Por: Brad Smith, presidente.
A medida que nos acercamos a otra elección nacional en los Estados Unidos, tanto el país como el mundo están enfocados con razón en lo que viene a continuación. El próximo presidente de los Estados Unidos, junto con los nuevos líderes en países como el Reino Unido y Japón, tendrá que sortear los desafíos económicos y climáticos, las divisiones sociales y los conflictos internacionales. En términos más generales, los próximos cuatro años —y de hecho el próximo cuarto de siglo— estarán marcados por un rápido cambio tecnológico. Esto significa que el éxito de las naciones y del mundo dependerá de nuestra capacidad colectiva para gestionar bien este cambio.
Hoy en día, nos encontramos en el umbral de importantes avances en las ciencias de la vida, la energía y la tecnología climática. Sin embargo, es casi seguro que las oportunidades más significativas en el segundo cuarto del siglo XXI serán impulsadas por los avances en inteligencia artificial (IA). Esto subraya la necesidad imperiosa de que los países desarrollen estrategias y políticas nacionales que aprovechen de manera eficaz el potencial de la IA. Para que estas estrategias tengan éxito, es esencial que reconozcamos el papel de la IA como tecnología de propósito general y promovamos inversiones que respalden su amplia adopción en toda la economía, incluidas las iniciativas de capacitación que posicionarán a los ciudadanos para prosperar en la nueva era de la IA.
La próxima gran tecnología de propósito general del mundo
Los economistas clasifican las tecnologías en dos tipos: herramientas de propósito único y tecnologías de propósito general, o GPT (por sus siglas en inglés). Una herramienta de un solo propósito, como un detector de humo o una cortadora de césped, sobresale en una tarea específica. Pero las tecnologías de propósito general, como la electricidad o las computadoras personales, tienen múltiples aplicaciones y se pueden utilizar en todos los sectores económicos. De cara al futuro, es casi seguro que la IA será considerada por los economistas como el próximo gran GPT.
Los GPT son transformadores. Tienen el poder de remodelar las economías y las sociedades. Un nuevo libro de Jeffrey Ding, profesor de la Universidad George Washington, documenta el extraordinario grado en que los GPT han remodelado las economías e incluso el equilibrio económico entre las naciones.
En «La tecnología y el ascenso de las grandes potencias», el profesor Ding repasa el impacto de los GPT en los últimos 250 años. Documenta cómo la Primera Revolución Industrial, que comenzó en el Reino Unido en el siglo XVIII, se definió por la mecanización de la agricultura y la fabricación basada en el trabajo del hierro, el GPT más impactante de la época. La Segunda Revolución Industrial, a finales del siglo XIX, catapultó el crecimiento económico en Estados Unidos a través de la adopción generalizada de dos nuevos GPT: la electricidad y las máquinas herramienta. La Tercera Revolución Industrial, que comenzó en el siglo XX, fue impulsada por una nueva generación de GPT (informatización y tecnologías digitales), con Estados Unidos que lidera de nuevo el mundo en adopción de tecnología.
Quizás lo más importante es que el profesor Ding documenta un fenómeno que puede sorprender a algunos responsables políticos, pero que es familiar para muchos en el sector tecnológico. Explica que el determinante más importante a largo plazo del crecimiento económico de un país durante una revolución industrial no es si está a la vanguardia de la innovación en un «sector líder» de la época. En cambio, se trata de si el país «difunde» —o propaga— la adopción de un GPT crítico en toda su economía.
Esta conclusión es intuitiva, dado que los GPT, críticos a nivel histórico, aumentan de manera significativa la productividad. Cuanto más se adopte un GPT, mayor será su contribución a los aumentos de productividad que impulsan el crecimiento económico. Si bien es posible que una nación tenga una ventaja tanto en la innovación líder del sector como en la adopción generalizada de GPT, la experiencia de primera mano de Microsoft sugiere que el crecimiento económico sostenido de las naciones en el primer cuarto del siglo XXI está vinculado de manera más estrecha a la adopción generalizada y constante de tecnologías digitales.
Esta idea tiene profundas implicaciones para el impacto de la IA en los próximos 25 años. Hoy en día, los responsables de la formulación de políticas en algunas capitales, y en especial en Washington, D.C., se centran casi en exclusiva en si su país puede controlar y dominar la innovación de vanguardia en nuevas tecnologías líderes del sector, como las unidades de procesamiento gráfico y los modelos de IA de frontera. Si bien se trata de cuestiones políticas importantes, es igual de importante, si no más, abordar lo que se necesitará para garantizar la adopción generalizada y efectiva de la IA en todos los sectores de la sociedad que pueden beneficiarse de ella.
Otra información importante del impacto de los GPT a lo largo del tiempo es el contraste entre la innovación temprana y el retraso en la adopción generalizada de la tecnología. Las primeras etapas de la innovación a menudo se sienten como una carrera intensa e incluso de corta duración para los visionarios de la tecnología involucrados, ya sean los inventores de la electricidad, los automóviles, las computadoras o la IA. Sin embargo, la adopción amplia de la tecnología lleva más tiempo. Incluso las innovaciones que avanzaron en la vanguardia de la tecnología en años requirieron una amplia adopción social que llevó décadas. Hay muchas razones para creer que este patrón será cierto para la IA.
Es por eso que es crucial mirar hacia adelante ahora, tanto en lo que queda de esta década como en el próximo segundo cuarto del siglo. Los países tendrán que combinar estrategias a corto y largo plazo para tener éxito. Estas estrategias requerirán múltiples componentes, dos de los cuales discuto aquí.
Desarrollo de habilidades de IA
Una de las lecciones vitales de la historia es el papel de la competencia en la difusión de la adopción de un GPT crítico. Las organizaciones de una economía no pueden adoptar nuevas tecnologías a menos que cuenten con los trabajadores cualificados necesarios para utilizarlas.
Fui testigo de esto de primera mano durante la expansión temprana del sector de la PC. Antes de unirme a Microsoft en 1993, pasé cuatro años en Londres como abogado para ayudar al sector estadounidense del software para PC a expandirse por toda Europa. En cada país, este crecimiento inicial requirió dos componentes clave: la protección del software en virtud de la legislación de derecho de autor para garantizar que las organizaciones pagaran por él y la inversión en programas de capacitación para equipar a las personas con las habilidades necesarias para usarlo.
Es fácil olvidar hoy en día que los primeros años de la informática personal requerían que los usuarios estudiaran manuales o asistieran a una clase para aprender a usar una computadora o una nueva aplicación de software. Cuando compré mi primera computadora en 1985, guardaba una pequeña biblioteca de manuales junto a mi PC, incluido Microsoft Word 1.0. Los empleadores de todo el mundo invirtieron en la capacitación en PC para sus empleados, pero ningún país adoptó esto de manera más amplia y rápida que los Estados Unidos entre 1980 y el año 2000.
Recordé esta experiencia cuando hace dos semanas trajimos a más de 2.000 empleados de Microsoft de todo el mundo a Seattle para una semana de reuniones que comenzó con un día de clases de desarrollo profesional. Estos incluyeron seis cursos diferentes para empleados no técnicos sobre cómo aprovechar al máximo nuestros Copilots y otras aplicaciones de IA. Estas clases fueron diseñadas para ayudarnos a cerrar la brecha entre nuestras habilidades actuales y las necesidades cambiantes del lugar de trabajo impulsado por la IA. Si bien vivimos en un mundo con una amplia fluidez digital y una profesión vital en ciencias de la computación, la era de la IA requerirá nuevos esfuerzos para aprender las últimas habilidades de IA.
El libro del profesor Ding ilustra que la necesidad de nuevas habilidades ha sido fundamental para la difusión de todos los principales GPT desde el siglo XVIII. Esto va mucho más allá de las necesidades de los usuarios cotidianos, lo que pone de manifiesto que una infraestructura de cualificación avanzada es indispensable para ampliar las profesiones que crean aplicaciones que hacen un uso amplio de las nuevas tecnologías.
Por ejemplo, la herrería en el siglo XVIII se extendió más rápido en el Reino Unido que en otros lugares porque las asociaciones técnicas y los aprendizajes en el país permitieron a los trabajadores dominar nuevas habilidades. A finales del siglo XIX, las máquinas herramienta se extendieron más rápido en los Estados Unidos porque las universidades de concesión de tierras ampliaron el número de ingenieros mecánicos. Y la adopción de la tecnología digital en los EE. UU. en los últimos 50 años también se ha beneficiado de manera importante del rápido crecimiento de los departamentos de ciencias de la computación en los campus universitarios estadounidenses.
El segundo cuarto del siglo XXI requerirá que los países desarrollen estrategias nacionales de capacitación en IA. Estas estrategias deben basarse en disciplinas existentes, como la informática y la ciencia de datos, para proyectar cómo estos campos se convertirán en empleos y carreras para ingenieros y diseñadores de sistemas de IA, entre otros. También deberán reflejar la gama más amplia de fluidez de la IA en diferentes partes de la economía. Y las estrategias nacionales deberán basarse en la infraestructura educativa existente y determinar las mejores formas de brindar oportunidades de capacitación en diversos sectores económicos.
El papel de la aceptación social
Otra lección histórica tiene que ver con el papel crítico de la aceptación social de la tecnología. Esto también refleja el sentido común: las nuevas tecnologías nunca se vuelven en verdad importantes a menos que las personas quieran usarlas.
La investigación académica en el siglo XX hizo avances significativos en la comprensión de por qué algunas tecnologías se extendieron más rápidamente que otras. La aceptación pública o social suele reducirse a dos factores: la utilidad y la confianza. Las tecnologías deben resolver problemas del mundo real y mejorar la vida de las personas. Al mismo tiempo, deben ser dignos de confianza, con salvaguardas para proteger los valores sociales y éticos de un país.
Visto así, es fácil entender por qué los primeros años de la electricidad implicaron una competencia tan intensa entre Thomas Edison, George Westinghouse y Nikola Tesla sobre las implicaciones de seguridad de los diferentes tipos de corrientes eléctricas. Cada inventor intentaba demostrar que su enfoque era el más seguro y fiable. Sabían que las personas solo usarían la tecnología en la que confiaran.
Esto proporciona un contexto importante para la evolución tanto de las prácticas de la industria como de la regulación gubernamental de la IA. La adopción generalizada de la IA dependerá, en parte, del desarrollo continuo de modelos de gobierno corporativo para garantizar que la IA se utilice de forma segura y de una manera que el público considere digna de confianza. Las empresas que desarrollan e implementan IA deben seguir invirtiendo en procesos y prácticas de gobernanza de IA que se ganen la confianza del público.
Si bien los líderes gubernamentales cambiarán con el tiempo, todas las naciones deben continuar con esfuerzos equilibrados para desarrollar leyes y regulaciones que rijan estos aspectos de la IA. De ello depende la confianza pública sostenida. Y la capacidad de los países de todo el mundo para adoptar la IA de manera amplia y económica requerirá interoperabilidad regulatoria y coherencia para garantizar que los avances de la IA en un país puedan trasladarse a otras naciones de ideas afines.
Es probable que la amplia aceptación social de la IA dependa de otros tres factores. En primer lugar, debemos asegurarnos de que la IA cree nuevas oportunidades para los trabajadores, no solo el crecimiento de la productividad. Si bien esto comienza con una amplia capacitación de la IA, no puede detenerse ahí. La adopción de la tecnología en una organización requiere una gestión del cambio bien pensada, y los enfoques más eficaces suelen implicar la aportación de los trabajadores que la pondrán en práctica. Hay mucho espacio para nuevas e innovadoras asociaciones que difundan las mejores prácticas en esta área, tanto entre las asociaciones de empleadores como con los trabajadores organizados.
En segundo lugar, el sector tecnológico debe adoptar un enfoque responsable de los problemas de competencia de la IA. Los funcionarios electos y designados cambiarán, pero si miramos hacia adelante con el horizonte temporal del cuarto de siglo por delante, es evidente que las cuestiones y procedimientos gubernamentales seguirán como un hecho de la vida, como lo han sido desde que Estados Unidos adoptó la Ley Sherman para regir la ley antimonopolio en 1890 en reacción a la Segunda Revolución Industrial. En última instancia, la confianza del público en las nuevas tecnologías requiere confianza en el mercado que las crea.
Esta perspectiva es parte de lo que llevó a Microsoft a redactar y adoptar 11 Principios de Acceso a la IA en febrero. Estos principios voluntarios están diseñados para garantizar el acceso abierto, la equidad y la responsabilidad a medida que desplegamos infraestructura, plataformas y aplicaciones de IA en todo el mundo. Es obvio que no estamos solos para pensar en estos temas y, como siempre, los gobiernos jugarán un papel determinante. Solo el año pasado, la Autoridad de Competencia y Mercados (CMA, por sus siglas en inglés) del Reino Unido adoptó principios de IA de vanguardia, y la Comisión Europea sigue centrándose en la aplicación de su Ley de Mercados Digitales a la IA. Está claro que estos representarán una parte importante de los desarrollos que se avecinan.
Por último, es probable que la aceptación social de la IA requiera un enfoque constante en el impacto de la IA en otro desafío primordial de nuestra era: la sostenibilidad climática. Somos optimistas sobre las formas en que la IA puede ayudar a lograr nuevos avances en la tecnología y las prácticas climáticas. Sin embargo, también somos muy conscientes de que la IA requiere la construcción de más centros de datos y el uso de más electricidad. Tanto como empresas como en asociación con los gobiernos, necesitamos conservar el agua y reducir las emisiones de carbono. Es por eso que invertimos como empresa en tecnologías más ecológicas, como fuentes de electricidad libres de carbono y acero, hormigón y combustibles ecológicos.
El camino por seguir
En última instancia, el mundo necesita una IA que no solo sea más potente, sino también accesible y fiable de manera amplia. De aquí a mediados del siglo XXI, los países pueden aprovechar la IA para mejorar tanto la productividad como la prosperidad.
No deberíamos excedernos en el optimismo. Los desafíos son inevitables, como lo demuestra la historia. Los nuevos líderes, tanto ahora como en las próximas décadas, tendrán que sortear estos desafíos con consideración y agilidad.
Pero las oportunidades que tenemos por delante son mucho mayores que los desafíos. Podemos aprender de la historia para garantizar que la IA genere beneficios que se compartan de manera amplia. Los países pueden invertir en la infraestructura de capacitación necesaria para el éxito. Y en los sectores público y privado, podemos trabajar juntos para ganar y mantener la aceptación pública para el próximo gran GPT que no solo dará forma, sino que definirá un aspecto crítico del cuarto de siglo que se avecina.
