La inteligencia artificial y el capital

En la entrada anterior de mi serie sobre la economía de la inteligencia artificial analicé la relación entre la inteligencia artificial y el futuro del empleo. Mi argumento principal era que la inteligencia artificial se complementará con los trabajadores de mayor cualificación (aquellos en el 5% más alto de la escala de habilidades) y con los de menor cualificación (aquellos en el 75% por debajo de la escala de habilidades). A la vez, la inteligencia artificial sustituirá a los trabajadores de habilidad media-alta (aquellos entre el 75% y el 95% de la escala), aunque esta predicción está sujeta a un alto nivel de incertidumbre. Sin embargo, no abordé la relación de la inteligencia artificial con el capital (entendido aquí como factor productivo, es decir: máquinas, edificios, ordenadores, etc.; no como el "capital financiero" de una empresa).

La razón que justifica este análisis es sencilla. Muchas de las preocupaciones generadas por la inteligencia artificial se sustentan en que esta pueda generar una fuerte redistribución de la renta del trabajo al capital y, con ello, agravar las desigualdades en la sociedad. Y no, esta no es una inquietud frívola. A lo largo de la historia económica hemos observado avances tecnológicos que favorecieron relativamente más a los propietarios de capital que a los trabajadores (como la industrialización de 1750 a 1850) y avances que favorecieron relativamente más a los trabajadores que a los propietarios de capital (como la llamada "segunda revolución industrial" de 1870 a 1929). ¿Serán las consecuencias de la revolución de la inteligencia artificial más parecidas a las del cambio tecnológico de 1750-1850 o a las del de 1870-1929?

Los partidarios de la primera posibilidad parten de la innegable observación de que la inteligencia artificial, que al ser un software se considera "capital" desde el punto de vista de contabilidad nacional, será ahora mucho más productiva que los sistemas informáticos de generaciones anteriores. Por tanto, los propietarios de los programas de inteligencia artificial (y las actividades económicas asociadas a estos) podrán capturar una parte desproporcionada de los beneficios que esta traiga. Los defensores de la segunda posibilidad responden que hay un efecto que opera en la dirección contraria: si la inteligencia artificial hace que los servicios informáticos sean más productivos, esto también causará que el precio de estos servicios caiga.

Un ejemplo "de juguete" clarifica este efecto. Pensemos en el mercado de manzanas en España. Solo para simplificar la explicación, asumamos que España ni importa ni exporta manzanas, pongamos que por una restricción sanitaria, y que las manzanas no están sujetas a una cartilla de racionamiento: si uno va al supermercado puede comprar todas las manzanas que quiera. Imaginémonos que, de repente, una nueva tecnología dobla la productividad de todos los manzanos de España. Los propietarios de los manzanos cosecharán ahora el doble de manzanas.

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Pero ¿qué hacemos con estas manzanas? El precio de estas tendrá que bajar para absorber la oferta más alta. Si el precio no baja (por ejemplo, porque hay una regulación administrativa que fija un precio mínimo de las manzanas o un cártel de los productores que controla el suministro), los consumidores no comprarán más manzanas y se acumularán excedentes. Cuando yo voy al supermercado, miro el precio del kilo de manzanas (o de los productos que emplean manzanas) y decido si compro manzanas o, por el contrario, naranjas (o productos que no emplean manzanas). Que España haya producido muchas o pocas manzanas me da absolutamente igual. De hecho, esta es la gran ventaja de una economía de mercado: el precio es lo único que me "importa" cuando tomo una decisión, lo que permite que no tenga que preocuparme por cientos de otras informaciones que, en la práctica, me resultan imposibles de procesar. Es otras palabras, la economía de mercado es "informacionalmente eficiente" (esto se puede demostrar de manera rigurosa, pero lo podemos dejar para otro día).

Por tanto, si dejamos que funcionen las fuerzas del mercado, el precio de las manzanas caerá cuando se dobla la productividad de los manzanos. Esto incentivará a los consumidores a comprar más manzanas. Por ejemplo, más restaurantes servirán pastel de manzana en el postre del menú del día y menos arroz con leche, pues el pastel de manzana será relativamente más barato y el arroz con leche relativamente más caro (y, sí, los propietarios de los restaurantes miran con muchísimo cuidado el precio de los alimentos cuando deciden sus menús).

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La clave es cuánto tendrá que bajar el precio de las manzanas. ¿Caerá muy poco, pues en cuanto cuesten, pongamos, un 5% menos, los consumidores se lanzarán a preparar pasteles de manzana como locos? ¿O caerá mucho, pues los consumidores en realidad no necesitan muchas manzanas, por muy baratas que estas sean? Si estamos en el segundo caso, los propietarios de manzanos puede que descubran, para su gran sorpresa, que la tecnología que ha doblado la productividad de sus manzanos les ha reportado magros resultados. Es más, si el precio de las manzanas cae más de un 50% (algo perfectamente posible), ¡terminarán generando menos ingresos que antes del avance tecnológico!*

Llegados a este punto, el lector puede estar rascándose la cabeza confundido. ¿Qué me he perdido aquí? ¿Cómo puede ser que doblando la productividad de mi manzano esté peor? El problema es que nuestra intuición nos hace pensar normalmente en el efecto de que MI manzano doble su productividad. Si solo es mi manzano el que dobla su productividad, el efecto sobre el precio de las manzanas en España será prácticamente cero, pues mi manzano genera una parte minúscula de la oferta de manzanas en España. Por tanto, mis ingresos serán prácticamente el doble que antes: el doble de manzanas a aproximadamente el mismo precio. Pero lo importante es pensar en el caso en el que TODOS los manzanos en España han doblado su productividad, no solo el mío. Y el efecto, obviamente, es muy diferente. Como F.A. Hayek resaltó muchas veces, un problema de los seres humanos es que la evolución nos ha dado cerebros que piensan muy bien en cómo responder a observaciones individuales ("si la hierba a mi derecha se mueve, sal corriendo que lo mismo es un león que te quiere comer") pero muy malos en analizar cambios agregados ("¿por qué hay menos hierba en la sabana ahora que hace 25 años?") pues las primeras tienen una relación directa con la supervivencia de nuestros genes, mientras que los segundos afectan solo de una manera tenue e indirecta.

Bueno, pues esto es que lo que ocurrirá con la inteligencia artificial. Por una parte, los propietarios de esta venderán muchas más unidades de servicios informáticos que antes. Por ejemplo, emplearemos los modelos de lenguaje grande en millones de situaciones que anteriormente no se basaban en los ordenadores, como redactar correspondencia de empresa o incluso para elaborar sermones religiosos. Pero, para vender estas unidades extra, el precio de estas tendrá que bajar. Nadie (o casi nadie) va a emplear un modelo de lenguaje grande para escribir una carta si el coste es de un millón de euros.

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¿Bajará el precio de los servicios informáticos mucho o bajará solo un poco? La teoría económica no predice nada al respecto. Depende de muchas circunstancias, como lo sencillo que sea sustituir tecnologías anteriores por inteligencia artificial o lo fácil que sea entrar en el mercado de inteligencia artificial y miles de otros factores que son casi imposibles de enumerar. A este respecto, es importante pensar en el precio en relación con la calidad del servicio. Si un nuevo traductor automático (un servicio de inteligencia artificial que empleo a menudo) me cobra 20 euros al mes, pero es un orden de magnitud de más calidad que el traductor automático antiguo que me cobraba 10 euros, el precio expresado en términos de unidades de calidad de traducción habrá caído. Así que incluso medir si el precio baja mucho o poco será increíblemente complejo.

Pero lo que la teoría económica sí que nos dice es que las distopias de un "neofeudalismo tecnológico", donde los propietarios de la inteligencia artificial se convierten en los dueños de una parte abrumadora de la renta de las naciones, no ocurrirán. El sistema de precios deshará buena parte de las ganancias esperadas de los propietarios del capital. De hecho, es el mismo argumento que explica por qué la inteligencia artificial no creará desempleo masivo: los sueldos (el "precio" en el mercado de trabajo) responderán.

Es muy importante leer el párrafo anterior con cuidado extremo. Primero, no afirmo que la inteligencia artificial no causará una cierta redistribución de la renta hacia el capital. Bien pudiera ser que la haya. Simplemente enfatizo que: uno, no es obvio que esto sea así, y, dos, que dependerá de muchos factores. Por tanto, lanzarnos a una regulación agresiva de la inteligencia artificial como consecuencia de unos temores exagerados a la redistribución de renta puede ser más dañino que la redistribución misma. Aunque sea obvio, hay que recordar que es mejor tener el 55% de 110 que el 60% de 100. Es decir, los trabajadores tendrán más ingresos si el PIB crece del 100 a 110, aunque su participación en la renta caiga del 60% al 55%. Un trabajo de 2018, pero que sin embargo ya se ha convertido en un clásico, de Daron Acemoglu y Pascual Restrepo, analiza estos efectos de crecimientos versus redistribución de una manera mucho más completa de lo que puedo hacer en estas líneas.

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Segundo, lo que sí que veremos casi seguro es una fortísima redistribución entre los propietarios de capital. Los propietarios de tecnologías de repente obsoletas verán que el valor de sus inversiones se colapsará y los propietarios de tecnologías de inteligencia artificial de éxito tendrán unas ganancias excepcionales. Por cada millonario de Silicon Valley, un empresario arruinado en Ohio. Pero lo que nos importa aquí es el efecto neto entre todos los propietarios de capital, las ganancias de unos menos las pérdidas de otros. Y como argumentaba anteriormente, no está claro que este efecto neto sea tan grande como se aventura.

Tercero, y esto es lo más importante, no sabemos cuál será el efecto que tendrá la inteligencia artificial sobre la estructura de los mercados y, por tanto, sobre las rentas de cuasi-monopolio que las empresas pueden obtener (los economistas llamamos "rentas" a estos beneficios extraordinarios derivados del poder de mercado y los separamos de los pagos al capital, aunque contablemente ambos conceptos aparezcan como beneficios de las empresas).

El párrafo anterior necesita más detalles para que lo entendamos. Los programas de aprendizaje automático se basan en redes neuronales que han de ser "entrenadas" (aquí expliqué brevemente qué significa el "entrenamiento"). Este entrenamiento viene, en buena medida, de los datos que las empresas obtienen de los usuarios de la red neuronal. Cuantos más usuarios empleen un traductor automático, mejor será este traductor. Este bucle "virtuoso" puede llevar a que una única empresa controle todo el mercado mundial de traducción automática y que, por tanto, obtenga unos beneficios cuasi-monopolísticos muy considerables.** Esta situación es muy diferente, por ejemplo, de la de fabricar automóviles. Sí, hay ganancias de productividad de pasar de producir 100.000 automóviles a producir un millón de automóviles, pero llegados a cierto momento, el fabricante de automóviles se convierte en una organización tan grande que se vuelve menos flexible y le cuesta responder a las nuevas circunstancias. Por eso tenemos decenas de fabricantes de automóviles en el mundo, no uno solo.

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A la vez, el coste de inversión de entrar en el mercado de inteligencia artificial es mucho más bajo que el coste de entrar en el mercado de automóviles, con sus complejísimas factorías y redes de distribución. Programar un modelo de lenguaje grande no tiene mucho secreto. En mi clase de doctorado presento el código de uno de estos modelos (aunque uno sencillito) y en una sesión de tres horas cubrimos todo el material. Por supuesto, uno precisa de mucho más esfuerzo antes de tener un producto comercialmente viable, pero no estamos hablando del coste de una factoría o de una central eléctrica, sino de un par de órdenes de magnitud menos. Es decir, que las barreras de entrada "naturales" en el mercado de inteligencia artificial son mucho más reducidas que en otros sectores. Finalmente, aunque la tecnología de la red neuronal en sí misma puede llevar a la concentración de mercado, un producto comercial es un conglomerado de muchos más elementos (diseño, marketing, etc.) y las empresas, al llegar a cierto tamaño, sufren mucho para preparar estos productos. La situación actual de Google, que parece fracasar en todos sus intentos de introducir nuevos productos comerciales de éxito (el debacle de Gemini ha sido épico) es la mejor prueba de que la esclerosis burocrática invade a todas las organizaciones por muy "tecnológicas" que estas sean. Esto Max Weber lo entendió mejor que nadie hace ya más de un siglo.

En este aspecto, nos encontramos con una situación donde la política regulatoria puede cumplir un papel relevante. Debemos asegurarnos de que las barreras de entrada en el mercado de la inteligencia artificial sean lo más reducidas posibles y que los consumidores sean, siempre que sea razonablemente factible, los propietarios de sus datos personales. Los lectores más interesados pueden consultar aquí un trabajo excelente de Charles Jones y Christopher Tonetti que justifica con cuidado esta parte del argumento. De igual manera, existen políticas fiscales y educativas que pueden ayudar a que el crecimiento tecnológico favorezca a las rentas del trabajo, no a las del capital. Daron Acemoglu y Simon Johnson discuten muchas de estas posibles políticas en su reciente libro Poder y Progreso. En este video, el lector interesado puede ver a Acemoglu resumiendo las ideas principales del libro.

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Más en general, la inteligencia artificial nos plantea un conjunto de retos regulatorios sin precedente alguno y en el que, mucho me temo, la Unión Europea va casi siempre a equivocarse. Como dice el chascarrillo que tan famoso se ha hecho en los últimos meses: Estados Unidos innova, China imita y Europa regula (en inglés suena mejor, pues los tres verbos riman: “The U.S. innovates, China imitates, and Europe regulates”).

Resumiendo lo que ha sido una entrada densa de contenido:

1. El incremento de la productividad de los servicios informáticos causada por la inteligencia artificial se verá compensado con una reducción en su precio (una vez que consideramos la calidad).
2. El efecto neto sobre la distribución de la renta entre trabajo y capital puede ir en ambas direcciones.
3. Hay que considerar que incluso un cambio de la distribución de la renta en contra del trabajo puede ser compensada por un mayor crecimiento económico.
4. La inteligencia artificial puede llevar a la creación de cuasi-monopolios en muchos mercados.
5. Una regulación inteligente de la propiedad de los datos y eliminar la mayor cantidad de barreras de entrada en los servicios informáticos paliarán muchos de los problemas derivados del punto 4.
6. Igualmente, la política fiscal y educativa puede jugar un papel importante.

Concluyo así mi tetralogía sobre la economía de la inteligencia artificial (primera, segunda y tercera entrada y la entrada “prolegómeno” de esta serie sobre los semiconductores).

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En lo que en total he empleado 13,000 palabras (más, si incluimos mis respuestas en los comentarios), he argumentado:

1. La inteligencia artificial, y en especial el aprendizaje automático, abre unas tremendas posibilidades tecnológicas para la humanidad.
2. Siendo así, es preciso ser cauto: hay muchísimas tareas, como limpiar un cuarto de baño, que están muy lejos de poder ser solventadas gracias a la inteligencia artificial.
3. Además, es importante distinguir entre la automatización y la inteligencia artificial: un fenómeno no implica el otro.
4. Es probable que la llegada de la inteligencia artificial ayude a elevar la tasa de crecimiento de las economías avanzadas, pero no por las cantidades que muchos aventuran (de manera un tanto alocada, en mi opinión), y quizás no lo suficiente para compensar el invierno demográfico que se nos avecina.
5. La inteligencia artificial perjudicará a los trabajadores en el 75-95% de la distribución de habilidades.
6. No está claro el efecto que la inteligencia artificial tendrá en la distribución de la renta entre el trabajo y el capital o, más en general, sobre los sueldos.
7. La inteligencia artificial puede generar mayor concentración de mercado y la regulación ha de adaptarse a limitar esta concentración.
8. Los puntos 1 y 7 están sujetos todos a niveles muy altos de incertidumbre y me sorprendería si, en 25 años, no me he equivocado en al menos dos de los seis argumentos.

Me he dejado muchos temas por tratar. Algunos de ellos (¿qué significa la "inteligencia"? ¿qué significa "conciencia"?), porque carezco de un conocimiento suficiente de la literatura en filosofía de la mente y en informática para resumir el consenso de los investigadores y aportar un juicio crítico del que esté suficientemente satisfecho a nivel personal como para compartir con los lectores. Otros de ellos (¿cuál es el riesgo existencial que genera la inteligencia artificial? ¿cómo afectará la inteligencia artificial a la vida política?), porque mi experiencia durante los últimos meses hablando sobre estos temas en muchos foros es que es un área donde las creencias subjetivas de cada persona (sean optimistas o pesimistas) son tan fuertes que es difícil elaborar una narrativa coherente. Aun así, recomiendo al lector que consulte este trabajo para tener, al menos, un marco analítico para evaluar esas creencias subjetivas y entender un poco mejor las elecciones a las que nos enfrentamos.

Por el contrario, me parece más fructífero enlazar la evolución de la inteligencia artificial con los cambios en la geoeconomía mundial que hemos visto desde 2008, así como el papel de los estados en el funcionamiento de los mercados (incluido el aspecto impositivo, tan importante dada la situación fiscal de nuestras economías). Espero poder explorar estas ideas en los meses futuros.

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* Los lectores que hayan estudiado algo de economía habrán reconocido ya que todo esto depende de una de esas palabras que tanto nos gustan: las “elasticidades” de la oferta y de la demanda. Hablo, además, de ingresos de los productores de manzanas, no de beneficios, pues estos dependen de muchos más factores.

** O, de manera más técnica: los datos generan rendimientos crecientes de escala en el entrenamiento de la inteligencia artificial.