En la carrera por la inteligencia artificial (IA), ha entrado recientemente en el debate público la disputa por el control de los recursos que harán posible su desarrollo. Energía, capacidad de computación, centros de datos, infraestructuras digitales, formación del talento y gobernanza son los nuevos factores que determinarán qué economías obtendrán mayores beneficios de una tecnología que promete transformar la productividad durante las próximas décadas. Esta ha sido la principal tesis esgrimida en la sesión ‘IA y el nuevo paisaje económico’, celebrada en el marco de Aspen Ideas, en la que participaron Chris Womack, presidente y CEO de Southern Company; Lael Brainard, exdirectora del Consejo Económico Nacional de EE.UU.; y Benedict Macon Cooney, Chief Innovation Officer del Tony Blair Institute.

La energía, la primera capa de la IA

Para Chris Womack, la conversación sobre IA comienza mucho antes de los modelos fundacionales. Cita al CEO de NVIDIA, Jensen Huang, que describe la IA como una “tarta a capas” cuya base es la energía. “Después vienen la infraestructura, los chips, los modelos y, finalmente, las aplicaciones”, explica. Advierte que “sin una capacidad suficiente de generación eléctrica, ninguna estrategia nacional de IA podrá desarrollarse plenamente”. Desde su perspectiva como responsable de una de las principales compañías energéticas estadounidenses, el crecimiento exponencial de los centros de datos está modificando ya la planificación del sistema eléctrico.

La IA exige una capacidad de suministro muy superior a la de anteriores revoluciones digitales y convierte la disponibilidad energética en un factor estratégico tanto para la competitividad económica como para la seguridad nacional. “No hay nada que funcione sin energía”, resume Womack, quien defiende que la IA ya está permitiendo optimizar la gestión de las redes mediante modelos predictivos aplicados al mantenimiento de las infraestructuras o la planificación de servicios públicos.

Lael Brainard ha situado el debate en una perspectiva macroeconómica. A su juicio, la verdadera contribución de la IA al crecimiento todavía no se ha materializado, porque la tecnología continúa concentrándose en una fase inicial de despliegue. Sin embargo, considera que la situación cambiará cuando la IA se difunda de forma generalizada entre las empresas y los distintos sectores económicos. “Dentro de un par de años, nuestro crecimiento en productividad será mucho mayor”, ha asegurado.

“En un horizonte de entre diez y veinte años”, ha añadido, “la IA provocará mejoras dramáticas tanto en economía como en los niveles de renta”. Para Brainard, la cuestión ya no consiste tanto en demostrar el potencial tecnológico de la IA como en acelerar su adopción dentro del tejido productivo para que esos incrementos de productividad impacten realmente en la economía.

Benedict Macon Cooney sostiene que la velocidad de evolución de la IA está obligando a revisar continuamente las previsiones. Recuerda que la transformación más profunda apenas ha comenzado hace cuatro o cinco años y señala que la siguiente etapa estará marcada por el desarrollo de la denominada inteligencia agéntica.

Según ha explicado, el sector avanza hacia sistemas capaces de actuar con mayor autonomía y mejorar continuamente sus propias capacidades mediante procesos de aprendizaje recursivo. “Es lo que llamamos mejora recursiva: una IA que continúa aprendiendo”, afirma. En este escenario, la competencia entre países vira hacia la rapidez con la que sean capaces de desplegar infraestructuras de computación, atraer talento especializado y garantizar el acceso a energía suficiente.

Gobernar la IA para generar confianza

Los tres participantes han coincidido en que el despliegue tecnológico deberá ir acompañado de mecanismos de gobernanza sólidos. Womack ha defendido que la IA necesita reglas claras y una inversión constante en ciberseguridad para proteger infraestructuras críticas frente al incremento de las amenazas digitales. Al mismo tiempo, ha insistido en que los beneficios de la IA deben distribuirse de forma equilibrada entre sectores, territorios y ciudadanos, para evitar que queden concentrados en un reducido número de empresas o regiones.

Brainard ha añadido que es fundamental que la regulación también ofrezca certezas a los trabajadores. A su juicio, el mayor riesgo reside en la ausencia de planes de transición laboral. Ha recordado el caso de China, donde alrededor de un millón de trabajadores se vieron obligados a abandonar sus puestos en fábricas sin un proceso de reconversión planificado. Se trata de una situación que, según ha opinado, debe evitarse mediante políticas activas de formación y reciclaje profesional.

Incide también en la importancia del factor humano y defiende que las empresas deben ofrecer oportunidades de aprendizaje continuo para que los trabajadores incorporen herramientas de IA a su actividad cotidiana sin perder capacidad de análisis crítico. “Lo más importante es proporcionar a la gente un sentido de control”, señala Brainard. “Las personas necesitan percibir que la IA puede convertirlas en profesionales más productivos y valiosos, en lugar de contemplarla como una amenaza”, ha apuntado.

Cooney ha extrapolado esta idea al ámbito educativo. Considera que uno de los mayores efectos democratizadores de la IA se puede conseguir proporcionando un tutor personalizado a cada estudiante. Para desarrollar su argumento, cita el acuerdo alcanzado por Estonia con OpenAI. “Herramientas de aprendizaje adaptativo, como las desarrolladas por Khan Academy, pueden transformar la educación desde las primeras etapas”, termina.

La sesión ha concluido con una idea compartida por los tres ponentes: la IA será, más allá de una revolución tecnológica, una transformación económica e institucional.