La inteligencia artificial (IA) llega en un momento en que la economía todavía no logró dar respuestas satisfactorias al aumento de la desigualdad registrado durante las últimas décadas, dijo a la diaria Stephen Morris, reconocido experto a nivel internacional en teoría de juegos y profesor del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Según sus palabras, esa combinación puede volver aún más complejos algunos de los principales problemas económicos del siglo XXI.
“Ha surgido una creciente desigualdad debido a diversos cambios, y la economía no ha hecho un gran trabajo para tener algo que decir al respecto. Es decir, a menudo se ofrecen soluciones un poco ingenuas ante la desigualdad, como defender el libre mercado, pero proponiendo una redistribución paralela o algo por el estilo. Lo cierto es que las lecciones que salen de la economía no han sido muy útiles para abordar el problema de la desigualdad”, reflexionó Morris durante su visita a Montevideo para participar en el “Microeconomic Theory Workshop”, organizado por la Universidad de Montevideo y la Universidad de la República a fines de junio.
El economista es uno de los principales referentes internacionales en teoría de juegos y economía de la información, un campo que estudia cómo las decisiones económicas cambian cuando los distintos actores no disponen de la misma información. Sus investigaciones ayudaron a explicar cómo toman decisiones los actores económicos cuando cuentan con información incompleta o imperfecta, un problema central para comprender el funcionamiento de los mercados financieros, las crisis cambiarias y, más recientemente, las plataformas digitales y la IA. Ese campo hoy volvió al centro del debate porque los sistemas de IA también funcionan a partir de información: quién la posee, quién puede acceder a ella y quién controla la infraestructura necesaria para procesarla.
A lo largo de su trayectoria, el economista ha ocupado cargos académicos en destacadas instituciones, como las universidades de Pennsylvania, Yale y Princeton, y ha recibido reconocimientos de gran prestigio en el campo.
El economista consideró que la IA emerge en ese contexto de desigualdad, por lo que advirtió que “los riesgos son enormes”. “Esta tecnología podría agravar claramente la desigualdad. La concentración de poder resulta potencialmente aterradora”, afirmó.
Para Morris, el riesgo no se limita a que algunas tareas sean automatizadas. También preocupa que el desarrollo de la IA dependa cada vez más de un reducido grupo de empresas capaces de financiar enormes centros de datos, adquirir chips especializados y entrenar los modelos más avanzados. Eso podría traducirse en una concentración económica aún mayor que la observada durante la expansión de las grandes plataformas digitales.
A su juicio, el riesgo no proviene únicamente de la automatización del trabajo. También está asociado a la concentración de infraestructura, datos y capacidad de cómputo en un número reducido de empresas. “La enorme capacidad de cómputo –y su elevado coste– será un elemento central en la IA. Por tanto, es inevitable que surjan problemas relacionados con la concentración de poder y las asimetrías de información”, indicó.
El planteo de Morris coincide con una discusión que hoy atraviesa buena parte de la economía digital: quién controla la infraestructura sobre la que se desarrollará la IA. Mientras el acceso a modelos abiertos se amplía, el entrenamiento de los sistemas más avanzados sigue dependiendo de centros de datos, chips especializados y capacidades de cómputo que solo un pequeño grupo de empresas posee a escala global.
Aunque evitó hacer predicciones categóricas, el economista reconoció que el escenario causa preocupación. “Creo que los riesgos son enormes. Las cosas podrían salir bien, pero entiendo perfectamente a quienes se preocupan por eso”, afirmó.
Aunque Morris habló en términos globales, los desafíos que describe también comienzan a instalarse en Uruguay. El país avanza en distintas estrategias para incorporar la IA en el sector público, las empresas y el sistema educativo, al tiempo que busca consolidarse como un polo regional de innovación. Ese proceso abre oportunidades, pero también plantea interrogantes sobre la formación de profesionales, la regulación de estas tecnologías y la concentración del desarrollo de la IA en manos de un reducido número de compañías.
Incertidumbre
El economista sostuvo que la IA representa una nueva etapa en una transformación que comenzó hace varias décadas. En ese sentido, sostuvo que todavía existe una enorme incertidumbre sobre cómo evolucionará la tecnología y cuáles serán sus efectos a largo plazo.
“En mi opinión, la forma en que investigamos en economía –y en teoría económica en particular– está cambiando muchísimo. Así que resulta difícil imaginar cómo será la investigación dentro de cinco años”, afirmó.
La discusión ocupa hoy un lugar central dentro del MIT, donde economistas como el premio nobel Daron Acemoğlu y David Autor analizan cómo la IA puede modificar el mercado laboral, la organización de las empresas y la distribución del ingreso. Morris sostuvo que comparte muchas de esas preocupaciones, aunque reconoció que todavía existen más preguntas que respuestas.
“Mis colegas del MIT Daron Acemoğlu y David Autor son figuras destacadas a la hora de abordar el impacto de la IA en el mercado laboral. Analizan, por ejemplo, las posibles repercusiones en la desigualdad, la pérdida de empleos, los cambios en los puestos de trabajo, etcétera. Es un tema que genera mucho debate”, afirmó.
Asimismo, dijo que algunos expertos consideran que el potencial de la IA “es tan enorme que ven con cierto recelo discutir las implicaciones de segundo orden –como el hecho de que la gente tenga que cambiar de empleo– o los detalles exactos de cómo se producirá esa transición”. No obstante, acotó que él es del grupo de académicos que “opinan que, en realidad, no sabemos cómo va a funcionar esta tecnología”.
La información volvió al centro de la economía
La llamada economía de la información cambió profundamente la disciplina al mostrar que los mercados reales funcionan en condiciones de incertidumbre y con información distribuida de forma desigual entre consumidores, empresas, gobiernos e inversores. Ese enfoque permitió explicar fenómenos tan diversos como los mercados financieros, las subastas, el crédito, los seguros, el comercio electrónico y, más recientemente, las plataformas digitales y la IA.
Morris, uno de los principales referentes internacionales en ese campo, explicó que la economía de la información comenzó a desarrollarse con fuerza hace más de medio siglo y hoy vive una nueva etapa impulsada precisamente por la revolución digital.
“Creo que las aplicaciones modernas de la teoría de juegos y la información a la economía –es decir, la economía de la información–, ya tienen unos 50 años o algo más; todo empezó a finales de los años 70. Fue entonces cuando realmente cobraron impulso. Hubo una primera generación de este tipo de teorías que llegó a dominar el ámbito económico”, reflexionó, y destacó que en la actualidad esta doctrina es un “elemento central” de los programas de posgrado.
Sostuvo que en los últimos años ha surgido un nuevo auge de estudios sobre la información. “En particular, sobre el diseño de la información, el control de esta y la elección óptima de información, por lo que se convierte en una teoría mucho más rica. Pero esto ha coincidido con el hecho de que la información ha pasado a desempeñar un papel cada vez más central en el funcionamiento de la economía”.
Para Morris, la evolución tecnológica terminó reforzando la importancia de ese campo de estudio. “En cuanto a internet, todo gira en torno a cómo se recopila, distribuye y utiliza la información. Estamos realmente en una etapa temprana de desarrollo. Yo trabajo en el ámbito más teórico, pero también en el aplicado: tomo esa teoría y la aplico a las instituciones modernas, analizando cómo funciona internet, cómo operan los grandes actores del sector y cómo se gestionan las transacciones de información hoy en día. Por supuesto, también está la IA, un campo en el que la teoría de juegos y la economía de la información son fundamentales. Así que creo que ha llegado el momento de estudiar la información para comprender los acontecimientos recientes”, agregó.
Stephen Morris. Foto: Alessandro Maradei
Una profesión que también está cambiando
La IA no solo modificará las empresas o el mercado laboral. También transformará la forma en que trabajan los propios economistas.
Para Morris, algunas de las tareas que históricamente demandaban semanas de trabajo –resolver modelos matemáticos complejos, explorar bibliografía, realizar simulaciones– podrán hacerse cada vez con mayor rapidez mediante herramientas de IA. Eso obligará a redefinir cuáles son las capacidades más valiosas dentro de la profesión.
Paradójicamente, reconoció que él mismo todavía utiliza poco estas herramientas. “Me cuesta imaginar cómo van a cambiar las cosas. De hecho, me da un poco de vergüenza admitir que no utilizo la IA –quizás por falta de soltura tecnológica o algo así–, aunque mis coautores sí lo hacen. Veo muchas mejoras, claro, todo es más rápido”, indicó.
Sin embargo, consideró que el cambio afectará menos a la creatividad que a las tareas técnicas. “Hubo una época en la que resolver modelos era muy difícil y se valoraba mucho la habilidad para hacerlo. Claramente, parte de eso va a desaparecer, o al menos la parte difícil. Saber utilizar la IA de manera eficaz se convertirá en la habilidad más importante. Pero creo que, en este momento, se observan necesidades cambiantes en la teoría económica”, agregó.
En otras palabras, la ventaja competitiva dejará de estar en la capacidad para resolver ecuaciones complejas y pasará a depender, cada vez más, de la formulación de buenas preguntas, del diseño de modelos adecuados y del uso inteligente de nuevas herramientas computacionales. “En este aspecto, soy algo optimista: creo que hacer buena teoría económica siempre ha requerido una combinación de habilidades, pero considero que las más importantes son las conceptuales: cómo se plantea la pregunta y qué modelos se utilizan”, agregó.
¿Hay que cambiar cómo se enseña economía?
Si la profesión cambia, la formación también debería hacerlo. Para Morris, las universidades todavía enseñan economía con una estructura diseñada para un mundo previo a la IA.
“El asunto es que, durante esta transición, el uso de la IA requiere nuevas habilidades. Necesitamos enseñar competencias nuevas y no sé si lo estamos haciendo actualmente. Esta generación vive la transición entre cómo hacemos economía ahora y cómo la haremos dentro de cinco años”, dijo.
El economista consideró que esa transformación debería alcanzar incluso al núcleo tradicional de los programas de doctorado. “Seguimos enseñando microeconomía, macroeconomía y econometría como asignaturas principales, cuando quizás deberíamos haber estado enseñando métodos computacionales en paralelo desde hace años”, agregó.
El MIT comenzó a introducir algunos cambios antes incluso de la irrupción de Chat GPT. Cuando Morris llegó a esa universidad en 2019, el doctorado en Economía acababa de incorporar un curso obligatorio destinado a enseñar a los estudiantes cómo formular preguntas de investigación y escribir artículos científicos desde etapas tempranas de su formación. La idea era que comenzaran a investigar mucho antes de completar todas las materias teóricas.
“Cuando llegué, el MIT acababa de modificar el programa de doctorado; la novedad consistía en la creación de una asignatura para estudiantes de segundo año sobre cómo redactar un artículo de investigación”, indicó.
El curso fue diseñado por la premio nobel Esther Duflo, y Morris fue uno de los responsables de impartirlo. “Fue una decisión deliberada: no queríamos esperar a que los estudiantes terminaran todas las asignaturas teóricas. Debían empezar a investigar antes. Creo que, en ese sentido, ha sido un éxito”.
Una transición sin manual
La aparición de Chat GPT obligó a replantear incluso ese curso. “Recuerdo que Chat GPT apareció cuando yo aún impartía el curso; sin duda, animamos a los estudiantes a utilizarlo, siempre y cuando nos explicaran cómo lo habían hecho”.
Pero el profesor admitió que todavía no existe una metodología clara para integrar la IA en la formación de nuevos economistas. “Es complicado saber qué hacer durante la formación de doctorado. También es difícil saber qué hacer en la etapa de grado. Todo eso está cambiando. Ciertamente, no hemos ideado una forma sistemática de ayudar a la gente con esa transición. En el fondo, seguimos asumiendo que la gente aprenderá a manejarlo por su cuenta”, agregó.
Para Morris, el problema no consiste únicamente en enseñar a utilizar herramientas de IA. El verdadero desafío es preparar a una generación de economistas para una profesión cuyo funcionamiento todavía está cambiando y cuyo destino resulta incierto incluso para quienes lideran la investigación mundial.
En pocos meses, esa incertidumbre también tendrá una dimensión personal. El próximo año asumirá como director de colocación laboral del Departamento de Economía del MIT, una responsabilidad que implica ayudar a los nuevos doctores a insertarse en un mercado académico particularmente complejo.
“Tengo que buscar empleo para nuestros estudiantes de doctorado, para aquellos que están por graduarse. El mercado académico está muy alterado por lo que [el presidente Donald] Trump está haciendo en Estados Unidos. Y, por si fuera poco, nuestros estudiantes de doctorado están totalmente desorientados y angustiados. No sé qué pasará con esta profesión; creo que cambiará la forma en que se ejerce”, afirmó.
Sin embargo, Morris expresó cierto optimismo sobre el futuro de la disciplina. A su juicio, la IA modificará profundamente la manera en que se produce conocimiento económico, pero difícilmente sustituya aquello que considera el núcleo de la investigación: la capacidad para construir nuevas preguntas y desarrollar marcos conceptuales que permitan comprender una realidad cada vez más compleja.
“La economía está cambiando; la IA lo está transformando todo. Surgen muchísimas preguntas. Así que la forma en que trabajamos cambiará, pero yo diría que la economía académica saldrá bien parada de esto; todos podríamos perder de diversas formas, pero veo a la economía académica superando esto con éxito, precisamente, porque la demanda de nuevos enfoques conceptuales y de modelos seguirá creciendo”, concluyó.