La inteligencia artificial debería aumentar la productividad

La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de impulsar la próxima fase del crecimiento global. La IA generativa (GenAI), en particular, podría mejorar la eficiencia de los empleos ya existentes y estimular la innovación. Las empresas tecnológicas estadounidenses han dedicado importantes recursos a desarrollar y mejorar sus modelos. Si se adopta de forma generalizada y se utiliza intensivamente, la GenAI debería impulsar el crecimiento de la productividad global. Actualmente, los usuarios más entusiastas son los particulares, mientras que las empresas estadounidenses han tardado en integrar la IA en sus operaciones. En China, sin embargo, las compañías han colaborado más rápidamente con los desarrolladores tecnológicos para implantar aplicaciones de IA de uso industrial, siguiendo la prioridad gubernamental de integrar la IA en las industrias de la «economía real». Las que han adoptado la inteligencia artificial han registrado mayores beneficios, lo que sugiere que probablemente la IA ya está mejorando la productividad laboral. Los próximos años pondrán a prueba si los gigantes tecnológicos pueden convertir sus enormes inversiones de capital en beneficios duraderos. No obstante, la IA está llamada a seguir siendo una fuerza fundamental que impulse el progreso tecnológico y la economía global.

Desde mediados de la década de 2000, la economía global ha soportado el menor crecimiento de la productividad en décadas (Gráfico 1). Es probable que las tendencias estructurales a largo plazo, como la fragmentación geoeconómica y el envejecimiento de la población, frenen aún más el crecimiento y exacerben las presiones inflacionistas. La IA, por el contrario, es una fuente de optimismo. Puede acelerar el crecimiento de la productividad y reducir los costes.

Gráfico 1: el crecimiento de la productividad total de los factores se ha ralentizado en las principales economías

La IA engloba tecnologías como el aprendizaje automático, la visión por ordenador y el aprendizaje profundo (deep learning), muchas de las cuales llevan años utilizándose. Los recientes avances en grandes modelos lingüísticos y chatbots, ejemplificados por ChatGPT, han llamado la atención sobre la IA Generativa (GenAI). Aunque solo representa un subconjunto de las aplicaciones actuales de la IA, ha alimentado las esperanzas de un renacimiento de la productividad y ha espoleado un aumento de la inversión relacionada con la IA, especialmente en Estados Unidos en los últimos dos años (Gráficos 2 y 3).

Gráfico 2: EE.UU. ha liderado el auge de la inversión en GenAI

Gráfico 3: Fuerte aumento del gasto en construcción de centros de datos en EE.UU.

Como tecnología de uso general, similar a la electricidad o Internet, la IA puede impulsar la productividad por dos vías principales. La primera es la mejora de la eficiencia de los puestos de trabajo y las tareas existentes, con algunas funciones totalmente automatizadas. La automatización no es nueva, pero la IA podría extenderla a tareas cognitivas que antes se consideraban fuera de su alcance. Por ejemplo, los estudios sugieren que la GenAI puede mejorar la productividad en actividades como la codificación y la escritura en un 25%. La segunda vía, la que más entusiasma a los economistas, reside en la capacidad de la IA para generar nuevas ideas e innovaciones. La productividad total de los factores (TFP, por sus siglas en inglés) -el crecimiento de la producción no atribuible a capital o mano de obra adicionales- ha alternado históricamente entre fases fuertes y débiles. Al reducir el coste de la innovación y superar las barreras al progreso tecnológico, la inteligencia artificial podría impulsar la economía global hacia una trayectoria de crecimiento mucho mayor.

Cuantificar el impacto de la IA en la productividad general sigue siendo un reto, incluso si nos centramos únicamente en su capacidad para mejorar las tareas existentes. El resultado depende no sólo de la amplitud con que se adopte la tecnología, sino también de la intensidad con que se utilice. Entonces, ¿qué se puede decir de estos dos factores críticos?

Encuestas recientes indican un rápido aumento del uso de GenAI, impulsado en gran medida por herramientas gratuitas adoptadas informalmente en lugares de trabajo y hogares, más que por aplicaciones empresariales de pago. En un artículo reciente, Bick, Blanding y Deming, de la Reserva Federal de San Luis, revelan que, antes de agosto de 2024, casi el 40% de los estadounidenses de entre 18 y 64 años habían utilizado IA generativa en alguna medida, y alrededor de un tercio declaraba un uso diario o semanal frecuente. Las tareas iban desde la redacción de comunicaciones hasta la búsqueda de información y la gestión de tareas administrativas. Cabe destacar que al menos uno de cada cuatro encuestados utilizó la IA para cada una de las tareas presentadas.

En cambio, las empresas han tardado más en integrar la inteligencia artificial en sus operaciones (Gráfico 4). Según la Encuesta de Tendencias y Perspectivas Empresariales, actualizada a principios de diciembre, sólo el 5% de las empresas estadounidenses utiliza la IA en la producción, y el 6.5% tiene previsto hacerlo dentro de seis meses. La incertidumbre sobre su uso futuro sigue siendo elevada, ya que el 23% de las empresas aún no sabe si utilizará la IA en un futuro próximo. Esta cautela refleja una mezcla de creciente concienciación sobre el potencial de la IA para mejorar la rentabilidad y la incertidumbre sobre sus mejores aplicaciones. Una encuesta realizada por Morgan Stanley a 400 empresas reveló que las principales barreras para su adopción son las carencias estratégicas, la falta de compromiso de los directivos y las preocupaciones por la seguridad de los datos. Para las que han adoptado la IA, los resultados han sido prometedores: El 50% de los proyectos cumplieron las expectativas y el 40% las superaron. Las consideraciones sobre ingresos y costes varían según el tamaño de la empresa. Las empresas más grandes se centran en reducir costes con la IA, mientras que las más pequeñas equilibran los objetivos de ahorro de costes y generación de ingresos. Los sectores tecnológico e industrial están a la cabeza en la búsqueda de beneficios. Un estudio de McKinsey basado en datos de 2022 destaca el impacto de la inteligencia artificial en la rentabilidad: el 42% de las empresas declaran haber reducido costes y el 59% han aumentado sus ingresos.

Gráfico 4: Las empresas han adoptado la inteligencia artificial más lentamente    

Fuera de Estados Unidos, la adopción de GenAI se ha extendido más rápidamente en China. Según una encuesta realizada a grandes empresas de todo el mundo por SAS y Coleman Parkes Research, una empresa de IA y análisis, el 83% de las empresas chinas encuestadas han empezado a aplicar GenAI, frente al 65% de las estadounidenses. Aunque el desarrollo chino de grandes modelos lingüísticos sigue estando por detrás del estadounidense, destaca en la adopción de aplicaciones de IA para usos específicos. Esto coincide con el objetivo del Gobierno chino de aprovechar la IA para transformar las industrias existentes. La iniciativa AI plus, introducida en el Informe de Trabajo del Gobierno en marzo de este año, tiene como objetivo la integración de la IA y la economía real. La actualización y modernización industrial hacia la «fabricación inteligente» para mejorar la eficiencia de la producción y la calidad del producto es el objetivo principal. Empresas de la economía real (como los fabricantes de vehículos eléctricos) han colaborado con desarrolladores de IA (como Baidu) para lanzar productos impulsados por inteligencia artificial como los robotaxis.

Un buen ejemplo de la integración de la inteligencia artificial en las industrias chinas es la rápida implantación de robots industriales inteligentes, en la que China se sitúa a la cabeza del resto del mundo. Es evidente que la estrategia también sirve a su objetivo de seguir siendo la fábrica del mundo, incluso a medida que su población envejece y las cohortes de trabajadores disminuyen. Los últimos robots humanoides, impulsados por la IA, pretenden mejorar la precisión en tareas como la inspección de productos.

La GenAI puede estar contribuyendo ya al reciente crecimiento de la productividad en Estados Unidos. La productividad ha aumentado a un ritmo anualizado del 2% en los dos últimos años, el doble de la media de las dos décadas anteriores. Bick, Blanding y Deming estiman que la GenAI está contribuyendo al 0.5-3.5% de todas las horas de trabajo. Combinando esto con parte del impulso en la productividad de las tareas identificado en diversas encuestas, se sugiere que el uso actual de la IA ya está impulsando la productividad laboral en un 0.1-0.9%. Si las tasas de adopción siguen aumentando rápidamente, parece posible un periodo de fuertes mejoras de la productividad.

El ascenso de GenAI se basa en una paradoja. Los usuarios particulares, ayudados por herramientas gratuitas, han impulsado la adopción, mientras que las empresas van a la zaga en la implantación de soluciones de IA de pago. Esta dinámica plantea dudas sobre la rentabilidad de la inversión para los gigantes tecnológicos (Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta), que han invertido grandes sumas en el desarrollo de la inteligencia artificial. Estas empresas representan ahora más del 15% de los gastos de capital de las empresas no financieras estadounidenses, pero su rentabilidad sigue siendo incierta. Además, la formación de grandes modelos lingüísticos es cada vez más costosa y está limitada por las infraestructuras.

El riesgo es que la adopción no sea lo suficientemente rápida como para que los proveedores de IA recuperen sus inversiones, compensen la depreciación y mantengan los márgenes. Esto podría dar lugar a una inversión más lenta o a esfuerzos agresivos de monetización, retrasando una adopción más amplia y las ganancias de productividad. Los optimistas prevén una trayectoria diferente. Las aplicaciones de GenAI, como los agentes autónomos y los robotaxis, podrían generar pronto fuertes flujos de caja, lo que permitiría seguir invirtiendo en el sector. Si se hace realidad, este escenario apoyaría la rápida adopción de la IA y reforzaría el crecimiento de la productividad. En resumen, los próximos años pondrán a prueba si las empresas pueden igualar el entusiasmo de los usuarios individuales por la IA y si los gigantes tecnológicos pueden convertir sus enormes desembolsos de capital en beneficios duraderos. En cualquier caso, la inteligencia artificial está llamada a seguir siendo una fuerza fundamental que impulse el progreso tecnológico y la economía global.

 

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