Miguel Toro
8
de octubre de 2024
Este artículo fue publicado originalmente en elDiario.es el pasado 25 de septiembre
Según podemos leer en los periódicos,
la IA (algoritmos de Inteligencia Artificial) ha dejado de ser una mera promesa
futurista para convertirse en una herramienta indispensable. Su capacidad para
aprender, adaptarse y optimizar procesos está revolucionando muchos campos.
Desde la automoción hasta la medicina, pasando por el entretenimiento y la
seguridad cibernética. La IA no solo está mejorando los productos y servicios
existentes, sino que también está abriendo nuevas posibilidades.
El aprendizaje automático (machine learning), el aprendizaje profundo
(deep learning) y los grandes modelos
de lenguaje (large language models o
LLMs) como el ChatGpt, se han
convertido recientemente en un tema de moda.
Estas tecnologías permiten a las máquinas procesar grandes cantidades de datos, y aprender de ellos para mejorar el rendimiento de los procesos empresariales. Permiten automatizar cada vez más tareas. Con estas tecnologías la productividad está aumentando, pero ¿se están distribuyendo los beneficios entre toda la sociedad? O planteado de otra forma: ¿son neutras las tecnologías a la hora de distribuir los beneficios producidos o tienen sesgos para beneficiar a unos grupos sociales frente a otros?
Los datos indican que los trabajadores
menos formados no se están beneficiando de las aplicaciones IA, aunque parece
evidente que las personas que dirigen las empresas sí disfrutan de sus
beneficios, tanto ellas mismas como sus accionistas. Las tecnologías digitales
(y en particular los algoritmos de IA) están automatizando el trabajo y
perjudicando, por un lado, a la mano de obra frente al capital y, por otro, a
los trabajadores sin formación frente a los que tienen títulos de grado o
posgrado.
Según Acemoglu el sueldo medio real
(la retribución horaria) en Estados Unidos creció por encima del 2,5 por ciento
anual entre 1949 y 1973. Desde entonces, a partir de 1980, el sueldo medio no
hace otra cosa que estancarse; los aumentos son mínimos, del orden del 0,45 por
ciento anual, a pesar de que la productividad por trabajador ha seguido
aumentando a buen ritmo (una tasa de crecimiento anual superior al 1,5 por
ciento a partir de 1980).
La automatización está potenciando la
desigualdad porque se concentra en las tareas que suelen hacer los trabajadores
de las escalas baja e intermedia en las fábricas y oficinas. Desde los años
ochenta, casi todos los grupos demográficos que han sufrido una bajada de sus
salarios reales son aquellos que en el pasado se especializaban en las tareas
que hoy se han automatizado. Los procesos de automatización son una de las
principales causas de la congelación y la reducción de los salarios entre los
trabajadores con nivel formativo bajo o intermedio.
¿Cuál fue el ingrediente básico de la
prosperidad compartida en Europa que caracterizó las décadas posteriores a la
Segunda Guerra Mundial? Una de las causas más importantes fue el marco
institucional que permitió que los trabajadores compartieran los aumentos de la
productividad con los empresarios y directivos. El incremento de productividad
sólo significa beneficios para todos cuando hay competencia real entre
empresas, los trabajadores tienen poder de negociación y la automatización está
dirigida a mejorar el trabajo de las personas y no para eliminarlas.
La tecnología ha aumentado la
desigualdad por las decisiones que han podido tomar las grandes empresas y
otros actores con poder. Para calmar un poco los ánimos, la IA no parece
estar avanzando tan deprisa como para provocar un desempleo masivo de la parte
menos formada de la población. La IA actual sólo puede realizar tareas muy
concretas y su impacto en la ocupación es limitado. Sin embargo, ha tomado un
rumbo muy sesgado, contrario a los intereses de los trabajadores, y ya ha
empezado a eliminar algunos empleos. Su efecto más probable es que recorte aún
más los salarios de muchas personas y no tanto que nos lleve a un futuro en el
que el desempleo sea un fenómeno generalizado. El problema es que, a pesar de
que la IA es incapaz de cumplir con la mayoría de sus promesas, todavía
esconde el potencial de reducir la demanda de mano de obra.
La digitalización, y los algoritmos de
IA en particular, están redirigiendo todo el sector tecnológico hacia la
automatización para ahorrar costes. Se nos convence de que las máquinas pueden
ser autónomas e inteligentes y entonces parece natural que cada vez asuman más
tareas asignadas hasta ahora a la mano de obra. Las empresas pueden dividir los
empleos actuales en tareas mucho más simples, usar programas de IA y
series de datos para aprender lo que hacen los humanos y sustituir a las
personas por algoritmos para realizar esas funciones.
Reemplazar a los trabajadores por
máquinas y algoritmos se convierte entonces en una medida muy atractiva. El
sector continúa obsesionado con la recopilación masiva de datos y la
automatización de tareas muy concretas a partir de técnicas de aprendizaje automático.
El problema económico de esta estrategia de negocio resulta evidente: cuando
los seres humanos no son tan inútiles como a veces se presupone y las máquinas
inteligentes no son tan listas como se suele dar por sentado, lo que obtenemos
es una automatización «a medias»; es decir, se pierden muchos puestos de
trabajo y apenas hay noticias del prometido aumento de la productividad.
El enfoque predominante de la actual
oleada de IA se basa en la obtención de datos y la automatización constante.
Es, de hecho, una decisión muy costosa, no sólo porque responde a la
preferencia por la automatización y la vigilancia de los muy ricos, sino
también porque perjudica el nivel de vida de los trabajadores. Al mismo tiempo,
desvía la energía y las investigaciones sobre tecnologías digitales de otros
posibles caminos más beneficiosos para la sociedad.
Las tecnologías digitales, la robótica
y la maquinaria para la automatización han elevado el nivel educativo exigido
para incorporarse al sistema de producción global y han empezado a remodelar la
división internacional del trabajo; por ejemplo, contribuyen al proceso de
desindustrialización de muchos países en vías de desarrollo, cuya población
activa se compone sobre todo de personas con un nivel educativo bajo.
Nuestra sociedad ya se ha dividido en
dos capas. En la de arriba están los muy ricos, quienes están convencidos de
que se han ganado su fortuna por su increíble genialidad. En la de abajo
tenemos a las personas corrientes, a quienes los líderes tecnológicos ven como
seres propensos al error, listos para ser reemplazados. Cuando la IA vaya
penetrando en los distintos ámbitos de las economías modernas, cada vez será
más probable que los dos niveles se distancien todavía más.
Pero ¿existe algún otro camino que no
ponga las tecnologías digitales al servicio de la automatización constante y de
la monitorización de los trabajadores y de los ciudadanos? La respuesta es que
sí. Las tecnologías IA no tienen por qué centrarse en la automatización
del trabajo o la monitorización de los empleados durante su jornada laboral.
Tampoco tienen por qué reforzar la censura de los gobiernos. Las tecnologías
digitales no son antidemocráticas por naturaleza y no hay duda de que las redes
sociales no tienen por qué dedicarse a rentabilizar la indignación, el
extremismo y la ira. Ha sido una decisión consciente —de las empresas
tecnológicas, los investigadores en IA y los gobiernos— lo que nos ha
metido en el presente atolladero.
Aunque de una época anterior a la de
los actuales algoritmos de IA, la mejor muestra de la viabilidad de modelos
alternativos viene de la Wikipedia. Es uno de los servicios más visitados de la
red, puesto que, en los últimos años, ha recibido más de 5.500 millones de
visitas únicas anuales. Wikipedia no intenta monopolizar la atención del
usuario porque no se financia con publicidad.
Si la dirección de las tecnologías
digitales no cambia por completo, continuarán alimentando la desigualdad y
marginando a grandes segmentos de la población activa, tanto en Occidente como
en otras partes del mundo.
¿Pero el desarrollo tecnológico debe
tener obligatoriamente un sesgo social determinado? ¿Debe favorecer
obligatoriamente a los grupos sociales con mucho poder? Creemos que la
tecnología no nace con una dirección predeterminada, nada que tenga que ver con
ella es inevitable.
La sociedad tiene que dejar de
maravillarse antes los multimillonarios tecnológicos y su agenda de
prioridades. El debate sobre las nuevas tecnologías no sólo debería girar
alrededor de la genialidad de los nuevos productos y algoritmos, sino más bien
si están trabajando a favor o en contra de la gente.
No hace falta ser un experto en IA
para tener voz y voto sobre la dirección del progreso y el futuro que crean
estas tecnologías para el conjunto de la sociedad. No hace falta ser un
inversor especializado en el sector tecnológico o en capital riesgo para pedir
responsabilidades a los empresarios e ingenieros por lo que están haciendo sus
inventos.
Para redirigir la tecnología hacen
falta políticas progresistas. Hacen falta subvenciones públicas para
desarrollar tecnologías más beneficiosas para el conjunto de la sociedad y
poner en cuestión aquellas que se focalizan en tareas de monitorización y
vigilancia.
La fragmentación y, en un sentido más
amplio, las acciones antimonopolio deberían verse como herramientas
complementarias a un objetivo mucho más trascendental: alejar la tecnología de
la automatización, la vigilancia, la recopilación de datos y la publicidad
digital.
Es necesaria una reforma fiscal que
incremente los impuestos al capital y a los muy ricos. El actual sistema fiscal
de muchas economías industrializadas fomenta la automatización y el objetivo de
sustituir personas por máquinas para ahorrar costes. Los impuestos sobre la
riqueza, que pagarían aquellos que están por encima de un cierto nivel de
renta, han empezado a ganar terreno en la última década.
Hace falta un liderazgo público para
redirigir el cambio tecnológico. La idea sería reunir desde el sistema público
a científicos e ingenieros de renombre para que trabajaran en problemas de gran
interés social, generar por parte del Estado una considerable demanda de las
tecnologías producidas, y luego animar al sector privado a subirse al carro.
Una estrategia de este tipo condujo al desarrollo acelerado de una vacuna
durante la pandemia de la COVID-19. Es la estrategia dirigida por misiones que
propone Mazzucato.
Es necesaria una mayor protección de
la privacidad y la titularidad sobre los datos que exigiera a las plataformas
el consentimiento explícito de los usuarios sobre los datos que pueden
recopilar y el uso que les darán.
No nos dirigimos hacia una mayor
desigualdad porque sea inevitable, sino por las decisiones tomadas por quien
ostenta el poder en la sociedad y el rumbo que toma la tecnología.
Por último, es necesario reorientar el
mundo académico. Es necesario poner la Universidad al servicio de la sociedad. La
tecnología depende de la perspectiva, y la perspectiva tiene su origen en el
poder social, que en gran medida consiste en convencer al público y a las
personas con autoridad de las virtudes que tendría asignar una trayectoria
concreta a la tecnología. Es necesario orientar la Universidad hacia la
generación de tecnologías y de ideas que beneficien a la mayoría social.
Algunas de las ideas se han tomado de:
Acemoglu, Daron; Johnson, Simon. Poder y progreso: Nuestra lucha milenaria
por la tecnología y la prosperidad (ed. Deusto).
Mazzucato, Mariana. Misión economía: Una guía para cambiar el
capitalismo (ed. Taurus).
