Cómo la "producción oculta" de billones de dólares en la era de la IA está redefiniendo el crecimiento económico

Autor: Finanz Wang; Fuente: X, @yuyy614893671

Hoy leí un informe sobresaliente, que abre la mente, y al medir la producción económica creada por la IA, efectivamente hay un rompecabezas que hemos estado omitiendo, y la economía tradicional, la estadística no han encontrado un método adecuado para medirlo. Esto es la Dark -output creada por la IA.

Primero, les comparto un esquema lógico del informe para facilitar la comprensión del contenido relacionado:

A continuación, entramos en el análisis del contenido del artículo

1. La Dark -producción de la IA: formas de medición de la actividad económica y sus zonas ciegas

Este diagrama representa con precisión la distribución del valor en toda la economía, así como las zonas ciegas de las herramientas estadísticas existentes.

Tres criterios para medir la actividad económica humana

(1) Produced (Producido / Trabajo real): ¿Esta actividad ha consumido trabajo real y ha creado valor económico real?

(2) Priced (Preciado / Precio de mercado): ¿Esta actividad se vende en el mercado a un precio claro y visible?

(3) Measured (Medido / Capturado por el PIB): ¿La cuenta nacional oficial finalmente registra realmente esta actividad?

Y en la sociedad en funcionamiento real, existen diferentes situaciones

1. Confluencia de los tres ámbitos: Mercado formal (Formal Market)

Producido + Preciado + Medido

Este es el núcleo que más preocupa a la economía clásica y a las estadísticas oficiales. Incluye pagos de salarios, ventas de bienes y contratos comerciales, constituyendo la mayor parte del PIB tradicional.

Por ejemplo, si una empresa gasta 10,000 dólares en contratar a una agencia externa para servicios de recursos humanos, o si pagas a un abogado para redactar un documento legal, estas actividades generan valor, tienen un precio de mercado claro y son perfectamente registradas en las cuentas nacionales.

2. Mercado gris/ilegal (Gray / Illicit Market)

Producido + Preciado (pero no medido)

Aquí, las actividades efectivamente ofrecen algún servicio o producto, con transacciones monetarias reales y precios de mercado, pero debido a su carácter clandestino o ilegal, escapan a las estadísticas macroeconómicas oficiales.

3. Servicios gubernamentales (Gobierno medido por costo)

Producido + Medido (pero sin precio de mercado directo)

Muchos servicios públicos proporcionados por el gobierno (como educación básica, seguridad urbana) generan un gran valor social y económico, y también se incluyen en el PIB.

Pero dado que generalmente no cobran a los ciudadanos por uso (falta de precios de mercado), las cuentas oficiales solo pueden medir su producción indirectamente, calculando “los costos de inversión” (como las nóminas de los funcionarios públicos).

4. Juegos de cifras de las estadísticas: estimaciones puras (Pure Imputations)

Medido (pero sin precio real ni producción adicional)

Ubicados en la zona azul pura o en la frontera con la zona de precios, están los datos estimados, siendo el ejemplo típico el “alquiler de vivienda propia”.

Si vives en tu propia casa, no pagas alquiler a nadie ni generas una nueva actividad económica. Pero para mantener la coherencia macroeconómica, las cuentas nacionales “forzan” una estimación del alquiler que te pagarías a ti mismo y lo incluyen en el PIB.

5. La vasta red oculta de la economía: solo producción (PRODUCED-only)

Solo producido (sin precio ni medición)

Es una gran zona ciega económica. Incluye “producción familiar” y “trabajo voluntario/recursos públicos digitales”. Tradicionalmente, las actividades de cuidado no remunerado en el hogar, como criar hijos, cuidar ancianos y tareas domésticas diarias, alcanzan hasta 164 mil millones de horas diarias. Según las prácticas contables actuales, estas actividades que generan un gran valor de supervivencia se consideran con valor cero porque no implican transacciones monetarias.

6. Separación entre producción de la IA y Dark-output

El círculo rojo en el centro revela cómo la IA rompe el sistema de medición existente:

El círculo de producción de la IA está completamente dentro del gran círculo verde de “Producido (PRODUCED)”, lo que significa que el trabajo asistido o generado por IA indudablemente crea valor económico real.

Pero, solo una pequeña porción del producto de la IA se extiende hacia el centro en “Mercado formal”, esta pequeña parte solo representa el consumo visible de tokens, llamadas API o tarifas de suscripción fija de software de IA. Por ejemplo, cuando el costo de redactar un testamento legal básico cae del equivalente a 150 dólares a solo 0.50 dólares en costos de API, la transacción de 149.5 dólares en el “mercado formal” desaparece por completo. El mismo valor se mantiene en el círculo de “Producido”, pero debido a la caída de precios y a la internalización de las transacciones, se escapa de las categorías de “Preciado” y “Medido”.

Los sistemas estadísticos actuales interpretan la desaparición de estos recibos como una inflación en aumento y una contracción en la producción económica. La Dark -output de la IA está empujando una proporción cada vez mayor de la actividad macroeconómica a esa zona ciega de solo producción sin valoración, haciendo que la percepción real de la economía y los indicadores macro se desconecten completamente.

2. Por qué la producción de la IA no puede ser completamente medida y registrada: existencia de errores estadísticos

Cuando la IA ayuda o asume una tarea, la producción no desaparece automáticamente. Solo cuando los precios bajan, o peor aún, cuando la tarea se transfiere a una empresa compradora interna, la producción desaparece de las cuentas nacionales; múltiples errores de medición pueden causar la pérdida de datos de producción económica, como:

1. Transferencia de frontera

Se refiere a que trabajos originalmente comprados en el mercado se trasladan a la empresa o al hogar. Un informe de investigación pagado se convierte en un flujo de trabajo interno de IA. Tareas subcontratadas se vuelven tareas de empleados. El valor puede seguir existiendo, pero las transacciones visibles desaparecen.

2. Caída de precios

No hay estándares independientes reales para medir la cantidad y calidad de los servicios. Los ingresos, salarios y horas de trabajo se registran, pero la cantidad no puede cuantificarse. Servicios legales no tienen unidades estándar, revisiones bibliográficas no tienen toneladas, consultorías no tienen barriles; si las cuentas muestran una caída en ingresos (por la bajada de precios) y un aumento en salarios promedio (por despidos de empleados de nivel inicial), se interpretará como una mayor inflación, menor productividad y menor producción.

3. Desajuste sectorial

Cuando la IA crea valor en un sector, pero las transacciones aparecen en otro, hay un desajuste sectorial. Por ejemplo, un hospital puede usar IA para acelerar la gestión de documentos, pero si los ingresos solo reflejan a las empresas o proveedores de software de IA, se distorsionan las estadísticas nacionales. El PIB por sector puede hacer parecer que los proveedores de IA son los principales generadores de valor, mientras que los sectores que adoptan IA parecen estancados.

4. Trabajo invisible nuevo

Los beneficios económicos reales se generan, por ejemplo, cuando la IA redacta un informe en unos pocos tokens, ayudando a preparar mejor una reunión, pero ese valor no se refleja en ningún lugar. Cualquier indicador macroeconómico razonable debe considerar esto en alguna medida, de lo contrario, la prosperidad de la IA podría interpretarse como un declive en los datos.

3. ¿Qué produce realmente la Dark -output de la IA?: beneficios + excedente del consumidor

Entonces, ¿qué impacto tendrá la forma en que actualmente medimos la economía? Debido a sesgos en las estadísticas oficiales, en algún momento futuro probablemente veremos una situación como la que muestra la figura: el CPI no sube, el PIB tampoco.

La línea azul casi plana (PIB per cápita medido) y la línea amarilla (índice de precios CPI medido) representan los datos que ven las estadísticas tradicionales. Con base en estos datos, el diagnóstico oficial es pesimista: “La IA no ha traído los resultados esperados — los precios siguen firmes, el crecimiento económico es débil, pero gastamos más en IA que nunca” (como se indica en el recuadro amarillo en la esquina inferior izquierda).

Pero, en realidad, la “productividad real está aumentando rápidamente”— la gran zona sombreada entre la línea discontinua blanca y la línea sólida azul (incluyendo el “translado a beneficios” en morado oscuro y el “translado a excedente del consumidor” en gris oscuro), representa la Dark -output invisible de la IA.

Cuando la IA reduce enormemente los costos laborales, estos ahorros van principalmente a dos lugares: uno, a las ganancias excesivas de las empresas; y dos, a que los consumidores obtengan un valor de servicio multiplicado en cantidad (por ejemplo, antes pagaban a alguien para buscar información, ahora usan IA para generarla instantáneamente y gratis).

Debido a que estos enormes valores reales no se reflejan en nuevas transacciones “cotizables” en el mercado, si la producción de la IA no se vende a un precio visible, además del gasto en tokens, el PIB no puede captar estos valores.

4. La experiencia histórica y las lecciones: la repetición de la paradoja de Solow

Para entender mejor este fenómeno, podemos mirar hacia atrás en la historia. Esta no es la primera vez que sucede.

En los años 80 y 90, cuando las computadoras personales comenzaban a popularizarse, los datos macroeconómicos tampoco lograban detectar la contribución de la revolución informática emergente. El famoso economista Robert Solow (Robert Solow) comentó en ese entonces: “Puedes ver la sombra de la era de las computadoras en todas partes, excepto en las estadísticas de productividad”.

La respuesta de los sistemas estadísticos oficiales fue muy lenta. Hasta 2013, EE. UU. realizó una revisión metodológica exhaustiva que incorporó formalmente la inversión en I+D y propiedad intelectual en el cálculo del PIB. Con solo ese cambio, el PIB de los años 90 se “incrementó” en aproximadamente 3.6 billones de dólares de la nada.

5. ¿Cómo afecta la Dark -output de la IA?

Las computadoras anteriores eran solo herramientas, pero la IA está asumiendo directamente el trabajo intelectual en los servicios. Debido a las dificultades inherentes en la medición de los servicios, cuando la IA provoca caídas drásticas en los costos de ciertos servicios, el PIB a menudo los registra como una contracción económica (porque disminuyen las transacciones monetarias), e incluso puede parecer en los datos como inflación.

El alcance del problema de medición que trae la IA hará que todas las zonas ciegas estadísticas anteriores sean insignificantes. Por eso, si solo miras el panel tradicional del PIB, pensarás que la economía está estancada, cuando en realidad, una revolución de productividad no medida está burbujeando intensamente bajo la superficie.