Para Goldman Sachs la revolución de la IA no llegará hasta 2027

Los expertos del mayor banco de inversión de Wall Street calculan que el aumento medio de la productividad gracias a esta tecnología será del 25%.

Los inversores siguen apostando a la inteligencia artificial (IA) tras ser uno de los grandes vencedores bursátiles de 2023 y coronando a las acciones vinculadas con la nueva tecnología. Como prueba del sostenido impulso del mercado es la suba acumulada del 100% en lo que va del año de la acción de Nvidia mientras que compañías como Microsoft o Alphabet (matriz de Google) acaparan la atención de los inversores cada vez que mencionan las siglas IA.

Sin embargo, hasta hoy todo es apostar al potencial de esta tecnología ya que todavía no se ha traducido en avances concretos. De ahí que los expertos de Goldman Sachs Research (GSR) creen que, pese a las buenas señales, no se verá un gran impacto en la producción hasta que no vea una adopción más significativa en la aplicación real de la IA.

Si bien la adopción de la llamada IA generativa va a la zaga de la inversión en esta tecnología, GSR ve potencial para que la IA automatice muchas tareas laborales por lo que espera que empiece a tener un impacto inconmensurable en el PIB de EE.UU. en 2027 y que comience a afectar al crecimiento de otras economías de todo el mundo en los años siguientes.

Vale recordar que GSR 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 parece que esos avances tardarán en materializarse en la economía.

Todo ello fue analizado en un estudio de GSR del equipo de Economía Global liderado por Joseph Briggs quien explica que hasta ahora no se ha visto un gran impacto en el crecimiento de la productividad, pero la razón es que aunque se sigue viendo un gran potencial para que la IA automatice muchas de las tareas diarias de los trabajadores, 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 el economista de GS con pasado en la Fed.

Según Briggs, parte de la literatura académica y los estudios económicos que han analizado el aumento de la productividad tras la adopción de la IA 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», sostiene.

Por eso Briggs reafirma 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.

Ahora bien, ¿por qué la lenta adopción a pesar de la fuerte inversión en esta tecnología? Para que la IA se implante de forma generalizada, explica Briggs, 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», explica Briggs.

De todos modos, el experto destaca que se están detectando señales claras de que la inversión en este frente está aumentando: los ingresos de los fabricantes de semiconductores han aumentado alrededor de un 50% desde principios de 2023 y 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», remarca.

«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», agrega Briggs.

En este porcentaje de empresas encuentran 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, Briggs 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, GSR señala que muchos ejecutivos 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 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, según el experto de GS.

«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», sostiene Briggs.

Cabe señalar que dado que la adopción ha sido muy escasa, no es de extrañar que no se haya visto grandes repercusiones en el mercado laboral. De hecho, 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.

«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.