Es tan tentador como atrevido hacer predicciones de cómo la Inteligencia Artificial impactará sobre los sectores productivos del país. Pero el envite no puede ser ajeno al analista, y especialmente al CAPEC, Consejo Asesor de Política Económica de Catalunya, por el posicionamiento a tomar por parte de la Generalitat. Por eso, en la última sesión se han hecho varias presentaciones y un debate del cual derivo un conjunto de reflexiones que comento aquí a modo de ‘alimento para el pensamiento’. El impacto analizado va de lo más generativo a aquello predictivo, para simplificar. Y tanto para los temas de aprendizaje de datos (adiestradas – machine – como las fondas o deep )– totalmente automatizadas. Se dejan sin embargo, aquí, consideraciones éticas y reguladoras a un lado.
Concepto de interfaz médica futurista
El impacto sobre la productividad, el mercado de trabajo y la desigualdad social es de especial preocupación. Un efecto de sustitución sobre cierto tipo de mano de obra puede hacer más innecesaria que nunca parte de la inmigración que hoy domina. Con la alternativa de la IA, la necesidad de estos trabajos se puede reducir, o se pueden ver sus salarios presionados a la baja. Es probable, además, que la exigencia tecnológica deje a los trabajadores menos formados fuera de juego, y que incluso presione hacia jubilaciones anticipadas a quien crea que, a una cierta edad, ya no llegará a alcanzar la formación del capital humano requerida.
Disruptiva
La IA tiene campos donde puede incidir especialmente como en los coches sin conductores o en la medicina predictiva
Puede afectar también a las tareas cognitivas hoy relativamente bien remuneradas. Aunque la IA genere una externalidad general positiva sobre el trabajo (una especie de impacto favorable, como lo tuvo internet en la que fue la etapa de crecimiento denominada ‘la gran moderación’), es probable que se levanten voces contrarias a la falta de una democratización efectiva de la nueva tecnología. Hará falta pues que se hagan partícipes de las ganancias globales a quienes más la sufrirán, ya sea a través de rentas de ciudadanía universales o asimilables. Sin embargo, no está claro cómo la fiscalidad absorberá la ganancia de aquellas rentas robotizadas; y quizá acaben concentradas en los “megarricos”, que tienen mejor capacidad de elusión fiscal.
La financiación, pues, del gasto necesario para apaciguar el aumento de la desigualdad no estaría garantizada. Finalmente, a la vista de cómo los estados se están posicionando para hacer uso excluyente de la IA, se reducen las probabilidades que las ganancias de la innovación y su uso lleguen a todo el mundo, en particular si se usa como arma que se quiera de dominio y poder militar.
Existen dudas sobre cómo eso cambiará el modelo de negocio: muchos datos quiere decir economías de red y de escala. Si el algoritmo es el valor añadido, cómo se cobra por este es incierto, más allá del uso excluyente que se pueda acabar haciendo de la tecnología. Tampoco sabemos el grado de colusión anticompetitiva en precios que puede permitir, ni el cambio organizativo que provoca.
Unas áreas en las que la Inteligencia Artificial puede ser especialmente disruptiva son las de la movilidad-coches sin conductor y la de la sanidad y los servicios sociales, por no decir la de las artes en general. Un vistazo a la sanidad nos puede introducir en un nuevo mundo de prestaciones asistenciales liderado por la IA. En la sanidad, la frontera tecnológica no para de expandirse. La medicina predictiva, los tratamientos personalizados, la estratificación de las indicaciones terapéuticas son los nuevos hitos más conocidos. El ámbito oncológico es especialmente adecuado por la gran información que genera en datos y técnicas diagnósticas. Pero es que, además, la innovación (con respecto a la IA) puede suponer la ruptura del ecosistema actual, con una tecnología que habilita la entrada de nuevos agentes tanto en demanda (‘no pacientes’, o no considerados ‘tratables’ todavía) como en oferta (el profesional activo y no reactivo, en la medida que predice). Eso facilita la aparición de un bróker intermediario de seguro y prevención, en forma de algoritmo gestionado incluso desde fuera de la profesión sanitaria, que guíe los flujos de situaciones de multimorbilidad en el acceso al sistema. Como ilustra muy bien Genís Roca, “podemos pasar de la situación en que alguien se encuentra mal y llama a su médico, a otra en que el médico llama a alguien que cree estar bien cuando los datos avisan de que está a punto de encontrarse mal”. Toda una revolución, como observa Anna Schlegel, también miembro del CAPEC. Con todo eso, nace una nueva tipología de ‘pacientes’ más anticipables por datos que por contactos relacionales, y aparecen nuevos actores desde otros sectores, nuevos conocimientos, con modelos de negocio diferente para compartir información y conocimiento, y con nuevos esquemas de financiación (como para reembolsar, por ejemplo, algoritmos dinámicos). Eso puede generar la necesidad de nuevos partenariados público-privados con diferente relevancia respecto de los binomios actuales, como en el caso de la industria y el comprador público. Claro está, siempre que esta no acabe capturando el regulador.
Estos son tan solo algunos pocos flashes de los cambios en los cuales podemos estar inmersos.
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