The impact of Artificial Intelligence on productivity, distribution and growth

The impact of Artificial Intelligence on productivity, distribution and growth

Este documento se centra en los beneficios y costos económicos de la Inteligencia Artificial (IA), haciendo hincapié en su potencial para impulsar el crecimiento de la productividad tanto a nivel microeconómico como macroeconómico. En él se analizan los mecanismos clave, se presentan los primeros datos empíricos y se destacan los principales retos políticos. El floreciente campo y el muy activo debate político sobre la IA ponen de relieve las grandes expectativas y temores de que la tecnología presente tanto oportunidades sin precedentes como retos significativos. Para avanzar en la comprensión común de estas cuestiones, la OCDE, encabezada por el Observatorio de Políticas de la OCDE sobre IA (OECD.AI), ha estado a la vanguardia en el desarrollo de una terminología unificada con una serie de partes interesadas. Estos esfuerzos han tenido un fuerte impacto en el debate mundial, en particular en lo que respecta a los aspectos técnicos, jurídicos y normativos, culminando en los ampliamente respaldados Principios de la IA y en la amplia aceptación de la definición de IA de la OCDE en el trabajo legislativo. Este documento se basa y complementa este trabajo. Considera la «función de producción» de los sistemas de IA para caracterizar las características económicas de la IA, identifica los insumos clave, los productos y el tipo de tareas que lleva a cabo. En concreto, se considera que los sistemas de IA combinan insumos intangibles como software, habilidades y datos con una importante capacidad informática y tecnologías complementarias (por ejemplo, robótica, biotecnología), al tiempo que tienen la capacidad de generar una diversa gama de productos que van desde tareas analíticas complejas (predicción, recomendaciones, optimización, etc.) y creación de contenidos hasta la contribución a la ejecución de tareas físicas. Estas características preparan el terreno para el papel transformador de la IA y conforman la espina dorsal de su potencial económico como nueva tecnología de uso general. La singularidad de la IA no radica únicamente en su capacidad para realizar tareas complejas, sino sobre todo en su mayor potencial de autonomía y superación, que acelera la innovación. Estas características diferencian a la IA de las grandes tecnologías anteriores -a menudo denominadas tecnologías de propósito general en la literatura sobre crecimiento e innovación- , incluidas las de la esfera digital, como los ordenadores e Internet. Las primeras pruebas que vinculan la IA con una mayor productividad y desempeño a nivel microeconómico, junto con varias innovaciones prometedoras en diversos sectores, respaldan la expectativa de que el desarrollo y la adopción generalizada de la IA pueden ser capaces de reactivar el lento crecimiento de la productividad y aumentar el bienestar. Sin embargo, los resultados globales de la IA en materia de productividad a largo plazo a nivel macroeconómico siguen siendo inciertos, dado que dependen de diversos factores, como el impacto de la IA en el dinamismo y el funcionamiento del mercado. 

Las cuestiones críticas son: ¿Se extenderán a otras empresas los aumentos de productividad logrados por las primeras en adoptar la IA? ¿Exacerbará la IA las disparidades de desempeño y las brechas distributivas? ¿Cuáles serán las consecuencias de la IA para la inclusión? Y, lo que es más importante, ¿impulsará la reasignación de mano de obra, tanto dentro de los sectores como entre ellos, un crecimiento agregado sostenido, o será un lastre bajo una nueva forma de «enfermedad de Baumol», espoleada por una amplia automatización de la mano de obra impulsada por la IA y una gran parte de la mano de obra que acabará en actividades de baja productividad?. Para sortear estas incertidumbres y garantizar resultados favorables, deben cumplirse varias condiciones, en las que la política desempeña un papel crucial. Entre ellas figuran el desarrollo competitivo de sistemas de IA y su difusión generalizada, de forma que se logre un equilibrio entre el aumento de las capacidades humanas (complementación) y la automatización de tareas humanas (sustitución) con la IA. Sin embargo, las tendencias actuales indican que se esta lejos de alcanzar estos ideales. Las aportaciones críticas de la IA se concentran en gran medida en las grandes empresas tecnológicas, la adopción de la IA sigue siendo limitada y desigual entre las empresas, y el equilibrio entre los usos de la IA que aumentan las capacidades humanas y los que las sustituyen sigue siendo cambiante. Esto es especialmente pertinente con la llegada de la IA generativa (por ejemplo, modelos que crean texto, imágenes y otros medios), que plantea el riesgo de automatizar incluso ocupaciones intensivas en conocimiento, especialmente en los niveles de entrada. Además, como señaló un grupo de expertos sobre el futuro de la IA designado por la OCDE, las implicaciones de la IA van mucho más allá de los efectos sobre la productividad, abarcando retos sociales más amplios como la concentración de poder, la persuasión y manipulación masivas, el uso indebido, la dependencia excesiva de la IA en la toma de decisiones críticas a pesar de los defectos conocidos. También incluyen el deterioro de la calidad de los datos de entrenamiento y la desalineación entre los sistemas de IA y los objetivos o valores humanos, lo que podría llevar incluso a riesgos existenciales. Centrándose en las implicaciones que pueden repercutir en los resultados económicos, algunas de estas cuestiones se mencionan brevemente en el documento, como las amenazas a la privacidad, la posibilidad de que aumente la desinformación y la pérdida de control humano sobre las decisiones de la IA. 

Si no se abordan, estos retos también podrían socavar los beneficios potenciales de la IA para la productividad y el bienestar, especialmente si los problemas sociales que plantean provocan una ralentización del desarrollo y la difusión de la IA. Para gestionar eficazmente estos riesgos a la baja y aprovechar todo el potencial de la IA, se analizará un enfoque global que abarque políticas educativas, de competencia, redistributivas y reguladoras. Las prioridades más inmediatas consisten en promover la competencia en el mercado y aumentar la disponibilidad generalizada de las tecnologías de IA, garantizando al mismo tiempo su confiabilidad y preservando los incentivos y las capacidades de innovación. Las consecuencias de la IA sobre el desplazamiento de puestos de trabajo y la desigualdad podrían tardar un poco más en aparecer, pero siguen requiriendo una rápida actuación política en términos de formación, educación y medidas redistributivas. Los responsables políticos también deberían diseñar mecanismos de gobernanza tanto nacionales como internacionales capaces de hacer frente a las rápidas e impredecibles mejoras de las capacidades de la IA para garantizar, por ejemplo, que se cumplan unos requisitos mínimos en cuanto a su desarrollo y uso seguros y éticos. Según la definición recientemente actualizada de la OCDE, «un sistema de IA es un sistema basado en una máquina que, con objetivos explícitos o implícitos, infiere, a partir de los datos de entrada que recibe, cómo generar resultados tales como predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones que pueden influir en entornos físicos o virtuales. Los distintos sistemas de IA varían en sus niveles de autonomía y adaptabilidad tras su despliegue». Esta definición constituyó la base de la definición de sistema de IA utilizada en la Ley de IA de la UE y en la Orden Ejecutiva de 2023 de EE.UU. sobre Inteligencia Artificial Segura y de Confianza. Los sistemas de IA se basan en algunos activos intangibles y tangibles clave que pueden considerarse insumos. A veces también se denominan «elementos de la cadena de valor de la IA». Todos estos insumos son muy complementarios entre sí, hasta el punto de que los sistemas de IA también pueden considerarse un conjunto de estos activos. Entre las aportaciones intangibles, las competencias son fundamentales e incluyen ingenieros informáticos, programadores y científicos de datos altamente cualificados.

 

El informe analiza cómo la inteligencia artificial (IA) está afectando la economía y la sociedad en términos de productividad, distribución del ingreso y crecimiento económico. La IA, definida como la capacidad de las máquinas de aprender de la experiencia y realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, está emergiendo como un factor clave en la transformación digital de las empresas y los mercados laborales. La implementación de la IA ha llevado a mejoras significativas en la productividad en varios sectores económicos. Por ejemplo, en el sector manufacturero, la IA ha permitido una mayor automatización de los procesos de producción, lo que ha llevado a una mayor eficiencia y reducción de costos. En el sector de servicios, la IA ha mejorado la personalización de los servicios y la eficiencia operativa, lo que ha llevado a una mayor satisfacción del cliente y una mayor rentabilidad. Sin embargo, la implementación de la IA también ha planteado desafíos en términos de distribución del ingreso y desigualdad. Por un lado, la IA ha creado nuevas oportunidades de empleo en sectores relacionados con la tecnología, como el desarrollo de software y la gestión de datos. Por otro lado, la IA ha generado preocupaciones sobre la automatización de empleos en sectores tradicionales, lo que podría conducir a una mayor desigualdad en el mercado laboral. En términos de crecimiento económico, la IA tiene el potencial de impulsar la innovación y la competitividad de las empresas, lo que podría traducirse en un mayor crecimiento económico a largo plazo. Sin embargo, para que la IA contribuya de manera significativa al crecimiento económico, es necesario abordar los desafíos relacionados con la distribución del ingreso y la capacitación laboral para garantizar que todos los trabajadores puedan beneficiarse de las oportunidades que ofrece la IA.

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