La emergencia de la Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) en el último año ha capturado la imaginación global, no solo por su capacidad de conversar y crear, sino por su profundo potencial para remodelar la economía y la naturaleza del trabajo. Este salto tecnológico, décadas en desarrollo, es el resultado de importantes inversiones en aprendizaje automático y aprendizaje profundo, y promete ser la próxima frontera de la productividad.
¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?
En esencia, la IA Generativa se refiere a aplicaciones construidas típicamente sobre modelos fundacionales. Estos modelos son redes neuronales artificiales expansivas que forman parte del aprendizaje profundo, capaces de procesar conjuntos de datos no estructurados extremadamente grandes y variados, y realizar más de una tarea. A diferencia de los modelos anteriores, la IA Generativa puede no solo clasificar y resumir, sino también generar contenido nuevo, como texto, música, imágenes, video y código informático.
Un Potencial Económico Asombroso
Nuestras estimaciones más recientes sugieren que la IA Generativa podría añadir el equivalente a entre $2.6 billones y $4.4 billones anualmente a la economía global, basándose en el análisis de 63 casos de uso específicos. Para poner esto en perspectiva, el PIB total del Reino Unido en 2021 fue de $3.1 billones. Este impacto podría incrementar el efecto de toda la inteligencia artificial entre un 15 y un 40 por ciento. Si se incluye la integración de la IA Generativa en software ya existente, esta cifra podría casi duplicarse. El valor económico total potencial de la IA, incluyendo la IA Generativa, podría alcanzar los $17.1 billones a $25.6 billones anuales.
Transformando las Funciones Empresariales Clave
La mayor parte del valor que la IA Generativa puede ofrecer, aproximadamente el 75 por ciento, se concentra en cuatro áreas funcionales clave:
• Operaciones de Clientes: La IA Generativa tiene el potencial de revolucionar la atención al cliente, mejorando la experiencia del cliente y la productividad de los agentes. Los chatbots impulsados por IA Generativa pueden ofrecer respuestas inmediatas y personalizadas a consultas complejas, reduciendo el volumen de contactos humanos en hasta un 50 por ciento en algunos sectores. Para los agentes humanos, la IA puede proporcionar asistencia en tiempo real, sugerencias de respuestas y acceso instantáneo a datos relevantes del cliente, lo que podría aumentar la resolución de problemas en un 14 por ciento por hora y reducir el tiempo de manejo en un 9 por ciento, especialmente para agentes menos experimentados. Se estima un aumento de productividad valorado entre el 30 y el 45 por ciento de los costos funcionales actuales.
• Marketing y Ventas: La personalización a escala y la comunicación basada en texto son fuerzas impulsoras en este sector. La IA Generativa puede crear mensajes personalizados, borradores iniciales de campañas publicitarias, titulares y descripciones de productos, reduciendo significativamente el tiempo de ideación y redacción. También puede mejorar el uso de datos no estructurados, como el feedback de clientes y las redes sociales, para generar estrategias de marketing más informadas. En ventas, puede identificar y priorizar leads, crear perfiles de consumidores completos y automatizar seguimientos, lo que podría aumentar la productividad de las ventas entre un 3 y un 5 por ciento de los gastos actuales.
• Ingeniería de Software: Tratar los lenguajes de programación como otro lenguaje más abre nuevas posibilidades. La IA Generativa puede asistir en la codificación, reducir el tiempo de desarrollo, encontrar rápidamente indicaciones y servir como una base de conocimiento navegable. Un estudio mostró que los desarrolladores que usaban GitHub Copilot completaron tareas un 56 por ciento más rápido. El impacto directo en la productividad de la ingeniería de software podría oscilar entre el 20 y el 45 por ciento del gasto anual actual en la función.
• Investigación y Desarrollo (I+D): Aunque menos reconocida, la IA Generativa podría ofrecer una productividad valorada entre el 10 y el 15 por ciento de los costos generales de I+D. Por ejemplo, en las ciencias de la vida, los modelos fundacionales pueden generar moléculas candidatas, acelerando el desarrollo de nuevos fármacos y materiales. Esto también se aplica al diseño de productos físicos y circuitos eléctricos, permitiendo iteraciones rápidas y más opciones de diseño.
La IA Generativa también puede actuar como un "experto virtual" al revolucionar los sistemas internos de gestión del conocimiento, permitiendo a los empleados acceder rápidamente a información relevante. Además, como un "colaborador virtual", puede digerir grandes cantidades de datos y ofrecer información y opciones para mejorar la productividad en el trabajo del conocimiento.
Impacto Sectorial Específico
La IA Generativa tendrá un impacto significativo en todos los sectores industriales. Por ejemplo:
• Banca: Podría generar un valor adicional de $200 mil millones a $340 mil millones anualmente (entre el 2.8 y el 4.7 por ciento de los ingresos anuales de la industria). Puede mejorar la gestión de riesgos, el soporte al cliente y la aceleración del código legado.
• Retail y Bienes de Consumo Empaquetados (CPG): El potencial es de $400 mil millones a $660 mil millones al año (entre el 1.2 y el 2.0 por ciento de los ingresos anuales). La IA Generativa puede personalizar ofertas, optimizar actividades de marketing y ventas, mejorar la gestión de datos y transformar la experiencia del cliente con soluciones como probadores virtuales y chatbots humanizados.
• Productos Farmacéuticos y Médicos: Con un impacto potencial de $60 mil millones a $110 mil millones anualmente (entre el 2.6 y el 4.5 por ciento de los ingresos anuales). La IA Generativa puede acelerar la investigación y el descubrimiento de fármacos, automatizar la detección preliminar de químicos y mejorar la identificación de indicaciones para medicamentos, reduciendo significativamente los tiempos de desarrollo.
El Futuro del Trabajo: Una Transformación Acelerada
La IA Generativa, junto con otras tecnologías, tiene el potencial de automatizar actividades laborales que actualmente absorben entre el 60 y el 70 por ciento del tiempo de los empleados. Esto representa una aceleración notable respecto a estimaciones anteriores del 50 por ciento. La clave de esta aceleración radica en la mayor capacidad de la IA Generativa para comprender el lenguaje natural, que es fundamental para el 25 por ciento del tiempo total de trabajo.
El ritmo de la transformación de la fuerza laboral se acelerará, con estimaciones de que la mitad de las actividades laborales actuales podrían automatizarse entre 2030 y 2060, con un punto medio en 2045, aproximadamente una década antes de las proyecciones previas.
Es crucial señalar que el impacto de la IA Generativa se sentirá principalmente en el trabajo del conocimiento, afectando a ocupaciones con salarios más altos y requisitos educativos más exigentes. A diferencia de generaciones anteriores de automatización que impactaban más a los trabajadores de menor cualificación o de ingresos medios, la IA Generativa transformará principalmente las actividades de toma de decisiones y colaboración.
Impulsando el Crecimiento de la Productividad
La IA Generativa podría habilitar un crecimiento de la productividad laboral de 0.1 a 0.6 por ciento anualmente hasta 2040. Combinada con otras tecnologías, la automatización en general podría añadir de 0.5 a 3.4 puntos porcentuales anuales al crecimiento de la productividad. Sin embargo, para lograr estos beneficios, será esencial que las organizaciones inviertan en apoyar a los trabajadores a medida que cambian sus actividades laborales o de puesto.
Desafíos y Consideraciones Cruciales
A pesar de su inmenso potencial, la IA Generativa también presenta desafíos significativos que deben ser gestionados por empresas y la sociedad:
• Riesgos Inherentes: Incluyen sesgos algorítmicos debido a datos de entrenamiento imperfectos, riesgos de propiedad intelectual (violaciones de derechos de autor, marcas registradas), preocupaciones de privacidad (filtración de información identificable), riesgos de seguridad (ataques cibernéticos sofisticados, inyección de prompts), falta de explicabilidad (dificultad para entender cómo se generan las respuestas), y problemas de fiabilidad ("alucinaciones" o respuestas incorrectas).
• Impacto Organizacional y Social: La escala de las transiciones de la fuerza laboral es considerable, con un cuarto a un tercio de las actividades laborales que podrían cambiar en la próxima década. Esto requiere que las empresas reconsideren sus planes de contratación, programas de reciclaje profesional y desarrollo de habilidades.
• Necesidad de Supervisión Humana: Para mitigar los riesgos, especialmente en áreas críticas como el servicio al cliente o el diseño de productos, será fundamental mantener a los humanos en el ciclo y garantizar la calidad y la verificación de los contenidos generados.
• Implicaciones para los Hacedores de Políticas: Los gobiernos deben planificar el futuro del trabajo, apoyar a los trabajadores durante las transiciones mediante programas de formación y considerar políticas para asegurar un desarrollo y despliegue de IA centrado en el ser humano que incorpore la supervisión humana y las diversas perspectivas.
La era de la IA Generativa apenas comienza. Su capacidad para generar valor económico y transformar la naturaleza del trabajo es innegable. Sin embargo, para aprovechar plenamente sus beneficios y mitigar sus riesgos, se requiere una acción rápida y coordinada por parte de líderes empresariales, formuladores de políticas y ciudadanos. La oportunidad de impulsar el crecimiento económico y abordar los desafíos de productividad es inmensa, siempre y cuando se gestione de manera responsable y proactiva esta poderosa tecnología.