BOSTON – La inteligencia artificial está transformando cada aspecto de nuestras vidas, sobre todo la economía. Por tratarse de una tecnología de uso general, las aplicaciones de IA son potencialmente infinitas. Si bien se la puede utilizar para automatizar tareas que anteriormente eran realizadas por personas, también puede hacer que la mano de obra humana sea más productiva, aumentando así la demanda laboral.
Desafortunadamente, la tendencia actual en el desarrollo de IA comercial es hacia más y más automatización, con consecuencias potencialmente desastrosas para la sociedad. Sin duda, la automatización ha sido un motor de crecimiento de la productividad desde el comienzo de la Revolución Industrial cuando, a partir de fines del siglo XVIII, se mecanizaron los procesos de tejido e hilado.
Pero la ola de automatización no beneficia a todos automáticamente. Al reemplazar la mano de obra con máquinas en tareas de producción, la automatización reduce el porcentaje de valor agregado (e ingreso nacional) de la mano de obra, contribuye a la desigualdad y puede reducir el empleo y los salarios.
Sin embargo, la mayoría de las economías modernas han experimentado un crecimiento robusto del salario y del empleo desde la Revolución Industrial. En tanto la automatización ha desplazado a los trabajadores en ciertas tareas, han surgido otras tecnologías que restablecen el papel central de la mano de obra en el proceso de producción creando nuevas tareas en las que los seres humanos tienen una ventaja comparativa. Estas tecnologías no sólo han contribuido a un crecimiento de la productividad, sino que también han aumentado el empleo y los salarios, generando en el proceso una distribución más equitativa de los recursos.
Consideremos la mecanización agrícola, que comenzó en el siglo XIX. Al principio, la sustitución de la mano de obra pura por máquinas efectivamente redujo el porcentaje de la mano de obra en el valor agregado, desplazando a una enorme porción de la fuerza laboral de Estados Unidos que anteriormente había estado empleada en el campo. Pero, al mismo tiempo, las nuevas industrias florecientes necesitaban trabajadores para realizar tareas nuevas e interesarse por las ocupaciones que surgían. Los puestos administrativos se expandieron tanto en los servicios como en la industria, donde una división más fina de la mano de obra impulsó la productividad, el empleo y el crecimiento salarial.
Un patrón similar de cambio tecnológico alimentó el crecimiento del empleo y de los salarios para los trabajadores muy calificados y poco calificados por igual en las décadas posteriores a la Segunda Guerra Mundial. Sin embargo, en las últimas tres décadas, los cambios concomitantes que hicieron falta para compensar los efectos del desplazamiento de la mano de obra como consecuencia de la automatización han estado notablemente ausentes. Como resultado de ello, el crecimiento salarial y del empleo se ha mantenido estancado y el crecimiento de la productividad, anémico.
De manera inquietante, parece que la IA va a exacerbar este patrón, produciendo una desigualdad aún mayor y muchas más décadas de crecimiento salarial lento y de una caída de la participación del mercado laboral. Pero no hay nada inherente a la IA que exija este desenlace. Por el contrario, podrían utilizarse aplicaciones de IA para reestructurar tareas y crear nuevas actividades donde se pueda restablecer la mano de obra, generando a la larga beneficios económicos y sociales de amplio alcance.
En educación, por ejemplo, la recopilación y el procesamiento de datos en tiempo real mediante sistemas de IA pueden empoderar a los maestros para que ofrezcan una instrucción individualizada calibrada según las necesidades de cada alumno, que probablemente varíen de una persona a otra. Lo mismo se aplica a la atención médica, donde la IA puede empoderar a los técnicos y a las enfermeras calificadas para ofrecer tratamientos personalizados. Es más, los potenciales beneficios de la IA para la mano de obra no están confinados a los servicios. Gracias a los avances en realidad aumentada y virtual, también se puede utilizar para crear nuevas tareas para los seres humanos en la industria de alta precisión, que actualmente está dominada por robots industriales.
Resulta tentador pensar que el mercado traducirá estas promesas en realidad. Las nuevas tecnologías generan beneficios no sólo para los inventores y quienes las adoptan de manera temprana, sino también para los productores, trabajadores y consumidores. Y algunas tecnologías tienen la capacidad de propiciar la creación de empleos y reducir la desigualdad, con enormes beneficios sociales que los inventores y los usuarios pioneros ni siquiera consideraron.
El problema es que los mercados de tecnología no funcionan tan bien cuando hay paradigmas contrapuestos en juego. Cuanto más se impone el paradigma de la automatización, más los incentivos del mercado favorecerán la inversión en esa área a expensas de otros paradigmas que podrían crear nuevas tareas con una alta demanda de mano de obra.
Si esa no es razón suficiente para no confiar en el mercado, existen problemas adicionales específicos de las tecnologías de IA. Para tomar un ejemplo, el campo está dominado por un puñado de grandes empresas tecnológicas con modelos de negocios estrechamente vinculados con la automatización. Estas empresas representan el grueso de las inversiones en investigación de IA, y han creado un entorno comercial en el cual la eliminación de seres humanos falibles de los procesos de producción se considera un imperativo tecnológico y comercial. Como si fuera poco, los gobiernos están subsidiando a las empresas a través de una automatización acelerada, exenciones impositivas y deducciones de intereses –todo esto mientras se grava a la mano de obra.
Sin duda, la adopción de nuevas tecnologías de automatización se ha vuelto rentable aun cuando las propias tecnologías no son particularmente productivas. Esas deficiencias en el mercado para la innovación y la tecnología parecen estar promoviendo precisamente el tipo equivocado de IA. Un foco inclinado a automatizar cada vez más tareas se está traduciendo en un crecimiento bajo de la productividad y de los salarios y en una caída del porcentaje de la mano de obra en el valor agregado.
No tiene por qué ser así. Al reconocer una falla obvia del mercado y redirigir el desarrollo de IA hacia la creación de nuevas tareas que mejoren la productividad para las personas, podemos volver a lograr una prosperidad compartida. No podemos poner en peligro las alternativas.
Daron Acemoglu es profesor de Economía en el MIT. Pascual Restrepo es profesor de Economía en la Universidad de Boston.
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