Por Canuto  

Anthropic presentó un explorador de escenarios que calcula cómo distintas capacidades y niveles de adopción de la inteligencia artificial podrían cambiar el PIB, el empleo, los salarios y la distribución de la riqueza en Estados Unidos hacia 2030. El escenario extremo contempla un crecimiento anual del 15%, pero también un fuerte desplazamiento del trabajo del conocimiento y una mayor participación del capital.
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  • El escenario extremo proyecta un PIB de USD $44,4 billones en 2030, un 32,4% por encima de una economía sin IA.
  • Casi el 14% de los trabajadores podría perder su empleo por la IA en el escenario más disruptivo, y menos de la mitad encontraría uno nuevo.
  • La participación del trabajo en el PIB caería de cerca del 60% a 45,2%, mientras la del capital subiría hasta 54,8%.

Anthropic desarrolló un explorador interactivo para examinar cómo la inteligencia artificial podría modificar la economía de Estados Unidos durante los próximos años. La herramienta permite combinar supuestos sobre las capacidades de la tecnología, su velocidad de adopción, el grado de autonomía y la facilidad con la que los trabajadores desplazados consiguen nuevos empleos.

El modelo no ofrece una predicción única, sino tres caminos posibles hacia 2030: uno moderado, otro sustancial y un tercero extremo. En todos los casos la IA eleva el producto interno bruto, pero los resultados para el empleo, los salarios y la distribución entre trabajadores y propietarios del capital divergen de manera considerable.

Una economía construida a partir de tareas

El marco parte de una idea sencilla: cada ocupación está formada por un conjunto de tareas que pueden permanecer sin cambios, recibir apoyo de la IA, automatizarse o desaparecer para dar paso a nuevas responsabilidades. Una enfermera, por ejemplo, puede utilizar sistemas de IA para redactar instrucciones de alta, monitorear pacientes a distancia y organizar el turno, mientras conserva tareas físicas que la tecnología no puede realizar.

La automatización también podría encargarse de registrar signos vitales o pedir suministros para un pabellón, al tiempo que crea labores de supervisión. La enfermera tendría que revisar si el sistema clasifica correctamente a los pacientes o evaluar un plan de cuidados propuesto por una máquina, de modo que el trabajo no desaparece necesariamente, pero sí cambia su composición.

Anthropic estima que, al sumar todas las instancias de tareas realizadas por personas, máquinas y software en Estados Unidos, la economía generó más de USD $30 billones de valor durante el último año. El efecto final de la IA dependerá de cuántas de esas actividades aumente o automatice, de la productividad adicional y de la rapidez con la que empresas y trabajadores incorporen las nuevas herramientas.

La adopción resulta decisiva porque una tecnología capaz de realizar tareas asombrosas no produciría un gran impacto macroeconómico si nadie la utiliza. Jack Clark, cofundador de Anthropic, afirmó a NPR que espera un desarrollo tecnológico rápido y sostenido, aunque considera que la difusión dentro de la economía será más difícil y lenta de lo que muchas personas creen.

Tres futuros posibles para 2030

En el escenario moderado, la IA tendría un efecto parecido al de internet: produciría ganancias reales, pero dentro de los rangos históricos y de manera gradual. El modelo calcula un PIB de USD $34,1 billones en 2030, apenas 1,6% por encima del nivel que tendría la economía sin inteligencia artificial, mientras el desempleo y la reasignación laboral permanecerían relativamente contenidos.

El escenario sustancial plantea una revolución en el trabajo del conocimiento, porque la IA sería capaz de realizar la mitad de esas tareas para 2030, en su mayoría de forma autónoma. Sin embargo, la adopción no cubriría todo ese potencial, y la mayoría de las tareas seguiría ejecutándose sin IA; bajo esos supuestos, la economía crecería al doble de su ritmo normal y el PIB alcanzaría USD $36,3 billones, 8,3% por encima del escenario sin IA.

El escenario extremo exige capacidades mucho mayores, una adopción rápida y posiblemente sistemas de IA capaces de mejorarse de forma recursiva. En ese caso, la tecnología sería más productiva que los humanos en la mayoría de las tareas del conocimiento, automatizaría casi todas de manera autónoma y apenas crearía nuevas labores para las personas dentro de ese campo.

La consecuencia sería una expansión económica sin precedentes, con tasas anuales de crecimiento del PIB que llegarían al 15% y permitirían duplicar el tamaño de la economía cada 4,5 años. El PIB de 2030 alcanzaría USD $44,4 billones, 32,4% por encima del nivel sin IA, pero el desempleo podría superar los registros habituales de las recesiones, especialmente entre los trabajadores del conocimiento.

El costo laboral de una economía más productiva

Según el explorador, casi el 14% de los trabajadores podría perder su empleo debido a la IA en el escenario más disruptivo, y menos de la mitad de esas personas encontraría otro puesto. El riesgo no consiste únicamente en perder un cargo, porque muchos programadores, agentes de centros de llamadas y otros profesionales tendrían que cambiar de ocupación y competir por empleos que requieren habilidades distintas.

La transición puede resultar lenta porque cambiar de profesión exige capacitación, disposición para aceptar nuevas tareas y la existencia de vacantes adecuadas. En el escenario extremo, grandes grupos de trabajadores del conocimiento permanecerían desempleados durante periodos prolongados, mientras aumentarían las oportunidades en ocupaciones menos expuestas, como ciertos oficios manuales y labores de cuidado.

Los salarios promedio subirían en los tres escenarios, aunque el incremento se concentraría fuera del trabajo del conocimiento. La explicación es que una mayor productividad de la IA puede impulsar proyectos físicos adicionales, como infraestructura y construcción, elevando la demanda de trabajadores manuales, mientras una menor necesidad de trabajo intelectual humano presiona sus remuneraciones a la baja.

En el escenario sustancial, los salarios de los trabajadores del conocimiento se mantendrían esencialmente planos, mientras que en el extremo caerían más de 10% para 2030. La encuesta realizada en agosto a 10.980 personas muestra expectativas cercanas al escenario sustancial para el encuestado típico: un PIB 10% superior al nivel sin IA y una tasa general de desempleo cercana al 5%, aunque aproximadamente 10% de los participantes anticipa un resultado extremo.

Más riqueza, pero una porción menor para el trabajo

El modelo también examina quién recibiría los beneficios del crecimiento, una pregunta central para las políticas públicas y los mercados financieros. En la situación actual que utiliza el estudio, cerca de 60 centavos de cada dólar producido corresponden al trabajo y 40 centavos al capital, pero una automatización más profunda podría modificar ese equilibrio incluso si algunos salarios suben.

En el escenario moderado, el trabajo recibiría 59,4% del PIB y el capital 40,6%, con un aumento de 0,6 puntos porcentuales para este último. En el escenario sustancial, la participación laboral bajaría a 56,1% y la del capital subiría a 43,9%, mientras que el escenario extremo llevaría esos porcentajes a 45,2% y 54,8%, respectivamente.

La caída de la participación laboral no implica que todos los salarios disminuyan, porque ciertos grupos podrían recibir aumentos importantes en una economía mucho más grande. El problema es que una parte mayor de cada dólar adicional fluiría hacia los recursos tecnológicos y los propietarios del capital, mientras muchos trabajadores del conocimiento enfrentarían salarios estancados, menores o directamente desempleo.

Anton Korinek, responsable de estudios económicos sobre IA transformadora en Anthropic, señaló que la velocidad de adopción será uno de los factores decisivos para determinar el impacto económico. Si la productividad y el crecimiento alcanzaran niveles extremos, Jack Clark sostuvo que los gobiernos tendrían posibilidades fiscales hoy impensables y deberían prepararse para gastar en apoyo a los trabajadores afectados.

Un modelo para pensar, no una predicción cerrada

El explorador económico se presenta como una herramienta de análisis y no como un pronóstico definitivo. Sus autores reconocen que la versión 1.0 omite respuestas de política pública, ciclos económicos, posibles alteraciones de la demanda agregada, mercados financieros, riesgos catastróficos y los efectos derivados de la construcción de centros de datos.

El modelo tampoco incorpora escenarios en los que la humanidad desarrolle robots con capacidades avanzadas, ni sigue la trayectoria individual de cada trabajador. Por esa razón, solo ofrece una imagen aproximada de los costos de desplazamiento y no puede determinar si las ocupaciones expuestas a la IA necesariamente se reducirán o si algunas crecerán al combinarse con nuevas formas de productividad.

La investigación fue desarrollada por Anton Korinek, Chad Jones, Szymon Sacher, Tess Cotter y Peter McCrory, con contribuciones de otros economistas y revisores externos. Entre quienes revisaron un borrador figuran Daron Acemoglu, David Autor, David Romer, Ben Moll, Emi Nakamura y Pascual Restrepo, aunque la participación de esos expertos no implica que respalden las conclusiones.

Los resultados dejan abierta una disputa fundamental: la IA podría generar una expansión económica histórica y, al mismo tiempo, debilitar la posición relativa de los trabajadores. El futuro dependerá no solo de lo que los sistemas puedan hacer, sino también de quién los adopte, con qué rapidez se distribuyan sus ganancias y qué medidas se tomen para evitar que una economía más rica produzca una sociedad más desigual.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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