La burbuja de la IA en preguntas y respuestas de Jason Furman, por Bloomberg

[versión en español resumida a partir del artículo original en inglés]

¿Qué datos se consideran verdaderos indicadores de la recesión?

La curva de rendimiento, comparada con las tasas de interés a corto y largo plazo, causó preocupación, pero no sugiere que haya mucho temor a una recesión. La Regla Sahm alarma cuando se produce un pico relativo y repentino en el desempleo, algo que técnicamente todavía no se dio, aunque la cantidad de desempleados ha aumentado en los últimos meses.

¿Cómo funciona la regla de Bloomberg? ¿Es la que presenta la cantidad de veces que una entrevista de Bloomberg con un economista contiene variaciones reiteradas de la palabra “preocupación”? Las preguntas y respuestas con Jason Furman sobre la burbuja de la IA contienen esos términos más de diez veces. No seamos alarmistas, pero los datos no son los mejores.

Jason Furman, economista, es profesor en Harvard y presidió el Consejo de Asesores Económicos de la Casa Blanca bajo el presidente Barack Obama. En octubre estuvo en el podcast del columnista de opinión conservador Ross Douthat del New York Times para hablar sobre este mismo tema. Allí solo mencionó la palabra una vez.

Dice Furman: “Me preocupa más la burbuja de la valuación financiera que la burbuja tecnológica”. Parece una diferenciación granular, como si las compañías pudieran sobrevaluarse aunque la tecnología sea fantástica. Lo de la sobrevaluación es un problema. También dijo:

Para justificar valuaciones financieras necesitas dos cosas: la tecnología que funcione realmente bien, y ganancias a partir de ello. Los dos riesgos para las valuaciones son la disminución del retorno y las diferentes leyes de escalada que son de hoy y no se aplican al futuro. No sé si todas las leyes de escalada se traducen en lo económico. Cuando el microchip de tu computadora duplica su velocidad, no escribes en Word el doble de rápido ni respondes e-mails al doble de velocidad. De hecho, lo que parece capacidad en exceso en nuestras computadoras podría ser lo que suceda en la IA aunque siga la ley. 

Cuando OpenAI lanzó el modelo GPT-5 en agosto, los usuarios claramente no encontraron una ventaja que compensara el hecho de que no disfrutaban de hablar con el chatbot. OPenAI había mejorado el modelo que la gente usaba como sustituto de amistades, y no se volvió más cálido y comprensivo, sino que tenía “capacidad en exceso”.

Si te confunde dónde está la línea entre la burbuja tecnológica y la burbuja de la valuación, no eres el único. Furman dice que aparte de las valuaciones hay “cientos de miles de millones de dólares que se invierten cada año en los centros de datos, en la energía y demás”, y que se trata de una “actividad real”, comparándola con la infraestructura de Internet durante la locura del .com, pero además:

Lo que me preocuparía es si acabara no funcionando, sumando a la productividad. Ahora vemos la IA más que nada del lado de la demanda de la economía. No tenemos una economía en EE.UU. que funcione con todos los cilindros. Ahora mismo funciona con un solo cilindro.

Hay cosas importantes que recordar sobre lo que dicen los economistas sobre la IA. ¿Cuánta IA demandas tú a diario? Si eres como yo, muy poco o nada. No es esa la demanda de la que habla. Piensa que la economía global es como un enorme Home Depot, gigante pero vacío. La IA del lado de la demanda significa que hay un solo cliente voraz en ese Home Depot que compra herramientas, escaleras y bolsas de cemento, como para mantener a flote al negocio.

Sin embargo, la IA no puede ser por siempre el único cliente que gaste mucho dinero en ese Home Depot global, y lo que construya tiene que impulsar la actividad económica para impulsar a más clientes – más que nunca antes – a que compren en ese Home Depot global y puedan construir más cosas.

Ahora, volvamos al incidente de ChatGPT de este año, que es una parte importante de por qué la gente usa la IA de consumo. Resulta que no sería ejemplo de lo que Furman piensa que impulsa el crecimiento. Tampoco piensa que la IA nos robará empleos para buscar mayor eficiencia (“cada vez que la humanidad pensó eso sobre el desempleo, se equivocó”, afirma).

Furman más bien ve una imagen poco nítida de lo que podría hacer la IA para mantener a flote la economía:

“La gente tarda en probar y comprobar, y busca probar al menos de ocho formas diferentes, en distintos negocios, distintas industrias, sectores diferentes. No es que despiertas un día y hay un big bang. Creo que es eso lo que sucederá, aunque también advierto que podría pasar cualquier cosa”.

Es posible que lo que entiendas de todo esto te tranquilice, pero lo que yo interpreto es básicamente que la IA será útil de veras en un futuro sin fecha, para gente que todavía no conocemos. No es una predicción totalmente desalentadora, pero la parte que preocupa es que para que funcione tendrá que suceder, sea como sea.

Este artículo ha sido traducido de Gizmodo US por Romina Fabbretti. Aquí podrás encontrar la versión original.