Antes de que la IA se materialice, los gobiernos tendrán que lidiar con una 'compensación política', dice Moody’s: Cómo manejar el gasto masivo y el riesgo de deuda

Antes de que la inteligencia artificial impulse la productividad global, los gobiernos tendrán que enfrentarse a una realidad desafortunada: la tan esperada bonanza económica podría estar a años de distancia, mientras que las cuentas ya están llegando.

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Escucha a los optimistas, y el auge económico impulsado por IA está en la puerta. El Modelo de Presupuesto de Penn Wharton proyecta que la IA añadirá un 1.5% al PIB y a la productividad en la próxima década. Goldman Sachs dice que podría sumar hasta tres puntos porcentuales a la productividad cada año. Para mediados de los 2030, Vanguard estima que la IA podría aumentar la producción laboral en un 20%.

Para las calificaciones de Moody’s, el auge global de productividad por IA tendrá un valor del 1.5% anual, promediado en 106 países, según una nota de investigación del jueves. Pero en el caso del crecimiento económico, los gobiernos podrían tener que gastar dinero para generarlo más adelante. La IA podría tener ventajas significativas para la productividad, pero los países primero tendrán que navegar un paisaje complicado y costoso mientras crean infraestructura digital y apoyan a las fuerzas laborales afectadas, advirtieron los analistas de Moody’s.

La expansión para hacer que la adopción de IA sea generalizada probablemente implicará costos iniciales importantes. Para países que ya enfrentan finanzas públicas limitadas, los costos de capital de la IA podrían terminar “agudizando la disyuntiva política entre asumir mayores riesgos fiscales a corto plazo y retrasar la participación en oportunidades de crecimiento impulsadas por IA”, escribieron los analistas.

Una bonanza, retrasada

Por supuesto, la adopción de IA podría traer algunos beneficios fiscales serios para los gobiernos, incluyendo mayor crecimiento, ingresos más fuertes por impuestos corporativos y de la riqueza, y una administración tributaria más eficiente. La digitalización impulsada por IA también podría cerrar brechas de cumplimiento, potencialmente añadiendo hasta un 1.3% del PIB en ingresos para países con enforcement débil, según Moody’s, citando datos del FMI.

Pero la nota advirtió contra tratar a la IA como una “bonanza fiscal inmediata”. Antes de que la productividad se active completamente, los gobiernos enfrentan costos iniciales que podrían tensar presupuestos ya cargados por la deuda post-pandemia. El gasto gubernamental específicamente destinado a la IA sigue siendo modesto—a menudo solo una fracción de un porcentaje del PIB—pero un mar de costos ocultos podría hacer que la transición sea mucho más difícil de manejar para los presupuestos.

Considere la crisis energética: la demanda mundial de energía para centros de datos aumentará más del doble para 2030, según la Agencia Internacional de Energía, lo que obligará a actualizar redes, sistemas de agua y conectividad. La red estatal de China está emprendiendo una expansión de 5 billones de yuanes (722 mil millones de dólares), equivalente al 4% del PIB, específicamente para IA y centros de datos, según Moody’s. La Autoridad de Inversiones de Qatar ha anunciado un proyecto por 20 mil millones de dólares (el 9% del PIB del país), para desarrollar centros de datos de IA e infraestructura de computación. Y en Corea, aunque el gasto relacionado con IA representa solo el 0.4% del PIB, el fondo soberano de riqueza recientemente establecido está casi exclusivamente dirigido a industrias de alta tecnología, incluyendo IA y chips, y planea desplegar un fondo de guerra por un valor del 5.7% del PIB en los próximos cinco años.

Estos proyectos financiados con deuda crean una exposición “indirecta pero potencialmente significativa” al riesgo fiscal, escribieron los analistas. Más allá de la infraestructura, los gobiernos tendrán que planear para las interrupciones laborales y el apoyo social relacionado. El FMI estima que el 40% de los empleos globales—y el 60% en economías avanzadas—están expuestos a la IA, particularmente en roles de alta cualificación, lo que podría erosionar los impuestos sobre la nómina y aumentar la demanda de reciclaje de habilidades y redes de seguridad.

“Las disminuciones en los ingresos fiscales basados en el trabajo podrían compensar o superar otras ganancias fiscales relacionadas con la IA”, señala Moody’s, haciendo eco de llamadas similares del FMI para que la política fiscal incluya impuestos progresivos y protecciones sociales para mitigar los impactos presupuestarios relacionados con la IA.

La incertidumbre reina

Para EE. UU., los riesgos de esta transición son particularmente altos. Como principal centro del auge global de infraestructura de IA, EE. UU. está en posición de captar una parte significativa de la inversión proyectada de 3 billones de dólares en centros de datos en los próximos cinco años, según Moody’s. Sin embargo, este liderazgo tiene un costo de entrada elevado: demandas masivas en las redes eléctricas y la conectividad digital que requieren gastos enormes antes de que las ganancias de productividad se reflejen en los resultados.

El modelo de Penn-Wharton encontró en un análisis preliminar que la IA podría reducir los déficits en 400 mil millones de dólares para 2035. Pero la Oficina de Presupuesto del Congreso (CBO) enmarcó la IA y la inversión asociada como cartas de azar en la determinación del panorama fiscal y económico de EE. UU. Aunque la CBO proyecta que la IA mejorará la productividad total en un 1% en la próxima década, su informe presupuestario más reciente admitió que esta predicción era “altamente incierta”. Si la adopción es lenta o los costos son mayores de lo esperado, esto alteraría significativamente el crecimiento del PIB y, en consecuencia, los ingresos gubernamentales.

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