Inteligencia artificial, ¿otra decepción tras internet o un cambio del paradigma productivo?

Manuel (nombre ficticio) trabaja en una empresa dedicada al cobro de deudas. Hace unos días, la pequeña compañía, que ha sido absorbida por una multinacional, envió un correo a todos sus empleados en el que les preguntaba si creían que la inteligencia artificial (IA) podía contribuir a mejorar la eficiencia de su trabajo. Él contestó que no, y asegura que esa es la sensación generalizada entre sus compañeros. El contacto telefónico con algunos demandados, que sirve para entablar una relación de confianza y encontrar soluciones ad hoc a cada caso, no se puede sustituir por una máquina, alega.

Es solo un ejemplo de la desconfianza que una persona en la veintena, acostumbrada a usar la tecnología en su día a día, profesa hacia el avance más disruptivo para el mundo de la empresa desde la invención de internet: la inteligencia artificial generativa, que es capaz de crear textos, vídeos, audios o imágenes a partir del aprendizaje de determinados patrones, por lo que emula, de alguna manera, el pensamiento humano. Es la tecnología que usa ChatGPT, que acaba de cumplir un año al servicio de cualquiera que tenga un dispositivo con conexión a internet.

Ignacio, que roza los 30, lo ve de una manera muy distinta. Desde hace unos meses, utiliza la IA para ahorrar horas y horas de trabajo burocrático en solicitar fondos europeos para su empresa, lo que le permite centrarse en lo que realmente le apasiona: la innovación. La máquina actúa, y él solo revisa los resultados. ¿Quién tiene razón?

Durante las dos últimas décadas, caracterizadas por la expansión de internet, la evolución de los indicadores relacionados con la productividad, una de las variables clave para el progreso económico, haría ruborizarse a cualquier tecnooptimista de los años noventa: apenas ha mejorado en Occidente, y en España prácticamente se ha estancado desde la llegada del nuevo milenio. Basta acudir a los informes de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), el club de las naciones más ricas del mundo, para comprobarlo.

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En un tiempo cada vez más acelerado, donde empresas como las de Manuel o trabajadores por su cuenta como Ignacio han introducido la IA en sus rutinas en menos de un año, la pregunta resulta obligada: ¿Volverá a ser la inteligencia artificial otra decepción como internet, al menos en lo que se refiere a su impacto sostenido en la mejora de los procesos productivos?

Según McKinsey, una de las mayores empresas de consultoría del mundo, la inteligencia artificial generativa puede suponer el gran avance para la productividad que la red de redes ya no es capaz de representar, al menos en los países más desarrollados. En su informe The economic potential of generative AI. The next productivity frontier (El potencial económico de la inteligencia artificial generativa. La próxima frontera de la productividad), la consultora global calcula que las principales aplicaciones de esta tecnología aportarán entre 2,6 y 4,4 billones de dólares —entre 2,4 y 4,1 billones de euros— a la productividad anual del conjunto del planeta. Es decir, entre un 15% y un 40% más de lo que ya aportaba la inteligencia artificial convencional, basada principalmente en el análisis de datos, antes de la irrupción de sistemas creativos como ChatGPT.

Estas cifras, que en términos absolutos pueden llevar a la confusión, tienen una gran importancia en términos relativos. "El uso de la IA generativa podría aumentar la productividad laboral entre un 0,1% y un 0,6% cada año hasta 2043, compensando el descenso del crecimiento del empleo debido al envejecimiento de la población", asegura el informe. Es decir, que el empleo de esta tecnología no solo no destruirá puestos de trabajo, sino que evitará que la reducción de la población activa —un fenómeno especialmente significativo en Europa durante las próximas décadas y que ya se deja sentir en muchos países occidentales con problemas para encontrar mano de obra— frene el crecimiento de la economía.

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El estudio de McKinsey identifica hasta 63 casos de uso de esta tecnología, una lista con procesos de lo más variopinto y que irá aumentando durante los próximos años. Se trata de una previsión conservadora, que podría quedar desbordada en función de los acontecimientos… o, por el contrario, no llegarse a cumplir, si realmente muchas empresas no se adaptan o se adaptan mal. No sería la primera vez: ya ocurrió con internet, que revolucionó la comunicación, pero, en muchos casos, condujo a una nueva burocracia del correo electrónico que no ha servido para mantener en el tiempo unas ganancias sustanciales de productividad.

Gloria Macías, socia de McKinsey especializada en la transformación digital de las empresas, lleva casi una década ayudando a las compañías españolas a integrar los usos de la IA en su día a día. Su diagnóstico muestra una realidad muy diferente de la utopía que se esperaba a finales del siglo pasado: "Hay muchas empresas hoy en día que no son capaces de utilizar las nuevas tecnologías porque su arquitectura actual se lo hace muy difícil. Tienen mucho legacy, la gente no las entiende y se resiste. Tengo clientes que mantienen procesos manuales que en tres semanas podrían automatizar. Hay un tema de cultura, de conocimiento, y otro de legacy tecnológico". Este problema sería más grave en España, con una estructura empresarial muy atomizada en compañías de escaso tamaño, que en otros países, y ayudaría a explicar por qué la brecha de productividad con el resto de la OCDE se ha incrementado desde la llegada de internet.

Sin embargo, la experta se muestra optimista de cara al futuro. La principal diferencia, dice, es que, antes de la IA generativa, era necesario un gran trabajo de ingeniería de datos, y muchas empresas tenían que dedicar ingentes recursos a organizar sus bases antes de sacarles partido. Ahora, esta nueva tecnología lo hace ella misma, lo que redunda en un salto fundamental nunca visto antes: ya no se trata de pasar a hacer las cosas de una forma analógica a otra digital, sino de que el algoritmo vaya aprendiendo constantemente para desarrollar el trabajo por sí mismo. "En la IA tradicional necesitas tener los datos muy bien estructurados y desarrollar los modelos, pero en la IA generativa los modelos ya te los dan, por lo que se quita la barrera de entrada para hacer una prueba a escala". En definitiva: es mucho más fácil introducir la tecnología sin poner patas arriba todos los procesos.

Las grandes empresas, presentes en mercados muy diversos y con estructuras burocratizadas, serán las más beneficiadas por la IA generativa

Para entender la revolución que viene, Macías pone el ejemplo de un call center de apoyo informático al que ha asesorado: "Antes, el operador técnico buscaba el problema y la solución, y lo que hemos hecho es digitalizar todos los tickets de problemas antiguos. Ahora, cuando llaman, ya se detecta el tipo de incidencia al momento. Simplemente, se necesita un buen profesional que lidere la respuesta. Antes, se tardaban 15 minutos en resolverlo; ahora, tres. Eso supone un ahorro de 300.000 euros al día". La adaptación a esta nueva forma de trabajo se realizó en solo seis semanas.

Quiénes sacarán provecho

Los principales sectores que se verán beneficiados serán el de la alta tecnología, especialmente en la fase de desarrollo de producto e innovación; la distribución de ropa o alimentos, gracias a la mayor eficiencia de la logística, las plataformas de venta (marketplace) y los servicios al cliente, y, en general, todas aquellas actividades que tienen una extensa cadena de valor, ya que se mejorará la información a lo largo de las diferentes partes de la misma, evitando su fragmentación. La consultoría, la banca, el sector farmacéutico y el comercio minorista estarían entre los ganadores de este proceso de cambio, según destaca el informe de McKinsey.

Las grandes empresas, presentes en mercados muy diversos y con estructuras actualmente muy burocratizadas, serán las que aprovechen en mayor medida la IA generativa para aumentar su productividad y mejorar su acercamiento al cliente. Y las funciones de marketing —especialmente en la segmentación del mercado y la personalización de las propuestas—, ventas y desarrollo de producto son las que más eficiencia ganarán, concluye Macías. En el informe, accesible aquí, se pueden consultar todos los datos desagregados por sector y función.

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¿Y esto, cómo se traduce en la productividad del conjunto de la economía? El estudio de McKinsey muestra un cambio de patrón respecto al agotamiento de la era de internet. Es cierto que entre 1992 y 2002, un momento en que se generalizaron los ordenadores en todas las empresas, el ritmo del incremento de la productividad global se duplicó respecto a la década anterior, hasta alcanzar una media anual del 1,7%. Este factor se convirtió, entonces, en el principal motor del crecimiento económico, por delante del empleo. En la siguiente década (2002-2012), el ritmo se volvió a incrementar, hasta el 2,5%, gracias a la generalización de internet. Sin embargo, durante los últimos 10 años (2012-2022) se ralentizó, hasta una media anual del 2,1%.

Cuando la productividad empezaba a ofrecer síntomas de desgaste como motor de crecimiento, ha aparecido la IA generativa para obrar el milagro que internet ya no representa. Según McKinsey, el ritmo del incremento de la productividad global volverá a acelerarse durante la próxima década, hasta alcanzar una media anual del 3,3%, unos datos nunca vistos en la historia reciente. Y todo esto sin destruir empleo, añade Macías, como demuestran algunos estudios pioneros en Japón, según los cuales las empresas que más han apostado por la robotización han creado más puestos de trabajo, gracias a su mayor crecimiento.

Habrá que esperar hasta 2032 para saber si finalmente se impone el pesimismo de Manuel o el optimismo de Ignacio. Y, sobre todo, qué países y empresas salen ganando con un cambio de paradigma que, como la red de redes, nos afectará a todos.