{"id":8602,"date":"2026-07-21T22:10:04","date_gmt":"2026-07-21T14:10:04","guid":{"rendered":"https:\/\/moresourcing.com\/creating-shared-prosperity-with-ai-stanford-digital-economy-labs-erik-brynjolfsson\/"},"modified":"2026-07-21T22:10:04","modified_gmt":"2026-07-21T14:10:04","slug":"creating-shared-prosperity-with-ai-stanford-digital-economy-labs-erik-brynjolfsson","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/moresourcing.com\/es\/creating-shared-prosperity-with-ai-stanford-digital-economy-labs-erik-brynjolfsson\/","title":{"rendered":"Erik Brynjolfsson, del Laboratorio de Econom\u00eda Digital de Stanford"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<div>\n<div class=\"article-left-col\">\n<section class=\"article-topics\">\n<h4 class=\"article-topics__title\">Temas<\/h4>\n<ul class=\"article-topics__list\">\n<li class=\"article-topics__item\">\n                <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/topic\/data-ai-machine-learning\/\">Datos, IA y aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>\n            <\/li>\n<li class=\"article-topics__item\">\n                <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/topic\/ai-machine-learning\/\">IA y aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>\n            <\/li>\n<\/ul>\n<\/section><\/div>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<p>Erik Brynjolfsson tiene un desaf\u00edo para cualquiera que est\u00e9 preocupado por la inteligencia artificial: dejen de preguntarse qu\u00e9 nos har\u00e1 la IA y empiecen a preguntarse qu\u00e9 haremos nosotros con la IA. En este episodio de <cite>Yo, yo mismo y la IA<\/cite>, el economista de la Universidad de Stanford explica por qu\u00e9 la tecnolog\u00eda no es la mayor barrera para el progreso \u2014 las personas, las organizaciones y las instituciones lo son. Bas\u00e1ndose en nuevas investigaciones sobre el impacto de la IA en el empleo, la productividad y el crecimiento econ\u00f3mico, argumenta que el futuro no est\u00e1 predeterminado: ser\u00e1 moldeado por las decisiones que tomemos hoy. Esta es una conversaci\u00f3n oportuna sobre la agencia humana, la prosperidad compartida y por qu\u00e9 los avances m\u00e1s importantes en IA pueden tener menos que ver con la tecnolog\u00eda que con c\u00f3mo la usamos.<\/p>\n<aside class=\"callout-info\">\n<img decoding=\"async\" alt=\"Erik Brynjolfsson\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Stanford-Digital-Economy-Labs-Erik-Brynjolfsson.jpg\"\/><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Stanford-Digital-Economy-Labs-Erik-Brynjolfsson.jpg\" alt=\"Erik Brynjolfsson\"\/><\/p>\n<h4>Erik Brynjolfsson, Laboratorio de Econom\u00eda Digital de Stanford<\/h4>\n<p>Erik Brynjolfsson es el profesor Jerry Yang y Akiko Yamazaki y miembro senior del Instituto Stanford para la IA Centrada en el Humano, y director del Laboratorio de Econom\u00eda Digital de Stanford. Tambi\u00e9n es miembro senior Ralph Landau del Instituto Stanford para la Investigaci\u00f3n de Pol\u00edticas Econ\u00f3micas, profesor por cortes\u00eda en la Escuela de Negocios de Stanford y el Departamento de Econom\u00eda de Stanford, e investigador asociado en la Oficina Nacional de Investigaci\u00f3n Econ\u00f3mica.<\/p>\n<p>Autor de best-sellers, Brynjolfsson centra su investigaci\u00f3n en examinar los efectos de las tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n en la estrategia empresarial, la productividad y el rendimiento, el comercio digital y los activos intangibles.<\/p>\n<\/aside>\n<p>Suscr\u00edbase a <cite>Yo, yo mismo y la IA<\/cite> en <a href=\"https:\/\/podcasts.apple.com\/us\/podcast\/me-myself-and-ai\/id1533115958\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Podcasts de Apple<\/a> o <a href=\"https:\/\/open.spotify.com\/show\/7ysPBcYtOPVgI6W5an6lup\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Spotify<\/a>.<\/p>\n<h4>Transcripci\u00f3n<\/h4>\n<p><strong>Allyson Ryder:<\/strong> El invitado de hoy tiene una provocaci\u00f3n audaz: la IA no est\u00e1 siendo frenada por la tecnolog\u00eda. Est\u00e1 siendo frenada por nosotros. \u00bfCurioso de c\u00f3mo? Desc\u00fabrelo ahora.<\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Soy Erik Brynjolfsson de Stanford, y est\u00e1s escuchando <cite>Yo, yo mismo y la IA<\/cite>. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Bienvenido a <cite>Yo, yo mismo y la IA<\/cite>un podcast de <cite>MIT Sloan Management Review<\/cite> explorando el futuro de la inteligencia artificial. Soy Sam Ransbotham, profesor de anal\u00edtica en el Boston College. He estado investigando los datos, la anal\u00edtica y la IA en <cite>MIT SMR<\/cite> desde 2014, con art\u00edculos de investigaci\u00f3n, informes anuales de la industria, estudios de casos y ahora 13 temporadas de episodios de podcasts.<\/p>\n<p>Hoy hablo con Erik Brynjolfsson, quien dirige el Laboratorio de Econom\u00eda Digital de Stanford y estudia c\u00f3mo las personas usan la tecnolog\u00eda en general y ahora la IA en particular. \u00c9l est\u00e1 tratando de pensar c\u00f3mo la tecnolog\u00eda est\u00e1 afectando la econom\u00eda y el trabajo. Su libro <cite>La Segunda Era de las M\u00e1quinas<\/cite> dio forma a gran parte de este debate. Y su equipo public\u00f3 recientemente \"\u00bfCanarios en la Mina de Carb\u00f3n?\", un art\u00edculo de investigaci\u00f3n sobre lo que est\u00e1 sucediendo con los trabajadores de nivel inicial. Erik y yo nos encontramos varias veces al a\u00f1o en la Oficina Nacional de Investigaci\u00f3n Econ\u00f3mica, y siempre menciona algo que no hab\u00eda considerado. Sin presi\u00f3n, Erik, pero espero lo mismo hoy. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Es bueno estar aqu\u00ed, Sam. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Bienvenido al programa. Empecemos con el Laboratorio de Econom\u00eda Digital de Stanford. \u00bfPuedes darnos una visi\u00f3n r\u00e1pida de lo que hace el laboratorio? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Claro. Estudiamos la econom\u00eda digital. \u2026 Am\u00e9 mi tiempo en el MIT. Estuve all\u00ed por m\u00e1s de 25 a\u00f1os, pero ahora estoy aqu\u00ed en Silicon Valley, el epicentro de la revoluci\u00f3n de la IA. Nos estamos enfocando en c\u00f3mo la IA y otras tecnolog\u00edas digitales est\u00e1n cambiando la econom\u00eda. La premisa del laboratorio y de mi trabajo, mi carrera, es que la tecnolog\u00eda avanza muy r\u00e1pidamente. Las capacidades son asombrosas. Al mismo tiempo, nuestro entendimiento econ\u00f3mico no avanza ni cerca de lo suficientemente r\u00e1pido. Nuestras instituciones econ\u00f3micas, habilidades, organizaciones, no se mantienen al d\u00eda. Mi trabajo es tratar de cerrar esa brecha. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Son esas molestas personas. La tecnolog\u00eda se mueve r\u00e1pido. Las organizaciones y las personas nos frenan, supongo, ese es el resumen. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> As\u00ed es. Gran parte de tu trabajo tambi\u00e9n ha destacado eso, y estamos haciendo lo que podemos para mantener el ritmo. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Estaba pensando en el <cite>libro Carrera Contra la M\u00e1quina<\/cite> y \u2026 \"Canarios\" hoy. \u00bfQu\u00e9 conecta todo eso? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> \"Carrera contra la m\u00e1quina\" \u2026 era el titular. La conclusi\u00f3n era que deber\u00edamos correr con las m\u00e1quinas, no contra las m\u00e1quinas. Y eso es lo que he seguido enfatizando \u2014 hay una oportunidad para que humanos y m\u00e1quinas trabajen juntos. No es autom\u00e1tico. Hay muchas decisiones que debemos tomar, pero la tecnolog\u00eda est\u00e1 habilitando todo tipo de nuevas posibilidades. Intentar inventar y descubrir esas es una gran parte de lo que nosotros los humanos necesitamos hacer. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Me gusta la parte de la decisi\u00f3n porque creo que es muy f\u00e1cil para nosotros caer en la jerga de decir \"la IA hace esto, la tecnolog\u00eda hace aquello\". S\u00e9 que has estado en contra de eso. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Exactamente. Es probablemente una de las preguntas m\u00e1s comunes que recibo: \"\u00bfQu\u00e9 nos va a hacer la IA? \u00bfQu\u00e9 va a hacer que suceda la IA?\" Yo digo: \"Espera un momento, la premisa de tu pregunta est\u00e1 equivocada. Es '\u00bfQu\u00e9 vamos a hacer nosotros con la IA?'\" <\/p>\n<p>Esta es una herramienta incre\u00edblemente poderosa, posiblemente la herramienta m\u00e1s poderosa que los humanos hayamos tenido. Casi por definici\u00f3n, eso significa que tenemos m\u00e1s capacidad para cambiar el mundo que nunca antes. As\u00ed que pensemos en c\u00f3mo queremos usar eso. Resulta que nuestros valores, nuestras decisiones importan m\u00e1s ahora que en el pasado porque tenemos esta capacidad de hacer una gran mella en el universo, para bien o para mal. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> S\u00ed, para bien o para mal. Creo que eso probablemente saldr\u00e1 un par de veces mientras hablamos aqu\u00ed. <\/p>\n<p>Estaba pensando en cu\u00e1nto acertaste en el <cite>libro Carrera Contra la M\u00e1quina<\/cite> libro temprano. Pero eso no es interesante como acad\u00e9mico. \u00bfQu\u00e9 crees que entendiste mal? \u00bfQu\u00e9 te sorprendi\u00f3? \u00bfQu\u00e9 ha cambiado de manera diferente a lo que pensabas hace 16 a\u00f1os o 15 a\u00f1os? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Bueno, primero, ya que estamos hablando de lo que entendimos mal, deber\u00eda destacar que esto est\u00e1 coescrito con Andy McAfee, junto con <cite>La Segunda Era de las M\u00e1quinas<\/cite>. Ha sido socio en muchos de mis proyectos.  <\/p>\n<p>\u00bfQu\u00e9 hicimos mal? Est\u00e1bamos viendo algunos avances \u2014 destacar\u00eda particularmente en <cite>La Segunda Era de las M\u00e1quinas<\/cite>, empezamos eso con un paseo en el coche aut\u00f3nomo de Google. En realidad, fue en 2012, justo despu\u00e9s de que escribi\u00e9ramos <cite>libro Carrera Contra la M\u00e1quina<\/cite>, viajamos desde Mountain View hasta San Francisco. Debo decir que pens\u00e9: \u201cVaya, los coches aut\u00f3nomos est\u00e1n a la vuelta de la esquina\u201d, metaf\u00f3ricamente, y cre\u00ed que suceder\u00eda muy r\u00e1pido. Obviamente ha tomado m\u00e1s tiempo. S\u00ed viajo bastante en coches aut\u00f3nomos aqu\u00ed en el \u00c1rea de la Bah\u00eda de San Francisco, en la ciudad. Los han tenido por un tiempo, y ahora tambi\u00e9n han llegado a Palo Alto, y puedes viajar en ellos por toda la autopista. Pero eso es 15 a\u00f1os despu\u00e9s. <\/p>\n<p>Ha tomado tiempo, y creo que fui demasiado optimista al respecto. Dicho esto, creo que subestim\u00e9 lo r\u00e1pido que avanzar\u00eda la tecnolog\u00eda en otros aspectos. La forma en que t\u00fa y yo podemos hablar con [modelos de lenguaje grandes], ya sea ChatGPT, Gemini o Claude, y hacer que trabajen, creo que no habr\u00eda esperado que sucediera tan r\u00e1pido. Quiero decir, b\u00e1sicamente habr\u00eda considerado esto como [inteligencia general artificial] si me hubieras preguntado en 2012 o 2015. As\u00ed que es bastante genial que puedas obtener consejos realmente buenos de ellos. Todos sabemos que todav\u00eda alucinan y cometen errores, pero nosotros los humanos tambi\u00e9n. En promedio, son realmente buenos. As\u00ed que eso sucedi\u00f3 m\u00e1s r\u00e1pido. Nos equivocamos un poco en eso. <\/p>\n<p>Luego, la parte m\u00e1s decepcionante es, mira, sab\u00eda que solo est\u00e1bamos hablando de c\u00f3mo las instituciones humanas cambian m\u00e1s lentamente que la tecnolog\u00eda. Pero, Dios m\u00edo, no esperaba que fuera tanto m\u00e1s lento. A veces es casi como si estuviera retrocediendo. As\u00ed que eso ha sido bastante decepcionante, que nuestras instituciones pol\u00edticas, nuestras empresas, organizaciones, no est\u00e9n al d\u00eda. La productividad no est\u00e1 creciendo m\u00e1s r\u00e1pido de lo que lo hac\u00eda al comienzo de esta revoluci\u00f3n de la IA, tal vez un poquito si entrecierras los ojos. Pero realmente no estamos traduciendo estas capacidades en un mejor rendimiento empresarial o en los tipos de beneficios que todos esperamos. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Viaj\u00e9 en uno de los coches automatizados en Palo Alto en la \u00faltima reuni\u00f3n donde te vi. R\u00e1pidamente se volvi\u00f3 aburrido. Ahora, estaba fascinado por unos segundos y luego me aburr\u00ed muy r\u00e1pido. Tocaste que eso habr\u00eda sido AGI hace unos a\u00f1os, o lo de los LLM habr\u00eda sido AGI hace unos a\u00f1os, pero ya no lo es. \u00bfCu\u00e1nto de esto es una especie de rana hervida, nos estamos acostumbrando a estas tecnolog\u00edas, se necesita a\u00fan m\u00e1s para impresionarnos? \u00bfEs parte de eso? \u00bfEs una cuesti\u00f3n de medici\u00f3n? \u00bfEs una curva J, a la que volveremos en un segundo? \u00bfTodo lo anterior? \u00bfNada de lo anterior? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Todo lo anterior. Parte de eso es, como dijiste, aburrirse en el coche aut\u00f3nomo; los primeros minutos son un poco aterradores y emocionantes, y luego es emocionante. Y luego, en media hora, dices: \u201cOK, m\u00e1s o menos lo entiendo\u201d. Estos coches conducen como mi abuela, con mucho cuidado y lentamente, que supongo que es lo correcto. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Por eso te fuiste de Boston quiz\u00e1s. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Exactamente. Su tasa de accidentes es un 90% menor que la de los humanos. Espero el d\u00eda en que todos los coches sean as\u00ed. Ahora mismo son un poco m\u00e1s lentos de punto a punto. A veces, cuando tengo prisa, pido un Uber porque s\u00e9 que el conductor est\u00e1 m\u00e1s dispuesto a tomar atajos, por as\u00ed decirlo. Pero parte de eso es que damos por sentadas cosas que inicialmente eran impactantes. <\/p>\n<p>Supongo que nuestros cerebros est\u00e1n dise\u00f1ados para acostumbrarse a las cosas. Pero las otras dos cosas que dijiste, creo, son m\u00e1s importantes e interesantes. Una es el problema de la medici\u00f3n. Nuestras m\u00e9tricas econ\u00f3micas simplemente no est\u00e1n dise\u00f1adas para capturar muchos de los beneficios de la IA, especialmente los beneficios de los bienes digitales gratuitos. As\u00ed que tenemos toda una metodolog\u00eda para abordar eso. Quiz\u00e1s podamos hablar de eso m\u00e1s tarde.<\/p>\n<p>La otra parte es la curva J. De esto comenzamos la conversaci\u00f3n \u2014 realmente hay una brecha y una dificultad en traducir las capacidades en un cambio empresarial real. Es porque hay tantos activos complementarios e inversiones que deben hacerse. Muchos de ellos tienen que ser inventados, y no sabemos cu\u00e1les son, estas coinvenciones complementarias de nuevos procesos comerciales, nuevas habilidades, modelos de negocio completamente nuevos y formas de trabajar. Son dif\u00edciles y tenemos emprendedores, gerentes, profesores de escuelas de negocios y consultores trabajando todos para descubrirlos.<\/p>\n<p>En trabajos anteriores que hice con [la Universidad de Pensilvania] Lorin Hitt y Prasanna (Sonny) Tambe y otros, encontramos que las inversiones en esos activos intangibles son aproximadamente 10 veces mayores que las inversiones directas en tecnolog\u00eda inform\u00e1tica. Pero como son en gran medida intangibles, en gran medida invisibles, tendemos a no apreciarlos tanto, y no los medimos, y la gente ni siquiera se da cuenta de que est\u00e1n ah\u00ed. Pero estamos tratando de hacerlos m\u00e1s visibles en nuestra investigaci\u00f3n y crear una apreciaci\u00f3n de que tambi\u00e9n hay que hacer esas inversiones. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> En realidad, el tema de la medici\u00f3n es enorme y dif\u00edcil. Recuerdo que t\u00fa y [la Universidad Carnegie Mellon] Avinash Collis hablaban sobre la medici\u00f3n del valor de Wikipedia, Facebook y otras tecnolog\u00edas. Todo esto es s\u00faper dif\u00edcil de medir. Y cuando no medimos las cosas, hacemos un mal trabajo, creo. <\/p>\n<p>Cambiemos quiz\u00e1s a la medici\u00f3n porque creo que una de las historias interesantes de tu estudio \u201cCanarios en la Mina de Carb\u00f3n\u201d \u2026 Creo que tu hallazgo principal fue que las personas de 22 a 25 a\u00f1os eran las m\u00e1s expuestas [y] perdieron alrededor del 16% de su empleo. Pero est\u00e1s usando datos de n\u00f3mina de ADP para encontrar eso. Esa es una se\u00f1al de informaci\u00f3n muy interesante. Cu\u00e9ntanos sobre ese estudio. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Como todos, est\u00e1bamos viendo todos estos titulares sobre la IA eliminando empleos u otros titulares [de que] la IA est\u00e1 creando empleos. En cualquier mes dado, hay cientos de miles de personas que ganan o pierden empleos. Un periodista medio decente puede encontrar f\u00e1cilmente ejemplos de uno u otro y construir una narrativa al respecto, o simplemente un hombre en la calle con quien hablar. Para m\u00ed al menos, realmente no s\u00e9 c\u00f3mo agregar eso. \u00bfCu\u00e1l es la historia real? As\u00ed que quer\u00edamos obtener datos a gran escala. <\/p>\n<p>Cuando miramos la encuesta de poblaci\u00f3n actual, realmente no vimos mucho, y cuando miramos la l\u00ednea superior de ADP, que es el procesador de n\u00f3minas m\u00e1s grande del mundo, compartieron los datos con nosotros aqu\u00ed en el Laboratorio de Econom\u00eda Digital. En realidad, tampoco vimos mucho en la l\u00ednea superior. Casi estaba pensando: \u201cOK, escribiremos una historia sobre c\u00f3mo todo esto es solo un mont\u00f3n de hype\u201d. Pero luego profundizamos un poco m\u00e1s, y algunos de los subgrupos que est\u00e1n teniendo estos efectos muy grandes, como acabas de mencionar, personas de 22 a 25 a\u00f1os, trabajadores al inicio de su carrera, tuvieron una ca\u00edda notable en el empleo, pero realmente se volvi\u00f3 impactante cuando lo subdividimos por cu\u00e1n expuestos estaban a la IA. <\/p>\n[OpenAI] Tyna Eloundou, [Universidad de Pensilvania] Daniel Rock y otros han creado una taxonom\u00eda donde clasifican todas las tareas en la econom\u00eda, 18,000 tareas distintas, seg\u00fan cu\u00e1nto est\u00e1n expuestas a los LLM. \u00bfPodr\u00eda un LLM ayudarte a escribir un memo? Seguro. \u00bfPodr\u00eda un LLM ayudarte a levantar una caja? En realidad no. Si clasificas cada tarea as\u00ed y luego las agregas a ocupaciones, b\u00e1sicamente tienes una puntuaci\u00f3n de si esta ocupaci\u00f3n se ver\u00e1 afectada por los LLM. <\/p>\n<p>Miramos alrededor de 750 ocupaciones. Las dividimos en quintiles. El quintil m\u00e1s expuesto, un poco m\u00e1s de cien ocupaciones en este grupo de edad m\u00e1s joven, tuvo al principio una disminuci\u00f3n de aproximadamente el 12% al 13%. Ahora es m\u00e1s como una disminuci\u00f3n del 16% al 17% en el empleo en relaci\u00f3n con las otras ocupaciones. As\u00ed que es realmente impactante. No vimos una ca\u00edda en el empleo para los trabajadores mayores, incluso en las ocupaciones expuestas. Realmente tienes que dividirlo de esta manera. <\/p>\n<p>Incluso cuando controlamos otros factores, como las tasas de inter\u00e9s, controlamos la industria tecnol\u00f3gica \u2014 puedes eliminar toda la industria tecnol\u00f3gica si quieres, o controlar la contrataci\u00f3n excesiva en tecnolog\u00eda \u2014 puedes controlar el trabajo remoto, puedes controlar la educaci\u00f3n, ninguna de esas cosas elimin\u00f3 el resultado central. Continuamos teniendo esta disminuci\u00f3n muy notable. <\/p>\n<p>Puedo decir otra cosa, que es que, como mencion\u00e9, los trabajadores mayores estaban bien. Hay un par de otros grupos que estaban bien. Uno son las personas en ocupaciones no expuestas. As\u00ed que si miras el otro extremo del espectro, como los asistentes de salud en el hogar, donde la IA no los afecta tanto, en realidad tuvieron un empleo creciente, incluso para los trabajadores j\u00f3venes. <\/p>\n<p>Y luego, el resultado m\u00e1s interesante, el que m\u00e1s me entusiasma, fue que si divides la forma en que usan la IA principalmente en automatizar y eliminar trabajo versus aumentar y crear nuevas habilidades, nuevas oportunidades, hacer cosas nuevas que nunca hiciste antes, el grupo de automatizaci\u00f3n tuvo una disminuci\u00f3n en el empleo, y el grupo de aumento, los que estaban aprendiendo nuevas habilidades, tuvo un empleo creciente. As\u00ed que es una especie de doble victoria: mayor productividad y empleo creciente. Por alguna raz\u00f3n, eso no se recoge tanto en la prensa cuando escriben sobre nuestra investigaci\u00f3n, pero creo que es realmente importante que encontramos que la IA podr\u00eda estar asociada con un mayor empleo para ciertos tipos de trabajadores. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Creo que eso se relaciona con c\u00f3mo lo usas, tu toma de decisiones, las elecciones que todos hacemos en eso. Eso no me sorprende, porque si pienso en una tarea y, volviendo a esta agregaci\u00f3n de tareas que mencionaste, ning\u00fan trabajo, estoy seguro, ejecuta al cien por ciento la lista de tareas y al cien por ciento la lista de tareas no automatizables. La composici\u00f3n de esa tarea va a dejar partes de esos trabajos m\u00e1s valiosas. Eso va a dejar esas partes m\u00e1s valiosas. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Exactamente. Ese es otro punto realmente importante: puedes tomar cada ocupaci\u00f3n; [cada una tiene] un conjunto de tareas. En O*Net, una ocupaci\u00f3n t\u00edpica tiene de 20 a 30 tareas. Un radi\u00f3logo tiene 26 tareas distintas. [El cient\u00edfico de la computaci\u00f3n] Geoffrey Hinton dijo famosamente: \u201cLeer im\u00e1genes m\u00e9dicas, eso es lo que hacen los radi\u00f3logos. Eso ser\u00e1 reemplazado por la IA\u201d. Lo que no consider\u00f3 fue que hab\u00eda otras 25 tareas que hacen los radi\u00f3logos, y la mayor\u00eda de ellas no se vieron afectadas por la IA. <\/p>\n<p>El efecto neto fue que, a medida que leer im\u00e1genes se volvi\u00f3 m\u00e1s barato y mejor gracias a la IA, en realidad aument\u00f3 el valor de los radi\u00f3logos para hacer esas otras tareas, y el empleo neto creci\u00f3 para los radi\u00f3logos. No digo que eso siempre suceda, pero definitivamente hay casos \u2014 algunos lo llaman la paradoja de Jevons \u2014 donde hacer algo m\u00e1s barato aumenta la demanda, y terminas teniendo m\u00e1s empleo en lugar de menos, incluso cuando se vuelve m\u00e1s eficiente. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Creo que es lo frustrante. Creo que a todos les gustar\u00eda una respuesta, que sea \u201cAqu\u00ed est\u00e1 la respuesta clara\u201d, y lo que has encontrado aqu\u00ed es un gigantesco \u201cDepende\u201d, y depende de un conjunto cada vez m\u00e1s complicado de cosas.<\/p>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x600 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Bueno, d\u00e9jame intentar hacerlo un poco m\u00e1s simple. Es algo m\u00e1s complicado que la historia simple de que siempre eliminas empleos, o para el caso, que siempre crea empleos. Pero como economista, una herramienta realmente \u00fatil para m\u00ed \u2014 y me pondr\u00e9 un poco t\u00e9cnico para tus lectores, pero ser\u00e1 un tiempo \u00fatil \u2014 es que puedes pensar en una curva de demanda. Cuando el precio baja, la cantidad aumenta. Las curvas de demanda tienen pendiente descendente. La mayor\u00eda de nosotros sabemos intuitivamente que cuando haces algo m\u00e1s barato, la gente comprar\u00e1 m\u00e1s.<\/p>\n<p>Pero lo que realmente importa es qu\u00e9 tan pronunciada es esa curva de demanda. Para algunos productos, como las manzanas, incluso si las hicieras 10 veces m\u00e1s baratas, no comprar\u00edas 10 veces m\u00e1s manzanas. Quiz\u00e1s compras algunas manzanas m\u00e1s. Pero la curva de demanda es bastante pronunciada. As\u00ed que a medida que los precios bajan, terminas gastando menos. Eso es bastante intuitivo. La mayor\u00eda de la gente piensa que todos los bienes son as\u00ed.<\/p>\n<p>Resulta que no todos los bienes son as\u00ed. Hay muchos bienes donde a medida que el precio baja, incluso solo un poco, la cantidad aumenta mucho, como los viajes en avi\u00f3n. Sol\u00eda ser que muy pocas personas volaban en aviones a trav\u00e9s del pa\u00eds, pero ahora es m\u00e1s barato, y muchos de nosotros volamos por el pa\u00eds demasiado. As\u00ed que hay bienes y servicios as\u00ed. Eso se llama demanda el\u00e1stica o una curva de demanda plana.<\/p>\n<p>Siempre que tienes situaciones as\u00ed, en realidad tienes una demanda creciente de algo, y terminas teniendo m\u00e1s gasto. Al menos la mitad de los bienes y servicios en la econom\u00eda est\u00e1n en ese lado de la curva. Esa es una muy buena noticia. Significa que a medida que nos volvemos m\u00e1s productivos, m\u00e1s eficientes, algunas cosas se reducen, pero otras crecen. Creo que hay un sesgo un poco demasiado grande en la conversaci\u00f3n p\u00fablica hacia el lado que se est\u00e1 reduciendo. Una de las cosas que quiero hacer con tu podcast es que m\u00e1s personas piensen en ese lado que est\u00e1 creciendo. <\/p>\n<p>Imparto una clase magistral [en la] que b\u00e1sicamente mostramos a las personas c\u00f3mo identificar y descubrir estas nuevas oportunidades para la creaci\u00f3n de riqueza, c\u00f3mo pueden usar la IA para hacer nuevos tipos de cosas y crear empresas emprendedoras. Cuanto m\u00e1s hagamos eso, creo que mejor estar\u00e1n las personas. Se ayudar\u00e1n a s\u00ed mismas y ayudar\u00e1n al resto de la econom\u00eda inventando cosas nuevas. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Las manzanas [son] un gran ejemplo. Como dices, no las consumimos cuando obtenemos m\u00e1s de ellas, pero no conozco ninguna empresa que diga: \u201cPr\u00e1cticamente todos los proyectos de TI que podr\u00edamos imaginar, los estamos haciendo\u201d. \u00bfSabes a lo que me refiero? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> S\u00ed, exactamente. Parece que hay una demanda casi infinita para resolver todo tipo de problemas de TI. Cuando miro el mundo, no veo una escasez de problemas. La pobreza, el medio ambiente, la atenci\u00f3n m\u00e9dica especialmente, son todas cosas en las que podr\u00edamos usar muchos m\u00e1s recursos, y no veo que se nos acaben las oportunidades para abordarlas. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> La fantas\u00eda de que se nos acabar\u00edan ese tipo de problemas, eso es genial, pero no creo que eso vaya a suceder en los pr\u00f3ximos a\u00f1os, ni en los pr\u00f3ximos siglos. Volvamos a esta idea de la curva J. Primero explica un poco qu\u00e9 es la curva J y c\u00f3mo deber\u00edan pensar las personas sobre ella. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Este es otro concepto que creo que la gente encuentra muy \u00fatil, y es que cada vez que hay una tecnolog\u00eda importante y poderosa, los economistas las llamamos tecnolog\u00edas de prop\u00f3sito general. Sol\u00edamos decir simplemente GPT, pero mis amigos de la IA se robaron ese acr\u00f3nimo. Pero la IA es ambas cosas. Es un transformador generativo preentrenado, como GPT-5, pero tambi\u00e9n es una tecnolog\u00eda de prop\u00f3sito general como la m\u00e1quina de vapor, la electricidad, el motor de combusti\u00f3n interna y los autom\u00f3viles. Esas son las cosas que realmente impulsaron la mayor parte del crecimiento econ\u00f3mico y la productividad. Son la raz\u00f3n por la que tenemos niveles de vida m\u00e1s altos que nuestros antepasados, hace un par de cientos de a\u00f1os o incluso 50 a\u00f1os. <\/p>\n<p>La IA es la tecnolog\u00eda de prop\u00f3sito general m\u00e1s importante de nuestra era, quiz\u00e1s de toda la historia. Pero lo que pasa con estas tecnolog\u00edas de prop\u00f3sito general es que el valor realmente proviene de los activos complementarios. Con la electricidad, permiti\u00f3 bombillas, motores el\u00e9ctricos, aire acondicionado y, finalmente, computadoras y muchas otras cosas. Con la IA, est\u00e1 permitiendo todo tipo de nuevos procesos de negocio, y no son solo las tecnolog\u00edas f\u00edsicas. Tambi\u00e9n son estos activos intangibles de los que hablamos antes. Eso es genial. El problema es que estos activos intangibles tardan tiempo en crearse. Son costosos. Tienes que invertir en ellos. Ya sea que contrates consultores o lo hagas t\u00fa mismo, tienes que reinventar c\u00f3mo se realiza el trabajo. <\/p>\n<p>Durante ese per\u00edodo costoso, est\u00e1s gastando m\u00e1s mientras reinventas tus procesos de negocio, pero la producci\u00f3n no aumenta instant\u00e1neamente. Matem\u00e1ticamente, eso significa m\u00e1s insumos, sin aumento en la producci\u00f3n, [y] la productividad, al menos medida convencionalmente, disminuye. As\u00ed que esa es la parte descendente de la curva J. Luego, m\u00e1s tarde, comienzas a cosechar eso. Empiezas a usar estos nuevos procesos de negocio para crear m\u00e1s producci\u00f3n. Ahora la producci\u00f3n est\u00e1 aumentando. Y esa es la parte ascendente de la curva J. <\/p>\n<p>Lo que estamos viendo con la mayor\u00eda de las tecnolog\u00edas de prop\u00f3sito general es que hay una calma inicial donde la productividad es baja o incluso negativa, y luego despega. Ahora es dif\u00edcil ver exactamente d\u00f3nde estamos con la IA. Estamos en medio de eso. Pero si miras hacia atr\u00e1s en la historia anterior, si miras, por ejemplo, la electricidad \u2014 escrib\u00ed [sobre] algo de eso en mi tesis doctoral \u2014, lo creas o no, tom\u00f3 alrededor de 20 a 30 a\u00f1os de tiempo donde las empresas intentaban reinventar c\u00f3mo se organizaban las f\u00e1bricas. <\/p>\n<p>Estaban instalando motores el\u00e9ctricos. Al principio no obten\u00edan mucha productividad. [El economista] Paul David y otros documentaron esto con mucho cuidado. Durante literalmente hasta 30 a\u00f1os no hubo esencialmente ninguna ganancia de productividad en las f\u00e1bricas mientras se electrificaban, lo cual es notable, pero, eventualmente, redise\u00f1aron completamente c\u00f3mo se organizaban las f\u00e1bricas. En lugar de estar agrupadas alrededor de un motor central como una m\u00e1quina de vapor, ten\u00edan motores separados para cada equipo, distribuyeron el trabajo y organizaron la disposici\u00f3n bas\u00e1ndose en el flujo de materiales. <\/p>\n<p>Cuando hicieron eso, la productividad comenz\u00f3 a dispararse, duplic\u00e1ndose y triplic\u00e1ndose. Pero como dije, tom\u00f3 30 a\u00f1os. No creo que la IA vaya a tomar 30 a\u00f1os. Estoy bastante seguro de que ya est\u00e1 comenzando a suceder. Pero al mismo tiempo, toma m\u00e1s tiempo de lo que algunos de mis amigos tecn\u00f3logos, algunos de mis amigos de la IA, esperan. Ellos piensan que tan pronto como inventas la IA, ya terminaste. <\/p>\n<p>La realidad, como sabes, Sam, en tu trabajo y en el m\u00edo, es que hay mucho redise\u00f1o de procesos de negocio que debe ocurrir. Estamos en medio de eso, y estoy haciendo lo que puedo para intentar acelerarlo. Mi empresa Workhelix est\u00e1 muy involucrada en mostrar a las empresas c\u00f3mo identificar las oportunidades para la creaci\u00f3n de valor. Si podemos acelerar eso, ser\u00e1 genial, pero a\u00fan as\u00ed tendremos un poco de curva J. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Estoy pensando en los tiempos de la electricidad. Supongo que no ten\u00edan las presiones del informe trimestral de acciones y la necesidad de resultados instant\u00e1neos que quiz\u00e1s la gente enfrenta ahora.<\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Lo m\u00e1s importante, honestamente, es que realmente no ten\u00edan todas nuestras instituciones. No para darnos palmaditas en la espalda, pero las escuelas de negocios no exist\u00edan. Los libros de consultor\u00eda [y] toda la ciencia de la ingenier\u00eda industrial y la gesti\u00f3n, no exist\u00edan. Volv\u00ed y le\u00ed algunos de los libros. Fui a la Biblioteca Baker de la Escuela de Negocios de Harvard, y ten\u00edan estos libros antiguos, y era bastante primitivo c\u00f3mo pensaban sobre las cosas. <\/p>\n<p>Ahora hay un ecosistema mucho m\u00e1s grande para ayudar a las empresas a redise\u00f1ar sus procesos de negocio. Todav\u00eda toma tiempo y redise\u00f1o, [y recapacitaci\u00f3n] de su fuerza laboral. Pero mi sensaci\u00f3n es que los gerentes son mucho m\u00e1s conscientes de ello ahora, y se est\u00e1n involucrando de manera mucho m\u00e1s agresiva, y est\u00e1n compartiendo las mejores pr\u00e1cticas. <\/p>\n<p>En Workhelix, tenemos una herramienta que escanea todas las oportunidades y las comparte con los trabajadores, y observa qui\u00e9nes son los superusuarios que realmente est\u00e1n arrasando, y luego los compara con el trabajador promedio. As\u00ed que acelera el aprendizaje probablemente 10 veces en comparaci\u00f3n con lo que la gente habr\u00eda hecho antes de tener este tipo de herramientas. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Me gusta mucho eso porque nuevamente vincula la medici\u00f3n y algunas otras cosas. La revisi\u00f3n anual de desempe\u00f1o ya no es realmente \u00fatil. La idea de que puedas obtener [una] mejor medici\u00f3n sobre lo que est\u00e1s haciendo y c\u00f3mo lo est\u00e1s haciendo ayuda. <\/p>\n<p>D\u00e9jame ser un poco antagonista. Escrib\u00ed algo en <cite>MIT Sloan Management Review<\/cite> hace un tiempo sobre <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/rethink-ai-objectives\/\">repensar los objetivos de la IA<\/a>. Escribiste algo sobre <a href=\"https:\/\/digitaleconomy.stanford.edu\/news\/the-turing-trap-the-promise-peril-of-human-like-artificial-intelligence\/\" target=\"_blank\">la Trampa de Turing<\/a>. Creo que la primera inclinaci\u00f3n que tiene la gente es pasar la prueba de Turing, hacer que la m\u00e1quina haga lo que el humano puede hacer. Y eso nos lleva a mejoras incrementales de los procesos existentes. Parece que la medici\u00f3n podr\u00eda accidentalmente alimentar eso tambi\u00e9n si no estamos midiendo las cosas correctas. \u00bfQu\u00e9 piensas sobre eso, a corto plazo versus largo plazo? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Bueno, definitivamente hay un corto plazo, largo plazo; [esos son] tus objetivos. Estaba hablando con un CFO hace un par de meses, y ella me dijo: \u201cOye, realmente necesitamos medir los beneficios de la IA, el ROI\u201d. Y yo dije: \u201cEso es genial. Deber\u00edas medirlo. Cu\u00e9ntame sobre eso\u201d. Y ella dijo: \u201cPor eso estoy exigiendo que cada divisi\u00f3n me diga cu\u00e1nta reducci\u00f3n de personal est\u00e1n obteniendo de la IA\u201d. Yo dije: \u201cEspera un minuto. Me alegra que est\u00e9s midiendo, pero \u00bfno es eso un poco simplista, porque, s\u00ed, no hay nada malo en reducir costos, pero realmente est\u00e1 perdiendo la oportunidad m\u00e1s grande de hacer cosas nuevas, permitir que tus trabajadores creen nuevos tipos de valor\u201d. <\/p>\n<p>Hay un CFO que gana millones de d\u00f3lares, y la raz\u00f3n por la que ganan mucho dinero es que tienen que pensar m\u00e1s creativamente sobre la creaci\u00f3n de valor, no solo hacer que las m\u00e1quinas hagan lo que los humanos ya est\u00e1n haciendo y reemplazarlos. Esa es la prueba de Turing cl\u00e1sica: \u00bfPuedes hacer que una m\u00e1quina imite perfectamente a un humano?<\/p>\n<p>Esa es una forma muy estrecha de pensar al respecto. Creo que Alan Turing era un tipo brillante, pero creo que esa mentalidad ha hecho mucho da\u00f1o a c\u00f3mo usamos la IA. Lo llamo la Trampa de Turing porque creo que es una trampa centrarse solo en usar la IA para reemplazar o imitar trabajadores. Tambi\u00e9n deber\u00edamos pensar en c\u00f3mo la IA puede aumentar y permitirnos hacer cosas nuevas. Pero eso requiere nuevas medidas, como, \u00bfc\u00f3mo creas nuevos productos y servicios? \u00bfC\u00f3mo tienes una mayor satisfacci\u00f3n del cliente? \u00bfC\u00f3mo mejoras la calidad, tanto la calidad de los productos como incluso la calidad de la vida laboral de las personas que trabajan? <\/p>\n<p>Todas estas son cosas que no aparecer\u00e1n en tu mentalidad estrecha de reemplazo, as\u00ed que esto es algo que tambi\u00e9n toma m\u00e1s tiempo, como dijiste. El cortoplacismo tiende a centrarse solo en reducir costos y en lo que ya est\u00e1s haciendo. Pero los que tienen la mayor ventaja competitiva, los que tienen los beneficios m\u00e1s duraderos, son los que piensan en ir m\u00e1s all\u00e1 de eso y hacer cosas nuevas, nuevos procesos de negocio, nuevos productos y servicios. No sucede en semanas, pero cuando lo logras, tienes algo que dura a\u00f1os. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Hay muchos lugares donde las m\u00e1quinas nos superan. La forma m\u00e1s f\u00e1cil de saber si esto es una m\u00e1quina o una persona y pasar esa prueba de Turing es que no voy a poder hacer matem\u00e1ticas muy r\u00e1pido. Nuestros objetivos no son exactamente el est\u00e1ndar correcto, supongo. Mencionaste que al [comienzo de] la electrificaci\u00f3n la gente no ten\u00eda las instituciones alrededor de eso. Neil Thompson [y] la Iniciativa del MIT sobre la Econom\u00eda Digital, [en la que] obviamente estuviste involucrado antes de mudarte a Stanford, tienen un art\u00edculo cient\u00edfico que dice que algo as\u00ed como el 90% de los modelos de IA nuevos m\u00e1s importantes provienen de la industria. Hemos tenido este cambio masivo de la academia y la financiaci\u00f3n p\u00fablica [produciendo] beneficios tecnol\u00f3gicos a que la mayor parte provenga de empresas tecnol\u00f3gicas y startups. Mencionaste Palo Alto y el epicentro que est\u00e1 all\u00ed. Muy bien, estoy preocupado. \u00bfEs ese el lugar correcto para esas cosas? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Parte de la raz\u00f3n por la que proviene de la industria es que se ha vuelto incre\u00edblemente costoso construir estos modelos muy grandes. Existen estas leyes de escalado para los LLM donde a medida que haces un modelo m\u00e1s grande, si [tiene] m\u00e1s datos, m\u00e1s c\u00f3mputo, m\u00e1s par\u00e1metros, obtienes una mejora predecible en el rendimiento. As\u00ed que pasaron de gastar millones a decenas de millones, cientos de millones, miles de millones, ahora decenas de miles de millones, incluso cientos de miles de millones de d\u00f3lares en entrenar estos modelos. Ninguna universidad puede permitirse eso. Ninguna organizaci\u00f3n sin fines de lucro puede permitirse eso. As\u00ed que las empresas est\u00e1n recaudando enormes cantidades de dinero mientras hablamos. Anthropic y OpenAI est\u00e1n presentando solicitudes para salir a bolsa. Google tiene un buen motor de efectivo que puede invertir en esto, al igual que Meta. <\/p>\n<p>As\u00ed que eso es lo que impulsa eso. Al mismo tiempo, lo que les digo a mis colegas acad\u00e9micos es que su ventaja comparativa no est\u00e1 [en] gastar m\u00e1s dinero en computadoras. Est\u00e1 en pensar creativamente. Hay [algunas] ideas brillantes que surgen simplemente de sentarse en tu oficina y pensar profundamente. Sigue siendo una buena estrategia.<\/p>\n<p>Tuve una conversaci\u00f3n con Geoffrey Hinton hace un tiempo, y le pregunt\u00e9 qu\u00e9 tipo de hardware usa para hacer sus ideas y descubrimientos. Se\u00f1al\u00f3 su computadora port\u00e1til, la toc\u00f3 y dijo: \u201cEste es el hardware que uso\u201d. Y para ese tipo de avances fundamentales, no siempre es cuesti\u00f3n de tener miles de GPU. <\/p>\n<p>Creo que los acad\u00e9micos deben aprovechar su ventaja comparativa. Dicho esto, es justo decir que cada vez m\u00e1s investigaciones de frontera se est\u00e1n realizando mediante un enfoque realmente costoso. En cierto modo, es un testimonio de lo valiosa que es la IA. Una de las razones por las que la industria no lo hizo antes no era solo que fuera costoso, sino que simplemente no ten\u00eda una recompensa tan grande. <\/p>\n<p>Compartir\u00e9 una historia. La primera empresa de IA que fund\u00e9, cr\u00e9anlo o no, fue a finales de los a\u00f1os 80. As\u00ed de viejo soy. Fund\u00e9 una empresa de sistemas expertos con Todd Loofbourrow. Los sistemas expertos son esos sistemas basados en reglas. Creamos un poco de valor para algunos bancos y organizaciones de recursos humanos, pero al final del d\u00eda, no era nada como el valor que las empresas est\u00e1n creando hoy. Ese tipo de IA simplemente no era tan valiosa, tengo que ser honesto. Es solo ahora que tenemos estas redes neuronales tan poderosas que realmente tienes incentivos comerciales que no se parecen a nada que hayamos tenido antes. As\u00ed que, en cierto modo, es un testimonio del \u00e9xito del campo que la industria est\u00e9 invirtiendo tanto como lo hace. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Me gusta ese punto. El gobierno de EE. UU., creo, invirti\u00f3 como mil quinientos millones de d\u00f3lares en gastos de investigaci\u00f3n no relacionados con la defensa el a\u00f1o pasado, y eso es aproximadamente lo que Google est\u00e1 invirtiendo. Ya sabes, los presupuestos de los [Institutos Nacionales de Salud] y la [Fundaci\u00f3n Nacional de Ciencias] son peque\u00f1os. Como se\u00f1alas, no vamos a poder gastar m\u00e1s que ellos. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Pero en eso, creo que es justo. Quieres tener ambos. Quiero decir, es trabajo de la academia, es trabajo del gobierno federal invertir antes de que sea comercialmente viable. Gran parte de los beneficios a largo plazo de la I+D no son evidentes, y no hay un incentivo comercial para invertir. Internet, los primeros viajes espaciales, tantos avances fundamentales en biolog\u00eda que han prolongado nuestras vidas, ocurrieron en universidades y laboratorios gubernamentales porque no eran comercialmente viables, pero luego la gente construy\u00f3 sobre ellos. No siempre se puede saber de antemano cu\u00e1les dar\u00e1n frutos. Pero si haces la investigaci\u00f3n fundamental, el historial muestra que eventualmente un porcentaje de ellos realmente marcar\u00e1 una diferencia en nuestro nivel de vida. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Esa es la divisi\u00f3n b\u00e1sica aplicada. No tenemos que financiar lo aplicado porque el mercado se encargar\u00e1 de eso. Y en cuanto a lo b\u00e1sico, la mano invisible no funciona tan bien en esos casos, o funciona m\u00e1s lento de lo que a todos les gustar\u00eda. <\/p>\n<p>Creo que vas a tener a un mont\u00f3n de acad\u00e9micos escuchando esto porque tienen curiosidad por lo que dices. \u00bfQu\u00e9 deber\u00eda estar mirando la gente? \u00bfQu\u00e9 tipo de cosas entran en esa categor\u00eda? Quiz\u00e1s una cr\u00edtica es que muchos de los estudios que veo en la academia son, digamos, proyectos de consultor\u00eda para empresas. \u00bfCu\u00e1les son estos tipos b\u00e1sicos de ideas que la gente deber\u00eda estar persiguiendo? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Bueno, hay muchas en muchas \u00e1reas diferentes, y creo que no quiero prescribirlas porque, en cierto modo, parte de la magia es dejar que la gente persiga sus propias ideas incluso si no hay nadie externo que vea su valor. <\/p>\n<p>Dicho esto, te dar\u00e9 mi propia lista. Estoy enfocado en el lado econ\u00f3mico. Creo que ahora mismo la brecha m\u00e1s grande es que no tenemos una buena comprensi\u00f3n de c\u00f3mo la IA va a transformar la econom\u00eda. Estamos creando entidades de procesamiento de informaci\u00f3n incre\u00edblemente poderosas. Como economista, puedes pensar en un mercado como una entidad de procesamiento de informaci\u00f3n. Puedes pensar en empresas y organizaciones como entidades de procesamiento de informaci\u00f3n. Si tenemos una mejora de mil o un mill\u00f3n de veces en IA, ser\u00eda un milagro si las empresas y los mercados no se transformaran tambi\u00e9n y desarroll\u00e1ramos nuevos tipos de organizaciones para gestionar el trabajo. Pero a\u00fan no lo hemos descubierto. As\u00ed que una gran parte de mi trabajo es tratar de entender, \u00bfc\u00f3mo se ve la econom\u00eda? [\u00bfCu\u00e1les son las] empresas, mercados y quiz\u00e1s algunos nuevos tipos de entidades a medida que la IA se vuelve m\u00e1s poderosa, a medida que agrega informaci\u00f3n, a medida que procesa informaci\u00f3n? Y luego, \u00bfc\u00f3mo vamos a gestionar la concentraci\u00f3n de riqueza y poder que podr\u00eda resultar? <\/p>\n<p>Soy muy optimista sobre el potencial de la tecnolog\u00eda para impulsar la productividad. Tengo una apuesta, una apuesta a largo plazo con [Robert Gordon de la Universidad Northwestern], y he escrito sobre c\u00f3mo espero que crezca la productividad. Al mismo tiempo, estoy bastante preocupado de que si no lo manejamos bien, podr\u00eda llevar a una mayor concentraci\u00f3n de la riqueza, y eso tiende a llevar a una concentraci\u00f3n del poder. Y eso podr\u00eda da\u00f1ar nuestras libertades si no ideamos un sistema econ\u00f3mico que equilibre no solo la creaci\u00f3n de riqueza sino tambi\u00e9n la prosperidad compartida.<\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Estaba revisando algunos de tus antecedentes antes de hablar, para refrescar, y vi la frase <em>optimista consciente<\/em>, y me impact\u00f3. Entonces, \u00bfqu\u00e9 se necesita para llegar a esta versi\u00f3n positiva del futuro versus la versi\u00f3n negativa del futuro? <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> D\u00e9jame tomarme un minuto para definir <em>optimista consciente<\/em>, porque tengo un significado muy espec\u00edfico para eso. Hay mucha gente aqu\u00ed en Silicon Valley que son optimistas, pero creo que demasiados de ellos son una especie de optimistas ciegos. Dicen: \"Oye, Erik, no te preocupes. Ha funcionado en el pasado. Funcionar\u00e1 en el futuro. Solo rel\u00e1jate\". Tambi\u00e9n hay mucha gente que son lo que llamo pesimistas ciegos. Dicen: \"Oh, Dios m\u00edo, estamos condenados. No hay nada que podamos hacer\". Creo que ambos grupos cometen el mismo error. <\/p>\n<p>Es del que hablamos al principio del programa, que piensan en la IA como algo que nos va a hacer cosas a nosotros, en lugar de que nosotros tengamos la capacidad de controlar el futuro. Un optimista consciente es alguien que ve un futuro y luego trabaja para lograrlo, es consciente de crearlo, no asume que suceder\u00e1 autom\u00e1ticamente. <\/p>\n<p>No son como ni\u00f1os en Navidad [que] esperan que los regalos aparezcan m\u00e1gicamente a la ma\u00f1ana siguiente, sino que son m\u00e1s como ni\u00f1os que ven un \u00e1rbol, y ven algunas tablas, y piensan: \"Oye, podr\u00edamos construir una casa en el \u00e1rbol all\u00ed\". Luego dicen: \"Bueno, no va a suceder solo. Averig\u00fcemos c\u00f3mo hacerlo\". Y luego hacen realidad ese optimismo a trav\u00e9s de su trabajo duro y su imaginaci\u00f3n. Ese es el tipo de optimismo que me gustar\u00eda ver. No veo suficiente. Veo demasiada pasividad. <\/p>\n<p>Di la conferencia de cierre a mi clase aqu\u00ed en Stanford el viernes pasado, y una de las cosas que les dije fue que cada vez que escuchen... \"IA\" deber\u00edan pensar en <em>intenci\u00f3n amplificada<\/em>, que la IA es el mayor amplificador de intenci\u00f3n jam\u00e1s creado. Cualquier cosa que quieran lograr, la IA puede amplificarla, pero no va a suceder sin esa agencia, sin esa intenci\u00f3n. <\/p>\n<p>As\u00ed que ese es un mensaje que quiero tener para el mundo en general: \"Pensemos en cu\u00e1les son nuestros valores, qu\u00e9 tipo de econom\u00eda queremos moldear, qu\u00e9 tipo de prosperidad compartida queremos crear\". Y lo digo para todos, no solo para los tecn\u00f3logos y enviarles ese mensaje, sino tambi\u00e9n para los responsables pol\u00edticos, tambi\u00e9n para los ciudadanos, para los trabajadores, para los gerentes. Pensemos en usar esto realmente de manera activa. <\/p>\n<p>En los pr\u00f3ximos 10 a\u00f1os, espero que el mundo cambie radicalmente. Pero no hay un futuro inevitable \u00fanico. [Cuando] cruzas la frontera entre, digamos, [los] Estados Unidos y M\u00e9xico u otros pa\u00edses, puedes ver que diferentes instituciones conducen a resultados muy diferentes, diferentes niveles de riqueza y democracia, y eso es lo mismo para el futuro. Podemos vivir en muchos futuros posibles diferentes. Una de las cosas que estoy haciendo aqu\u00ed en el Laboratorio de Econom\u00eda Digital es mucha investigaci\u00f3n para entender qu\u00e9 caminos tienen m\u00e1s probabilidades de conducir a esos resultados beneficiosos. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Creo que es una excelente manera de terminar aqu\u00ed. [No] tenemos respuestas f\u00e1ciles en ninguna direcci\u00f3n. Las ganancias son reales, el da\u00f1o es real, y cu\u00e1l gana es una elecci\u00f3n que estamos haciendo ahora y algo sobre lo que tenemos control. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> M\u00e1s que nunca. Una de las cosas interesantes es que este es el momento para los fil\u00f3sofos, las humanidades, los economistas y las personas que piensan sobre qu\u00e9 tipo de valores queremos instanciar en el mundo. Con este mayor poder viene una mayor responsabilidad y m\u00e1s potencial para cambiar el mundo. As\u00ed que realmente necesitamos pensar conscientemente sobre qu\u00e9 tipo de mundo queremos moldear en el futuro. No creo que se haya prestado suficiente atenci\u00f3n a eso, pero el Laboratorio de Econom\u00eda Digital est\u00e1 en parte enfocado en eso. <\/p>\n<p><strong>Sam Ransbotham:<\/strong> Gracias por traer los n\u00fameros y los matices. Nos vemos en Boston este verano. <\/p>\n<p><strong>Erik Brynjolfsson:<\/strong> Absolutamente. Lo espero con ansias, Sam. Fue un placer hablar contigo. <\/p>\n<p><strong>Allison Ryder:<\/strong> Gracias a todos por escuchar hoy. Estamos de descanso de verano y volveremos en oto\u00f1o con una emocionante lista de oradores de Instacart, GoFundMe, Dropbox y Honeywell. Por favor, acomp\u00e1\u00f1ennos entonces.<\/p>\n<p>Mientras tanto, ayuda mucho a nuestro programa si nos dejan una rese\u00f1a en Apple Podcasts o una calificaci\u00f3n en Spotify. Si nuestro programa realmente ha impactado su vida y trabajo, por favor escr\u00edbanos. Pueden contactarnos en <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/audio\/creating-shared-prosperity-with-ai-stanford-digital-economy-labs-erik-brynjolfsson\/mailto:smr-podcast@mit.edu\" target=\"_blank\">smr-podcast@mit.edu<\/a>. Nos encantar\u00eda saber de ustedes. <\/p>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<p class=\"mmai-trademark\">\n        YO, MISMO Y AI<sup>\u00ae<\/sup> es una marca registrada a nivel federal del Instituto de Tecnolog\u00eda de Massachusetts.\n    <\/p>\n<div class=\"article-authors\" id=\"article-authors\">\n<h4 class=\"article-authors__title\">Acerca del equipo de producci\u00f3n<\/h4>\n<div class=\"article-authors__bio\">\n<p><cite>Yo, yo mismo y la IA<\/cite> es un podcast producido por <cite>MIT Sloan Management Review<\/cite> y presentado por Sam Ransbotham. Cuenta con la ingenier\u00eda de David Lishansky y la producci\u00f3n de Allison Ryder.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/sam-ransbotham\/\">Sam Ransbotham<\/a> es profesor del departamento de sistemas de informaci\u00f3n de la Carroll School of Management del Boston College, as\u00ed como editor invitado de <cite>MIT Sloan Management Review<\/cite>de Inteligencia Artificial y Estrategia Empresarial.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/p><\/div>\n<p>#Stanford #Digital #Economy #Labs #Erik #Brynjolfsson<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Temas Datos, IA y Aprendizaje Autom\u00e1tico IA y Aprendizaje Autom\u00e1tico Erik Brynjolfsson tiene un desaf\u00edo para cualquiera que se preocupe por la inteligencia artificial: Dejen de preguntar qu\u00e9 har\u00e1 la IA con nosotros, y empiecen a preguntar qu\u00e9 haremos nosotros con la IA. 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