursos de manera efectiva.
Del mismo modo, las empresas estatales de Italia, cruciales durante el auge de la posguerra, demostraron ser rígidas e insensibles a una nueva era de turbulencias tecnológicas. En España y Portugal, la fuerte influencia del Estado, combinada con intereses arraigados, limitó gravemente la flexibilidad económica, obstaculizando la innovación y la adaptación. En consecuencia, estas naciones del sur de Europa experimentaron un prolongado estancamiento económico durante la revolución informática, a menudo denominada “dos décadas perdidas”.
De Hayek a Moravec
La lección es clara: los milagros económicos se estancan cuando las instituciones que permitieron los éxitos pasados se desalinean con los nuevos desafíos. La Unión Soviética y gran parte de Europa tropezaron cuando los rígidos modelos de producción en masa no lograron adaptarse a la imprevisibilidad de la era de la computadora, mientras que Japón se tambaleó cuando el epicentro de la innovación pasó del hardware al software. Hoy, el crecimiento de China está cada vez más limitado por un control más estricto del partido, y Estados Unidos enfrenta un peligro similar cada vez que el poder monopólico permanece sin control. El peligro de que la centralización y la concentración acaben con la innovación ahora se cierne sobre la IA. Debido a que el rendimiento de la IA ha mejorado históricamente principalmente al aumentar la potencia informática y la disponibilidad de datos, muchos observadores concluyeron que la IA es una competencia que es mejor dejar a un puñado de “campeones nacionales”. Esa creencia es seductora y errónea.
Al igual que en la revolución informática, los verdaderos avances provienen de explorar lo desconocido, no de perfeccionar lo que ya está formalizado. Los grandes modelos de lenguaje (LLM), sistemas de IA entrenados para generar y comprender el lenguaje humano, crecieron 10,000 veces en escala entre 2019 y 2024, pero aún obtuvieron solo alrededor del 5 por ciento en el punto de referencia de razonamiento ARC, una prueba que evalúa las habilidades avanzadas de resolución de problemas. Mientras tanto, los enfoques más ágiles, como la búsqueda de programas (que genera programas explícitos para resolver tareas) han superado el 20 por ciento, y los nuevos métodos de aprendizaje en contexto (donde los modelos aprenden de ejemplos sin volver a entrenarse) están avanzando.
La IA tampoco hará obsoleta la exploración humana. La vieja observación de Hans Moravec sigue siendo válida: lo que es fácil para los humanos (como caminar por un sendero) sigue siendo difícil para las máquinas, y viceversa. Los modelos de lenguaje entrenados en todo Internet aún carecen de la experiencia sensoriomotora de cualquier niño de cuatro años. Hasta que podamos codificar ese conocimiento incorporado, los sistemas centralizados de IA seguirán la experimentación descentralizada que miles de millones de humanos realizan diariamente.
El ingenio florece precisamente donde el precedente es escaso. Los inventores, científicos y empresarios prosperan convirtiendo lo desconocido en oportunidad. Por el contrario, los grandes modelos lingüísticos se basan en el consenso estadístico. Imagine un LLM entrenado en 1633: mantendría firmemente a la Tierra como el centro del universo; dada la literatura del siglo XIX, negaría con confianza que los humanos pudieran volar, haciéndose eco de la larga lista de intentos fallidos que precedieron al éxito de los hermanos Wright. Incluso Demis Hassabis de Google DeepMind admite que alcanzar una verdadera inteligencia artificial general puede necesitar “varias innovaciones más”.
Control y competencia
Es poco probable que surjan solo de una escala centralizada; vendrán, como antes, de ampliar el campo de la experimentación y reducir las barreras de entrada. Sin embargo, en la era de la IA, tanto China como Estados Unidos se están moviendo en la dirección opuesta, aumentando el control central y reduciendo el dinamismo competitivo.
Los sectores más dinámicos de China siguen siendo impulsados por empresas privadas o respaldadas por extranjeros, mientras que las empresas estatales están rezagadas. Sin embargo, Beijing está recentralizando la autoridad: las licencias, el crédito y los contratos ahora favorecen a los conglomerados políticamente confiables, la ley antimonopolio se ejerce de manera selectiva y las campañas anticorrupción hacen de la lealtad un requisito previo para la supervivencia. La experimentación provincial que alguna vez fue vital se ha marchitado a medida que los funcionarios persiguen indicadores crudos como el recuento de patentes, inundando los registros con presentaciones de bajo valor. El clientelismo está eclipsando las reglas transparentes y la lealtad está desplazando la competencia, erosionando la capacidad del estado para fomentar la innovación a nivel de frontera y empujando a la economía hacia un crecimiento más lento y menos impulsado por la innovación.
Sin duda, China todavía se beneficia de un grupo sustancial de talentos y un gobierno profundamente comprometido con el avance tecnológico. Pero al igual que en los países occidentales, las empresas que carecen de fuertes conexiones políticas, como la empresa emergente de IA DeepSeek, resultan ser las más innovadoras. Aunque las autoridades pueden permitir que estas empresas operen con relativa autonomía siempre que sus actividades se alineen con los objetivos nacionales, la ausencia de protecciones legales sólidas las deja vulnerables a los cambios en las prioridades políticas. En consecuencia, las empresas deben invertir recursos en la construcción de alianzas políticas, desviando la atención y el capital del impulso de la innovación. Y el control del gobierno sobre las tecnologías de la información críticas con frecuencia tienta a las autoridades a fortalecer su dominio político sobre la sociedad, lo que podría sofocar la innovación de base.
Estados Unidos muestra los mismos síntomas de diferentes formas. Desde la era de las computadoras de la década de 1990, sus industrias se han vuelto notablemente más concentradas, socavando la competencia fluida que alguna vez caracterizó a Silicon Valley. Una red de cláusulas de no competencia ahora obstaculiza la movilidad laboral, frena el flujo de conocimiento tácito y desalienta a los científicos e ingenieros a fundar empresas rivales. Debido a que las nuevas empresas son fundamentales para traducir los conocimientos del laboratorio en productos comerciales, este lastre en la circulación del talento debilita el mecanismo mismo, la destrucción creativa, que reasigna la participación de mercado hacia nuevas ideas. Los economistas Germán Gutiérrez y Thomas Philippon muestran que la tendencia está impulsada menos por economías de escala inevitables que por el cabildeo establecido que codifica las ventajas regulatorias, desde extensiones de patentes hasta obstáculos de licencias específicos del sector.
Este patrón también amenaza a la IA. Debajo de la intensa competencia actual, la profunda alianza de Microsoft con OpenAI ya controla alrededor del 70 por ciento del mercado comercial de LLM, mientras que Nvidia proporciona alrededor del 92 por ciento de las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) especializadas utilizadas para entrenar estos modelos. Junto con Alphabet, Amazon y Meta, estos titulares también han estado comprando silenciosamente participaciones en prometedoras empresas emergentes de IA. Mantener un régimen de políticas que salvaguarde el ámbito competitivo en sí, en lugar de las fortunas de empresas particulares, es esencial si la próxima generación de innovadores transformadores quiere dar el impulso prometido a la productividad. Eso es tan cierto para la era de la IA como lo fue para la era de la computadora.
A medida que la innovación tecnológica, particularmente en el campo de la IA, se centra cada vez más en unos pocos actores clave, las industrias que se benefician de estas herramientas también se han concentrado más. En este podcast, Carl Benedikt Frey dice que la concentración de las industrias que utilizan IA empujará la dirección del cambio tecnológico hacia la automatización en lugar de la innovación de productos.
CARL BENEDIKT FREY es profesor asociado de IA y Trabajo Dieter Schwarz en la Universidad de Oxford. Este artículo se basa en su libro más reciente, How Progress Ends: Technology, Innovation, and the Fate of Nations.
