EscucharEl discurso dominante en lo referido a la inteligencia artificial es «apresúrate o te quedarás atrás». Se exhorta a los gobiernos a adoptar la tecnología lo antes posible, extender su uso en forma decidida y someterla a pocas regulaciones, como si la velocidad en sí misma fuera una estrategia de desarrollo.
Este supuesto es tan erróneo como peligroso. En realidad, el principal riesgo para muchas economías en desarrollo es adoptar la IA demasiado pronto, antes de tener la infraestructura digital, la capacidad institucional, los mecanismos de absorción en el mercado laboral y las capacidades productivas necesarios para que la automatización produzca beneficios amplios.
A este riesgo lo denomino «automatización prematura», remedando un fenómeno que Dani Rodrik describió como «desindustrialización prematura»: la erosión del empleo fabril en los países en desarrollo antes de que alcanzaran todo su potencial de crecimiento. La adopción apresurada de la IA tendrá un resultado similar: destruir puestos de trabajo, debilitar capacidades y obstaculizar el desarrollo en vez de fomentar la transformación.
En las economías avanzadas, la IA puede servir de complemento a una fuerza laboral envejecida y mejorar la productividad de los trabajadores de oficina. Pero muchas economías emergentes tienen poblaciones mucho más jóvenes y oportunidades de empleo limitadas. Se estima que cada año se incorporan al mercado laboral doce millones de jóvenes africanos, de los que sólo tres millones consiguen empleo formal. En este contexto, una automatización rápida en sectores de servicios como la atención al cliente, la logística y las finanzas, o incluso en la administración pública, puede provocar desplazamiento de trabajadores antes de que aparezcan alternativas.
América Latina y algunas partes de Europa enfrentan la misma amenaza: el resultado más probable de incorporar la IA a sistemas administrativos fragmentados y obsoletos y sectores cuyo crecimiento de la productividad está estancado será eliminar puestos de trabajo de cualificación media sin crear nuevos motores de crecimiento. En economías con fundamentos débiles, el intento de pasar directamente a la automatización basada en IA sólo empeorará la disfunción.
En países con registros públicos en papel, sistemas de pago fragmentados y gobernanza de datos débil, los modelos de IA se entrenan con información de mala calidad y se construyen sobre una infraestructura frágil. Se magnifican los errores y se acentúan los sesgos, y el resultado es la sobrecarga institucional.
Abundan los ejemplos: sistemas automatizados de selección excluyeron a legítimos beneficiarios de prestaciones públicas porque los registros subyacentes estaban incompletos; se introdujeron herramientas algorítmicas de toma de decisiones antes de que hubiera mecanismos de apelación; y se implementaron sistemas predictivos sin interoperabilidad de datos. No son errores de la tecnología, son errores de secuencia.
Sin una secuencia de adopción bien estudiada, puede ocurrir que un país termine exportando datos brutos e importando algoritmos, plataformas y sistemas de gobernanza diseñados en otros lugares, lo que crea nuevas dependencias. Los proveedores remotos se quedan con la mayor parte del valor, mientras que las empresas y los trabajadores locales quedan relegados a papeles marginales o terminan desplazados por completo. Aunque la tecnología sea diferente, el objetivo es el mismo: la extracción.
En este contexto, la gobernanza de datos es política industrial. Los países que no diseñen estrategias de interoperabilidad, propiedad y estandarización quedarán a merced de las empresas de IA. Para evitarlo, deben prestar la máxima atención a la secuencia, es decir, sólo adoptar tecnologías de vanguardia después de sentar las bases necesarias.
En la práctica, una secuencia correcta implica digitalizar los registros y crear una infraestructura pública digital interoperable antes de automatizar decisiones. También implica determinar el ritmo de adopción de la IA para que la innovación sea sostenible. Usando entornos de prueba protegidos, proyectos piloto sectoriales y evaluaciones de impacto laboral, los gobiernos pueden aprender, adaptarse y corregir el rumbo.
Sobre todo, esta estrategia evitará trastornos económicos, al garantizar que la automatización complemente el trabajo humano y no lo sustituya. Cuando las organizaciones todavía pueden aprender haciendo y acumular capacidades, la IA se vuelve un acelerador del desarrollo.
Demorar la adopción de la tecnología puede incluso ser una ventaja, ya que permite a los países diseñar mecanismos de protección antes de que se acelere la difusión y evitar los errores de las economías avanzadas. El sistema de pagos Pix con respaldo del gobierno brasileño es un ejemplo de cómo una secuencia deliberada y una sólida infraestructura pública pueden ayudar a un país rezagado no sólo a ponerse al día, sino también a convertirse en una referencia mundial.
El debate actual sobre la gobernanza de la IA se centra ante todo en la ética, la seguridad y los riesgos de frontera. Son cuestiones importantes, pero el desafío más inmediato para la mayoría de los países es la divergencia entre las capacidades de la IA y la preparación de las instituciones. Para resolverlo, las autoridades y otras partes interesadas deben analizar cuestiones como: quién se queda con el valor; cómo se construyen capacidades productivas; qué ocurre con los trabajadores; y cómo interactúa la tecnología con las capacidades estatales ya existentes.
La automatización prematura, lo mismo que la desindustrialización prematura, sólo aumentará la fragilidad y dependencia de las economías. África no necesita ganar una carrera en la que nunca se inscribió. Tampoco lo necesitan las numerosas economías de ingresos medios (e incluso avanzadas) que enfrentan estancamiento de la productividad y problemas sociales. Lo que necesitan, en cambio, es una estrategia de IA basada en la lógica, donde la digitalización es anterior a la automatización, la capacidad es anterior a la escala y la gobernanza es anterior a la difusión.
En una era que se define cada vez más por una competencia geopolítica por los datos, los semiconductores y la infraestructura de nube, una secuencia correcta es una herramienta de soberanía, ya que permite a los países interactuar con la tecnología en sus propios términos. La IA no debería ser una fuerza desestabilizadora; pero es casi seguro que lo será si las autoridades se apresuran a adoptar sistemas que no pueden gobernar.
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Traducción: Esteban Flamini
Mark-Alexandre Doumba es ministro de economía digital e innovación de Gabón.
