El avance tecnológico es el motor central del crecimiento económico. Desde la máquina de vapor hasta la electricidad y luego a Internet, las tecnologías de propósito general (General Purpose Technologies, GPTs) han cambiado profundamente los patrones de prosperidad social al reconfigurar la estructura industrial, el mercado laboral y la trayectoria económica. La comercialización de la electricidad en 1882 marcó el comienzo de una fase de crecimiento parabólico en la economía global, catalizando revoluciones en la manufactura, el transporte y la comunicación. Hoy en día, la inteligencia artificial (IA), como una tecnología de propósito general con un potencial transformador similar, está reconfigurando la economía del siglo XXI a través de la automatización, el procesamiento de datos y la toma de decisiones inteligentes. Este artículo combina la experiencia de tecnologías de propósito general históricas con predicciones de datos modernas, analizando en profundidad el impacto de la IA en el crecimiento económico, el mercado laboral, el desarrollo global y los mercados financieros, explorando sus oportunidades y desafíos, y presentando recomendaciones políticas para asegurar una prosperidad inclusiva.
Transformaciones tecnológicas históricas y crecimiento económico
Primera Revolución Industrial: máquina de vapor y mecanización
La primera revolución industrial, que tuvo lugar desde el siglo XVIII hasta principios del XIX, marcó un cambio fundamental en el modelo de crecimiento económico. La introducción de la máquina de vapor trasladó la producción del trabajo manual a la mecanización, aumentando significativamente la capacidad de producción en industrias como la textil, el acero y el transporte. Según el economista Angus Maddison, la tasa de crecimiento anual del PIB per cápita en el Reino Unido aumentó del 0,2% al 0,5% entre 1760 y 1830, reflejando el impulso que la máquina de vapor dio a la productividad. La máquina de vapor redujo los costos de producción, dio lugar al sistema de fábricas y a la red ferroviaria, creó nuevas oportunidades de empleo y sentó las bases para tecnologías posteriores como la electricidad. Sin embargo, la mecanización también reemplazó a los artesanos tradicionales, lo que llevó a disturbios sociales a corto plazo, como el movimiento ludita en el Reino Unido (1811–1816), donde los trabajadores protestaron destruyendo máquinas debido al desempleo.
Segunda Revolución Industrial: El papel catalizador de la electricidad
En 1882, la operación de la primera central eléctrica comercial (la estación Holborn Viaduct en Londres y la estación Pearl Street en Nueva York) marcó la comercialización de la electricidad, desencadenando la segunda revolución industrial. La electricidad, como tecnología universal, dio lugar a innovaciones como motores eléctricos, telecomunicaciones e iluminación, transformando radicalmente los modos de producción y vida. Según datos históricos del Banco Mundial y Maddison, entre 1870 y 1913, la tasa de crecimiento anual del PIB per cápita mundial saltó del 0.5% al 1.3%, impulsada por la electrificación.
La adopción de la electricidad sigue una curva en S: a principios de la década de 1890 fue lenta, se expandió rápidamente entre 1910 y 1920, y alcanzó la saturación en la década de 1930. Se estima que su impacto económico contribuyó al crecimiento del PIB en un 0.8-1% anual, debido a su versatilidad, lo que dio lugar a nuevas industrias que van desde electrodomésticos hasta automatización industrial. Sin embargo, la transformación no fue fácil. La mecanización impulsada por la electricidad reemplazó a los artesanos calificados, lo que provocó desempleo estructural. Por ejemplo, durante la crisis financiera de 1893, la tasa de desempleo en el Reino Unido alcanzó el 7%; durante la Gran Depresión de 1929, la tasa de desempleo en Estados Unidos se disparó al 25% en 1933. Estos períodos de ajuste económico y social indican que la disrupción a corto plazo de tecnologías generales a menudo va acompañada de prosperidad a largo plazo.
Revolución Digital: Computadoras e Internet
En las décadas de 1940 a 1950, la aparición de las computadoras digitales introdujo una nueva transformación económica, mejorando significativamente la capacidad de cálculo en la manufactura, las finanzas y la logística. La popularización de Internet en la década de 1990 aceleró aún más la conexión de los mercados globales y el intercambio de información. Según datos del Banco Mundial, entre 1990 y 2010, el PIB mundial creció un promedio del 2.3% anual, en parte gracias al comercio electrónico impulsado por Internet, los servicios digitales y el aumento de la productividad. Internet, como tecnología general, redujo los costos de transacción, dio lugar a nuevos modelos comerciales (como Amazon y Google), y sentó las bases de datos y capacidad de cálculo para el surgimiento de la IA. Sin embargo, la ruptura de la burbuja de Internet en 2000 (con una caída del 78% en el índice Nasdaq) mostró que el auge especulativo impulsado por la tecnología podría provocar inestabilidad financiera.
El auge de la inteligencia artificial y su impacto en la economía
Desarrollo y avances tempranos de la IA
La investigación en inteligencia artificial comenzó en la década de 1950, pero se vio limitada en sus inicios por la capacidad de cálculo y la disponibilidad de datos. En la década de 1990, los avances en algoritmos de aprendizaje automático permitieron que las computadoras aprendieran de los datos, impulsando aplicaciones como el reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes y la toma de decisiones autónomas. La industria financiera fue la primera en adoptar la IA, cambiando la dinámica del mercado a través de modelos predictivos y comercio algorítmico. Desde el siglo XXI, la mejora en el big data, la computación en la nube y la capacidad de cálculo de GPU ha convertido a la IA en una herramienta intersectorial. Por ejemplo, el avance del aprendizaje profundo en la competencia ImageNet en 2012 marcó el inicio de un período de rápido desarrollo de la IA, y el lanzamiento de ChatGPT en 2022 impulsó aún más la popularización de la IA generativa.
La aplicación de la IA en el campo económico
La versatilidad de la IA muestra un potencial transformador en múltiples industrias:
Retail: La IA reduce costos a través del análisis del comportamiento del consumidor y la optimización de la cadena de suministro. Por ejemplo, Amazon utiliza IA para predecir la demanda y reducir el exceso de inventario, y en 2023 su eficiencia logística mejoró aproximadamente un 15%.
Salud: Diagnóstico de enfermedades asistido por IA y tratamiento personalizado, reduciendo la tasa de errores de diagnóstico. Un estudio de 2023 en "The Lancet" muestra que el sistema de diagnóstico por IA reduce la tasa de errores en el diagnóstico de cáncer de mama en un 10%.
Fabricación y logística: Los robots impulsados por IA y los sistemas de control de calidad aumentan la productividad, optimizan la gestión de inventarios y la planificación de rutas. Un informe de McKinsey de 2023 estima que la IA puede aumentar la productividad en la industria manufacturera global en un 10-15%.
Finanzas: La IA mejora la eficiencia del mercado a través de algoritmos de trading y evaluación de riesgos. Un informe de Goldman Sachs de 2024 predice que la IA puede ahorrar 200 mil millones de dólares en costos anualmente para la industria financiera.
Educación: La plataforma de aprendizaje personalizada de IA mejora los resultados educativos, especialmente en áreas con escasez de recursos. Un informe de la UNESCO de 2023 muestra que las herramientas educativas de IA pueden aumentar la eficiencia del aprendizaje de los estudiantes en un 20%.
Potencial de crecimiento económico
El Fondo Monetario Internacional (FMI) predice que la IA podría aumentar la tasa de crecimiento del PIB mundial en un 0.5% anual, mientras que PwC estima un 0.8%, lo que es comparable a la contribución histórica de la electricidad (0.8-1%), superando la de la máquina de vapor (0.3%) y de Internet (0.3-0.6%). Tomando como ejemplo a Estados Unidos, el PIB ha crecido aproximadamente un 2% anual en los últimos 20 años, alcanzando 21.4 billones de dólares en 2023 (en dólares constantes de 2015). Sin IA, se espera que el PIB alcance 26.3 billones de dólares en 2035; con la contribución del crecimiento del 0.5-0.8% de la IA, la tasa de crecimiento podría alcanzar entre 2.5-2.8%, y el PIB podría llegar a 27.8-29.2 billones de dólares, lo que representa un aumento adicional de 1.5-2.9 billones de dólares. Para 2055, la economía impulsada por la IA podría ser un 15-20% más alta que el escenario base, reflejando el efecto de la capitalización compuesta a largo plazo.
Se espera que la adopción de la IA siga una curva en S, actualmente en una etapa temprana (después del lanzamiento de ChatGPT en 2022). La difusión completa requiere infraestructura (como centros de datos y marcos regulatorios) y adaptación de la fuerza laboral, lo que podría tomar de 20 a 30 años, con un pico de productividad que podría aparecer en la década de 2040. A diferencia de la electricidad, la IA utiliza redes digitales existentes, lo que reduce la dependencia de la infraestructura física, lo que podría acelerar el impacto. Sin embargo, los problemas éticos (como el sesgo algorítmico y la privacidad) y las barreras regulatorias podrían ralentizar el proceso. Por ejemplo, la Ley de Inteligencia Artificial de la UE de 2024 establece estándares estrictos para los sistemas de IA de alto riesgo, lo que podría retrasar el despliegue de algunas aplicaciones.
Comparación con tecnologías generales históricas
La siguiente tabla resume la contribución de la tecnología general al crecimiento económico y sus principales impactos:
La similitud entre la IA y la electricidad radica en su aplicación interindustrial y su profundo impacto económico, pero su dependencia de la infraestructura digital en lugar de la red eléctrica física podría hacer que su difusión sea más rápida. Sin embargo, la capacidad de automatización cognitiva de la IA complica su impacto en el mercado laboral, lo que requiere una respuesta política más activa.
Dinámicas y desafíos del mercado laboral
Automatización y riesgo de desempleo
La singularidad de la IA radica en su capacidad para automatizar tareas cognitivas, amenazando ocupaciones de oficina como derecho, finanzas, consultoría y análisis de datos. Un informe de Goldman Sachs de 2023 predice que la IA podría reemplazar 300 millones de empleos a nivel mundial, lo que representa entre el 10 y el 30% del empleo actual. En Estados Unidos, la tasa de desempleo podría aumentar del 3.8% en 2023 al 6-8% en 2030, y en el peor de los casos, podría alcanzar el 20% si no hay una re-capacitación adecuada. Por ejemplo, las herramientas de investigación legal impulsadas por IA han aumentado la eficiencia de las tareas de los abogados junior en un 50%, reduciendo la demanda de ciertos puestos.
Los precedentes históricos indican que las tecnologías generales a menudo provocan desempleo estructural. La electricidad y la mecanización reemplazaron a los artesanos calificados, lo que llevó a la crisis del empleo durante la pánico de 1893 (tasa de desempleo del 7% en el Reino Unido) y la Gran Depresión (tasa de desempleo del 25% en EE. UU.). Sin embargo, estas tecnologías finalmente crearon nuevos puestos de trabajo en la manufactura y los servicios, absorbiendo la fuerza laboral desplazada. La IA podría seguir un camino similar, generando demanda para científicos de datos, expertos en ética de IA y ingenieros de mantenimiento de sistemas autónomos. La Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. predice que para 2032, los puestos de científicos de datos crecerán un 35%, superando con creces el promedio.
medidas de alivio
A diferencia de la revolución industrial temprana, la sociedad moderna cuenta con una red de seguridad y mecanismos de reentrenamiento más sólidos. Las siguientes medidas pueden mitigar el impacto del empleo por la IA:
Programa de Reentrenamiento: Los gobiernos y las empresas pueden invertir en capacitación relacionada con la IA, como programación, análisis de datos y ética de la IA. El informe del Foro Económico Mundial de 2024 sugiere que la colaboración público-privada puede reducir los costos de reentrenamiento en un 30%.
Reforma educativa: Integrar la educación STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) en el currículo para formar una fuerza laboral adaptada a la economía de la IA.
Seguridad Social: Fortalecer el seguro de desempleo y la garantía de ingresos mínimos, amortiguando el impacto del desempleo a corto plazo.
Sin embargo, la desaceleración económica podría agravar los despidos. Durante la recesión de 1920, las empresas estadounidenses priorizaron la eficiencia, lo que llevó a despidos masivos. De manera similar, las empresas que adoptan la IA podrían reducir su fuerza laboral durante una recesión económica, por lo que deben estar atentas a riesgos similares.
Mercados Financieros y Ciclos Económicos
Potencial de crecimiento a largo plazo
El aumento de la productividad impulsado por la IA podría impulsar las ganancias de las empresas y el crecimiento del mercado financiero. Durante la electrificación (1890–1929), el S&P 500 creció diez veces, y las industrias relacionadas con la IA (como tecnología, salud y logística) podrían tener un rendimiento igualmente excepcional. El informe de McKinsey de 2024 estima que para 2040 la IA podría añadir entre 15 y 26 billones de dólares en valor de mercado global. Empresas como NVIDIA y Microsoft ya se han beneficiado de la demanda de IA, con un aumento en el precio de sus acciones del 120% y 60% respectivamente entre 2023 y 2024.
Riesgo de volatilidad a corto plazo
A pesar de que las perspectivas a largo plazo son optimistas, la dinámica del mercado a corto plazo está impulsada por el ciclo económico. Las tasas de interés, la inflación y los riesgos geopolíticos dominan el rendimiento reciente. Por ejemplo, durante la recesión de 1920, el S&P 500 cayó un 60%, a pesar de que la electrificación seguía avanzando. La especulación impulsada por la IA podría elevar las valoraciones, pero si las ganancias no cumplen con las expectativas, podría desencadenar un ajuste. La ruptura de la burbuja de internet en 2000 (con una caída del S&P 500 del 49%) sirve como advertencia. El aumento de tasas de interés de los bancos centrales globales en 2024 y las tensiones geopolíticas (como el conflicto entre Rusia y Ucrania) podrían amplificar aún más la volatilidad.
Rendimiento histórico del mercado y predicciones de IA
1890–1929 (Electricidad): El retorno anualizado del S&P 500 fue de aproximadamente 7%, acompañado de una fuerte volatilidad (1920: -60%, 1929: -85%).
1990–2010 (Internet): Rendimiento anualizado de aproximadamente 8%, acompañado de la ruptura de la burbuja de Internet (2000: -49%).
2020–2035 (IA, predicción): Puede lograr un rendimiento anualizado del 6 al 8%, dependiendo de la estabilidad macroeconómica.
Desarrollo global e inequidad
Brecha digital y diferenciación económica
La distribución de los beneficios económicos de la IA es desigual. Los países desarrollados adoptan la IA más rápidamente gracias a una infraestructura tecnológica avanzada (como redes 5G y centros de datos), mientras que los países en desarrollo enfrentan desafíos de alfabetización digital, infraestructura y falta de inversión. Un informe de la ONU de 2023 señala que la brecha digital global podría agravar la división económica, similar a la época de la industrialización y la revolución digital. Para cerrar la brecha, se requieren las siguientes medidas:
Transferencia de tecnología: Los países desarrollados proporcionan herramientas y apoyo técnico de IA a los países en desarrollo.
Inversión en educación: mejorar la alfabetización digital y desarrollar habilidades relacionadas con la IA.
Infraestructura: Ampliar el acceso a recursos de banda ancha y computacionales.
Oportunidades de desarrollo sostenible
La IA ofrece oportunidades para el desarrollo sostenible. Por ejemplo, la tecnología de agricultura de precisión basada en IA puede optimizar el uso de riego y fertilizantes, aumentando los rendimientos de los cultivos en las regiones en desarrollo entre un 15 y un 20%. La IA también puede apoyar los objetivos medioambientales a través de la gestión energética y la modelización climática. Un informe de la Agencia Internacional de Energía de 2023 muestra que la optimización de la IA puede reducir el consumo energético global entre un 5 y un 10%.
Políticas y respuestas sociales
El potencial transformador de la IA requiere un apoyo político activo para maximizar los beneficios y reducir los impactos negativos:
Programa de Recapacitación: Colaboración público-privada para desarrollar habilidades relacionadas con la IA y reducir el riesgo de desempleo. El informe de la OCDE de 2024 sugiere que el gobierno podría incentivar a las empresas a invertir en recapacitación a través de incentivos fiscales.
Marco regulatorio: equilibrar la innovación y los problemas éticos (como el sesgo algorítmico, la privacidad). La Ley de Inteligencia Artificial de la UE de 2024 establece estándares para la IA de alto riesgo, que pueden servir como referencia global.
Mitigación de la desigualdad: abordar el problema de la concentración de riqueza impulsada por la IA a través de políticas de impuestos progresivos y redistribución de la riqueza.
Coordinación Global: Establecer estándares de IA unificados para prevenir la divergencia económica entre países desarrollados y en desarrollo.
A pesar de que la tecnología general ha sido disruptiva, finalmente ha mejorado el nivel de vida. La electricidad redujo las horas de trabajo semanales en Estados Unidos de 60 horas en 1950 a 40 horas, y mejoró la calidad de vida. Si se gestiona adecuadamente, la IA puede mejorar el bienestar global a través de la educación personalizada, la atención médica y la innovación en el desarrollo sostenible.
Conclusión
La inteligencia artificial, como tecnología general, puede tener un impacto económico comparable al de la electricidad, y se espera que para 2050 aumente la tasa de crecimiento del PIB global en un promedio de 0.5–0.8% anualmente, reconfigurando las industrias y el mercado laboral. La disrupción del empleo es inevitable, pero la resiliencia histórica y las herramientas de política moderna (como la re-capacitación y la seguridad social) pueden facilitar la adaptación. Los mercados financieros podrían beneficiarse a largo plazo del crecimiento de ganancias impulsado por la IA, pero las fluctuaciones a corto plazo están influenciadas por los ciclos económicos y los riesgos especulativos. El desarrollo global necesita cerrar la brecha digital, asegurando que la IA beneficie a un amplio espectro de la población. Aprendiendo de las experiencias de la máquina de vapor, la electricidad y el internet, la sociedad puede utilizar la IA para impulsar una prosperidad inclusiva, enfrentando desafíos para dar forma a un futuro económico resiliente.
Ver originales
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
Inteligencia artificial y transformación económica: la historia y el futuro del crecimiento impulsado por la tecnología
Introducción
El avance tecnológico es el motor central del crecimiento económico. Desde la máquina de vapor hasta la electricidad y luego a Internet, las tecnologías de propósito general (General Purpose Technologies, GPTs) han cambiado profundamente los patrones de prosperidad social al reconfigurar la estructura industrial, el mercado laboral y la trayectoria económica. La comercialización de la electricidad en 1882 marcó el comienzo de una fase de crecimiento parabólico en la economía global, catalizando revoluciones en la manufactura, el transporte y la comunicación. Hoy en día, la inteligencia artificial (IA), como una tecnología de propósito general con un potencial transformador similar, está reconfigurando la economía del siglo XXI a través de la automatización, el procesamiento de datos y la toma de decisiones inteligentes. Este artículo combina la experiencia de tecnologías de propósito general históricas con predicciones de datos modernas, analizando en profundidad el impacto de la IA en el crecimiento económico, el mercado laboral, el desarrollo global y los mercados financieros, explorando sus oportunidades y desafíos, y presentando recomendaciones políticas para asegurar una prosperidad inclusiva.
Transformaciones tecnológicas históricas y crecimiento económico
Primera Revolución Industrial: máquina de vapor y mecanización
La primera revolución industrial, que tuvo lugar desde el siglo XVIII hasta principios del XIX, marcó un cambio fundamental en el modelo de crecimiento económico. La introducción de la máquina de vapor trasladó la producción del trabajo manual a la mecanización, aumentando significativamente la capacidad de producción en industrias como la textil, el acero y el transporte. Según el economista Angus Maddison, la tasa de crecimiento anual del PIB per cápita en el Reino Unido aumentó del 0,2% al 0,5% entre 1760 y 1830, reflejando el impulso que la máquina de vapor dio a la productividad. La máquina de vapor redujo los costos de producción, dio lugar al sistema de fábricas y a la red ferroviaria, creó nuevas oportunidades de empleo y sentó las bases para tecnologías posteriores como la electricidad. Sin embargo, la mecanización también reemplazó a los artesanos tradicionales, lo que llevó a disturbios sociales a corto plazo, como el movimiento ludita en el Reino Unido (1811–1816), donde los trabajadores protestaron destruyendo máquinas debido al desempleo.
Segunda Revolución Industrial: El papel catalizador de la electricidad
En 1882, la operación de la primera central eléctrica comercial (la estación Holborn Viaduct en Londres y la estación Pearl Street en Nueva York) marcó la comercialización de la electricidad, desencadenando la segunda revolución industrial. La electricidad, como tecnología universal, dio lugar a innovaciones como motores eléctricos, telecomunicaciones e iluminación, transformando radicalmente los modos de producción y vida. Según datos históricos del Banco Mundial y Maddison, entre 1870 y 1913, la tasa de crecimiento anual del PIB per cápita mundial saltó del 0.5% al 1.3%, impulsada por la electrificación.
La adopción de la electricidad sigue una curva en S: a principios de la década de 1890 fue lenta, se expandió rápidamente entre 1910 y 1920, y alcanzó la saturación en la década de 1930. Se estima que su impacto económico contribuyó al crecimiento del PIB en un 0.8-1% anual, debido a su versatilidad, lo que dio lugar a nuevas industrias que van desde electrodomésticos hasta automatización industrial. Sin embargo, la transformación no fue fácil. La mecanización impulsada por la electricidad reemplazó a los artesanos calificados, lo que provocó desempleo estructural. Por ejemplo, durante la crisis financiera de 1893, la tasa de desempleo en el Reino Unido alcanzó el 7%; durante la Gran Depresión de 1929, la tasa de desempleo en Estados Unidos se disparó al 25% en 1933. Estos períodos de ajuste económico y social indican que la disrupción a corto plazo de tecnologías generales a menudo va acompañada de prosperidad a largo plazo.
Revolución Digital: Computadoras e Internet
En las décadas de 1940 a 1950, la aparición de las computadoras digitales introdujo una nueva transformación económica, mejorando significativamente la capacidad de cálculo en la manufactura, las finanzas y la logística. La popularización de Internet en la década de 1990 aceleró aún más la conexión de los mercados globales y el intercambio de información. Según datos del Banco Mundial, entre 1990 y 2010, el PIB mundial creció un promedio del 2.3% anual, en parte gracias al comercio electrónico impulsado por Internet, los servicios digitales y el aumento de la productividad. Internet, como tecnología general, redujo los costos de transacción, dio lugar a nuevos modelos comerciales (como Amazon y Google), y sentó las bases de datos y capacidad de cálculo para el surgimiento de la IA. Sin embargo, la ruptura de la burbuja de Internet en 2000 (con una caída del 78% en el índice Nasdaq) mostró que el auge especulativo impulsado por la tecnología podría provocar inestabilidad financiera.
El auge de la inteligencia artificial y su impacto en la economía
Desarrollo y avances tempranos de la IA
La investigación en inteligencia artificial comenzó en la década de 1950, pero se vio limitada en sus inicios por la capacidad de cálculo y la disponibilidad de datos. En la década de 1990, los avances en algoritmos de aprendizaje automático permitieron que las computadoras aprendieran de los datos, impulsando aplicaciones como el reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes y la toma de decisiones autónomas. La industria financiera fue la primera en adoptar la IA, cambiando la dinámica del mercado a través de modelos predictivos y comercio algorítmico. Desde el siglo XXI, la mejora en el big data, la computación en la nube y la capacidad de cálculo de GPU ha convertido a la IA en una herramienta intersectorial. Por ejemplo, el avance del aprendizaje profundo en la competencia ImageNet en 2012 marcó el inicio de un período de rápido desarrollo de la IA, y el lanzamiento de ChatGPT en 2022 impulsó aún más la popularización de la IA generativa.
La aplicación de la IA en el campo económico
La versatilidad de la IA muestra un potencial transformador en múltiples industrias:
Potencial de crecimiento económico
El Fondo Monetario Internacional (FMI) predice que la IA podría aumentar la tasa de crecimiento del PIB mundial en un 0.5% anual, mientras que PwC estima un 0.8%, lo que es comparable a la contribución histórica de la electricidad (0.8-1%), superando la de la máquina de vapor (0.3%) y de Internet (0.3-0.6%). Tomando como ejemplo a Estados Unidos, el PIB ha crecido aproximadamente un 2% anual en los últimos 20 años, alcanzando 21.4 billones de dólares en 2023 (en dólares constantes de 2015). Sin IA, se espera que el PIB alcance 26.3 billones de dólares en 2035; con la contribución del crecimiento del 0.5-0.8% de la IA, la tasa de crecimiento podría alcanzar entre 2.5-2.8%, y el PIB podría llegar a 27.8-29.2 billones de dólares, lo que representa un aumento adicional de 1.5-2.9 billones de dólares. Para 2055, la economía impulsada por la IA podría ser un 15-20% más alta que el escenario base, reflejando el efecto de la capitalización compuesta a largo plazo.
Se espera que la adopción de la IA siga una curva en S, actualmente en una etapa temprana (después del lanzamiento de ChatGPT en 2022). La difusión completa requiere infraestructura (como centros de datos y marcos regulatorios) y adaptación de la fuerza laboral, lo que podría tomar de 20 a 30 años, con un pico de productividad que podría aparecer en la década de 2040. A diferencia de la electricidad, la IA utiliza redes digitales existentes, lo que reduce la dependencia de la infraestructura física, lo que podría acelerar el impacto. Sin embargo, los problemas éticos (como el sesgo algorítmico y la privacidad) y las barreras regulatorias podrían ralentizar el proceso. Por ejemplo, la Ley de Inteligencia Artificial de la UE de 2024 establece estándares estrictos para los sistemas de IA de alto riesgo, lo que podría retrasar el despliegue de algunas aplicaciones.
Comparación con tecnologías generales históricas
La siguiente tabla resume la contribución de la tecnología general al crecimiento económico y sus principales impactos:
La similitud entre la IA y la electricidad radica en su aplicación interindustrial y su profundo impacto económico, pero su dependencia de la infraestructura digital en lugar de la red eléctrica física podría hacer que su difusión sea más rápida. Sin embargo, la capacidad de automatización cognitiva de la IA complica su impacto en el mercado laboral, lo que requiere una respuesta política más activa.
Dinámicas y desafíos del mercado laboral
Automatización y riesgo de desempleo
La singularidad de la IA radica en su capacidad para automatizar tareas cognitivas, amenazando ocupaciones de oficina como derecho, finanzas, consultoría y análisis de datos. Un informe de Goldman Sachs de 2023 predice que la IA podría reemplazar 300 millones de empleos a nivel mundial, lo que representa entre el 10 y el 30% del empleo actual. En Estados Unidos, la tasa de desempleo podría aumentar del 3.8% en 2023 al 6-8% en 2030, y en el peor de los casos, podría alcanzar el 20% si no hay una re-capacitación adecuada. Por ejemplo, las herramientas de investigación legal impulsadas por IA han aumentado la eficiencia de las tareas de los abogados junior en un 50%, reduciendo la demanda de ciertos puestos.
Los precedentes históricos indican que las tecnologías generales a menudo provocan desempleo estructural. La electricidad y la mecanización reemplazaron a los artesanos calificados, lo que llevó a la crisis del empleo durante la pánico de 1893 (tasa de desempleo del 7% en el Reino Unido) y la Gran Depresión (tasa de desempleo del 25% en EE. UU.). Sin embargo, estas tecnologías finalmente crearon nuevos puestos de trabajo en la manufactura y los servicios, absorbiendo la fuerza laboral desplazada. La IA podría seguir un camino similar, generando demanda para científicos de datos, expertos en ética de IA y ingenieros de mantenimiento de sistemas autónomos. La Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. predice que para 2032, los puestos de científicos de datos crecerán un 35%, superando con creces el promedio.
medidas de alivio
A diferencia de la revolución industrial temprana, la sociedad moderna cuenta con una red de seguridad y mecanismos de reentrenamiento más sólidos. Las siguientes medidas pueden mitigar el impacto del empleo por la IA:
Sin embargo, la desaceleración económica podría agravar los despidos. Durante la recesión de 1920, las empresas estadounidenses priorizaron la eficiencia, lo que llevó a despidos masivos. De manera similar, las empresas que adoptan la IA podrían reducir su fuerza laboral durante una recesión económica, por lo que deben estar atentas a riesgos similares.
Mercados Financieros y Ciclos Económicos
Potencial de crecimiento a largo plazo
El aumento de la productividad impulsado por la IA podría impulsar las ganancias de las empresas y el crecimiento del mercado financiero. Durante la electrificación (1890–1929), el S&P 500 creció diez veces, y las industrias relacionadas con la IA (como tecnología, salud y logística) podrían tener un rendimiento igualmente excepcional. El informe de McKinsey de 2024 estima que para 2040 la IA podría añadir entre 15 y 26 billones de dólares en valor de mercado global. Empresas como NVIDIA y Microsoft ya se han beneficiado de la demanda de IA, con un aumento en el precio de sus acciones del 120% y 60% respectivamente entre 2023 y 2024.
Riesgo de volatilidad a corto plazo
A pesar de que las perspectivas a largo plazo son optimistas, la dinámica del mercado a corto plazo está impulsada por el ciclo económico. Las tasas de interés, la inflación y los riesgos geopolíticos dominan el rendimiento reciente. Por ejemplo, durante la recesión de 1920, el S&P 500 cayó un 60%, a pesar de que la electrificación seguía avanzando. La especulación impulsada por la IA podría elevar las valoraciones, pero si las ganancias no cumplen con las expectativas, podría desencadenar un ajuste. La ruptura de la burbuja de internet en 2000 (con una caída del S&P 500 del 49%) sirve como advertencia. El aumento de tasas de interés de los bancos centrales globales en 2024 y las tensiones geopolíticas (como el conflicto entre Rusia y Ucrania) podrían amplificar aún más la volatilidad.
Rendimiento histórico del mercado y predicciones de IA
Desarrollo global e inequidad
Brecha digital y diferenciación económica
La distribución de los beneficios económicos de la IA es desigual. Los países desarrollados adoptan la IA más rápidamente gracias a una infraestructura tecnológica avanzada (como redes 5G y centros de datos), mientras que los países en desarrollo enfrentan desafíos de alfabetización digital, infraestructura y falta de inversión. Un informe de la ONU de 2023 señala que la brecha digital global podría agravar la división económica, similar a la época de la industrialización y la revolución digital. Para cerrar la brecha, se requieren las siguientes medidas:
Oportunidades de desarrollo sostenible
La IA ofrece oportunidades para el desarrollo sostenible. Por ejemplo, la tecnología de agricultura de precisión basada en IA puede optimizar el uso de riego y fertilizantes, aumentando los rendimientos de los cultivos en las regiones en desarrollo entre un 15 y un 20%. La IA también puede apoyar los objetivos medioambientales a través de la gestión energética y la modelización climática. Un informe de la Agencia Internacional de Energía de 2023 muestra que la optimización de la IA puede reducir el consumo energético global entre un 5 y un 10%.
Políticas y respuestas sociales
El potencial transformador de la IA requiere un apoyo político activo para maximizar los beneficios y reducir los impactos negativos:
A pesar de que la tecnología general ha sido disruptiva, finalmente ha mejorado el nivel de vida. La electricidad redujo las horas de trabajo semanales en Estados Unidos de 60 horas en 1950 a 40 horas, y mejoró la calidad de vida. Si se gestiona adecuadamente, la IA puede mejorar el bienestar global a través de la educación personalizada, la atención médica y la innovación en el desarrollo sostenible.
Conclusión
La inteligencia artificial, como tecnología general, puede tener un impacto económico comparable al de la electricidad, y se espera que para 2050 aumente la tasa de crecimiento del PIB global en un promedio de 0.5–0.8% anualmente, reconfigurando las industrias y el mercado laboral. La disrupción del empleo es inevitable, pero la resiliencia histórica y las herramientas de política moderna (como la re-capacitación y la seguridad social) pueden facilitar la adaptación. Los mercados financieros podrían beneficiarse a largo plazo del crecimiento de ganancias impulsado por la IA, pero las fluctuaciones a corto plazo están influenciadas por los ciclos económicos y los riesgos especulativos. El desarrollo global necesita cerrar la brecha digital, asegurando que la IA beneficie a un amplio espectro de la población. Aprendiendo de las experiencias de la máquina de vapor, la electricidad y el internet, la sociedad puede utilizar la IA para impulsar una prosperidad inclusiva, enfrentando desafíos para dar forma a un futuro económico resiliente.