Goldman Sachs prevé que la IA empiece a influir en el PIB de EEUU en 2027
Si bien los especialistas de la entidad advierten de que la tasa de adopción es aún limitada en estos momentos, consideran que la IA tiene un gran potencial para automatizar muchas de las tareas cotidianas.
El desarrollo de la inteligencia artificial (IA) no ha perdido fuelle tras el épico crecimiento vivido el año pasado. En 2024, muchos han pronosticado que la burbuja estallará; lo cierto es que sigue siendo la sensación del mercado bursátil y las acciones vinculadas a ella, como la de Nvidia, no han hecho más que subir como la espuma.
Y tal parece que sólo hemos visto la punta del iceberg: un nuevo informe de Goldman Sachs muestra que la IA está aquí para quedarse y que su impacto en la economía será profundo y duradero.
De acuerdo con Goldman Sachs Research, citado por Bolsamanía, la IA empezará a tener un impacto considerable en el PIB de EEUU en 2027 y empezará a afectar al crecimiento de otras economías de todo el mundo en los años siguientes.
Potencial para automatizar
Si bien los especialistas de Goldman Sachs advierten de que la tasa de adopción es aún limitada en estos momentos, consideran que la IA tiene un gran potencial para automatizar muchas de las tareas cotidianas de los trabajadores, lo que supondrá un importante ahorro de tiempo y un aumento de la productividad.
«Los estudios de casos de empresas que han adoptado la IA implican ganancias de eficiencia igualmente grandes. Así que hay muchas razones para ser optimistas. Solo que llevará un poco más de tiempo ver que estos aumentos de productividad se hacen realidad», explica Joseph Briggs, codirector del equipo de Economía Global de Goldman Sachs Research.
Pero ¿por qué es tan lenta la adopción?
Como es lógico, hay quien se pregunta por qué hay tanta disparidad entre la enorme inversión en esta tecnología y lo lento que está siendo el proceso de adopción.
Según Biggs, para que la IA se extienda, «tienen que ocurrir muchas cosas» que, de momento, no están ocurriendo.
En primer lugar, señala, hay que tener modelos «suficientemente potentes y entrenados» para que sean útiles en el trabajo diario.
Asimismo, hay que tener capacidad para facilitar y responder a todas las preguntas que la gente va a hacer a los modelos de IA cuando los utilicen a diario varias veces al día en su trabajo habitual.
«Ambas cosas requieren un gran aumento de la inversión en semiconductores, lo que a su vez requiere un gran aumento de la inversión en capacidad de red».
«Y, en última instancia, eso va a requerir un aumento de la inversión en electricidad y potencia colectiva para soportar el aumento de la demanda que será necesario para facilitar las consultas», añade Biggs.
Lea más contenido interesante y actual:
BBVA da un paso firme hacia la inteligencia artificial al cerrar acuerdo con OpenAI
Goldman Sachs: El S&P 500 aún podría subir otro 15% y alcanzar los 6.000 puntos
Somos uno de los principales portales de noticias en Venezuela para temas bancarios, económicos, financieros y de negocios, con más de 20 años en el mercado. Hemos sido y seguiremos siendo pioneros en la creación de contenidos, análisis inéditos e informes especiales. Nos hemos convertido en una fuente de referencia en el país y avanzamos paso a paso en América Latina.
