¿Cómo beneficiarse de la inteligencia artificial?

El término inteligencia artificial (IA) fue acuñado en 1956 por el matemático e informático John McCarthy, cuando inició programas de investigación que tenían como objetivo el desarrollo de algoritmos que permitieran que una computadora imitara la inteligencia humana. El profesor Richard Bellman, padre en los años cincuenta de la rama de las matemáticas denominada programación dinámica, escribió en 1978 una obra sobre la IA en la cual se preguntó si las computadoras pueden pensar y enmarcó su respuesta en el contexto de la automatización de las actividades asociadas al pensamiento humano.

Para ese entonces el limitado poder computacional no permitía enfrentar adecuadamente la "maldición de la dimensionalidad," concepto desarrollado por Bellman, que revela la dificultad de encontrar soluciones rápidas a problemas estocásticos de múltiples secuencias de variables estado que requieren la selección de políticas de control óptimas. Entre esos problemas, se encuentran los de secuencias de palabras que utilizan procesos de Markov, con probabilidad de transición de estados conocidas o entrenadas con millones de millones de datos, que son los fundamentos de los actuales modelos de lenguaje de gran tamaño como ChatGPT. Ese tipo de programas informáticos puede responder con una alta probabilidad de acierto a las preguntas o solicitudes que le haga una persona sobre diversos temas, gracias a la inmensa cantidad de información obtenida del internet y utilizada para entrenar o estimar millones de parámetros que conforman el modelo de respuesta.

En adición, las herramientas matemáticas conocidas como aprendizaje automático, redes neuronales y aprendizaje profundo permiten desarrollar, entre otros, modelos de predicción de preferencias de consumo; transferencia de texto a voz y video; y reconocimiento facial, los cuales se van insertando en los procesos productivos según sea la visión y capacidad de inversión de las empresas, modificando la manera y ritmo de creación de valor agregado.

A los hacedores de política económica les interesa saber o tener una idea aproximada de quiénes serán los beneficiarios de la difusión de la IA, considerando su impacto sobre la productividad y el mercado laboral. ¿Se beneficiará el capital o la mano de obra? ¿Aumentará más rápido el ingreso promedio de los trabajadores más cualificados? ¿Se acentuará la desigualdad de ingresos? Las respuestas dependen de la complementariedad de la IA con el capital y con los diferentes tipos de mano de obra.

Los países que tendrán mayor exposición a la IA son los más ricos y capacitados. El Fondo Monetario Internacional (FMI) estima que gran parte del empleo estará expuesto a la IA: el 60% en los países de economía avanzada, el 40% en las economías emergentes y el 26% en los países de menores ingresos.

En Estados Unidos, Daron Acemoglu, profesor del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), ha señalado que las implicaciones de la IA sobre la productividad, empleo, salarios y desigualdad son difíciles de predecir. No obstante, en base a un conjunto de supuestos, estima que la productividad factorial total aumentará 0.7% en un período de 10 años, mejorando el PIB en ese plazo -como límite superior- entre 1.4% y 1.6%. Otros autores proyectan resultados más elevados.

Acemoglu y Simon Johnson, también profesor del MIT, sostienen que la IA desplazará mano de obra que ofrezca servicios sustituibles por los que puedan brindarse con soporte de esa tecnología. Es lógico que la automatización -que implica la ampliación a menor costo (i.e., mayor productividad) de las actividades que puede ejecutar el capital- disminuya el salario promedio de las tareas reemplazables en sectores donde se registre la mayor penetración de esa nueva tecnología, con el consiguiente traslado de ingresos laborales hacia otras actividades complementarias y, principalmente, hacia aquellas vinculadas con la elaboración de los modelos de aprendizaje automático y redes neuronales que sirven de base a la IA.

Esos expertos consideran que el incremento de la productividad que generará la IA elevará más rápido el retorno del capital en relación al aumento promedio que pudiese alcanzar el salario. En consecuencia, esa nueva transformación económica -como lo hizo la revolución industrial- puede ampliar el grado de desigualdad en la distribución de los ingresos y de la riqueza en beneficio de los propietarios del capital y de los trabajadores dedicados a las actividades complementarias de la IA. Ese previsible efecto implica que, para aprovechar al máximo y más equitativamente los beneficios derivados de la IA, es imprescindible que el sistema educativo de las naciones fortalezca las áreas de matemáticas y ciencias, además de abarcar el entrenamiento en técnicas digitales a los trabajadores menos jóvenes para que puedan insertarse fácilmente en actividades complementarias a la IA.

El FMI, que reconoce el impacto positivo de la inteligencia artificial generativa sobre la productividad, advierte que su penetración en la sociedad puede traducirse en disrupciones laborales masivas y en un aumento de la desigualdad de rentas, ya que concentra las remuneraciones en los trabajadores más capacitados y complementarios de la IA. Ante esa posibilidad, el Fondo recomienda el fortalecimiento de las redes de seguridad social, la inversión en educación en áreas vinculadas a esos algoritmos matemáticos y la adopción de medidas para reducir la desigualdad de ingreso laboral.

Con el fin de amortiguar el impacto negativo de la integración de la IA en los procesos productivos, el Fondo propone la ampliación de la cobertura del seguro de desempleo para garantizar la protección de los empleados que pierdan su puesto de trabajo y puedan así disponer de tiempo suficiente para reincorporarse al mundo laboral.

Los países menos desarrollados, como la República Dominicana, habrían de enfrentar un mayor reto, pues no poseen seguro de desempleo y presentan un elevado porcentaje de ocupación informal con bajo nivel de formación digital. Además de llevar a cabo el reentrenamiento laboral para adaptar la mano de obra a las nuevas exigencias tecnológicas, deberán desarrollar programas de coincidencia laboral para que otras actividades económicas puedan absorber en el plazo más breve posible la mano de obra desplazada por la IA. De esa manera se evitaría un aumento excesivo del desempleo y un deterioro del bienestar de los trabajadores menos complementarios con la IA. b

Jaime Aristy Escuder

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Economista y matemático. Graduado de la Universidad de Chicago y doctorado en Economía de la Universidad de Barcelona. Profesor de Economía Matemática.