La inteligencia artificial ha generado una de las mayores apuestas tecnológicas de los últimos años, pero también una discusión sobre cuánto de las expectativas actuales terminará convirtiéndose en resultados concretos.
El banco alemán Deutsche Bank pone el debate frente a un antecedente incómodo: la historia está llena de predicciones sobre nuevas tecnologías que parecían convincentes y terminaron equivocadas, tanto por exceso de optimismo como de pesimismo.
Esa premisa de la firma alemana surge en medio de una llamada a desacelerar el desarrollo de la AI, impulsada por destacados investigadores, figuras de la industria y organismos globales que advierten que la velocidad de despliegue está superando la capacidad de control y regulación.
Al mismo tiempo, el futuro de un boom histórico de inversión depende de que las expectativas sobre esta tecnología se traduzcan en resultados reales para las empresas.
El banco alemán calcula que solo los llamados hiperescaladores invertirán más de US$5 billones durante los próximos cinco años en esta apuesta tecnológica.
Predecir el impacto de la IA
Adrian Cox, analista de investigación de Deutsche Bank, sostuvo en declaraciones para Bloomberg una frase atribuida al físico Niels Bohr y con frecuencia también a Yogi Berra: “la predicción es muy difícil, especialmente si se trata del futuro”.
Para los inversionistas, esa incertidumbre no es solamente académica. También puede trasladarse directamente a las valoraciones de los activos vinculados con la inteligencia artificial.
El debate enfrenta a los llamados “doomers”, que advierten sobre una posible catástrofe existencial provocada por la IA, con los “boomers”, que confían en el enorme potencial económico de la tecnología.
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En Silicon Valley incluso se utiliza el término “p(doom)” para expresar la probabilidad estimada de que la inteligencia artificial provoque una catástrofe existencial.
Según Deutsche Bank, una de las dificultades para realizar estas previsiones está en tratar sistemas complejos como si se comportaran de manera lineal.
Las economías, los mercados y las tendencias sociales responden a múltiples variables que son difíciles de aislar. Por eso, pequeños cambios pueden producir resultados muy diferentes de los previstos inicialmente.
Las predicciones que fallaron
La historia tecnológica ofrece ejemplos de pronósticos fallidos en ambas direcciones y citadas por Bloomberg. En 1995, Bob Metcalfe, coinventor de Ethernet y fundador de 3Com, pronosticó que internet se volvería “espectacularmente supernova” y colapsaría en 1996.
Cuando la predicción no se cumplió, Metcalfe trituró una copia de su artículo en una licuadora y se la bebió durante una conferencia en 1997.
También hubo quienes subestimaron tecnologías cuyo crecimiento posteriormente fue extraordinario.
En 1943, Thomas Watson, entonces presidente de IBM, afirmó que creía “que existe un mercado mundial para quizás cinco computadoras”.
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La demanda posterior de estos equipos terminó alejándose ampliamente de aquella estimación. Albert Einstein también se equivocó al anticipar el desarrollo de la energía nuclear. En 1934 sostuvo que “no existe la menor indicación de que (la energía nuclear) pueda llegar a obtenerse”.
Ocho años después, en 1942, un equipo de la Universidad de Chicago consiguió la primera reacción en cadena autosostenida.
Las predicciones sobre iPhone y YouTube
Los errores de previsión también aparecieron cuando algunas tecnologías ya estaban frente a sus críticos. Steve Ballmer, entonces CEO de Microsoft, sostuvo en 2007 que “no hay ninguna posibilidad de que el iPhone vaya a conseguir una cuota de mercado significativa”.
Desde su lanzamiento se han vendido más de 3.000 millones de iPhones. Algo similar ocurrió con YouTube. Steve Chen, cofundador y director de tecnología de la plataforma, dijo en 2005 que “simplemente no hay tantos videos que quiera ver”.
Un año después, Google compró YouTube por US$1.650 millones. Estos casos muestran que las dificultades para anticipar el futuro tecnológico no corresponden exclusivamente a quienes están fuera de la industria. Incluso algunos de sus principales protagonistas han tenido problemas para calcular el alcance de las innovaciones.
¿La propia inteligencia artificial también ha desafiado las predicciones?
La propia IA ofrece ejemplos de previsiones que no se cumplieron como se esperaba. Geoffrey Hinton afirmó en 2016 que “la gente debería dejar de formar radiólogos ahora”. Sin embargo, Deutsche Bank señala que el número de estos especialistas aumentó alrededor de 10% durante la última década, en parte por las limitaciones de la IA y por una mayor demanda.
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Sam Altman, CEO de OpenAI, también modificó sus previsiones. En 2025 estimó que entre 30% y 40% de las tareas de la economía podrían ser realizadas por inteligencia artificial en un futuro no muy lejano.
Posteriormente, admitió que habían estado “bastante equivocados” sobre las implicaciones económicas y sociales de la tecnología. “Estoy encantado de estar equivocado en esto”, afirmó.
La adopción de IA podría tardar más
Para Deutsche Bank, mejorar los modelos de inteligencia artificial no garantiza por sí solo una rápida transformación económica.
Los vehículos autónomos son un ejemplo de esta brecha entre las capacidades tecnológicas y su adopción masiva.
No basta con mejorar los algoritmos y aumentar la capacidad de procesamiento. También existen situaciones excepcionales en las carreteras, obstáculos regulatorios y barreras psicológicas que pueden retrasar una adopción que durante años fue presentada como inminente.
Cox sostiene que “el futuro de la IA dependerá, en última instancia, más de los prosaicos desafíos de la integración de los flujos de trabajo en las empresas que tendrán que pagar por ella que de lanzar otro modelo con una mejora marginal en sus capacidades”.
La advertencia tiene una implicación económica: el impacto de la IA dependerá no solamente de lo que pueda hacer, sino de la velocidad con la que las empresas logren incorporarla a sus operaciones y obtener resultados de esa inversión.
El impacto en los empleos
La historia tecnológica también muestra que acertar sobre qué tarea puede desaparecer no significa necesariamente anticipar qué harán después los trabajadores.
Las computadoras fueron presentadas como una amenaza para los empleos administrativos, pero posteriormente se convirtieron en una herramienta central del trabajo basado en conocimiento.
Las calculadoras y la computación en la nube siguieron caminos similares.
Las calculadoras generaron temores sobre una dependencia tecnológica en las aulas. En el caso de la nube, en 2009 alrededor de la mitad de las empresas consultadas señalaba la seguridad y la privacidad como la principal razón para evitar su adopción.
Estos antecedentes muestran que una tecnología puede modificar el trabajo de una manera diferente a la inicialmente prevista, incluso cuando sí termina teniendo un impacto significativo.
En ese sentido, el futuro de la inteligencia artificial no dependerá únicamente de los nuevos modelos o de las capacidades que puedan alcanzar. También estará condicionado por la capacidad de las empresas para incorporarlos de manera efectiva a sus operaciones.
Para Deutsche Bank, buena parte de la respuesta no estará en Silicon Valley, sino en Main Street, donde las empresas tendrán que demostrar cuánto valor económico pueden generar realmente con la inteligencia artificial.
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Bloque de preguntas y respuestas:
- ¿Por qué es tan difícil predecir el impacto económico de la inteligencia artificial?
- Porque la economía, los mercados y las tendencias sociales son sistemas complejos en los que pequeños cambios pueden generar resultados diferentes a los previstos.
- ¿Qué advierte Deutsche Bank sobre el boom de la inteligencia artificial?
- El banco señala que las grandes expectativas sobre la IA deben contrastarse con su adopción empresarial, la integración en los flujos de trabajo y el retorno de las inversiones.
- ¿Qué predicciones sobre tecnología han fallado según Deutsche Bank?
- El análisis recuerda, entre otras, la predicción de Thomas Watson sobre que habría un mercado mundial para unos cinco computadores, la afirmación de Steve Ballmer de que el iPhone no tendría una participación significativa y las dudas de Steve Chen sobre el potencial de YouTube.
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