La maquila ahora se llama IA

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Diez mil agentes demostraron este mes un caso particular de un teorema que llevaba décadas resistiendo. Del lado del empleo, el hallazgo más robusto no es el despido masivo que han anunciado algunas consultorías: Es que no aparece en el agregado. En el cuadro de riesgos de los Criterios Generales del Paquete Económico del 2027 de Hacienda, entre las tensiones geopolíticas aparece una línea que recibió poca atención: Una corrección significativa en la valuación de los activos vinculados con la IA que reduzca la inversión en los centros de datos, con efectos sobre la demanda de las industrias manufacturas mexicanas.

El 8 de septiembre pasaron tres cosas que parecen tener poca relación entre sí.

Esa mañana, OpenAI anunció que puso alrededor de 10 mil programas a trabajar en paralelo durante 88 horas, y salió con una demostración de que las ecuaciones de Navier-Stokes pueden reventar en tiempo finito. Un problema matemático que resistió décadas. 

Cabe destacar que la prueba cubre solo la variante forzada, no ha pasado por revisión de pares, el Clay Mathematics Institute sigue listando el problema como abierto y la propia empresa aclaró que no reclamará el premio de 1 millón de dólares.

Ese mismo día, a las 6 de la tarde, Jacob Coxon publicó que renunciaba a Anthropic. Tiene 27 años, es británico y pasó los últimos tres entrenando estos modelos desde adentro, primero en OpenAI y luego en la empresa que acaba de dejar: es decir, en las dos que van a la cabeza de la carrera tecnológica y de IA. Coxon se fue dos meses antes de que le tocara su participación accionaria. 

Escribió que ninguna de las dos está actuando con responsabilidad y que van directo a una superinteligencia que se mejora a sí misma, apostando con nuestras vidas. Dos investigadores que siguen empleados ahí salieron a confirmarlo con nombre propio: uno le asigna más de 10% de probabilidad a que la inteligencia artificial acabe con la humanidad en la próxima década.

Eventos concatenados

Más o menos a la misma hora, en el Palacio de San Lázaro, Hacienda entregó el Paquete Económico 2027. En el cuadro de riesgos de los Criterios Generales, entre las tensiones geopolíticas y los fenómenos climáticos, aparece una línea que recibió poca atención: Una corrección significativa en la valuación de los activos vinculados con la inteligencia artificial, que reduzca la inversión en centros de datos, con efectos sobre la demanda de manufacturas mexicanas.

Tres relojes en el mismo día, marcando horas distintas. El de la capacidad técnica va a saltos. 

El del riesgo, se experimenta como condicional. Y el de la economía medida arrastra los pies: la productividad total de los factores en Estados Unidos —cuánto produce una economía con los mismos trabajadores y las mismas máquinas— crece 0.7% anual desde 2023, contra 2% del auge de finales de los noventa. 

La aceleración existe; lo que no hay todavía es forma de atribuirla.

Conviene reconocer algo que la mayoría de los artículos sobre este tema disimula: La profesión no tiene la respuesta, y no por falta de datos. Daron Acemoglu —premio Nobel de Economía, profesor del MIT y coautor de “Por qué fracasan los países”— calcula que la inteligencia artificial añadirá alrededor de 1% al producto en toda una década. 

Goldman Sachs, partiendo de la misma base de datos, calcula 7%. Siete veces de diferencia para la misma variable y el mismo horizonte, y toda la brecha está en un solo supuesto: Cuántas tareas se automatizan de verdad. 

Con todo, hay un detalle que vale la pena guardar. El modelo de Acemoglu deja fuera, por decisión explícita, que la máquina acelere la producción de ideas nuevas. Larry Summers —secretario del Tesoro y rector de Harvard en su momento— se lo reclamó, y el 17 de agosto Acemoglu concedió: “no preví que la inteligencia artificial fuera capaz de operar por su cuenta y no lo incorporé en mis predicciones”. 

Tres semanas después, 10 mil agentes demostraron un caso particular de un teorema que llevaba décadas resistiendo. Del lado del empleo, el hallazgo más robusto no es el despido masivo que han anunciado algunas consultoras y los agoreros del desastre: Es que no aparece en el agregado. 

Lo que sí se ve es un estrechamiento de la puerta de entrada: Los trabajadores estadounidenses de 22 a 25 años en ocupaciones expuestas están 19% por debajo de donde estarían siguiendo el ritmo de sus pares. 

México no es inmune por ese lado: el índice de la Organización Internacional del Trabajo aplicado a la Encuesta Nacional de Ocupación y Empleo coloca a 2.93 millones de personas —4.9% del empleo del país— en las ocupaciones de mayor exposición, y dos de cada tres son mujeres.

Pero en el horizonte que le importa a los tomadores de decisiones, ninguno de esos es el canal por el que la inteligencia artificial mueve el producto mexicano. El nuestro es otro, es viejo y tiene domicilio.

El cargo La maquila ahora se llama IA apareció primero en Revista Fortuna.