Este artículo se publicó originalmente en The Algorithm, nuestra newsletter semanal sobre IA. Para recibir historias como esta directamente en tu bandeja de entrada antes que nadie, suscríbete aquí.
Unos meses antes de serle concedido el Premio Nobel de Economía en 2024, Daron Acemoglu publicó un estudio que le granjeó pocas simpatías en Silicon Valley. Contrariamente a lo que los CEO de las grandes tecnológicas habían prometido —una profunda transformación de todo el trabajo de oficina—, Acemoglu estimó que la IA solo daría un pequeño impulso a la productividad estadounidense y no obviaría la necesidad de mano de obra humana. Es buena automatizando ciertas tareas, escribió, pero algunos trabajos no se verán afectados.
Dos años después, la postura mesurada de Acemoglu no ha calado. Las habladurías sobre un apocalipsis laboral de la IA aparecen por todas partes, desde los mítines del senador Be ie Sanders hasta las conversaciones que escucho mientras hago cola en el supermercado. Algunos economistas que antes se mostraban escépticos se han mostrado más abiertos a la idea de que algo sísmico podría llegar con la IA. Un candidato a gobe ador de Califo ia declaró la semana pasada que quiere gravar el uso corporativo de la IA y compensar a las víctimas de "despidos impulsados por la IA".
Por una parte, los datos siguen dando la razón a Acemoglu; los estudios encuentran repetidamente que la IA no está afectando las tasas de empleo ni los despidos. Pero la tecnología ha avanzado bastante desde sus cautelosas predicciones. Hablé con él para entender si alguno de los últimos avances en IA ha cambiado su tesis y para averiguar qué le preocupa estos días si no es una IAG inminente.
Agentes de IA
Uno de los mayores saltos tecnológicos en IA desde el artículo de Acemoglu ha sido la IA agéntica, o herramientas que pueden ir más allá de los chatbots y operar de forma autónoma para completar el objetivo que se les asigna. Dado que pueden operar de forma independiente en lugar de simplemente responder preguntas, las empresas están promocionando cada vez más a estos agentes como un reemplazo uno a muchos para los trabajadores humanos.
«Creo que eso es simplemente una propuesta perdedora», afirma Acemoglu. Él considera que los agentes deberían ser vistos más como herramientas para complementar aspectos concretos del trabajo de una persona que como algo lo suficientemente maleable como para encargarse de un puesto de trabajo completo.
Un motivo radica en todas las diversas tareas que conlleva un puesto de trabajo, algo que Acemoglu ha estado investigando en su trabajo sobre IA desde 2018. Por ejemplo, un técnico de rayos X gestiona 30 tareas diferentes, desde la recopilación de historiales de pacientes hasta la organización de archivos de imágenes de mamografías. Un trabajador puede cambiar de forma natural entre formatos, bases de datos y estilos de trabajo para hacer esto, afirma Acemoglu, pero ¿cuántas herramientas o protocolos individuales necesitaría una IA para hacer lo mismo?
Que los agentes potencien el impacto de la IA en los empleos dependerá de si pueden llegar a manejar la orquestación entre tareas que los humanos hacen de forma natural. Las empresas de IA están en una enca izada competición para demostrar que sus agentes de IA pueden trabajar de forma independiente durante periodos cada vez más largos sin cometer errores, a veces exagerando los resultados—pero Acemoglu afirma que muchos empleos se librarán de una toma de control de la IA si los agentes no pueden alte ar con fluidez entre tareas.
La nueva ola de contrataciones
Durante años, las grandes tecnológicas han estado ofreciendo salarios desorbitados para reclutar a investigadores de IA. Pero le pregunté a Acemoglu sobre una ola de contrataciones diferente que he notado: las empresas de IA están todas formando equipos económicos inte os.
OpenAI contrató a Ronnie Chatterji de la Universidad de Duke en 2024 para ser su economista jefe y anunció el año pasado que Chatterji trabajará con Jason Furman —economista de Harvard y exasesor de Barack Obama— para investigar la IA y el empleo. Anthropic ha convocado a un grupo de 10 economistas destacados para realizar un trabajo similar. Y la semana pasada, Google DeepMind anunció que había contratado a Alex Imas, economista de la Universidad de Chicago, para ser su “director de economía de la IAG.”
Acemoglu también ha observado cómo sus colegas son reclutados para estos roles. “Tiene sentido”, afirma: las empresas de IA son muy conscientes de que el escepticismo público sobre la IA, en gran parte por la preocupación por el empleo, está creciendo. Y tienen fuertes incentivos para dar forma a la narrativa económica en to o a su tecnología (considérese la última propuesta de OpenAI para una nueva era de política industrial).
“Lo que espero que no suceda”, dice Acemoglu, “es que se interesen por los economistas solo para promover sus puntos de vista o para alimentar el bombo.” Esa tensión se cie e sobre el campo emergente de la “economía de la IA”; es preocupante que algunas de las investigaciones más influyentes sobre el impacto de la IA en el empleo procedan cada vez más de las empresas con más que ganar de conclusiones favorables.
Aplicaciones de IA
No creo que la IA sea difícil de usar; la mayoría interactuamos con ella a través de chatbots que utilizan lenguaje natural. Pero Acemoglu dice que deberíamos considerar cómo se compara con el tipo de software que impulsó transformaciones tecnológicas anteriores, como PowerPoint para presentaciones y Word para documentos.
"Cualquiera podía instalarlos en su ordenador y conseguir que hicieran lo que querían", dice. Se difundieron en consecuencia.
“No hemos visto el desarrollo de aplicaciones basadas en IA que tengan la misma usabilidad”, dice. Aunque cualquiera pueda chatear con un modelo de IA, el trabajador medio suele tardar un tiempo en sacarle un uso práctico y productivo. Esa es parte de la razón por la que la IA aún no ha mostrado ningún impacto sísmico en el mercado laboral o la economía. Una de las señales clave que Acemoglu está siguiendo, por tanto, es la creación de aplicaciones que faciliten el uso de la IA.
No obstante, reconoce que, durante un tiempo, veremos todo tipo de pruebas contradictorias sobre la IA: anécdotas que los graduados universitarios encuentran el mercado laboral cada vez peor, pero ningún efecto perceptible de la IA en la productividad, por ejemplo. «Existe una enorme incertidumbre», afirma. Y eso es lo más revelador de la economía de la IA en este momento: la certeza de la retórica junto con la incertidumbre de todo lo demás.