El rol de la inteligencia artificial (AI), sus herramientas y técnicas en el mundo de los negocios y en la economía global es un tema muy candente. Esto no sorprende, puesto que la IA podría abrir paso a cambios radicales – y presumiblemente sin precedentes – en la manera de vivir y de trabajar de las personas. La revolución de la IA ya ha comenzado, pero la mayor parte de su impacto aún está por llegar.
Una nueva investigación de McKinsey Global Institute simula el impacto de la IA en la economía mundial. En primer lugar, se basa en el entendimiento del comportamiento de las compañías y de la dinámica de múltiples sectores para elaborar una perspectiva bottom-up sobre cómo adoptar y absorber las tecnologías de IA. Segundo, tiene en cuenta las probables disrupciones que países, compañías y trabajadores podrían experimentar en su transición a la IA. El proceso de transición acarreará sin duda ciertos costos, que necesitan ser tenidos en cuenta en cualquier estimación. El análisis examina la probable distribución de ventajas y perjuicios económicos entre compañías, empleados y naciones, así como la manera en que esta distribución podría obstaculizar la captura de los beneficios de la IA. Tercero, el estudio examina la dinámica de la IA en una amplia variedad de países, agrupados según sus características más destacadas, con el propósito de proveer una perspectiva global.
Este análisis debe ser visto como una referencia acerca del impacto económico potencial de la IA sobre la base de los mejores conocimientos disponibles en la actualidad. Entre las principales conclusiones podemos mencionar:
- La IA posee alto potencial para contribuir a la actividad económica global
- La ampliación de las brechas entre países, empresas y trabajadores debida a la adopción de IA es un desafío a resolver
La IA posee alto potencial para contribuir a la actividad económica global
McKinsey Global Institute analizó cinco categorías de IA: visión computarizada, lenguaje natural, asistentes virtuales, automatización robótica de procesos (RPA), y aprendizaje automático (ML) avanzado. Cada compañía utilizará estas herramientas en diferentes medidas. Algunas adoptarán un abordaje oportunista, testeando una única tecnología y realizando pilotos en una función específica (que llamamos "adopción" en nuestro modelo). Otras podrían ser más audaces, y adoptar las cinco a lo largo de toda la organización ("absorción"). Entre ambos extremos, habrá varias organizaciones en diferentes etapas de adopción; el modelo captura también este impacto de carácter parcial.
Hacia 2030, la simulación promedio muestra que alrededor del 70 por ciento de las compañías podrían haber adoptado al menos un tipo de tecnología de IA, pero menos de la mitad absorberían por completo las cinco categorías. Los patrones de adopción a absorción plena podrían ser relativamente rápidos – en el rango más alto si los comparamos con lo sucedido con otras tecnologías.
También existen varias barreras capaces de obstaculizar esa rápida adopción y absorción (ver video, “A minute with the McKinsey Global Institute: Challenges of adopting automation technology”). Por ejemplo, los adoptantes tardíos podrían enfrentar dificultades para generar impacto con la IA, debido a que sus competidores más adelantados ya habrán capturado las oportunidades disponibles y estarán más rezagados en aspectos como capacitación o atracción de talentos.
Sin embargo, en el nivel de adopción promedio de nuestra simulación, la IA podría generar actividad económica adicional por un valor estimado en $13 billones de aquí a 2030, equivalentes a un aumento acumulado del 16 por ciento comparado con el PIB actual o a un crecimiento anual del 1,2 por ciento. De lograrse, este impacto podría compararse con el de otras tecnologías de amplia aplicación a lo largo de la historia.
Una variedad de factores, incluidos automatización del trabajo, innovación y nuevos competidores, incidirán sobre el aumento de la productividad impulsado por la IA. El tamaño del impacto dependerá tanto de micro-factores, como el ritmo de adopción de IA, como de macro-factores, como la conectividad global o la estructura del mercado laboral en un país determinado.
La simulación de MGI examinó siete posibles canales de impacto. Los tres primeros se refieren al impacto de la adopción de IA sobre la demanda y la composición de factores de producción con impacto directo en la productividad de una compañía. Los otros cuatro consisten en externalidades derivadas de la adopción de IA y asociadas al contexto económico más amplio y a la transición hacia el nuevo estado. Sabemos que estos siete canales no tienen carácter definitivo ni exhaustivo, pero en cambio constituyen un punto de partida basado en nuestro entendimiento actual y las tendencias vigentes (Gráfico 1).
El impacto de la IA podría no ser lineal, sino crecer a un ritmo cada vez más acelerado. Su contribución al crecimiento llegaría a ser tres o más veces mayor en 2030 que en los próximos cinco años. Probablemente, el patrón de adopción-absorción de la inteligencia artificial siga una curva en forma de "S", con un inicio lento debido a los fuertes costos e inversiones asociados con el aprendizaje y el despliegue de las tecnologías, seguido de una aceleración impulsada por el efecto acumulado de la competencia y la mejora de las capacidades sumada a innovaciones en los procesos.
Sería un error de apreciación interpretar este patrón de "cocción lenta" como evidencia de que los efectos de la IA serán limitados. El tamaño de los beneficios para quienes incorporen más rápido estas tecnologías se acumulará luego de transcurridos algunos años, a expensas de firmas con adopción limitada o nula.
La ampliación de las brechas entre países, empresas y trabajadores por la adopción de IA es un desafío a resolver
Si bien la Al puede dar un estímulo a la actividad económica, los beneficios probablemente sean dispares.
El impacto de la IA en los países
Potencialmente, la IA podría ampliar las brechas entre países, acentuando la división actual en materia digital. Cada nación podría requerir respuestas y estrategias diferentes en función de su tasa de adopción de IA.
Los líderes en uso de IA, en su mayoría de economías desarrolladas, podrían extender su liderazgo respecto de las naciones en desarrollo. Estos países podrían capturar entre un 20 y un 25 por ciento adicional de beneficios económicos netos en comparación con el presente, en tanto que las economías en desarrollo lograrían un crecimiento menor, del 5 al 15 por ciento. Muchos países desarrollados podrían no tener otra alternativa que recurrir a la IA para aumentar su productividad debido al menor momentum de crecimiento de su producto bruto, consecuencia en parte del envejecimiento de su población. Además, en estas economías los salarios son altos, lo que significa un mayor incentivo para sustituir mano de obra humana con máquinas que en países en desarrollo y con menores costos laborales.
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A la inversa, las naciones en desarrollo suelen contar con otros mecanismos, como convergir con las mejores prácticas o reestructurar sus industrias, para elevar su productividad. Por lo tanto, podrían tener menos incentivos para implementar IA (que, de todos modos, les brindaría beneficios económicos relativamente pequeños). Pero algunas economías en desarrollo podrían constituir excepciones a esta regla. Por ejemplo, China cuenta con una estrategia nacional para convertirse en líder global en la cadena de abastecimiento de IA, y está invirtiendo fuertemente en ello.
El impacto de la IA en las compañías
Es posible que las tecnologías basadas en inteligencia artificial conduzcan a una brecha en el desempeño entre quienes estén a la delantera (las empresas que absorban por completo las herramientas de IA en los próximos cinco a siete años) y los no adoptantes (firmas que no hayan absorbido las tecnologías de IA por completo o que no las adopten en absoluto de aquí a 2030).
En un extremo del espectro, los líderes probablemente obtengan beneficios desproporcionados: hacia 2030, podrían llegar a duplicar su flujo de caja (beneficio económico capturado menos inversiones y costos de transición asociados). Esto implica un aumento del flujo de caja neto adicional del 6 por ciento anual a lo largo de los siguientes 10 años o más. Los líderes suelen caracterizarse por una base de TI más sólida, mayor propensión a invertir en tecnología y una opinión positiva respecto de la justificación de las inversiones en IA.
Del otro lado, los rezagados podrían exponerse a una caída del 20 por ciento en sus flujos de caja en comparación con los niveles actuales, asumiendo el mantenimiento del mismo modelo de ingresos y costos actual. Un factor importante que ejerce presión sobre las ganancias es una fuerte dinámica competitiva entre las compañías, capaz de desplazar participación de mercado de los rezagados a los líderes e incitar el debate acerca de la desigualdad en la distribución de los beneficios de la IA (Gráfico 2).
El impacto de la IA en los trabajadores
Existe la posibilidad de que surja una brecha cada vez mayor a nivel de los trabajadores individuales (ver video, “A minute with the McKinsey Global Institute: What AI can and can’t [yet] do”). Muy probablemente, el mercado laboral demande menos trabajadores capaces de realizar tareas repetitivas y se enfoque en actividades de carácter más social y cognitivo y que requieren mayores habilidades digitales. Los perfiles caracterizados por actividades repetitivas o con bajos requerimientos de competencias digitales podrían experimentar la mayor caída como porcentaje del empleo total, del 40 por ciento actual a alrededor del 30 por ciento hacia 2030. El mayor aumento de participación podría verificarse en el rubro de actividades no repetitivas y que requieren sólidas competencias digitales, que pasarían de alrededor del 40 por ciento a más de la mitad del total.
Notes from the frontier: Modeling the impact of AI on the world economy
Todos estos cambios impactarán en los salarios. Según nuestra simulación, cerca del 13 por ciento de la masa salarial podría trasladarse hacia categorías no repetitivas y con contenido digital, donde los ingresos podrían subir, en tanto que los operarios que realizan actividades rutinarias y con escaso a nulo empleo de tecnología experimentarían un estancamiento o incluso una reducción de sus ingresos. La participación en los salarios correspondiente a este segundo grupo podría caer de un tercio del total a alrededor del 20 por ciento.
Una consecuencia directa del ensanchamiento de la brecha en el empleo y los salarios será la guerra por el talento, en especial los más competentes en el desarrollo y el uso de herramientas de IA. Por otro lado, tenemos un potencial exceso de oferta de recursos sin las competencias digitales y cognitivas necesarias para trabajar con máquinas.
En líneas generales, la adopción y la absorción de IA no tendrían un impacto significativo en las cifras de empleo neto. Probablemente haya una fuerte presión sobre la demanda de trabajo a tiempo completo, pero el impacto neto total será menor a lo que muchos temen. Nuestro escenario promedio global indica que la demanda total de FTEs permanecería sin cambios, o a lo sumo podría haber un ligero impacto negativo en la cantidad de puestos de trabajo hacia 2030.
La oportunidad que plantea la IA es significativa, pero no hay dudas de que su penetración causará disrupción. El dividendo de productividad de la IA no se materializará de inmediato. Por el contrario, es probable que su impacto crezca en forma acelerada con el transcurso del tiempo; por lo tanto, los beneficios de las inversiones iniciales podrían no ser visibles en el corto término. Serán necesarias paciencia y un pensamiento estratégico de largo plazo.
Los políticos deberán ser audaces y firmes para hacer frente a un entendible descontento entre la población acerca de la amenaza percibida para sus empleos con el advenimiento de la automatización. Las compañías también serán importantes actores en la búsqueda de soluciones en la faraónica tarea capacitar o reconvertir a las personas para trabajar con IA. Los individuos necesitarán adaptarse a un nuevo mundo con mayor rotación laboral, probablemente deban atravesar una transición hacia nuevos tipos de empleo, y tendrán que actualizar continuamente sus conocimientos si es que desean satisfacer las demandas de un mercado de trabajo con cambios muy dinámicos.
Usando tendencias históricas de creación de nuevos empleos versus empleos existentes y ajustando los resultados por un menor coeficiente mano de obra/ producción que considere el potencial de ahorro de fuerza de trabajo de las tecnologías de IA a través de automatización inteligente, los nuevos empleos motorizados por inversiones en IA podrían expandir la oferta de trabajo alrededor del 5 por ciento hacia 2030. El efecto neto en la productividad podría generar una contribución positiva para el empleo del 10 por ciento.
