Noah Harari y Elon Musk propusieron que los laboratorios de Inteligencia Artificial (IA) dejen de entrenar por unos seis meses los sistemas con más poder que el GPT-4. ¿Qué ha ocurrido?

La tecnología es la gran responsable del bienestar actual de la humanidad. Durante siglos el progreso tecnológico evolucionó, pero no pudo compensar el crecimiento poblacional y el nivel de vida permaneció. Se estima que el ingreso per cápita en China en 1100 era de 1181 dólares y que a fines de la Segunda Guerra Mundial era básicamente el mismo. En el Reino Unido era de 1320 dólares en el siglo XIII y superó los 2000 dólares recién a fines del siglo XVII. En Francia, el crecimiento anual del ingreso per cápita entre 1280 y 1789 fue casi nulo. Sólo con la Primera Revolución Industrial el crecimiento se volvió significativo.

La clave fueron las Tecnologías de Propósito General (TPGs), que penetraron todo el sistema económico, mejoraron con el tiempo y produjeron innovaciones complementarias. Requirieron nuevos tipos de capital físico y la maximización de su potencial exigió grandes inversiones en intangibles y una reestructuración fundamental del sistema productivo. Ejemplos de TPGs son la máquina de vapor, el ferrocarril, el motor de combustión interna, la electricidad, las computadoras e internet.

La IA es una TPG y, como todas las anteriores, promete alterar el mercado laboral reemplazando trabajadores. En principio los trabajos más amenazados eran aquellos con bajos requerimientos de calificación, pero la amenaza se extendió luego hasta profesiones más sofisticadas. En noviembre se lanzó ChatGPT, un chatbot de IA que viene sumando unos 100 millones de usuarios por mes. No es sólo un programa con respuestas escritas por programadores para preguntas frecuentes de los usuarios. ChatGPT genera textos, imágenes y videos como si hubiesen sido creados por seres humanos, y los usuarios pueden mantener conversaciones con él. Fue diseñado por OpenAI, una startup que recibió financiamiento de Microsoft en febrero. Google y otras compañías están trabajando en sus propios programas, y algunos expertos creen que son tecnologías que tendrán la misma importancia que las computadoras o internet.

¿Qué efectos tendrán estos modelos de IA generativa sobre los negocios y la sociedad? La IA generativa es un sistema con capacidad para generar textos, imágenes y otros elementos en respuesta a indicaciones de los usuarios. Sus predicciones se basan en un modelo de lenguaje producto de un análisis anterior de millones de textos almacenados en internet. Una vez que el chatbot ha sido entrenado, puede producir una respuesta escrita fluida en lugar de ofrecer un listado de links, como hace un motor de búsqueda (ChatGPT puede responder el tipo de preguntas para las que la gente busca respuestas en el motor de búsqueda de Google, que actualmente procesa alrededor de 100.000 búsquedas por segundo en un día cualquiera y que tiene una participación del 90% en el mercado). Pero hay algunos problemas: estos modelos de lenguaje no tienen sentido acerca de lo que es verdadero o falso, sino que reflejan lo que está en internet. Esto no es un problema serio en temas triviales, pero puede serlo en temas trascendentales.

Según investigadores de OpenAI, OpenResearch y de la Universidad de Pennsylvania, un 80% de la fuerza laboral de Estados Unidos podría sufrir los efectos de estas tecnologías en al menos el 10% de sus tareas laborales, mientras que otro 19% vería afectado un 50% de sus tareas. Estos efectos alcanzan a todos los niveles salariales, pero los trabajos de mayor remuneración quedarían potencialmente más expuestos. El 15% de todas las tareas laborales en Estados Unidos podrían realizarse significativamente más rápido y con el mismo nivel de calidad. Si los sistemas mejoran con el paso del tiempo, el porcentaje anterior podría alcanzar el 50%.

Surgen otras preguntas de alto impacto. ¿Qué tan rápido puede ocurrir esto? El avance de la IA depende de tres elementos: la calidad de sus aplicaciones, la inversión necesaria para aplicarlas y el costo de adaptación del sistema productivo de, por ejemplo, una empresa. ¿Pero entonces existe el desempleo tecnológico? Sí, cuando la automatización avanza más rápido que la creación de tareas asociadas a las nuevas tecnologías. Para que esto último no ocurra se requieren dos condiciones: que el sistema educativo se adapte con fluidez, de modo que la oferta laboral acompañe los cambios en la demanda, y que la velocidad del progreso tecnológico no tome un ritmo de exponencial e inalcanzable.

¿Todo esto no podría resolverse si la IA genera más crecimiento económico? Sería formidable. El crecimiento depende del trabajo (incluyendo conocimientos y destrezas), del capital (tangible e intangible) y de la productividad. Si la productividad se estanca, el crecimiento tiene un límite. Los datos son elocuentes. Entre 2002 y 2019, el 70% del crecimiento promedio en Argentina se explica por el capital, el 22% por el trabajo y sólo el 8% por la productividad. Y a pesar de todo Argentina es uno de los pocos países de la región donde la productividad aumentó en ese período (los otros son Costa Rica y Perú). La IA podría contribuir a resolver este problema con aumentos en la productividad. Pero la IA también puede empeorar la distribución del ingreso al producir cambios en la estructura de los mercados (volviéndolos menos competitivos), cambios sectoriales (con los sectores intensivos en el uso de la tecnología y en la difusión del conocimiento siendo los beneficiados) y cambios a nivel de empresas (aumenta la brecha salarial a favor de los trabajadores de alta calificación y se generan estructuras organizativas más planas).

El progreso tecnológico no es neutral y, bajo los incentivos adecuados, puede “direccionarse” (que no es equivalente a “demorarlo”, como proponen Harari y Musk). Pero la adaptación es esencial. El 88% de un grupo de profesores de varias de las mejores universidades de Estados Unidos considera que el avance de la automatización históricamente no ha reducido el empleo en Estados Unidos, mientras que sólo el 26% no considera necesario que las instituciones del mercado laboral se adapten para que el aumento en el uso de los robots y en el empleo de la IA no aumente sustancialmente el número de trabajadores desempleados por largos períodos de tiempo.

En resumen, hay pocas dudas de que la tecnología cree prosperidad y nuevos trabajos en el largo plazo, pero tampoco hay dudas de que en el corto plazo los costos pueden ser muy elevados. Cómo no demorar el avance de la tecnología, direccionándola y adaptando la economía y el sistema productivo, serán probablemente las tareas más urgentes de los próximos años.

*Por Mgter. Lucas Pussetto. Profesor Part-Time de Economía. IAE Business School, Universidad Austral