Goldman: la revolución de la IA no llegará hasta 2027, pero hay señales "positivas"

No obstante, aunque nos hemos cansado de escuchar y leer que el potencial de esta tecnología es impresionante, lo cierto es que, por el momento, no se ha traducido en avances realmente palpables. Con todo, Goldman Sachs Research cree que, si bien no se verá un "gran impacto" en la producción "hasta que no veamos una adopción más significativa en la aplicación real de la IA", las "primeras señales" de adopción de esta tecnología "parecen muy, muy positivas".

Aunque la adopción de la IA generativa va a la zaga de la inversión en esta tecnología, Goldman Sachs Research ve potencial para que la IA automatice muchas tareas laborales. En concreto, la firma estadounidense espera que empiece a tener un impacto inconmensurable en el PIB de EEUU en 2027 y que empiece a afectar al crecimiento de otras economías de todo el mundo en los años siguientes.

AUMENTO DE LA PRODUCTIVIDAD

Goldman Sachs Research predijo el año pasado que la IA generativa podría impulsar significativamente el PIB y aumentar el crecimiento de la productividad laboral en la próxima década. Desde que se publicaron esas previsiones, la inversión en IA generativa se ha disparado, pero, como decimos, parece que esos avances tardarán en materializarse en la economía. Ese informe llevaba la firma de Joseph Briggs, codirector del equipo de Economía Global de Goldman Sachs Research, el cual se reafirma en esta visión.

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"Hasta ahora no hemos visto un gran impacto en el crecimiento de la productividad. Pero la razón es que, aunque seguimos viendo un gran potencial para que la IA automatice muchas de las cosas que los trabajadores hacen en su día a día, ahorrando así mucho tiempo y generando grandes ganancias de productividad, las tasas de adopción son bastante limitadas en estos momentos. El paso clave, por supuesto, en la automatización de tareas, es que la gente tiene que empezar a utilizarla", explica este experto.

Según Biggs, parte de la literatura académica y los estudios económicos que han analizado el aumento de la productividad tras la adopción de la, "apoyan nuestra opinión de que es posible obtener grandes ganancias de productividad", ya que el aumento medio de la productividad se sitúa en torno al 25%.

"Los estudios de casos de empresas que han adoptado la IA implican ganancias de eficiencia igualmente grandes. Así que hay muchas razones para ser optimistas. Solo que llevará un poco más de tiempo ver que estos aumentos de productividad se hacen realidad", ha agregado.

Por ello, este experto se reafirma en sus previsiones ya que "no suponen ningún impulso de la IA antes de 2027" y los cambios observados en el último año "son coherentes" con el escenario de crecimiento moderado en los primeros tres años de su adopción e implementación.

¿POR QUÉ LA LENTA ADOPCIÓN?

Naturalmente, habrá quien se pregunte por qué hay una divergencia tan grande entre la fuerte inversión en esta tecnología y lo lenta que está siendo el proceso de adopción. Para que la IA se implante de forma generalizada, explica Biggs, tienen que "pasar muchas cosas", que, por el momento, no se están dando.

En primer lugar, apunta, hay que disponer de modelos "lo suficientemente potentes y entrenados" para que puedan ser útiles en el trabajo diario. Además, hay que tener la capacidad de facilitar y responder a todas las preguntas que la gente va a plantear a los modelos de IA, cuando los utilicen a diario varias veces al día en su trabajo habitual.

"Ambas cosas requieren un gran aumento de la inversión en semiconductores, lo que a su vez requiere un gran aumento de la inversión en capacidad de red. Y en última instancia, eso va a requerir un aumento de la inversión en electricidad y energía colectiva para soportar el aumento de la demanda que requerirá facilitar las consultas", agrega.

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Biggs destaca que están detectando "señales claras" de que la inversión en este frente "está aumentando". Por un lado, los ingresos de los fabricantes de semiconductores han aumentado alrededor de un 50% desde principios de 2023 y, si nos fijamos en las revisiones de las previsiones de los proveedores de hardware de IA, implican un aumento de unos 250.000 millones de dólares desde hace un año. "Así que hay muchos indicios de que se está produciendo la inversión que sienta las bases para el uso futuro de la IA", apunta este analista.

"La adopción y el uso se producirán cuando estas piezas estén en su sitio y las empresas empiecen realmente a utilizar la IA a diario. En su mayor parte, eso aún no ha ocurrido. Vemos que alrededor del 5% de las empresas afirman que utilizan IA generativa en su producción habitual, pero se trata de una proporción bastante pequeña en relación con el número total de empresas que creemos que acabarán beneficiándose", sentencia.

En este porcentaje de empresas encontramos compañías de los sectores de la información, finanzas o seguros, así como la industria audiovisual. Entre las funciones para las que se utiliza la IA generativa, Biggs señala que destacan el marketing, los 'chatbots' o el análisis de datos. "Es una especie de fruta al alcance de la mano en la que la IA es más aplicable, al menos en su forma actual. En última instancia, creemos que la IA generativa automatizará un conjunto más amplio de tareas. Pero eso probablemente requiera la creación de una capa de aplicación para apoyar la automatización más amplia que vemos posible", explica.

En cuanto al 95% restante, muchos ejecutivos, apuntan desde Goldman Sachs Research, ven el potencial de esta tecnología, pero también barreras importantes como la falta de conocimientos, la preocupación por la privacidad y la seguridad o el temor a invertir demasiado en una fase demasiado temprana de su desarrollo. Esto, señala Biggs, parece reflejar que las empresas "quieren asegurarse de que aciertan" con la IA generativa y, por lo tanto, están adoptando "un enfoque deliberado" respecto a su adopción.

"Estas opiniones coinciden en general con lo que hemos visto en algunas de las encuestas empresariales, en las que se pregunta a los directores generales sobre su intención de utilizar la IA generativa. Muy pocos dicen que esperan que tenga un impacto significativo en su negocio en los próximos uno a tres años. La mayoría dicen que esperan ver un impacto significativo en un horizonte de tres a diez años", sentencia este experto.

IMPACTO EN EL EMPLEO

Dado que la adopción ha sido muy escasa, no es de extrañar que no hayamos visto grandes repercusiones en el mercado laboral. De hecho, si nos fijamos en cosas como la tasa de desempleo entre las ocupaciones que están muy expuestas a la automatización de la IA y las que lo están menos, no ha habido grandes cambios.

"Ha habido algunos anuncios de despidos atribuidos a la IA generativa, pero en su mayor parte parece ser una parte muy, muy pequeña: menos de 20.000 de todos los despidos generados en la economía, lo que se reduce a menos del 0,1% del totalo. Así que la IA aún no ha provocado ninguna pérdida significativa de empleo", reflexiona Biggs.

De hecho, añade este experto, si se tiene en cuenta la demanda de mano de obra que se genera, "probablemente" la IA ha impulsado un aumento neto del empleo, ya que se ha producido "un notable aumento de las ofertas de empleo en las que se menciona la IA como una habilidad deseable", como en el sector de la tecnología de la información.

"Por lo tanto, es muy posible, e incluso probable, que el impacto neto en el mercado laboral haya sido positivo hasta ahora. Esto está en consonancia con nuestras expectativas a largo plazo, donde esperamos que la IA generativa no conduzca a una gran pérdida de puestos de trabajo. En general, creemos que va a crear oportunidades en sectores u ocupaciones adyacentes a la IA o en sectores en los que la mano de obra tiene una ventaja comparativa", concluye.