La exageración en torno a la inteligencia artificial (IA) ha existido durante varios años y apenas ha disminuido. A pesar de las grandes esperanzas, las ganancias de productividad tan esperadas hasta ahora apenas se han materializado macroeconómicamente. ¿Es realmente inútil el uso de nueva tecnología?La respuesta se encuentra en la visión a largo plazo, ya que los economistas culpan de este desarrollo limitado a la paradoja de la productividad. Si el desarrollo de la IA sigue este modelo, un poco más tarde solo sentirás el lado positivo. Una perspectiva optimista para la producción y la logística (en estos tiempos inciertos).
¿Qué es la paradoja de la productividad?
La paradoja de la productividad explica el patrón histórico en el que la productividad inicialmente crece lentamente o incluso colapsa después de la introducción de nuevas tecnologías importantes, y luego crece con mucha fuerza después de unos años. esto es por ejemplo La introducción de la electricidad en las fábricas americanas del siglo XIXAquí, la productividad se estancó durante más de 20 años hasta que la nueva tecnología generó un fuerte crecimiento. La productividad no aumentó rápidamente hasta que los ingenieros cambiaron el diseño del equipo de producción para adaptarse a nuevas posibilidades. La introducción de la máquina de vapor, el punto de partida de la (primera) revolución industrial, incluso condujo a ganancias reales de productividad en Estados Unidos solo 50 años después.
Pero, ¿por qué la nueva tecnología tarda tanto en volverse productiva? Debe reconsiderarse por completo cada vez. La transformación del proceso lleva tiempo y siempre implica pérdidas por fricción. Además, estas son inversiones que prácticamente no juegan ningún papel en las estadísticas de productividad. Solo cuando la tecnología sea una parte integral de la nueva forma de trabajar, los efectos positivos serán claramente visibles.
El desarrollo de la IA sigue el mismo patrón
La paradoja de la productividad también se ha visto en el pasado reciente. En 1987, el premio Nobel Robert Solow describió desarrollos similares en el uso de computadoras. En última instancia, el éxito de la computadora solo se notó en los Estados Unidos. por ejemplo, Entre 1995 y 2005.
AI también comenzó con promesas de cambiar la economía a largo plazo y, en última instancia, mejorar la productividad. Pero eso no se ha visto reflejado en el crecimiento económico mundial, ni siquiera ajustado por la pandemia. Para un grupo de investigadores del MIT y la Universidad de Chicago, esta no es razón para subestimar el impacto del uso de la IA. Gráfico: El crecimiento de la productividad se estanca o disminuye durante un breve período de tiempo, luego se dispara después de un tiempo. Y creen que con la IA, este desarrollo será más rápido y más grande que antes.
La IA se convierte en un modelo exitoso más rápido
Por un lado, esto se debe al entorno técnico favorable. Los avances en el aprendizaje automático se combinan con mejoras significativas en los procesadores y precios bajos para el almacenamiento de datos.Además, estas posibilidades también están disponibles para las pequeñas empresas a través de servicios en la nube.
Mientras tanto, la pandemia de Corona ha acelerado la digitalización global de una manera que podría haber llevado a las empresas una década completa en tiempos normales. A principios de 2020, ¿quién podría haber predicho que el trabajo híbrido se convertiría en la nueva normalidad para muchas empresas?
a Un estudio reciente del Foro Económico Mundial descubrió que el 80% de las empresas planean acelerar sus iniciativas digitales y permitir más trabajo remoto. El 50% también planea automatizar tareas de producción.
¿Qué significa esto para la logística?
Las consideraciones son abstractas y es posible que se pregunte qué tiene que ver esto con la logística. La productividad es un buen indicador de la necesidad de logística en un mundo interconectado globalmente, por lo que termina siendo mucho. La IA también ha sido un tema importante en la logística durante mucho tiempo, pero en muchos casos solo se posiciona en el futuro. Incluso antes de la pandemia, muchas empresas se mostraban reacias a invertir de inmediato.
Sin embargo, introducir un proyecto de IA en un proceso logístico existente no es como cambiar de un automóvil de gasolina a un automóvil eléctrico. En principio, todos los involucrados en el proceso tendrían que adaptarse a un conjunto de procedimientos completamente nuevo, lo que llevaría tiempo. Como resultado, la curva de éxito de un proyecto de IA puede verse como una J inclinada, con una leve disminución de la productividad al principio y un fuerte aumento al final.
Ingresar a la IA para la logística es, por lo tanto, una inversión importante en el futuro. Después de todo, es difícil imaginar que un negocio exitoso funcione hoy en día sin una computadora. Esta es la última tecnología importante.
Erik Brinjolfsson, uno de los investigadores que describió el modelo de “curva en J de productividad”, cree que la IA está tocando fondo.Creo que ahora estamos cerca del final de esa curva en J. A punto de despegar.”
Referencias
Brynjolfsson, Eric, Daniel Locke, Chad Siverson. 2021 años. “La curva J de productividad: cómo los intangibles complementan la tecnología de productos básicos”. American Economic Journal: Macroeconomía, 13(1):333-72.