¡La inteligencia artificial salva las finanzas de Estados Unidos! Anthropic: TFP aumenta un 1.1% y reduce 2 billones de deuda

La investigación del National Bureau of Economic Research (NBER) señala que, si se puede mantener estable la proporción de deuda respecto al PIB, solo será necesario un crecimiento adicional del 0,5% en el factor de productividad total de los factores (TFP) cada año para lograr la estabilidad fiscal. Si este aumento en la productividad se mantiene durante diez años, el valor pronosticado de la deuda se reducirá en aproximadamente 2 billones de dólares. Según análisis de la compañía de inteligencia artificial Anthropic, la asistencia de la inteligencia artificial tiene el potencial de incrementar el TFP en aproximadamente 1.1 puntos porcentuales, duplicando así lo necesario para estabilizar las finanzas públicas.

La ecuación de rescate del 0,5% en las finanzas de EE. UU.

La gravedad de la crisis fiscal en Estados Unidos ya no necesita explicación adicional: la proporción de deuda respecto al PIB continúa en escalada, y los gastos por intereses acaparan cada vez más parte del presupuesto. Sin embargo, la investigación del NBER ofrece una solución aparentemente sencilla: lograr estabilidad fiscal mediante el aumento del factor de productividad total de los factores (TFP). El TFP refleja, en condiciones de inversión constante en capital y trabajo, si la economía puede generar continuamente más capacidad productiva a través de avances tecnológicos y mejoras en la eficiencia.

Un incremento del 0,5% puede parecer insignificante, pero su impacto es sumamente profundo. Según estimaciones del NBER, si ese aumento en productividad se mantiene durante diez años, el valor base de la deuda de Estados Unidos se reduciría en aproximadamente 2 billones de dólares. Mirando a 30 años, la proporción de deuda respecto al PIB sería un 42% menor que la predicción base, e incluso un 80% menor que un escenario pesimista. La lógica detrás de estos números es simple: cuando la eficiencia en la producción aumenta, con la misma tasa impositiva se recaudan más impuestos, y la proporción de deuda respecto al PIB disminuye naturalmente.

El premio Nobel de economía Paul Krugman señaló que la capacidad de un país para mejorar su nivel de vida con el tiempo depende casi por completo de su capacidad para elevar la producción per cápita. Y el avance tecnológico es el núcleo de todo esto. La importancia del TFP no solo radica en teorías abstractas de crecimiento, sino que también está directamente relacionada con la sostenibilidad fiscal de Estados Unidos. La cuestión es: ¿de dónde proviene ese crecimiento adicional del 0,5% en TFP? Históricamente, ese nivel de salto en productividad suele acompañar revoluciones tecnológicas significativas, desde la electricidad, las computadoras hasta Internet, cada una de las cuales transformó radicalmente la forma en que funciona la economía.

El hallazgo revolucionario del 1.1% de Anthropic

La investigación de Anthropic, especializada en inteligencia artificial, ofrece una respuesta impactante a esta cuestión. Analizaron aproximadamente 100,000 diálogos de uso real con Claude.ai, tratando de estimar la diferencia en el tiempo necesario para que los humanos completen tareas similares, con o sin asistencia de IA. La conclusión es que la ayuda de la inteligencia artificial tiene el potencial de aumentar el TFP en aproximadamente 1.1 puntos porcentuales, más del doble del 0,5% necesario para estabilizar las finanzas estadounidenses.

Este número tiene un significado profundo. Si un aumento del 0,5% en productividad puede mantener estable la economía durante décadas, entonces una mejora del 1.1% podría tener un impacto disruptivo en la economía y las finanzas públicas. La investigación de Anthropic proporciona un ejemplo concreto: Claude puede diseñar un curso en 11 minutos, ahorrando aproximadamente 4 horas de trabajo a los docentes. Si ese ahorro de tiempo se replicara en todo el sistema económico, el efecto acumulativo sería sumamente significativo.

No obstante, Anthropic también admite las limitaciones de su estudio. La reducción en el tiempo no necesariamente se traduce en un aumento en la producción, y todavía existe una alta incertidumbre al respecto. Los críticos señalan que ese tiempo ahorrado podría no invertirse en actividades de mayor valor económico, sino que podría destinarse al entretenimiento o al consumo, como navegar en redes sociales o leer informes. En ese escenario, la IA mejora el bienestar y el tiempo de ocio de las personas, pero no necesariamente aumenta la riqueza general, limitando la ayuda que puede ofrecer para resolver el problema de la deuda en Estados Unidos.

Los tres mecanismos y desafíos para que la IA aumente el TFP

Efecto en el ahorro de tiempo: Claude ahorra 4 horas de trabajo a los docentes, pero aún no se sabe si ese tiempo ahorrado se traducirá en mayor producción.

Potencial de transformación estructural: Históricamente, las revoluciones tecnológicas no solo aceleran procesos, sino que también cambian radicalmente la forma de trabajar, pero estos efectos son difíciles de modelar.

Variable de velocidad de adopción: La investigación asume capacidades de los modelos actuales, sin considerar las futuras mejoras continuas en la IA que podrían impulsar aún más la productividad.

La visión optimista tras las estimaciones conservadoras

Es importante destacar que Anthropic considera que su estimación del 1,1% puede ser conservadora. No ha incluido en su análisis la velocidad de adopción acelerada de la IA ni las futuras mejoras en la capacidad de los modelos, que podrían incrementar aún más la productividad. En otras palabras, el estudio asume que en los próximos diez años los humanos seguirán usando los modelos de lenguaje actuales y en las mismas condiciones. Dado que los modelos de lenguaje grande mejoran notablemente cada pocos meses y que los humanos están aprendiendo rápidamente a utilizarlos, ese 1,1% podría ser solo un “límite inferior aproximado” del potencial de productividad de la IA.

Más aún, el análisis solo mide el impacto de la IA en acelerar la finalización de tareas existentes, sin considerar las transformaciones profundas en los flujos de trabajo y métodos de producción que estas tecnologías podrían impulsar. Anthropic señala que las grandes revoluciones en productividad, desde la electricidad, las computadoras hasta Internet, no solo consistieron en hacer las tareas más rápido, sino en cambiar completamente la forma en que se hacen las cosas. Tales transformaciones estructurales son difíciles de modelar, pero suelen tener un impacto muy profundo.

A pesar de ello, los investigadores mantienen una postura cautelosa, detallando las limitaciones y supuestos de su método. Reconocen que, incluso si la IA realmente crea más espacio fiscal para Estados Unidos, los futuros legisladores podrían volver a acumular deuda mediante un aumento del gasto público. Sin embargo, ante la percepción general de que la crisis fiscal es inminente, incluso una visión optimista en la que solo una pequeña parte de ese escenario se materialice, sigue siendo digna de esperanza. La contribución potencial de la IA a las finanzas estadounidenses podría ser mucho mayor de lo que imaginamos actualmente.