Recientemente, las predicciones pesimistas relacionadas con la IA se han vuelto un tema de conversación en internet. Ciertamente, los impactos disruptivos son inevitables. Sin embargo, en la medida en que he observado el mercado durante muchos años, la velocidad de esos cambios es mucho más lenta de lo que todos imaginan.

Primero, no se debe subestimar la inercia de los sistemas existentes. La teoría del pico petrolero de 2007, la caída del sistema del dólar en 2008, la teoría del fin de AMD y NVIDIA en 2014—cada vez, la gente ha declarado el fin del sistema actual, pero la realidad siempre ha desmentido esas predicciones. Las instituciones con una inercia profunda son mucho más resistentes de lo que los externos imaginan.

Un ejemplo típico es el de los agentes inmobiliarios. Desde hace 20 años, se ha estado clamando por el fin de la intermediación inmobiliaria. Aunque plataformas como Zillow, Redfin y Opendoor han surgido, la inercia del mercado y la regulación los han protegido, permitiendo que esta profesión sobreviva mucho más allá de lo esperado. De hecho, hace unos meses compré una casa, y se me obligó a contratar un agente, quien ganó aproximadamente 50,000 dólares. La tarea real consistía en rellenar documentos y coordinar, lo cual podía hacerse en unas 10 horas como máximo. La eficiencia sin duda avanzará, pero llevará mucho tiempo.

Luego, la mediocridad actual de la industria del software es mayor de lo que se imagina. Basándome en mi experiencia invirtiendo decenas de miles de dólares en Salesforce, estos productos son realmente terribles. Están llenos de errores y ni siquiera satisfacen en móvil. La popularidad de Stripe y Linear se debe simplemente a que no son tan difíciles de usar como sus competidores.

Aquí se esconde una verdad profunda. Incluso si llega un punto singular en el software, la demanda de mano de obra de software humano será casi infinita. Se requerirá la mayor cantidad de trabajo para perfeccionar los últimos porcentajes de calidad. Casi todo el software existente tiene al menos 100 veces más potencial de mejora en complejidad y funciones antes de llegar a la saturación. En 2020, mi productividad como programador equivalía a la de varios cientos de personas en 1970, pero aún así hay un gran margen para optimizar. Esto es la “paradoja de Jevons”: la mejora en eficiencia a menudo provoca una explosión en la demanda total.

La transferencia de mano de obra ciertamente ocurrirá. Pero Estados Unidos tiene un potencial infinito para la reindustrialización. La capacidad de fabricar baterías, motores y semiconductores, que casi hemos perdido, y toda la industria eléctrica depende en gran medida del extranjero. ¿Sabía que China produce el 90% del amoníaco sintético del mundo? Si se interrumpiera ese suministro, no podrían producir fertilizantes y enfrentaríamos hambrunas.

Las infraestructuras físicas no tienen un “punto singular”. Están limitadas por la fricción. La reconstrucción de puentes y carreteras, la construcción y mantenimiento a largo plazo de plantas de desalinización—estos campos tienen una demanda infinita. Incluso un gerente senior de producto que perdió 180,000 dólares en Salesforce podría encontrar un nuevo empleo en estos grandes proyectos.

La velocidad del cambio varía según el sector económico. La transformación en casi todos los ámbitos será más lenta que las predicciones pesimistas. Si no se subestiman la mediocridad y los límites de la IA, ni la inercia del sistema ni la complejidad social, se generará suficiente tiempo para responder.

Lo importante es asegurar la prosperidad material en la vida de las personas. Si las ganancias en IA se reducen a cero, los bienes de consumo serán extremadamente baratos. El gobierno también puede tener espacio para implementar estímulos masivos si es necesario. Si respondemos con sensibilidad, eventualmente podremos garantizar la seguridad.