No es de extrañar que los líderes del sector tecnológico se quejen del ritmo de difusión de la IA; al fin y al cabo, tienen algo que vender, pero ¿por qué tantos líderes políticos se hacen eco de su impaciencia por una mayor rapidez?
«Si consideramos lo que es posible, da la sensación de que avanza sorprendentemente lento», dijo recientemente Sam Altman al referirse a las tasas de adopción de la inteligencia artificial (IA). No es de extrañar que los líderes del sector tecnológico se quejen del ritmo de difusión de la IA; al fin y al cabo, tienen algo que vender. Pero ¿por qué tantos líderes políticos se hacen eco de su impaciencia por una mayor rapidez?
Entiendo el razonamiento subyacente. Si la IA puede impulsar el crecimiento de la productividad —y creo que bien podría hacerlo en varios sectores— entonces cuanto más rápido se pueda difundir, más rápido se podrán cosechar los beneficios para el crecimiento.
Para el Gobierno del Reino Unido en particular, que está intentando reactivar una economía estancada, el atractivo es comprensible.
Pero la retórica optimista sobre «darle rienda suelta» a la IA está muy desconectada de la sensibilidad de muchos votantes del mundo desarrollado. Una encuesta realizada en EE. UU. el mes pasado reveló que solo el 6 por ciento de los votantes registrados pensaban que el uso de la IA estaba avanzando a un ritmo demasiado lento, mientras que el 30 por ciento pensaba que estaba avanzando al ritmo adecuado y el 60 por ciento consideraba que estaba avanzando demasiado rápido.
Líderes como Donald Trump suelen hablar de una «carrera» de IA, pero sospecho que mucha gente o bien no sabe cuál se supone que es la meta, o bien solo ha oído hablar de ella de los ejecutivos del sector tecnológico, cuyas predicciones sobre el futuro no suenan precisamente como un lugar hacia el que la mayoría de la gente normal querría apurarse a llegar.
Disrupción «inusualmente dolorosa» en el mercado laboral
Dario Amodei, de Anthropic, prevé una disrupción «inusualmente dolorosa» en el mercado laboral a un ritmo «difícil de asimilar para la gente», mientras que Altman dijo recientemente: «Vemos un futuro en el que la inteligencia es un servicio público como la electricidad o el agua y la gente nos la compra por un medidor».
Últimamente, los políticos han moderado un poco su tono. Trump les ha dicho a las compañías de IA que necesitan «ayuda en relaciones públicas», mientras que la canciller del Reino Unido, Rachel Reeves, reconoció las preocupaciones de la gente en un discurso reciente.
«Habrá baches en el camino mientras lidiemos con estos cambios», admitió, al tiempo que decía que quería que Gran Bretaña «alcanzara la tasa de adopción de IA más rápida» en el G7. Pero el intento de combinar ambos mensajes no funciona bien. La mayoría de la gente sabe que los baches en el camino no suelen ser una señal para pisar el acelerador.
Si la política es complicada, los argumentos económicos para acelerar esta transición tampoco son del todo claros. Sabemos por la historia que las personas y las economías son notablemente buenas para adaptarse al cambio tecnológico a largo plazo. En 1920, más del 14 por ciento de la población trabajaba en la agricultura y la minería en el Reino Unido, por ejemplo. Para 2016, esa proporción había caído a casi el 1 por ciento. En muchas profesiones y sectores que han ido decayendo gradualmente con el tiempo, las personas mayores se han jubilado y los jóvenes no se han incorporado a ellos.
Pero el cambio económico puede ser doloroso si supera la capacidad de adaptación de las personas. El trabajo del profesor del MIT David Autor sobre el «choque chino», por ejemplo, puso de relieve las consecuencias de la competencia china en los trabajadores de las fábricas textiles estadounidenses, muchos de los cuales estaban concentrados geográficamente y con dificultades para reubicarse con la suficiente rapidez.
Un nuevo artículo del economista argentino Eduardo Levy Yeyati sostiene que dos economías pueden llegar a la misma frontera tecnológica y, sin embargo, experimentar transiciones diferentes. «En una, las empresas adoptan la IA a un ritmo que el mercado laboral puede absorber», escribe. «En la otra, la adopción supera la capacidad de reasignación. El destino a largo plazo puede ser idéntico; el daño social permanente, no».
(c) acento con información de Financial Times (01.04.2026)
