«La IA se está convirtiendo en una fuerza con gran impacto tanto en el mundo laboral como en el económico». Con esa entrada parece que hablamos de largas colas de desempleados en las oficinas de empleo, que han sido sustituidos exitosamente por herramientas movidas por esta tecnología, e importantes empresas que, aun reduciendo drásticamente su mano de obra, están obteniendo pingües beneficios gracias a dichas herramientas. Es lo que todos esperábamos que sucediera, y que lo hiciera de manera virulenta y cruel.
Sin embargo, la adopción generalizada de la IA parece no estar produciendo los efectos que se esperaban. Si bien es posible que se estén perdiendo empleos y que se pierdan muchos más en el futuro, lo realmente significativo es que a fecha de hoy los trabajadores están teniendo que esforzarse más para utilizar la IA. Por otro lado, aunque las empresas están implementándola extensamente, no están obteniendo los beneficios previstos.
Según el informe FMI (2024) la IA está a punto de transformar la economía mundial, «revitalizar la productividad, estimular el crecimiento mundial y elevar los ingresos en todo el mundo, pero también podría reemplazar empleos y profundizar la desigualdad». Este estudio estima que «casi un 40% del empleo mundial está expuesto a la IA», con un impacto mayor en economías avanzadas donde podría llegar a ser el 60%.
La encuesta PwC (2023) señala que el 63% de las empresas estadounidenses ya han adoptado la IA en alguna área de su negocio, siendo la generativa la estrella indiscutible: más de la mitad de las empresas encuestadas la habían implementado en alguna área de su negocio.
En España, el estudio Randstad (2024) destaca que el 44% del empleo experimentará cambios significativos debido a la IA, con aproximadamente dos millones de puestos de trabajo en riesgo de desaparecer.
Sin embargo, existe una creciente desconfianza sobre la sostenibilidad de la inversión en esta tecnología. Según El Economista (2024), muchos inversores creen que la IA podría estar sobrevalorada en el mercado bursátil, lo que ha llevado a una percepción de burbuja en la inversión en esta tecnología. El artículo menciona un estudio de Bank of America, según el cual la brecha entre los gestores que creen que existe una burbuja y los que la descartan, se ha reducido significativamente en los últimos meses: la mitad de los inversores cree que la IA está sobrevalorada en bolsa. La percepción de que los valores tecnológicos podrían haber alcanzado su límite está aumentando.
El sector tecnológico, particularmente las empresas vinculadas a la IA, ha experimentado un fuerte crecimiento en el mercado bursátil. Destacan casos emblemáticos como Nvidia, cuyas acciones se han revalorizado un 115% en lo que va del año, y Supermicro, con un asombroso incremento del 208% en el mismo período. Es revelador que, de las diez empresas más rentables del S&P 500 en este ejercicio, siete atribuyen su éxito directamente a la IA.
El artículo de El Economista (2024) resalta además a las denominadas «Siete Magníficas» (Apple, Amazon, Google, Meta, Microsoft, NVIDIA y Tesla) que dominan el panorama tecnológico. Según el informe, el 71% de los gestores de fondos considera que las inversiones del mercado se concentran principalmente en estas corporaciones.
Inversores de Silicon Valley y analistas de Wall Street están empezando a advertir sobre una posible burbuja en el sector de la Inteligencia Artificial (IA) debido a las enormes inversiones realizadas, según el artículo Futurism (2024). El entusiasmo del año pasado ha dado paso a la preocupación sobre la capacidad de las grandes tecnológicas para convertir la IA en un negocio rentable.
La publicación de Futurism pone de relieve la postura de Jim Covello, analista senior de Goldman Sachs, una de las instituciones financieras más influyentes a nivel global. Covello afirma que la tecnología (IA) está lejos de ser útil a pesar de su alto costo, advirtiendo que la sobreinversión en tecnologías «para las que el mundo no tiene uso, o para las que no está preparado, suele terminar mal».
Ares, C. (2024) discute los resultados de una encuesta realizada por la consultora Upwork (plataforma de freelancing y trabajo remoto):
«Aunque el 65% de los empleados cree que la IA puede mejorar la productividad, casi la mitad (47%) que la utilizan afirman que no saben cómo utilizarla para cumplir las expectativas de productividad de su empresa y muchos explican que en realidad está aumentando su carga de trabajo: El 39% pasa más tiempo revisando o moderando el contenido que produce la IA, el 23% dedica horas extra a aprender a utilizarla y al 21% se le pide que trabaje más. En general, el 40% de los empleados cree que las expectativas de su empresa respecto al uso de la IA no son realistas».
Carlos Ares relaciona esto con la explicación de Robert Solow, nobel de economía, en 1987: «la era de la informática puede verse en todas partes, menos en las estadísticas de productividad». Y es que en la era informática durante los 70 y 80 los ordenadores, a pesar de su velocidad, no aumentaban significativamente la productividad.
Según Comín, D. (2024) la IA es «como la electricidad o los ordenadores» una Tecnología de Propósito General (TPG): «observando el pasado (de estas tecnologías) podemos entender lo que ocurrirá en el futuro (con la IA)». Comín explica que las TPG tienen aplicaciones en diversos sectores y pueden cambiar los procesos de producción en toda la economía, pero la difusión de las TPG suele ser gradual y requiere el desarrollo de tecnologías complementarias.
Comín también menciona la famosa «paradoja de Solow» a la que hacía mención Carlos Ares. Esta paradoja ilustra el retraso típico entre la introducción de una TPG y su impacto medible en la productividad. No fue hasta mediados de los 90 cuando el crecimiento de la productividad en EE.UU. repuntó debido a los ordenadores.
Carlos Ares da norte sobre las hipótesis que intentan explicar esta paradoja: los ordenadores aportan velocidad pero requieren mucho tiempo por parte de las personas que los usan, ya que generan nueva burocracia, protocolos, procedimientos y la constante necesidad de actualización, y a pesar de todo, las tareas pueden no estar realizándose de manera eficaz.
En mi artículo Domínguez, J. (2024) señalaba que la implementación efectiva de IA generativa a menudo requiere mucho tiempo y esfuerzo humano para ajustar los prompts y refinar los resultados, y que eso puede llevar a situaciones donde los trabajadores enfrentan una carga laboral extra para cumplir con las promesas que las empresas hacen a los clientes. Es más que probable que las empresas estén vendiendo servicios como puramente basados en IA, cuando en realidad dependen en gran medida del trabajo humano, a menudo mal remunerado.
Referencias
- FMI (2024). La economía mundial transformada por la inteligencia artificial ha de beneficiar a la humanidad.
- PwC (2023). PwC’s 2023 Emerging Technology Survey.
- Randstad (2024). El 44 % del empleo en España experimentará “cambios significativos” por la IA.
- El Economista (2024). Los indicios de burbuja en la inteligencia artificial empiezan a generar desconfianza entre los gestores.
- Futurism (2024). Investors Are Suddenly Getting Very Concerned That AI Isn’t Making Any Serious Money.
- Ares, C. (2024). Muchos empleados consideran que la IA está aumentando su carga de trabajo.
- Comín, D. (2024). Freno a la potencia de la inteligencia artificial en la economía.
- Domínguez, J. (2024). Oportunismo artificial.