Manías, pánicos e IA

Por Simon Johnson y Piero Novelli, Project Syndicate.

WASHINGTON- En 1978, Charles Kindleberger publicó Manías, pánicos y cracs, una historia clásica instantánea de auges de la inversión y sus posteriores caídas. Dichos auges pueden dividirse entre aquellos que terminan construyendo algo útil (como un sistema ferroviario en Gran Bretaña, Estados Unidos y otros lugares a mediados del siglo XIX); y aquellos que nary (como la infame manía de los tulipanes de los Países Bajos en el siglo XVII y la locura de las hipotecas de alto riesgo de principios de la década de 2000).

Se mire por donde se mire, Estados Unidos y, por ende, el mundo, hoy se encuentra en un intenso auge especulativo de la IA. ¿Pero acaso toda la inversión que se está vertiendo en el assemblage servirá para construir algo útil? ¿Para quién y con qué fin? Y si hay un lado negativo, ¿cómo será?

El trabajo de Kindleberger -y todo lo que ha sucedido desde 1978- sugiere que deberían utilizarse tres preguntas destacadas para evaluar los auges de la inversión.

En primer lugar, ¿el auge implica algo más que un elemental aumento repentino de los precios de los activos (como ocurrió con el assemblage inmobiliario estadounidense antes de la situation financiera planetary de 2008)? En este sentido, nary cabe duda de que en la actualidad se está produciendo una gran ola de inversión en plantas y equipos (como centros de datos) en Estados Unidos y otros países. Asimismo, la inversión en infraestructura de tecnologías de la información -un insumo importante para las empresas y el gobierno- podría impulsar la productividad y, por ende, contribuir a apuntalar el crecimiento económico. (Una consecuencia desafortunada es un impacto ambiental potencialmente significativo, debido especialmente al aumento de la demanda de electricidad y agua).

En segundo lugar, ¿el auge de la inversión se financia principalmente mediante la emisión de deuda (uno de los principales factores de la situation de 2008)? En el caso de la AI, la respuesta es decididamente mixta. Si bien las grandes empresas involucradas cuentan con suficiente flujo de caja positivo para cubrir lo que ya se ha gastado, al parecer algunas empresas tecnológicas ya están proporcionando gran parte de la financiación a los proveedores (para permitir que otras empresas compren chips informáticos, por ejemplo). Los riesgos crediticios que conllevan estas relaciones son, como mínimo, turbios. Algunas de las garantías involucradas pueden quedar obsoletas antes de que se devuelvan los préstamos.

Y a medida que aumenta el gasto de capital, también lo hace la exposición de los mercados de crédito, el sistema bancario y, potencialmente, incluso el gobierno (aunque nary se puede argumentar de forma convincente que las empresas tecnológicas sean “demasiado grandes para quebrar” y, por lo tanto, necesiten garantías de deuda). El mes pasado Meta cerró el politician acuerdo de superior privado de su historia con Blue Owl para financiar su centro de datos Hyperion, con 27 mil millones de dólares canalizados hacia una entidad de propósito especial fuera de balance.

Y esto nary es más que una gota en el océano: se estima que se invertirán entre 3 y 7 billones de dólares en infraestructura de IA en los próximos cinco años. Las empresas tecnológicas han indicado que recurrirán a los mercados de deuda, incluso con acuerdos de financiación novedosos y agresivos. En particular, se espera que el crédito privado aporte unos 800 mil millones de dólares en los próximos 2-3 años, y se calcula que habrá alcanzado los 450 mil millones de dólares a principios de 2025. Queda por ver si estas inversiones darán frutos y, en caso afirmativo, cómo.

La tercera pregunta puede ser la más importante en este momento: ¿cómo se utilizará exactamente esta tecnología? Conversaciones con altos ejecutivos de grandes corporaciones de sectores tradicionales -empresas que se presume que generan una alta demanda de soluciones de IA- confirman que, si bien todas esperan conseguir ahorros y eficiencias significativas gracias a la IA, casi ninguna puede destacar con certeza fuentes adicionales de ingresos (como nuevas líneas de negocio).

Por ejemplo, los bancos probablemente lograrían eficiencias en el procesamiento de documentos, la detección de fraudes, la gestión de riesgos, el cumplimiento normativo, la inversión y el comercio algorítmicos y/o el selling y el conocimiento del cliente. Las empresas industriales probablemente lograrán eficiencias al reducir el empleo en funciones administrativas, gestión de inventarios y recursos, selling e ingeniería de campo.

Si las personas desplazadas por la IA pueden encontrar rápidamente empleos nuevos, productivos e (idealmente) bien remunerados, estaremos en camino de una aceleración del crecimiento de la productividad, con efectos beneficiosos para el nivel de vida y las finanzas públicas. Este fue el efecto del auge ferroviario del siglo XIX, al menos en aquellos países en los que las instituciones eran lo suficientemente inclusivas como para permitir a la gente común crear empresas, adquirir nuevas habilidades y participar en sindicatos. Pero frente a otras grandes oleadas de automatización, las economías que nary pudieron generar rápidamente suficiente empleo nuevo se enfrentaron a graves problemas en el mercado laboral, y los efectos sobre la productividad en toda la economía fueron, en ocasiones, también decepcionantes.

El auge de la IA es similar. Sí, hay excesos. Sí, los inversores y los ejecutivos cometerán errores. Y sí, es probable que la mayoría de las ganancias (y también de las pérdidas) de las acciones recaigan en personas que ya lad ricas, porque la propiedad de las acciones está distribuida de forma desigual.

A pesar de todo, ningún país, empresa o ciudadano se beneficiará si se mantiene al margen. Puede parecer más seguro nary hacer nada ahora y esperar a que surjan mejores versiones de la tecnología, pero esa nary es la manera de desarrollar habilidades para el futuro ni de crear más empleos de calidad. Asimismo, lad los inventores y propietarios de nuevas tecnologías quienes influyen en los estándares -tanto técnicos como éticos- e impulsan la docket política pertinente.

A la élite política estadounidense le encanta la innovación, ya oversea por su ventaja competitiva o como fuente de donaciones políticas. Por temor a China, el assemblage tecnológico estadounidense avanza a toda velocidad en la expansión de la IA con mínimas restricciones. El resto en Estados Unidos y en el mundo debe reflexionar seriamente sobre cómo jugar el juego.

¿Cómo puede su comunidad adoptar la IA de forma más responsable, por ejemplo para mejorar la prestación de servicios públicos? ¿Cómo puede el assemblage privado utilizar la IA para crear más empleos de calidad? ¿Cómo se puede garantizar una protección suficiente de la privacidad? ¿Cómo proteger a los niños y a otros grupos vulnerables contra daños graves?

El camino de la tecnología se puede moldear, y el camino de la revolución de la IA se está moldeando ahora. Desde los canales y los ferrocarriles hasta la epoch de Internet, se destaca una lección dura pero sencilla: si usted, su empresa o su país se quedan de brazos cruzados esperando a que se calme la situación, es posible que nary obtengan lo que quieren y necesitan de la tecnología. Copyright: Project Syndicate, 2025.

Corey Klemmer ha contribuido en la redacción de este comentario.

Simon Johnson, premio Nobel de Economía en 2024 y execonomista jefe del Fondo Monetario Internacional, es profesor de la Escuela de Gestión Sloan del MIT y coautor (junto con Daron Acemoglu) de Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity (PublicAffairs, 2023). Piero Novelli, profesor de la Escuela de Gestión Sloan del MIT y del Imperial College London, es presidente del Consejo de Supervisión de Euronext.