En un artículo reciente resumíamos brevemente qué es eso que hoy llamamos inteligencia artificial (IA). Aunque estas tecnologías son ciertamente impresionantes y pueden incluso superar la prueba de Turing, no son seres y no tienen conciencia. Por tanto, este no es el momento ni el lugar para debatir cuestiones filosóficas sobre cómo definir una IA verdadera o plena —una inteligencia general artificial— y si deberíamos reconocer legalmente al software de IA como una persona (después de todo, las corporaciones sí lo son).
Desde el punto de vista económico, la IA como tecnología, ya se utilice para el entretenimiento o en la producción, es un bien. Como enseñó Carl Menger, lo que hace que algo sea un bien es que (sea lo que sea) tenga la capacidad de satisfacer una necesidad humana, que sea reconocido como tal y que una persona —el consumidor— tenga o pueda obtener el dominio sobre él para satisfacer esas necesidades reales. En otras palabras, debe ser escaso (hay menos de lo que podemos utilizar para satisfacer necesidades) y considerarse valioso (porque creemos que puede satisfacer necesidades). Sin duda, la IA cumple estos criterios.
IA como bien de consumo
Cuando la gente se entretiene «discutiendo» con la IA (prueba, por ejemplo, Windows Copilot) o generando imágenes estrafalarias con DALL-E (pruébalo aquí), se trata de un bien del orden más bajo: un bien de consumo. Como tal, las consecuencias económicas se limitan al efecto que tenga en el comportamiento de los consumidores. Pero esto, a su vez, puede tener un impacto significativo en la producción.
Algunos bienes de consumo revolucionan la economía y la sociedad. Ejemplos de estos bienes son el automóvil (desde la introducción del Modelo-T de Ford) y el smartphone (a partir del iPhone de Apple). El primero trastornó el transporte y las infraestructuras y facilitó la fabricación justo a tiempo y la expansión urbana, por mencionar sólo algunos efectos. El segundo lo ha cambiado todo, desde la forma de realizar operaciones bancarias hasta la forma de viajar.
La cuestión es que, a medida que cambia el comportamiento de los consumidores, también lo hace la estructura de producción. Por ejemplo, con la adopción generalizada de los teléfonos inteligentes, la producción de mapas en papel prácticamente ha desaparecido, mientras que los servicios digitales de localización y la logística inteligente han experimentado un enorme crecimiento y desarrollo. Y el cambio genera más cambio porque los empresarios se basan en los nuevos descubrimientos, los amplían y los ponen en tela de juicio.
La IA tiene el potencial de cambiar el comportamiento de los consumidores mucho más allá de su funcionalidad diseñada. Aún está por ver cómo y de qué manera. Pero es seguro decir que tiene potencial. (Por otra parte, muchos productos han tenido potencial de disrupción pero no han dejado huella). Por ejemplo, puede que veamos a la gente producir sus propias historias, canciones, imágenes e incluso películas. Así que quizá, en lugar de depender de la televisión o de Netflix y los productores de Hollywood, convirtamos la noche de cine en una noche de «hacer una película» en la que veamos contenidos que hemos generado y que se adaptan perfectamente a nosotros.
IA como bien de orden superior
Como herramienta y, por tanto, bien de orden superior, la IA ya ha tenido efectos y promete perturbar varios oficios. Al ser muy eficaz en la producción y presentación de contenidos, incluida la traducción y edición de textos, las profesiones relacionadas con los contenidos se ven amenazadas por la IA. Esto incluye a periodistas y correctores, ya que los programas de IA pueden escribir y editar más rápido que los humanos. Al fin y al cabo, cualquiera puede pedirle a la IA que produzca o edite un texto. Los estudiantes ya utilizan la IA para retocar o mejorar sus trabajos, o dejan que la IA los escriba desde cero.
La IA también está afectando a fotógrafos e ilustradores. Sólo se necesita un minuto para que DALL-E produzca una nueva imagen exactamente como se le ha indicado, o para que un algoritmo de IA elimine o añada cosas en una foto que has tomado. En cambio, pedir a un ilustrador que cree algo lleva mucho más tiempo (por no hablar del coste).
Los programadores y desarrolladores de sistemas también están viendo los efectos de la IA, que no tiene ningún problema en generar código nuevo (¡sin errores!) o en comprobar el ya escrito. El software heredado escrito en lenguajes de programación anticuados e ineficaces puede ser ejecutado a través de una IA para que la codificación sea más eficiente, y convertido a un lenguaje moderno.
La IA también afecta al mundo académico. ¿Por qué hacer que un instructor explique a los estudiantes una materia en lugar de dejar que lo haga la IA? Al fin y al cabo, la IA puede presentar fácilmente el contenido de la forma que prefiera el alumno. Por ejemplo, hacer una película para explicar, digamos, biología o química de forma entretenida. Además, puede responder a todo tipo de preguntas sin molestarse ni ponerse de mal humor, y no tiene otro sitio donde estar. En investigación, la IA puede analizar los datos con más eficacia y realizar miles de regresiones diferentes para encontrar algo que sea significativo e importante (lo que se conoce como HARKing, que es una práctica de investigación muy pobre, pero ¿quién lo sabe?). También puede redactar el artículo, con citas y todo, en cuestión de segundos.
IA como capital de producción
Todo esto significa que la IA puede utilizarse y se utilizará en la producción. De hecho, ya lo está haciendo y solo hemos empezado a ver sus efectos.
La IA se clasifica mejor como capital, que se utiliza para hacer que el trabajo sea más productivo (más producción de valor por hora de trabajo invertida) facilitando estructuras de producción más indirecta (pero más eficaz). En general, los bienes de capital tienen una (o ambas) de estas dos funciones: hacen que los procesos de producción existentes sean más eficaces al aumentar la productividad, o hacen posibles tipos de producción que antes no lo eran. La IA cumple ambas funciones.
Ya hemos visto cómo las personas que trabajan en varios tipos de profesiones basadas en contenidos pueden ser fácilmente más productivas o sustituidas por completo por la IA. También puede hacer cosas que la gente no ha sido capaz de hacer o que nunca se le ha ocurrido hacer. Esto, por supuesto, puede causar el llamado desempleo tecnológico, ya que la gente pierde su trabajo porque la IA puede hacerlo mejor (y más barato). Pero esta es una forma distópica de describir algo bastante normal y muy útil: que liberamos a las personas, con todo su ingenio, de tareas comparativamente sencillas para que puedan crear mucho más valor en otros lugares.
Por supuesto, es problemático para cualquier persona que pierda su fuente de ingresos, pero es muy beneficioso para los consumidores (y, por tanto, para la sociedad en general) que estas (y otras) profesiones se «destruyan creativamente». El sentido económico del empleo no es proporcionar a las personas unos ingresos para que puedan pagar impuestos (aunque los políticos parezcan pensar que sí), sino producir bienes que puedan satisfacer los deseos de los consumidores: mejorar nuestras vidas. Del mismo modo que hay muy pocos mozos de cuadra o fabricantes de calesas desde la revolución del automóvil, en el futuro habrá menos personas que se dediquen a la información, la edición o la codificación.
Hay que tener en cuenta también que esta revolución no es tan repentina y perturbadora como puede parecer a primera vista: los medios de comunicación, por ejemplo, llevan muchos años reduciendo el número de periodistas que hacen reportajes (la mayoría de los medios se limitan hoy en día a republicar artículos estándar de AP o Reuters). Y el desarrollo de software ya utiliza entornos de desarrollo cada vez más eficaces que corrigen y predicen comandos, permiten el desarrollo WYSIWYG y arrastrar y soltar, y pueden depurar código y sugerir soluciones a los errores.
La IA es sólo un paso más en este proceso. Pero la amenaza es muy exagerada. Tendemos a sobrestimar el impacto de la tecnología a corto plazo, pero a subestimarlo a largo plazo.
Limitaciones a superar
Sin embargo, hay un problema: cómo funcionan los grandes modelos lingüísticos y qué respuestas generan. Cuando se utiliza en un entorno estrictamente basado en reglas, como la programación informática, la «comprensión» del código por parte de la IA puede mejorar enormemente la productividad de los programadores (o sustituirlos). La IA no introducirá fallos en el software a menos que las especificaciones sean incompletas o contradictorias, y no cometerá errores.
Lo mismo ocurre con la generación de lenguaje de IA: se basa en grandes cantidades de datos de texto y tiene una buena «comprensión» de cómo utilizan el lenguaje los humanos. Pero no hay reglas que le permitan distinguir la realidad de la ficción. En su lugar, la IA se basa en lo que estadísticamente tiene más probabilidades de sonar como una respuesta humana. Por eso produce contenidos que pueden ser totalmente erróneos.
Por ejemplo, le pedí que resumiera el contenido de mi manual de economía de 2022, How to Think about the Economy. Como tiene acceso al texto, resumió bastante bien el contenido del libro. Pero también añadió comentarios sobre contenidos que suelen aparecer en los libros de economía pero que no están en el manual (como la teoría del equilibrio, la competencia perfecta y las ecuaciones matemáticas). La IA tiene razón en que los libros de economía suelen tratar estos temas y, por tanto, es estadísticamente probable que mi manual haga lo mismo. Pero no lo hace.
Hay una diferencia entre la probabilidad estadística y la verdad. Analizaremos este problema y la amenaza potencial que supone la IA para la sociedad humana en un próximo artículo.
