Khan Academy ha puesto gratuitamente en línea una gran cantidad de cursos de alta calidad, pero no ha hecho que las universidades pierdan negocio. La IA podría enfrentar un destino similar. El comentarista político estadounidense Richard Hanania escribió recientemente un artículo que plantea una idea provocativa: es posible que estemos sobrestimando el impacto disruptivo de la IA en la economía. Aunque sus capacidades avanzan rápidamente, el cambio económico que finalmente produzca podría no ser mucho mayor que el de otras tecnologías comunes. Su razonamiento es simple: si la IA fuera realmente una revolución que reescribirá el destino de la humanidad, ¿por qué los datos económicos no muestran signos de una revolución inminente? Hanania analiza varios fenómenos inusuales: En primer lugar, el crecimiento económico global sigue alrededor del 3% anual, y las proyecciones futuras no muestran una aceleración clara. A pesar de que las capacidades de los modelos de IA continúan rompiendo récords, la productividad y el PIB no han experimentado un auge simultáneo. En segundo lugar, los mercados financieros tampoco muestran expectativas de un cambio drástico. Según su razonamiento, si la IA hiciera que toda la sociedad se volviera varios veces más rica, la gente debería estar compitiendo por endeudarse y consumir anticipadamente la riqueza futura, lo que elevaría las tasas de interés; si la IA fuera a destruir a la humanidad, el riesgo de otorgar préstamos a largo plazo también debería aumentar drásticamente. Pero en la realidad, las tasas de interés permanecen dentro de rangos históricamente normales, y los mercados bursátiles no reflejan expectativas de un crecimiento explosivo de la riqueza social. Finalmente, está el empleo. A pesar de que la IA ya puede programar, escribir, investigar y manejar numerosas tareas profesionales, los datos macroeconómicos de empleo aún no muestran una sustitución masiva de mano de obra, ni tampoco se ha producido el "fin del trabajo" que Silicon Valley ha predicho repetidamente. Esto genera una contradicción: los optimistas sobre la IA predijeron con precisión cuán inteligentes se volverían las máquinas, pero posiblemente subestimaron cuánto cambiaría la sociedad humana como resultado. Hanania explica este fenómeno con la relación entre Khan Academy y las universidades. Internet permitió que grandes cantidades de contenido educativo de alta calidad estuvieran disponibles gratuitamente; teóricamente, el costo de acceder al conocimiento disminuyó drásticamente, por lo que la costosa educación universitaria debería haber sufrido un impacto. Pero las universidades siguen existiendo, y los títulos de las instituciones prestigiosas siguen siendo escasos. Porque las personas no solo pagan por el conocimiento, sino también por los títulos, el reconocimiento social, la selección de identidad y las redes de contactos. Incluso si los cursos gratuitos son tan efectivos en enseñanza, no pueden reemplazar automáticamente estos elementos. La IA podría enfrentar una situación similar. Puede redactar opiniones legales mejores que un humano promedio, pero los clientes aún necesitan que alguien asuma responsabilidad; puede realizar investigaciones complejas, pero si las conclusiones se adoptan o no sigue dependiendo de instituciones, confianza y poder de decisión; incluso puede producir infinitas obras artísticas, pero las personas aún podrían preferir pagar por las obras de ciertos artistas humanos específicos. La tecnología puede hacer que algo sea más fácil, pero eso no significa que la sociedad redefina automáticamente qué es valioso. Creo que este es el juicio más discutible de Hanania: Silicon Valley podría estar confundiendo "inteligencia" con el cuello de botella más grande del sistema económico. Gran parte del valor en el mundo real no proviene de la eficiencia productiva objetiva, sino de las preferencias humanas, señales de identidad, estructuras de poder y quién tiene derecho a ofrecer cierto servicio. Por supuesto, es demasiado pronto para afirmar que la IA no traerá grandes cambios. La difusión tecnológica lleva tiempo, y las estadísticas macroeconómicas también pueden retrasarse. Pero estos datos al menos nos recuerdan que el crecimiento en capacidad de los modelos y el cambio económico no tienen una relación lineal ni proporcional. En los últimos años, la industria de la IA ha estado tratando de demostrar cuánto trabajo humano pueden hacer las máquinas. Pero lo que realmente determinará el cambio económico podría ser otra pregunta: cuando las máquinas puedan hacer este trabajo, ¿cuánto realmente estarán dispuestas las personas a dejarles tomar? Después de todo, las universidades nunca fueron solo lugares para transmitir conocimiento, ni las empresas solo organizaciones para completar tareas. Podemos convertir la inteligencia en un bien barato, pero no necesariamente podemos rebajar junto con ella el orden social construido sobre ella.