IA y la bolita de cristal

Hoy en día se especula mucho con el impacto de la IA en nuestro quehacer, ¿qué tan acertadas serán esas predicciones? está por verse

Como ocurre en casi todas las épocas, y en especial respecto de las tecnologías es que se hacen muchas predicciones, hay algunos ejemplos a lo largo de la historia reciente bastante notables, varias de ellas (predicciones) realizadas por personas muy reconocidas en el desarrollo tecnológico del último siglo:

• Thomas Watson en 1943, uno de los fundadores de IBM, sobre las computadoras:  “Creo que hay un mercado mundial para quizás cinco computadoras.”

• Ken Olsen en 1977, fundador de DEC, sobre las computadoras personales:  “No hay ninguna razón por la que alguien quiera una computadora en su hogar.”

• La predicción sobre la telefonía móvil de los años 80:  “Los teléfonos móviles nunca serán populares debido a su tamaño y costos prohibitivos.”

• Paul Krugman en 1998, ganador del nobel, sobre Internet:  “El impacto de Internet en la economía será tan grande como el del teléfono, pero no mucho más.”

• Bill Gates, fundador de Microsoft, sobre el software:  “640 KB es todo lo que alguien podría necesitar.”

En el área de la IA tambie´n hemos tenido algunas predicciones no muy acertadas

• Marvin Minsky en 1967, sobre la Inteligencia Artificial (uno de sus padres fundadores): “En cinco o diez años, las máquinas serán capaces de hacer cualquier tarea que un ser humano pueda realizar.”

Incluso hemos llegado a tener memes el respecto, como este

Pero más allá de lo anecdótico, hoy vemos muchas predicciones en torno al impacto de la IA en el mercado laboral, la llegada de la AGI (Inteligencia Artificial General), así como también respecto de su impacto económico.

Todo esto seguramente impulsado porque la IA se encuentra en la parte más alta de la curva hype de Gartner.

Impacto económico

En el ámbito económico algunas estimaciones hablan de un incremento de la productividad de casi el 18% superior al impacto del PC y la Internet, y bastante inferior a la electricidad y la máquina de vapor.

En este ámbito los números respecto del impacto en el PIB mundial van desde 1,5% hasta 20%, en la siguiente gráfica de estudios recopilados por JP Morgan líder mundial en servicios financieros, muestra 6 estimaciones de diversos orígenes.

Al revisar con mayor profundidad los extremos de estas predicciones, tenemos por un lado el prestigiado académico del MIT Daron Acemoglu, autor del reconocido libro Por qué fracasan los países, quien en su paper de mayo de 2024, The Simple Macroeconómicamics of AI realizó una predicción del impacto de la IA en el PIB mundial y en el otro extremo la consultora PwC con una estimación 13 veces mayor.

Acemoglu, una mirada más cautelosa

Acemoglu utiliza un modelo basado en tareas para estimar los efectos de la IA sobre la productividad, enfocándose en el impacto de la automatización en esas tareas. Sus estimaciones son moderadas, sugiriendo un aumento en el PIB y la productividad total de los factores (PTF) que fluctúa entre 0.66% y 1.56% para un periodo de diez años.

Además plantea que las mejoras de productividad probablemente estarán limitadas por la naturaleza de las tareas que la IA puede realizar actualmente, principalmente tareas fáciles de aprender, bien definidas y medibles. Su análisis además incluye posibilidad de que se genere valor social negativo por parte de las tareas impulsadas por la IA, como la creación de algoritmos manipulativos, que podrían reducir algunos de los beneficios de la IA.

PwC, el de mayor impacto

Por otro lado, la estimación de PwC es mucho más optimista (13 veces más optimista), prediciendo un aumento de cerca de 20% en el PIB global para 2030, lo que equivale a una adición de $15.7 billones. Esta estimación se basa en la suposición de que la IA aumentará significativamente la productividad mediante la automatización de tareas, la mejora de la toma de decisiones y la innovación en productos . PwC resalta los impactos específicos por sector, como los de los sectores de retail, salud y servicios financieros, donde la IA podría generar un valor económico sustancial al mejorar la calidad, la personalización y la eficiencia.

¿Dónde están las diferencias?

Las principales diferencias de ambas estimaciones radican en:

• Alcance del impacto de la IA: La estimación de PwC incorpora un potencial más amplio, incluyendo un aumento de la demanda del consumidor impulsado por productos y servicios mejorados por IA, además de las ganancias en productividad. Acemoglu, sin embargo, es más conservador, enfocándose principalmente en las mejoras de productividad y advirtiendo que los beneficios reales pueden ser mucho más pequeños debido a las limitaciones de las tecnologías actuales de IA y su incapacidad para manejar tareas complejas y difíciles de aprender.

• Variabilidad geográfica y sectorial: El análisis de PwC considera diferencias regionales (por ejemplo, China y América del Norte tendrán las mayores ganancias potenciales) y el crecimiento sectorial, mientras que el modelo más general de Acemoglu no entra en detalles sobre matices regionales o sectoriales, sino que se enfoca en el impacto de la automatización de tareas a través de las economías.

En resumen, la estimación más baja de Acemoglu refleja un enfoque cauteloso, teniendo en cuenta las limitaciones de la IA para abordar tareas complejas y las posibles consecuencias negativas. La estimación más alta de PwC refleja una visión más amplia, destacando el potencial transformador de la IA a través de los sectores y su capacidad para estimular tanto la productividad como el consumo.

Otras estimaciones van desde un 8% en 10 años hasta la de Goldman en un 15%.  

Ya veremos quien tiene una mejor bolita de cristal, y no vaya ser cosa que les pase como a Watson, Ollsen, Gates o Hinton.

Información Complementaria

• The Simple Macroeconomics of AI – Daron Acemoglu (2024)
• Sizing the prize (PwC)

Imagen: Caricatura de César Durán