El avance de la inteligencia artificial desafía los modelos económicos tradicionales

La inteligencia artificial impulsa cambios sustanciales en el trabajo, la educación y la organización de las comunidades, transformando la economía global y generando tanto esperanzas de crecimiento como inquietudes respecto al empleo y el tejido social.

El ritmo acelerado de esta tecnología y la complejidad de sus efectos obligaron a expertos y responsables de políticas a buscar métodos de análisis innovadores, combinando la rigurosidad de los datos con enfoques más imaginativos, como señaló Nature en un informe.

Impacto económico de la inteligencia artificial

Las estimaciones sobre el impacto de la IA en la economía mundial son variadas. Algunos especialistas proyectan un aumento modesto del 0,9% en el producto interno bruto global a lo largo de la próxima década, mientras que otros prevén una revolución capaz de añadir entre USD 17 billones y USD 26 billones a la producción anual y automatizar hasta la mitad de los empleos existentes para 2045.

Más allá de las cifras, las expectativas relativas a la IA ya condicionan las decisiones de los jóvenes sobre sus trayectorias laborales, inciden en políticas públicas y orientan inversiones hacia sectores clave como los semiconductores y los centros de datos.

Diversos estudios buscaron medir el efecto de la IA en la productividad y el empleo. En 2020, trabajadores de centros de atención al cliente resolvían consultas un 15% más rápido con herramientas de IA. Mientras un análisis reveló que entre 2022 y 2023, desarrolladores usando asistentes de codificación completaron un 26% más tareas comparados con quienes no accedían a ellos.

Sin embargo, la velocidad con que evolucionan estas capacidades vuelve rápidamente obsoletos estos hallazgos. Desde el surgimiento de ChatGPT en 2022, los sistemas de IA han triplicado su capacidad para sostener conversaciones simuladas de soporte al cliente de manera autónoma.

Los beneficios de la IA no se circunscriben a la productividad individual. Los trabajadores menos experimentados tienden a favorecerse más con la asistencia de la IA cuando la organización se mantiene estable.

De igual manera, en la práctica, los directivos pueden reorganizar las tareas o incluso sustituir empleados con sistemas automatizados, lo que potencialmente revierte los beneficios captados en los estudios.

Datos de empleo para un estudio, apuntaron a una disminución en el trabajo de los jóvenes desde 2022, sobre todo en puestos donde la IA resulta particularmente eficaz, como la atención al cliente y la programación, aunque aún se investiga en qué medida este fenómeno se debe exclusivamente a la tecnología.

Limitaciones de los datos y papel de la imaginación

Los estudios controlados operan como un foco estrecho sobre una realidad compleja. La adopción de la inteligencia artificial genera transformaciones sociales y efectos indirectos que estos métodos difícilmente pueden captar en su totalidad. La incertidumbre sobre la magnitud y dirección de estos cambios ha alimentado debates públicos y, a veces, narrativas próximas a la ciencia ficción.

Ante este panorama, la ciencia social puede resultar fundamental, siempre que combine la creatividad con el rigor empírico. Articular modelos teóricos y una imaginación disciplinada es clave para prever escenarios y diseñar respuestas más efectivas ante los desafíos de la IA.

Ciencia social ficción con experimentos mentales

Una de las propuestas es la llamada “ciencia social ficción”, según el economista Jean Tirole. Este enfoque especula sobre el futuro a partir de principios económicos y marcos de comportamiento, usando modelos para explorar la interacción de las tecnologías con las fuerzas del mercado.

Por ejemplo, el análisis de los vehículos autónomos sugiere que, al disminuir el costo personal del tiempo en tráfico, más personas optarían por desplazarse en automóvil, incrementando la congestión. Otros estudios destacaron que la automatización puede mejorar la productividad en ciertas áreas, mientras que en otras —como la dirección creativa o la supervisión de resultados— podría crecer la demanda de talento humano.

Estos experimentos mentales permiten identificar indicadores clave y anticipar políticas. También abren interrogantes sobre los incentivos para generar conocimiento útil para sistemas de IA y sobre la influencia de la competencia entre laboratorios en innovación y desarrollo económico.

Datos prospectivos con experimentos piloto

Para comprender el modo en que la economía se transforma con la inteligencia artificial, los responsables de políticas deben fusionar fuentes diversas de información. El benchmarking de sistemas de IA en tareas estandarizadas es habitual, pero sus conclusiones no siempre reflejan el desempeño en escenarios reales, marcados por contextos variables y tareas complejas.

El monitoreo en tiempo real de variables como el uso de IA en áreas específicas, el empleo, las vacantes y los beneficios empresariales ayuda a identificar los primeros efectos de su adopción. No obstante, estos datos por sí solos no permiten hacer inferencias causales sólidas, ya que la tecnología y las organizaciones evolucionan conjuntamente.

Los experimentos piloto en “zonas económicas especiales” para la IA ofrecen entornos controlados donde empresas y escuelas prueban nuevas formas de organización y regulación, anticipando riesgos y ventajas antes de una adopción amplia.

Desafíos y oportunidades para la sociedad

La inteligencia artificial exige repensar la organización social. El desafío consiste en anticipar cómo evolucionarán empresas, instituciones y comunidades, considerando los costos y beneficios de los posibles caminos.

Este esfuerzo demanda colaboración entre tecnólogos, innovadores cívicos y científicos sociales. Nature compartió ejemplos de cooperación que incluyen el diseño de estructuras institucionales para recompensar la aportación de datos a los modelos de IA, la creación de nuevos esquemas de pago y la observación empírica sobre la distribución de estas recompensas.