La inteligencia artificial: el nuevo arquitecto de la economía productiva
Artificial Intelligence: The New Architect of the Productive Economy
Los nuevos avances de la Inteligencia Artificial (IA) están generando interrogantes y repercusiones en la actividad económica. El impacto de la IA produce cambios y una reestructuración en el mercado laboral a nivel global. Esta cuestión es primordial para muchos sectores y ocasiona retos para los trabajadores, las empresas y las economías locales.
The latest advancements in Artificial Intelligence (AI) are generating questions and repercussions in economic activity. The impact of AI produces changes and a restructuring of the labor market at a global level. This issue is paramount for many sectors and poses challenges for workers, companies, and local economies.
Efectos en el factor capital (K)
El ascenso de la IA transformó las prioridades de inversión de capital en las empresas. Históricamente, la inversión de capital estaba orientada a la adquisición de recursos tangibles como maquinaria, materias primas. Actualmente, el avance hacia un “cibermundo” desplazó el foco de inversión hacia activos invisibles e intangibles en lo que es el desarrollo de plataformas digitales o de análisis de datos. La transformación de las fuentes de valor en estas nuevas tecnologías de IA genera impactos diversos según el sector y el tamaño de la empresa. Esta dinámica lleva a grupos económicos tecnológicos emergentes a desafiar la estructura productiva tradicional. De esta forma, produce una concentración de capital en gigantes tecnológicos. Según las estadísticas de “The State of AI” de Mckinsey, la fabricación y gestión de riesgos fueron las dos causales principales de la adopción de la IA dentro de la lógica interna de las empresas. En el mediano y largo plazo, el riesgo de concentración crea una ventaja absoluta en las startups tecnológicas y los países más desarrollados para acceder a este tipo de tecnología. Por lo tanto, las PYMES y las economías emergentes quedan en situación de vulnerabilidad para acceder o implementar esta nueva tecnología a su proceso productivo.
Transformaciones en el factor trabajo (L)
La incorporación de la IA en las cadenas de valor genera un efecto dual en el capital humano: por un lado, crea un mecanismo de interacción humana para realizar labores de mayor complejidad (human-in-the-loop) y, por otra parte, conforma procesos de automatización que eliminan los empleos manuales y poco calificados. En esta dirección, no son resultados excluyentes, sino que, suceden en forma simultánea, es decir, constituyen tanto un riesgo como una oportunidad. En este contexto, Acemoglu y Johnson advierten que la destrucción o creación de empleos está sujeta a cómo sea utilizada esta tecnología y en el proceso de toma de decisiones. Es así que, producen un “desplazamiento parcial” de las tareas que antes requerían mano de obra y ahora son asistidas, en forma complementaria, por la tecnología de IA. El estudio del BCE muestra que el 25% de todos los empleos de los países europeos corresponden a actividades expuestas a la automatización excesiva. En el largo plazo, la IA profundiza las desigualdades sectoriales y regionales porque conforma una polarización del mercado laboral donde coexisten los trabajos altamente calificados y en contraste, los trabajos manuales de baja calificación. De esta forma, agudiza la brecha regional: las zonas urbanas disponen de mayores recursos para implementar esta tecnología mientras que, las áreas menos desarrolladas (o rurales) tienen menores posibilidades de inserción en el modelo tecnológico actual.
La productividad en tiempos de convergencia tecnológica
En un principio, la IA promete traer mayor productividad en la optimización de procesos, reducción de errores y aceleración en los procesos de toma de decisiones. En el corto plazo, este efecto es palpable en aquellas compañías que poseen mayor adaptación tecnológica. La enorme capacidad de influencia de la IA en diferentes sectores provoca el aumento de productividad de todos los factores económicos a través de diferentes medios. En el largo plazo, las empresas tendrán la tarea de adquirir mayor capacidad de adaptación y de reinsertar a la IA a sus cadenas de valor en los diferentes niveles productivos. No es menester que, la productividad pueda verse afectada por obstáculos diversos que influyen en el resultado final.
Estrategias empresariales en un contexto de nuevas tecnologías
Frente a la revolución de la IA, las empresas enfrentan un nuevo panorama productivo que los lleva a adoptar estrategias que maximicen sus beneficios, mejoren su productividad y mitiguen los efectos de su implementación en la cadena productiva. En primer lugar, las grandes empresas invierten en capacitación de sus empleados en pos de adaptar sus habilidades a las tecnologías emergentes y de esta forma, sean más productivos. En segunda medida, las firmas rediseñan sus procesos productivos hacia una integración dual con la nueva tecnología donde determinados eslabones del sector productivos son automatizados a través de la auto repetición de procesos. En tercer lugar, las grandes compañías establecen alianzas estratégicas con startups tecnológicas para acceder a las innovaciones en forma rápida y a un menor costo. De esta forma, sustrae el conocimiento externo y amplía la colaboración tecnológica.
Una mirada hacia el futuro
El proceso productivo nunca es inamovible, sino que, implica inexorablemente la destrucción de estructuras anteriores para dar lugar a otras. Las profundas transformaciones de los factores productivos está instaurando retos, pero también, oportunidades para la reinvención de un mercado laboral más proactivo y dinámico frente a la irrupción de las nuevas tecnologías. En palabras de Schumpeter, la competencia está dada por la capacidad que poseen las empresas para comandar una nueva decisión de coste o de calidad que redefina el mercado.
Effects on the Capital Factor (K)
The rise of AI has transformed capital investment priorities within companies. Historically, capital investment was oriented toward the acquisition of tangible resources such as machinery and raw materials. Currently, the advancement toward a "cyberworld" has shifted the investment focus toward invisible and intangible assets regarding the development of digital or data analysis platforms. The transformation of sources of value in these new AI technologies generates diverse impacts depending on the sector and company size. This dynamic leads emerging technological economic groups to challenge the traditional productive structure. In this way, it produces a concentration of capital in tech giants. According to statistics from McKinsey's “The State of AI”, manufacturing and risk management were the two primary drivers for AI adoption within the internal logic of companies. In the medium and long term, the risk of concentration creates an absolute advantage for tech startups and the most developed countries to access this type of technology. Consequently, SMEs and emerging economies are left in a vulnerable position to access or implement this new technology into their productive processes.
Transformations in the Labor Factor (L)
The incorporation of AI into value chains generates a dual effect on human capital: on one hand, it creates a mechanism for human interaction to perform tasks of greater complexity (human-in-the-loop), and on the other hand, it forms automation processes that eliminate manual and low-skilled jobs. In this regard, these are not mutually exclusive outcomes; rather, they happen simultaneously—meaning they constitute both a risk and an opportunity. Within this context, Acemoglu and Johnson warn that job destruction or creation is subject to how this technology is used and the decision-making process. Thus, they produce a "partial displacement" of tasks that previously required labor and are now assisted, in a complementary way, by AI technology. A study by the ECB shows that 25% of all jobs in European countries correspond to activities exposed to excessive automation. In the long term, AI deepens sectoral and regional inequalities because it forms a polarization of the labor market where highly skilled jobs coexist, in contrast, with low-skilled manual jobs. In this manner, it sharpens the regional gap: urban zones possess greater resources to implement this technology, while less developed (or rural) areas have lower possibilities of insertion into the current technological model.
Productivity in Times of Technological Convergence
Initially, AI promises to bring greater productivity in process optimization, error reduction, and the acceleration of decision-making processes. In the short term, this effect is palpable in those companies with greater technological adaptation. The massive capacity of AI's influence across different sectors drives an increase in the productivity of all economic factors through various means. In the long term, companies will face the task of acquiring greater adaptation capacity and reinserting AI into their value chains at different productive levels. Needless to say, productivity can be affected by diverse obstacles that influence the final result.
Business Strategies in a Context of New Technologies
Faced with the AI revolution, companies encounter a new productive landscape that leads them to adopt strategies that maximize their profits, improve their productivity, and mitigate the effects of its implementation on the productive chain. In the first place, large companies invest in training their employees to adapt their skills to emerging technologies, thereby making them more productive. Secondly, firms redesign their productive processes toward a dual integration with the new technology, where specific links in the productive sector are automated through the self-repetition of processes. Thirdly, large companies establish strategic alliances with tech startups to access innovations quickly and at a lower cost. In this way, they absorb external knowledge and expand technological collaboration.
A Look Toward the Future
The productive process is never static; rather, it inexorably implies the destruction of old structures to make way for new ones. The profound transformations of productive factors are bringing challenges, but also opportunities for the reinvention of a more proactive and dynamic labor market in the face of the disruption of new technologies. In the words of Schumpeter, competition is driven by the capacity companies possess to command a new cost or quality decision that redefines the market.
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