El mundo no puede permitirse fallar con la Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial ya está aquí, y el dinero que fluye hacia ella es de una magnitud que probablemente superará lo que el mundo invirtió en ferrocarriles, redes eléctricas e Internet combinados. Por ahora, este auge funciona como un estímulo económico potente, especialmente en Estados Unidos y en los países asiáticos que fabrican los chips y servidores que alimentan estos sistemas. Pero no todos están subiendo a este tren. Sin una adopción más generalizada, muchas naciones corren el riesgo de quedarse atrás mientras otros avanzan.

La verdadera promesa de la IA no está en el presente, sino en lo que podría venir después: un salto en la productividad que impulsaría el crecimiento global quizás medio punto porcentual anual durante la próxima década. Pero eso requiere que las empresas reinventen sus productos, procesos y formas de trabajar. Los empleados y consumidores necesitan aprender a usar estas herramientas de nuevas maneras. Así como Internet no transformó la economía simplemente por existir, sino cuando surgieron nuevos modelos de negocio alrededor de él, la IA tardará tiempo en mostrar su verdadero valor. Las transformaciones tecnológicas rara vez ocurren de la noche a la mañana.

Mientras tanto, hay un problema que crece en silencio. Gran parte de la inversión en IA está financiada por empresas gigantes —los hipereescaladores que construyen centros de datos— que recurren cada vez más a los mercados de deuda para pagar sus proyectos. En los últimos dos años, su participación en la emisión de bonos de inversión pasó de menos del 1 por ciento al 10 por ciento, y sigue creciendo. Estas mismas empresas invierten en laboratorios que desarrollan modelos de IA, que a su vez compran capacidad de procesamiento a esas mismas compañías. Es un círculo cerrado, altamente concentrado, donde el dinero se mueve en bucles cada vez más apretados.

El riesgo es que las expectativas se disparen más rápido que los resultados reales. Existe una ley no escrita en tecnología: tendemos a exagerar lo que una innovación hará en el corto plazo y a subestimar su impacto a largo plazo. Si los ingresos de los desarrolladores de IA decepcionar, los precios de las acciones caerán. Si un modelo de IA se sale de control o un ciberataque importante sacude la confianza, el mercado podría entrar en pánico. En un escenario grave, una corrección podría propagarse como un contagio a través de un ecosistema de IA altamente endeudado e interconectado. Dado que las inversiones en IA cruzan fronteras, las pérdidas se extenderían por todo el mundo.

La disrupción laboral podría ser profunda. Aproximadamente el 40 por ciento de los empleos globales están expuestos a la IA; en las economías avanzadas, esa cifra sube al 60 por ciento. Algunos trabajos serán potenciados por la tecnología, otros podrían desaparecer. Aún es demasiado pronto para saber el impacto final. Hasta ahora, no hay evidencia clara de que el mercado laboral se haya contraído, pero la naturaleza del trabajo está cambiando, y ese cambio probablemente se acelerará. Existe también un riesgo cibernético creciente. A medida que el sector financiero se vuelve más digital e interconectado, los ataques pueden ocurrir a la velocidad de las máquinas. Un ataque importante contra sistemas de pago, bolsas de valores o acceso a depósitos podría causar pérdidas inmediatas y socavar la confianza en las instituciones financieras. Si una interrupción afecta un nodo crítico —incluso fuera del sector financiero, en infraestructuras esenciales— podría desencadenar una crisis de confianza más amplia.

Los gobiernos necesitan actuar en tres frentes. Primero, proteger la estabilidad macroeconómica y financiera. Los reguladores tienen herramientas existentes —requisitos de capital, límites de concentración— que pueden contener la acumulación de riesgos. Los bancos centrales deben vigilar cómo la IA afecta la inflación en cada país. Los gobiernos necesitan revisar sus planes fiscales considerando la transición a la IA, porque aunque puede impulsar el crecimiento, también podría reducir ingresos laborales, aumentar desigualdad y erosionar la base tributaria. Segundo, facilitar la adopción e innovación. Las economías avanzadas tienen infraestructura digital tres veces superior a la de países de bajos ingresos. La demanda de electricidad para centros de datos alcanzará el 3 por ciento del consumo mundial para 2030, superando el consumo actual de Japón. Los países necesitan estrategias para aumentar el suministro energético. También necesitan capital de riesgo privado para financiar startups, y gobiernos deben modernizar sistemas tributarios y reformar regímenes de insolvencia para permitir que las empresas se reorganicen rápidamente.

Tercero, apoyar a los trabajadores. La IA asumirá algunas tareas, pero eso no significa necesariamente pérdida de empleo. Los trabajadores podrían pasar a nuevas funciones potenciadas por la tecnología. Un estudio del FMI en Asia-Pacífico muestra que la demanda en ocupaciones altamente expuestas a la IA cayó cerca del 10 por ciento, pero simultáneamente crece la demanda de trabajadores que pueden usar IA. Nuevos roles como ingeniería de instrucciones surgieron hace poco. Los gobiernos deben dotar a las personas —especialmente jóvenes— de competencias cognitivas, creativas y técnicas. El seguro de desempleo seguirá siendo fundamental, pero se necesitan más programas activos de reconversión profesional. Ningún país puede actuar solo. La coordinación entre gobiernos, empresas de IA y otras partes interesadas será crucial. El mundo atraviesa una transición que podría obligarnos a repensar cómo protegemos infraestructuras críticas, preservamos estabilidad financiera, y trabajamos. Es comprensible que genere inquietud. Pero la IA también promete un mundo más productivo, donde los humanos con ayuda de la tecnología que creamos podamos alcanzar metas que antes parecían imposibles.