Resumen: Impacto Económico de la Inteligencia Artificial en América Latina
Por Juan Jung y Raul Katz
Objetivo del documento:
Evaluar el estado actual de la IA en América Latina, y desarrollar un modelo que permita estimar empíricamente el impacto que ha tenido en la economía regional en años recientes, en términos de crecimiento y productividad.
”Los resultados permiten concluir que un 1% del crecimiento en el gasto de IA se puede asociar a un 0.036% del crecimiento del PIB, efecto que se materializa a través de la mejora de productividad del trabajo calificado”.
El capítulo I presenta un análisis descriptivo acerca del estado actual de la IA en la región. El capítulo II provee una revisión de literatura en torno al impacto económico de la IA. El capítulo III presenta las implicancias de política pública para América Latina. El capítulo IV presenta las conclusiones. El capítulo V detalla el modelo teórico desarrollado para analizar el impacto de la inteligencia artificial. El capítulo VI presenta la estimación empírica del modelo, tanto en su versión base, así como controlando por la endogeneidad y añadiendo el rol de la IA generativa. El capítulo VII sintetiza resultados de impacto económico mediante una simulación para América Latina.
I. Estado Actual de la iInteligencia Artificial en América Latina
América Latina invierte en IA muy por debajo de lo que correspondería según su peso económico. Por el contrario, solo en Estados Unidos el gasto en el mismo período ascendió a US$ 76.1 billones, mientras que en Asia-Pacífico y en Europa dicho gasto sumó US$ 61.4 y US$ 21.8 millones. Chile y Brasil son indudablemente los líderes en la región, seguidos por México si se considera la medida de gasto por habitante. En cambio, países como Argentina, Colombia o Perú se encuentran claramente rezagados en relación con el promedio latinoamericano.
II. Revisión de Literatura de Investigación
Como puede observarse a partir de esta revisión de las investigaciones sobre el impacto económico de IA el grado de consenso alrededor de la evidencia es limitado. La mayoría de los autores sostienen que la IA tiene el potencial de convertirse en una fuente importante de ganancias de productividad, generando una serie de efectos económicos que van más allá de los de los bienes de capital regulares. Otros autores, sin embargo, tienen una visión mucho más pesimista un importante escepticismo con tales proyecciones, argumentando que en su opinión las ganancias de productividad serán modestas. En esta línea , incluso, argumentan que la revolución de la IA aún no se estaría reflejando en las estadísticas de productividad.
Un área donde puede visualizarse un comienzo de acuerdo en la evidencia generada hasta el momento es el impacto diferencial de productividad entre trabajadores calificados y no calificados. Este es el caso de Toner-Rodgers (2024) a partir de un estudio de un laboratorio de I+D. De manera indirecta, Trabelsi (2024) argumenta que la IA puede generar una importante polarización en el mercado de trabajo. Indirectamente, Brynjolfsson et al., 2018 detectan un impacto de la IA en productividad laboral, aunque mucho menos clara en productividad multifactorial..
II. Implicancias de Política Pública
Los resultados del análisis empírico presentados en el capítulo anterior permiten concluir que un 1% del crecimiento en el gasto de IA se puede asociar a un 0.036% del crecimiento del PIB, efecto que se materializa a través de la mejora de productividad del trabajo calificado. Sobre la base de los efectos medidos a nivel del panel global se ha simulado el impacto económico para América Latina. El impacto, una vez anualizado, es encabezado por Brasil y México en niveles muy similares (US$ 5.3 mil millones). En tercer lugar, se sitúa Argentina, con un impacto en torno a 250 millones de dólares anuales.
Considerando que el aumento de la productividad se produce a partir del empleo calificado, es importante comparar su nivel en América Latina en relación con otras economías avanzadas. La palanca de aumento de la productividad a partir de la adopción de la inteligencia artificial pasa por la fuerza de trabajo calificado, América Latina enfrenta un entorno desafiante. Con la excepción de Chile, el resto de los países analizados alberga un porcentaje bajo de población con educación terciaria, lo que podría rezagar el impacto agregado de la tecnología al menos que se implementen políticas agresivas de educación general, lo que implica horizontes temporales extendidos.
IV. Conclusiones
América Latina está rezagada con respecto a la mayoría de las economías avanzadas en términos de gasto en IA, que ascendió a US$ 2.6 mil millones en 2023, lo que representa solamente el 1.56% de la demanda mundial, cuando por otra parte la economía de la región representa cerca del 6.3% del PIB mundial.
Los resultados son robustos en verificar que efectivamente la IA ha contribuido a incrementar la productividad del trabajo calificado, aunque no hay evidencia que haya hecho lo propio, de momento, con la productividad del capital. Los resultados permiten concluir que un 1% del crecimiento en el gasto de IA se puede asociar a un 0.036% del crecimiento del PIB, efecto que se materializa a través de la mejora de productividad del trabajo calificado.
Se ha encontrado cierta evidencia de complementariedad entre el capital físico y el trabajo calificado. Finalmente, se estudia el nivel de uso de la IA generativa como un elemento adicional que puede impactar en la productividad del trabajo y del capital. Los resultados sugieren que el uso de la IA generativa efectivamente contribuye de forma significativa a incrementar la productividad del trabajo, una vez que se acota el período temporal del panel estimado.
Puede afirmarse que la IA ha tenido una expansión limitada en la región hasta el momento, pese a lo cual se ha apreciado un impacto económico relevante en aquellas economías más fuertes de la región como son Brasil y México.
la palanca de aumento de la productividad a partir de la adopción de la inteligencia artificial pasa por la fuerza de trabajo calificado, América Latina enfrenta un entorno desafiante, lo que podría rezagar el impacto agregado de la tecnología al menos que se implementen políticas agresivas de educación general, lo que implica horizontes temporales extendidos.
A ello debe agregarse la necesidad de acelerar la implementación de la tecnología a partir de políticas convencionales de promoción de acumulación de capital intangible (capacitación de empleados y gerencia, el desarrollo de casos de uso con foco sectorial, y el asesoramiento para la reingeniería de procesos de negocio), lo que implica un despliegue agresivo de centros de tecnología con especialización sectorial para promover la adopción de tecnología especialmente en empresas pequeñas y medianas.
