El impacto econ\u00f3mico de la inteligencia artificial se compone de dos \u00e1reas que contribuyen al crecimiento del producto interno bruto de un pa\u00eds: (i) el gasto en la adquisici\u00f3n y su instalaci\u00f3n de aplicaciones y plataformas, y (ii) el \u201cderrame\u201d (los llamados spillovers), en t\u00e9rminos del aumento en la productividad. El derrame depende directamente del grado de asimilaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda en la producci\u00f3n, a partir de la reingenier\u00eda de procesos productivos y la capacitaci\u00f3n de la fuerza laboral para poder adoptar la tecnolog\u00eda (lo que se denomina acumulaci\u00f3n de capital intangible).<\/p>\n
Con un gasto en inteligencia artificial de 11.59 mil millones de d\u00f3lares (o sea 0.2% del PIB), en el 2023, Am\u00e9rica Latina va considerablemente por detr\u00e1s de econom\u00edas como la de Estados Unidos, China y Europa. Por otro lado, el efecto de derrame en el producto interno bruto latinoamericano en el 2023 debido a la adopci\u00f3n de machine learning lo estimamos a 58.8 mil millones de d\u00f3lares.<\/p>\n
Los estudios del Banco Mundial y del Fondo Monetario Internacional que estiman el impacto de la inteligencia artificial en el empleo analizaron fen\u00f3menos diferentes: el primero en lo referente al machine learning y el segundo en la inteligencia artificial generativa. La literatura de investigaci\u00f3n establece que el impacto para cada variante de inteligencia artificial es diferente: el primero afecta a empleos rutinarios y de baja capacidad anal\u00edtica, mientras que el segundo comienza a adentrarse en el trabajo m\u00e1s creativo. Lo fundamental a retener es que el impacto del primero no es cancelado por el segundo, sino que ampl\u00eda las \u00e1reas de impacto en la fuerza laboral.<\/p>\n
De acuerdo con procesos graduales de adopci\u00f3n tecnol\u00f3gica en el tejido productivo, estimamos que en Argentina hacia 2030 240,000 empleos ya habr\u00e1n desaparecido debido a la sustituci\u00f3n tecnol\u00f3gica, un valor que alcanzar\u00e1 a 1,021,000 en 2035. Este proceso de sustituci\u00f3n tecnol\u00f3gica afectar\u00e1 inicialmente los trabajos rutinarios que requieren menor nivel educativo, aunque comenzar\u00e1 tambi\u00e9n a afectar a los trabajadores con nivel de educaci\u00f3n media. Estas estimaciones no consideran los procesos compensatorios de creaci\u00f3n de empleo, aunque la creaci\u00f3n de fuentes de trabajo calificado requiere un mayor nivel de capacitaci\u00f3n que los empleos sustituidos, lo que conlleva una polarizaci\u00f3n social.<\/p>\n
La inteligencia artificial en sus dos variantes depende de la infraestructura de grandes centros de procesamiento de datos y de recursos humanos calificados. Los centros de procesamiento dependen de energ\u00eda el\u00e9ctrica, principalmente por la necesidad de refrigeraci\u00f3n de servidores. Si la infraestructura el\u00e9ctrica no puede aumentar la generaci\u00f3n y transmisi\u00f3n de energ\u00eda, la radicaci\u00f3n de centros de procesamiento de datos no es posible. Entre par\u00e9ntesis, el clima tiene poco que ver con las condiciones de inversi\u00f3n en grandes centros ya que no se explica porque Brasil es en la actualidad el pa\u00eds latinoamericano con mayor concentraci\u00f3n de infraestructura de procesamiento de datos.<\/p>\n
En lo referente a los recursos humanos, la Argentina podr\u00eda avanzar en lo que se refiere al desarrollo de aplicaciones de IA en sectores como salud, manufactura, agropecuario. Sin embargo, en lo referente al desarrollo de modelos fundacionales (o sea, los grandes modelos de lenguaje que sirven de base a las aplicaciones sectoriales), Estados Unidos, China y ciertos pa\u00edses europeos concentran por un tema de masa cr\u00edtica, los centros mundiales de desarrollo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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