El dividendo de la IA: ¿dinero, crecimiento o tiempo?

Desde hace meses estoy desarrollando un proyecto empresarial con ayuda de la IA. Estoy seguro de que no soy el único. Cuando digo con ayuda no me refiero solo a utilizarla para buscar información, escribir textos, hacer cálculos o preparar documentos sino más como conversación, un intercambio, donde la preguntas y las respuestas fluyen, tal y como escribí hace unos meses en mi artículo “Sócrates ya sabia como usar la IA”.

Hace unos días estábamos trabajando sobre una idea concreta del proyecto cuando, siguiendo el razonamiento, la IA me habló de John Maynard Keynes y de algo que había escrito en 1930. Keynes imaginaba que el progreso tecnológico podría aumentar tanto nuestra productividad que, con el tiempo, podríamos llegar a trabajar unas quince horas semanales. Aquello me hizo recordar algo que creía haber leído hacía tiempo de Bertrand Russell. Se lo dije. No recordaba exactamente dónde ni estaba completamente seguro de que fuera suyo. Lo buscamos, y sí, era Russell.

En Elogio de la ociosidad, publicado en 1932, planteaba una idea sorprendentemente cercana a la conversación que estábamos teniendo. Si una tecnología permite producir en cuatro horas lo que antes necesitaba ocho, ¿por qué la consecuencia tiene que ser continuar trabajando ocho horas para producir el doble? También podríamos producir lo necesario y recuperar las otras cuatro.

Sin pretenderlo, trabajando en un proyecto empresarial basado en IA habíamos llegado a una pregunta que Keynes y Russell se habían planteado casi cien años antes. Seguimos tirando del hilo.

La idea sobre la que estábamos trabajando partía de una hipótesis bastante sencilla. Si una persona apoyada por IA, agentes, automatización y datos puede desarrollar una capacidad que antes requería varias personas, existen diferentes maneras de utilizar esa nueva productividad.

La primera es bastante evidente, si antes necesitábamos cien personas para obtener un determinado resultado y ahora podemos conseguirlo con cincuenta, reducimos la estructura. Misma producción, menos personas, menores costes. Es lo que podríamos llamar IA de sustitución.

Pero en el proyecto estábamos trabajando precisamente sobre la posibilidad contraria.

¿Y si mantenemos las cien personas? Si realmente la IA aumenta de forma significativa la capacidad individual, quizá esas cien personas puedan desarrollar una capacidad que anteriormente habría requerido doscientas, trescientas o incluso quinientas.

No utilizar la productividad adicional para eliminar capacidad humana, sino para multiplicar la capacidad de la empresa. Más clientes + mercados, + productos. + análisis, + experimentación + personalización + oportunidades comerciales etc. Cosas que hoy no hacemos simplemente porque no tenemos tiempo, personas o recursos suficientes. La misma tecnología, dos estrategias completamente diferentes. En una preguntamos, ¿Cómo puedo hacer con 50 personas lo que antes hacía con 100?

En la otra, ¿qué podría conseguir con mis 100 personas si ahora dispusieran de una capacidad que antes habría requerido 500?

En la primera, la productividad termina fundamentalmente en la línea de costes, en la segunda, intentamos llevarla a la línea de ingresos. Podríamos llamar a esta segunda opción, al menos provisionalmente, IA multiplicadora.

Y si todas las empresas producen mucho más, ¿qué ocurre?

Fue aquí donde la conversación empezó a salir del proyecto, porque una cosa es imaginar una empresa capaz de multiplicar su producción y otra muy diferente imaginar miles o millones de empresas haciendo lo mismo.

Si la IA consigue aumentar sustancialmente la productividad, tendremos una economía capaz de producir muchos más bienes y, especialmente, muchos más servicios con los mismos recursos humanos. Eso tendría consecuencias.

Por un lado, producir más también significa consumir más. Más electricidad, más capacidad computacional, más centros de datos, más infraestructuras y, dependiendo de la actividad, más materias primas.

Por otro lado, aparecería una cantidad mucho mayor de productos y servicios compitiendo en el mercado, y aquí entra una lógica económica bastante sencilla.

Si la capacidad de producir determinados bienes y servicios aumenta mucho más rápidamente que la demanda, la competencia debería trasladar al menos una parte de esa productividad a los precios, ya no porque una empresa quiera voluntariamente cobrar menos, sino porque otra estará dispuesta a hacerlo.

Pero, claro, entonces aparece otro problema, podemos multiplicar nuestra capacidad de producir, pero no necesariamente nuestra capacidad de consumir. Nuestro día seguirá teniendo veinticuatro horas, nuestra atención seguirá siendo limitada, por tanto, que podamos fabricar muchas más zapatillas no significa que necesitemos diez veces más zapatillas.

Entonces la pregunta cambia otra vez. Si la IA consigue que podamos producir mucho más de lo que producimos actualmente, ¿por qué tenemos necesariamente que utilizar toda esa capacidad para producir más?

Y ahí Keynes y Russell volvieron a nuestra conversación. ¿Y si una parte de la productividad se convierte en tiempo?

Imaginemos un trabajador que necesita hoy cuarenta horas semanales para alcanzar una determinada producción.

Incorporamos IA, agentes y automatización y conseguimos que pueda alcanzar una producción incluso superior trabajando veinticinco horas. Nuestra lógica actual probablemente nos llevaría a utilizar las quince horas restantes para continuar produciendo, pero no es la única posibilidad, podríamos convertir una parte de esa productividad en tiempo, y mientras hablábamos apareció una idea que me resulta especialmente interesante.

¿Por qué tiene que ser además una decisión idéntica para todos? Supongamos que una empresa establece para determinado trabajo una horquilla de producción, llamemos X al nivel mínimo. Dicha X no sería la producción anterior a la IA, tendría que ser superior, ya que la empresa también debe beneficiarse del aumento de productividad que ha hecho posible la tecnología.

Y llamemos J a la capacidad máxima razonable que puede alcanzar ese trabajador utilizando intensivamente las nuevas herramientas.

Un trabajador podría alcanzar X, cumplir perfectamente sus objetivos y decidir recuperar una parte del tiempo que la tecnología le ha permitido ahorrar, otro podría preferir producir bastante más y recibir una remuneración superior, quizás, otro podría querer acercarse a J porque en ese momento de su vida prefiere maximizar sus ingresos.

Uno podría preferir dinero, otro podría preferir tiempo y otro una combinación de ambos. La productividad dejaría de convertirse automáticamente en más producción y empezaría a convertirse también en capacidad de elección, de vender tiempo a generar valor

Seguimos organizando gran parte del trabajo alrededor del tiempo, cuarenta horas semanales, ocho horas diarias, una hora de entrada y otra de salida…

La empresa compra, en gran medida, disponibilidad, pero si una persona puede obtener el resultado esperado en veinticinco horas, ¿qué valor tienen exactamente las otras quince?

La IA podría acelerar así algo que ya estaba ocurriendo, pasar de medir presencia a medir valor generado. Pero esto tiene una dificultad importante, valor no significa simplemente cantidad.

Un periodista no genera necesariamente más valor porque produzca veinte artículos en lugar de cinco, o un programador no es mejor porque genere más líneas de código. Por tanto, X y J no pueden ser únicamente unidades producidas.

Tendrían que incorporar calidad, impacto, rentabilidad, satisfacción, objetivos y cualquier otra variable relevante para cada actividad.

Y aquí llegamos a la pregunta que terminó apareciendo detrás de todo aquello.

Si la IA produce un incremento importante de productividad, se generará lo que podríamos llamar el dividendo de la IA, la cuestión será cómo lo repartimos.

Una empresa puede capturarlo reduciendo costes, puede utilizarlo para aumentar márgenes o puede reinvertirlo para crecer y atender más clientes, desarrollar nuevos productos o entrar en nuevos mercados.

El consumidor puede capturar una parte cuando la competencia transforme esa productividad en precios más bajos o mejores productos, el trabajador puede recibir otra mediante salarios mayores., pero existe una posibilidad adicional que me parece que estamos dejando fuera de buena parte de la conversación, el trabajador también puede recibir una parte en forma de tiempo.

Casi un siglo después podemos mirar la predicción de Keynes con cierta perspectiva, y decir que acertó en algo fundamental, el progreso tecnológico multiplicó extraordinariamente nuestra capacidad productiva y nuestro nivel material de vida, pero aquellas quince horas semanales no llegaron y no porque la tecnología no aumentará la productividad, en buena medida porque utilizamos esa productividad para producir y consumir mucho más.

Puede ocurrir, sin duda, y de hecho está pasando, pero también podemos utilizarla para hacer muchísimo más con las mismas personas. Probablemente, ocurran las tres cosas simultáneamente, en proporciones diferentes según empresas, sectores y países.

Volvamos entonces al trabajador situado entre X y J. Imaginemos que la IA le permite aumentar considerablemente su capacidad, la empresa ya recibe una parte de esa productividad porque X es superior a lo que producía antes.

Pero a partir de ahí el trabajador puede decidir querer ganar más, querer trabajar menos o decidir querer ambas cosas, incluso esa decisión puede cambiar a lo largo de su vida.

Quizá a los treinta años prefiera acercarse a J y maximizar ingresos, quizá cuando tenga hijos pequeños prefiera situarse más cerca de X y recuperar tiempo, después puede volver a cambiar La IA introduciría entonces algo que normalmente no asociamos con la productividad, libertad para decidir cuánto de nuestra capacidad queremos transformar en producción y cuánto queremos transformar en vida.

Estamos dedicando muchísimo tiempo a preguntarnos qué trabajos podrá hacer la IA y quizá deberíamos dedicar algo más a preguntarnos qué queremos hacer nosotros con el trabajo que deje de ser necesario.

Porque si Keynes y Russell tenían razón en algo, no era necesariamente en cuántas horas terminaríamos trabajando, era en la pregunta, pero casi cien años después, la IA vuelve a ponérnosla delante.