Cómo la competencia impulsa la rápida adopción de la IA

Una nueva investigación revela que la IA podría generar 13 billones de dólares adicionales al PIB mundial de aquí a 2030, con un crecimiento promedio de alrededor del 1,2% del PIB anual durante ese período. Esto se puede comparar bien con el impacto del vapor durante el siglo XIX, los robots en la fabricación del siglo XX y la TI durante el 2000. Sin embargo, el impacto económico de la IA depende de la velocidad con la que se adopte, y esto se debe a una carrera competitiva entre las empresas por invertir en ella.

••• La inteligencia artificial (IA) está generando todo tipo de titulares sin aliento, desde poder jugar Vaya a detectar tumores cancerosos raros. Pero, ¿cómo afectará la IA a la economía en términos generales? La respuesta depende tanto de para qué se pueda utilizar la IA como de la dinámica de una carrera competitiva por adoptar la IA que se desarrollará entre las empresas. Nueva investigación del McKinsey Global Institute simula el posible impacto macroeconómico mundial de cinco poderosas tecnologías (visión artificial, lenguaje natural, asistentes virtuales, automatización robótica de procesos y aprendizaje automático avanzado). Concluye que la IA podría (en conjunto y teniendo en cuenta los efectos de la competencia y los costes de transición) generar 13 billones de dólares adicionales al PIB mundial de aquí a 2030, con un crecimiento medio de alrededor del 1,2% del PIB anual durante todo el período. Esto se puede comparar bien con el impacto del vapor durante el siglo XIX, los robots en la fabricación del siglo XX y la TI durante el 2000. El efecto medio en el PIB depende de varios factores. A nivel industrial, incluyen (a) el alcance de la difusión de la IA en las economías; (b) la acumulación de beneficios corporativos; y (c) la dinámica del mercado laboral. El modelado y la simulación se basan en dos características importantes. La primera son datos de alta calidad de dos encuestas corporativas realizadas por MGI y McKinsey en 2007, uno de los alrededor de 1600 ejecutivos en todos los sectores de todo el mundo sobre las tecnologías digitales y la IA para determinar las causas del impacto económico y el ritmo probable de ese impacto, y una de las más de 3000 empresas en 14 sectores de diez países. La segunda característica de la simulación son las microestimaciones del ritmo de adopción y absorción de las tecnologías de IA. **Un ritmo de adopción más rápido** Sabemos que las tecnologías suelen tardar mucho en difundirse y ofrecer beneficios. La electricidad tardó más de 30 años en difundirse y permitir el diseño de plantas industriales que pudieran generar un crecimiento significativo de la productividad. Steam tardó varias décadas en impulsar el despliegue de los servicios ferroviarios y crear un gran mercado de bolsas en los Estados Unidos. Amazon, nacida hace 24 años, había capturado alrededor del 45% del comercio minorista en línea en los Estados Unidos en 2017, pero aun así representó alrededor del 5% del volumen bruto total de mercancías minoristas de EE. UU. en ese año. ¿Cómo se compara la difusión de la IA con la absorción del conjunto inicial de tecnologías digitales, como la web, los dispositivos móviles, la nube y los macrodatos? Esas tecnologías se empezaron a utilizar hace unos diez o 25 años, y el nivel medio de absorción de estas tecnologías fue de alrededor del 37% en 2017. Nuestra simulación sugiere que podría alcanzar el 70% en 2035. En comparación, la absorción de la IA podría alcanzar el nivel actual de absorción digital en 2027, aproximadamente dentro de diez años. Hay dos razones principales por las que la adopción y absorción de la IA podrían ser más rápidas esta vez. Una es la variedad de formas en que se utiliza la IA, incluso en áreas en las que la digitalización aún está poco penetrada, como la automatización de los servicios y la automatización inteligente de los procesos de fabricación. La segunda es que las devoluciones de los primeros candidatos tienden a ser grandes. Se beneficiarán de las innovaciones que les permitirán atender (y quizás crear) nuevos mercados y, al mismo tiempo, ganar participación de las personas que no utilizan la IA en los mercados existentes. La percepción de la canibalización es alta entre las empresas encuestadas, en línea con su experiencia con la digitalización temprana y la aparición de muchos modelos de negocio nuevos. Simulamos que alrededor del 70% de las empresas podrían adoptar algunas tecnologías de IA para 2030, frente al 33% actual, y alrededor del 35% de las empresas podrían haber absorbido completamente la IA, en comparación con solo el 3% actual. La econometría demuestra que la presión competitiva entre pares es lo que más influye en la decisión de adoptar la IA y hacer que funcione en todas las funciones de la empresa. El efecto de la presión de grupo en el incentivo a la adopción es un orden de magnitud mayor que el impacto esperado de la IA en la rentabilidad o la percepción del impacto que ha tenido en los últimos años. **Una carrera entre firmas** Incluso si se desarrolla una carrera tecnológica, algunas empresas la adoptarán rápidamente, pero otras menos, y los beneficios de la IA variarán en consecuencia. La dinámica del sector y las características de las empresas, como el tamaño y el alcance de su globalización, podrían aumentar el ritmo, pero también podrían frenarlo restricciones como las capacidades iniciales de digitalización o las rigideces organizativas. Simulamos el impacto económico de la IA para tres grupos de empresas: «líderes», «seguidores» y «rezagadas». El primer grupo obtiene los mayores beneficios de la IA y el segundo se beneficia, pero solo una fracción del aumento general de la productividad de la IA. Los rezagados (muchos de ellos no adoptantes) pueden ser testigos de una reducción de la cuota de mercado y puede que no tengan más opción que salir del mercado a largo plazo. En cuanto a los principales candidatos, nuestra simulación media sugiere que alrededor del 30% de las empresas podrían haber absorbido todo el conjunto de tecnologías de IA en sus operaciones de aquí a 2030. Alrededor de la mitad de ellos lo harán en la mitad del tiempo y es posible que dupliquen con creces sus flujos de caja operativos para 2030. Esto equivale a mantener una tasa de crecimiento a largo plazo del 6% anual a través de la IA. Estas empresas normalmente crecerían a un ritmo de firmas con un rendimiento de alto crecimiento. La generación de efectivo no es lineal, ya que el impacto de la IA aumenta con el tiempo; puede ser negativo en los primeros años y solo pasa a ser positivo y se acelera después de un período de cinco a siete años. En este período inicial, los candidatos podrían sufrir salidas de efectivo a medida que invierten en la IA y la amplíen. Sin embargo, con el tiempo, los líderes tenderán a concentrar poco a poco la bolsa de beneficios de su industria en un fenómeno en el que el ganador se queda con la mayor parte. Los seguidores son empresas que están empezando a adoptar y absorber las tecnologías de la IA con cautela, que han visto el impacto tangible del que disfrutan los principales candidatos y que se han dado cuenta de la amenaza competitiva de no adoptar ni absorber. Simulamos que entre el 20 y el 30% de las empresas formarían parte de este grupo en 2030. Para estas empresas, es probable que el ritmo y el grado de cambio en el flujo de caja sean más moderados y, por lo general, estén por debajo del aumento de la productividad media observado en su economía. Por un lado, los primeros candidatos ya han provocado algunos efectos indirectos que reparten algunos beneficios entre los seguidores; por otro lado, los seguidores pierden cuota de mercado a manos de los primeros. Los rezagados son empresas que no invierten en IA en serio o no invierten en absoluto. ¿Por qué los rezagados no se lanzan a la IA? La respuesta es que puede que se enfrenten a restricciones a corto plazo y que apuesten —erróneamente— a que el tiempo está de su lado. El coste de la inversión y la implementación de la IA significa que es posible que la divergencia entre las empresas en cuanto a su postura con respecto a la adopción de la IA solo afecte a su economía después de unos años. Esto puede disuadirlos de actuar. Estas empresas podrían perder alrededor del 20% del flujo de caja en 2030 en comparación con la actualidad. Los rezagados pueden tener importantes problemas de capacidad que les impidan unirse a la carrera de la IA y, por lo tanto, puede que tengan que responder de otras maneras, como limitar los costes y reducir la inversión. La caída del flujo de caja llega en último lugar, pero es una caída importante cuando llega. Parece que se avecina una feroz carrera competitiva entre las empresas, con una brecha cada vez mayor entre las que invierten en IA y las que no. Esta brecha puede facilitar la «destrucción creativa» y la competencia entre las empresas, de modo que la reasignación de recursos hacia las empresas con mejor rendimiento mejore la vitalidad de las economías en general. Pero no cabe duda de que la transición puede provocar perturbaciones y conmociones en la economía. Estas compensaciones deben entenderse y gestionarse de manera adecuada para aprovechar el potencial de la IA en la economía mundial.