La curva exponencial de la IA: La carrera por la infraestructura necesaria para el próximo paradigma económico

Estamos en la fase inicial y acelerada de la adopción exponencial de la IA. La tecnología está avanzando por la curva S, con un impacto económico tangible. Pero su efecto total en el PIB sigue siendo modesto y se produce con retraso. Este es un escenario típico para la inversión en infraestructuras. Las métricas basadas en los principios fundamentales muestran un patrón claro: la IA es una herramienta poderosa para tareas específicas que requieren mucho esfuerzo. Pero aún no ha logrado alcanzar la autonomía completa necesaria para un cambio paradigmático.

La magnitud de la exposición actual es realmente asombrosa. Un estudio reciente revela que la IA es capaz de manejar…4.5 billones de dólares en tareas laborales en los Estados Unidos.Y esto podría afectar al 93% de los trabajos que existen hoy en día. No se trata de reemplazar completamente las funciones de los empleados, sino de automatizar o ayudar en una gran parte del trabajo diario. El análisis económico realizado por Anthropic revela cómo la IA puede mejorar significativamente la productividad.Tareas más complejasCon aceleraciones de hasta 12 veces para aquellos que necesitan un conocimiento de nivel universitario. Se trata de una aceleración inicial en el uso de la IA, ya que esta se está aplicando en aquellos casos donde se obtiene el mayor beneficio marginal.

Sin embargo, este aumento inicial en la productividad sigue siendo una pequeña cifra comparada con el crecimiento económico general. Las proyecciones a largo plazo más confiables indican que la contribución de la IA al crecimiento anual de la productividad alcanzará un punto máximo.0.2 puntos porcentuales en el año 2032Se trata de una aceleración significativa, pero es solo una fracción del nivel histórico normal. El impacto en el PIB total es aún más tardío; las estimaciones indican que habrá un aumento del 1.5% para el año 2035. Esta diferencia entre el potencial a nivel individual y el impacto a nivel económico representa una oportunidad estratégica. Esto significa que la infraestructura básica necesaria para el procesamiento de datos, los canales de transmisión de información y los componentes software que conectan todo esto todavía están en fase de desarrollo. Las empresas que poseen estas infraestructuras podrán aprovechar este potencial cuando la adopción de estas tecnologías comience a aumentar.

El análisis del rendimiento de la IA a través de las primitivas básicas también destaca sus limitaciones actuales. Aunque puede manejar tareas complejas, aún no ha logrado una verdadera autonomía. La “autonomía” se mide por cuánto de una tarea puede realizar la IA sin intervención humana. Los datos muestran que la IA sigue operando principalmente en modo colaborativo, como un ayudante. Esta es la visión de los “principios fundamentales”: la IA es un poderoso co-piloto para tareas específicas y que requieren mucho esfuerzo, pero el control completo de la tarea aún no está automatizado.

El camino hacia un cambio de paradigma requiere pasar de sistemas que solo realizan tareas específicas a sistemas autónomos. Este proceso implicará la necesidad de invertir en infraestructuras adicionales.

El paradojo de la disrupción: los mercados laborales y los límites de la automatización

El mercado laboral se encuentra en una situación paradójica. Por un lado, es evidente que la IA está desplazando a los trabajadores en ciertas ocupaciones que implican un alto riesgo laboral. Por otro lado, el efecto general en el desempleo nacional sigue siendo incierto. Un estudio encontró que…No hay un aumento significativo en el desempleo a nivel nacional debido a la inteligencia artificial.Esto crea un entorno inestable y desigual, donde la rotación de empleos está aumentando. Pero la imagen general del mercado laboral se ve oscurecida por la enorme escala de cambios que ocurren en él. La deslocalización es algo real para algunos, pero aún no representa un impacto económico significativo.

El patrón de exposición revela un efecto de “agujero” claro. Las ocupaciones más vulnerables a la automatización no son las que tienen los salarios más bajos ni las que tienen los salarios más altos. En cambio, son aquellas ocupaciones que se encuentran en una zona intermedia entre estos dos rangos de salarios.El percentil 80 de los ingresos.Para estos roles, la IA puede automatizar aproximadamente la mitad de las actividades necesarias. Esto implica un cambio estructural: la IA se centra en los trabajos que requieren habilidades intermedias y conocimientos avanzados. Estos trabajos han sido durante mucho tiempo el sustento de la clase media. Como resultado, existe una posible compresión de la distribución de salarios. Los beneficios de la automatización recaerán en los propietarios de capital y en quienes ganan más dinero. En cambio, la clase media se verá afectada negativamente.

Esta vulnerabilidad apunta directamente a la principal limitación de la automatización pura. Para que la IA pueda aprovechar al máximo sus posibilidades…4.5 billones de dólares en potencial de productividadLa habilidad y el juicio humano siguen siendo esenciales. La tecnología puede manejar las tareas, pero aún no puede replicar la inteligencia contextual, el razonamiento ético y la capacidad de resolver problemas de manera creativa que poseen los seres humanos. Esto crea un punto crítico en el proceso de desarrollo tecnológico. Por lo tanto, los beneficios que aporta la IA no dependen simplemente del poder computacional, sino también de cómo las organizaciones logran integrar la adaptabilidad humana con la eficiencia mecánica. Las empresas que tengan éxito serán aquellas que inviertan tanto en el capital humano como en los algoritmos.

En resumen, la perturbación en el mercado laboral es real, pero no es uniforme. No se trata simplemente de un desempleo masivo, sino de una reestructuración fundamental del trabajo. La fase inicial de aceleración de la curva S de la inteligencia artificial ahora está alcanzando el punto de fricción con los sistemas humanos. El camino a seguir requiere un nuevo modelo de colaboración entre humanos e inteligencia artificial. La infraestructura del futuro no se construirá solo sobre el silicio, sino también sobre el desarrollo continuo de las habilidades de los trabajadores.

La capa de infraestructura: la base para el próximo paradigma.

La promesa económica a largo plazo de la IA es clara, pero su realización depende completamente de la infraestructura que se construya hoy en día. Las proyecciones indican que el PIB aumentará de manera significativa gracias a la IA, ya que esta tecnología incrementa el nivel de actividad económica.1.5% para el año 2035Y para el año 2075, se espera un aumento aún más significativo: del 3.7%. Esto no es un aumento temporal en la productividad; se trata de un cambio hacia una trayectoria de crecimiento más elevada, impulsado por la reasignación de recursos entre los diferentes sectores y por los incrementos en la productividad total. Ahora es el momento estratégico para que las empresas y economías que inviertan en elementos fundamentales como la capacidad de procesamiento informático, la infraestructura de datos y una fuerza laboral adaptativa, puedan aprovechar el valor exponencial que esto conlleva cuando la adopción de estas tecnologías se haga realidad.

El camino hacia este crecimiento sostenible no es algo automático. Se necesita construir la infraestructura física y humana necesaria para que la IA pueda aprovechar todo su potencial. Esto implica escalar la capacidad de procesamiento requerida para el entrenamiento y la inferencia de los modelos, crear pipelines de datos de alto ancho de banda que alimenten a estos modelos, y desarrollar los componentes software necesarios para que estos modelos sean utilizables. Lo que es más importante, se requiere una fuerza laboral capacitada para colaborar con la IA, pasando de tareas rutinarias a responsabilidades más valiosas y específicas para el ser humano. Como señala Joe Davis de Vanguard, para la mayoría de los trabajos, la IA actuará como un complemento útil.“Copiloto”Esto permite liberar a los trabajadores para que puedan dedicarse a la innovación. Pero ese proceso de transición es una inversión estratégica, no algo que se da por sentado. Las empresas que poseen estas infraestructuras serán las que definirán el próximo paradigma económico.

La política juega un papel crucial, aunque limitado. El reciente aumento en los programas de ingresos garantizados ha sido significativo: más de 70 programas en 26 estados ofrecen este tipo de beneficios.335 millones de dólaresSe trata de aproximadamente 30,000 estadounidenses que participan en estos programas. Estos programas tienen como objetivo proporcionar estabilidad durante la transición. Los datos sobre gastos indican que los beneficiarios priorizan bienes esenciales como alimentos y productos minoristas. Sin embargo, su escala es pequeña en comparación con el potencial daño económico que podrían causar las transformaciones estructurales generadas por la inteligencia artificial. Son experimentos valiosos en términos de resiliencia, pero no constituyen una solución macroeconómica para los cambios estructurales que la inteligencia artificial provocará. La verdadera infraestructura política necesaria se encuentra en la reforma educativa, en la financiación de I+D y en la inversión en infraestructuras digitales.

En resumen, el crecimiento exponencial de la IA se canalizará a través de las infraestructuras que construyamos. El aumento constante del PIB en un 1.5% para el año 2035 es un objetivo, pero no una garantía. Ese aumento será logrado por aquellos que inviertan en computación, datos y capital humano, que constituyen la base de la infraestructura necesaria para el desarrollo económico. Para los inversores, la cuestión no es si la IA transformará la economía, sino qué empresas están construyendo las infraestructuras fundamentales para el próximo paradigma económico.

Catalizadores y barreras: qué hay que tener en cuenta para la inflexión de la curva S.

La tesis de que la IA es una fuerza económica transformadora, pero de carácter gradual, ahora entra en una fase crítica. La aceleración inicial es evidente, pero el camino hacia un aumento permanente del PIB depende de algunos indicadores clave. Los inversores deben prestar atención al indicador que señala la posible disminución en el crecimiento de los salarios o al aumento pronunciado del desempleo, especialmente en…El 40% del PIB actual podría verse significativamente afectado por la inteligencia artificial generativa.El informe sobre el empleo de julio ya mostró un cambio significativo: el crecimiento de los salarios promedio fue solo…35,000 empleos al mesLa tasa de desempleo ha aumentado hasta el 4.2%. Aunque hay varios factores que influyen en este fenómeno, la rápida adopción de herramientas de IA –que ahora son utilizadas por el 23% de los trabajadores, al menos una vez por semana– constituye un punto clave que debe ser monitoreado para detectar cualquier cambio en el mercado laboral.

El ritmo de adopción en los sectores de alto impacto proporcionará una visión más detallada sobre la transformación del flujo de trabajo. La tasa de exposición del 40% sugiere que se avecina un cambio significativo. Pero la verdadera prueba está en la ejecución. El riesgo crítico es la desalineación entre las políticas y las acciones implementadas. Si no se invierte en la infraestructura necesaria y en la adaptación del personal para utilizar la IA, el potencial de crecimiento de la IA se verá limitado en esta etapa inicial. El reciente aumento en los programas de ingresos garantizados, aunque valioso para la resiliencia local, no es más que una solución temporal para este cambio estructural. La verdadera infraestructura política necesaria se encuentra en la reforma educativa, la financiación de I+D y la inversión en infraestructuras digitales. Sin esto, la transición de la IA como herramienta auxiliar a una fuerza transformadora del sistema será más lenta y dolorosa.

En resumen, los próximos cuatro trimestres nos revelarán si la economía está preparándose para un crecimiento exponencial o si se encuentra en un punto de estancamiento. Es importante observar los datos del mercado laboral para confirmar si el desplazamiento de personas está acelerándose más allá del actual proceso de relajación económica. También es importante seguir las métricas relacionadas con la adopción de tecnologías en el desarrollo y gestión de software, donde la exposición al mercado es alta. Además, hay que monitorear las políticas gubernamentales para detectar cualquier indicio de inversión coordinada en los aspectos fundamentales de la economía. La inflexión de la curva en forma de “S” no es un evento único, sino una serie de confirmaciones. Si se omite alguna de estas señales importantes, entonces el aumento del PIB del 1,5% prometido para el año 2035 podría seguir siendo solo una proyección.