Información general
Autoría: Daron Acemoglu
Publica: Massachusetts Institute of Technology
En este artículo del Premio Nobel de Economía 2024, se evalúan las afirmaciones sobre las grandes implicaciones macroeconómicas de los nuevos avances en IA. Se parte de un modelo basado en tareas de los efectos de la IA, que pasa por la automatización y las complementariedades de las tareas.
Se establece que, siempre que los efectos microeconómicos de la IA estén impulsados por ahorros de costos/mejoras de productividad a nivel de tarea, sus consecuencias macroeconómicas vendrán dadas por una versión del teorema de Hulten: el PIB y las ganancias de productividad agregada pueden estimarse en función de la fracción de tareas afectadas y el ahorro de costos promedio a nivel de tarea. Utilizando las estimaciones existentes sobre la exposición a la IA y las mejoras de productividad a nivel de tarea, estos efectos macroeconómicos parecen modestos (no más de un aumento del 0,71% en la productividad total de los factores a lo largo de 10 años).
El artículo sostiene que incluso estas estimaciones podrían ser exageradas, porque la evidencia temprana proviene de tareas fáciles de aprender, mientras que algunos de los efectos futuros provendrán de tareas difíciles de aprender, donde hay muchos factores dependientes del contexto que afectan la toma de decisiones y no hay medidas de resultados objetivas de las cuales aprender un desempeño exitoso.
Acemoglu también explora los efectos de la IA sobre los salarios y la desigualdad. El artículo muestra teóricamente que incluso cuando la IA mejora la productividad de los trabajadores poco cualificados en determinadas tareas (sin crear nuevas tareas para ellos), esto puede aumentar en lugar de reducir la desigualdad.
Empíricamente, el artículo concluye que es poco probable que los avances de la IA aumenten la desigualdad tanto como las tecnologías de automatización anteriores porque su impacto se distribuye de manera más equitativa entre los grupos demográficos, pero tampoco hay evidencia de que la IA reduzca la desigualdad de los ingresos laborales. También se prevé que la IA amplíe la brecha entre los ingresos del capital y los del trabajo. Por último, algunas de las nuevas tareas creadas por la IA pueden tener un valor social negativo (como el diseño de algoritmos para la manipulación en línea), y Acemoglu analiza cómo incorporar los efectos macroeconómicos de las nuevas tareas que pueden tener un valor social negativo.