Roberto Rigobon, profesor de MIT Sloan
Roberto Rigobon, economista del MIT: "La IA va a generar riqueza, la pregunta es cómo convertirla en bienestar"
El profesor alerta, en entrevista con DISRUPTORES, que el mayor riesgo de la inteligencia artificial no es el empleo, sino que consolide nuevos monopolios.
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Roberto Rigobon sólo necesita unos minutos para llevar la conversación sobre inteligencia artificial a un terreno poco habitual.
Mientras el debate se centra en sus repercusiones sobre el empleo o cuál es el modelo más potente, este economista del Massachusetts Institute of Technology (MIT) insiste en que la cuestión no es si generará riqueza -que lo hará-, sino quién la capturará y cómo convertirla en bienestar.
Una reflexión que realiza desde Boston, durante una videollamada con DISRUPTORES - EL ESPAÑOL. Una entrevista de más de una hora, en la que predomina un tono pausado y didáctico que contrasta con la contundencia de sus ideas.
Profesor de Economía Aplicada en la Escuela de Negocios del MIT, investigador especializado en macroeconomía y mercados internacionales, y director académico de uno de los programas de formación que Mioti Tech & Business School desarrolla junto al MIT, lleva años estudiando cómo las grandes transformaciones económicas alteran los mercados.
Ha investigado la propagación de las crisis financieras, nuevas formas de medir la inflación y la fiabilidad de las métricas ESG. Ahora dirige su mirada hacia el impacto de la inteligencia artificial y, durante la conversación, vuelve una y otra vez a una misma idea: "El principal conflicto de la IA no es el empleo, el problema surge cuando desaparece la competencia”.
Cuando desaparece la competencia
No es que Rigobon menosprecie las inquietudes acerca del futuro del mercado laboral. Más bien cree que, aunque sean legítimas, son insuficientes. Sostiene, que lo realmente novedoso de la IA es que puede reforzar la concentración del poder económico en torno a unas pocas plataformas digitales.
"La competencia sigue siendo la mejor garantía de bienestar", afirma. "Cuando existe, las empresas persiguen sus beneficios y, al mismo tiempo, benefician al conjunto de la sociedad. Pero cuando aparecen monopolios, esa lógica deja de funcionar."
"La competencia sigue siendo la mejor garantía de bienestar".
Para ilustrarlo, recurre a un paralelismo con las infraestructuras tradicionales. Las carreteras o las redes eléctricas funcionan como monopolios naturales porque no tiene sentido duplicarlas.
Esas redes eran públicas o estaban sometidas a una regulación muy estricta, pero internet cambió esa lógica: "Todo el mundo está compitiendo por convertirse en el monopolio global" y advierte que ”la inteligencia artificial puede acelerar todavía más ese proceso”.
Roberto Rigobon, profesor de Economía Aplicada en la Escuela de Negocios del MIT, y director académico de Mioti Tech & Business School. Mioti.
En su opinión, quien controle esa infraestructura tecnológica dispondrá de una ventaja competitiva difícil de igualar. Y esa concentración no solo afecta a las empresas; termina modificando también las relaciones económicas internacionales.
"Cuando uno tiene el monopolio y otro no lo tiene, las relaciones dejan de ser de beneficio mutuo y pasan a convertirse en una suma cero. [...] El verdadero desafío consiste en evitar que la nueva economía digital concentre todavía más poder en unos pocos actores".
Innovar sin crear otro monopolio
Esa preocupación por evitar nuevos monopolios explica su posición respecto a la regulación. Rigobon considera que Europa ha acertado al situar la ética, la privacidad, la ciberseguridad o la gobernanza en el centro del debate sobre inteligencia artificial.
Sin embargo, también cree que el continente corre el riesgo de quedarse atrás: "El problema es regular antes de innovar".
"Tendremos que decidir quién puede acceder a determinados modelos y bajo qué condiciones".
Eso no significa que comparta la posición de Estados Unidos, donde prefieren dejar evolucionar el mercado antes de intervenir. Al contrario, considera que la IA es una tecnología demasiado poderosa como para dejarla completamente desregulada.
"Estamos hablando de una herramienta extraordinariamente potente. Igual que restringimos el acceso a otras tecnologías capaces de causar daño, tendremos que decidir quién puede acceder a determinados modelos y bajo qué condiciones."
![María Puertas-Bartolomé](["https:\/\/s3.elespanol.com\/k\/imgp\/cms\/elespanol\/11278058.jpg?p=w:320\/h:240&h=gpwQ0poh"])
Para el economista, el desafío consiste en innovar sin reproducir el modelo de concentración que, en su opinión, ha caracterizado buena parte del desarrollo de internet durante las últimas décadas.
Y ahí es donde vuelve a introducir la idea que resume su visión sobre el futuro de la inteligencia artificial: “Quizá el problema no sea quién desarrolla la infraestructura, sino cómo se organiza todo el ecosistema que crecerá alrededor de ella”.
Más allá de ChatGPT
Si la regulación es una parte de la solución, la otra pasa por replantear cómo se desarrolla la inteligencia artificial. Rigobon propone separar la infraestructura de las aplicaciones.
En su modelo, los grandes sistemas fundacionales seguirían evolucionando y entrenándose con grandes cantidades de datos, pero el acceso a ellos estaría limitado. "Quienes desarrollarían las aplicaciones sí tendrían acceso y ahí es donde tendría que existir la competencia”, explica.
"Los grandes modelos actuarían como una infraestructura similar a una red eléctrica o a un sistema operativo".
Como ejemplo, recurre a un asistente jurídico diseñado exclusivamente para ofrecer asesoramiento legal en España: "Si haces una aplicación para consejo legal, los atributos más importantes son la veracidad y evitar resultados indeseables. No quieres que el usuario termine en la cárcel o pagando una multa porque la respuesta era incorrecta."
“Los grandes modelos actuarían como una infraestructura similar a una red eléctrica o a un sistema operativo. El verdadero valor añadido surgiría después, cuando empresas de distintos sectores compitieran por desarrollar servicios para necesidades muy concretas sobre esa base común”.
Cuando la IA crea valor
En su abordaje de la IA, Rigobon considera que muchas organizaciones están cometiendo el error de usarla únicamente como una herramienta para reducir costes laborales. Pero avisa que ese no debería ser el objetivo: "La riqueza va a ser fácil de generar, la pregunta es cómo generar bienestar".
“Cuando las empresas van a implementar inteligencia artificial, piensan en reducir costes porque el beneficio es inmediato, pero esta tecnología también permite ofrecer servicios completamente distintos”, explica.
Como ejemplo, imagina una aplicación de IA para el Camino de Santiago capaz de ofrecer una guía personalizada a los peregrinos. Pero si, además del alojamiento, incorpora información práctica sobre supermercados cercanos, lavanderías, horarios de iglesias o servicios disponibles en cada etapa, el servicio que se ofrece es mucho mejor.
Ese cambio de enfoque puede marcar la diferencia entre una empresa que simplemente gana eficiencia y otra que crea más valor. Para demostrarlo, recurre a otra escena cotidiana.
Hace unos días, en el aeropuerto de LaGuardia, en Nueva York, observó un sistema de reciclaje asistido por inteligencia artificial. Cuando un viajero depositaba un residuo en el contenedor equivocado, una gran pantalla cambiaba de color y le indicaba dónde debía tirarlo correctamente. "No estaba quitándole el trabajo a nadie, estaba consiguiendo un mundo con menos desperdicio".
Pensó: “Esto habría que ponerlo en todas partes”.
Ese tipo de aplicaciones son, para él, las que mejor representan el potencial de la inteligencia artificial. Soluciones sencillas, orientadas a resolver problemas concretos y a mejorar la experiencia de las personas, porque “si la tecnología se utiliza únicamente para hacer más eficiente lo que ya existe, será difícil que el resultado se traduzca en bienestar”.
Lo que la IA no sabe hacer
Si la inteligencia artificial acabará sustituyendo a las personas es una de las preguntas que más se repite desde la irrupción de ChatGPT. Sin embargo, más que preguntarse qué tareas desaparecerán, Rigobon propone fijarse en aquello que seguirá difícil de replicar: "La red neuronal está diseñada para optimizar; nosotros, para controlar".
Aunque reconoce que el cerebro humano y una red neuronal artificial comparten similitudes arquitectónicas, ambos responden a lógicas completamente distintas. “La IA busca la solución más eficiente; las personas toman decisiones condicionadas por la experiencia, el contexto, las emociones o las relaciones con los demás”.
"La red neuronal está diseñada para optimizar; nosotros, para controlar".
En nuestra actividad diaria, las personas "no tomamos toda la información disponible". Elegimos qué datos son relevantes, ponemos límites cuando extrapolamos y decidimos qué es aceptable socialmente y qué no. Todas esas cosas, una computadora las considera ineficientes”.
Para explicarlo, cuenta que cuando habla con sus hijos no necesita justificar cada consejo con datos o argumentos. La confianza acumulada durante años basta para que entiendan el significado de una frase. "Ellos saben quién soy y de dónde vienen mis recomendaciones”.
Y añade, entre risas, algo más. Desde una perspectiva puramente racional, un partido de fútbol podría resolverse sin necesidad de jugar los 90 minutos. Bastaría con calcular el resultado final haciendo uso del contexto y de los datos históricos. "Una computadora diría que jugar todo el partido es una pérdida de tiempo, pero nosotros queremos y nos gusta vivirlo”.
Ese es, a su criterio, el principal error al imaginar el futuro de la inteligencia artificial: pensar que todo puede reducirse a optimizar procesos.
"La vida no consiste sólo en optimizar”, resume.
Y ahí, sostiene, es donde seguirá estando el verdadero valor de las personas.
