¿Nos enfrentamos a una IA de pesadillas? Vanguardia.com.mx

Por Raghuram G. Rajan, Project Syndicate.

CHICAGO- La pequeña firma de análisis bursátil Citrini sembró recientemente el pánico en los mercados financieros al esbozar un escenario en el que la IA acaba con la mayoría de los empleos administrativos para 2028, con graves consecuencias para la economía en general. Sin embargo, este pronóstico es, sin duda, demasiado pesimista en algunos aspectos. Salvo en unos pocos sectores, como el del software, las fricciones para su adopción y la mera inercia probablemente desaceleren el ritmo del cambio. Esto siempre ha sido así. Por ejemplo, aunque las centrales telefónicas automatizadas eran posibles en la década de 1920, el último operador telefónico humano de Estados Unidos recién fue sustituido en la década de 1980.

Por otra parte, la tecnología en sí misma siempre es solo una variable. También deben existir procesos y estructuras a su alrededor para garantizarles a los clientes un servicio confiable. Aquí es donde los operadores tradicionales tienen ventaja sobre los nuevos competidores, incluso si no utilizan la última tecnología.

Y aun si las empresas establecidas son desplazadas, las nuevas oportunidades creadas por la reducción de costos y el aumento de la productividad inducidos por la IA no tienen por qué conducir únicamente a más IA. También pueden requerir el trabajo de los seres humanos -como ocurre con Internet y el auge de los influencers.

Sin embargo, en cierto modo, el artículo de Citrini no es lo suficientemente pesimista. Incluso dejando de lado la posibilidad de que todos nos convirtamos en esclavos de algún amo supremo de la IA, los resultados económicos generales dependen de lo buena que sea la IA y de lo rápido que avance; del ritmo de adopción por parte de los usuarios; de quién se beneficia de ella; y de cómo reacciona la sociedad. Teniendo en cuenta todas estas variables, es posible imaginar algunos escenarios extremos.

Consideremos, por ejemplo, un futuro en el que unas pocas plataformas diferenciadas (por ejemplo, Anthropic o Meta) alcancen un nivel de IA generalizada que les permita superar a la competencia y cobrar precios elevados a las empresas usuarias. Estas plataformas dominantes generarían enormes beneficios, aumentando los ingresos de sus empleados (que serán pocos, porque la IA reducirá sus nóminas) y de sus accionistas. Al mismo tiempo, las numerosas empresas que dependen de sus servicios estarían dispuestas a pagar, ya que la IA aumentaría su propia productividad, lo que les permitiría prescindir de más trabajadores administrativos.

Estos trabajadores desempleados buscarían entonces trabajo en industrias adyacentes en las que la IA aún no haya dejado obsoletas sus capacidades. Pero si esos puestos de trabajo son escasos, se sumarán a las filas de jardineros, camareros y vendedores, lo que reducirá aún más los salarios de estas ocupaciones. Suponiendo que la IA sustituya las tareas cognitivas antes que las físicas calificadas, los maquinistas, plomeros y albañiles podrían seguir teniendo trabajo hasta que los robots sean lo suficientemente sofisticados. Pero, con el tiempo, la competencia por esos puestos de trabajo también aumentará a medida que los trabajadores de oficina se reciclen. El sufrimiento se extenderá y solo se beneficiarán las plataformas de IA y sus inversores. ¿O no?

Antes de responder a esa pregunta, consideremos otro escenario “competitivo” en el que ninguna plataforma “sale ganando” porque hay pocas diferencias entre ChatGPT 33.2, Gemini 25 y todas las demás. Aunque este escenario puede seguir siendo devastador para los empleos administrativos, los precios de la IA serán bajos y los beneficios de la productividad se extenderán por toda la economía, al igual que las ganancias resultantes. Al no tener que gastar enormes sumas en IA, las empresas usuarias podrían reducir los precios y ampliar la producción para satisfacer el aumento de la demanda, lo que implicaría más puestos de trabajo en otros sectores. El dolor sería mucho menor que en el primer escenario, ya que los bienes y servicios a precios más bajos permitirían que los ahorros preexistentes de los trabajadores rindieran más.

Las tendencias actuales no solo sugieren que este segundo escenario es más probable que un oligopolio de la IA, sino que el gobierno podría tomar medidas para garantizar que se materialice, por ejemplo, mediante regulaciones de precios de la IA o negándose a proteger a los creadores de modelos de IA de quienes los copian. Los aspirantes a oligarcas de la IA no deben dar por sentado que la sociedad defenderá sus enormes beneficios, incluso si sus productos provocan pérdidas de empleo y dificultades generalizadas.

Por supuesto, los operadores tradicionales de IA ejercerán una presión agresiva, corrompiendo a algunos legisladores para bloquear la regulación. Organizarán campañas públicas, utilizando sus numerosos canales de influencia para argumentar (no del todo erróneamente) que la regulación será torpe, perjudicará la eficiencia y la innovación y beneficiará a los rivales geopolíticos. Pero si el dolor inducido por la IA es realmente generalizado, el impulso político para intervenir seguirá siendo fuerte.

Incluso si el estado no logra garantizar precios competitivos para la IA, puede gravar a los proveedores oligopólicos de IA, a sus empleados y a sus accionistas para compensar a los afectados. La dificultad aquí radica en la selección de los destinatarios. ¿Cómo se identifica a quienes obtienen beneficios extraordinarios gracias a la IA? ¿Cómo se apoya a los perjudicados, teniendo en cuenta lo difícil que ha sido ayudar a los trabajadores afectados por el comercio en el pasado? ¿Y cómo se distingue entre un trabajador desplazado por la tecnología y un trabajador despedido por condiciones empresariales adversas o incompetencia?

Para evitar algunas de estas cuestiones, probablemente se impulsará una generosa ayuda por desempleo independientemente de la causa -lo que supondría un primer paso hacia una eventual renta básica universal-. Pero esto plantea otro problema, porque incluso si los gobiernos con dificultades fiscales pueden recaudar ingresos suficientes, seguirá habiendo muchos puestos de trabajo que requieran trabajadores humanos. Por lo tanto, unas prestaciones por desempleo excesivamente generosas harán subir los salarios que los empleadores tienen que ofrecer para convencer a los trabajadores de que salgan del desempleo, lo que reducirá aún más la creación de empleo.

En última instancia, no hay respuestas públicas fáciles para el problema del desempleo a gran escala, pero no universal. Las sociedades tendrán que experimentar de forma creativa, mejorando de alguna manera la red de seguridad, al tiempo que animan a las empresas a crear puestos de trabajo y a reciclar a los trabajadores siempre que sea posible. Al mismo tiempo, si alguna de las plataformas de IA que compiten por alcanzar un cuasi monopolio logra su objetivo, es casi seguro que las reacciones políticas de los gobiernos perjudicarán sus beneficios. Entonces, ¿cómo se pagarán las enormes y crecientes deudas de estas empresas? ¿Se producirá una crisis financiera?

Lo mejor que podemos esperar es un escenario ideal en el que la implementación de la IA no sea tan rápida como para que los trabajadores no puedan aprender a mejorar sus puestos de trabajo con la IA, en lugar de ser desplazados, y en el que la industria de la IA no sea demasiado oligopólica, de modo que los beneficios se extiendan a la sociedad en general. Comentarios imaginativos como el de Citrini nos obligan a pensar en lo que podría suceder si la historia de la IA tomara un rumbo diferente. Ahora es el momento de trazar los escenarios posibles y empezar a prepararnos para ellos. Copyright: Project Syndicate, 2026.

Akhil Rajan también ha contribuido en este comentario.

Raghuram G. Rajan, exgobernador del Banco de la Reserva de la India y economista jefe del Fondo Monetario Internacional, es profesor de Finanzas en la Escuela de Negocios Booth de la Universidad de Chicago y coautor (junto con Rohit Lamba) de Breaking the Mold: India’s Untraveled Path to Prosperity (Princeton University Press, mayo de 2024).