El pasado 3 de noviembre LA NACION publicó una entrevista a Eduardo Levy Yeyati enfocada en el tema de la importancia económica de la inteligencia artificial. El artículo plantea algunos aspectos esenciales que hacen a la comprensión de esta tecnología y su efecto en la economía que pueden ser precisados.
¿Qué es la inteligencia artificial?
Las redes neuronales y la utilización de grandes bases de datos de lenguaje son los componentes principales de dos campos diferentes de la inteligencia artificial: el machine learning y la inteligencia artificial generativa. Si bien cada uno de los dos campos está basado en conceptos y marcos teóricos similares, estos plantean propuestas e implican casos de uso diferente. El machine learning analiza grandes volúmenes de información (texto, imágenes, u otros) en base a modelos estadísticos convencionales para realizar predicciones, mientras que la inteligencia artificial generativa crea nuevos contenidos (texto, imágenes, programas de computación) en base al análisis probabilístico de grandes volúmenes de información. Estos dos campos deben ser analizados de manera separada por su impacto diferente en procesos productivos, en la economía y el empleo. El machine learning es aplicado en áreas como el mantenimiento predictivo en manufactura, la detección de fraudes en servicios financieros, el reconocimiento de imágenes para el diagnóstico de enfermedades, y los sistemas de recomendación en productos de consumo masivo. La inteligencia artificial generativa es más adecuada para tareas creativas como la generación de imágenes y videos, la generación de textos, el diseño de productos, y el desarrollo de programas de computación. El desarrollo de machine learning ocurrió con anterioridad a la inteligencia artificial generativa, acelerándose a partir del 2012, con el despliegue de varios enfoques en el entrenamiento de plataformas. El lanzamiento de ChatGPT inaugura procesos de adopción en inteligencia artificial generativa de naturaleza e impacto distinto.
Impacto económico de la inteligencia artificial
El impacto económico de la inteligencia artificial se compone de dos áreas que contribuyen al crecimiento del producto interno bruto de un país: (i) el gasto en la adquisición y su instalación de aplicaciones y plataformas, y (ii) el “derrame” (los llamados spillovers), en términos del aumento en la productividad. El derrame depende directamente del grado de asimilación de la tecnología en la producción, a partir de la reingeniería de procesos productivos y la capacitación de la fuerza laboral para poder adoptar la tecnología (lo que se denomina acumulación de capital intangible).
Con un gasto en inteligencia artificial de 11.59 mil millones de dólares (o sea 0.2% del PIB), en el 2023, América Latina va considerablemente por detrás de economías como la de Estados Unidos, China y Europa. Por otro lado, el efecto de derrame en el producto interno bruto latinoamericano en el 2023 debido a la adopción de machine learning lo estimamos a 58.8 mil millones de dólares.
Impacto en el empleo
Los estudios del Banco Mundial y del Fondo Monetario Internacional que estiman el impacto de la inteligencia artificial en el empleo analizaron fenómenos diferentes: el primero en lo referente al machine learning y el segundo en la inteligencia artificial generativa. La literatura de investigación establece que el impacto para cada variante de inteligencia artificial es diferente: el primero afecta a empleos rutinarios y de baja capacidad analítica, mientras que el segundo comienza a adentrarse en el trabajo más creativo. Lo fundamental a retener es que el impacto del primero no es cancelado por el segundo, sino que amplía las áreas de impacto en la fuerza laboral.
De acuerdo con procesos graduales de adopción tecnológica en el tejido productivo, estimamos que en Argentina hacia 2030 240,000 empleos ya habrán desaparecido debido a la sustitución tecnológica, un valor que alcanzará a 1,021,000 en 2035. Este proceso de sustitución tecnológica afectará inicialmente los trabajos rutinarios que requieren menor nivel educativo, aunque comenzará también a afectar a los trabajadores con nivel de educación media. Estas estimaciones no consideran los procesos compensatorios de creación de empleo, aunque la creación de fuentes de trabajo calificado requiere un mayor nivel de capacitación que los empleos sustituidos, lo que conlleva una polarización social.
Los factores de producción
La inteligencia artificial en sus dos variantes depende de la infraestructura de grandes centros de procesamiento de datos y de recursos humanos calificados. Los centros de procesamiento dependen de energía eléctrica, principalmente por la necesidad de refrigeración de servidores. Si la infraestructura eléctrica no puede aumentar la generación y transmisión de energía, la radicación de centros de procesamiento de datos no es posible. Entre paréntesis, el clima tiene poco que ver con las condiciones de inversión en grandes centros ya que no se explica porque Brasil es en la actualidad el país latinoamericano con mayor concentración de infraestructura de procesamiento de datos.
En lo referente a los recursos humanos, la Argentina podría avanzar en lo que se refiere al desarrollo de aplicaciones de IA en sectores como salud, manufactura, agropecuario. Sin embargo, en lo referente al desarrollo de modelos fundacionales (o sea, los grandes modelos de lenguaje que sirven de base a las aplicaciones sectoriales), Estados Unidos, China y ciertos países europeos concentran por un tema de masa crítica, los centros mundiales de desarrollo.
¿Cuarta potencia mundial?
Dejando de lado el contexto regulatorio como factor de competitividad internacional, la Argentina ya está considerablemente rezagada en relación con países como Brasil, y Chile. En términos de infraestructura, de acuerdo con Telegeography, Brasil ya dispone de 9 grandes centros de procesamiento de datos y Chile tiene 6, mientras que Argentina cuenta con solamente 2. ¿Porqué está rezagada la Argentina? Debido a la falta de seguridad jurídica y marco atractivo para la gran inversión en infraestructura en el país. El despliegue de este tipo de infraestructura representa, entre 100 millones y hasta 8 mil millones de dólares,. En lo que se refiere a recursos humanos, Crunchbase reporta que, si bien Argentina alberga 105 empresas en el área de inteligencia artificial, Brasil tiene 750, Chile 142, y México 204. Sin mencionar a las economías avanzadas, en India, el número de empresas alcanza 2,933, en Singapur 718, en Israel 937, en los Emiratos Árabes Unidos 380, y en Polonia 296. En otras palabras, si bien Argentina presenta cierto potencial, la distancia que la separa de grandes centros mundiales de inteligencia artificial y aun de ciertos países del mundo en desarrollo es importante.
El pasado 3 de noviembre LA NACION publicó una entrevista a Eduardo Levy Yeyati enfocada en el tema de la importancia económica de la inteligencia artificial. El artículo plantea algunos aspectos esenciales que hacen a la comprensión de esta tecnología y su efecto en la economía que pueden ser precisados.
¿Qué es la inteligencia artificial?
Las redes neuronales y la utilización de grandes bases de datos de lenguaje son los componentes principales de dos campos diferentes de la inteligencia artificial: el machine learning y la inteligencia artificial generativa. Si bien cada uno de los dos campos está basado en conceptos y marcos teóricos similares, estos plantean propuestas e implican casos de uso diferente. El machine learning analiza grandes volúmenes de información (texto, imágenes, u otros) en base a modelos estadísticos convencionales para realizar predicciones, mientras que la inteligencia artificial generativa crea nuevos contenidos (texto, imágenes, programas de computación) en base al análisis probabilístico de grandes volúmenes de información. Estos dos campos deben ser analizados de manera separada por su impacto diferente en procesos productivos, en la economía y el empleo. El machine learning es aplicado en áreas como el mantenimiento predictivo en manufactura, la detección de fraudes en servicios financieros, el reconocimiento de imágenes para el diagnóstico de enfermedades, y los sistemas de recomendación en productos de consumo masivo. La inteligencia artificial generativa es más adecuada para tareas creativas como la generación de imágenes y videos, la generación de textos, el diseño de productos, y el desarrollo de programas de computación. El desarrollo de machine learning ocurrió con anterioridad a la inteligencia artificial generativa, acelerándose a partir del 2012, con el despliegue de varios enfoques en el entrenamiento de plataformas. El lanzamiento de ChatGPT inaugura procesos de adopción en inteligencia artificial generativa de naturaleza e impacto distinto.
Impacto económico de la inteligencia artificial
El impacto económico de la inteligencia artificial se compone de dos áreas que contribuyen al crecimiento del producto interno bruto de un país: (i) el gasto en la adquisición y su instalación de aplicaciones y plataformas, y (ii) el “derrame” (los llamados spillovers), en términos del aumento en la productividad. El derrame depende directamente del grado de asimilación de la tecnología en la producción, a partir de la reingeniería de procesos productivos y la capacitación de la fuerza laboral para poder adoptar la tecnología (lo que se denomina acumulación de capital intangible).
Con un gasto en inteligencia artificial de 11.59 mil millones de dólares (o sea 0.2% del PIB), en el 2023, América Latina va considerablemente por detrás de economías como la de Estados Unidos, China y Europa. Por otro lado, el efecto de derrame en el producto interno bruto latinoamericano en el 2023 debido a la adopción de machine learning lo estimamos a 58.8 mil millones de dólares.
Impacto en el empleo
Los estudios del Banco Mundial y del Fondo Monetario Internacional que estiman el impacto de la inteligencia artificial en el empleo analizaron fenómenos diferentes: el primero en lo referente al machine learning y el segundo en la inteligencia artificial generativa. La literatura de investigación establece que el impacto para cada variante de inteligencia artificial es diferente: el primero afecta a empleos rutinarios y de baja capacidad analítica, mientras que el segundo comienza a adentrarse en el trabajo más creativo. Lo fundamental a retener es que el impacto del primero no es cancelado por el segundo, sino que amplía las áreas de impacto en la fuerza laboral.
De acuerdo con procesos graduales de adopción tecnológica en el tejido productivo, estimamos que en Argentina hacia 2030 240,000 empleos ya habrán desaparecido debido a la sustitución tecnológica, un valor que alcanzará a 1,021,000 en 2035. Este proceso de sustitución tecnológica afectará inicialmente los trabajos rutinarios que requieren menor nivel educativo, aunque comenzará también a afectar a los trabajadores con nivel de educación media. Estas estimaciones no consideran los procesos compensatorios de creación de empleo, aunque la creación de fuentes de trabajo calificado requiere un mayor nivel de capacitación que los empleos sustituidos, lo que conlleva una polarización social.
Los factores de producción
La inteligencia artificial en sus dos variantes depende de la infraestructura de grandes centros de procesamiento de datos y de recursos humanos calificados. Los centros de procesamiento dependen de energía eléctrica, principalmente por la necesidad de refrigeración de servidores. Si la infraestructura eléctrica no puede aumentar la generación y transmisión de energía, la radicación de centros de procesamiento de datos no es posible. Entre paréntesis, el clima tiene poco que ver con las condiciones de inversión en grandes centros ya que no se explica porque Brasil es en la actualidad el país latinoamericano con mayor concentración de infraestructura de procesamiento de datos.
En lo referente a los recursos humanos, la Argentina podría avanzar en lo que se refiere al desarrollo de aplicaciones de IA en sectores como salud, manufactura, agropecuario. Sin embargo, en lo referente al desarrollo de modelos fundacionales (o sea, los grandes modelos de lenguaje que sirven de base a las aplicaciones sectoriales), Estados Unidos, China y ciertos países europeos concentran por un tema de masa crítica, los centros mundiales de desarrollo.
¿Cuarta potencia mundial?
Dejando de lado el contexto regulatorio como factor de competitividad internacional, la Argentina ya está considerablemente rezagada en relación con países como Brasil, y Chile. En términos de infraestructura, de acuerdo con Telegeography, Brasil ya dispone de 9 grandes centros de procesamiento de datos y Chile tiene 6, mientras que Argentina cuenta con solamente 2. ¿Porqué está rezagada la Argentina? Debido a la falta de seguridad jurídica y marco atractivo para la gran inversión en infraestructura en el país. El despliegue de este tipo de infraestructura representa, entre 100 millones y hasta 8 mil millones de dólares,. En lo que se refiere a recursos humanos, Crunchbase reporta que, si bien Argentina alberga 105 empresas en el área de inteligencia artificial, Brasil tiene 750, Chile 142, y México 204. Sin mencionar a las economías avanzadas, en India, el número de empresas alcanza 2,933, en Singapur 718, en Israel 937, en los Emiratos Árabes Unidos 380, y en Polonia 296. En otras palabras, si bien Argentina presenta cierto potencial, la distancia que la separa de grandes centros mundiales de inteligencia artificial y aun de ciertos países del mundo en desarrollo es importante.
El autor es profesor de la Universidad de San Andrés y analiza en el artículo los posibles impactos económicos de la IA y las chances de que se desarrollen centros en la Argentina LA NACION
