IA y Comercio
Las
empresas y los países deben considerar los efectos de la agrupación de
la IA en centros regionales. Un nuevo modelo de negocio basado en la
potencia computacional regional está redefiniendo dónde se crea el
valor, quién gobierna la producción y qué regiones ostentan el poder. Phuong Pham
escribe que estos cambios tienen profundas implicaciones para las
jerarquías económicas y los roles humanos en la economía global. |
Durante décadas, las cadenas de suministro globales definieron la forma
en que se comercia a nivel mundial. Las tareas se segmentan, se
distribuyen a través de las fronteras y se integran para formar
productos finales. La inteligencia artificial (IA) está reescribiendo
esta lógica. En lugar de simplemente acelerar o abaratar la producción,
la IA está transformando dónde se captura el valor, cómo se gobiernan
las empresas y quién ostenta el poder en la economía global. |
Consideremos Penang, Malasia, un centro en auge
para el ensamblaje de semiconductores y hardware de IA. O pensemos en
México, donde Foxconn está instalando instalaciones para producir la nueva generación de servidores de IA
de Nvidia, como parte de un esfuerzo por diversificar su presencia más
allá de China. No se trata de desarrollos aislados. Reflejan un cambio
más amplio en el que los requisitos de la IA, como la potencia de
procesamiento, los datos y los ecosistemas, se están concentrando en
unos pocos centros regionales, lo que tiene profundas implicaciones para
las redes de producción globales. |
Centros informáticos regionales |
La potencia informática, los datos y los ecosistemas se concentran en
centros como Norteamérica, Asia Oriental y partes de Europa, creando
nuevos generadores de valor clave a nivel regional. Un estudio reciente de Oxford
destaca cómo solo 30 países tienen una presencia significativa de chips
de IA, con Estados Unidos y China acaparando la mayor parte, mientras
que más de 150 naciones siguen excluidas de las capacidades modernas de
entrenamiento en IA. |
También es notable que las ganancias de productividad
derivadas de la IA se hayan acaparado principalmente por las economías
líderes y las empresas tecnológicas globales, lo que ha dejado a los
países en desarrollo doblemente presionados: pierden las ventajas de la
mano de obra barata ante la automatización y carecen de acceso a las
nuevas rentas derivadas de la inteligencia artificial. Estas
divergencias estructurales se traducen en un sistema de cadena de valor
regionalizado pero fragmentado. Cada región cuenta con solo unos pocos
centros dominantes de IA, como Silicon Valley, Austin, Shenzhen, Penang o
Fráncfort, que controlan nodos de alto valor como el diseño de IA, el
entrenamiento de modelos y la infraestructura de plataformas. |
El modelo de centro y radios |
Dado que la IA se está convirtiendo cada vez más en la columna vertebral de la infraestructura de las economías globales
, esta reestructuración de las cadenas de suministro relacionadas con
la IA se extendería a otras redes de producción. Esto las asemeja más a
un sistema radial que se retroalimenta: los radios dependen cada vez más
de los centros regionales que definen las reglas y se llevan los
márgenes. |
Además de las transformaciones estructurales, la revolución de la IA
está transformando los fundamentos básicos de las cadenas de valor
globales: la arquitectura de insumo-producto y el rol humano. El modelo
tradicional de la cadena de valor se basa en la gobernanza de
insumo-producto. Esto implica controlar el flujo de mercancías, la
calidad y la entrega transfronteriza. Antes de integrar la IA, este
modelo, aunque altamente integrado, contaba con modos de gobernanza
relativamente independientes en cada etapa, desde la asignación de mano
de obra y el control de calidad hasta la atención al cliente. |
Esa demarcación se ha difuminado. La logística, que antes era cuestión
de tiempo y programación laboral, ahora depende de la coordinación
algorítmica, el análisis predictivo y las flotas de robots en planta. Un
estudio reciente
de la empresa de software FourKites revela que las organizaciones
dependen de cinco sistemas separados para gestionar las decisiones de la
cadena de suministro, lo que crea puntos ciegos que solo la
orquestación basada en IA puede subsanar. Esto indica una enorme demanda
de integración de la IA en la red de producción y de espacios para que
las empresas reformen sus cadenas. |
Capacidad de gestión humana |
A pesar de la creciente automatización, los humanos desempeñan un papel
aún más crucial en las cadenas de suministro impulsadas por la IA. El
impacto de la IA en la producción global no supone una destrucción total
del empleo administrativo, sino una bifurcación. Por un lado, existen
tareas que pueden codificarse, estandarizarse y delegarse a algoritmos.
Por otro, las capacidades exclusivamente humanas se resisten a la
replicación e incluso exigen primas cada vez mayores. Esto incluye,
entre otras cosas, la toma de decisiones éticas, la empatía, la
construcción de relaciones y la resolución de conflictos, como demuestra
un estudio de 2024 de la plataforma de IA Workday. |
Para las cadenas de suministro globales, este patrón tiene una
implicación clarísima: las etapas de producción más valiosas estarían
ocupadas por personas, en particular por quienes pueden plantear
problemas, plantear las preguntas correctas e integrar la producción de
las máquinas en una visión estratégica para optimizar las cadenas de
suministro. En consecuencia, la ventaja comparativa de una empresa ahora
depende de su capacidad de gestión para gestionar las interacciones
entre personas y máquinas a través de las fronteras. |
Estos patrones tienen implicaciones profundas para todos los actores.
Para las empresas, las cadenas de suministro con IA integrada implican
cambios radicales en el modo de gobernanza. En consecuencia, las
empresas ya no gestionan las entradas y salidas de forma modular, sino
que orquestan sistemas sociotécnicos donde trabajadores humanos,
algoritmos y máquinas interactúan continuamente. |
En este régimen, imaginemos una falla en la gobernanza de la IA, como
un software de programación sesgado o un modelo predictivo corrupto.
Esto puede interrumpir la cadena tan gravemente como lo hizo una huelga
laboral, un bloqueo de rutas o el cierre de un puerto. En consecuencia,
las empresas que logren formar líderes capaces de combinar la precisión
algorítmica con el criterio humano dominarán los nodos de producción de
alto valor. Aquellas que utilicen la IA simplemente como una herramienta
para reducir costos se estancarán en los segmentos de bajo margen de la
cadena. |
Nueva dependencia tecnológica |
Geopolíticamente, la reestructuración de las cadenas de valor globales
en torno a los centros de IA está consolidando una nueva forma de
dependencia tecnológica. Los estados más pequeños se encuentran en una
situación difícil. Deben alinearse con los ecosistemas regionales
dominantes y arriesgarse a la dependencia, intentar aunar recursos para
construir su propia infraestructura a un alto coste o replegarse en
nichos estrechos de la economía de la IA, como la anotación de datos,
los marcos de gobernanza o las aplicaciones sectoriales que quizá nunca
alcancen el máximo valor. |
Además, algunas jurisdicciones, gracias a su capacidad de IA, pueden
dictar estándares técnicos y oligopolizar la provisión y el acceso a la
infraestructura, lo que les otorga fichas de negociación en las
negociaciones comerciales y de producción, ya que estos ámbitos están
cada vez más enredados con el uso de IA. |
En resumen, la IA no es simplemente una capa más de eficiencia en la
producción global; está reconfigurando las cadenas de valor. Los centros
regionales desempeñarán un papel aún más crucial en las etapas de alto
valor; las empresas prosperarán o decaerán según su capacidad para
gestionar sistemas hombre-máquina; y los estados más pequeños podrían
verse atrapados en nuevas redes jerárquicas. Por lo tanto, el futuro de
las cadenas de valor globales se basará menos en los marcos
tradicionales de ventaja comparativa y más en una gobernanza eficaz de
la IA y los humanos.
El artículo original se puede leer en inglés en London School of Economics (LSE)
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