El miércoles tuvimos una excelente mesa redonda sobre IA en el Centro de Posgrado de CUNY, que pronto estará disponible en YouTube. Esperaba continuar la conversación con algunos participantes para el video de esta semana, pero la logística no se pudo concretar, escribe en Substack [Hablando de IA con Martin Wolf, y admitiendo que podemos estar confundidos, 11/10/2025] el premio nobel de economía Paul Krugman. Aquí les dejo una conversación (que tienen que ver en YouTube) que tuve sobre el mismo tema con Martin Wolf, del Financial Times, hace unos meses. Transcripción a continuación.
Martin Wolf, espero que la hayan disfrutado, por cierto.
Paul Krugman Oh, ha sido divertido.
Martin Wolf No creo haber conocido nunca a nadie, y mucho menos a alguien de unos setenta años, que haya mantenido el nivel de trabajo que usted ha mantenido en los últimos meses.
Paul Krugman: En parte es solo... ¿sabes qué debería estar haciendo? Es cierto que hubo algunos momentos en los que ahora me arrepiento de haber pasado tanto tiempo en el boletín y menos tiempo bebiendo Aperol Spritz en la plaza cuando estábamos en Italia.
Martin Wolf Sí.
Martin Wolf . Hablemos de inteligencia artificial, lo cual es una buena novedad. Esta es la cuarta entrega de nuestra serie, "El Intercambio Wolf-Krugman". Soy Martin Wolf, comentarista económico jefe del Financial Times.
Soy Paul Krugman, profesor de la Universidad de la Ciudad de Nueva York y autor de un boletín independiente de Substack. El episodio de hoy se grabará el viernes 20 de junio a las 10:30 en Massachusetts, ya que no estoy en Nueva York ahora mismo, que son las 3:30 de la tarde en Londres .
Martin Wolf Y lo estamos grabando el viernes porque la semana que viene voy a estar en India y la única explicación racional para esto, voy a estar en Delhi, es que las temperaturas de más de 30 grados centígrados que estamos experimentando aquí en Londres, en cambio, tendré un día realmente caluroso, me imagino que alrededor de 45.
Paul Krugman Sí. Creo que me mantendré ocupado y estaré en un lugar un poco más fresco.
Martin Wolf Así que decidimos que esta semana analizaríamos la inteligencia artificial, en parte porque nos permite no dedicar mucho tiempo a hablar de lo que está sucediendo en Estados Unidos en este momento. Así que analizaremos la inteligencia artificial en sí, pero también cómo su impacto está empezando a extenderse por nuestras economías y nuestras vidas, y cuáles podrían ser sus implicaciones a largo plazo. Sin duda, es el cambio tecnológico más interesante que podemos ver en este momento. Así que Paul, cuando piensas en lo que ahora se llama inteligencia artificial, o como leí hoy en el FT, como un experto se refiere a estas tecnologías no como inteligencia artificial sino como loros estocásticos, lo cual creo que es una descripción encantadora. En fin, sea cual sea la descripción que prefieras, ¿qué te entusiasma, qué te inquieta de este fenómeno?
Paul Krugman Lo que llamamos inteligencia artificial en realidad no es, en este momento, inteligencia. Hay una disputa interminable sobre si puede estar a punto de convertirse en algo que realmente se pueda llamar así. Pero en realidad, se trata de una evolución de grandes modelos de lenguaje que básicamente toman toneladas y toneladas de datos, aplican algoritmos muy inteligentes, tan inteligentes que no entendemos bien cómo funcionan, para poder responder en lenguaje natural, preguntas planteadas en lenguajes naturales. Y no es algo menor. Hay un montón de áreas en las que solíamos bromear sobre lo malos que eran realmente los intentos de automatizar el pensamiento o algo que se parecía al pensamiento. La traducción era una broma. No sé si hicieron la vieja anécdota sobre el supuesto programa de traducción ruso-inglés. Eso tomó "El espíritu era fuerte, pero la carne era débil" y regresó como "El vodka era bueno, pero la carne estaba podrida". Entonces, ya sabes, solía ser que la traducción era una broma. Ahora es bastante buena. De hecho, puedo leer noticias en otros idiomas, y puede que sean un poco forzadas, pero son realmente muy buenas. El reconocimiento de voz es bastante bueno, así que sin duda hemos logrado algo importante, pero si es realmente revolucionario, qué logrará, eso está en el aire.
Martin Wolf : Bueno, un par de reacciones al respecto. Recuerdo mucho una que te apoyaba: la famosa noción de la prueba de Turing. Obviamente, de Alan Turing, el gran teórico de la informática de la década de 1930, junto con John von Neumann, una especie de padre de la informática. Él argumentaba: «Creemos que la informática es inteligente si podemos tener un intercambio con esa computadora. Y suena como un ser humano, se siente como un ser humano, de modo que la gente se engaña y piensa que es un ser humano». Y, por lo que puedo ver, aprobaron esa prueba. Así que eso es algo bastante significativo. Pero también diría que es bastante interesante esta cuestión de cómo definimos la inteligencia. Para mí, el uso más emocionante —y esto lo aprendo mucho de alguien que conozco muy bien en este área— es Demis Hassabis, que está en Google DeepMind. Lo que le entusiasma es la capacidad actual de los programas informáticos para realizar trabajos científicos de gran envergadura, y ganaron el Premio Nobel por su capacidad —un problema computacional, pero obviamente increíblemente complejo— de descubrir todas las diferentes maneras en que se pueden plegar las proteínas. No sé si eso es inteligente, pero al menos es muy fácil ver que es muy potente y útil, algo que los seres humanos simplemente no podrían hacer por sí solos.
Paul Krugman Sí. Hay muchas tareas que hemos considerado que requerían gente muy inteligente, que estaban muy bien pagadas, ya sabes, y eran realmente difíciles, que ahora pueden ser realizadas por lo que sea que llamemos a esto, IA generativa o lo que sea, loros estocásticos, pero son loros estocásticos que producen cosas realmente útiles. Y esto es significativo. Ahora bien, si es lo mismo que lo que nosotros... está claro que la prueba de Turing, Turing la fastidió. Es difícil decirlo, pero Alan Turing se equivocó un poco sobre lo que implicaría porque claramente ahora tenemos programas que pasan la prueba de Turing con bastante facilidad, y sin embargo no creemos que sean personas. Nadie piensa realmente que sean personas todavía. Pero por otro lado... bueno, no estoy seguro de cuántas manos he usado ya aquí, pero mejoras radicales en la productividad en algo. Esa es una vieja historia. Eso ha sucedido repetidamente en muchos sectores de la economía. ¿Y es este realmente diferente o simplemente está afectando un área que anteriormente no había sido muy tocada por la tecnología?
Martin Wolf: Bueno, esta es obviamente la gran pregunta. Creo que es interesante preguntarse si Turing se equivocó o si realmente tenía una visión perfectamente plausible, pero no creemos que las máquinas capaces de hacer esto sean personas, así que desconfiamos aún más de las máquinas de lo que él creía. En fin, dejemos eso de lado. Volvamos a la historia que mencionaste, porque, como dijiste, nos remontamos a los luditas de principios del siglo XIX. Los luditas eran un movimiento de trabajadores que se oponían a la introducción de máquinas. Su habilidad era tejer con telares mecánicos, y vieron que esto era reemplazado por nuevas máquinas. Y prácticamente todas las grandes revoluciones tecnológicas, en ese caso, la maquinaria fue realmente drástica, por lo que podía hacer y cuántos empleos eliminó. Y si piensas en la historia de la maquinaria y otras innovaciones, siempre se ha dicho: "Bueno, se destruirán todos los empleos, tendremos desempleo masivo y, después de un tiempo, tendremos procesos de ajuste". Descubrimos nuevas maneras de gastar nuestros ingresos en diferentes áreas, y esto resultó en una nueva gama de trabajos que nadie imaginó. Así que, si le hubieras dicho a alguien en 1800 que nadie trabajaría en granjas, cuando esa era la industria más grande del mundo, habrían dicho: "¿Qué? ¿Y a qué se dedican?". Bueno, si hubiéramos enumerado todos los trabajos que hacemos ahora, no tendrían ni idea de cuáles eran.
Paul Krugman Así es. O hay cosas que la gente hacía pero que eran marginales. Pero a medida que te haces más rico y puedes hacer las cosas viejas de manera muy eficiente, descubres que, bueno, OK, hagamos más de esas otras cosas. Tenemos muchísima gente empleada en la atención médica ahora. En realidad no sé cuáles son las cifras, pero es muy posible que tengamos más instructores de yoga que mineros de carbón en este momento en Estados Unidos. Entonces, hacemos cosas diferentes y la historia de predecir el desempleo masivo a partir de la tecnología es muy, muy larga. He estado, incluso personalmente, viendo episodios repetidos. Hubo todo un período en los años 90 cuando todos estaban seguros de que el desempleo masivo estaba a la vuelta de la esquina porque nos estábamos desindustrializando. Hubo muchas predicciones de desempleo masivo a principios de la década de 2010 y una incredulidad constante de que los períodos de alto desempleo realmente pudieran ser, solo porque tenemos una demanda agregada insuficiente. La macroeconomía simplemente no atrae a la gente intuitivamente, y el desempleo tecnológico sí, y sin embargo nunca parece suceder realmente, excepto en una especie de base muy localizada.
Martin Wolf : Creo que esto es totalmente cierto. En los años 50, aproximadamente el 40% de la fuerza laboral británica trabajaba en la industria, principalmente en la manufactura, y ahora es alrededor del 10%. Y si les hubieran dicho, y esto no es tan lejano, que podría suceder, y que de hecho estarían empleando a una mayor proporción de la población general porque todas las mujeres también trabajan, no lo habrían creído. Permítanme, sin embargo, hacer de abogado del diablo para ver cómo funciona esto. Si estos nuevos programas son capaces, y esa es una pregunta muy importante, de realizar una gran parte del trabajo de pensamiento analítico que realizamos ahora, que también podría considerarse la actividad principal de los seres humanos, al menos de seres humanos como nosotros, pero pensar, crear, impulsa gran parte de nuestras actividades. Si las máquinas hacen todo este análisis básico, tal vez decidamos que, en realidad, sería mucho mejor tener una computadora como juez en un tribunal, porque las computadoras son completamente confiables. No van a ser emocionales. No se producirá el famoso efecto, explorado en ciencias sociales, de que los jueces por la mañana se comportan de forma muy diferente a los jueces por la tarde. Así que podríamos imaginar un mundo en el que decidiéramos... bueno, ¿no preferiríamos que nuestro presidente fuera una computadora? Se evitarían muchos errores. Además, estamos viviendo una revolución robótica muy significativa. ¿No es posible que, en primer lugar, perdamos una gran cantidad de empleos afectados? Incluso si encontramos empleos, serán inimaginablemente diferentes. ¿Y no es posible también que el producto marginal de una gran parte de la fuerza laboral no supere con creces el nivel de subsistencia porque realmente no los necesitamos para nada?
Paul Krugman: Todo eso es posible. La historia diría que probablemente no, porque simplemente no ha sucedido antes. Y, de nuevo, esto se remonta a tiempos inmemoriales. Ricardo, en la tercera edición de sus Principios de Economía Política, se preocupaba por el desempleo causado por la maquinaria. Y esto es, ya sabes, alrededor de 1819. Así que...
Martin Wolf, famoso.
Paul Krugman. Ahora mismo pensamos en lo importante, en lo que los buenos trabajos son el pensamiento analítico y el juicio. Quizás no pensemos así en el futuro. Quizás me equivoque, pero creo que estamos muy lejos de los fontaneros robot, de tener muchas de las cosas que ahora consideramos relativamente mundanas que solo requieren sentido común. Pero el sentido común es, de hecho, una de las cosas en las que la IA parece ser bastante mala. Y es algo en lo que las personas son bastante buenas. Así que puedo argumentar en ambos sentidos. Una versión de lo que llamamos IA es simplemente una versión mejorada del autocorrector. Es como completar las cosas basándose en lo que otras personas han hecho. Y luego se puede decir, sí, pero ¿no hay muchos trabajos que la gente real haga y gane salarios bastante altos haciendo básicamente un autocorrector mejorado?, lo cual también es cierto. La historia siempre dice que encontramos otras cosas que hacer. Y hasta ahora, las aplicaciones exitosas de la IA son bastante limitadas. Hasta el momento, ciertamente no estamos viendo un aumento de la productividad acorde con lo que la gente está diciendo.
Martin Wolf, solo quiero centrarme en lo que sabemos por experiencia previa sobre el proceso de adaptación. Hay trabajos muy famosos, que creo que has citado con frecuencia, y otros que se remontan a la introducción de la electricidad, que fue una de las grandes tecnologías de propósito general de la Segunda Revolución Industrial, que lo cambió todo, realmente todo. Y resultó ser transformadora. Lo cambió todo, pero tardó unos 40 años en llegar a las fábricas, las rediseñaron y empezaron a desarrollar motores inteligentes que se podían instalar en cualquier cosa para refrigerar las casas, lavar la ropa y todo lo demás. Es un proceso largo y lento en el que se producen el ajuste de la fuerza laboral y los nuevos empleos. Y el hecho de que estemos viendo que se implementa con bastante lentitud, pero aún en sus primeras etapas, podría sugerir que estamos atravesando un proceso similar y que los efectos serán muy grandes, aunque mayores de lo que creemos, como muchos piensan, pero también tardarán más de lo que creemos. ¿Crees que es una manera plausible de pensar en el futuro?
Paul Krugman: En principio, esa debería ser mi opinión. Hay un artículo maravilloso, un artículo antiguo de Paul David...
Martin Wolf: Sí, en efecto.
Paul Krugman ... sobre por qué la tecnología de la información no aparecía en las cifras de productividad cuando creo que se llamaba "La Computadora y el Dínamo". Y su punto era que, de hecho, las empresas tardaron unos 40 años en descubrir qué hacer con la electricidad. Porque requiere, no solo... no se trata solo de comprensión, sino de rediseñar la forma de trabajar. Una fábrica tradicional es un molino de seis plantas con una máquina de vapor en el sótano y pasillos muy estrechos para minimizar la pérdida de energía, y es realmente incómodo trabajar allí. Y se reemplaza con motores eléctricos en un gran edificio de una sola planta con pasillos anchos, pero, bueno, hay que cambiarlo todo. Hay que cambiar la ubicación, la organización del trabajo; todo se ve afectado. Así que esta es la historia. Y muchos la hemos invocado para explicar por qué las tecnologías no transforman las cosas tan rápido como se cree. Debo decir que mi impresión personal es que lo que realmente estamos viendo en IA no es esa historia. Lo que estamos viendo es una prisa por implementar la IA antes de que se haya demostrado su utilidad. Hay una enorme tendencia a implementar la IA. Es decir, me doy cuenta de que las cosas que uso habitualmente, como los motores de búsqueda, se han degradado porque las empresas involucradas están tan ansiosas por estar presentes en la IA, que tengo que esforzarme más para desactivarlas. Así puedo obtener un resultado de búsqueda normal y corriente. Así que me pregunto si esta vez no estamos viendo más bien algo así como una especie de prisa por formar parte de la ola del futuro antes de estar siquiera seguros de que realmente lo sea.
Martin Wolf: Se podría argumentar que, en los casos que mencionas, la electricidad, pero incluso con la computadora, al principio, era una herramienta de trabajo. Las empresas se reorganizaron. Se parece un poco a la IA, pero implicó una reorganización profunda, una reorganización bastante profunda para que el mainframe reemplazara todos los relojes, por ejemplo. Había que pensar en los procesos de trabajo a fondo, y eso podría ocurrir aquí. Y con la electricidad, como señalas, significó cambiar todas las fábricas. Pero aquí, creo que la gente piensa: es barata desde nuestro punto de vista. Está ahí, parece capaz de responder a las preguntas que solíamos hacerles a nuestros auxiliares jurídicos o consultores de nivel medio. Entonces, ¿por qué no hacerles estas preguntas? Lo hacen bastante bien. Así que nos estamos apresurando, pero no parece que estemos viendo un desempleo masivo todavía, quizás sea muy pronto. No sé si esto es diferente en EE. UU., no he analizado con tanto detalle el tipo de personas que trabajan en este tipo de actividades. Aunque he oído y leído que hay una reducción muy significativa en la contratación de graduados en varias economías, que podrían verse afectadas por esto. No lo sé.
Paul Krugman: De hecho, acabo de escribir sobre esto justo antes de que tuviéramos esta conversación. Se ha producido una drástica disminución de las oportunidades laborales para los recién graduados universitarios en Estados Unidos.
Martin Wolf Parece que esto también está sucediendo en China, pero no sé si tiene algo que ver con esto.
Paul Krugman: Sí, y el problema es que es muy repentino. Esto es realmente... quiero decir, ha habido una tendencia a la baja en este tipo de ventaja laboral que supone tener un título universitario que se ha mantenido durante algunos años. Pero este aumento abrupto del desempleo entre los recién graduados universitarios y este aparente colapso virtual de los empleos... Esto nos hace preguntarnos: ¿es realmente la tecnología o es algo más? Y, por desgracia, hay otras cosas que están sucediendo en el mundo, como la política arancelaria descontrolada de Estados Unidos, que probablemente también estén afectando esto. Así que no lo sabemos. Pero que haya dislocaciones significativas, e incluso dislocaciones bastante rápidas, es ciertamente posible. Eso no dice mucho sobre los efectos a largo plazo, pero la idea de que podríamos estar viendo un cambio muy rápido en la eliminación de categorías enteras de empleos en un plazo bastante corto, tal vez. Aunque, repito, leo las noticias y nunca sé exactamente cuánto es publicidad exagerada y cuánto es realidad.
Martin Wolf: Creo que es cierto, y los procesos de este tipo, es decir, la IA, después de todo, son bastante nuevos. Las empresas están muy entusiasmadas con ella, como bien dijiste, pero creo que la mayoría no sabe realmente qué hacer con ella ni hasta qué punto confiar en ella. Así que parece haber dos perspectivas. Una es que acabará siendo un complemento para el personal cualificado. Puede que elimine a algunos de los analistas de nivel medio, etc., que teníamos, pero la IA, junto con los humanos altamente cualificados, seguirá siendo la mejor manera de operar. Cambiará la estructura del empleo, pero los seres humanos participarán activamente en la mayoría de las tareas que aún realizan. O, de hecho, con el tiempo descubriremos que, si te va a tratar un médico, bueno, el principal analista de lo que ocurre, el que diagnostica y todo lo demás, será uno de estos programas de IA, lo que reduciría o, al menos, cambiaría profundamente la relación con los responsables, por así decirlo. Mi impresión en este momento es que hay opiniones muy diferentes entre los expertos sobre cómo se desarrollará esto.
Paul Krugman Sí, y este ha sido uno de esos temas en los que, ya sabes, he intentado hablar con gente, gente que realmente presta atención de una manera que yo no puedo, y he llegado a la conclusión de que cualquier cosa que quiera creer sobre las perspectivas de la IA y sus efectos económicos, todo lo que necesito hacer es investigar un poco y puedo encontrar a algún experto que me diga lo que sea que quiera creer. Es una de esas situaciones en las que hay una gama tal de posibles interpretaciones. Y no digo que estas personas sean deshonestas ni nada. Es solo que es muy, muy desconocido en este momento y hay muy poca experiencia real.
Martin Wolf Uno de los problemas con los que tengo alguna conexión, en parte porque tengo nietos, y en parte por lo que hace mi esposa, ella es una experta en política de habilidades y universidades, experta académica en estas cosas, es una especie de pregunta: Bien, no sabemos qué va a pasar, pero ¿deberíamos estar pensando ya en cómo deberíamos enseñar a la gente? ¿O es el caso —creo, obviamente no lo sabemos— pero es el caso de que en realidad, el tipo de cosas que la gente aprendió a hacer porque es solo una forma de desarrollar la mente, escribir ensayos, hacer trabajo analítico, resolver ecuaciones, todo lo demás, sigue siendo la mejor manera de entrenar a los seres humanos, luego veremos qué pasa cuando llegue el momento.
Paul Krugman: Sí. O sea, hace unos años, el lema para los jóvenes era «aprender a programar», porque claramente ese era el futuro. Martin Wolf: Ese ya no es un buen consejo, ¿verdad?
Paul Krugman No, resulta que una de las cosas en las que la IA es bastante buena es escribir código. No presumiblemente el más sofisticado, sino el código básico que hace que las cosas se hagan es una de esas cosas que puedes delegarle al software. Y ese fue un consejo realmente malo. Otras cosas que no sabemos. Es decir, es un poco salvaje. De hecho, déjame darte una idea de las cosas que me hacen escéptico. Entonces, hubo un gran anuncio de Amazon de que espera deshacerse de muchos trabajadores gracias a la IA, lo cual suena bien, excepto que de hecho he trabajado un poco en Amazon como negocio. Y sabes, Amazon es una de esas cosas, hay una ilusión de que no está tocada por manos humanas. Simplemente haces clic en algo y las cosas aparecen mágicamente en tu puerta. Y lo que realmente tiene es un millón, 1,1 millones de trabajadores, principalmente en centros de distribución y almacenes moviendo cosas. ¿Y cómo va a reaccionar la IA? O sea, con el tiempo, quizás si tuviéramos robots capaces de hacer eso, quizá. Pero por ahora, no está nada claro cómo ChatGPT o algo similar los reemplazará. ¿Es esto solo publicidad? ¿Es así? Hace unos años, todos usaban blockchain como una forma de parecer innovadores. ¿Es esto comparable a publicidad en lugar de realidad?
Martin Wolf: Creo que es una pregunta muy interesante. Siempre sospeché mucho de la cadena de bloques, las criptomonedas y todo eso. Escribí sobre ello. Así que me alegra mucho que no parezca haber tenido mucha repercusión, aunque sí parece tener un papel importante en la compra de la presidencia de Estados Unidos. En fin, dejemos eso por ahora. Pensemos en algunos aspectos más concretos. Supongamos que hay un ajuste considerable del mercado laboral. Uno de los puntos que David Autor planteó en el podcast que tuve con él, y que me pareció muy bueno, es que, a diferencia de lo que él llamó el "shock de China", que básicamente consiste en el rápido colapso de un buen número de empresas manufactureras y, por lo tanto, fábricas, ubicadas en lugares muy específicos de países industriales. Esto, obviamente, creó un gran problema de ajuste porque tendió a generar un gran shock en lugares muy específicos y perdieron la producción de bienes transables, como ya comentamos. Lo bueno de la IA es que parece ser una tecnología similar al uso de computadoras, que en su mayoría tendrá un efecto amplio, pero no muy concentrado. Por lo tanto, en principio, deberíamos poder adaptarnos a ella con relativa facilidad.
Paul Krugman: Sí. Yo... Sabes, es difícil encontrar ejemplos de industrias altamente concentradas, geográficamente concentradas, donde la IA elimine los empleos. Quizás te preocupes un poco, de hecho, por Nueva York y Londres. Sabes cuántos trabajos que realizan las personas en la industria financiera pueden automatizarse. Así que las localidades en riesgo podrían no ser un pequeño pueblo que produce muebles, sino un gran centro financiero que ya no necesita a todos esos empleados estudiando hojas de cálculo. Pero probablemente se trate de una tecnología mucho más general. Aunque incluso allí, ya sabes, volviendo atrás, hablábamos de la electricidad, uno de los efectos de la electrificación fue que las fábricas, al cambiar a fábricas extensas de una sola planta, se mudaron de los centros urbanos. Y eso fue bastante disruptivo. Eliminó muchos de los empleos manuales que solían servir a la gente del centro de la ciudad. Pero sí, esto es probablemente, y todos estamos especulando, todo es especulación, pero probablemente no es algo que digas, oh, todos los que trabajan en Bradford, Yorkshire, van a perder sus trabajos debido a la IA.
Martin Wolf, creo que has dado con algo muy importante, porque si lo piensas y piensas quiénes podrían verse más afectados, y dejando de lado el aspecto robótico, me he convencido de que el trabajo más seguro del mundo probablemente sea el de jardinero. Pero supongamos que realmente desplazamos muchos empleos administrativos, muchos de los tipos de trabajos que realizan los jóvenes graduados. El tipo de trabajos que realizan los asistentes legales, incluso los abogados junior. Este es, en general, el grupo de personas cuyos trabajos se han expandido enormemente en las últimas tres o cuatro décadas. Y eso es en parte por lo que hemos tenido esta enorme expansión en las universidades, menos en Estados Unidos porque ya contábamos con un sistema universitario enorme. Pero en Gran Bretaña, a menudo lo menciono, es decir, cuando fui a la universidad, el 5% de la generación iba a la universidad. Ahora es el 40%, y se debe a que estos trabajos se han expandido tanto. Entonces, si hay muchas personas educadas y muy, muy infelices que esperan una vida mejor de la que van a tener, y muchas de ellas ya son bastante infelices, me parece que esto podría tener, si sucede, consecuencias sociales y políticas realmente muy difíciles en sociedades que ya están sufriendo esos efectos.
Paul Krugman: Sí. O sea, son, ya sabes, los luditas, siempre vale la pena recordarlos. Los luditas no son jornaleros sin cualificar.
Martin Wolf . Eran la élite. Eran la élite cualificada. Sin duda.
Paul Krugman Aunque, ¿puedo decir allí... dar una visión ligeramente, tal vez ligeramente optimista? Bueno, sí, vamos a tener mucha gente infeliz. Por otro lado, en cierto modo, la IA puede ser una fuerza igualadora. Sabes, crecí en los Estados Unidos de los años 60, donde los trabajadores cualificados de cuello azul ganaban ingresos. Parece que ganaban ingresos no muy diferentes de, digamos, los gerentes intermedios. De hecho, crecí literalmente en una calle donde algunas de las personas en la calle eran fontaneros y mi padre era un gerente intermedio. Y eso cambió por completo. Tal vez volvamos a eso. Tal vez vayamos a una situación en la que las personas que realmente pueden tratar con el mundo material vuelvan a ser valoradas adecuadamente y las personas que manejan símbolos descubran que, bueno, sí, las computadoras también pueden manejar símbolos.
Martin Wolf : Hablemos solo de las dimensiones sociales y políticas. ¿Cuán plausible es? Acabo de escribir sobre derechos de autor e IA, pero esta es una pregunta más amplia. Has escrito bastantes artículos recientemente sobre la desigualdad. Estamos viendo enormes concentraciones de riqueza e ingresos en nuestras sociedades, particularmente en Estados Unidos. Algunos se han referido a esto como tecnofeudalismo. ¿Crees que si esta revolución de la IA continúa, y eso es claramente lo que esperan las empresas dominantes, y mencionaste algunas de ellas, vamos a encontrarnos con que esta especie de concentración extrema de poder, influencia y dinero en la élite tecnológica que impulsa a este número relativamente pequeño de empresas se agrave aún más? ¿Y cuánto deberíamos preocuparnos por eso? Porque no me parece muy saludable.
Paul Krugman: Sí, la verdad es que no estoy muy seguro de cómo influye la IA en esto. De hecho, mientras hablamos, estoy trabajando en ello. Me parece que la característica que define gran parte de la tecnología, la razón por la que tenemos estas inmensas fortunas, y eso es cierto en este momento, es que los estratos más ricos están dominados por los expertos en tecnología. De verdad. Básicamente, está Warren Buffett, quien parece tener una habilidad genuinamente irreproducible, y todos los demás. Intentamos entender por qué tenemos estas gigantescas fortunas. ¿Por qué hay un puñado de expertos en tecnología con esta enorme cantidad de dinero? En realidad, se trata de externalidades de red, que es una jerga económica, pero básicamente significa que haces algo o usas algo porque todos los demás lo hacen. Todos usan Amazon porque todos los demás usan Amazon y es mucho más fácil conseguir productos habituales. De hecho, sigo trabajando mucho en Excel, lo cual es una locura, pero Excel es universal y todos saben cómo usarlo. Y estas cosas, este tipo de ventajas que se refuerzan y se autolimitan, son la base de un tipo diferente de poder monopolístico, muy distinto del que existía en la época dorada, pero es poder monopolístico al fin y al cabo. Y da lugar a un puñado de fortunas increíblemente grandes que son muy difíciles de penetrar. ¿Refuerza la IA esa tendencia? ¿Es posible, por otro lado, que la facilite? No sé, quizá un modelo de IA facilite la obtención rápida de productos bajo demanda de empresas más pequeñas... La verdad es que no tengo ni idea. Realmente... No creo que la gente haya intentado calcular esa consecuencia. Creo que la gente tiende a decir: "Bueno, desplaza a los trabajadores, por lo tanto, debe aumentar el poder de los jefes corporativos", lo cual podría ser cierto, pero no lo sabemos. Creo que a las corporaciones les gusta la idea de no tener que lidiar con los trabajadores, pero eso puede ser, de nuevo, parte de la propaganda.
Martin Wolf : Sí. Es muy interesante cómo se desarrolla esto. En primer lugar, dentro del propio sector de la IA, me interesó mucho, porque sucedió muy recientemente, la repentina aparición de la empresa china DeepSeek. Esto parecía sugerir que la idea de que existían economías de escala y alcance infinitas en la propia industria de la IA podría ser errónea. Obviamente, veremos si es cierto. Y luego, por supuesto, está la cuestión del efecto que tiene en los usuarios, en las industrias que lo utilizan. Está bastante claro que, en este momento, no tenemos ni idea. Pero ahora mismo, las empresas con los recursos para realizar las colosales inversiones que, al menos, buscan los estadounidenses, son relativamente limitadas debido a la magnitud de las inversiones.
Paul Krugman: Sí. La IA, a lo que llamamos IA, ciertamente no funciona como la inteligencia humana. Lo que hace es recopilar grandes cantidades de datos y realizar cálculos muy complejos con ellos, lo que supone una enorme inversión inicial. Curiosamente, es información, pero en realidad parece requerir mucho capital físico, enormes granjas de servidores y un consumo energético inmenso. Así que esto podría ser algo que favorezca no tanto el dominio tecnológico, sino, básicamente, a personas con mucho dinero para invertir en capital físico.
Martin Wolf. Pero actualmente, por razones históricas, quienes saben cómo invertir el dinero ya son actores consolidados en la industria tecnológica. Hay un número relativamente limitado de grandes empresas, lo que curiosamente excluye a algunas de ellas. La empresa tecnológica más valiosa durante un tiempo fue Apple, pero no parece ser un actor significativo en absoluto. OpenAI es obviamente un actor nuevo, pero tiene a Microsoft vinculado. Sin embargo, se considera una de esas áreas en las que las empresas establecidas, o algunas de ellas, parecen estar increíblemente bien posicionadas para expandir su alcance. Por eso preocupa la idea de que habrá una especie de señores feudales sobre todos nosotros. Y ciertamente, algunos de ellos desempeñaron un papel en estas elecciones, en las recientes. Esto se vincula con la idea de que, al menos en Estados Unidos, la política se está convirtiendo en un deporte plutocrático. Y, por lo tanto, también se vincula con la democracia futura.
Paul Krugman. Aunque deberíamos decir que la mayor parte del dinero, que aparentemente representó alrededor del 40% del gasto corporativo en las elecciones, fue en criptomonedas. Y no estoy muy seguro de cuál es la rentabilidad económica de la IA, pero estoy bastante seguro de cuál es la rentabilidad de las criptomonedas, que es nula. Pero, por desgracia, resulta que puede comprar un gobierno.
Las burbujas extraordinarias pueden por sí mismas tener efectos distorsionadores notables durante un tiempo.
Paul Krugman: Sí, y va a ser una pregunta interesante, la verdad. Pero, volviendo al tecnofeudalismo, ¿cuánto se relaciona el poder de la titularidad con la simple capacidad de desplegar grandes cantidades de capital? Y creo que lo descubriremos.
Martin Wolf Así que hagamos la Coda Cultural.
Paul Krugman . Bien. Creo que soy el primero en la coda cultural, y es música. Es Loretta Lynn cantando "La hija del minero de carbón", que también sirvió de inspiración para una maravillosa película antigua, y creo que por eso tiene que ver esto. Pero, de hecho, prácticamente ya no hay hijas de mineros de carbón. La minería del carbón contaba con más de medio millón de trabajadores en Estados Unidos inmediatamente después de la Segunda Guerra Mundial. Para el año 2000, la producción de carbón era mayor que en la década de 1940, pero el 85% de los trabajadores se habían ido. ¿Y de qué se trataba? Todo giraba en torno a la tecnología. Primero, la minería a cielo abierto y luego la voladura de las cimas de las montañas para extraer el carbón, lo que significaba que no se necesitaban muchos trabajadores, lo que demuestra que la tecnología puede provocar desplazamientos masivos de ciertos tipos de trabajadores. No sufrimos desempleo masivo por la desaparición de la industria del carbón. Sí sufrimos muchos cambios. Algunos lugares resultaron dañados, pero también desaparecieron formas de vida. Así que creo que, en cierto modo, me gusta el carbón como ejemplo de cómo, en primer lugar, la tecnología realmente puede cambiar las cosas. Pero también, ya saben, la tecnología más moderna y sofisticada no es la primera vez que vemos esta película, ni la segunda, ni la tercera, ni la cuarta. Esto ha estado sucediendo una y otra vez durante los últimos dos siglos.
Martin Wolf. Recuerdo que en Gran Bretaña, la industria minera del carbón en su apogeo empleaba a cerca de un millón de personas, una cifra extraordinaria para un país mucho más pequeño. Mi visión de la desaparición de la minería del carbón se basó en la famosa descripción de George Orwell de lo que es realmente ser minero. Y decidí que deberíamos estar muy contentos. Ahora, mi coda cultural: voy a dedicar mi segundo texto y luego volveré a la música. Esta semana es una novela, y creo que, para mí, es la novela más importante del siglo XX, al menos la más reveladora. Es La montaña mágica de Thomas Mann, publicada en 1924. Y los años 20 y 30 son un período en el que pienso cada vez más. El núcleo del libro era la efervescencia intelectual de la primera mitad del siglo XX, entre el humanismo liberal, anticuado y civilizado, encarnado en este caso en la figura de un hombre llamado Settembrini, que planteaba las mismas opiniones que yo y que empiezo a percibir como igualmente anticuadas. Por otro lado, Naphta, un revolucionario marxista, resulta ser, al presionarlo, muy similar a los revolucionarios de extrema derecha, y la diferencia entre Hitler y Stalin resultó ser mínima en definitiva. Esto genera una profunda sensación de conflicto. Mann plantea la idea de que la Primera Guerra Mundial fue el comienzo de la destrucción que le siguió. Fue escrito durante la guerra y publicado poco después. Así que es extraordinario cómo una novela publicada hace 100 años puede ser tan brillante al describir lo que estamos viendo ahora y los desafíos que vemos entre personas liberales, humanistas y bastante débiles, y autoritarios apasionados. Muchas gracias por acompañarnos en la cuarta parte de The Wolf-Krugman Exchange, algo muy diferente sobre IA. Nos vemos la semana que viene para hablar sobre cómo ha cambiado el sistema económico, posiblemente para siempre, como resultado de los acontecimientos recientes. ¿Será esta vez realmente diferente?
Martin Wolf (1946) es un periodista británico considerado uno de los escritores sobre economía más influyentes del mundo. Es editor adjunto y jefe de comentaristas económicos del Financial Times. Paul Robin Krugman (Albany, Nueva York; 28 de febrero de 1953) es un economista estadounidense laureado con el Premio de Ciencias Económicas del Banco de Suecia en Memoria de Alfred Nobel. Profesor de Economía y Asuntos Internacionales en la Universidad de Princeton, profesor en Escuela de Economía y Ciencia Política de Londres, académico distinguido de la unidad de estudios de ingresos Luxembourg en el Centro de Graduados de CUNY, y columnista op-ed del periódico New York Times.
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