La narrativa sobre la inteligencia artificial ha experimentado un giro dramático en los últimos meses. Hace apenas un año, Dario Amodei, cofundador de Anthropic, la empresa detrás del chatbot Claude, afirmaba que la IA podría eliminar la mitad de todos los empleos de nivel inicial en un plazo de uno a cinco años. En enero, predijo que la IA se convertiría probablemente en un "sustituto laboral general para los humanos". En junio, advirtió sobre el riesgo de "un mundo donde el equilibrio económico se queda atrapado en la configuración de hipercrecimiento e hiperdesigualdad".

Sin embargo, el propio análisis de Anthropic publicado en marzo contradice estas predicciones cataclísmicas. El informe establece explícitamente: "No encontramos un aumento sistemático del desempleo para trabajadores altamente expuestos desde finales de 2022". El despliegue de la tecnología "sigue siendo una fracción de lo que es viable". Claude, el chatbot estrella de Anthropic, cubre apenas el 33% de todas las tareas en la categoría de informática y matemáticas, cuando teóricamente podría asumir casi el 100% de ellas.

Los datos de productividad refuerzan esta realidad menos dramática. Aunque el gasto en centros de datos se ha disparado, la productividad laboral no ha experimentado las ganancias aceleradas que los tecnólogos más optimistas predecían. De hecho, la productividad laboral fue más lenta en los primeros tres años de la era de la IA que durante el auge de la tecnología de la información que comenzó a mediados de los años noventa.

Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI y la cara más pública de la industria de la IA, ha modificado significativamente su posición. En mayo declaró: "No creo que vayamos a tener el tipo de apocalipsis laboral que algunas empresas de nuestro sector defienden o hablan". David Autor, economista del Instituto Tecnológico de Massachusetts, resumió el sentimiento generalizado: "Muchas personas han notado que el mundo no está cambiando tan rápido como predijeron".

Este cambio ha abierto la conversación pública a una narrativa menos catastrófica sobre la evolución de la tecnología. La nueva historia emergente no solo enfatiza la complejidad de la relación histórica entre automatización y trabajo humano, sino que también cuestiona la viabilidad misma de la transformación universal de la IA que se había amenazado. El índice Nasdaq, impulsado casi exclusivamente por acciones relacionadas con la IA, ha caído aproximadamente el 8% desde su pico a principios de junio.

Una crítica importante a la narrativa del "la IA lo hará todo" se conoce como el argumento del anillo O, una analogía que proviene de la explosión en vuelo del transbordador espacial Challenger 73 segundos después de su lanzamiento el 28 de enero de 1986. Una investigación exhaustiva concluyó que la destrucción de la nave espacial de miles de millones de dólares fue causada por un anillo O de goma que no funcionaba a bajas temperaturas. Ese anillo barato resultó ser crítico.

La analogía sugiere que mientras la IA no pueda realizar cada tarea perfectamente, aumentará el valor de las tareas restantes. Dependiendo de cuáles asuma la IA, podría aumentar el valor de los trabajadores altamente calificados que se ven aliviados por la IA de la parte de bajo nivel de su trabajo, o aumentar las oportunidades de trabajadores menos calificados al asumir tareas más especializadas. Un estudio reciente concluyó: "A pesar de una fuerte sustitución a nivel de tareas, los efectos generales en el empleo son modestos, ya que la reducción de la demanda en ocupaciones expuestas se compensa con aumentos en la demanda de trabajo impulsados por la productividad en empresas que adoptan IA".

Las cosas podrían cambiar. Como señala Jed Kolko, la investigación sobre el impacto laboral de la inteligencia artificial aún está en sus primeras etapas. Quedan casi cuatro años en la ventana de uno a cinco años de Amodei. Y tal vez la devastación llegue en el año seis. Según la Reserva Federal, la adopción de la IA se está expandiendo rápidamente en los negocios.

Además, argumenta Autor, la IA está mejorando. Y su progreso no muestra signos de que pronto alcanzará un techo. "El escepticismo sobre el loro estocástico está detrás de nosotros", afirmó. El futuro distópico de la IA —utópico si logras poseer y dirigir la IA— sigue siendo posible.

"Los insiders siguen siendo tan entusiastas como siempre", señaló Daron Acemoglu, economista ganador del Premio Nobel. "Todavía creen que la inteligencia artificial general está a la vuelta de la esquina". De hecho, Elon Musk no se ha apartado del sueño de que "la IA más robots podrán hacer todo, resultando en ingresos universales altos. El trabajo será opcional".

Se puede recordar la observación del economista ganador del Premio Nobel Robert Solow en los primeros años de la revolución informática: "Puedes ver la era de las computadoras en todas partes excepto en las estadísticas de productividad". Tomó otros 10 años aproximadamente, mientras las empresas se reorganizaban alrededor de la nueva tecnología. Pero las computadoras eventualmente aparecieron en las estadísticas.

Sin embargo, se están acumulando nubes en el horizonte de la IA. No es solo que la IA puede no terminar con todo el trabajo humano. La IA puede no cumplir su promesa de una vasta oportunidad económica a un precio que la humanidad esté dispuesta a pagar.

La política se ha vuelto decididamente más hostil al proyecto. Siete de cada diez estadounidenses se oponen a la construcción de centros de datos de IA en su área. Aunque esto tiene que ver con su insaciable demanda de energía, que aumenta los costos locales de electricidad, la impopularidad de la IA sin duda está relacionada con la proposición de que destruirá la sociedad tal como la conocemos.

Hay otros obstáculos en el camino. A pesar de su vasto progreso, persisten grandes dudas sobre si la IA puede hacer todo lo que una economía moderna necesita. "No todo es un problema computacional", señala Autor. La IA es buena replicando lenguaje, pero no puede conectar el lenguaje con la realidad que la rodea. A pesar de su progreso, sigue cometiendo muchos errores críticos.

Y luego están los imposibles económicos. Incluso si la IA pudiera eventualmente resolver todos nuestros problemas, la solución se ve cara. ¿Cuánto del PIB estamos dispuestos a invertir en centros de datos de IA, 20%? ¿30%? ¿40%? Según algunas estimaciones, es hacia donde nos dirigimos. La Agencia Internacional de la Energía estima que la demanda de energía de los centros de datos se más que duplicará para 2030 a aproximadamente 945 teravatios-hora, más que el consumo de energía de Japón.

La economía se ve más frágil considerando qué tan rápido se deprecia la inversión en IA, ya que nuevos modelos superan a los desarrollados hace apenas unos meses. Las empresas que desarrollan modelos de IA "nunca van a ganar dinero", dijo Acemoglu. "Están perdiendo cientos de miles de millones de dólares cada año".

Se puede descartar la nueva modestia de Altman como un ardid de relaciones públicas. Alguien puede haberle dicho que equiparar la revolución de la IA con el desempleo masivo no era una política inteligente. Pero las dudas sobre las capacidades vaunted de la IA son más que un giro de marketing. La gran promesa épocal puede estar en problemas. Quizás la inteligencia artificial no puede entregar a un precio que la sociedad esté dispuesta a pagar.