A pesar del potencial de la inteligencia artificial (IA) para reemplazar tareas humanas, un informe del holding financiero suizo Lombard Odier proyecta que el impacto de esta tecnología sobre el desempleo será “acotado y gradual”.
El análisis forma parte de un documento más amplio que evalúa los efectos de la IA sobre la economía estadounidense y la carrera tecnológica entre Estados Unidos y China por el liderazgo en esta área.
El estudio reconoce que la IA ya ha provocado despidos puntuales en el sector servicios, en particular en empresas tecnológicas que hoy logran hacer más con menos personal. También identifica un mercado laboral más desafiante para los graduados recientes.
Sin embargo, advierte que, a diferencia de una recesión —que suele afectar con mayor fuerza a los trabajadores de menores ingresos—, la adopción de la IA tendría un mayor impacto sobre empleados educados de ingresos medios y medios-altos.
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“Estas personas suelen contar con habilidades que les permiten concentrarse en otras tareas a medida que algunas se automatizan con IA, o bien encontrar ocupaciones alternativas a medida que la economía se ajusta", reflexionan Michael Strobaek, director global de Inversiones en Lombard Odier, y Filippo Pallotti, estratega macroeconómico de la misma firma.
En ese contexto, ambos ejecutivos prevén apenas un aumento moderado del desempleo “friccional”, que se materializaría de forma gradual durante la próxima década, a medida que crezca la adopción de la IA y el mercado laboral se adapte. Además, estiman que este impacto se verá amortiguado por otras tendencias estructurales de la fuerza laboral.
Impulso macroeconómico limitado
El informe puntualiza en tres razones por las cuales la IA no tendrá un impacto macroeconómico masivo ni logrará el crecimiento de dos dígitos que a veces pronostican los “evangelizadores” de esta tecnología.
- En primer lugar, subrayan, “incluso con un progreso exponencial, a medida que la capacidad de cómputo se abarata, los servicios de IA podrían representar una proporción cada vez menor del PIB".
- En segundo lugar, las restricciones físicas, como el suministro de energía o los cuellos de botella en las cadenas de suministro, “pueden limitar el potencial de la IA en el mundo físico, aun si el proceso de descubrimiento científico se vuelve significativamente más sencillo".
- Por último, resaltan, “la arquitectura actual de la IA también puede tener límites". Según ellos, los modelos generativos como ChatGPT, Gemini y DeepSeek, aprenden prediciendo patrones del lenguaje. “Esto los hace excelentes para redactar, resumir y programar, pero no necesariamente les otorga una comprensión estable del mundo real: objetos, causa y efecto, y la acumulación de acciones a lo largo del tiempo”.
Otros sistemas de IA, a menudo denominados modelos de difusión, pueden generar imágenes y videos sorprendentemente realistas, pero el realismo no es lo mismo que la comprensión, según Strobaek y Pallotti.
Algunos investigadores sostienen que el elemento faltante para una inteligencia verdaderamente general es un “agente” con un modelo del mundo aprendido de manera explícita, entrenado con datos que incluyan video, audio y otras señales. El objetivo es una IA capaz de anticipar resultados y planificar antes de actuar, con el lenguaje como una interfaz entre otras, en lugar de constituir el motor completo.
El informe aclara que el progreso de los modelos de lenguaje y de la IA en general también dependerá de cuándo, y si, se logra la Inteligencia Artificial General, o incluso la superinteligencia artificial (ASI, por sus siglas en inglés), es decir, la capacidad de superar las habilidades humanas en varios dominios.
“Si los modelos de lenguaje lograran alcanzar pronto la inteligencia artificial general, los riesgos para nuestras estimaciones serían al alza“, advierten. Por el contrario, si resultaran ser un camino equivocado y fuera necesario un agente adecuado con un “modelo del mundo” explícitamente aprendido, entonces los beneficios más sustanciales de la IA podrían demorarse más.
