Cómo la batalla por el control podría aplastar la promesa de la IA

Inteligencia Artificial

Un cambio hacia la centralización y la concentración podría acabar con el potencial productivo de la tecnología

A mediados del siglo XX, los éxitos tecnológicos de la Unión Soviética , en particular el lanzamiento del Sputnik y el envío de Yuri Gagarin al espacio, convencieron a muchos observadores de que las economías de planificación centralizada podrían superar a las de mercado. Economistas destacados como Paul Samuelson predijeron que la URSS pronto superaría económicamente a Estados Unidos, mientras que Oskar Lange, economista y socialista polaco, argumentó que las tecnologías informáticas emergentes podrían reemplazar eficazmente el obsoleto mecanismo de mercado.

Sin embargo, paradójicamente, la URSS colapsó justo cuando despegó la revolución informática. A pesar de las considerables inversiones —incluido el intento de Nikita Khrushchev de crear un equivalente soviético de Silicon Valley en las afueras de Moscú, en Zelenogrado—, la URSS no logró aprovechar el potencial de la tecnología informática. El obstáculo no fue la escasez de talento científico, sino la inhóspita incursión de las instituciones en la exploración. Mientras que Silicon Valley prosperó gracias a la experimentación descentralizada, con inventores que cambiaban de trabajo entre startups que realizaban múltiples experimentos simultáneos, la innovación en Zelenogrado estaba controlada centralmente y orquestada íntegramente por funcionarios del gobierno moscovita.

Como argumentó Friedrich Hayek, la principal dificultad de la planificación central no residía en el procesamiento de datos, sino en la recopilación de conocimiento local esencial. Los planificadores soviéticos podían gestionar operaciones estandarizadas, pero flaqueaban ante la incertidumbre tecnológica, al carecer de parámetros para supervisar el rendimiento de las fábricas y sancionar a los ineficientes. A pesar de un rápido crecimiento inicial, la URSS se estancó, incapaz de adaptarse a las nuevas fronteras tecnológicas, y finalmente colapsó.

Estos conocimientos siguen siendo pertinentes, en particular porque las nuevas formas de inteligencia artificial vuelven a plantear la cuestión de si la autoridad centralizada, como China el estado de vigilancia impulsado por IA de , o la concentración corporativa (como entre las grandes empresas tecnológicas de Silicon Valley) pueden aprovechar las nuevas tecnologías de manera eficaz para gestionar la economía y la sociedad.

Innovación de frontera

Las teorías convencionales sobre la riqueza y la pobreza, que enfatizan factores como la geografía, la cultura o las instituciones, tienen dificultades para explicar las drásticas reversiones económicas. Las condiciones geográficas, que se mantuvieron inalteradas, no pueden explicar la transición de la URSS del rápido crecimiento al colapso. Los factores culturales también evolucionan con demasiada lentitud como para explicar los rápidos auges económicos y las posteriores caídas. Si bien instituciones como las leyes y regulaciones pueden cambiar de forma más abrupta, las teorías institucionales basadas en condiciones universales son igualmente incompletas; por ejemplo, tanto la URSS como China experimentaron décadas de rápido crecimiento a pesar de carecer de derechos de propiedad privada seguros. En definitiva, comprender el progreso económico requiere examinar cómo las instituciones y la cultura interactúan dinámicamente con los cambios tecnológicos.

Reconocer que el rendimiento económico está ligado a esta interacción cambiante replantea el conocido debate político sobre el progreso tecnológico. Una postura aboga por la innovación descentralizada impulsada por pequeñas empresas en mercados poco regulados; la otra promueve políticas industriales estatales ejecutadas por burocracias poderosas. Sin embargo, ambos enfoques son óptimos solo bajo ciertas condiciones: las burocracias centralizadas explotan eficazmente las tecnologías accesibles e impulsan el crecimiento de convergencia, mientras que los sistemas descentralizados destacan por ser pioneros en innovaciones en la frontera tecnológica. Con el tiempo, la gobernanza económica debe adaptarse o corre el riesgo de estancarse.

Japón como número uno

Incluso tras la disolución de la Unión Soviética en 1991, de el alivio estadounidense se vio atenuado por una nueva ansiedad: muchos académicos y periodistas creían que Japón pronto eclipsaría a Estados Unidos. El éxito de ventas de Ezra Vogel " 1979, Japón como el número uno", ya advertía de la creciente ventaja de Tokio en informática y semiconductores, un avance aparentemente tan drástico como su anterior auge en el sector automotriz. Sin embargo, la revolución informática que siguió reveló una historia diferente. Desde principios de la década de 1990, la productividad estadounidense impulsada por el software se disparó, mientras que las empresas japonesas se aferraron obstinadamente al hardware.

Japón El ascenso de se basó en un sistema de producción estrechamente coordinado. Dado que las empresas japonesas podían adquirir participaciones en el capital de sus proveedores —algo que la legislación antimonopolio estadounidense desalentaba—, tejieron densas redes de conocimiento reforzadas por la logística justo a tiempo, el diseño asistido por computadora y las máquinas herramienta reprogramables. El resultado fue una eficiencia asombrosa: los trabajadores japoneses de la industria automotriz eran un 17 % más productivos que sus homólogos estadounidenses para 1980, lo que llevó a Ford y GM a reportar fuertes pérdidas.

Sin embargo, la ventaja japonesa se debió menos a la invención de nuevos productos que al perfeccionamiento de los occidentales. Los televisores a color, el walkman y las videograbadoras se convirtieron en éxitos mundiales solo después de que los ingenieros japoneses los rediseñaran para optimizar su coste y durabilidad. En un estudio fundamental, el economista Edwin Mansfield descubrió que aproximadamente dos tercios de la I+D japonesa se centraba en mejoras de procesos —un reflejo de la inversión estadounidense, centrada en productos—, lo que permitió una conversión más rápida de los avances de laboratorio en productos económicos y comercializables.

Pero esas mismas fortalezas se convirtieron en limitaciones. Observadores eminentes como Alfred Chandler Jr. esperaban que la era informática premiara la perfección del hardware y la producción optimizada —factores que favorecían a Japón—, pero fue el dinamismo de empresas emergentes estadounidenses como Apple y Microsoft el que resultó decisivo. La política antimonopolio estadounidense, arraigada en la Ley Antimonopolio Sherman de 1890, abrió mercados al obligar a IBM a separar su hardware y software y al desmantelar AT&T justo antes del despegue del internet comercial. Sin un único guardián, los emprendedores pudieron innovar libremente y la web se expandió sin trabas.

Japón En cambio, las normas de competencia más laxas de fomentaron la cartelización y consolidaron los conglomerados keiretsu. La misma coordinación que antes aceleraba las actualizaciones incrementales ahora ralentizaba el salto a modelos de negocio basados en software e internet, desplazando a nuevos participantes. El impulso tecnológico japonés se estancó. Incluso dentro de Estados Unidos, regiones organizadas en torno a una competencia feroz, como Silicon Valley, superaron a áreas más jerárquicas e integradas verticalmente, como el clúster tecnológico de la Ruta 128 de Nueva Inglaterra .

El fin del capitalismo coordinado

Japón no es un ejemplo aislado. Tras la Segunda Guerra Mundial, la economía de Europa Occidental creció rápidamente gracias a la adopción de métodos estadounidenses de producción en masa en una amplia gama de industrias. Esta estrategia funcionó bien durante varias décadas, pero para la década de 1970, Europa había agotado el atraso tecnológico estadounidense. Para mantener el crecimiento, necesitaba adoptar un modelo basado en la innovación, en lugar de simplemente ponerse al día con las tecnologías existentes.

Este cambio resultó desafiante. Las instituciones económicas europeas se moldearon por una larga historia de convergencia industrial, establecida a finales del siglo XIX para absorber la tecnología británica y reforzada durante la posguerra, cuando Europa acortaba la distancia con Estados Unidos. Estas instituciones se diseñaron para impulsar un crecimiento económico estable y predecible mediante una planificación cuidadosa, la coordinación de las industrias y una estrecha colaboración entre empresas, bancos y gobiernos. Este capitalismo coordinado resultó eficaz cuando la tarea era clara (recuperarse de las prácticas industriales establecidas), pero se convirtió en un obstáculo ante la incertidumbre y la disrupción causadas por la revolución informática y las nuevas tecnologías de la información.

En Francia, el sistema gubernamental de planificación indicativa, que establecía objetivos económicos para coordinar las inversiones, funcionó bien con el progreso tecnológico gradual y predecible. Sin embargo, con la rápida evolución tecnológica, los planificadores se vieron desbordados y no pudieron realizar previsiones precisas ni asignar recursos eficazmente.

De igual manera, las empresas estatales italianas , cruciales durante el auge de la posguerra, se mostraron rígidas e insensibles a una nueva era de turbulencia tecnológica. En España y Portugal, la fuerte influencia del Estado, sumada a intereses arraigados, limitó gravemente la flexibilidad económica, obstaculizando la innovación y la adaptación. En consecuencia, estas naciones del sur de Europa experimentaron un prolongado estancamiento económico durante la revolución informática, a menudo denominada « dos décadas perdidas».

De Hayek a Moravec

La lección es clara: los milagros económicos se estancan cuando las instituciones que posibilitaron los éxitos pasados se desalinean con los nuevos desafíos. La Unión Soviética y gran parte de Europa tropezaron cuando los rígidos modelos de producción en masa no lograron adaptarse a la imprevisibilidad de la era informática, mientras que Japón flaqueó cuando el epicentro de la innovación se desplazó del hardware al software. Hoy, el crecimiento de China se ve cada vez más limitado por un control partidista más estricto, y Estados Unidos enfrenta un peligro similar cuando el poder monopolístico permanece sin control. El peligro de que la centralización y la concentración acaben con la innovación ahora se cierne sobre la IA. Dado que históricamente el rendimiento de la IA ha mejorado principalmente al ampliar la potencia informática y la disponibilidad de datos, muchos observadores concluyeron que la IA es una competencia que es mejor dejar en manos de un puñado de " campeones nacionales". Esa creencia es seductora y errónea.

Al igual que en la revolución informática, los verdaderos avances surgen de la exploración de lo desconocido, no del perfeccionamiento de lo ya formalizado. Los grandes modelos de lenguaje (LLM), sistemas de IA entrenados para generar y comprender el lenguaje humano, se multiplicaron por 10.000 entre 2019 y 2024, pero aún obtuvieron solo un 5 % en la prueba de razonamiento ARC, que evalúa las habilidades avanzadas de resolución de problemas. Mientras tanto, enfoques más ágiles, como la búsqueda de programas (que genera programas explícitos para resolver tareas), han superado el 20 %, y los nuevos métodos de aprendizaje en contexto (donde los modelos aprenden de ejemplos sin reentrenamiento) están avanzando a pasos agigantados.

La IA tampoco volverá obsoleta pronto la exploración humana. La antigua observación de Hans Moravec sigue vigente: lo que resulta sencillo para los humanos (como caminar por un sendero) sigue siendo difícil para las máquinas, y viceversa. Los modelos de lenguaje entrenados en internet aún carecen de la experiencia sensoriomotora de cualquier niño de cuatro años. Hasta que podamos codificar ese conocimiento incorporado, los sistemas de IA centralizados irán a la zaga de la experimentación descentralizada que miles de millones de humanos realizan a diario.

El ingenio florece precisamente donde los precedentes son escasos. Inventores, científicos y emprendedores prosperan convirtiendo lo desconocido en oportunidades. En contraste, los grandes modelos lingüísticos se basan en el consenso estadístico. Imaginemos un LLM formado en 1633: defendería firmemente la Tierra como el centro del universo ; dada la literatura del siglo XIX, negaría con convicción que los humanos pudieran volar, haciéndose eco de la larga lista de intentos fallidos que precedieron al éxito de los hermanos Wright . Incluso Demis Hassabis, de Google DeepMind, admite que alcanzar una verdadera inteligencia artificial general podría requerir " varias innovaciones más".

Control y competencia

Es improbable que estas soluciones surjan únicamente de una escala centralizada; surgirán, como antes, de ampliar el ámbito de experimentación y reducir las barreras de entrada. Sin embargo, en la era de la IA, tanto China como Estados Unidos avanzan en la dirección opuesta, aumentando el control central y reduciendo el dinamismo competitivo.

Los sectores más dinámicos de China siguen siendo impulsados por empresas privadas o con respaldo extranjero, mientras que las empresas estatales se quedan atrás. Sin embargo, Pekín está recentralizando la autoridad: las licencias, el crédito y los contratos ahora favorecen a los conglomerados políticamente fiables, la legislación antimonopolio se aplica de forma selectiva y las campañas anticorrupción hacen de la lealtad un requisito indispensable para la supervivencia. La experimentación provincial, antes vital, se ha marchitado a medida que los funcionarios se centran en indicadores rudimentarios como el recuento de patentes, inundando los registros con solicitudes de escaso valor. El clientelismo eclipsa las normas transparentes, y la lealtad desplaza a la competencia, erosionando la capacidad del Estado para fomentar la innovación de vanguardia e impulsando la economía hacia un crecimiento más lento y menos impulsado por la innovación.

Sin duda, China aún se beneficia de una importante reserva de talento y un gobierno profundamente comprometido con el avance tecnológico. Pero, al igual que en los países occidentales, las empresas que carecen de fuertes conexiones políticas, como la startup de inteligencia artificial DeepSeek, resultan ser las más innovadoras. Si bien las autoridades podrían permitir que estas empresas operen con relativa autonomía siempre que sus actividades se alineen con los objetivos nacionales, la ausencia de una protección legal sólida las deja vulnerables a los cambios en las prioridades políticas. En consecuencia, las empresas deben invertir recursos en la construcción de alianzas políticas, desviando la atención y el capital del impulso a la innovación. Y el control del gobierno sobre tecnologías de la información críticas con frecuencia tienta a las autoridades a fortalecer su dominio político sobre la sociedad, lo que podría sofocar la innovación de base.

Estados Unidos muestra los mismos síntomas con diferentes matices. Desde la era informática de la década de 1990, sus industrias se han concentrado notablemente, socavando la competencia fluida que antaño caracterizaba a Silicon Valley. Una red de cláusulas de no competencia obstaculiza ahora la movilidad laboral, frena el flujo de conocimiento tácito y disuade a científicos e ingenieros de fundar empresas rivales. Dado que las startups son fundamentales para traducir los conocimientos de laboratorio en productos comerciales, este lastre para la circulación del talento debilita el mecanismo mismo —la destrucción creativa— que reasigna la cuota de mercado hacia las ideas innovadoras. Los economistas Germán Gutiérrez y Thomas Philippon demuestran que esta tendencia se debe menos a las inevitables economías de escala que a la presión de los actores dominantes que imponen ventajas regulatorias, desde extensiones de patentes hasta obstáculos para la concesión de licencias sectoriales.

Este patrón también amenaza a la IA. Bajo la apariencia actual de intensa competencia, la sólida alianza de Microsoft con OpenAI ya controla alrededor del 70 % del mercado comercial de LLM, mientras que Nvidia proporciona alrededor del 92 % de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) especializadas que se utilizan para entrenar estos modelos. Junto con Alphabet, Amazon y Meta, estas empresas también han estado comprando discretamente participaciones en prometedoras startups de IA. Mantener un régimen de políticas que proteja el propio entorno competitivo, en lugar de la suerte de empresas específicas, es esencial para que la próxima generación de innovadores transformadores logre el prometido impulso a la productividad. Esto es tan cierto para la era de la IA como lo fue para la era de la informática.

A medida que la innovación tecnológica, en particular en el campo de la IA, se centra cada vez más en unos pocos actores clave, las industrias que se benefician de estas herramientas también se han concentrado. En un podcast, Carl Benedikt Frey afirma que la concentración de industrias que utilizan IA impulsará el cambio tecnológico hacia la automatización en lugar de la innovación de productos.

Sobre el autor:

CARL BENEDIKT FREY es Profesor Asociado Dieter Schwarz de IA y Trabajo en la Universidad de Oxford. Este artículo se basa en su libro más reciente, « Cómo termina el progreso: Tecnología, innovación y el destino de las naciones ».

Las opiniones expresadas en los artículos y otros materiales son las de los autores y no reflejan necesariamente la política del FMI.

El artículo original se puede leer en la web del FMI