Destacados economistas sostienen que la revolución de la inteligencia artificial (en particular, el veloz desarrollo de la IA generativa) sólo tendrá un efecto moderado sobre el crecimiento de la productividad, pero un efecto claramente negativo sobre el empleo, al automatizarse muchas tareas y puestos de trabajo. Disentimos de ambas apreciaciones.
En lo referido al crecimiento de la productividad, el impacto de la IA puede operar a través de dos canales distintos: la automatización de tareas en la producción de bienes y servicios, y la automatización de tareas en la producción de nuevas ideas. Hace poco, Erik Brynjolfsson (y coautoras) examinaron el efecto de la IA generativa sobre los agentes de atención al cliente de una empresa de software estadounidense, y hallaron que la productividad de los trabajadores con acceso a un asistente de IA aumentaba casi un 14% en el primer mes de uso, y que al cabo de tres meses la mejora se estabilizaba en más o menos un 25%. Otro estudio constata aumentos de productividad similares en trabajadores del conocimiento muy disímiles; además, la mejora inicial es más marcada para los trabajadores menos productivos, lo que reduce la desigualdad dentro de las empresas.
Pasando del nivel micro al macro, en un artículo de 2024, dos de los autores (Aghion y Bunel) procuramos estimar el impacto de la IA en el potencial de crecimiento de la próxima década, usando dos métodos alternativos. El primero aprovecha las semejanzas entre la revolución de la IA y revoluciones tecnológicas pasadas, mientras que en el segundo usamos el modelo basado en tareas de Daron Acemoglu, combinado con datos obtenidos de estudios empíricos.
Con el primer método, estimamos que la revolución de la IA puede sumar entre 0,8 y 1,3 puntos porcentuales al año al crecimiento de la productividad agregada durante la próxima década. En tanto, con el modelo de tareas de Acemoglu y nuestra propia lectura de la literatura empírica reciente, estimamos que ese incremento puede ser entre 0,07 y 1,24 puntos porcentuales al año, con una mediana de 0,68 (en comparación, Acemoglu prevé un aumento de sólo 0,07 puntos porcentuales).
Además, la mediana que hemos obtenido debe considerarse un límite inferior, porque no tiene en cuenta el potencial de la IA para automatizar la producción de ideas. Por otra parte, nuestras estimaciones no tienen en cuenta los posibles obstáculos al crecimiento, en particular la falta de competencia en varios segmentos de la cadena de valor de la IA, que ya están bajo control de las empresas líderes de la revolución digital.
¿Qué implicaciones tiene la IA para el empleo en general? En un nuevo estudio de datos de empresas francesas obtenidos entre 2018 y 2020, mostramos que existe una relación positiva entre la adopción de la IA y un aumento de la contratación y de las ventas dentro de cada empresa. Este hallazgo se condice con la mayoría de los estudios recientes en relación con los efectos de la automatización sobre la demanda de mano de obra en el nivel de las empresas, y respalda la opinión de que la adopción de la IA genera mejoras de productividad, al ayudar a las empresas a extender su campo de actividades.
Este efecto sobre la productividad parece superar el posible efecto de reducción de la demanda de mano de obra que se produciría al asumir la IA tareas asociadas a determinados tipos de trabajadores y empleos. El impacto de la IA en la demanda de mano de obra es positivo incluso en ocupaciones que por lo general se consideran vulnerables a la automatización, entre ellas la contabilidad, el telemarketing y el trabajo de secretaría. Es verdad que mientras ciertas aplicaciones de la IA (por ejemplo, en el área de la seguridad digital) conducen a un aumento del nivel de empleo, otras (procesos administrativos) tienden a mostrar pequeños efectos negativos. Pero las diferencias parecen surgir no tanto de características inherentes a las ocupaciones afectadas cuanto de los distintos usos de la IA.
En conjunto, el principal riesgo para los trabajadores es que los reemplacen trabajadores de otras empresas que usen IA, más que la IA directamente. Es probable que aquellos países que intenten frenar el ritmo de adopción de la IA terminen perjudicando el empleo local, ya que muchas de sus empresas enfrentarán la competencia de homólogas extranjeras que la hayan adoptado.
Nuestra interpretación de los datos muestra que la IA puede impulsar el crecimiento y el empleo, pero para hacer realidad este potencial se necesitarán cambios de políticas adecuados. Por ejemplo, la política de competencia debe garantizar que las grandes empresas que dominan los segmentos superiores de la cadena de valor no impidan la entrada de nuevos innovadores. Otro hallazgo de nuestro estudio es que las empresas que adoptan la IA tienden a ser mucho más grandes y productivas que las otras, de modo que las empresas que ya son dominantes parecen mejor posicionadas para ser las principales beneficiarias de la revolución de la IA.
Para evitar que aumente la concentración de mercados y se afiance el poder de mercado, hay que alentar a las empresas más pequeñas a adoptar la IA; esto se puede lograr mediante una combinación de política de competencia y una política industrial adecuada que mejore el acceso a datos y a potencia de cómputo. Reforzar el potencial de creación de empleo de la IA y minimizar sus efectos negativos sobre los trabajadores dependerá en forma crucial de que haya amplio acceso a educación de alta calidad, junto con programas de capacitación y políticas de mercado laboral activas.
La próxima revolución tecnológica ya está en marcha. El futuro de países y economías enteros dependerá de su voluntad y capacidad para adaptarse a ella.
Philippe Aghion es profesor en el College de France, el INSEAD y la London School of Economics. Simon Bunel es economista del Banque de France. Xavier Jaravel es profesor de Economía en la London School of Economics.
Copyright: Project Syndicate, 2025.
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