El caso alcista de la productividad para la IA: cómo los modelos de lenguaje podrían transformar el crecimiento económico

Fuente: Blockworks
Título original: El argumento alcista de la productividad para casi todo
Enlace original: https://blockworks.co/news/productivity-bull-case

“La productividad no lo es todo, pero a largo plazo es casi todo.”

— Paul Krugman

Productividad total de los factores [image]TFP( es cómo los economistas miden la contribución de la innovación tecnológica al crecimiento económico: la capacidad sostenida de una economía para producir más con la misma cantidad de insumos.

Por ello, es posiblemente la medición más importante para los economistas, porque el proceso continuo de producir más con menos es lo que mejora la vida.

“La capacidad de un país para mejorar su nivel de vida a lo largo del tiempo depende casi enteramente de su capacidad para aumentar su producción por trabajador”, explica Paul Krugman. La tecnología es lo que lo hace posible y la TFP es cómo se mide.

Para comprender de manera más tangible la importancia de la productividad generada por la tecnología, considera esto: un reciente informe del National Bureau of Economic Research )NBER( estima que un 0,5% adicional de crecimiento anual de la TFP estabilizaría las finanzas del gobierno de EE. UU. al nivel actual de deuda respecto al PIB.

¡0,5%!

No parece mucho, pero si se mantiene durante los próximos 10 años, NBER estima que eso reduciría la previsión base de la deuda pública estadounidense en )billones. A 30 años, un incremento sostenido del 0,5% en la TFP haría que la proporción deuda/PIB del gobierno de EE. UU. fuera 42 puntos porcentuales menor que la previsión base del NBER (y 80 puntos porcentuales menor que su previsión pesimista).

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Dado el estado aparentemente desesperado de las finanzas públicas, mantener el nivel de endeudamiento actual es un escenario soñado que parece demasiado bueno para ser verdad.

Pero los investigadores de Anthropic piensan que podemos hacerlo aún mejor.

Anthropic realizó un estudio de 100.000 conversaciones para “estimar cuánto tiempo llevarían las tareas en estas conversaciones con y sin asistencia de IA, y estudiar las implicaciones de productividad en toda la economía”.

¿Su conclusión? Los grandes modelos de lenguaje podrían incrementar la productividad total de los factores en 1,1 puntos porcentuales.

¡1,1%!

Si un 0,5% estabilizaría las finanzas del gobierno de EE. UU. durante décadas, ¿qué haría un 1,1%? Probablemente arreglaría casi todo.

Por supuesto, hay razones para ser escépticos ante este pronóstico optimista. El estudio encuentra, por ejemplo, que la IA ahorra a los profesores cuatro horas de trabajo creando planes de estudio en solo 11 minutos. Pero estimar cómo estos ahorros de tiempo podrían traducirse en mayor producción económica requiere un tipo de modelado económico lleno de suposiciones aproximadas y precisión falsa.

Así que, incluso si la investigación acierta en el ahorro de tiempo, podría equivocarse en la productividad: podría ser que usemos todo el tiempo que nos ahorra la IA en algo económicamente improductivo, como ver más vídeos o leer más contenido.

En ese caso, la IA aumentaría nuestro bienestar )más tiempo libre( pero no nuestra riqueza )más producción económica( — lo que seguiría siendo una gran noticia para las personas, pero no ayudaría a los gobiernos que buscan una solución milagrosa a su problema de deuda.

Por el contrario, hay motivos para pensar que el modelo es demasiado pesimista: “No tenemos en cuenta la tasa de adopción”, explican, “ni los mayores efectos en la productividad que surgirían de sistemas de IA mucho más capaces”.

En otras palabras, su estudio asume que seguimos usando la IA solo como lo hacemos ahora y que seguimos usando los modelos de lenguaje de hoy, sin mejoras, durante 10 años más.

Los modelos de lenguaje mejoran notablemente cada pocos meses y apenas estamos empezando a aprender a usarlos, así que los investigadores tienen razón al decir que su estimación podría representar un “límite inferior aproximado de los efectos de la IA en la productividad”.

Si es así — si el 1,1% es el límite inferior de la productividad inducida por la IA — podríamos reducir la deuda pública y tener mucho más tiempo para el ocio.

Y eso solo teniendo en cuenta el impacto de la IA en el trabajo no físico — ¡espera a que lleguen los robots!

Descartar por completo tal optimismo es pensar que los billones de dólares que las empresas planean gastar en capex e I+D en IA serán en vano. Lo cual podría ocurrir — las revoluciones tecnológicas no siempre llegan a tiempo.

Pero el mayor motivo de optimismo es que la estimación se basa únicamente en que la IA “hace que las tareas existentes se completen más rápido” — el modelo no tiene en cuenta el potencial de la IA para cambiar por completo la forma en la que realizamos esas tareas.

“Históricamente”, señalan los investigadores, “las mejoras transformadoras de la productividad —por electrificación, informática o internet— no provinieron de acelerar tareas antiguas, sino de reorganizar fundamentalmente la producción”.

No hay forma de modelar estas nuevas formas de hacer las cosas, pero parece probable que su impacto será mayor que el que se ha intentado medir.

Los investigadores son cuidadosos al matizar sus conclusiones esperanzadoras enumerando las limitaciones de su metodología y documentando las numerosas suposiciones que hacen. E incluso si todas esas suposiciones se cumplen y la productividad de la IA resuelve el problema de deuda gubernamental, es probable que los legisladores gasten hasta volver a él.

Pero dado lo aparentemente inevitables de los desafíos fiscales, incluso una pequeña posibilidad de que las estimaciones de productividad de la IA sean correctas es motivo para actualizar nuestro pensamiento: las finanzas públicas no son tan intratables como pensamos, y las perspectivas económicas a largo plazo pueden ser mejores de lo que comúnmente se asume.

A largo plazo, la productividad es casi todo — y la IA podría estar a punto de hacernos mucho más productivos.