Paul Krugman

“La inteligencia artificial (IA) ya está teniendo un impacto significativo en la economía y se espera que su influencia crezca de manera considerable en los próximos años. En general, los efectos de la IA en la economía dependerán de una variedad de factores, incluidos la tasa de avance tecnológico, las políticas gubernamentales y la capacidad de los trabajadores para adaptarse a las nuevas tecnologías”.

Bueno, ya, ¿quién dijo eso? Nadie, a menos que estemos dispuestos a empezar a llamar personas a los grandes modelos de lenguaje. Lo que hice fue pedirle a ChatGPT que describiera los efectos económicos de la inteligencia artificial; ese es solo un extracto.

A muchos de los que hemos jugado con grandes modelos de lenguaje —de los que se habla mucho bajo la rúbrica de inteligencia artificial— nos ha impactado cuánto logran sonar como personas. Y es muy probable que con el tiempo ellos o sus descendientes se hagan cargo de muchas de las tareas que ahora realizan los humanos.

Al igual que saltos tecnológicos anteriores, esto hará que la economía sea más productiva, pero es probable que también perjudique a algunos trabajadores con habilidades que se han devaluado. ¿Cuál será la magnitud de estos efectos? ¿Y con qué rapidez se producirán? En cuanto a la primera pregunta, nadie lo sabe con certeza. Las predicciones sobre el impacto económico de la tecnología son notorias por ser poco confiables. En cuanto a la segunda, la historia sugiere que los grandes efectos económicos de la IA tardarán más en materializarse de lo que muchos esperan.

Consideremos los efectos de los avances anteriores en la computación. Gordon Moore, uno de los fundadores de Intel —empresa que introdujo el microprocesador en 1971—, predijo que la cantidad de transistores en un chip de computadora se duplicaría cada dos años, una predicción que fue asombrosamente precisa durante medio siglo. Las consecuencias de la Ley de Moore nos rodean, sobre todo en los teléfonos inteligentes que casi todo el mundo carga consigo en la actualidad.

No obstante, durante mucho tiempo, para sorpresa de muchos, los beneficios económicos de este aumento asombroso en la potencia de cálculo fueron elusivos. Durante al menos dos décadas después de que la Ley de Moore empezó a hacer efecto, Estados Unidos, lejos de experimentar un auge de la productividad, sufrió una prolongada desaceleración. El auge no se produjo sino hasta la década de 1990 e incluso en aquel entonces fue un poco decepcionante.

¿Por qué un enorme y prolongado aumento en la potencia de cálculo tardó tanto tiempo en rendir frutos para la economía? En 1990, el historiador económico Paul David publicó uno de mis artículos de economía favoritos, “The Dynamo and the Computer”. En él estableció un paralelismo entre los efectos de la tecnología de la información y los de una revolución tecnológica anterior, la electrificación.

Como lo hizo notar David, la disponibilidad de los motores eléctricos se generalizó en la década de 1890. Sin embargo, no basta con tener una tecnología. También hay que saber qué hacer con ella.

Para aprovechar al máximo la electrificación, los fabricantes tuvieron que replantear el diseño de las fábricas. Las fábricas previas a la electrificación eran edificios de varios pisos con espacios de trabajo reducidos, porque eso era necesario para hacer un uso eficiente de una máquina de vapor en el sótano que impulsaba las máquinas por medio de un sistema de varas, engranajes y poleas.

Pasó mucho tiempo para que se dieran cuenta de que, si cada máquina funcionaba con su propio motor, era posible tener enormes fábricas de un solo piso con pasillos amplios que facilitaban el movimiento de los materiales y las líneas de ensamblado. Como resultado, las grandes ganancias en la productividad derivadas de la electrificación no se materializaron sino hasta después de la Primera Guerra Mundial.

Como era de esperarse y en esencia lo predijo David, los beneficios económicos de la tecnología de la información por fin tuvieron efecto en la década de 1990, cuando los archiveros y las secretarias que tomaban dictados dieron paso a las granjas de cubículos. El retraso de estos beneficios económicos incluso terminó por ser similar al retraso de los beneficios de la electrificación.

No obstante, esta historia sigue presentando algunos enigmas. Uno de ellos es por qué el primer auge de la productividad de la tecnología de la información (tal vez haya otro cerca, si el entusiasmo por los chatbots está justificado) fue tan efímero; en esencia, solo duró alrededor de una década.

E incluso mientras duró, el crecimiento de la productividad durante el auge de las tecnologías de la información no fue más alto que el que se dio durante el auge de toda una generación después de la Segunda Guerra Mundial, el cual fue notable porque no pareció que lo impulsara ninguna tecnología radicalmente nueva.

El gran auge de la década de 1940 a 1970 parece haber tenido su base en gran medida en el uso de tecnologías, como el motor de combustión interna, que habían estado presentes desde hacía décadas, lo que debería volvernos aún más escépticos a la hora de intentar utilizar desarrollos tecnológicos recientes para predecir el crecimiento económico.

Con eso no quiero decir que la inteligencia artificial no vaya a tener enormes impactos económicos. Sin embargo, la historia sugiere que no se producirán rápido. Es probable que ChatGPT y lo que venga después sean una historia económica para la década de 2030, no para los próximos años.