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Una brecha emergente: ¿Quién se beneficia de la Inteligencia Artificial?

Analysis
Una brecha emergente: ¿Quién se beneficia de la Inteligencia Artificial?

Ingeniera civil trabajando en la computadora (Imagen ThisisEngineering RAEng via Unsplash).

 

Primeros datos sobre las tendencias de búsqueda de ChatGPT entre países.


Por Stefan Pahl

Febrero 2023

 

En diciembre de 2022, ChatGPT se dio a conocer de repente en todo el mundo. En sólo el segundo mes desde su lanzamiento, ChatGPT ya contaba con 100 millones de usuarios activos. Para la mayoría de los usuarios, quedó claro que podía aumentar enormemente su productividad: desde entregar esquemas de documentos o sugerir fuentes de datos útiles hasta sustituir los centros de llamadas y las actividades contables.
 
Desde la perspectiva del desarrollo, esto abre la interrogante de quién se beneficiará en última instancia de esta tecnología, y qué significa esto para los trabajadores del Sur Global. La preocupación por cómo la tecnología configura el trabajo no es nueva. En 1930, el economista John Maynard Keynes especuló con que en el siglo XX se generalizaría el desempleo a medida que las máquinas sustituyeran a los trabajadores y trabajadoras. Pero no fue así, más bien, las máquinas han sustituido tareas específicas y los humanos han encontrado nuevas tareas (más productivas) en las que especializarse - como los ingenieros de software.1 Con ChatGPT, por ejemplo, los trabajadores pueden pasar menos tiempo acumulando información y más tiempo analizándola o extrayendo significado de ella.2

 

Al igual que muchas tecnologías, es probable que la Inteligencia Artificial (IA) tenga un efecto de fragmentación en la distribución salarial. Los trabajadores que realizan estas tareas nuevas y más complejas asistidas por la IA probablemente reforzarán su posición en la distribución salarial global a medida que sean más productivos. Estos trabajadores suelen estar más cualificados y ya se dedican a actividades más complejas. Los que realizan tareas relativamente sencillas o rutinarias, en cambio, tienen más posibilidades de ser sustituidos por la IA (u otras tecnologías) y puede que tengan que pasar a segmentos salariales más bajos.3 A escala mundial, los países con una población con altos niveles de formación y altamente cualificada tienen más posibilidades de adoptar estas tecnologías y beneficiarse de las oportunidades que ofrecen, mientras que otros se quedan más rezagados en la distribución salarial mundial.

 

Los países con poblaciones con altos niveles de formación y altamente cualificada tienen más posibilidades de adoptar estas tecnologías.

 

 


 

De acceso libre y generalizado, pero utilizadas principalmente en países con una población con altos niveles de formación

 

ChatGPT es diferente de muchas otras tecnologías de IA e industria 4.0 (como los robots) que se han estudiado empíricamente.4 ChatGPT no está vinculado a la planta de producción, es decir, no requiere grandes inversiones (por parte del usuario final) y sus usos no se limitan a la fabricación. Es potencialmente aún más útil para los (nuevos) servicios, y es (al 16 de febrero de 2023) de uso gratuito. La única barrera de entrada es el acceso a Internet, y esta plataforma puede mejorar la productividad de cualquiera que trabaje con una computadora. Por tanto, ChatGPT constituye un caso interesante para explorar el uso de tecnologías de IA ampliamente accesibles en un amplio conjunto de países.

 

ChatGPT ofrece un caso interesante para explorar el uso de las tecnologías de IA en distintos países.

 

Google Trends proporciona datos casi en tiempo real sobre quién utiliza ChatGPT, ya que mide la popularidad relativa de un término de búsqueda en un lugar determinado. Los datos sobre el término "ChatGPT" fueron extraídos el 26 de enero, lo que refleja el primer periodo de "hype" desde su lanzamiento. Aunque esto no refleja necesariamente el número real de usuarios, es probable que sea una buena aproximación, ya que una gran parte de los usuarios nuevos probablemente lo buscaron desde Google.5

 

Nota: Google Trends al 26 de enero. Cuanto mayor sea la puntuación, mayor será la popularidad del término "ChatGPT" en esa ubicación (en comparación con todos los demás términos de búsqueda en esa ubicación). Google ha normalizado las puntuaciones de todas las ubicaciones.

Fuente: Google Trends y Banco Mundial.

 

Aunque ChatGPT era de acceso libre y generalizado, resulta que sí existe una correlación positiva entre estas tendencias de búsqueda y las características de los países que son indicativas de las competencias de la población. Las búsquedas de "ChatGPT" tienden a representar una mayor proporción de todos los términos de búsqueda en los países que obtienen puntuaciones más altas en el Índice de Capital Humano del Banco Mundial (véase la figura anterior), y en los países con un mayor número de artículos CTIM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas, STEM por su siglas en inglés) por habitante (véase la figura siguiente). Este último, en particular, está fuertemente correlacionado con Google Trends, y puede entenderse como un indicador indirecto de la capacidad científica y de innovación de la población.6 Esto también implica que la gente de los países con menores ingresos busca menos ChatGPT, ya que los indicadores de capital humano están fuertemente correlacionados con el producto interior bruto (PIB) per per cápita.7

 

Relativamente más gente busca "ChatGPT" en los países con más artículos de CTIM por persona.

 

 

Nota: Google Trends al 26 de enero. Cuanto mayor sea la puntuación, mayor será la popularidad del término "ChatGPT" en esa ubicación (en comparación con todos los demás términos de búsqueda en esa ubicación). Google ha normalizado las puntuaciones de todas las ubicaciones.

Fuente: Google Trends y Banco Mundial.

 


Riesgo de que el Sur Global se quede atrás

 

 
Los trabajadores de los países con menores ingresos utilizan menos estas nuevas tecnologías.

 

Aunque se necesita más investigación para establecer la causalidad que subyace a estos patrones, estas correlaciones sugieren de hecho que los trabajadores de los países de renta más baja hacen menos uso de las tecnologías de IA aunque sean de acceso libre y generalizado. Es posible que estos trabajadores no puedan utilizarlas porque carecen de los conocimientos necesarios para ello o porque sus tareas no pueden mejorarse con estas tecnologías. Podría ser que los trabajadores pudieran hacer un uso provechoso de estas tecnologías si las conocieran y supieran cómo aplicarlas.

 

De cara al futuro, también existe el riesgo de que los trabajadores del Sur Global se enfrenten pronto a barreras mucho mayores para utilizar estas tecnologías. ChatGPT ya ha anunciado el lanzamiento de una versión premium que ofrece acceso preferente al servidor por 20 dólares al mes (para empezar a recuperar los elevados costes de su funcionamiento). Los usuarios no premium no tendrán acceso a ChatGPT cuando la capacidad de sus servidores esté al máximo. El precio constituirá una barrera relativamente mayor en el Sur Global debido a los menores ingresos medios. A medida que estas tecnologías pasen a ser patentadas, los países podrían empezar a desarrollar su propia infraestructura de IA para mejorar la productividad de los trabajadores. El Norte Global también tiene ventaja en este aspecto debido a sus capacidades financieras y a la infraestructura digital ya existente, como ilustran sus considerables capacidades de servidores. No es sorprendente que la alta capacidad de servidores por habitante se concentre en países como EE.UU., Alemania y los Países Bajos (véase el mapa más abajo).

 

Fuente: Netcraft y estimaciones de población del Banco Mundial.

 


 

¿Qué se puede hacer?

Para hacer frente a estas disparidades internacionales es preciso colmar tanto el déficit de capital financiero y físico como el déficit de cualificaciones. En primer lugar, la cooperación financiera y técnica internacional es crucial para ayudar a los países del Sur Global a superar las barreras de costos e infraestructuras (digitales) señaladas anteriormente. En segundo lugar, hay que hacer más en el ámbito del desarrollo de capacidades y la sensibilización. Existen algunos modelos prometedores para colmar la brecha de cualificaciones a través de asociaciones de desarrollo público-privadas: el socio del sector público (país anfitrión) identifica a la población objetivo, los socios del sector privado garantizan que los planes de formación y las tecnologías cumplan las normas de la industria local, y el socio de desarrollo garantiza la inclusión social.

 

Cerrar tanto la brecha de capital como la de cualificaciones es crucial para abordar la brecha digital.
 

Los resultados que aquí se presentan vuelven a insistir en la necesidad de desarrollar, poner en marcha y probar rigurosamente enfoques eficaces, con el fin de identificar las mejores prácticas para cerrar la brecha digital internacional.

 


Referencias

 

1.  Acemoglu, D., y Restrepo, P. (2018). La carrera entre el hombre y la máquina: Implicaciones de la tecnología para el crecimiento, la participación de los factores y el empleo. American economic review, 108(6), 1488-1542.
2.  Véase Acemoglu y Johnson (2023) para una visión más crítica de los beneficios potenciales de ChatGPT, argumentando que estas tecnologías están actualmente desarrolladas principalmente para reducir el trabajo en lugar de mejorarlo, véase aquí: https://www.project-syndicate.org/commentary/chatgpt-ai-big-tech-corporate-america-investing-in-eliminating-workers-by-daron-acemoglu-and-simon-johnson-2023-02?barrier=accesspaylog
3.  Goos, M., Manning, A., y Salomons, A. (2014). Explaining job polarization: Routine-biased technological change and offshoring. American Economic Review, 104(8), 2509-2526.
4.  Artuc, E., Bastos, P. y Rijkers, B. (2020). Robots, tasks, and trade. CEPR Discussion Paper DP14487.
5.  Las diferencias entre países se reflejan correctamente si la proporción de personas que acceden directamente al sitio y/o utilizan un motor de búsqueda diferente respecto a las que utilizan Google para encontrar ChatGPT es la misma en todos los países.

6.  En las regresiones multivariantes exploratorias, los artículos STEM parecen ser el principal correlato con los datos de Google Trends. En la figura mostrada, alrededor del 10% de la variación de los artículos STEM se explica por los datos de Google Trends (R2=0,13) y, a grandes rasgos, a medida que se duplica el interés relativo de búsqueda, también lo hace el número de artículos STEM.
7.  También existe una correlación estadísticamente significativa entre el PIB per cápita y los datos de Google Trends.

 


 

Stefan Pahl es Oficial de Impacto e Innovación en la Organización de las Naciones Unidas para el Desarrollo Industrial (ONUDI).

 

Descargo de responsabilidad: Las opiniones expresadas en este artículo son las de los autores, basadas en su experiencia y en investigaciones previas, y no reflejan necesariamente las opiniones de la ONUDI (leer más).

 

*Esta columna fue publicada originalmente en inglés en febrero de 2022 por la Plataforma de Análisis Industrial (IAP) de la ONUDI, un centro de conocimiento digital que combina análisis de expertos, visualizaciones de datos y narraciones sobre temas de relevancia para el desarrollo industrial.