Riesgos de la automatización anticipada

En la vorágine del desarrollo tecnológico, el mantra se repite incansablemente: “apresúrate o te quedarás atrás”. Este imperativo ha llevado a muchos gobiernos a considerar la adopción acelerada de la inteligencia artificial (IA) como un camino inevitable hacia el progreso. Sin embargo, esta visión puede resultar tan errónea como peligrosa, especialmente para las economías en desarrollo.

El grave riesgo aquí es la “automatización prematura”. Este concepto evoca el fenómeno de la “desindustrialización prematura”, un término acuñado por el economista Dani Rodrik, que describe la erosión del empleo en el sector industrial de los países en desarrollo antes de que hayan alcanzado su verdadero potencial de crecimiento. La adopción acelerada de la IA podría replicar este patrón, destruyendo empleos y debilitando capacidades en lugar de fomentar la transformación.

Mientras que en economías avanzadas la IA puede complementar una fuerza laboral envejecida y aumentar la productividad, muchas economías emergentes enfrentan realidades diferentes. Con una enorme cantidad de jóvenes, por ejemplo, se estima que cada año 12 millones de jóvenes africanos se integran al mercado laboral, de los cuales solo tres millones logran encontrar empleo formal. En este escenario, la rápida automatización en sectores como la atención al cliente y la logística podría desplazar a trabajadores antes de que exista una alternativa viable.

América Latina y algunas partes de Europa también se encuentran bajo esta amenaza. Integrar la IA en administraciones fragmentadas y sectores con productividad estancada podría resultar en la eliminación de empleos de cualificación media sin generar nuevos motores de crecimiento. En economías con fundamentos débiles, el intento de avanzar directamente hacia la automatización basada en IA podría intensificar la disfunción existente.

La implementación de modelos de IA en países con registros en papel y sistemas de pago fragmentados plantea un desafío adicional. Estos modelos, alimentados por datos de baja calidad, pueden amplificar errores y sesgos, provocando una sobrecarga institucional. Casos concretos incluyen sistemas automatizados que han excluido legítimos beneficiarios de prestaciones públicas debido a registros incompletos, y herramientas algorítmicas de toma de decisiones lanzadas sin adecuadas vías de apelación.

Sin una secuencia bien estudiada en la adopción de la tecnología, corre el riesgo de que un país termine exportando datos brutos mientras importa algoritmos y sistemas de gobernanza que no son de su propio diseño. Esto crea una dependencia peligrosa, donde las empresas extranjeras retienen la mayor parte del valor, dejando a los actores locales en una posición marginal, si es que no son completamente desplazados.

La gobernanza de los datos se convierte así en un asunto de política industrial. Los países deben desarrollar estrategias de interoperabilidad y estandarización para no quedar a merced de las grandes empresas de IA. Esto implica digitalizar registros y crear una infraestructura pública robusta antes de avanzar hacia la automatización de decisiones. También es crucial establecer un ritmo sostenido para la adopción de IA, utilizando pilotos sectoriales y entornos de prueba protegidos para mitigar los impactos laborales.

Demorar la adopción tecnológica puede parecer desfavorable, pero en realidad permite a los países crear mecanismos de protección y evitar los errores cometidos por economías avanzadas. Un ejemplo exitoso es el sistema de pagos Pix en Brasil, respaldado por el gobierno, que ha demostrado cómo una secuencia adecuada junto con una infraestructura pública sólida puede colocar a un país rezagado en una posición competitiva.

En el contexto actual, donde la gobernanza de la IA se centra en la ética y la seguridad, queda claro que la verdadera urgencia radica en la disparidad entre la capacidad de la IA y la preparación institucional. Las autoridades deben abordar cuestiones críticas como la distribución del valor, el desarrollo de capacidades productivas y el impacto en el trabajo.

La “automatización prematura”, al igual que la desindustrialización, solo contribuirá a aumentar la fragilidad y dependencia de las economías. Mientras que algunas naciones pueden sentirse presionadas a participar en una carrera por la innovación, es fundamental que se desarrollen estrategias de inteligencia artificial fundamentadas, donde la digitalización preceda a la automatización y la capacidad institucional a la escala de implementación.

En un mundo cada vez más caracterizado por la competencia geopolítica por datos e infraestructura, la secuencia en la adopción de tecnología se convierte en una herramienta de soberanía. Al establecer un marco adecuado, los países pueden gestionar y gobernar la tecnología en sus propios términos, evitando que la IA se convierta en una fuerza desestabilizadora y asegurando así un futuro más equilibrado y próspero.

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