To entender el impacto que la inteligencia artificial puede tener en la economía, considere el tractor. Los historiadores no están de acuerdo sobre quién inventó la humilde máquina. Algunos dicen que fue Richard Trevithick, un ingeniero británico, en 1812. Otros argumentan que John Froelich, que trabajaba en Dakota del Sur a principios de la década de 1890, tiene una mejor afirmación. Aún otros señalan que pocas personas usaron la palabra “tractor” hasta principios del siglo XX. Sin embargo, todos están de acuerdo en que el tractor tardó mucho en dejar una marca. En 1920, solo el 4% de las granjas estadounidenses tenían uno. Incluso en la década de 1950, menos de la mitad tenía tractores.
La especulación sobre las consecuencias de ai—para el empleo, la productividad y la calidad de vida— está en un punto álgido. La tecnología es impresionante. Y todavía aiEl impacto económico de será silenciado a menos que millones de empresas más allá de Silicon Valley lo adopten. Eso significaría mucho más que usar el extraño chatbot. En cambio, implicaría la reorganización a gran escala de las empresas y sus datos internos. “La difusión de las mejoras tecnológicas”, argumenta Nancy Stokey de la Universidad de Chicago, “es posiblemente tan crítica como la innovación para el crecimiento a largo plazo”.
Japón y Francia ilustran la importancia de la difusión. Japón es inusualmente innovador, produciendo por persona más patentes al año que cualquier otro país excepto Corea del Sur. Los investigadores japoneses pueden atribuirse el mérito de la invención del qr código, la batería de iones de litio y 3d impresión. Pero el país hace un mal trabajo en la difusión de nuevas tecnologías en su economía. Tokio es mucho más productiva que el resto del país. El efectivo sigue dominando. A fines de la década de 2010, solo el 47 % de las grandes empresas usaban computadoras para administrar las cadenas de suministro, en comparación con el 95 % en Nueva Zelanda. Según nuestro análisis, Japón es aproximadamente un 40 % más pobre de lo que cabría esperar en función de su innovación.
Francia es todo lo contrario. Aunque su historial de innovación es promedio, es excelente para difundir el conocimiento en toda la economía. En el siglo XVIII, los espías franceses robaron secretos de ingeniería de la armada británica. A principios del siglo XX, Louis Renault visitó a Henry Ford en Estados Unidos y aprendió los secretos de la industria automotriz. Más recientemente, ex ai expertos de Meta y Google fundan Mistral ai en París. Francia también tiende a hacer un buen trabajo en la difusión de nuevas tecnologías desde la capital hasta la periferia. Hoy en día, la brecha de productividad en Francia entre una empresa superior y una mediana es menos de la mitad que en Gran Bretaña.
Durante los siglos XIX y XX, las empresas de todo el mundo se volvieron más “francesas”, y las nuevas tecnologías se difundieron cada vez más rápido. Diego Comin y Martí Mestieri, dos economistas, encuentran evidencia de que “las diferencias entre países en los retrasos de adopción se han reducido en los últimos 200 años”. La electricidad barrió la economía más rápido que los tractores. La informática personal en la oficina tardó solo un par de décadas en cruzar el umbral de adopción del 50 %. Internet se extendió aún más rápido. En general, la difusión de la tecnología ayudó a impulsar el crecimiento de la productividad durante el siglo XX.
Sin embargo, desde mediados de la década de 2000, el mundo se ha vuelto japonés. Es cierto que los consumidores adoptan la tecnología más rápido que nunca. Según una estimación, TikTok, una aplicación de redes sociales, pasó de cero a 100 millones de usuarios en un año. Charlargpt en sí misma fue la aplicación web de más rápido crecimiento en la historia hasta que Threads, un rival de Twitter, se lanzó este mes. Pero las empresas son cada vez más cautelosas. En las últimas dos décadas han llegado al mercado todo tipo de innovaciones alucinantes. Aun así, según las últimas estimaciones oficiales, en 2020 solo el 1,6 % de las empresas estadounidenses emplearon el aprendizaje automático. En el sector manufacturero de Estados Unidos, solo el 6,7% de las empresas utilizan 3d impresión. Solo el 25 % de los flujos de trabajo empresariales están en la nube, una cifra que no se ha movido en media década.
Abundan las historias de terror. En 2017, un tercio de los bancos regionales japoneses todavía usaban cóbol, un lenguaje de programación inventado una década antes de que el hombre aterrizara en la luna. El año pasado, Gran Bretaña importó disquetes, minidiscos y casetes por valor de más de £20 millones (USD 24 millones). Una quinta parte de las empresas del mundo rico ni siquiera tiene un sitio web. Los gobiernos suelen ser los peores infractores, insistiendo, por ejemplo, en los formularios en papel. Estimamos que las burocracias de todo el mundo gastan 6.000 millones de dólares al año en papel e impresión, casi tanto en términos reales como a mediados de la década de 1990.
Lo mejor y lo demás
El resultado es una economía de dos niveles. Las empresas que adoptan la tecnología se están alejando de la competencia. En 2010, el trabajador medio de las empresas más productivas de Gran Bretaña producía bienes y servicios por valor de 98 000 libras esterlinas (en moneda actual), que había aumentado a 108 500 libras esterlinas en 2019. Los de las peores empresas no experimentaron ningún aumento. En Canadá, en la década de 1990, el crecimiento de la productividad de las empresas fronterizas fue aproximadamente un 40% superior al de las empresas no fronterizas. De 2000 a 2015 fue tres veces mayor. Un libro de Tim Koller de McKinsey, una consultora, y sus colegas encuentra que, después de clasificar a las empresas según su retorno sobre el capital invertido, el percentil 75 tuvo un retorno 20 puntos porcentuales más alto que la mediana en 2017, el doble de la brecha en 2000. las empresas ven grandes ganancias al comprar nueva tecnología; muchos no ven ninguno.
Aunque la economía puede sonar abstracta, las consecuencias del mundo real son aplastantemente familiares. Las personas atrapadas en el uso de tecnologías antiguas sufren, junto con sus salarios. En Gran Bretaña, los salarios promedio en el 10% de las empresas menos productivas han disminuido levemente desde la década de 1990, incluso cuando los salarios promedio en las mejores empresas han aumentado considerablemente. Según Jan De Loecker de ku Leuven y sus colegas, “la mayor parte del crecimiento de la desigualdad entre los trabajadores se debe a las crecientes diferencias salariales promedio entre las empresas”. ¿Qué, entonces, ha ido mal?
Tres posibilidades explican la menor difusión: la naturaleza de la nueva tecnología, la competencia lenta y la creciente regulación. Robert Gordon, de la Universidad Northwestern, ha argumentado que los “grandes inventos” de los siglos XIX y XX tuvieron un impacto mucho mayor en la productividad que los más recientes. El problema es que a medida que el progreso tecnológico se vuelve más incremental, la difusión también se ralentiza, ya que las empresas tienen menos incentivos y enfrentan menos presión competitiva para actualizarse. La electricidad proporcionaba luz y energía para hacer funcionar las máquinas. La computación en la nube, por el contrario, solo se necesita para las operaciones más intensivas. Las innovaciones más recientes, como el aprendizaje automático, pueden ser más difíciles de usar y requieren trabajadores más calificados y una mejor gestión.
El dinamismo empresarial cayó en todo el mundo rico en las primeras décadas del siglo XXI. Poblaciones envejecidas. Se crearon menos empresas nuevas. Los trabajadores se mudaron de empresa con menos frecuencia. Todo esto redujo la difusión, ya que los trabajadores difunden la tecnología y las prácticas comerciales a medida que avanzan en la economía.
En las industrias dirigidas o fuertemente administradas por el gobierno, el cambio tecnológico ocurre lentamente. Como señala Jeffrey Ding, de la Universidad George Washington, en la Unión Soviética de planificación centralizada, la innovación era mundial (piense en el Sputnik), pero la difusión era inexistente. La ausencia de presión competitiva atenuó los incentivos para mejorar. Los políticos a menudo tienen objetivos de política pública, como maximizar el empleo, que son incompatibles con la eficiencia. Las industrias fuertemente reguladas constituyen una gran parte de las economías occidentales en la actualidad: dichos sectores, incluidos la construcción, la educación, la atención médica y los servicios públicos, representan una cuarta parte de las economías estadounidenses. pib.
Podría ai romper el molde, difundiéndose a través de la economía más rápido que otras tecnologías recientes? Tal vez. Para casi cualquier empresa es fácil imaginar un caso de uso. ¡No más administración! ¡Una herramienta para declarar mis impuestos! Es posible que el covid-19 también haya inyectado una dosis de dinamismo en las economías occidentales. Se están estableciendo nuevas empresas al ritmo más rápido en una década, y los trabajadores están cambiando de trabajo con más frecuencia. Tyler Cowen de la Universidad George Mason agrega que las empresas más débiles pueden tener un incentivo particular para adoptar aiporque tienen más que ganar.
ai también se puede integrar en las herramientas existentes. Muchos codificadores, tal vez la mayoría, ya usan ai a diario debido a su integración en los instrumentos de codificación cotidianos a través de CoPilot de Github. Los procesadores de texto, incluidos Microsoft Word y Google Docs, pronto implementarán docenas de ai características.
No es una cena
Por otro lado, los mayores beneficios de las nuevas formas de ai vendrá cuando las empresas se reorganicen por completo en torno a la nueva tecnología; adaptando ai modelos para datos internos, por ejemplo. Eso requerirá tiempo, dinero y, lo que es más importante, un impulso competitivo. La recopilación de datos es tediosa y la ejecución de los mejores modelos terriblemente costosa: una sola consulta compleja en la última versión de Chatgpt puede costar $ 1-2. Ejecute 20 en una hora y habrá superado el salario medio estadounidense por hora.
Estos costos disminuirán, pero podrían pasar años hasta que la tecnología sea lo suficientemente barata para su implementación masiva. Los jefes, preocupados por la privacidad y la seguridad, suelen contar El economista que no están dispuestos a enviar sus datos para modificar modelos que viven en otros lugares. Las encuestas de pequeñas empresas no son alentadoras. Uno, de GoDaddy, una empresa de alojamiento web, sugiere que alrededor del 40% de los estadounidenses no están interesados en ai herramientas. La tecnología es sin duda revolucionaria. Pero, ¿están las empresas preparadas para una revolución? ■
