La inteligencia artificial avanza a una velocidad vertiginosa.
Cada semana parece haber un nuevo chatbot, un generador de imágenes de IA o un nuevo avance en software, y las empresas compiten para crear sistemas más capaces.
Pero más allá de nuestras pantallas, algunos expertos dicen que el progreso tecnológico ha sido mucho menos dramático.
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Los coches voladores, que alguna vez fueron imaginados en la ciencia ficción, siguen siendo en gran medida experimentales. Aún faltan años para que existan robots domésticos capaces de preparar la cena o lavar la ropa. La fusión nuclear se acerca pero aún no se ha convertido en una realidad comercial. Las obras, los trenes y los coches resultan sorprendentemente familiares en comparación con hace décadas.
Esto ha llevado a algunos economistas y expertos en tecnología a plantearse una pregunta incómoda: ¿se ha desacelerado la innovación física a medida que avanza la tecnología digital?
Algunos describen la tendencia como una división entre “bits” y “átomos”.
“Bits” se refiere a tecnologías digitales como software, teléfonos inteligentes e inteligencia artificial, donde el progreso ha sido rápido.
“Atómico” se refiere al mundo físico (robótica, manufactura, transporte, energía e infraestructura) donde el progreso suele ser más lento, más costoso y más difícil de incorporar a la vida cotidiana.
Esto no significa que la tecnología física haya dejado de avanzar.
Los cohetes reutilizables han reducido drásticamente el coste de llegar al espacio. Las herramientas de edición genética han revolucionado la investigación biomédica. La tecnología de las baterías mejora constantemente y la ciencia de los materiales avanza.
Sin embargo, para muchos consumidores, el mundo no parece tan futurista como alguna vez esperaron.
Las predicciones hechas en las décadas de 1950, 1960 y 1970 preveían ciudades llenas de coches voladores, robots domésticos generalizados y viajes espaciales comerciales regulares a principios del siglo XXI.
En cambio, la mayor revolución tecnológica de las últimas tres décadas se ha producido en gran medida en el software.
La experta en robótica, la Dra. Sue Kay, dijo que la comparación no era sorprendente porque el software y la ingeniería física operan en líneas de tiempo fundamentalmente diferentes.
“El hardware es difícil”, dijo.
“La IA generativa significa que ahora alguien puede escribir código, lanzar una plataforma de comercio electrónico y hacer negocios en línea en minutos. Es un orden diferente de problemas ir al mundo físico y construir cualquier cosa en la que sea necesario trabajar”.
Kay dijo que la tecnología física debe diseñarse, fabricarse, probarse para garantizar su seguridad, validarse y continuar funcionando de manera confiable en entornos impredecibles del mundo real, desafíos que no se pueden resolver con actualizaciones de software.
Dijo que los avances en inteligencia artificial están ayudando a los robots a comprender mejor el lenguaje y su entorno, pero el mundo físico todavía presenta obstáculos que el software por sí solo no puede superar.
“Resolver el problema del software no resuelve el problema del hardware. Ambos deben avanzar juntos”, afirmó.
Kay dijo que la confiabilidad sigue siendo uno de los mayores obstáculos de la robótica porque las máquinas que funcionan bien en los laboratorios pueden tener dificultades cuando se enfrentan a diferentes luces, entornos cambiantes u obstáculos inesperados.
Dijo que el costo de los robots humanoides ha disminuido dramáticamente en los últimos años, haciéndolos más accesibles para la investigación y el desarrollo, pero advirtió que las expectativas aún deben coincidir con la realidad.
“No creo que los veamos nunca en su forma actual en un hogar australiano”, dijo, señalando las preocupaciones de seguridad que rodean a los robots grandes y pesados que operan en entornos domésticos no controlados.
El economista Tyler Cowen popularizó una idea relacionada en su libro The Great Stagnation, en el que sostenía que muchos de los inventos transformadores que remodelaron la sociedad (electricidad, automóviles, antibióticos y aviación) ya se habían inventado, lo que dejaba a los innovadores de hoy la tarea de abordar problemas cada vez más difíciles.
Otros investigadores también han argumentado que cada vez es más difícil encontrar nuevas ideas, lo que requiere equipos de investigación más grandes y más inversión para lograr las mismas ganancias de productividad.
El presidente del Center for Future Work, Jim Stanford, dijo que los rápidos avances en el software de inteligencia artificial aún tienen que traducirse en cambios más amplios en la economía real.
“Existe una brecha entre lo que este nuevo software es capaz de hacer y para qué se utiliza en el mundo real del empleo y la manufactura”, afirmó.
Stanford dijo que la mayoría de las innovaciones tecnológicas dependen en última instancia de inversiones en maquinaria, equipos e infraestructura.
La inversión empresarial en maquinaria y equipo se ha desacelerado durante la última década, afirmó, aunque el gasto ha aumentado recientemente. Dijo que Australia había demostrado que podía desarrollar nuevas tecnologías, pero que necesitaba más inversión para que esas tecnologías funcionaran para la economía.
Australia tiene su propia versión de este debate.
Australia ha producido investigaciones líderes en robótica, ciencia médica y tecnología cuántica, pero a menudo ha tenido dificultades para traducir esa investigación en producción en masa o en empresas de tecnología globalmente dominantes.
Key dijo que Australia tiene fortalezas reconocidas internacionalmente en automatización minera, logística y visión por computadora.
Sin embargo, dijo que muchas empresas australianas de robótica exitosas fueron adquiridas por empresas extranjeras antes de convertirse en grandes empresas nacionales.
“No obtenemos el beneficio de que estas empresas se conviertan en grandes negocios australianos que pagan impuestos. Las ganancias y la propiedad intelectual van al extranjero”, afirmó.
Stanford dijo que el desafío más amplio de Australia era la falta de ideas y no décadas de inversión insuficiente en industrias capaces de comercializarlas.
Sostuvo que ha habido una economía cada vez más centrada en la extracción de recursos, el desarrollo inmobiliario y las finanzas a expensas de la manufactura, la ingeniería avanzada y la infraestructura física.
Algunos economistas también han señalado la desaceleración de la productividad a largo plazo de Australia y la inversión relativamente débil en investigación y desarrollo como el riesgo del país de quedarse atrás en las tecnologías físicas que sustentarán las industrias futuras.
Si la IA puede revertir esa tendencia es una cuestión abierta.
Stanford dijo que el entusiasmo que rodea a la inteligencia artificial ha superado su impacto económico demostrado.
“El hecho de que la IA sea un gran problema en el mercado de valores no significa necesariamente que lo sea en el mundo laboral diario para la mayoría de las personas”, dijo.
Sostuvo que había poca evidencia de que la tecnología hubiera logrado mejoras en la productividad en toda la economía, y dijo que el actual auge de la IA “algún día colapsaría”.
Kay dijo que la gente a menudo subestima lo difícil que es construir máquinas capaces de operar de forma segura y confiable en el mundo real.
“La gente me pregunta a menudo dónde están los coches voladores o por qué los robots humanoides de las películas de ciencia ficción de su infancia todavía no han llegado a sus cocinas”, afirma.
“La tecnología física avanza al ritmo de la ingeniería, las pruebas y la certificación de seguridad, no al ritmo de las actualizaciones de software”.
Por ahora, los expertos dicen que la pregunta no es si la innovación se ha estancado, sino si los avances digitales actuales pueden eventualmente provocar las mismas transformaciones físicas radicales que la electricidad, los automóviles y la aviación han traído a la vida cotidiana.
