Si uno busca en Google “la IA hizo un descubrimiento científico”, aparecerán artículos de hace dos o tres años que hablan de promesas y potencial… pero sin logros concretos.
La buena noticia es que esto no significa que haya que descartar la tecnología, como pasó con el metaverso de Mark Zuckerberg. Los modelos de lenguaje actuales (LLM), como GPT y sistemas similares, no están diseñados para hacer descubrimientos científicos desde cero. Son más bien herramientas de apoyo: aceleran procesos, organizan la información y optimizan tareas.
La mala noticia es que un estudio reciente del MIT mostró que el 95% de las empresas todavía no ven un retorno claro de sus inversiones en IA.
En muchos casos, los empleados terminan gastando tiempo en corregir errores, verificar datos o rehacer lo que el sistema produjo de manera incompleta.
Si las cosas siguen así y las inversiones multimillonarias de las grandes empresas de tecnología no dan resultados, esto podría afectar no solo sus acciones, como ya ocurre, sino también la economía del país en general, con desplomes en los índices S&P 500 y, en particular, en el Nasdaq.
La IA tiene potencial, pero también conlleva costes económicos y sociales que no pueden ignorarse
¿Y si la IA excede las expectativas?
Lo que para unos es eficiencia, para otros se convierte en una amenaza directa.
Un ejemplo en este sentido es el lanzamiento de la herramienta de automatización de Anthropic para tareas como la revisión de contratos y el análisis jurídico. A continuación, sectores como el software, los servicios financieros y la gestión de activos perdieron en conjunto unos 285.000 millones de dólares en capitalización.
Además, existe un riesgo social: si los graduados universitarios siguen teniendo dificultades para encontrar empleo porque muchas tareas básicas están automatizadas, la frustración puede acumularse.
Y cuando una generación percibe que el mercado no tiene espacio para ella, las consecuencias no suelen ser menores.
Entonces, ¿qué hacemos?
La IA tiene potencial, pero también conlleva costes económicos y sociales que no pueden ignorarse. Lo más sensato sería que su implementación fuera gradual y regulada. El problema es que la competencia global hace poco probable un enfoque prudente.
***Igor Kuchma es analista de Trading View.