La inteligencia artificial y el mercado

En nuestro tiempo, la novedad y la originalidad se han convertido en cualidades, atributos de cualquier cosa, independientes de otros como calidad o precio: a una obra de arte contemporáneo se le pide ante todo que sea original, distinta de todo lo hecho hasta hoy; uno aprecia la originalidad en un desfile de modelos, antes de saber si es posible ponerse los vestidos exhibidos; de una ópera clásica se anuncia ante todo la originalidad de la puesta en escena. En una esfera más mundana, el éxito de una gran empresa de moda puede depender, tanto o más que de la calidad de sus productos, de la variedad de sus colecciones o de la velocidad con las que estas cambian. Un hotel ya no ofrece habitaciones, sino experiencias. El precio, o la relación calidad/precio, pasan a ser atributos secundarios en la valoración multidimensional que hace, quizá sin darse cuenta, el comprador. La naturaleza de la demanda está cambiando. La oferta, causante en parte de ese cambio a través de la publicidad de todas clases, lo sigue atentamente y procura anticiparlo.

Ventaja competitiva

El resultado es lo que James Bessen llama la gestión de la complejidad. Los productos y servicios que dominan el mercado se caracterizan por ser complejos: los fabricantes de automóviles añaden más y más características a sus modelos; los supermercados más y más referencias en sus estantes, y están atentos a parámetros como las características de cada producto, la amplitud y variedad de la selección, la velocidad con que la cambian, para que el comprador no vea siempre lo mismo en sus visitas, y la inmediatez del reparto a domicilio. Cada producto, cada servicio se caracteriza por una larga serie de parámetros, y el vendedor trata de adivinar cuál es la valoración que hace el comprador potencial antes de decidirse. En el sector financiero, el diseño de productos, la construcción de perfiles de riesgo cada vez más afinados para clientes potenciales de banca o seguros siguen el mismo camino.

Algunas cifras: en 1990, un automóvil corriente constaba de 10.000 componentes, hoy tiene 30.000. Cada automóvil contiene entre 50 y 100 ordenadores y 100 millones de líneas de código informático (un Boeing 787 tiene 6 millones). Un banco mediano puede tener 30 empleados ocupados exclusivamente en la construcción de modelos de riesgo. En España, una tienda de alimentación puede tener  300 referencias; un supermercado, 8.000; un hipermercado, entre 30.000 y 80.000 (de un universo potencial de 800.000 referencias de productos de alimentación). 

Las empresas compiten no solo en calidad y precio, sino en complejidad. Ya se ve que es imposible gestionar ese nivel de complejidad sin la ayuda de la inteligencia artificial. Pero para gestionarlo adecuadamente no basta con comprar programas en el mercado, porque la complejidad no consiste únicamente en que aumenta el número de dimensiones a considerar en cada caso, sino en entender cómo esas dimensiones interactúan entre sí, y esas interacciones son distintas para cada actividad, para el automóvil y para la hostelería, para el comercio y para los seguros. La empresa que tenga el sistema de IA más adecuado tendrá ventaja sobre las demás, y procurará que ese sistema sea lo que se llama un sistema propietario. Solo la empresa podrá entrar en él: en el caso de Volkswagen (2014-2018), solo en el marco de un proceso judicial fue posible que los investigadores accedieran a la unidad de control del vehículo para descubrir el programa que reducía las emisiones cuando el coche estaba pasando un control.

Grandes inversiones

Las inversiones necesarias para gestionar la complejidad son enormes: Bessen estima que, de los 778.600 millones de dólares invertidos en EE UU en sistemas de procesamiento de datos en 2018, aproximadamente una tercera parte, 238.000 millones, fueron invertidos en sistemas propietarios. Solo grandes empresas pueden permitirse abordar el desarrollo de un sistema propietario adecuado, porque se trata de un proyecto, no solo muy costoso, sino de alto riesgo. Ello es debido a que, cuando se trata de sistemas de IA complejos, ni los propios diseñadores saben muy bien qué ocurre en su interior, aunque los resultados sean correctos, de tal modo que en el desarrollo de uno de esos sistemas siempre hay un componente que podríamos calificar de aleatorio. En resumen: la gestión de la complejidad es necesaria para el liderazgo en muchos mercados; esta requiere grandes inversiones en IA; por consiguiente, una gestión adecuada solo está al alcance de grandes empresas.

El mercado resultante de un producto o servicio en que tenga importancia la competencia por complejidad y, por consiguiente, la IA, estará dominado por unos pocos operadores, poseedores de los sistemas propietarios más avanzados, en las posiciones de liderazgo. Los líderes no se distinguirán del resto por la tecnología de producción o de distribución, sino por la calidad de su IA, que les hará posible proporcionar a sus clientes un grado de satisfacción superior al del resto. Será, pues, lo que llamamos un mercado oligopolístico, pero de una nueva variedad: las barreras de entrada que protegen a los líderes no serán, como de costumbre, las economías de escala, la necesidad de alcanzar un tamaño mínimo para poder competir en precio con el resto, sino la existencia de sistemas informáticos propietarios que permitan una mejor gestión de la complejidad. 

De este modo, la IA puede reforzar un movimiento hacia la concentración de empresas y, por tanto, de poder económico.

Los asalariados pueden salir perdiendo

En un país como EE UU, puede decirse que casi la mitad de las industrias son intensivas en informática (emplean un mínimo de 5.000 desarrolladores de software o estos representan más del 2% de sus empleados). El efecto de la IA, vía complejidad, puede ser muy apreciable. Las consecuencias de la concentración son bien conocidas: si bien es práctico pensar que en el largo plazo la remuneración de los factores está relacionada con la productividad, en el corto plazo, la distribución del excedente o valor añadido de una empresa no se determina por la productividad, física o monetaria, sino por la negociación entre las partes, y, por consiguiente, por el poder de mercado de cada una: cuanto mayor sea el poder de mercado de la gestión que representa a la propiedad, y menor el de los representantes de los trabajadores, más sesgada estará la distribución contra estos.

En el artículo publicado en el número anterior de Alternativas económicas sugeríamos que el impacto de la IA sobre el trabajo no se manifestaría en forma de despidos masivos, sino como transformación del trabajo, de modo que el problema no sería tanto el paro como la perpetua transición de un trabajo a otro. Las consecuencias de la intervención de la IA en la gestión de la complejidad tampoco parece que hayan de tener consecuencias negativas sobre el empleo. Pero, al favorecer la concentración de empresas aumentando su poder de mercado, sí es probable que la gestión de la complejidad altere la distribución de la renta en contra de los salarios. Es un efecto menos apocalíptico, pero quizá mucho más real.