Bloomberg Opinión — La inteligencia artificial tiene consecuencias de gran alcance para las economías modernas. Muchos de los trabajos que se nos piden cambiarán; muchos de ellos podrían desaparecer por completo. Ante esta convulsión existencial, los expertos aconsejan que será necesaria una regulación inteligente de la IA bueno, ¿quién podría oponerse a una regulación inteligente? Pero las formas que debería adoptar, sus métodos e incluso sus propósitos, no están claros.
Un buen comienzo podría ser enmarcar el problema con más cuidado. Quizá sea más fácil decirlo que hacerlo, porque la IA no es en muchos aspectos el progreso tecnológico habitual. Aun así, las revoluciones tecnológicas anteriores tienen lecciones relevantes. Una sobre la que merece la pena reflexionar se refiere al llamado “bulto de trabajo”.
La falacia de la masa de mano de obra es seguramente el concepto erróneo más desacreditado (aunque más impresionantemente tenaz) de la economía. La idea es que sólo hay una cantidad limitada de trabajo. Si surge una forma más rápida y barata de realizar esta cantidad fija de trabajo, los puestos de trabajo deben desaparecer. Por tanto, las máquinas son una amenaza. La agricultura mecanizada arrasó con el trabajo agrícola, la automatización de las fábricas destruyó el empleo en el sector manufacturero, y ahora la IA viene a por los trabajadores del sector servicios. Igual que antes, el resultado será el desempleo masivo y, para franjas de la población activa, salarios más bajos y el hundimiento del nivel de vida.
Salvo que esta última parte siempre ha resultado ser errónea. Estas transformaciones económicas de época sí causaron desempleo. Desaparecieron puestos de trabajo, los trabajadores fueron desplazados y las víctimas tuvieron que soportar costes reales. Pero el empleo agregado siguió creciendo y el nivel de vida se disparó. ¿Por qué? Porque lejos de ser fija, la cantidad de trabajo necesario demostró ser infinitamente ampliable.
Lo mismo ocurrirá con la IA. Hay dos vías principales hacia un mayor empleo tras este tipo de innovación. La posibilidad más atractiva es que la IA ayude a las empresas a vender más. La tecnología hace que sus trabajadores sean más productivos, pero su negocio crece más deprisa que la productividad de sus trabajadores, así que acaban contratando a más gente. ¿Te parece poco probable? Considera lo que podría resultar ser el caso más típico: las empresas ganan más dinero simplemente sustituyendo a los trabajadores por IA. Esa reducción de puestos de trabajo podría compensarse con nuevas tareas en otras empresas que vendan nuevos bienes y servicios, posiblemente basados en la IA.
En pocas palabras, la tecnología no sólo cambia el lado de la oferta de la economía, sino que también crea una nueva demanda. La innovación que transformó la agricultura y la fabricación creó mercados para productos totalmente nuevos, aumentando la cantidad de trabajo necesario. Muchos de esos productos habrían sido difíciles incluso de imaginar una o dos décadas antes de que salieran al mercado. Hace veinte años nunca pensé que necesitaría un superordenador en mi bolsillo. Muchos de los servicios que ha permitido esta tecnología eran igualmente difíciles de prever. Hoy, innumerables personas están bien pagadas y sobrecargadas de trabajo (¿te has dado cuenta de que hay escasez de mano de obra?) produciendo bienes y servicios que nunca supe que querría.
De hecho, en muchos sectores de la economía, la demanda de nuevo trabajo no está limitada por lo que podríamos querer o necesitar. Visto así, resulta casi alentador que la Universidad de Yale, por ejemplo, tenga en nómina casi tantos administradores “directivos y profesionales” como estudiantes universitarios. Es una cantidad de trabajo realmente impresionante. Pero ¿por qué detenerse en el uno por uno? Quizá al cabo de unos años Yale acabe teniendo dos administradores por cada estudiante, todos ellos trabajando duro (sin duda utilizando IA) para hacer lo que sea que hagan.
Esta forma de pensar sugiere un par de prescripciones políticas. Una es ser cauteloso con las propuestas de dirigir la innovación para apoyar la creación de nuevas tareas, en lugar de limitarse a automatizar las existentes hasta hacerlas desaparecer. Muchas de las tareas que podríamos querer o necesitar son imposibles de predecir; la mera automatización, en uno o más puntos, es capaz por sí misma de crear nueva demanda y, por tanto, nuevo trabajo. En general, deberíamos acoger y fomentar la innovación, no temerla; aunque “ahorre trabajo” a corto plazo, es probable que aumente los salarios y el nivel de vida a su debido tiempo.
En segundo lugar, el principal reto económico que plantea la IA no es cómo evitar el desempleo masivo persistente, sino cómo aliviar los efectos de la dislocación. Esto exige una red de seguridad más sólida, una participación más amplia en la propiedad del capital, menos fricciones en los mercados laborales (las licencias ocupacionales sin sentido encabezan esa lista) y una nueva atención a la formación profesional. Si parecen remedios neoliberales al uso, es porque lo son. Se han quedado cortos en el pasado, no porque sean inadecuados para el papel, sino porque se han aplicado con demasiada mansedumbre.
Dado que una amplia gama de industrias de servicios prometen adoptar rápidamente la IA, el peligro de una dislocación desgarradora es real. Más que sus predecesoras, la tecnología podría inducir una reasignación rápida y continua del trabajo. Esto debería poner la innovación educativa en primer plano. Un conjunto de destrezas adquiridas en una fase temprana ya no será suficiente. La IA puede obligar a las personas a pensar en términos de múltiples carreras a lo largo de su vida laboral. Los sistemas educativos apenas están empezando a adaptarse. Mientras lo hacen, la IA podría ayudar.
Una innovación que probablemente sea crucial para que las sociedades saquen provecho de esta transición son las “microcredenciales”. Se trata de módulos de formación que pueden agruparse en una “macrocredencial”, como un título; también pueden denotar aptitudes profesionales específicas y, de ese modo, facilitar la movilidad profesional a mitad o al final de la carrera. En la construcción de esta idea de aprendizaje permanente, las empresas y las universidades tendrán que tomar la iniciativa, pero la política pública puede promover y coordinar sus esfuerzos, mejorando la acreditación y ayudando a los futuros estudiantes a encontrar la oferta adecuada. La gama de opciones en EE.UU. ya es amplia, pero completamente desconcertante. La Comisión Europea y otros organismos aspiran a un planteamiento más sistemático y solidario; Singapur, como era de esperar, parece haberlo llevado más lejos.
Los retos que plantea la IA van mucho más allá del mercado laboral, pero ese ámbito es crucial. En este ámbito, al menos, hay más motivos para el optimismo que para la alarma, y unas políticas mejores podrían mejorar enormemente las probabilidades de éxito.
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