El crecimiento económico depende del progreso tecnológico. El resultado esperado de adoptar tecnologías basadas en ideas novedosas – como la inteligencia artificial – es mayor eficiencia y bienestar para la sociedad. Pero el mecanismo de transmisión no es automático.
La historia de la humanidad contiene episodios de progreso tecnológico con efectos adversos sobre la sociedad. Por ejemplo, Acemoglu y Robinson discuten las tensiones entre el avance tecnológico y el bienestar de la sociedad – incluyendo como resultado de la Revolución Industrial. El mensaje de los investigadores es que el efecto esperado del avance tecnológico sobre la sociedad puede dilatar y por esa razón apremia diseñar políticas para amortiguar los impactos negativos durante la transición.
El tema adquiere importancia con la pujanza de la inteligencia artificial discutida por, entre otros, Jones. La dinámica del sector es reflejada en la Gráfica mostrando la evolución de un índice NASDAQ sobre inteligencia artificial y bases de datos de gran magnitud. En ese contexto, existen múltiples factores de importancia relacionados con la inteligencia artificial y la economía.
El presente artículo enfoca atención sobre la relación entre la inteligencia artificial y la macroeconomía. Acemoglu estudia el mecanismo de transmisión asumiendo que el impacto de la tecnología sobre el producto agregado puede aproximarse mediante (i) la fracción de tareas afectadas y (ii) los ahorros resultantes en los costos. Acemoglu también contempla los posibles efectos sobre la brecha entre los salarios y sobre el bienestar de la sociedad.
Por otro lado, el diseño y la implementación de la política macroeconómica está fundamentada en estadísticas. Pero las estadísticas son escasas en cantidad y calidad – particularmente en países en desarrollo. Las rutinas de inteligencia artificial serán útiles en potenciar el uso efectivo de las estadísticas para refinar las decisiones de política económica.
Para esa finalidad sería propicio emplear un modelo extenso de lenguaje – LLM por la sigla en inglés para large language model. Como ilustración, Zarifhonarvar analiza la formación de las expectativas sobre la inflación. La modelación consiste en crear ‘agentes’ económicos que analizan información real utilizando diferentes modelos y escenarios.
El ejercicio puede contribuir con la práctica de la política monetaria. Las autoridades del banco central necesitan enviar señales al público respecto a sus políticas. Y para esa finalidad los resultados de los modelos de inteligencia artificial auxiliarían con la estrategia de comunicación de las autoridades monetarias.
El avance de la inteligencia artificial será determinante para el desenvolvimiento de la economía y la sociedad en las próximas décadas. Pero el impacto esperado de la tecnología puede demorar. Existen múltiples factores – incluyendo legales, además de otros relacionados con la inversión en capital físico y humano, y con el riesgo para la estabilidad financiera y hasta para la existencia de la humanidad – que presentarán retos complejos para la adopción de la inteligencia artificial alrededor del mundo.
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