El Índice de Impacto Económico de la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial (IA) tiene el potencial de cambiar las reglas del juego para el crecimiento de la productividad, pero una serie de factores determinarán si los países pueden  beneficiarse, ya que los efectos de las nuevas tecnologías no pueden materializarse hasta que se desarrollen oleadas de innovaciones complementarias e incluso si la tecnología estuviera disponible, el alcance de las ganancias de productividad dependerá de la capacidad de las autoridades y las empresas para difundirla de manera efectiva. Finalmente, una vez que se implementa la tecnología, las economías deben poder adaptarse para que los trabajadores y el capital desplazados puedan ser reubicados.

Teniendo todo esto en cuenta, el Índice de Impacto Económico de la IA elaborado por Capital Economics proporciona una herramienta para evaluar qué economías (una combinación de 33 principales mercados desarrollados y emergentes) están en mejor posición para beneficiarse de la IA y sus efectos en las próximas dos décadas. El índice utiliza 40 subindicadores para construir tres pilares que cubren los tres factores que influyen en el impacto de la IA (innovación, difusión y adaptación), que luego proporcionan una puntuación compuesta. En la siguiente figura se muestra el ranking de las 33 economías en el índice.

Fuente: Bloomberg

Estados Unidos ocupa el primer lugar. El informe señala que esto es un reflejo del aumento de la inversión pública y privada en I+D y la rápida expansión del sistema de educación superior. Es importante destacar que EE.UU. ha canalizado más inversión privada hacia la IA que cualquier otro lugar y posee el mayor número de empresas emergentes (startups) de IA.

El Reino Unido ocupa el tercer lugar. Esto puede resultar sorprendente dada su tasa de inversión siempre baja. Pero en contrapartida, el Reino Unido tiene un sistema de educación superior de primer nivel que atrae a los mejores talentos de todo el mundo. Como resultado, ocupa una clasificación particularmente alta en el Índice de innovación en IA. Google DeepMind, líder mundial en inteligencia artificial, tiene su sede en Londres. La economía del Reino Unido también está más orientada a los servicios que la mayoría de las demás, lo que se presta a una difusión relativamente rápida de la IA. Y su mercado laboral flexible debería ayudar a la economía en general a adaptarse a los desafíos y oportunidades que presenta la IA. El año pasado les contaba que Reino Unido había anunciado su nueva estrategia tecnológica internacional como herramienta de diplomacia, que va muy en consonancia con su estrategia IA.

Singapur (2º), Corea del Sur (6º) y Hong Kong (10º) ocupan un lugar destacado entre los 10 primeros. Estas economías obtienen buenos resultados en difusión y adaptación, en particular. De hecho, una característica de su desarrollo impulsado por las exportaciones y su posterior ascenso en la cadena de valor ha sido su capacidad para adaptarse rápidamente a las nuevas tecnologías. Por ejemplo, Corea pudo replicar la tecnología de Japón cuando desarrolló su industria pesada en la década de 1970 y repitió el truco con el crecimiento del mercado de televisión digital en la década de 2000.

Japón (16º) y la mayoría de las economías de la eurozona se ubican en algún lugar entre Estados Unidos y China en nuestra clasificación. Japón tiene un sólido historial en innovación tecnológica y enfrenta el mismo obstáculo demográfico que los tigres asiáticos, lo que puede aumentar la velocidad de adopción de la IA. Pero tiene un pobre historial reciente en la difusión de nuevas tecnologías en toda la economía. Por ejemplo, el efectivo todavía se utiliza más ampliamente en Japón que en cualquier otra economía de las más desarrolladas. Otro ejemplo, es que según las propias encuestas gubernamentales muestran que la gran mayoría de las empresas todavía utilizan máquinas de fax.

Por otra parte, existen varias limitaciones que enfrentan las principales economías de la eurozona. Es notable que, en marcado contraste con Estados Unidos (y en menor medida con el Reino Unido), la eurozona no recibió un impulso de productividad gracias a la revolución de las TIC en los años 1990 y principios de los 2000. De hecho, Europa cuenta con una industria de capital de riesgo muy poco desarrollada y su infraestructura de nube es relativamente deficiente –un componente crítico en el desarrollo de la IA– no auguran nada bueno para su potencial de innovación según el reporte de Capital Economics. Según el informe esto se debe a la existencia de problemas estructurales que arrastra la eurozona desde las décadas de 1990 y 2000, las empresas europeas eran en general más pequeñas y menos capaces de lograr economías de escala a partir de la TI. Los mercados laborales eran menos flexibles, lo que hacía más difícil reorganizar el lugar de trabajo para aprovechar las nuevas tecnologías. Las restricciones y regulaciones de planificación local también fueron onerosas (y ralentizaron el paso al comercio minorista de grandes dimensiones) y según el reporte muchos de estos problemas persisten.

China (18º) también obtiene una buena puntuación en innovación debido a los importantes recursos que los sectores público y privado han canalizado hacia la IA desde que fue identificada como una prioridad nacional a mediados de la década de 2010. Pero China obtiene puntuaciones más bajas en difusión. Los reguladores han insistido en una supervisión mucho mayor de las herramientas de IA generativa desarrolladas por empresas chinas que en otros lugares, en gran parte para garantizar que operen dentro de las reglas de censura. También sospechamos que los esfuerzos de los dirigentes por dirigir las actividades de las empresas chinas (evidentes en la represión del sector tecnológico) harán que la adaptación de toda la economía a la nueva tecnología sea más difícil. A pesar de eso, China aún podría desempeñar un papel importante en el desarrollo global del panorama de la IA. Como sucedió con los servicios de Internet, China está aislando su mercado interno y fomentando un ecosistema independiente de proveedores de IA. Pero a diferencia de los primeros años de Internet, es posible que ahora China pueda exportar con éxito algunos de estos servicios según el reporte.

En general, los mercados emergentes latinoamericanos (Brasil, México y Argentina, 30º, 31º y 33º, respectivamente) ocupan posiciones significativamente más bajas que los mercados desarrollados. A riesgo de simplificar demasiado, el bajo dinamismo del sector privado, los sectores de TI pequeños y menos avanzados, la inversión relativamente baja en I+D y la fuga de cerebros de los mejores talentos hacia las economías más ricas impedirán que los ME sean innovadores tecnológicos y ralentizarán su difusión de tecnología en relación con las economías más desarrolladas.

Fuente: Capital Economics

La productividad entra en juego

El reporte no profundiza en los países de Latinoamérica, sin embargo si exploran otros puntos en el contexto de los mercados emergentes. Por ejemplo, los pronósticos de Capital Economics se basan en la creencia de que la IA generativa, en particular los LLM, tiene el potencial de revolucionar la forma en que se realizan las tareas en ciertos servicios. Así, un ejemplo omnipresente de esto es la proliferación de chatbots en los servicios de atención al cliente. Pero también hay otras, como redactar contratos legales o producir correos electrónicos de marketing personalizados. Muchas de estas tareas se subcontratan a mercados emergentes de bajos ingresos (de ahí el término “subcontratación de procesos de negocio” o sector BPO). Estas áreas podrían experimentar aumentos sustanciales de productividad.

No obstante, dado que tienden a ser formulaicos y repetitivos, de modo que la IA puede reemplazar a los humanos en lugar de complementarlos. El riesgo es que las empresas occidentales que pagan por servicios BPO decidan cada vez más hacerlos en la nube. Un estudio del Banco Mundial y la Universidad de Oxford sobre empresas de servicio al cliente en la India encontró que “la adopción de la IA inicialmente coincide con un pequeño aumento en la contratación general, pero luego reduce la demanda de trabajadores que no utilizan IA a lo largo del tiempo. próximos años, de manera que el efecto global será sustancialmente negativo”.

India, así como Filipinas, son los ejemplos del sector BPO. Su ventaja comparativa radica en tener bajos costos laborales, así como grandes grupos de trabajadores que saben leer y escribir inglés. Entonces, ¿qué magnitud de daño podría causar la IA a estas economías? El primer punto es que la industria BPO es más pequeña de lo que se suele suponer. Representa alrededor del 0,4% del empleo total en la India y el 1,5% en Filipinas. En cualquier caso, redistribuir capital del sector BPO no sería tan difícil. Y en cuanto a la mano de obra que podría verse desplazada, existen oportunidades para volver a capacitarse (o mejorar sus habilidades). La demanda de servicios relacionados con la IA (por ejemplo, en capacitación o resultados de verificación de sentidos) puede crecer, muchos de los cuales pueden subcontratarse.

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El desafío del futuro del trabajo

Para ser claros, la reconversión o la mejora de habilidades no será una opción para todos los trabajadores desplazados. Requiere capacitación y educación (es decir, capital humano), lo cual es costoso, y la mayoría de los mercados emergentes de bajos ingresos tienen restricciones fiscales. Pero al menos ofrece un método para mitigar los efectos potencialmente dañinos de la IA en el empleo.

Impacto Económico 2030 y 2040 

Por lo anterior, se habla que la IA aumentaría las brechas entre las economías más desarrolladas con respecto a las menos desarrolladas. El reporte pronostica que el crecimiento de la productividad en Estados Unidos alcanzará un promedio de 2,3% anual en la década de 2030, tasa similar a la registrada durante el auge de las TIC en la década de 1990. El crecimiento de la productividad en otros lugares será menor. Capital Economics pronostica que alcanzará un promedio de alrededor del 1,5% anual en la década de 2030 en Canadá y el Reino Unido. En el caso del Reino Unido, esto está muy por encima de las tasas de las últimas dos décadas, pero algo por debajo de las tasas registradas en los años noventa. El crecimiento de la productividad también aumentará en Japón, Francia y Alemania, pero a tasas cercanas al 1,0-1,5%, lo que refleja sus puntuaciones más bajas en nuestro Índice de Impacto Económico de la IA. Y en Italia, se espera que ni siquiera la revolución de la IA podrá elevar el crecimiento de la productividad por encima del 1%.

Fuente: Capital Economics

La IA también impulsará la productividad de China. Pero a diferencia de los mercados desarrollados, el reporte no prevé un repunte del crecimiento general de la productividad en comparación con décadas anteriores. Por el contrario, India ascenderá en la clasificación, desde la actual quinta economía más grande del mundo a la tercera. No obstante, durante la próxima década al menos la IA obstaculizará su ascenso en lugar de favorecerlo.

En definitiva, el potencial de la IA para brindar un impulso muy necesario al crecimiento de la productividad en las economías avanzadas significa que es probable que en 2040 representen seis de las diez economías más grandes (ver la siguiente figura).

Fuente: Capital Economics

De todo lo anterior, el informe de Capital Economics extrae tres conclusiones generales:

1. En primer lugar, nuestro propio Índice de Impacto Económico de la IA sugiere que Estados Unidos liderará la revolución de la IA, y que los tigres asiáticos, el Reino Unido, Israel y partes de los países nórdicos también están bien posicionados para beneficiarse.
2. En segundo lugar, China liderará algunos aspectos de la revolución de la IA, pero tendrá dificultades en otros. Esto se debe en parte a que es probable que la IA se convierta en una nueva falla en la fractura de la economía global (ampliación de la brecha).
3. En tercer lugar, la revolución de la IA hará que la convergencia de los ingresos de los mercados emergentes sea más difícil a medida que las economías más ricas estén mejor equipadas para implementar la tecnología a gran escala.

Da clic aquí para leer el reporte completo "AI, Economies and Markets" (requiere registro).

Cómo citar esta entrada del Blog:

Zorrilla-Salgador, J.P. (2024). El Índice de Impacto Económico de la Inteligencia Artificial. Blog El Analista Económico-Financiero, 17/06/2024. Recuperado de [link post]

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