La Inteligencia Artificial (IA) avanza a un ritmo que supera la capacidad de los modelos económicos clásicos para anticipar sus efectos. Su adopción a la vida ya modifica la forma de trabajar, aprender y hacer tareas diarias, generando expectativas de crecimiento, pero también inquietud sobre el futuro del empleo y convivencia social.
Expertos y responsables de políticas públicas coinciden en que comprender este fenómeno exige nuevas herramientas de análisis. De acuerdo con un informe de Nature, ya no basta con datos, pues se requieren enfoques que combinen evidencia empírica con imaginación disciplinada.
Impacto económico de la IA
Las proyecciones sobre el impacto económico de la IA varían ampliamente. Algunas estimaciones anticipan un crecimiento global moderado, cercano al 0.9% del PIB en la próxima década. Otras, más ambiciosas, calculan que podría sumar entre 17 y 26 billones de dólares a la producción anual y automatizar hasta la mitad de los empleos actuales hacia 2045.
Más allá de las cifras, las expectativas ya influyen en decisiones clave. Jóvenes ajustan sus trayectorias profesionales, gobiernos replantean políticas públicas y las inversiones se concentran en sectores estratégicos como semiconductores, centros de datos y servicios digitales.
Productividad, empleo y efectos
Diversos estudios han documentado incrementos claros en productividad. En centros de atención al cliente, trabajadores con apoyo de inteligencia artificial resolvieron consultas 15% más rápido. En el desarrollo de software, el uso de asistentes de codificación permitió completar hasta 26% más tareas en menos tiempo.
Sin embargo, estos beneficios no se distribuyen de forma uniforme. Los trabajadores menos experimentados suelen beneficiarse más cuando las estructuras organizacionales permanecen estables. En la práctica, los directivos también pueden usar la automatización para reorganizar tareas o reducir plantillas, diluyendo los beneficios observados en estudios controlados.
Datos recientes sugieren una disminución del empleo juvenil desde 2022, especialmente en áreas donde resulta más eficaz, como programación y atención al cliente. Aún se analiza cuánto de este fenómeno se explica directamente por la tecnología.
Limitaciones de los datos
Los estudios tradicionales ofrecen una visión parcial. La adopción de la inteligencia artificial genera efectos indirectos y transformaciones sociales que los métodos cuantitativos no siempre capturan. Esta incertidumbre ha alimentado debates públicos intensos.
La ciencia social cobra relevancia si logra equilibrar rigor empírico con creatividad analítica. Construir escenarios posibles se vuelve tan importante como medir impactos actuales.
El economista Jean Tirole propone un enfoque conocido como “ciencia social ficción”. Este método utiliza principios económicos y modelos de comportamiento para imaginar como tecnologías como la inteligencia artificial interactúan con los mercados y las decisiones humanas.
Un ejemplo es el de los vehículos autónomos. Al reducir el costo personal del tiempo en tráfico, más personas podrían optar por desplazarse en automóvil, incrementando la congestión. De forma similar, la automatización puede elevar la productividad en ciertas tareas, mientras aumenta la demanda de talento humano en supervisión, creatividad y toma de decisiones.
Estos experimentos mentales ayudan a identificar indicadores y a diseñar políticas públicas con mayor anticipación.
¿Cómo influye en la economía?
Para entender cómo la IA transforma la economía, los responsables de políticas combinan múltiples fuentes de información. Las pruebas estandarizadas de sistemas son útiles, pero no siempre reflejan su desempeño en contextos complejos y cambiantes.
El seguimiento de variables como su uso en el empleo, vacantes y beneficios empresariales permite detectar señales tempranas. Aun así, estos datos no siempre establecen relaciones causales claras, ya que tecnología y organización evolucionan juntas.
Por ello, algunos países exploran experimentos piloto en zonas económicas especiales para la inteligencia artificial, donde empresas y escuelas prueban nuevas formas de regulación, trabajo y aprendizaje antes de una adopción masiva.
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