Los nuevos retos tecnológicos por el Nobel de EconomIA
La economía del desarrollo suele describirse como una etiqueta redundante, un caja vacía o un intento a medio cocer de los economistas por dialogar con otras disciplinas. Es redundante porque todos los países, en distintos grados, siguen en proceso de desarrollo. No existe una frontera final: cada sociedad lidia con sus propias fallas, ya sea hambre y enfermedad, desigualdad y soledad, o ahora los desafíos tecnológicos y sociales de integrar la inteligencia artificial (IA) en sus sistemas productivos y comunitarios.
Es también un caja vacía, porque en la práctica ha significado lo que los economistas han querido verter en él. Lo mismo se llena de indicadores de crecimiento que de discursos institucionales o como en las tan controversiales métricas de pobreza, y en los últimos años comienza a impregnarse de algoritmos, datos masivos e intentos de asegurar mecanismos de productividad exponencial.
Ha sido, además, un intento a medio cocer. El concepto parecía sugerir humildad: reconocer que la economía no bastaba por sí sola, rompiéndole de tajo, la mano invisible al buen Adam Smith. Sin embargo, con demasiada frecuencia se ha tomado de otras disciplinas solo lo que servía de soporte para modelos ya diseñados, sin construir un verdadero diálogo interdisciplinario.
El momento actual exige otra mirada. La economía del desarrollo debe convertirse en un espacio donde la economía se abra y se redefina en contacto real con otras disciplinas. Amartya Sen ya mostró cómo hacerlo al replantear el desarrollo en torno a capacidades y libertades más allá de métricas estrechas de crecimiento. Hoy, esa lección se expande con el advenimiento de las AI Factories, capaces de transformar el talento humano y la infraestructura digital en motores de innovación y productividad a escala global. La Generative AI multiplica las posibilidades de creación, diseño y análisis, mientras una población cada vez más adaptable incorpora estas herramientas en su vida diaria y en sus entornos de trabajo.
En paralelo, la propia econometría clásica comienza a mostrar grietas profundas. Durante décadas fue el método dominante para validar hipótesis y establecer relaciones causales, pero hoy cascabelea fuerte cuando enfoques más serios de teoría de juegos son requeridos para simular, entender y explicar fenómenos complejos como los que intenta abarcar la economía. Los modelos lineales, por más sofisticados que parezcan en su estadística, se quedan cortos frente a sistemas interdependientes donde actores racionales (y a menudo irracionales) toman decisiones estratégicas, generan externalidades y reconfiguran estructuras enteras de mercado.
Al mismo tiempo, técnicas de IA más avanzadas permiten construir modelos que capturan la complejidad económica de forma más realista. Hoy es posible integrar no solo variables cuantitativas tradicionales, sino también dimensiones de geointeligencia, patrones de cadenas globales de suministro e incluso los “sentimientos” colectivos inferidos por robots digitales que navegan las redes sociales.
La frontera metodológica ya no se define entre regresiones y tests de significancia, sino en la capacidad de combinar juego estratégico, simulación multiagente e IA generativa para anticipar escenarios con múltiples equilibrios. Plataformas de orquestación como n8n (https://n8n.io/) permiten construir agentes (inteligentes) operativos que integran modelos de IA para generar inferencias, conectar datos en (casi) tiempo real y retroalimentar decisiones mediante flujos automatizados; la autonomía proviene de los modelos y herramientas que n8n coordina.
Este cambio no ocurre en el vacío: está condicionado por un panorama internacional donde la adopción de nuevas tecnologías se da de manera intermitente y desigual. La participación —o la ausencia— de grandes actores del comercio internacional como China, India o los Emiratos Árabes Unidos redefine constantemente las oportunidades de inserción global.
Estos países, con su enorme peso demográfico, poder financiero y capacidad industrial, marcan ritmos y generan dependencias que obligan a replantear estrategias. Su involucramiento, ya sea acelerando la incorporación de IA en sus cadenas de valor o apostando por nuevas alianzas energéticas y tecnológicas, impacta directamente en regiones como México y América Latina.
Para México y LATAM la cuestión no es solo cómo adoptar IA y GenAI, sino cómo posicionarse en una economía mundial donde los grandes jugadores trazan nuevas rutas de comercio y producción. La integración de estas tecnologías puede convertirse en una palanca para elevar la competitividad regional, diversificar exportaciones y fortalecer sectores estratégicos, siempre y cuando exista visión para conectar con estas dinámicas globales y no quedar relegados a ser consumidores pasivos de innovación.
La economía del desarrollo contemporánea, por tanto, no puede limitarse a medir tasas de crecimiento o índices de desigualdad. Debe integrar el impacto de la IA en la transformación productiva, en la redistribución de capacidades, en la ampliación de libertades y en la construcción de sociedades resilientes, pero también debe reconocer que el tablero es global y que las decisiones de gigantes económicos moldean las oportunidades de los demás. En este cruce entre tecnología, humanidad y geopolítica se juega el verdadero sentido del desarrollo: no un destino final, sino un proceso continuo donde la innovación, la justicia social, la adaptabilidad colectiva y las nuevas metodologías inteligentes redefinen el rumbo.
Pd: El año pasado, los Premios Nobel de Química y Física no fueron para químicos ni físicos teóricos, sino para científicos computacionales. Teniendo en mente a Mariana Mazzucato, César Hidalgo, Thomas Piketty, Susan Athey, Ariel Pakes, Michael Woodford, Philippe Aghion, Richard Blundell, Xavier Gabaix, Daron Acemoglu, Simon Johnson y James Robinson, tal vez sea momento de que también otros economistas adopten con rapidez la inteligencia artificial en sus prácticas: solo así podrán volverse más efectivos, antes de que otros computólogos —como Demis Hassabis o Geoffrey Hinton— y sus algoritmos, les arrebaten el Nobel de Economía.