El dilema de la IA: ¿Dónde está el retorno?
El desarrollo de la inteligencia artificial ha supuesto un desafío tecnológico sin precedentes, con enormes inversiones en centros de datos, altos consumos de electricidad y un incremento exponencial en el gasto de las empresas tecnológicas. Sin embargo, a pesar de conocer a la perfección el coste que conlleva este proceso, nos encontramos con la dificultad de medir el retorno real que está generando la IA. ¿Estamos ante una burbuja por exceso de inversión o es que nuestra forma de medir está obsoleta?
La producción oculta de la IA
En un análisis detallado realizado por la newsletter Semianalisys, se introduce el concepto de ‘dark output’ para referirse al valor económico que la IA está generando, pero que los actuales sistemas de medición no logran captar de manera precisa. Esta producción oculta representa un desafío importante ya que no se refleja correctamente en el Producto Interno Bruto (PIB).
- Por qué es importante: La falta de medición adecuada del retorno de la IA tiene implicaciones más allá de un simple debate estadístico. Los datos macroeconómicos son fundamentales para que los inversores puedan identificar un crecimiento real, los bancos centrales ajusten las políticas monetarias y las empresas tomen decisiones relevantes. Medir de manera precisa el impacto de la IA es crucial para evitar consecuencias negativas.
- La dificultad de medirlo: A diferencia de la producción de bienes físicos, medir el valor real de los servicios y el trabajo intelectual que la IA realiza resulta mucho más complejo. La cantidad de tokens consumidos no siempre refleja el verdadero impacto en la productividad y calidad de los resultados. El foco debe estar en la producción final, el output, y no simplemente en los recursos invertidos.
Precedentes históricos y lecciones aprendidas
En el pasado, durante el boom informático de los años 80 y 90, los datos macroeconómicos tampoco lograban captar el verdadero valor que la revolución de los ordenadores aportaba a la economía. Fue necesario incorporar la inversión en I+D y propiedad intelectual al cálculo del PIB para reflejar de manera más precisa este impacto, sumando billones de dólares retroactivamente y evidenciando un aumento significativo en la contribución tecnológica.
Asimismo, la economía de los cuidados representa otro ejemplo relevante de producción oculta, al referirse al trabajo doméstico y de cuidados no remunerado. A pesar de su enorme valor y contribución al bienestar social, este trabajo no se reflejaba en las métricas económicas tradicionales, lo que resalta la importancia de actualizar constantemente nuestras herramientas de medición.
El desafío actual de la inversión en IA
A pesar de la necesidad de mejorar nuestras capacidades de medición, no podemos ignorar el impacto significativo que la inversión en infraestructura de IA está teniendo en la economía actual. Con cifras astronómicas invertidas por las grandes tecnológicas, el verdadero desafío radica en encontrar un equilibrio entre el gasto excesivo y la generación de riqueza tangible. ¿Estamos realmente ante una burbuja a punto de explotar o existe una riqueza invisible que justifica cada dólar invertido?
En definitiva, el reto de la IA no solo reside en su desarrollo tecnológico, sino también en la capacidad de medir de manera precisa su impacto económico. Actualizar nuestra ‘cinta de medir’ se vuelve fundamental para garantizar decisiones acertadas en un entorno cada vez más tecnológico y automatizado.
