La inteligencia artificial (IA) ha emergido como un motor potencial del crecimiento económico, y desde la llegada de ChatGPT a finales de 2022, las predicciones sobre su impacto han proliferado. Estimaciones sugieren que, en la próxima década, la IA podría incrementar el PIB global en miles de millones de dólares. Por ejemplo, un estudio de Goldman Sachs predice un aumento del 7% en el PIB, mientras que McKinsey apunta a impactos aún más ambiciosos, de hasta 25 mil millones de dólares.
Sin embargo, ante este entusiasmo generalizado, surge la pregunta: ¿son estas proyecciones realistas? El economista del MIT, Daron Acemoglu, plantea una perspectiva más cautelosa en su trabajo titulado The Simple Macroeconomics of AI. Su argumento central sostiene que, si bien la IA puede potenciar la productividad, su efecto sobre la economía en general podría ser más limitado de lo que algunos esperan, especialmente si se limita a la automatización de tareas existentes sin generar nuevas oportunidades laborales de alto valor.
Acemoglu analiza el impacto económico de la IA desde la perspectiva del ahorro más que desde una ruptura radical con el modelo existente. Partiendo de un modelo simplificado, concluye que si la IA reduce costos operativos en ciertas tareas, esto podría traducirse en un crecimiento del PIB o en una mejora de la productividad total de los factores (TFP). Sin embargo, estima que menos del 5% de las tareas económicas podría ser automatizado de manera rentable en la próxima década, con un ahorro medio de aproximadamente el 15%. Esto se traduce en un incremento acumulado en productividad de solo un 0.55% en ese mismo periodo.
Comparado con las optimistas proyecciones previas, esta cifra queda bastante por debajo. En lugar de un “boom” económico, Acemoglu habla de un ligero empujón. Su análisis considera que esta estimación corresponde a su “escenario alto”, lo cual implica que los avances en productividad actuales, observados sobre todo en tareas simples, podrían no replicarse en las actividades más complejas y difíciles, donde la IA aún no ha logrado superar al desempeño humano.
Un aspecto crucial de su estudio es la diferenciación entre tareas “fáciles” y “difíciles”. Las primeras son aquellas con resultados claros y medibles, como traducir o redactar textos sencillos. Las segundas, en cambio, abarcan tareas que requieren interpretación y juicio humano, tales como el diagnóstico médico o la resolución de conflictos. En estas últimas, la IA todavía tiene limitaciones significativas.
Además, es importante recalcar que un aumento en la productividad no siempre se traduce en un incremento del bienestar social. Acemoglu advierte que, aunque la IA contribuya al crecimiento del PIB, esto no garantiza una mejora en la calidad de vida de todas las personas. De hecho, es posible que muchos de los beneficios provengan de actividades con escaso valor social, como propagación de desinformación o contenido manipulativo. Asimismo, los beneficios de la automatización podrían concentrarse entre empresas y accionistas, dejando a los trabajadores en una posición desfavorable. "Incluso cuando la IA mejora la productividad de los trabajadores menos calificados, podría aumentar la desigualdad en lugar de disminuirla", señala el autor.
Para países como México, aunque el análisis se centra en Estados Unidos, emergen lecciones valiosas. La mera adopción de la IA por tendencias o presión internacional no es suficiente. Es crucial reflexionar sobre qué clase de IA se desea implementar y con qué fines. ¿Se busca sustituir empleos de bajo perfil o mejorar la productividad en áreas clave? ¿Se está invirtiendo en automatizar procesos existentes o en desarrollar capacidades innovadoras? La IA tiene el potencial de ser una herramienta poderosa, pero como toda tecnología, los resultados dependen de decisiones sociales, institucionales y económicas que se tomen hoy.
La discusión sobre la IA y su impacto económico es compleja y debe ser tratada con cautela y pensamiento crítico. Mientras la tecnología avanza, es fundamental seguir evaluando sus efectos y ajustando nuestras estrategias para maximizar los beneficios y minimizar los riesgos.
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