Tecnólogos versus economistas: la pelea por la velocidad de la IA y el eslabón más débil de la cadena

“Escuchen y presten atención los economistas”. La frase podría ser de algún miembro de esta profesión o de algún admirador de la disciplina, pero en este caso lo llamativo es quién la viene repitiendo: el tecnólogo y experto en IA Yann Le Cun, considerado uno de los padres fundadores de la revolución tecnológica del momento. LeCun no es cualquier gurú. En 2018 recibió el Premio Turing junto a Geoffrey Hinton y Yoshua Bengio por sus contribuciones al aprendizaje profundo. Hasta el año pasado trabajaba en Meta, y su renuncia esta compañía provocó mucho ruido en el campo de la IA porque se fue a fundar una start up (AMI, Advanced Machine Intelligence, con un fondeo inicial de más de mil millones de dólares), con un discurso muy crítico a la línea central de las principales empresas tecnológicas. Le Cun cree que los LLMs va a un callejón sin salida, y que los pronósticos de cambios súper radicales en el corto plazo que pronostican principalmente los CEOs de Silicon Valley (Elon Musk, Dario Amodei) no tienen sentido. LeCun respondió en abril con una frase que circuló en todos los medios del sector: “No escuchen a los CEOs. Tienen un interés creado en exagerar el poder de los productos que venden.” Y agregó: “No me escuchen a mí, ni a Sam (Altman), ni a Yoshua Bengio, ni a Geoffrey Hinton sobre este tema.” ¿A quién escuchar, entonces? Su lista fue precisa: “Daron Acemoglu (Nobel de Economía 2024), Philippe Aghion, Erik Brynjolfsson, Andrew McAfee, David Autor”. Economistas del trabajo y del crecimiento. Es cierto que hoy los economistas que siguen de cerca a la revolución de la IA tienen en promedio una mirada mucho más cauta que los tecnólogos de la Costa Oeste sobre el ritmo del cambio que experimentaremos, aunque no necesariamente por los motivos que esgrime LeCun. Hay fricciones de todo tipo (costos que escalaron más de lo previsto, reacción de los votantes y de la política, entre otros) que hacen que la variable determinante en 2026 sea más la “velocidad de absorción” que la de avance de la tecnología. Un economista que no aparece en la lista de LeCun pero que están entre los más citados en esta agenda tiene nombre de actor de Hollywood: Chad Jones, de Stanford, con una cautela que parte de esta pregunta: si uno tiene en su escritorio 100 millones de veces más poder de cómputo que la mejor computadora de los años 70, ¿por qué no somos 100 millones de veces más productivos que por entonces? Porque hay que invertir mucho tiempo humano en tareas complementarias, que para Jones asimila a los “eslabones débiles” de una cadena. Y la cadena entera es tan fuerte como su eslabón más débil. El concepto técnico detrás de los papers de Jones es la “función de producción O-ring”, desarrollada por Michael Kremer en 1993 inspirándose en el accidente del Challenger: la nave espacial explotó en 1986 porque una pieza de goma —un O-ring— falló en el frío. Todo el sistema perfecto fue colapsado por el eslabón más débil. Jones lo formaliza de esta manera: si la producción combina una tarea fácil (automatizable) y una tarea difícil (no automatizable), el resultado total se comporta aproximadamente como un promedio armónico. La consecuencia es que si se automatiza la tarea fácil hasta el infinito, el output total sigue siendo finito, limitado por la tarea difícil. Jones y Tonetti (2026) simularon la economía con este marco. El resultado fue titular en algunos medios: la IA sí genera crecimiento explosivo, pero con una demora de aproximadamente 75 años. En sus modelos, durante las primeras décadas la curva de crecimiento del PBI apenas se acelera —sigue pareciendo el 2% anual de siempre— pero alrededor del año 75 la pendiente sube dramáticamente, y a los 100 años el PBI teórico se vuelve infinito. La razón: para que la IA detone crecimiento verdaderamente exponencial, tiene que automatizar casi todos los eslabones débiles, no solo los más fáciles. Y eso lleva décadas. Por eso, dice Jones, los escenarios “jobpocalypse” de corto plazo —Vinod Khosla pronostica que la IA hará el 80% de los empleos antes de 2030— son probablemente exagerados. El freno no es tecnológico sino estructural: la economía tiene miles de tareas complementarias, y mientras quede una sola que los humanos hagan mejor, limita el conjunto. Jones es una figura muy respetada en el ámbito de la economía académica. Su especialidad de toda la vida es crecimiento económico de largo plazo: es co-autor de dos libros de texto de macro que se usan en medio mundo, ex co-editor de Econometrica y miembro de la American Academy of Arts and Sciences. Su paper actual (“AI and Our Economic Future”, mayo 2026) está siendo preparado para el Journal of Economic Perspectives —la revista que la profesión usa para hacer síntesis accesibles de grandes debates. Sus teorizaciones (o las de los economistas que nombró LeCun) no son las únicas fricciones que estamos viendo para un despliegue de la IA a la velocidad que pronostican muchos en Silicon Valley. La tapa del The Economist de la semana pasada fue “Bots meets voters” (los robots se encuentran con los votantes), haciendo alusión a las limitaciones políticas que empiezas a aparecer. Un dato inédito del último mes fueron las órdenes ejecutivas de Donald Trumpo para frenar la oferta de Fable (el modelo más avanzado de Anthropic, basado en Mythos), y luego la de ChatGPT 5.6 de OpenAI. En une entrevista muy difundida, el republicando Steve Bannon dijo que coincidía con el demócrata de izquierda Berni Sanders en la necesidad de regular la IA, aunque por motivos distintos: en un caso por razones de seguridad nacional, en el otro por la dinámica de desigualdad y caída de empleos. Previo a todo esto, la encíclica del Papa. Pero la sensación es que por cada uno de estos frenos o fricciones, que tienen mucha repercusión mediática, hay diez pasos adelante. Esta semana el gobierno de los EE.UU. finalmente liberó Fable, que por unos días está disponible en la suscripción más barata de 20 dólares por mes, y con el cual muchas pymes y profesionales independientes argentinos se están haciendo un festival de aumento de productividad y nuevos negocios. ¿Quién ganará esta batalla entre economistas y tecnólogos? Probablemente, como diría Silvio Soldán, “los dos a la final”. El avance puede ser más friccionado en el corto plazo, pero en algún momento va a acelerar. Es una dinámica típica de la complejidad. Como decía Rudiger Dornbusch: “En economía las cosas parece que pasan lento, pero cuando ocurren lo hacen de golpe”. O la frase de Lenin (aunque parece que mal atribuida): “Hay décadas en las que no pasa nada y semanas en las que pasan décadas”.