Año 2023: el PIB per cápita argentino representó un 40% del español. Año 2060: el PIB per cápita de Argentina y el de España son casi idénticos y están en torno a los US$ 40.000. ¿Podría ocurrir?

Sí, ambos casos podrían ocurrir. Para que ocurra lo primero, el PIB per cápita argentino debería crecer a una tasa anual del 2% y el chino debería hacerlo al 1%. Para que ocurra lo segundo, el PIB per cápita español debería crecer al 0,5% anual y el argentino al 3%. Más allá de las obvias dificultades para que Argentina crezca a esas tasas y del requerimiento no menor de que China y España crezcan bastante menos, lo que estos ejemplos pretenden ilustrar es la magia del crecimiento exponencial: diferencias relativamente pequeñas en una tasa de variación consiguen, a largo plazo, cambios muy profundos en los indicadores macroeconómicos porque el crecimiento es acumulativo.

Los episodios históricos de crecimiento exponencial se deben casi exclusivamente a la tecnología. Pero no a cualquier tipo de tecnología: sólo a las que se conocen como tecnologías de propósito general, es decir, a las que tienen la capacidad para generar un efecto amplio y transversal en todos los sectores productivos de una economía y que terminan siendo fácilmente accesibles (en costo y en requerimientos técnicos de implementación) en empresas de cualquier escala. La electricidad, las computadoras e internet son ejemplos de esta clase de tecnologías.

La Inteligencia Artificial (IA) es una tecnología de propósito general y su impacto potencial aumentó enormemente con el chat GPT. Sin embargo, una parte considerable del análisis de sus implicancias se centra en los riesgos que conlleva: desde la destrucción neta y masiva de empleos de todo tipo hasta un aumento descontrolado en la desigualdad en materia de ingresos y riqueza. Si la IA continúa avanzando al ritmo actual y las predicciones más pesimistas se materializan, entonces (argumentan algunos autores) incluso podrían tambalearse las democracias más grandes del mundo (algo que, de hecho, ya está ocurriendo) y economías enteras podrían derrumbarse como consecuencia. Suena a ciencia ficción, pero la opinión de algunos de los líderes mundiales más influyentes va en esta dirección. En el último reporte del Foro Económico Mundial sobre los mayores riesgos globales en el corto plazo (dos años), la desinformación y la información falsa ocupan el primer lugar y la inseguridad cibernética figura en el cuarto lugar. Para los próximos días años, a los dos anteriores se suman los resultados adversos de la IA (sexto lugar).

Ante escenarios tan inciertos es necesario ser moderados y objetivos. Es evidente que el impacto potencial de la IA sobre el empleo debe estudiarse con cuidado, sobre todo cuando muchos de los avances más recientes están direccionados a automatizar procesos en lugar de aumentar la complementariedad con las personas. Es indudable que en el corto plazo el impacto laboral podría ser significativo dependiendo de la estructura productiva de cada país (concretamente, del peso relativo de cada sector en el PIB) y del nivel de capital humano por trabajador, y que esto implica que algunos países están más expuestos, son más vulnerables y están menos preparados que otros. Estimaciones recientes de organismos internacionales señalan que en las economías emergentes y en desarrollo casi un 40% del empleo está expuesto a los avances de la IA y que cerca de la mitad de ese porcentaje (es decir, 1 de cada 5 trabajadores) vería su puesto laboral seriamente amenazado al haber escasas oportunidades de complementariedades entre la IA y las tareas específicas desarrolladas por esos trabajadores.

Recientemente se han realizado también esfuerzos importantes para medir la preparación de los gobiernos en particular y de los países en general para afrontar las disrupciones producidas por la IA. Los resultados conducen a una paradoja notable y, en principio, tranquilizadora: en promedio, los países más expuestos son también los mejor preparados en lo que respecta a elementos cruciales como la calidad de la infraestructura digital, los niveles de innovación e integración económica, la calidad y la eficacia de las políticas públicas dirigidas al mercado laboral y a aumentar el nivel de capital humano, y la calidad de la regulación. En un índice donde 0 indica nula preparación y 1 plena preparación, el promedio para las economías avanzadas está cerca de 0,7 (con 60% del empleo altamente expuesto a la IA), en economías emergentes y en desarrollo es casi 0,5 (40% del empleo expuesto), y en economías de ingresos bajos es menor a 0,4 (casi 30% del empleo expuesto) según estimaciones recientemente publicadas por el FMI.

Aspectosprometedores. La IA puede generar un aumento en la tasa de crecimiento del PIB per cápita a través de una secuencia muy simple: más IA aumentaría la facilidad para innovar, más innovación generaría más productividad, y más productividad produciría más crecimiento. Existe una probabilidad importante de que esto ocurra incluso en el corto plazo. Y si eventualmente la IA comenzase a generar ideas y superase a la inteligencia humana, algunos científicos creen que el crecimiento podría volverse explosivo e ingresar en un proceso conocido como singularidad. Bajo estas circunstancias, la IA podría generar efectos mucho más transformadores que otras tecnologías de propósito general e incluso contribuir decisivamente en la búsqueda e implementación de soluciones para, por ejemplo, el envejecimiento de las poblaciones y el cambio climático. ¿Cómo podría generar la IA ese tipo de crecimiento? A través de los rendimientos crecientes a escala: si se duplica la “cantidad” de IA, la producción de bienes y servicios podría aumentar más del doble.

Aun cuando la singularidad quede en el plano teórico y la IA sólo genere aumentos limitados en la productividad, esto ya sería una gran noticia. En 2022 la productividad laboral en América Latina y Caribe fue la misma que en 2012, y entre 1992 y 2011 creció a una tasa promedio anual de sólo el 1%. En 1991 representaba un 35% de la Estados Unidos y en 2022 había caído al 27%. Con respecto a la Unión Europea la caída fue del 42% al 36% y en comparación con Oriente Medio y el Norte de África la disminución fue del 64% al 59%. El atraso con respecto a Asia fue enorme y sólo se mantuvo inalterada con respecto a la región más pobre del mundo: el África Subsahariana. La IA tiene un enorme potencial para mejorar estos números y volver a poner a la región en carrera para competir por inversiones estratégicas con otras regiones emergentes y en desarrollo.

La IA puede convertirse en un mecanismo igualador de oportunidades y es por ello que los ejemplos iniciales de valores futuros para el PIB per cápita, en principio utópicos, pueden convertirse en algo real. Para ello son útiles los estudios que identifican el potencial por sector (salud e industria farmacéutica, energía, banca y finanzas, telecomunicaciones, agro, real estate, minería, comercio), pero necesariamente esas proyecciones deben complementarse con un análisis adecuado del impacto macroeconómico. No sólo en lo que respecta a las amenazas, sino sobre todo en el potencial para generar aumentos en el crecimiento y, como resultado, en el bienestar.