Un modelo económico para la era de la IA

En abril, el CEO de Alphabet, Sundar Pichai, predijo que la inteligencia artificial tendría un impacto “más profundo” que cualquier otra innovación humana, desde el fuego hasta la electricidad. Si bien es imposible saber con precisión cuál será el impacto, dos cambios parecen particularmente factibles: la demanda de mano de obra caerá y la productividad aumentará. En otras palabras, pareciera que estamos avanzando hacia un modelo económico sin mano de obra, en el que harán falta menos trabajadores humanos para sustentar el crecimiento.

Los empleos en apoyo administrativo, servicios legales y contabilidad parecen enfrentar el riesgo más inmediato como consecuencia de las nuevas tecnologías de IA generativa, entre ellas los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT-4. Pero es probable que cada sector de la economía se vea afectado. Como las tareas de lenguaje representan el 62% del tiempo de los empleados, según observa un informe reciente de Accenture, los grandes modelos de lenguaje podrían afectar al 40% de todas las horas de trabajo.

Accenture estima que el 65% del tiempo que se dedica a estas tareas de lenguaje se puede “transformar en una actividad más productiva a través de la aumentación y la automatización”. Y un nuevo informe de McKinsey predice que el impulso de la productividad generado por IA podría sumar el equivalente a 2,6-4,4 billones de dólares en valor a la economía global anualmente.

Sin embargo, aunque una mayor productividad impulse el crecimiento económico, la disminución de la mano de obra lo minaría. Esto significa que, en definitiva, el crecimiento podría, perfectamente, estancarse. Una demanda reducida de trabajadores humanos implica un aumento marcado del desempleo, especialmente si se considera que la población mundial va a seguir creciendo.

El desempleo ya es un problema persistente. Según la Organización Internacional del Trabajo, la cantidad total de jóvenes desempleados (de 15-24 años) se ha mantenido en unos 70 millones durante más de dos décadas. Y la tasa de desempleo global de los jóvenes ha venido subiendo, del 12,2% en 1995, a ligeramente menos del 13% después de la crisis financiera global, a 15,6% en 2021.

La IA exacerbará estas tendencias. Y como el impacto de la IA en los mercados laborales probablemente sea estructural, el alza del desempleo representaría una desarticulación permanente. El desempleo estructural podría regresar a los niveles registrados en la desindustrialización de los años 1980, cuando el desempleo en el Reino Unido, por ejemplo, se mantuvo por encima del 10% durante gran parte de los años 1980.

¿De qué manera los gobiernos pueden respaldar el crecimiento del PIB en una nueva era de desempleo estructural persistente? La respuesta probablemente más obvia sea un giro a una mayor redistribución: los gobiernos aumentarían los impuestos sobre las ganancias generadas por las alzas de la productividad impulsadas por IA y usarían esos ingresos para respaldar a la población en general, implementando, inclusive, alguna versión de un ingreso básico universal.

Para garantizar un ingreso adecuado que sustente las redes de seguridad social expandidas, los gobiernos podrían ir más allá de gravar los beneficios extraordinarios generados por alzas de la productividad impulsadas por IA y pasar a gravar los ingresos de las empresas que obtengan los mayores beneficios. De esa manera, el estado -y, a su vez, la población general- obtendría un mayor porcentaje de los beneficios excepcionales de la IA.

Por supuesto, la revolución de la IA también tiene implicancias profundas para las empresas. Por empezar, las compañías tendrán que ajustar sus estrategias y operaciones para reflejar la combinación de una mayor productividad y una menor fuerza laboral, lo que les permitirá generar más producción con menos capital. Las empresas que hagan los ajustes necesarios, y ofrezcan ratios de eficiencia bajos, atraerán a los inversores; las que se demoren en cambiar sus modelos operativos perderán competitividad y podrían quebrar.

Los efectos de estos ajustes corporativos resonarán en toda la economía. Una demanda reducida de capital por parte de las empresas ejercerá una presión a la baja sobre el costo del capital, y las empresas tendrán menos necesidad de pedir dinero prestado a los bancos, provocando así también una caída de la actividad general en los mercados de capital.

Mayores impuestos a los beneficios (o ingresos) corporativos generarían desafíos adicionales. Si bien el estado necesitará aumentar los ingresos para financiar la creciente cantidad de desempleados, esto podría dejar a las corporaciones con menos utilidades retenidas para reinvertir, a pesar de las ganancias adicionales generadas por las alzas de la productividad impulsadas por IA.

Esto es malo no solo para las empresas. Una menor inversión en la economía minaría el crecimiento, achicaría la torta económica y perjudicaría los estándares de vida. También reduciría la base impositiva, erosionaría a la clase media y ampliaría la desigualdad entre los dueños del capital y la fuerza laboral tradicional.

De modo que, si bien los gobiernos podrían querer aumentar los impuestos y redistribuir las ganancias para aliviar la disrupción de corto plazo causada por la IA, en el largo plazo, tendrán que pensar en grande. De hecho, los responsables de las políticas van a tener que repensar los modelos económicos y los principios prevalecientes -empezando por la presunción de que la mano de obra es un motor de crecimiento clave-. En la era de la IA, los trabajadores pueden hacer poco para impulsar el crecimiento, pero deben beneficiarse de él.

Dambisa Moyo, an international economist, is the author of four New York Times bestselling books, including Edge of Chaos: Why Democracy Is Failing to Deliver Economic Growth – and How to Fix It (Basic Books, 2018).