La idea de que las máquinas serían más baratas y eficientes que los humanos ha moldeado durante mucho tiempo las expectativas sobre la automatización.
Esa suposición está empezando a desmoronarse. Entrenar un modelo de gran escala para gestionar tareas con matices puede costar más que contratar a un humano para realizar el mismo trabajo.
Para muchas tareas, la mano de obra humana sigue siendo la opción más rentable.
El impacto del coste del silicio.
Hemos llegado a un punto en el que el coste de la capacidad de cómputo puede superar el coste de la mano de obra humana. La infraestructura de IA requiere una cantidad significativa de energía y refrigeración, lo que eleva los costes operativos.
La realidad es que los humanos somos increíblemente eficientes desde el punto de vista energético. Funcionamos con unas 2.000 calorías al día; aproximadamente el equivalente energético de una bombilla de baja intensidad. Para lograr que una IA realice un razonamiento complejo en tiempo real y a nivel humano, se necesitan megavatios.
Los análisis del sector sugieren que sustituir a un analista con un salario anual de 60.000 dólares por un sistema de IA totalmente integrado puede generar un retorno de la inversión (ROI) que se asemeja más a un «retorno de la locura».
La lección de advertencia del robot Baxter.
Esta no es la primera vez que vemos cómo la guerra de precios entre «robots y humanos» termina con la victoria de los bípedos. ¿Recuerdan a Baxter?. A principios de la década de 2010, Baxter era el estandarte de la revolución de los robots colaborativos (cobots). Con sus simpáticos ojos digitales y sus brazos de plástico rojo, se suponía que revolucionaría la manufactura al ser lo suficientemente económico como para que cualquier pequeña empresa pudiera adquirirlo.
Con el tiempo, Baxter se convirtió en una historia con moraleja. Si bien el precio de venta del robot era relativamente bajo, los costes ocultos resultaron astronómicos. Requería ingenieros especializados, mantenimiento continuo y entornos controlados para operar con seguridad.
Los propietarios de pequeñas empresas descubrieron que los trabajadores humanos eran más flexibles y rentables en una amplia gama de tareas. La empresa matriz de Baxter, Rethink Robotics, acabó cerrando sus puertas porque, a fin de cuentas, los humanos son la tecnología «conectar y usar» (plug-and-play) definitiva.
¿Se sostienen las cifras económicas?.
Antes de felicitarnos por nuestra frugalidad, debemos preguntarnos: ¿está esta conclusión plenamente contrastada? La mayoría de los análisis actuales de coste-beneficio de la IA se centran en el «escenario ideal» (Happy Path): aquel en el que la IA funciona a la perfección. Lo que a menudo pasan por alto es el coste del error.
Cuando un humano comete un error, este suele tener un alcance limitado. Podrían pasar por alto un error tipográfico o calcular mal una celda en una hoja de cálculo. Cuando los sistemas de IA fallan, pueden hacerlo a gran escala, generando rápidamente grandes volúmenes de resultados incorrectos o perjudiciales.
El «descuento humano» existe porque poseemos un sentido innato de sentido común que nos impide tomar decisiones manifiestamente erróneas. La IA carece actualmente de este «filtro de sensatez», lo que hace que los posibles costos de responsabilidad civil asociados a la IA sean mucho más elevados que el salario de un ser humano supervisado.
El costo de gestionar los errores de la IA y las responsabilidades derivadas aún no se refleja plenamente en la mayoría de los análisis. Todavía no hemos contabilizado el costo del seguro contra «alucinaciones» de la IA.
¿Hasta cuándo serán más baratos los humanos?.
Por supuesto, la era en la que «los humanos son más baratos» tiene fecha de caducidad. La tecnología no permanece costosa para siempre. Estamos presenciando un impulso hacia los modelos de lenguaje pequeños (SLM, por sus siglas en inglés) y los chips especializados, los cuales requieren solo una fracción de la potencia que exigen los modelos actuales.
Es probable que el costo de la IA siga una trayectoria similar a la de la energía solar o los televisores de pantalla plana: un periodo inicial de «acceso exclusivo para los ricos», seguido de una caída vertiginosa. Todavía nos encontramos en la fase inicial y de alto costo de la infraestructura de IA, pero esto cambiará a medida que mejore la eficiencia.
Algunos analistas predicen que el costo de la mano de obra digital podría reducirse hasta en un 90% a lo largo de la próxima década. Llegado ese punto, el tiempo de un ser humano se convertirá en un bien de lujo: algo por lo que la gente estará dispuesta a pagar un precio adicional, al igual que se paga un extra por el cuero cosido a mano o por el pan de masa madre artesanal.
Dónde golpea primero la automatización.
¿Dónde se volverán obsoletos los seres humanos en primer lugar?. No sucederá en todas partes al mismo tiempo. El contexto regional es vital. Los países con altos costos laborales y poblaciones envejecidas —tales como Japón, Corea del Sur y partes de Europa Occidental— son los principales candidatos para la primera ola de integración total de la IA. En estas regiones, el costo de un ser humano incluye salarios elevados, atención médica y contribuciones a pensiones.
Por el contrario, en regiones como el sudeste asiático y partes de África, donde la mano de obra es actualmente muy económica, el «descuento biológico» perdurará mucho más tiempo. Podríamos presenciar una extraña brecha digital en la que las naciones más ricas sean gestionadas por el silicio, mientras que el mundo en desarrollo siga siendo el último bastión de una mano de obra centrada en el ser humano.
Este contraste genera un potencial aterrador de desajuste económico global, en el que la mano de obra humana en una parte del mundo debe competir con una mano de obra digital —casi gratuita y disponible las 24 horas del día— en otra.
Prepararse para la era posterior al descuento.
Si bien los seres humanos resultan actualmente más económicos que la IA, es probable que esa ventaja sea temporal. Los gobiernos deben dejar de debatir si esto ocurrirá y comenzar a planificar para el momento en que suceda. Esto implica redefinir el significado del valor en una sociedad en la que el trabajo ya no constituye el principal motor de generación de ingresos.
Debemos invertir en el «valor añadido humano»: aquellas capacidades que la IA no puede realizar de manera económica, tales como la empatía, la estrategia de alto nivel, la destreza física en entornos no estructurados y la auténtica chispa creativa. Los sistemas educativos deberían alejarse de la memorización mecánica —tarea que la IA realiza por unos céntimos— para orientarse hacia la curiosidad y la ética, aspectos que la IA todavía encuentra costosos y confusos.
A modo de conclusión: la ventana de oportunidad para adaptarse.
Si bien ser la opción de menor costo no constituye una ventaja a largo plazo, sí ofrece una ventana de oportunidad para adaptarse y tomar el timón de la situación.
El objetivo no consiste en vencer a las máquinas en una carrera a la baja en materia de precios; esa batalla la perderemos tarde o temprano. El objetivo es aprovechar este tiempo para construir un mundo en el que la IA se encargue de las tareas tediosas —gracias a su eficiencia—, mientras que los seres humanos realicen aquellas actividades que dotan de sentido a la vida, precisamente porque somos insustituibles.
Estamos entrando en una era en la que ser humano deja de ser una mera descripción de un puesto de trabajo para convertirse en una auténtica vocación. Si la automatización asume el control del trabajo rutinario, también deberá cargar con los costos de infraestructura asociados. Deberíamos aprovechar este periodo para centrarnos en trabajos de mayor valor que las máquinas no puedan replicar con facilidad. El futuro no tiene por qué ser sombrío; simplemente necesita ser bien gestionado. Al fin y al cabo, si somos lo suficientemente inteligentes como para construir algo más rentable que nosotros mismos, sin duda somos también lo suficientemente inteligentes como para averiguar qué hacer una vez que, a fuerza de innovar, nos hayamos quedado sin empleo.
