Inteligencia artificial generativa: un nuevo desafío en la ruta por el crecimiento económico

E nfrascados en la discusión sobre la inutilidad absoluta o parcial de las Pruebas Nacionales Estandarizadas como mecanismo para evaluar la eficacia de la educación que reciben nuestros hijos para dotarlos de las habilidades que van a requerir para ser empleables y productivos, traer a colación la inteligencia artificial en general y la inteligencia artificial generativa en particular raya en la ciencia ficción. Desafortunadamente, ese futuro de película ya es una realidad y plantea retos inmediatos que de no ser atendidos tendrán un impacto muy negativo sobre nuestra economía.

Por inteligencia artificial (AI por sus siglas en inglés) se entiende aquellos programas informáticos con capacidad de realizar procesamiento y análisis de datos imitando la función cognitiva humana. Sobre simplificando, estos modelos procesan con algoritmos probabilísticos cantidades masivas de información hasta desarrollar la capacidad de solucionar el problema planteado. Ejemplos cotidianos son los asistentes virtuales como Alexa o Siri, o aplicaciones como el análisis de imágenes para diagnosticar cáncer.

La inteligencia artificial generativa (GIA por sus siglas en inglés) va un paso más allá. Como lo señala su nombre, estos programas no solo dan una respuesta, “qué hora es Alexa”, sino que están en capacidad de generar contenido, ya sea por medio de texto (Chat GPT), código (GitHub), sonido (MurfAi) o imágenes (DaVinci). La interacción con estos programas se nutre de las solicitudes que se le hacen y, por medio de iteraciones, llegan a desarrollar una complejidad inimaginable hace apenas unos meses: uno puede pedir, por ejemplo, un itinerario para realizar un viaje que incluya recomendaciones de restaurantes, atracciones, transporte en respuesta a si a uno le gustan los parques, la comida asiática y viajar en tren. En resumen, en una sola búsqueda tenemos nuestro agente de viajes personalizado.

En un estudio publicado en junio de este año, la consultora Mckinsey & Company presenta un modelo para estimar el impacto que la utilización de GIA tendría sobre casos de uso específicos en diferentes industrias. En primer lugar, a nivel global, si se implementara la AI tradicional en estas industrias, se generarían ganancias en la productividad que en su rango superior serían equivalentes al PIB de la economía china. Si además se hace utilización de la GIA, estas ganancias aumentan hasta un 40%. Aun teniendo en consideración que este ejercicio dibuja la frontera potencial de esta tecnología, su impacto es inmenso.

En segundo lugar, se concluye que, para los casos de uso de GIA, el 75% de las ganancias se concentran en cuatro industrias: ventas, mercadeo, desarrollo de software y servicio al cliente. La GIA está en capacidad de sustituir entre el 40% y el 60% de las funciones que desempeñan las personas en estas ocupaciones. Cómo reasignar y especializar el conocimiento de estos trabajadores de forma tal que el incremento en la productividad no se traduzca en contracción de empleo es el gran reto. Tomando en consideración que una parte considerable de los más de 120.000 empleos de zona franca son centros de servicios donde el impacto de la GIA será significativo, desde ahora se debe analizar esta temática para estar en capacidad de convertir este reto en una oportunidad.

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