Las políticas de apoyo a la digitalización vinculadas al programa Next Generation de la Unión Europea se están implementando a buen ritmo. Medidas como el bono digital a empresas se presentan como ejemplo de políticas innovadoras y exitosas, con objetivos claros y gestión sencilla semi-automatizada. Muchos de los proyectos relacionados con la “transición digital” pretenden acelerar la implantación de sistemas de inteligencia artificial en empresas y administraciones con la promesa de que estos proyectos serán catalizadores de la transición a una Europa más tecnológica, con más crecimiento económico y más justicia social.
Sin embargo, no existen todavía evaluaciones rigurosas que nos permitan saber cuáles serán las implicaciones de las políticas públicas para acelerar la implantación de la inteligencia artificial en empresas. Sí existen ya estudios empíricos cómo la implantación de estos sistemas en industrias concretas afecta el empleo o la desigualdad salarial - pero las conclusiones de dichos estudios no llevan precisamente a anticipar escenarios optimistas. Los economistas que estudian este tema son cada vez más pesimistas, como resumen en trabajos recientes Daron Acemoglu y David Autor. La inteligencia artificial es un conjunto de tecnologías con un enorme potencial, pero la manera en que se está implantando en la actualidad parece estar llevando a una excesiva automatización del trabajo, aumenta la desigualdad social y no mejora de forma significativa la productividad. Aunque la Unión Europea está tratando de regular la implantación de la inteligencia artificial, elaborar regulación efectiva es muy complejo como muestra el desarrollo en curso de la “AI Act”.
Una primera preocupación está relacionada con el uso de datos e inteligencia artificial para fines que no son socialmente óptimos. En principio, la capacidad de hacer predicciones sobre el comportamiento de las personas podría usarse para fines como mejorar la salud de la población, pero en la práctica quienes tienen la capacidad de usar datos e implementar sistemas de forma efectiva suelen ser empresas que acaban usando el enorme potencial de estas tecnologías para hacer gastar más a las personas en bienes de consumo. La naturaleza social de los datos implica que los datos de un usuario se usan para predecir el comportamiento de otros usuarios (hayan firmado acuerdos de privacidad o no). La manipulación del comportamiento para la que se usan en la actualidad muchos sistemas de la inteligencia artificial crea ineficiencias: el consumidor acaba gastando más en ámbitos en que hay empresas con mucha capacidad técnica y menos en ámbitos quizás más necesarios, pero en los que no hay incentivos para usar estas tecnologías. Esto siempre ha sido así, pero la asimetría de poder entre empresas y consumidores se está incrementando y la regulación no está logrando incidir.
Un segundo motivo de preocupación es el impacto sobre el mercado de trabajo. La inteligencia artificial supone usar modelos predictivos para realizar tareas de forma similar a como las haría un humano. Ejemplos clásicos son reconocer imágenes, traducir o producir textos, o realizar procesos administrativos. En muchos casos, la implantación de estos sistemas en empresas se usa para sustituir a trabajadores, a quienes se les asigna a otras tareas o se les despide.
En otras transiciones tecnológicas pasadas, los trabajadores desplazados eran absorbidos por otros sectores ya sea porque el aumento de la productividad aumentaba la demanda o porque se creaban nuevas tareas. Sin embargo, los (pocos) estudios empíricos actuales en casos como Holanda o EEUU parecen indicar que las empresas que contratan a más trabajadores para implementar sistemas de inteligencia artificial contratan a menos trabajadores en general, y que esta reducción de empleo se extiende a otras empresas del mismo sector. En estas industrias, se produce también una polarización del salario entre unos pocos trabajadores con sueldos altos y una mayoría cuyos sueldos se reducen – generando más desigualdad. Y a pesar de ello, los incrementos en la productividad en los sectores en los que se implementa la inteligencia artificial son muy pequeños y no basta para compensar por los empleos perdidos o las reducciones de salario.
Otro de los principales propósitos para los que se está implementando la inteligencia artificial en las empresas es para vigilar lo que hacen los trabajadores. La capacidad de monitorizar mejor reduce los salarios, además de generar burn-out.
Las instituciones europeas y muchos gobiernos, incluido el español, llevan años intentando producir normativas que regulen el uso de la inteligencia artificial, pero se trata de una tarea complicada en un sector muy dinámico y con fuertes asimetrías entre el conocimiento técnico de los reguladores y las empresas a las que se destina la regulación. Sin embargo, la preocupación principal de esta legislación son aspectos como la protección de la privacidad, la discriminación algorítmica o el desarrollo de tecnologías dañinas - como armas autónomas, bots maliciosos, o software usado por pedófilos. Sin menospreciar la importancia de estos usos dañinos, la introducción de la inteligencia artificial en las empresas tiene riesgos más mundanos sobre consumidores y trabajadores que no se han calibrado suficientemente antes de realizar políticas públicas de digitalización ambiciosas como las vinculadas al programa Next Generation.
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