A.I. May Change Everything, but Probably Not Too Quickly
Krugman, Paul [2023], "A.I. May Change Everything, but Probably Not Too Quickly", The New York Times, New York, 31 de marzo, https://www.nytimes.com/2023/03/31/opinion/ai-chatgpt-jobs-economy.html
Paul Krugman ha sido columnista de opinión desde el año 2000. Es profesor distinguido en el Centro de Graduados de la Universidad de la Ciudad de Nueva York. Ganó el premio nobel de economía en 2008 por su trabajo sobre comercio internacional y geografía económica.
La columna del célebre economista Paul Krugman hace énfasis en no vitorear a los grandes modelos de lenguaje —mejor conocidos como Inteligencia Artificial (IA) generativa— como impulsores del cambio y del crecimiento económico en la actual década ya que históricamente el efecto de arrastre de la tecnología no se materializa en el corto plazo ni es necesariamente el único factor clave para un repunte de la economía.
Ante la sensación que ha causado la susodicha IA de ChatGPT, muchas preguntas quedan al aire sobre cuáles serán los beneficios o consecuencias de sus predecesores en cuanto a la productividad del trabajo y el bienestar de la población y ante esto, a qué ritmo lo harán.
Para responder estas cuestiones, Krugman toma el ejemplo de la invención del microprocesador en 1971 por Gordon Moore pues, a pesar de su predicción sobre el incremento en el uso de dicha tecnología, no fue sino hasta medio siglo después cuando se cristalizó su uso en los teléfonos inteligentes y su correspondiente efecto en la economía (dato crucial 1). Para conocer la razón de la demora, Krugman se basa en los trabajos de David, P.A (1990) y Drucker, Peter (1969) para desarrollar el argumento sobre la adopción de la tecnología y su efecto en la economía.
Basándose en las invenciones de cada revolución tecnológica, a saber, la transición entre la máquina de vapor, la electrificación de la industria (motores eléctricos) y el uso de tecnologías de la información (microprocesador), la relación entre la disponibilidad y su uso encuentran su razón de ser en el momento en qué se averigua cómo incorporarlos con la tecnología actual.
Aunque una nueva tecnología pueda ser innovadora, su adopción y rentabilidad económica no se lograrán hasta que se integre gradualmente con la industria. Esta es la razón por la cual los cambios en la productividad, aunado al crecimiento económico, no son inmediatos ni perceptibles inmediatamente cuando una tecnología disruptiva es introducida.
La incorporación de una tecnología disruptiva en el proceso productivo es importante, pero no es el factor clave para un cambio repentino, sino que requiere de la conjunción entre la tecnología disruptiva y la tecnología contemporánea. Además, otros factores no necesariamente económicos también contribuyen a generar un repunte en la productividad (datos cruciales 2 y 3).
Krugman concluye la nota haciendo hincapié en que el arribo de ChatGPT y la euforia por la IA generativa no tendrán un impacto económico (ni en la productividad) en el corto plazo, lo más probable es que los efectos de estas tecnologías se consoliden hasta 2030, aunque puede que su efecto en la población sea menos efímero que las tecnologías de la información debido a la emoción por los chatbots y su emulación con el pensamiento humano. No obstante, el economista estadounidense enfatiza que las proyecciones de crecimiento económico siguen siendo importantes ya que anticipan crisis o preparan presupuesto a largo plazo; en este sentido, realizar pronósticos en base a los avances de la IA generativa no son del todo malos.
1) La gráfica 1 muestra la productividad laboral de la industria en Estados Unidos de 1899 a 2019. Tomando en cuenta la transición entre revoluciones tecnológicas (de la electrificación hacia el uso de tecnologías de la información), el primer pico de productividad sucedió en 1924 a pesar de que el motor eléctrico estaba disponible desde 1890, el segundo pico sucede en 2004 (inferior al de 1924) a pesar de que el microprocesador estuvo disponible desde 1971. Entre estos dos picos hay un gran periodo que va de 1924 hasta 1970 donde no hay una revolución tecnología, pero sí una segunda guerra mundial donde la productividad se mantiene y cae a partir de 1970 a pesar de que un año después aparece el microprocesador (el cual comienza a popularizarse a partir de 1990).
2) De acuerdo con David, P.A (1990) a pesar de que los motores eléctricos estuvieron disponibles desde 1890, los empresarios supieron aprovecharla hasta después de la Primera guerra mundial incorporando un motor a cada máquina de su industria (anteriormente las máquinas movidas por vapor necesitaban estar conectadas en serie para ser eficientes, lo que implicaba edificios de varios pisos con espacios de trabajo reducidos), eso les ayudaba a reducir espacio entre cada área de trabajo, el resultado un aumento de la productividad y las ganancias.
Sucede algo similar con la incorporación de las tecnologías de la información al proceso de trabajo pues su uso se vio cristalizado hasta 1990 en los centros corporativos entre secretarias y archivadores que sustituyeron las hojas de papel por las computadoras. No obstante, la productividad es similar a la registrada durante la Segunda guerra mundial.
3) De acuerdo con Drucker, Peter (1969), los grandes cambios en la estructura económica derivados del gran crecimiento económico de su época se trataron de una era de continuidad pues los contornos básicos de la economía no cambiaron mucho incluso cuando Estados Unidos se hizo más rico. De acuerdo con Krugman, esto se nota porque de 1940 a 1970 la productividad de la economía estuvo basada en el motor de combustión interna, una tecnología existente desde hace décadas.
David, P. A. (1990). “The Dynamo and the Computer: An Historical Perspective on the Modern Productivity Paradox”. The American Economic Review, 80(2), 355–361. http://www.jstor.org/stable/2006600
Drucker, Peter (1969). “The Age of Discontinuity: Guidelines to our society Changing Society”, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780434903955500092
Paul Krugman aterriza la euforia y romantización de la IA generativa a través de un análisis histórico de la productividad en Estados Unidos para concluir que ChatGPT y sus similares no representan un nuevo punto de inflexión en la economía en el corto plazo (quizás en el largo plazo).
Ante nuestro estudio sobre la bifurcación del sistema, el desarrollo de la IA estará sujeta a los límites planetarios tales como el incremento de la temperatura global o picos de extracción de minerales superados o en caída. Ante esto, apegándose al planteamiento de Krugman, quizás mirar hacia 2030 como el año donde la IA se consolidará este fuera de alcance ya que en plena transición energética y con minerales en decadencia cómo sería posible construir este nuevo eje que reavive al sistema capitalista.
