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Durante un viaje reciente a Kazajistán, me sorprendió el entusiasmo de la gente por la IA. Prácticamente todas las personas con las que hablé —académicos, políticos y emprendedores— parecían convencidas de que esta tecnología ayudará a resolver complejos desafíos, desde diversificar la economía para reducir la dependencia de los recursos naturales hasta ampliar el acceso a servicios esenciales, sobre todo para las poblaciones remotas. Esperaba que la difusión del conocimiento sobre la IA fuera más lenta, pero tal vez su optimismo no debería haberme sorprendido. Al fin y al cabo, el rápido desarrollo de la IA implica importantes oportunidades para las economías emergentes.
Según un Informe sobre Desarrollo Humano, de las Naciones Unidas, las poblaciones de las economías emergentes no solo conocen bien estas oportunidades, sino que también son más optimistas respecto a la tecnología que sus contrapartes de las economías desarrolladas. En las economías avanzadas, las conversaciones sobre IA suelen centrarse de inmediato en los temores a la automatización excesiva, la pérdida de empleos y la disrupción del mercado laboral. Las poblaciones de las economías emergentes también temen que la IA traiga consigo una ola de automatización, pero prevén incluso una mayor mejora y colaboración entre humanos y máquinas.
Podría parecer tentador destacar el riesgo de una “brecha digital en IA”, donde los países de altos ingresos se beneficiarían desproporcionadamente de la tecnología, mientras que los países de ingresos bajos y medios se quedarían aún más rezagados. Sin embargo, estas preocupaciones se centran en una dimensión de la revolución de la IA: el desarrollo de un conjunto cada vez mayor de potentes herramientas que se implementarán, por ejemplo, para impulsar el descubrimiento científico, aumentar la productividad, generar nuevos productos y servicios o automatizar (mediante agentes) tareas complejas que implican planificación, secuenciación e integración de pasos. Dado que pocos países pueden cumplir con los requisitos asociados en cuanto a escala, inversión e infraestructura, estas actividades se están llevando a cabo actualmente principalmente en Estados Unidos y China.
Pero la creación de modelos no es la única opción. La revolución de la IA también implica la consulta, adaptación, optimización y despliegue de herramientas existentes para resolver problemas específicos del contexto y acelerar el aprendizaje. Los costes de estas actividades son mucho menores y, con la expansión de los modelos de código abierto —muchos de ellos desarrollados en China—, seguirán disminuyendo. En consecuencia, el campo ofrece un amplio abanico de posibilidades para la innovación en numerosos países.
Si bien esta dimensión de la revolución de la IA es mucho más accesible, requiere cierta infraestructura básica, en especial un suministro eléctrico fiable y conectividad a internet móvil. La accesibilidad es clave: se necesita internet de alta velocidad y planes de datos asequibles, sobre todo para garantizar la generación de los datos que impulsan muchas de las aplicaciones y casos de uso de IA más importantes. Para que estos datos marquen la diferencia, deben ser móviles y compartidos, por lo que también son esenciales estructuras regulatorias bien diseñadas que permitan la movilidad segura de los datos (sujeta al permiso o control individual). La Interfaz Unificada de Pagos de la India, que facilita los pagos seguros y el intercambio de datos financieros, ofrece un modelo útil.
Una vez que se den estas condiciones —y en muchas economías emergentes ya se han dado—, las posibilidades de implementar soluciones digitales y basadas en inteligencia artificial son prácticamente ilimitadas. Dichas soluciones incluyen, para empezar, servicios financieros para personas y empresas que históricamente han estado desatendidas.
Para las personas con recursos limitados, prácticamente sin historial financiero o comercial accesible y, en algunos casos, con documentación escasa, acceder a financiación a través de los canales tradicionales resulta prohibitivo o simplemente imposible. Sin embargo, las herramientas digitales ofrecen ahora medios asequibles para subsanar estas carencias de información. A medida que la economía basada en efectivo cede terreno a los sistemas de pago digitales, y los hogares y las pequeñas empresas adquieren cuentas bancarias y monederos electrónicos, la acumulación de datos, si se gestiona adecuadamente, resolverá el problema del anonimato.
La evaluación crediticia basada en IA puede sustentar versiones sostenibles, escalables y rentables de microcréditos, permitiendo a las empresas crecer y contratar más personal. Asimismo, las plataformas de comercio electrónico brindan a las pequeñas empresas acceso a un mercado más amplio y, con la ayuda de la IA, más segmentado, lo que impulsa aún más el crecimiento, el dinamismo y, potencialmente, la innovación.
Estas oportunidades no se limitan a las finanzas y el comercio. En los ámbitos de la salud y la educación, se utilizan aplicaciones digitales, muchas de ellas basadas en inteligencia artificial, para ampliar el acceso a los servicios, especialmente para quienes no viven en zonas con alta densidad de servicios o cerca de ellas.
La IA también puede apoyar y acelerar la adquisición de conocimientos y habilidades —la base del capital humano—, por ejemplo, mediante asistentes digitales de aprendizaje. La mejora continua del capital humano es un elemento clave en todo desarrollo exitoso. No todos tienen acceso a un aula o a un tutor, pero con la infraestructura adecuada, cualquiera puede interactuar con un modelo de IA generativa que haya leído y, en cierto modo, comprendido la vasta literatura digital existente en todos los campos e idiomas. Esto tendría efectos directos en la productividad, el crecimiento y el desarrollo.
Además, en ciertos entornos laborales, la IA puede reducir el tiempo de formación y aumentar la productividad de los trabajadores. Pensemos en la atención al cliente: los asistentes de IA pueden ofrecer orientación personalizada, basada en la experiencia acumulada, a agentes humanos sin experiencia, lo que acelera el proceso de aprendizaje y permite que estos brinden una mejor asistencia desde el principio. Este efecto se puede lograr en una amplia gama de trabajos y sectores, desde la enfermería hasta el desarrollo de software.
Puede que las economías emergentes no lideren el desarrollo de modelos de IA, pero pueden usar esta tecnología para impulsar sus objetivos de desarrollo económico y social. Afortunadamente, son conscientes de ello. Es precisamente lo que pretenden hacer.
El autor es Premio Nobel de Economía, profesor emérito de Economía y exdecano de la Escuela de Negocios de la Universidad de Stanford y coautor (junto con Mohamed A. El-Erian, Gordon Brown y Reid Lidow) de Permacrisis: Un plan para arreglar un mundo fracturado (Simon & Schuster, 2023).
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