Sí, la inteligencia artificial está cambiando algunas cosas, y desafiando las ideas que tenemos sobre otras. Verbigracia, el número de búsquedas en internet hechas a través de servicios de IA está incrementando a un ritmo acelerado: pronto podríamos tener un internet usado por humanos solo de forma indirecta (a través de IA); numerosos profesores universitarios están volviendo a métodos estrictos de evaluación en clase para evitar que sus alumnos presenten trabajos generados con ChatGPT, y varios escritores se preguntan cuál será su trabajo (o si su trabajo siquiera sobrevivirá) cuando pareciera que GPT puede escribir una novela en pocas horas.
Empero, por más que la IA tenga mucho potencial, no va a cambiar todo de forma abrupta. Malabareemos el impacto en el crecimiento económico. El libro de texto dice que las ideas hacen crecer la economía. Y las ideas dependen de la cantidad de recursos invertidos en investigación y desarrollo (I&D). Pongámoslo al revés: más investigación y desarrollo genera más ideas, y más ideas generan mayor crecimiento del PIB.
Más recursos dedicados a I&D incluye todos los esfuerzos dedicados a la generación de nuevas ideas. Invertir en la creación de una nueva medicina es I&D, pero también recorrer zonas comerciales de la ciudad para analizar qué nuevo negocio podría tener éxito. En resumen, I&D es pensar cómo usar mejor lo que ya tenemos.
Si queremos incrementar el crecimiento económico (y por tanto el número de ideas generadas) tenemos que incrementar los recursos invertidos en I&D. Por ejemplo, queremos que la taza de crecimiento de ideas se multiplique por diez. Tenemos que multiplicar la cantidad de recursos dedicados a I&D por diez. Antes de la IA solo un humano podía esforzarse para crear nuevas ideas, así que tendríamos que multiplicar por diez el número de personas dedicadas a I&D. En EU hay 1.5 millones de personas trabajando en I&D. Entonces habría que incrementar esa cifra a 15 millones de personas. Cambiar de trabajo a 13.5 millones de personas suena casi imposible, porque en la práctica lo es.
La IA ofrece una alternativa. En lugar de necesitar 13.5 millones de nuevos empleados en I&D, puedo poner a trabajar a 13.5 millones de nuevos agentes de ChatGPT. Eso sí es plausible. Millones de agentes de IA incrementan la taza de crecimiento de las ideas, el crecimiento acelerado de las ideas incrementa la productividad, y ese crecimiento acelerado de la productividad genera a la vez crecimiento económico y la capacidad para mejorar la IA, así que podemos tener más y mejores agentes de IA, en una cadena que genera crecimiento económico explosivo.
Hasta ahí todo miel sobre hojuelas. Vayamos con los matices. La IA requiere infraestructura física (ya escribí sobre esto antes). Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de las que depende la IA consumen bastante electricidad y necesitan un lugar físico de almacenamiento. Añadir millones de agentes de IA con un solo clic no es posible. Incluso si pudiéramos, al menos por ahora, necesitamos humanos interactuando con la IA para plantear las preguntas relevantes y extraer las respuestas.
Ya vimos la limitante de la infraestructura física. Veamos la limitante de la duplicación. Todas las farmacéuticas van a querer inventar una medicina que cure el cáncer. Como lo que está en juego son las ganancias, no van a compartir sus resultados con la competencia. Esto significa que muchos recursos van a desperdiciarse. No elimina la creación de ideas, la desacelera.
A esto se suma que desde hace algunos años ciertos economistas aseguran que está volviéndose más difícil generar nuevas ideas. Por ejemplo, a partir de 1971, las compañías productoras de chips incrementaron su inversión en I&D setenta y ocho veces, pero la productividad apenas incrementó al doble. Si es cierto en todos los sectores, implica que cada vez que alcanzamos un nivel más alto de productividad se vuelve más difícil subir al siguiente nivel. A lo mejor el primer año las ideas se multiplicarían por treinta (cifra arbitraria) pero ese nivel decrecería en años subsecuentes. Innovar es cada vez más complicado.
Recordemos el mecanismo central: más investigación y desarrollo genera más ideas, y más ideas generan mayor crecimiento económico. Enfaticemos: para que las ideas se transformen en crecimiento económico tienen que mejorar la productividad. Aquí tenemos otro posible problema. La tasa de crecimiento de la productividad es inversamente proporcional al nivel de productividad. ¿Qué significa eso? Pensemos en dos taquerías. La taquería C hace 100 tacos al día y la taquería H hace 2000 tacos al día. Hoy ambas taquerías implementan una tecnología que les permite producir 50 tacos más. La taquería C ahora hace 150 tacos al día y la H 2050. Así que la misma mejora aumentó la productividad de la taquería C en 50 por ciento, pero solo aumentó la productividad de la taquería H en 2.5 por ciento. Pensemos en la sociedad. El salto del momento en que solo había teléfonos en casa al momento en que todos tenían un celular fue gigante; el salto del celular tabique al celular con aplicaciones fue grande, pero no tanto como el anterior, porque la función principal (poder comunicarte con una persona sin importar dónde esté) quedó intacta; finalmente, el salto de un celular con aplicaciones a una nueva aplicación, como Instagram, es mucho menor. En otras palabras, entre más avanzados estamos, cada nueva mejora representa menos.
Nuevo matiz en el mecanismo de efecto de las IA sobre el crecimiento económico. Para que las nuevas ideas se transformen en más productividad las ideas tienen que ser implementadas. Si tengo la fórmula de una nueva medicina contra el cáncer, pero nunca produzco la medicina, entonces la idea no genera ninguna mejora en la sociedad. Suena a redundancia, pero las ideas más sencillas a menudo son cruciales. Pensemos en todas las personas que saben que para tener una mejor vida deben hacer ejercicio a diario y no consumir alcohol. Lo saben, y aun así hacen lo contrario.
Implementar nuevas ideas es muy difícil, porque implica cambiar. Los humanos no nos llevamos bien con lo nuevo. La historia lo demuestra: mucha gente se opuso a la fotografía, a la bicicleta, y hasta a la lectura. En México todavía tenemos gente que quiere que Uber desaparezca. Otro caso es Zoom. Antes de la pandemia de covid ya teníamos las herramientas para trabajar de forma remota, pero la práctica no estaba generalizada porque no queríamos. Es decir, la idea ya estaba, pero no su implementación. El confinamiento nos obligó a implementarla. Tener miles de ideas nuevas no va a hacer que las usemos, lo cual sería una pena.
Hay una última razón por la que las ideas generadas con ayuda de IA podrían no traducirse en crecimiento económico. Los economistas pensamos un incremento en productividad como ‘producir más con los mismos insumos’. Pero ‘producir lo mismo con menos insumos’ también es un incremento en productividad. Si decidimos usar las nuevas ideas para seguir produciendo lo mismo, pero con menos esfuerzo, la cantidad de bienes y servicios en la economía se mantendría igual, y, por definición, no habría crecimiento económico.
A lo mejor preguntamos por qué alguien querría seguir produciendo lo mismo, con menos insumos, en lugar de mantener la cantidad de insumos y producir más. Una razón es el disfrute. La dueña de un negocio bien puede preferir pasar más tiempo con sus amigas en lugar de vender más. Otra razón es la saciedad. Si todos ya tenemos el mejor celular del momento, ¿para qué producir más de ese mismo modelo de celular? Esta elección, aunque posible, es improbable. Tendemos a querer más, y la humanidad no está cerca de saciar las necesidades de todos sus integrantes, como para que argumentemos que ya no es necesario producir. De vuelta a lo central: es una lástima para todos los entusiastas, pero la IA está lejos de generar una revolución civilizacional.