Los ingenieros insisten en que entre el año 2030 y el 2050 la ficción se hará realidad y la Inteligencia Artificial (IA) superará al ser humano. Los economistas sostienen que todavía faltan cien años antes de que esto ocurra. La automatización está penetrando en actividades tan humanas como el razonamiento o la percepción, desplazándose del sector manufacturero al de servicios y reavivando el miedo al desempleo tecnológico. Sin embargo, el empleo crece y la productividad no repunta a pesar del rápido crecimiento del aprendizaje automático (machine learning) o la robótica móvil.
Nos encontramos en la fase inicial del desarrollo de la IA, la estrecha, en la que las máquinas se especializan en un solo ámbito: jugar al ajedrez, traducir, crear algoritmos para la negociación de productos financieros. La siguiente fase, en la que las máquinas alcancen y superen el nivel de inteligencia de un solo humano (IA general, con pensamiento abstracto, comprensión de ideas complejas o aprender de la experiencia), parece lejana.
Los economistas tienen un especial interés por la tercera y última fase, la súper IA, en la que las máquinas serían más inteligentes que toda la humanidad. En ese punto, donde la primera máquina súper inteligente se convertirá en la última invención que los humanos tendrán que hacer, se alcanzaría la denominada Singularidad por el economista Nordhaus. Entonces, el crecimiento económico se aceleraría de manera contundente porque el ritmo amplificado de las mejoras obtenidas por las máquinas caería en cascada sobre toda la economía. Sin embargo, el propio Nordhaus ha definido siete pruebas empíricas para evaluar la viabilidad de la Singularidad y solo dos de ellas son positivas. Así, la extrapolación de las tendencias estimadas sugiere que no se alcanzará la superinteligencia artificial en al menos 100 años.
Actualmente, los incrementos de productividad derivados del uso de máquinas inteligentes todavía no se han materializado, lo que no favorece su desarrollo y producción a gran escala. Para que ello ocurriese, la demanda, favorecida por el cambio de precios relativos, debería dirigirse cada vez más hacia los sectores con mayor uso de capital digital, de IA, de alto crecimiento y alta productividad. Y no está ocurriendo, al menos a escala reseñable: la participación en la demanda por parte de sectores más intensivos en empleo no se reduce. Con todo, la IA gana terreno como una inversión atractiva dentro del sector tecnológico. El primer trimestre de 2017 batió el récord de acuerdos de financiación de IA, que tiene potencial para ser la siguiente tendencia de inversión en start-up desde el “big data”.
En este escenario, no se espera una pérdida de empleos a gran escala. Los estudios que establecen una intensa sustitución de empleos como consecuencia de la AI tienen dos problemas. En primer lugar, caen en la falacia de composición. La automatización de tareas dentro de los empleos analizados no se traduce necesariamente en la automatización del propio empleo. Los oficios se componen de un grupo de tareas y puede que no resulte sencillo automatizar todas esas tareas, ya que muchas incorporan la interacción cara a cara, la flexibilidad, el criterio y el sentido común. Tener en cuenta las especificaciones de las tareas disminuye el cálculo de pérdida de empleo en casi cinco veces.
En segundo lugar, si bien pueden realizarse cálculos de pérdida de empleo debido a la IA, resulta mucho más difícil calcular los nuevos empleos creados por la IA. Además, puede que se produzca un descenso de las horas de trabajo a la vez que mejoran las condiciones de vida. No hay que olvidar que el principal impacto de pasadas automatizaciones sobre el mercado laboral ha sido el gradual descenso del tiempo de trabajo hasta la semana estándar de 40 horas.
Independientemente de cuándo se alcance la fase de Súper IA, lo que importa es la inversión estratégica de un país en el capital humano, en el desarrollo de competencias que complementen a unas máquinas cada vez más inteligentes. Enriquecer esas competencias (la inteligencia social, la resolución de problemas, la creatividad, la coordinación y la capacidad para hacer frente a los cambios tecnológicos) es lo que impulsará la productividad y aumentará los salarios y el empleo.
Por Shushanik Papanyan
BBVA Research
