Agosto, 2018Redacción: Belisario de Azevedo

¿Podrá la región subirse a la ola de la IA?

By INTAL Admin Agosto, 2018
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Redactor: Belisario de Azevedo
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  Ideas de Integración n264

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La adopción estas tecnologías es clave si la región pretende converger hacia niveles de ingreso similares a los de los países desarrollados en las próximas décadas.

El concepto de “Gran Divergencia”, acuñado por el politólogo estadounidense Samuel Huntington, se refiere al distanciamiento en términos de ingreso per capita de Occidente respecto al resto del mundo que se dio a partir de fines del siglo XVIII. Mientras que, hasta ese momento, el mundo reflejaba niveles de desarrollo económico relativamente similares entre países y regiones, el desarrollo en Occidente de las nuevas tecnologías y técnicas de la primera Revolución Industrial generaron un gran salto de productividad, y por lo tanto una “gran divergencia” respecto al crecimiento en el resto del mundo.

Baldwin (2016) agrega que a este período de gran divergencia le siguió a partir de fines de los años 1980 un período de “gran convergencia” de ingresos impulsada por las nuevas tecnologías de la tercera revolución industrial, la revolución TIC (Ver entrevista a R. Baldwin).

En ambos casos, tanto para la etapa de divergencia como para la etapa de convergencia, fueron los cambios tecnológicos los que inciaron e impulsaron estos procesos. La escasa difusión de las nuevas técnicas y tecnologías desarrolladas en Occidente hacia el resto del mundo generó la divergencia a partir de fines del siglo XVIII, mientras que la tecnología de la información, que redujo radicalmente el costo de mover ideas a través de las fronteras, impulsó la convergencia. Justamente, uno de los principales hallazgos de la economía del desarrollo en las últimas décadas es que no son tanto las diferentes dotaciones de capital físico y humano las que explican la diferencia en el ingreso per capita entre las economías del mundo, sino las diferencias en la productividad total de los factores (PTF), o sea en el nivel tecnológico o eficiencia con la que una economía combina estos factores (Khan, 2009; Caselli, 2004).

La pregunta que surge entonces es qué impacto tendrá la nueva revolución tecnológica en ciernes, impulsada por la Inteligencia Artificial, el Big Data, Blockchain y la creciente digitalización de la economía. ¿Potenciará la convergencia de las últimas décadas o iniciará un nuevo período de divergencia? Más importante para América Latina y el Caribe (ALC), ¿podrán los países de la región subirse a esta nueva ola tecnológica, o la dejarán pasar como en otras ocasiones en el pasado?

La difusión tecnológica es clave

La buena noticia es que las nuevas tecnologías se difunden mucho más rápido entre los países que en el pasado. En general, las tecnologías relativamente más recientes, como las computadoras y los celulares, se empezaron a utilizar en la mayoría de los países del mundo solo unos años después de su invención, mientras que en el siglo XIX era común un retraso de entre 50 y 100 años desde la invención a la utilización en un número significativo de países.

Los datos reflejan también una menor brecha en el tiempo de difusión de las nuevas tecnologías entre países en desarrollo y países desarrollados. Las tecnologías de ICT a partir de los años 1980, por ejemplo, fueron adoptadas casi al mismo tiempo en países desarrollados y en países en desarrollo. En el gráfico 2, se refleja la reducción de la brecha de adopción de tecnologías entre ALC y el G7 a lo largo del tiempo.

Gráfico 1: Retraso de adopción de nuevas tecnologías

En cantidad de años desde invención

INTAL-BID en base a CHAT Dataset

Aunque las más nuevas tecnologías de la era digital están ausentes de la muestra, la evidencia anecdótica sugiere una fuerte aceleración de su difusión en los últimos años. Google+, por ejemplo, fue utilizado por 10 millones de personas en todos los países del mundo después de solo 16 días.

En breve, el ritmo con el que la tecnología se propaga entre los países se aceleró significativamente, reduciendo el tiempo que transcurre entre que una tecnología surge (generalmente en un país desarrollado) y su primera adopción en países en desarrollo.

Sin embargo, en última instancia, lo más importante para el logro tecnológico no es si una empresa de frontera logra adoptar una nueva tecnología en forma aislada, sino la velocidad en que esta nueva tecnología se extiende al resto de la economía, la penetración o difusión interna. Aquí también la evidencia sugiere un aumento en el ritmo de penetración de las nuevas tecnologías, incluso en países en desarrollo (Diermeier y Goecke, 2017) Esto se debió a diversos factores como mejoras regulatorias, mayor acceso a financiamiento, mayor apertura económica, la propia característica de las nuevas tecnologías, entre otros, que facilitaron su difusión al interior de los países en desarrollo. Pero, y este es un punto que amerita atención, mientras que algunas economías en desarrollo han logrado achicar la brecha de penetración de las nuevas tecnologías respecto de los países desarrollados, otros se han rezagado. Lamentablemente, muchas de las economías de ALC están en este segundo grupo (Banco Mundial, 2008).

La región no tiene un historial auspicioso

La Gran Convergencia a la que se refiere Baldwin no benefició en igual medida a todos los países en desarrollo. Como se refleja en el Cuadro 1, mientras que China e India, y la mayoría de las economías asiáticas, lograron reducir su brecha de PIB per capita con el mundo desarrollado a lo largo de todo el periodo 1990-2016, otras regiones, incluyendo ALC pero también Medio Oriente y África, lograron converger recién durante el periodo del boom de los precios de las materias primas a partir de 2003.

Resulta llamativo, además, que en términos de progreso tecnológico, reflejado en el cuadro por el crecimiento promedio de la PTF, tanto ALC como Medio Oriente y África no solo no lograron converger, sino que en muchos casos profundizaron la brecha con el mundo desarrollado. En el caso de ALC en particular, la PTF creció a lo largo del periodo a una tasa promedio anual de tan solo 0,1%, marginalmente por encima de la tasa de la UE y por debajo de la de EE. UU. Ni siquiera en el periodo más favorable entre 2003 y 2013 se pudo reducir en forma sensible la brecha tecnológica de la región con la principal economía del mundo.

Cuadro 1: Crecimiento del PIB y de la PTF por región

Crecimiento anual promedio, en %

Fuente: INTAL-BID en base a The Conference Board – Total Economy Database

Aunque los resultados varían al interior de la región, con países como Uruguay que han logrado resultados más favorables, la gran mayoría de los países de ALC da cuenta de esta historia de divergencia tecnológica, o cuanto menos de muy lenta convergencia.

Estos resultados deben matizarse sin embargo apelando a indicadores que reflejan un panorama ligeramente menos desalentador. A diferencia de la PTF que es un indicador indirecto del nivel tecnológico, existen indicadores de innovación científica, como patentes y gasto en I&D, y de penetración de tecnologías, como consumo eléctrico, uso de internet y subscripciones de celulares, que tratan de capturar en forma directa el estado de avance tecnológico en los países (ver Cuadro 2). Aunque las brechas de ALC con los países de altos ingresos siguen siendo muy importantes en casi todas las variables, especialmente en lo que refiere a indicadores de innovación, se percibe una reducción considerable de las mismas entre 2003 y 2016. Por ejemplo, la cantidad de artículos por habitante publicados en revistas científicas o técnicas en la región pasó de representar 7,4% de las publicaciones en países de altos ingresos en 2003 a 13,3% en 2016, reduciéndose efectivamente la brecha en este aspecto.

Cuadro 2: Indicadores directos de tecnología

ALC, en % de países de altos ingresos

Fuente: INTAL-BID en base a Banco Mundial

En suma, el fuerte crecimiento económico que mostró la región en los años 2003-2013 se debió a un mayor uso de trabajo y capital, pero sin un correlato significativo en términos de mejoras de eficiencia y tecnología. Gran parte de esta historia se explica por la falta de difusión interna del progreso tecnológico. Pese al fuerte crecimiento económico en dichos años, la región no pudo superar su heterogeneidad estructural, ni su limitada capacidad difundir cambios técnicos en forma amplia. Mientras que el nivel tecnológico en algunas ciudades centrales de ALC puede rivalizar con el promedio en países de altos ingresos, éstas conviven con zonas rurales atrasadas y grandes asentamientos informales; así como conviven grandes empresas exportadoras en la frontera tecnológica con microfirmas informales con nula sofisticación técnica, incluso dentro del mismo sector (Cimoli, 2005 y Cepal, 2007).

¿Qué pasará con la Inteligencia Artificial?

Existen aún muy pocos datos que permitan evaluar el ritmo de difusión de la IA en el mundo. El indicador más común es el stock de robots industriales, que en 2015 se encontraba concentrado en un 66% en el G7+China. En contraste, ALC contaba con solo 1,7% de los robots industriales del mundo.

Otros indicadores dan cuenta de una concentración similar. Por ejemplo, 72% de las empresas de IA, recopiladas en The Global Artificial Intelligence Landscape, son originarias de países del G7+China. Solo EE. UU. y China concentran el 51% de las empresas de IA. En comparación, los países de ALC representan tan solo 1,2% del total de empresas de IA.

En forma similar, 56% de los artículos sobre IA publicados en 2017 se originaron en países del G7+China. En el caso de ALC, los artículos sobre IA regionales representan 3,3% del total.

Por otro lado, un informe de Linkedin del 2017 sobre la cantidad de personas registradas en la plataforma con calificación en IA refleja un panorama igualmente dispar. Mientras que en EE. UU. había 850 mil personas calificadas en IA, en España había solo 20 mil y en Rusia apenas 10 mil.

Esta información es claramente escasa para realizar un análisis a conciencia. También presenta potenciales sesgos, como por ejemplo por el hecho de que el uso de Linkedin no es similar en todo el mundo. De todas formas, los pocos indicadores disponibles apuntan a una difusión muy dispar de la robótica y la IA en el mundo. Exceptuando algunos pocos, los países en desarrollo, y en particular los países de la región, se encuentran muy rezagados.

Sin embargo, hay razones para el optimismo. El surgimiento de Internet, ICT y la economía del conocimiento desencadenó un aumento en la demanda de habilidades técnicas y trabajadores capacitados en disciplinas de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM). Asia en general aprovechó, y aprovecha aún, la oportunidad para orientar la educación y la capacitación hacia esas necesidades. América Latina quedó en términos relativos rezagada. Pero la automatización revalúa un set distinto de habilidades. Mientras que incluso profesiones técnicas y tareas con fuerte contenido cognitivo son vulnerables a la automatización, las habilidades conductuales y sociales adquieren una nueva importancia. La creatividad, la colaboración, la resiliencia y la toma de riesgos devienen igual o más relevantes. Estas son todas habilidades que existen en la región, ya que han sido esenciales para que los latinoamericanos puedan desarrollarse en condiciones volátiles. Además, en ALC, los consumidores y trabajadores han demostrado un apetito singular por interactuar con las nuevas herramientas digitales, así como los emprendedores latinoamericanos han sabido crecer en los emergentes mercados digitales (Framil y Ovanessoff, 2018).

Frente a este contexto, el principal error que podrían cometer los países de la región es confiar en que el desarrollo de la IA se hará por sí solo. Aunque la difusión de las nuevas tecnologías se ha acelerado, las tecnologías de vanguardia actuales, como la IA, son más complejas que la maquinaria industrial y las tecnologías ICT del pasado reciente, y por lo tanto pueden ser más difíciles de copiar y tardar más en penetrar al interior de las economías en desarrollo (Dervis, 2018).

A su vez, aunque la proliferación de librerías de algoritmos open source facilita la difusión tecnológica, el factor de diferenciación no reside – que muchas veces se encuentran en posesión de pocas empresas digitales – y en la calidad en la gestión y valorización comercial de dichos datos – lo que requiere perfiles profesionales que aúnen conocimientos técnicos con pensamiento estratégico e innovador.

Estas nuevas tecnologías requieren desarrollar un set muy específico de habilidades, así como propiciar ámbitos público-privados para la innovación y la experimentación, implementar regulaciones claras sobre privacidad y seguridad de datos, repensar las estrategias de integración regional y reformar las regulaciones de los mercados, particularmente el laboral, entre otros aspectos. En pocas palabras, se requiere una estrategia integral que potencie las oportunidades de cada país y región en la IA.

A lo largo de los últimos dos años, 24 países, más la Unión Europea y la región del Báltico Norte, desarrollaron o han avanzado significativamente en el desarrollo de estrategias para promover la difusión de la IA en sus territorios. Entre ellos dos países africanos, Kenia y Túnez, y solo un país de la región, México. Sin una mirada estratégica sobre las oportunidades y desafíos de la región frente a uno de los cambios tecnológicos potencialmente más grandes de las últimas décadas, difícilmente la región pueda subirse a la ola de la IA.

Gráfico 2: Una región sin estrategias

Países que tienen o hicieron pública su intención de adoptar estrategias de IA

Fuente: INTAL-BID en base a Dutton (2018)

 Bibligrafía

Baldwin (2016). “The Great Convergence: Information Technology and the New Globalization”. Belknap Press, Noviembre 2016. Disponible en: http://www.hup.harvard.edu/catalog.php?isbn=9780674660489

Banco Mundial (2008). “Global Economic Prospects: Technology Diffusion in the Developing World”. Banco Mundial, 2008. Disponible en: http://siteresources.worldbank.org/INTGEP2008/Resources/complete-report.pdf

Caselli (2004). “Accounting for Cross-Country Income Differences”. NBER Working Paper No. 10828, Octubre 2004. Disponible en: http://www.nber.org/papers/w10828

CEPAL (2007). “Progreso técnico y cambio estructural en América Latina”. Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), Octubre 2007. Disponible en: https://www.cepal.org/iyd/noticias/paginas/4/31434/progresot%C3%A9cnicocambioestructural.pdf

Cimoli (ed.) (2005). “Heterogeneidad estructural, asimetrías tecnológicas y crecimiento en América Latina”. BID y CEPAL, Noviembre 2005. Disponible en: https://repositorio.cepal.org/handle/11362/2799

Dervis (2018). “Are we at the end of economic convergence?”. World Eocnomic Forum y Project Syndicate, Febrero 2018. Disponible en: https://www.weforum.org/agenda/2018/02/the-future-of-economic-convergence

Diermeier y Goecke (2017). “Productivity, Technology Diffusion and Digitization”. CESifo Forum 1, Volumen 18, Marzo 2017. Disponible en: https://www.cesifo-group.de/DocDL/CESifo-Forum-2017-1-diermeier-goecke-digitalization-march.pdf

Framil y Ovanessoff (2018). “Here’s why Latin Americans will thrive in the age of the robots”. World Economic Forum, Regional Agenda, 8 de Marzo 2018. Disponible en: https://www.weforum.org/agenda/2018/03/here-s-why-latin-americans-will-thrive-in-the-age-of-the-robots/

Khan (2009). “Accounting for Cross-Country Differences In Income Per Capita”. Q1 2009 Business Review, Philadelphia FED. Disponible en: https://www.philadelphiafed.org/-/media/research-and-data/publications/business-review/2009/q1/brq109_cross-country-differences.pdf

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