Goldman Sachs limita el potencial de la inteligencia artificial y cree que su impacto no se notará hasta dentro de diez años

Los pronósticos acerca del impacto que tendrá la inteligencia artificial (IA) en la economía y, en particular, sobre el mercado de trabajo, convienen en aventurar una transformación total y hasta cierto punto riesgosa para los trabajadores. Diferentes estudios inciden en que la automatización de una gran parte de las tareas traerá aparejada la destrucción de múltiples puestos de trabajo —algunas estimaciones hablan de hasta dos millones—; y los que no desaparezcan se verán irremediablemente condicionados por su existencia. Por eso, que un artículo publicado por Goldman Sachs cuestione la verdadera afectación de esta nueva tecnología, por considerar que su implantación puede resultar excesivamente cara, y proyecte una década hasta su más inmediata expansión, han contravenido la narrativa tradicional que venía proyectándose hasta el momento.

“Dado el enfoque y la arquitectura de la tecnología de IA generativa actual, los cambios verdaderamente transformadores no ocurrirán rápidamente y pocos —si es que hay alguno—probablemente ocurrirán dentro de los próximos 10 años”, señala en el texto Daron Acemoglu, profesor de Economía en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), y una de las personas que más ha investigado acerca del impacto del avance tecnológico sobre el ecosistema laboral y que más escéptico se ha mostrado sobre él.

El economista turco sostiene también que solo una cuarta parte de las tareas expuestas a la inteligencia artificial serán rentables de automatizar en los próximos diez años. Lo que, a su juicio, impactaría sobre menos del 5% de todas las tareas. Algo más optimista se muestra Joseph Briggs, de Goldman Sachs, que sugiere que la IA podría automatizar hasta el 25% de todas las labores, lo que daría pie a un aumento de la productividad laboral del 9% y a un crecimiento del PIB de un 6,1%.

“El gasto ciertamente es alto hoy en términos absolutos de dólares. Pero este ciclo de inversión en capital parece más prometedor que incluso los ciclos de inversión en capital anteriores”, replica Kash Rangan, analista de Goldman Sachs. Según recoge el artículo, el gasto en tecnología ha aumentado drásticamente en los últimos años y se calcula que empresas y gobiernos inviertan aproximadamente 1 billón de dólares en infraestructuras de IA, incluidos centros de datos, chips y redes eléctricas.

Pese a ese despliegue contenido, Briggs también destaca que la inteligencia artificial tiene un potencial significativo para generar ahorros a largo plazo. Para él, de que esto se produzca está en “cómo se gestiona la transición”, para la que entiendo necesaria una reeducación y reubicación de la fuerza laboral desplazada y “la creación de políticas que fomenten la innovación y adopción tecnológica”.

Bajo retorno

Sin embargo, y este es otro de los posicionamientos que confrontan las proyecciones más extendidas, en el artículo se advierte de que las inversiones en la tecnología más avanzada no han producido retornos visibles significativos, a excepción del caso de la empresa de software Nvidia, que ha incrementado considerablemente sus ingresos debido a la demanda de hardware específico para la IA. “El dinero gastado en IA en comparación con los ingresos de las empresas no es materialmente diferente al de los ciclos de inversión anteriores”, le rebate, sin embargo, Eric Sheridan, analista de investigación de renta variable de Internet en EE UU de Goldman Sachs.

La clave para que estas fuertes inversiones iniciales resulten rentables reside, según afirma Jim Covello, jefe de investigación de equidad global en el banco de inversión, en que la IA se muestre capacitada para resolver problemas complejos, algo que, en su opinión, todavía no ha demostrado poder hacer de manera efectiva. Siguiendo con esta idea de la rentabilidad, Covello se muestra escéptico sobre la capacidad de la IA para reducir los costes lo suficiente como para hacer que la automatización de una gran parte de las tareas resulte asequible, incidiendo particularmente en la carestía de algunos componentes esenciales para su despliegue como los chips GPU.

A pesar de los recelos existentes, las fuentes consultadas en el artículo reconocen que la perspectiva a largo plazo para la IA sigue siendo positiva. Concuerdan en que a medida que los costes se rebajen es probable que más industrian adopten estas tecnologías, lo que “podría desencadenar una nueva ola de crecimiento económico y productividad”.

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