Sin embargo, para garantizar que aprovechemos todo el potencial de la tecnología de IA y limitemos sus efectos negativos, será necesario implementar una combinación adecuada de políticas, tanto desde el punto de vista regulatorio como a nivel empresarial.

Dos de los mayores desafíos para la economía global en las próximas décadas son, por un lado, el envejecimiento de la población en las economías avanzadas y, por otro, la baja productividad en las economías en desarrollo. La IA podría ayudar en ambos aspectos.

En países como Japón, Alemania e Italia, por ejemplo, la fuerza laboral se está reduciendo con la suficiente rapidez como para requerir grandes saltos en la productividad laboral, simplemente para mantener los niveles de crecimiento del PIB que prevalecían antes de la pandemia.

Pero estos avances son posibles. Según las estimaciones de nuestros analistas, la mayoría de los países tendrían que alcanzar niveles similares de crecimiento de la productividad laboral a los alcanzados entre 1990 y 1994 para recuperar las tasas promedio de crecimiento del PIB previas a la COVID-19 en 2033. En el mundo emergente, el panorama es diferente: las poblaciones en edad laboral siguen expandiéndose, en general, y en algunos casos, muy rápidamente. Sin embargo, los niveles de habilidades y educación tienden a ser limitados, en promedio, en comparación con las economías avanzadas, lo que se manifiesta en un bajo PIB por hora trabajada.

Además, los economistas observan lo que algunos han descrito como una "desindustrialización prematura", en la que los países en desarrollo ya no experimentan la industrialización que solía generar grandes aumentos de productividad e ingresos reales, a medida que los trabajadores pasaban de la agricultura a la manufactura.

Sin embargo, con la IA, este efecto de aumento de la productividad podría ser posible ahora, si dichos trabajadores se trasladan a industrias de servicios asistidas por IA. La "servicio-ización" podría asumir el papel que la industrialización desempeñó en el pasado.