(Frente al Statu Quo. Publicado en Diario Libre el 15 de julio de 2024)
El término inteligencia artificial (IA)
fue acuñado en 1956 por el matemático e informático John McCarthy, cuando
inició programas de investigación que tenían como objetivo el desarrollo de algoritmos
que permitieran que una computadora imitara la inteligencia humana. El profesor
Richard Bellman, padre en los años cincuenta de la rama de las matemáticas
denominada programación dinámica, escribió en 1978 una obra sobre la IA en la
cual se preguntó si las computadoras pueden pensar y enmarcó su respuesta en el
contexto de la automatización de las actividades asociadas al pensamiento
humano.
Para ese entonces el limitado poder
computacional no permitía enfrentar adecuadamente la “maldición de la
dimensionalidad,” concepto desarrollado por Bellman, que revela la dificultad
de encontrar soluciones rápidas a problemas estocásticos de múltiples secuencias
de variables estado que requieren la selección de políticas de control óptimas.
Entre esos problemas, se encuentran los de secuencias de palabras que utilizan
procesos de Markov, con probabilidad de transición de estados conocidas o
entrenadas con millones de millones de datos, que son los fundamentos de los actuales
modelos de lenguaje de gran tamaño como ChatGPT. Ese tipo de programas
informáticos puede responder con una alta probabilidad de acierto a las preguntas
o solicitudes que le haga una persona sobre diversos temas, gracias a la
inmensa cantidad de información obtenida del internet y utilizada para entrenar
o estimar millones de parámetros que conforman el modelo de respuesta.
En adición, las herramientas
matemáticas conocidas como aprendizaje automático, redes neuronales y aprendizaje
profundo permiten desarrollar, entre otros, modelos de predicción de
preferencias de consumo; transferencia de texto a voz y video; y reconocimiento
facial, los cuales se van insertando en los procesos productivos según sea la
visión y capacidad de inversión de las empresas, modificando la manera y ritmo
de creación de valor agregado.
A los hacedores de política económica les
interesa saber o tener una idea aproximada de quiénes serán los beneficiarios
de la difusión de la IA, considerando su impacto sobre la productividad y el
mercado laboral. ¿Se beneficiará el
capital o la mano de obra? ¿Aumentará más rápido el ingreso promedio de los
trabajadores más cualificados? ¿Se acentuará la desigualdad de ingresos? Las
respuestas dependen de la complementariedad de la IA con el capital y con los
diferentes tipos de mano de obra.
Los países que tendrán mayor
exposición a la IA son los más ricos y capacitados. El Fondo Monetario
Internacional (FMI) estima que gran parte del empleo estará expuesto a la IA: el
60% en los países de economía avanzada, el 40% en las economías emergentes y el
26% en los países de menores ingresos.
En Estados Unidos, Daron Acemoglu,
profesor del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), ha señalado que las
implicaciones de la IA sobre la productividad, empleo, salarios y desigualdad son
difíciles de predecir. No obstante, en base a un conjunto de supuestos, estima
que la productividad factorial total aumentará 0.7% en un período de 10 años,
mejorando el PIB en ese plazo -como límite superior- entre 1.4% y 1.6%. Otros
autores proyectan resultados más elevados.
Acemoglu y Simon
Johnson, también profesor del MIT, sostienen que la IA desplazará mano de obra
que ofrezca servicios sustituibles por los que puedan brindarse con soporte de esa
tecnología. Es lógico que la automatización -que implica la ampliación a menor
costo (i.e., mayor productividad) de las actividades que puede ejecutar el
capital- disminuya el salario promedio de las tareas reemplazables en sectores donde
se registre la mayor penetración de esa nueva tecnología, con el consiguiente
traslado de ingresos laborales hacia otras actividades complementarias y,
principalmente, hacia aquellas vinculadas con la elaboración de los modelos de
aprendizaje automático y redes neuronales que sirven de base a la IA.
Esos expertos consideran
que el incremento de la productividad que generará la IA elevará más rápido el
retorno del capital en relación al aumento promedio que pudiese alcanzar el
salario. En consecuencia, esa nueva transformación económica -como lo hizo la
revolución industrial- puede ampliar el grado de desigualdad en la distribución
de los ingresos y de la riqueza en beneficio de los propietarios del capital y de
los trabajadores dedicados a las actividades complementarias de la IA. Ese
previsible efecto implica que, para aprovechar al máximo y más equitativamente
los beneficios derivados de la IA, es imprescindible que el sistema educativo de
las naciones fortalezca las áreas de matemáticas y ciencias, además de abarcar el
entrenamiento en técnicas digitales a los trabajadores menos jóvenes para que
puedan insertarse fácilmente en actividades complementarias a la IA.
El FMI, que reconoce
el impacto positivo de la inteligencia artificial generativa sobre la
productividad, advierte que su penetración en la sociedad puede traducirse en disrupciones
laborales masivas y en un aumento de la desigualdad de rentas, ya que concentra
las remuneraciones en los trabajadores más capacitados y complementarios de la
IA. Ante esa posibilidad, el Fondo recomienda el fortalecimiento de las redes
de seguridad social, la inversión en educación en áreas vinculadas a esos
algoritmos matemáticos y la adopción de medidas para reducir la desigualdad de
ingreso laboral.
Con el fin de
amortiguar el impacto negativo de la integración de la IA en los procesos
productivos, el Fondo propone la ampliación de la cobertura del seguro de
desempleo para garantizar la protección de los empleados que pierdan su puesto
de trabajo y puedan así disponer de tiempo suficiente para reincorporarse al
mundo laboral.
Los países menos
desarrollados, como la República Dominicana, habrían de enfrentar un mayor
reto, pues no poseen seguro de desempleo y presentan un elevado porcentaje de ocupación
informal con bajo nivel de formación digital. Además de
llevar a cabo el reentrenamiento laboral para adaptar la mano de obra a las
nuevas exigencias tecnológicas, deberán desarrollar programas de coincidencia
laboral para que otras actividades económicas puedan absorber en el plazo más
breve posible la mano de obra desplazada por la IA. De esa manera se evitaría
un aumento excesivo del desempleo y un deterioro del bienestar de los
trabajadores menos complementarios con la IA.