Entrevista a Chad Syverson: Los misterios de la productividad
Janet Bush del McKinsey Global Institute entrevista Chad Syverson en “Descifrando los misterios de la economía global” (2 de julio de 2024, audio y texto disponibles).
¿El crecimiento de la productividad sólo implica pérdida de empleos?
Janet Bush: Existe la percepción de que productividad significa eficiencia y pérdida de empleos. Recuerdo que alguien me dijo: “Ah, productividad, estás despedido”. Explícanoslo.
Chad Syverson: Este es un ejemplo de la falacia de razonar la causalidad a partir de una identidad contable. Hay muchas formas específicas de medir la productividad, pero todas son básicamente ratios de producción e insumos, es decir, cuánto sale de un proceso de producción dividido por cuántos insumos entran en él.
Y la idea que estás describiendo con el comentario de esa persona surge de mirar esa definición y pensar: «Ah, así es como se afecta causalmente la productividad. Bien, quiero que la productividad sea mayor. Se trata de productos sobre insumos, así que si hago que los insumos sean más pequeños, la productividad aumentará».
Bueno, el problema con eso es que, y esto es cierto siempre que se razona desde una identidad contable, no son solo los datos de entrada los que cambian cuando se decide reducirlos. Es de suponer que esos datos de entrada están haciendo algo y se va a afectar lo que están haciendo si se intenta reducir esos datos de entrada, como, por ejemplo, los trabajadores o las horas de trabajo.
Y eso podría ser algo útil que genere resultados. Y es muy posible que en realidad puedas reducir la producción incluso más de lo que reduces los insumos, por lo que, en realidad, tu productividad ha disminuido.
Es interesante. Entiendo perfectamente el sentimiento que hay detrás de lo que dijo esa persona. Lo escucho mucho, pero normalmente va en esa dirección, la confusión entre la identidad y la causalidad. Porque si alguien dijera: “Necesito que la productividad aumente, sé lo que haré, solo que produciré más”, si le dijeras eso a alguien, te diría: “Bien, ¿qué varita mágica tienes que te permite agitarla y obtener más resultados a cambio de nada?”.
Porque todo el mundo reconoce que, si se quiere producir más, también se necesitan más insumos, etcétera. Pero, de alguna manera, eso no siempre resulta tan obvio cuando alguien hace lo inverso, es decir: «Bueno, simplemente reduciré los insumos y, por supuesto, la productividad aumentará». Pero, como dije, eso no es lo único que va a cambiar cuando se hace eso.
Sobre el enorme potencial de la inteligencia artificial para aumentar la productividad:
Diré que creo que es el mejor candidato para una nueva tecnología de uso general que hemos tenido en décadas. Y me ha hecho ser más optimista en cuanto a que acabaremos con la desaceleración del crecimiento de la productividad que cualquier otra cosa que haya sucedido desde que comencé a analizar en profundidad la desaceleración hace diez años. Así que, sí, soy optimista.
Creo que tiene un potencial increíble. Como dices, todavía no se ha difundido demasiado, pero los primeros resultados, por así decirlo, creo que son bastante optimistas… Pero una lección de las tecnologías de uso general es que su efecto completo se produce cuando se combinan con inversiones complementarias, a menudo intangibles.
Por lo general, no es el efecto de reemplazo directo lo que impulsa las ganancias de productividad, sino estas cosas complementarias. Lo que eso significa es que no mirarías a la IA y dirías: «Oh, ¿qué hace la IA?» «Bueno, predice texto, así que voy a buscar y ver dónde la predicción de texto sería lo más importante». Bien, si eres un abogado y estás escribiendo informes, ya no vas a hacer eso. Todo eso puede suceder. No niego que eso será parte de lo que hace la IA. Pero creo que las cosas más grandes y amplias que la IA podría hacer, todavía no las hemos comprendido por completo, porque necesita combinarse con otras cosas que se están inventando y creando actualmente.
Supongo que los sectores más afectados, los más grandes, aún no los conocemos. Y puede que nos sorprendan algunos de ellos. … Algo sobre lo que he escrito últimamente es que también puede haber un período en el que surjan nuevas tecnologías en el que se observe un crecimiento lento y medible de la productividad. Y, por lo tanto, la tecnología puede estar presente. Puede estar siendo puesta en servicio por las empresas, pero en realidad no se ve en las cifras de productividad. …
Este es un trabajo que realicé sobre lo que se llama la curva J de productividad. Se trata de un período en el que inicialmente se subestiman los verdaderos efectos de la nueva tecnología sobre la productividad y, luego, se sobreestiman.
Este es un trabajo que hice con Erik Brynjolfsson y Daniel Rock. Hicimos algunos cálculos tratando tecnologías existentes, retrocediendo en el tiempo y suponiendo: «Oh, aquí viene esta nueva tecnología. Vamos a pretender que tiene este tipo de efecto de inteligencia artificial, donde no se va a ver completamente al principio y no se puede calcular exactamente lo que se pide». Por ejemplo, ¿cuánto tiempo tarda esta cosa en resolver este problema de medición? Y la respuesta es que analizamos el hardware de las computadoras, el software de las computadoras y el gasto en I+D en general. En cada uno de esos casos, la respuesta es décadas. Puedes tener un período de submedición que dura de diez a veinte años. Y luego, por supuesto, el período de sobremedición al final puede durar lo mismo. El tamaño de esta submedición varía durante ese período. Por lo tanto, pueden pasar de cinco a diez años antes de que se llegue al fondo de la submedición, y luego se comienza a retroceder en la otra dirección. Pero el punto es que pueden pasar períodos bastante largos de tiempo en los que la tecnología esté disponible, se esté instalando, se esté empezando a utilizar, pero aún no se vea su efecto completo reflejado en las estadísticas de productividad.
Sobre un posible resurgimiento del dinamismo en la economía estadounidense
[T]En los últimos años, las medidas de dinamismo de la economía han experimentado una caída, sobre todo en Estados Unidos, pero también en gran parte de la OCDE. ¿A qué me refiero? A la rotación laboral total, a las personas que dejan sus empleos y consiguen otros nuevos, por ejemplo. A la creación de empresas. ¿Cuántas empresas nuevas se crean cada año? Esas cosas han sufrido una caída a largo plazo, y cuando digo a largo plazo me refiero a, al menos, desde los años 80. Vale, ha habido 30 o 40 años de desaceleración de las medidas de dinamismo. Y algunas personas decían: «Bueno, quizá esto esté relacionado con la desaceleración del crecimiento de la productividad». Es decir, estos pollos están volviendo a casa para descansar.
Bueno, lo que ha sucedido desde la pandemia de COVID-19, a medida que salimos de ella, es que las cosas han cambiado. Después de décadas de declive, el dinamismo del mercado laboral se aceleró de nuevo. La creación de empresas en los EE. UU. ha aumentado un tercio. Ahora se están formando un tercio más de empresas por mes que en 2019. No se trata solo de personas que están cansadas de la vida de oficina y que están creando una empresa de consultoría en su dormitorio de invitados. Si nos fijamos específicamente en las llamadas empresas de alta propensión, o empresas que en sus cimientos tienen características que sabemos que predicen la contratación y el crecimiento de esas empresas en el futuro, también han aumentado un tercio.
De modo que realmente parece que se está produciendo una reinyección de lo que sea que haya sido el ingrediente secreto que ha creado una economía dinámica en los últimos años. Y creo que eso es lo que me anima a pensar que los últimos tres trimestres de crecimiento de la productividad bastante rápido podrían continuar. De hecho, podríamos acelerar ese retorno a la tendencia, en lugar de simplemente detenernos en ella.