La IA, los tractores y la lenta difusión de los dispositivos que ahorran trabajo
Joakim Book sostiene que la productividad y el crecimiento económico son una marea que levanta todos los barcos, tanto si hablamos de maquinaria agrícola como de ChatGPT.
Por Joakim Book
"Se puede ver la era informática en todas partes menos en las estadísticas de productividad", escribió el economista y premio Nobel Robert Solow en una reseña de un libro en 1987. Mientras la informática avanzaba a pasos agigantados en los años 80 y 90 –acumulándose en la manía de Internet y la burbuja puntocom y su explosión–, pasó mucho tiempo antes de que viéramos las grandes repercusiones en toda la economía de esta revolucionaria tecnología de uso general. Las computadoras, Internet y las pantallas (inteligentes) han hecho que el mundo moderno sea irreconocible respecto a lo que era hace sólo unas décadas, pero el proceso ha llevado mucho más tiempo de lo que la mayoría de los tecno'optimistas sugerían entonces –y sus seguidores sugieren ahora–.
El año pasado tuvo un marcado carácter noventero: 2023 se convirtió en el año de las preocupaciones de la ingeligencia artificial (IA), con ChatGPT y otros grandes modelos lingüísticos haciendo una oferta para trastornar todo tipo de industrias. Escritores, músicos, abogados, editores, médicos y diseñadores gráficos, entre otros, eran algunas de las profesiones que parecían correr el riesgo de perder su medio de vida a manos de máquinas que replicaran rápidamente su trabajo por una fracción del costo.
Debemos sacar dos conclusiones de estos grandes modelos lingüísticos y de las pasadas transiciones tecnológicas: en primer lugar, algunas de sus características son realmente notables y pueden muy bien competir con (algunos) abogados, escritores, músicos o diseñadores gráficos en los próximos años. En segundo lugar, las tecnologías radicales que ahorran mano de obra tardan en difundirse por la economía, por lo que estas profesiones, principalmente de clase media, probablemente estén a salvo de la mecanización y la automatización durante un tiempo más.
Tomemos como ejemplo la emblemática transición del caballo al tractor en la agricultura durante el siglo XX. Desde su invención y disponibilidad comercial, los tractores tardaron décadas en superar a los caballos. Lo mismo ocurrió con las máquinas de vapor, ese icónico invento energético que impulsó la Revolución Industrial, que fue uno de los acontecimientos más radicales y transformadores de toda la historia de la humanidad y, al mismo tiempo, bastante aburrido por la lentitud de sus cambios.
"A lo largo de la historia, el tractor ha tenido un impacto inmenso en la vida de la gente", decía The Economist en diciembre de 2023, "pero conquistó el mundo con un gemido, no con una explosión". En todas las épocas, las innovaciones tecnológicas se han extendido lentamente por las sociedades: la tecnología antigua sigue siendo relevante durante décadas. Incluso en los años 30, dos o tres décadas después de que se construyeran los primeros tractores, había más caballos de tiro que caballos mecánicos en las granjas estadounidenses. Los estudiosos suelen situar el momento en que los tractores superaron a los caballos en las granjas después de la Segunda Guerra Mundial, una generación o más después de que se emplearan por primera vez.
El artículo de The Economist también destaca la relación entre los salarios reales y la economía en general. La productividad y el crecimiento económico son una marea que levanta todos los barcos. Una regla general es que la tecnología que ahorra mano de obra sólo se adopta cuando tiene sentido sustituirla por máquinas. Esto ocurre cuando las máquinas son lo suficientemente buenas, el coste de su funcionamiento disminuye lo suficiente o los usos alternativos de la mano de obra son lo suficientemente elevados.
Durante las primeras décadas de existencia de los tractores, no era obvio que fueran mejores que la fuente de potencia literal que los precedió. Su funcionamiento era caro, no eran tan potentes y no podían hacer muchas cosas que sí podía hacer un caballo. Para empezar, obligaban a los granjeros a comprar gasolina –un recurso del que no disponían– en lugar de poner a los caballos a pastar en la tierra o hacer que los niños (o mano de obra barata) se ocuparan de los animales, recursos de los que sí disponían. Y durante la Gran Depresión en Estados Unidos, la mano de obra barata no era tan difícil de conseguir.
Con el tiempo, esas tendencias se invirtieron; los ingresos reales y los empleos manufactureros mejor pagados alejaron la mano de obra de las granjas, y la transición demográfica hacia familias más pequeñas significó que no se podía confiar rutinariamente en los niños para, por ejemplo, cuidar de los animales. En el discurso económico, el tamaño óptimo de las granjas creció, y en estas granjas más grandes los tractores, ahora mucho mejores, entraron por derecho propio.
En cambio, la mano de obra que grandes modelos lingüísticos como ChatGPT pretenden desplazar suele estar muy bien remunerada, mientras que los costos de funcionamiento de las operaciones son bastante bajos, lo que sugiere que la inteligencia artificial (IA) podría desplazar a algunos de esos trabajadores.
Yann LeCun, científico jefe de IA en Meta/Facebook, no está tan convencido. En una entrevista con Steven Levy, de la revista Wired, LeCun afirma que "los chatbots pueden producir textos muy fluidos y con muy buen estilo. Pero son aburridos, y lo que producen puede ser completamente falso". Para la revista Reason del año pasado, reflexioné sobre la promesa de ChatGPT en términos similares: "Los malos escritores, los estudiantes tramposos, los profesores perezosos y los periodistas que se hacen eco de comunicados de prensa han encontrado claramente la horma de su zapato. Pero la narración más humana, creativa y auténtica, que es el centro de toda escritura significativa, no lo ha hecho".
El tractor intentó competir directamente con una industria agrícola que empleaba habitualmente a más de un tercio de la mano de obra en el siglo XIX y principios del XX en Estados Unidos, constituyendo alrededor del 15% del producto interior bruto. ¿Cuál es el mercado total al que pueden dirigirse los grandes modelos lingüísticos y, por extensión, la IA en general? Statista calcula que el tamaño del mercado de la IA en Estados Unidos, una economía de 27 billones de dólares, es de unos 100.000 millones de dólares, una fracción de un porcentaje. Aunque esta cifra se multiplique por siete esta década según las previsiones (¡nada desdeñable!), tampoco es tan revolucionaria como la mayoría de los expertos han afirmado en este primer año de su adopción generalizada.
Solow, que murió a finales de 2023, podría haber repetido su afirmación sobre esta nueva forma de la era informática. Al igual que el ordenador en la década de 1990, la aparición de la IA y los grandes modelos lingüísticos hacen más ruido en los medios de comunicación que su impacto en el mundo real, en la economía real.
Hay indicios de que la adopción de nuevas tecnologías y artículos de consumo es algo más rápida hoy que, por ejemplo, en los años 40 u 80, pero no mucho. Aun así, lo más probable es que se produzca una simbiosis durante un tiempo. La vieja tecnología de mano de obra humana y las nuevas máquinas coexistirán, y los trabajadores humanos emplearán gradualmente las máquinas de diferentes maneras. Una evolución, no una revolución.
Al fin y al cabo, escribe Mike Munger para el American Institute for Economic Research, ChatGPT no es más que una calculadora. Y al igual que las calculadoras, dejará obsoleto parte del trabajo humano. Y eso estará bien.
Este artículo fue publicado originalmente en HumanProgress.org (Estados Unidos) el 16 de febrero de 2024.