Decía Alan Turing, considerado uno de los padres de la ciencia de la computación y precursor de la informática moderna: "las máquinas me sorprenden con mucha frecuencia". Si hace casi 50 años se lograba hacer por primera vez una llamada sin cables, hoy ya se trabaja en coches que se conducen solos, en tecnologías de reconocimiento facial o en toda una ciudad inteligente, algo posible gracias a la Inteligencia Artificial (IA), que está llamada a protagonizar una revolución equiparable a la que generó Internet.
Definida normalmente como la capacidad de una máquina de imitar el comportamiento humano inteligente, esta tecnología será clave en la recuperación económica tras la debacle que está suponiendo la pandemia en todo el mundo. De hecho, según un informe de PwC, la IA y la automatización supondrán en 2030 en torno al 14% del PIB mundial, unos 15 billones de dólares.
Ya en el año 2016, Accenture presentó un estudio que revelaba que la IA podría llegar a duplicar las tasas anuales de crecimiento económico en 2035, cambiando la naturaleza del trabajo y estableciendo una nueva relación entre el hombre y la máquina. Se preveía que el impacto de la IA en los negocios aumentaría la productividad del trabajo hasta en un 40% y permitirá a las personas hacer un uso más eficiente de su tiempo. Por su parte, el Foro Económico Mundial estima que esta tecnología permitirá a las grandes economías mundiales duplicar sus tasas anuales de crecimiento durante los próximos 15 años.
Eso sí, como reflexionan en el artículo Sobre los efectos de la inteligencia artificial en el crecimiento y el empleo, recogido por BBVA, "la IA tiene el potencial de impulsar el crecimiento económico, pero con instituciones inadecuadas y, en especial, con una política de competencia equivocada puede producir el efecto contrario".
Impacto mundial
El impacto económico de la Inteligencia Artificial en la economía mundial vendrá principalmente de tres vectores, según el informe de PwC: En primer lugar, por la mejora de la productividad en las empresas como consecuencia de la automatización de procesos (incluido el uso de robots y de vehículos autónomos); en segundo, por los incrementos de productividad debido al aumento de la fuerza laboral de las compañías.
La IA podría llegar a duplicar las tasas anuales de crecimiento económico en 2035
Una de las grandes preocupaciones es que la IA termine desplazando muchos empleos, pero el Foro Económico Mundial estima que se crearán muchos más de los que se destruirán. Concretamente hacia 2025 la automatización podría eliminar hasta 85 millones de empleos en todo el mundo, a la vez que se crearán 97 millones de nuevas ocupaciones.
El tercer factor de crecimiento vendría por el aumento del consumo como consecuencia de la existencia de productos y servicios de mucha mayor calidad y más personalizados. De hecho, según un informe del Instituto de Investigación Capgemini, el 79% de los líderes en IA a gran escala ha visto un incremento de más del 25% en ventas de productos y servicios tradicionales, Además, el 62% apunta haber experimentado un descenso en el número de quejas de los clientes en un 25%.
En esta carrera, Norteamérica y China serían las regiones más beneficiadas en términos de crecimiento adicional de la actividad con incrementos en su PIB del 14,5% y 26,1%, respectivamente. Y es que como ponen de manifiesto desde Microsoft, la experiencia de las revoluciones industriales previas (la máquina de vapor a fines del siglo XVIII, la electricidad a fines del siglo XIX y las tecnologías de la información a finales del siglo XX) sugiere que aquellas firmas y países que más rápido adoptan y difunden las nuevas tecnologías son quienes obtienen más oportunidades de crecimiento económico. Por ello, estos episodios de cambio tecnológico acelerado fueron períodos de gran divergencia en los ingresos, la productividad y el bienestar entre los países.
En este sentido, ¿cómo se perfila España en este escenario? Según el Artificial Intelligence Index Report, elaborado por el Human-Centered Artificial Intelligence Institute de la Universidad de Stanford, España se sitúa por debajo de la media con respecto a los países de altos en ingresos. Se tienen en cuenta tres categorías: investigación y desarrollo, economía e inclusión. Si bien España destaca en el porcentaje de matriculados en materias de Inteligencia Artificial, de contrataciones y proporción de autoras, no lo hace en patentes o inversión privada.
Atendiendo a las predicciones de IDC España, para 2022 el 75% de las empresas incorporarán la automatización inteligente en la tecnología y el desarrollo de procesos. Así, el sector de Inteligencia Artificial en España alcanzará los 650 millones de euros, lo que implicaría un crecimiento del 32,3% respecto a 2019 y un incremento del 35,6% entre 2020 y 2022. Según los pronósticos del Foro Económico Mundial, el gasto global en Inteligencia Artificial se va a situar en 52.000 millones de dólares en el próximo trienio.
Con motivo de la presentación de los Presupuestos Generales del Estado (PGE) de 2021, el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital informó que contará el año que viene con un presupuesto para inversión en digitalización y telecomunicaciones de 4.230 millones de euros, lo que supone casi seis veces más que los 718 millones de euros que se destinaron a estas partidas en el año 2020.
De este montante, 330 millones de euros irán destinados al despliegue de tecnologías disruptivas como la IA y la economía del dato. Esa inversión servirá para desarrollar una serie de medidas que se detallarán en la futura Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial.
Casos de éxito
El motor que puede suponer este tipo de tecnología en la economía mundial ya ha sido demostrado en diferentes proyectos. En el ámbito de la salud, destacan iniciativas como la de BlueDot, una empresa canadiense que desarrolló un programa que alertaba sobre el coronavirus tras la detección del primer caso en China el 31 de diciembre de 2019.
Como explica Keith Darlington, consultor en Inteligencia Artificial, "se trata de un programa diseñado para predecir enfermedades infecciosas, así como localizar y rastrear su expansión. Funciona combinando capacidades de Inteligencia Artificial con el conocimiento de los epidemiólogos que identifican cómo y dónde buscar evidencias sobre nuevas enfermedades". BlueDot analiza más de 100.000 informes al día en multitud de idiomas para después enviar alarmas a sus clientes del sector de la salud, gobiernos, instituciones de salud pública y otras empresas.
Otros ejemplos de cómo la IA está ayudando expresamente en el control de la pandemia son gafas inteligentes que han permitido detectar personas con fiebre en grandes aglomeraciones de gente, una nueva gama de robots que están permitiendo reducir el contacto entre los pacientes y el personal sanitario (minimizando el riesgo de transmisión), o la utilización de drones y robots para llevar a cabo entregas o pulverizar desinfectantes en zonas públicas sin necesidad de intervención directa de humanos.
Fuera del ámbito sanitario la IA también ha demostrado su utilidad y su papel de motor económico, por ejemplo, reduciendo costes. En este sentido, en el terreno medioambiental ya es posible predecir desastres naturales. Así lo demostraron Fujitsu Limited y Fujitsu Laboratories cuando, a finales del año pasado, anunciaron el desarrollo de una tecnología que utiliza la Inteligencia Artificial y se basa en modelos matemáticos construidos con datos ilimitados sobre los niveles de lluvia y agua para realizar predicciones que sirven para ofrecer tiempos de respuesta más rápidos y mitigar los daños por inundaciones.
En el caso del retail, empresas como Tesla y Johnson & Jonshon ya han recurrido a Elementum, una star-up especializada en IA para agilizar sus cadenas de suministro. Elementum monitorea incidentes puntuales, realiza un seguimiento del transporte y registra los productos manufacturados. Con el análisis de más de 10 millones de incidentes por día y 25 billones de dólares en productos en tiempo real, Elementum advierte por anticipado sobre los problemas potenciales y propone soluciones alternativas.
