No hay consultora o servicio de análisis sin informe sobre el impacto económico de la IA. Sin embargo, en ellos es frecuente el reconocimiento de que aún es pronto para anticipar cómo y cuánto va a transformar el sistema productivo o la dificultad de precisar el efecto neto, como indica el Fondo Monetario Internacional.
Un ejemplo puede ser el reajuste del impacto en España para 2030 según los informes encargados por Amazon Web Services: la edición de 2023 lo cifra en 282.000 millones de euros, cuando la de 2022 lo situaba en 228.000 millones.
Parecen comprensibles las razones de esa incertidumbre. Hablamos de una oleada tecnológica transversal, intensa y compleja por la cantidad de factores interdependientes, que puede calificarse con propiedad de revolución por su influencia en aproximadamente el 60% de los empleos en las economías avanzadas y desde los más a los menos cualificados, según el FMI.
En esa melé de factores cabe la capacidad transformadora directa de las diferentes versiones de IA, pero sobre todo la generativa, en la automatización de procesos, el análisis y la toma de decisiones empresariales, por ejemplo. Además, se trata de una tecnología exponencial que al combinarse con todas las demás, desde la logística a la computación o el diseño de nuevos materiales, las acelera. ¿Qué sectores serían más favorecidos? De acuerdo con PwC, los de industria, salud, automoción, telecomunicaciones, banca y seguros.
Hay que añadir otras incógnitas de las que depende exprimir su potencial, como el efecto de las normativas que empiezan a aprobarse, el apoyo real a una innovación que alcance a todo el tejido y no solo a las compañías capaces de asumir sus costes, la dotación de infraestructuras digitales y sistemas de ciberseguridad, junto con la evolución vertiginosa de la propia GenAI, el cambio cultural y el acceso al talento suficiente para gestionar sus aplicaciones. De hecho, en las encuestas a empresarios suele figurar este último factor entre los determinantes. Según la Comisión Europea, de los 20 millones de especialistas TIC que necesitará la Unión en 2030, ocho, nada menos, quedarán vacantes.
Aunque acertar con las cifras sea difícil, conviene quedarse con las tendencias y conclusiones generales que anticipan un impacto intenso en parámetros clave. Aquí es interesante recurrir a la experiencia real de las empresas que empiezan a implantar IA y reportan avances en agilización de procesos, productividad, eficiencia, ahorro de costes y, en algunos casos, aumento de ingresos, lo que podría servir de acicate a las rezagadas si ven la IA como fuente de competitividad y a las pioneras amortizar su inversión.
Los informes también comienzan a relativizar ese comprensible temor inicial a una escabechina de empleos. Para empezar, según Randstad Research y CEOE hoy no sucede y resulta inapreciable esa pérdida en España, de momento. Por su parte, el FMI prevé la sustitución en tareas mecánicas —solo en Estados Unidos, McKinsey calcula que el 30% de las actuales horas laborales serán automatizables en 2030—, pero también destaca la IA como complemento del trabajo humano y la capacidad de generar nuevos empleos en compañías crecientes precisamente por aprovechar esta tecnología.
¿En qué medida? Para PwC, “la IA transformará la naturaleza de ciertos trabajos más que eliminarlos por completo, pero es difícil saber ahora su impacto laboral”. Mientras, el FMI vaticina una división salomónica: de ese 60% de empleos afectados en las economías avanzadas, la mitad más o menos lo serán positivamente por su aumento de productividad, y la otra mitad de forma negativa por la competencia de una IA más eficiente.
De ahí otra de las claves en la fórmula del impacto: la formación. Un estudio de IBM en 22 países estima que hasta el 40% de la fuerza de trabajo deberá reciclarse en los próximos dos o tres años, y coincide con otros muchos analistas en que los empleados desplazados no lo serán tanto por máquinas como por otros humanos mejor adiestrados en herramientas IA.
Esto también lo sostiene en términos similares el Banco de España: “La complementariedad con la robótica y la IA será mayor para aquellos trabajadores que entiendan cómo operan las nuevas tecnologías y sean capaces de proporcionar valor añadido a las tareas realizadas por robots y algoritmos”.