Panorama Económico de la IA

Desde un punto de vista económico, la IA presenta un panorama multifacético. Un estudio de la Academia Nacional de Ciencias Económicas (ANCE) sugiere que la IA podría ser un motor crucial para aumentar la productividad y el crecimiento económico a nivel global. Sin embargo, también plantea desafíos significativos, como la posible redistribución desigual del ingreso y una reconfiguración incierta del panorama laboral.

Por ejemplo, aunque algunas industrias están beneficiándose de la automatización, otras están experimentando una disrupción que no siempre resulta positiva. Esta polarización es uno de los aspectos más preocupantes.

Expectativas y Riesgos

Se espera ampliamente que la IA sea una revolución económica sin precedentes, generando nuevas oportunidades en sectores financieros, tecnológicos y de servicios. Según un informe de IDC, esta tecnología podría contribuir con hasta 19.9 billones de dólares al PIB global para 2030, lo que representaría el 3.5% del PIB mundial.

Sin embargo, Acemoglu advierte que estas expectativas podrían ser desproporcionadas. Su pronóstico alerta de que en los próximos diez años solo el 5% de los trabajos actuales podrán ser automatizados o significativamente mejorados por la IA. Este desajuste entre expectativa y realidad podría dar lugar a decisiones económicas desastrosas, desde inversiones masivas mal dirigidas hasta un eventual estallido de otra burbuja tecnológica.

Aplicaciones de la IA en Economía y Finanzas

Análisis de Datos

En el ámbito financiero, la IA ha demostrado ser invaluable para el análisis de datos. Empresas como BlackRock están utilizando algoritmos de IA para gestionar carteras de inversión más eficientemente, ayudando a identificar tendencias emergentes y riesgos potenciales.

Gestión del Riesgo

Con su capacidad para procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, la IA es clave en la gestión del riesgo financiero. Bancos como JP Morgan utilizan herramientas basadas en IA para detectar fraudes y garantizar la seguridad financiera de sus clientes.

Optimización Operativa

Además, la IA está mejorando la eficiencia operativa en empresas de todos los sectores. Por ejemplo, Amazon utiliza IA para optimizar su cadena de suministro, reduciendo costos y tiempo de entrega de productos.

Desafíos para el Crecimiento Económico

Desde una perspectiva global, el bajo crecimiento económico ha sido un reto constante. Según el profesor Pussetto del IAE Business School, aumentar la productividad en sectores clave es esencial para superar este estancamiento. Aquí es donde la IA surge como una posible solución.

Sin embargo, para que la IA realmente impulse un crecimiento económico sostenible, no solo se requiere adopción tecnológica, sino también una sólida colaboración entre gobiernos, empresas y trabajadores. Como ejemplo, aunque la IA podría incrementar la productividad en Argentina en un 1.5% anual, la falta de infraestructura, inversión adecuada y políticas claras podría limitar este impacto positivo.

El Rol del Estado y las Oportunidades Futuras

Una de las recomendaciones más importantes de expertos como Pussetto es el trabajo del Estado como facilitador en la implementación de la IA. Los gobiernos deben concentrarse en invertir en investigación y desarrollo (I+D). La coordinada interacción entre lo público y lo privado puede marcar la diferencia para garantizar que la IA alcance su verdadero potencial.

Por ejemplo, iniciativas como las políticas de digitalización del gobierno de Corea del Sur han permitido que las empresas tecnológicas lideren la transformación económica global. Este modelo puede ser replicado por otros países.

Evaluación de los Impactos de la IA

Es clave realizar un análisis exhaustivo de los efectos directos, indirectos e inducidos de la IA en la economía. Por ejemplo, el modelo de impacto económico de IDC es una herramienta eficaz para evaluar cómo los avances en IA afectan el PIB, la productividad y la creación de empleo año tras año, de cara al 2030.

Además, la evaluación a largo plazo debe incluir no solo métricas económicas, sino también indicadores sociales y ambientales para medir efectos colaterales.