El crecimiento económico depende de la capacidad humana para proponer innovaciones que aumentan nuestra productividad. Desde principios del nuevo milenio, este tipo de innovación se ha vuelto escasa. Mientras que en el siglo XX hizo falta una generación (30 años) para doblar la productividad (y por lo tanto la riqueza), ahora hacen falta 175 años. Las grandes repercusiones económicas en nuestras sociedades pueden explicar esta situación, pero los Large Language Models (LLM) ofrecen una nueva esperanza.
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Los inventos tienen menos efecto en el crecimiento que en el pasado
Tras la Segunda Guerra Mundial, nuestros padres vivieron buenos tiempos. La época de la reconstrucción vio el florecimiento de innovaciones radicales que contribuyeron a un crecimiento sin precedentes de los estándares de vida. En Francia, por ejemplo, las innovaciones impulsaron la productividad en un ratio medio anual de 2,5% entre 1973 y 2003. A lo largo de 30 años, la productividad se ha más que duplicado. Entre 1945 y 1975, el ratio medio anual fue incluso del 5%.
Hoy en dÃa, pero, estamos siendo testigos de un enlentecimiento general. La productividad ya no aumenta en la misma proporción. Entre 2003 y 2023, el crecimiento medio anual ha sido de solo el 0,4% en Francia y del 0,6% en Europa. HarÃan falta 175 años para conseguir que se duplicara.
Las innovaciones ya no se siguen unas a otras al mismo ritmo. Nuestra sociedad ya no puede producir los mismos avances tecnológicos para aumentar la productividad. Parafraseando a Robert Gordon, «las innovaciones de hoy tienen menos efecto que en el pasado».
Todo esto refleja, por supuesto, nuestra moralidad y la dirección que toda nuestra sociedad está tomando. El estancamiento del bienestar conduce a la frustración, lo que provoca epifenómenos como la polarización.
Disminución progresiva de la productividad
El descenso en productividad ha ocurrido a trompicones. La primera ruptura se produjo a mediados de la década de 1970, con:
- El uso generalizado de aparatos eléctricos: las tareas manuales en los paÃses occidentales ya habÃan sido sustituidas en gran medida por ayudas eléctricas.
- La consecución de velocidades máximas para el transporte comercial: la velocidad media de los aviones de pasajeros, por ejemplo, ya no aumentaba significativamente.
La segunda ruptura se produjo entre 1980 y 2003, gracias a los ordenadores personales. Estos sustituyeron primero a las tecnologÃas menos eficaces que poblaban los espacios de oficina antes de convertirse en una ventana al mundo gracias a Internet. Desde entonces, el mundo empresarial ha estado esperando una revolución. No ha ocurrido nada en el mundo laboral que haya aumentado drásticamente la productividad… hasta 2023 y la llegada de los LLM a través de ChatGPT. Volveremos a este tema más adelante.
Pero primero, debemos buscar las razones de este estancamiento. ¿Por qué es tan difÃcil proponer innovaciones revolucionarias? La respuesta la da un estudio de 2020 que merece ser destacado.
El esfuerzo en I+D para llevar a cabo la Ley de Moore se ha multiplicado por 18 desde los años setenta.
Cada vez es más difÃcil producir ideas innovadoras
Esta investigación fue publicada en la revista American Economic Review en 2020 por un grupo de 4 investigadores de Standford y el MIT. Su pedigrà les sitúa por encima de toda sospecha en cuanto a la calidad de su trabajo.
Estos investigadores muestran que, sea cual sea el campo, la productividad aumenta a menor velocidad que el esfuerzo en I+D. En otras palabras, el número de investigadores necesarios para llevar a cabo una investigación no es constante, sino que aumenta, lo que reduce mecánicamente la producción de I+D. Asà lo ilustra el gráfico siguiente, extraÃdo del artÃculo en cuestión. Mientras que el número de investigadores no ha hecho más que aumentar desde los años 30, la productividad de la investigación no ha hecho más que disminuir.
Los autores de la investigación ofrecen varias ilustraciones concretas de este resultado en los campos de la medicina, la investigación farmacéutica y la agricultura. Pero su ilustración de la Ley de Moore es la más fácil de entender.
La Ley de Moore postula que el número de transistores en una misma superficie se duplica cada 2 años. Esto corresponde a un aumento anual del 35%. Midiendo el gasto en I+D de las empresas dedicadas al desarrollo de chips desde los años 70, los investigadores descubrieron que el número de investigadores necesarios para garantizar este crecimiento anual del 35% no era constante. El esfuerzo en I+D para llevar a cabo la Ley de Moore se ha multiplicado por 18 desde los años 70 (véase el gráfico siguiente).
Tendré que volver sobre los resultados obtenidos en medicina, farmacia y agricultura en otro artÃculo. En ellos los descubrimientos son aún más marcados, y la situación mucho más negativa.
Innovaciones cada vez más anecdóticas
El resultado de esta dificultad para innovar es que las innovaciones propuestas son cada vez más anecdóticas. PermÃteme ilustrar esta paradoja con un ejemplo emblemático. El iPhone.
Recuerdo con emoción la presentación del iPhone en 2007. Pero, ¿qué ha ocurrido desde entonces?
Cada año, Apple organiza un evento para presentar su nuevo iPhone. Se ha hecho más grande, más potente, más pesado… pero todo ha seguido igual. Peor aún, ahora nos sirven innovaciones que suponen un verdadero retroceso respecto a la visión original, que consistÃa en deshacerse del teclado. En el CES 2024, eso fue lo que entusiasmó al mundo de la tecnologÃa. Un teclado para el iPhone. Steve Jobs debe estar revolviéndose en su tumba.
PodrÃa seguir y seguir. Los últimos 20 años han estado plagados de innovaciones pseudorrevolucionarias. Las ferias CES de Las Vegas de los últimos 20 años han honrado innovaciones que son cualquier cosa menos revolucionarias. ¿Qué han cambiado en nuestras vidas las pantallas OLED, los televisores 3D, el 5G, el 8K, los relojes inteligentes, las neveras conectadas…? Nada. El progreso se ha conducido gradualmente hasta 2023.
La esperanza de los LLM (Large Language Models)
ChatGPT ha sido la única revolución real desde los smartphones. La BlackBerry, y luego el iPhone, nos han permitido aprovechar hasta los más pequeños momentos «muertos» de nuestra jornada. Nos hemos convertido en extensiones de Internet. ChatGPT nos ha dado un poder sin precedentes en forma de grandes modelos lingüÃsticos (LLM). Estos algoritmos, cuyo funcionamiento sigue siendo un misterio, prometen revolucionar el mundo laboral. Por fin se podrán acelerar o incluso eliminar ciertas tareas.
Por supuesto, esta revolución tiene a algunos aterrorizados. La IA generativa nos sustituirá a todos. Es la cantinela habitual. Pero quienes dicen eso olvidan que el 70% de los empleos proporcionan bienes o servicios locales. No tienen nada que temer de la producción de contenidos, que los LLM simplificarán.
Asà pues, aceptemos la revolución de la IA generativa como lo que es: la promesa de un nuevo salto en la productividad.
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