La economía, el trabajo y la sociedad han cambiado profundamente a golpe de grandes disrupciones tecnológicas que han generado nuevos paradigmas, abriendo el camino a distintas revoluciones industriales. Actualmente estamos inmersos en la cuarta revolución industrial, constituida por avances tecnológicos plenamente consolidados como la hiperconectividad, la elevada penetración del Internet de las cosas, la aplicación de sistemas de inteligencia artificial o el análisis avanzado del big data.

Alcance global, plurisectorial e interconectado:

No se limita a un sector específico, sino que transforma múltiples ámbitos de la vida humana más allá del mundo productivo.

Velocidad sin precedentes:

Se despliega de forma vertiginosa, mucho más rápida que las revoluciones anteriores, gracias a tecnologías como la inteligencia artificial, la automatización y la computación cuántica. Impacto generalizado en el empleo. Afecta tanto a tareas manuales como a trabajos intelectuales y creativos, lo que exige una adaptación constante, formación continua y adquisición de nuevas competencias.

Protagonismo del dato:

Está impulsada por el acceso y análisis masivo de datos (big data), lo que genera nuevos retos relacionados con la privacidad, la ética y la seguridad de la información.

Desafíos éticos y sociales más complejos:

Surgen debates sobre el equilibrio entre el avance tecnológico y los derechos individuales, especialmente en lo relativo al consentimiento y la protección de datos personales.

Nuevo contexto geopolítico:

A diferencia de etapas anteriores marcadas por la expansión global, la actual revolución se desarrolla en un entorno de revisión de la globalización, con un auge del proteccionismo y la búsqueda de autonomía estratégica tras eventos como la pandemia.

Dentro de la cuarta revolución industrial, la inteligencia artificial representa la convergencia de avances en computación, big data, aprendizaje en línea y algoritmos.

Otorga a las máquinas la capacidad de realizar tareas propias de la inteligencia humana, como el razonamiento, el aprendizaje o la creatividad, mediante algoritmos y modelos basados en conocimientos matemáticos, estadísticos, lógicos, informáticos y lingüísticos imitando o incluso mejorando funciones cognitivas humana. Actualmente la versión generativa (IAG) es la que más interés ha suscitado.

Potencialidades:

• Crea contenidos de calidad y diversos

• Genera datos sintéticos tabulares

• Completa/sustituye labor humana

• Mejora experiencia usuario

• Democratiza información

• Fomenta I+D

Desafíos:

• Genera contendos falsos

• Crea/amplifica sesgos

• Reduce/limita creatividad

• Provoca/agrava conflictos, dilemas o problemas éticos, legales o sociales

• Dificulta/impide su control, supervisión o regulación

Fuente: COTEC.

Consenso existente:

Potencial transformador de la IA, pero impactos macroeconómicos imprevisibles.

Evidencia empírica:

Prevé un impacto de la IA limitado, ya que se está en una fase temprana de adopción. Las estimaciones a nivel macro muestran impactos evidentes, pero con un rango muy abierto. Por ello, la literatura académica ha optado por estimar el impacto a nivel micro en tareas y ocupaciones concretas y, de ahí, inferir los efectos agregados para el conjunto de la economía. En todo caso, para que se materialicen las ganancias de productividad, los avances en la IA deben diseminarse por toda la economía, lo cual lleva tiempo, ya que deben ser adoptados y desplegados por todas las empresas, incluidas las pymes, y algunas pueden tardar en adoptar estas nuevas tecnologías avanzadas o carecer de las habilidades necesarias para rentabilizarlas.

Limitaciones:

Resulta difícil aproximar en qué medida, cómo y cuándo se materializarán las ganancias de eficiencia resultantes y los potenciales efectos sobre la productividad y el crecimiento económico, que dependerán, de la velocidad de los avances, la diversidad y el desarrollo de aplicaciones, y un despliegue generalizado, e incluso de si se acelerarán aún más o llegarán a estancarse. La falta de indicadores para medir el ahorro de costes derivado dificulta el análisis del impacto.

Otros impactos:

Hay que considerar otros impactos macroeconómicos de la IA en el empleo y en el mercado de trabajo, así como impactos sociales y medioambientales, que han de ser tenidos en cuenta en su conjunto a la hora de valorar su aporte más allá de las ganancias de productividad y crecimiento.

Necesidad de mayores esfuerzos en investigación:

Con el fin de superar el desequilibrio existente entre la magnitud y rapidez con que surgen y se implantan estas tecnologías disruptivas y el limitado conocimiento sobre sus consecuencias.

Mide el grado de preparación a partir de indicadores relativos a infraestructura digital, innovación e integración económica, capital humano y mercado de trabajo, y regulación y ética.

Por categorías, España se sitúa en la media de las economias avanzadas en cuanto a infraestructuras digitales e innovación e integración económica, mientras que en capital humano y mercado de trabajo, y regulación y ética se encuentra por debajo.