LA DEFLACION QUE SE VIENE: El precio del pan, del auto y del edificio

Por Mookie Tenembaum

En la entrega anterior planteé algo que puede sonar extraño para un lector argentino. Que el problema económico más serio de los próximos cinco años, en Estados Unidos y probablemente en el mundo entero, no va a ser la inflación sino exactamente lo contrario. La deflación. La caída sostenida de los precios, que parece buena noticia pero históricamente arruinó economías enteras, como la de Japón durante veinte años desde 1990, o la de Estados Unidos en los años treinta durante la Gran Depresión.

Mencioné que hay cuatro fuerzas operando al mismo tiempo para empujar los precios hacia abajo en el mundo que viene, todas relacionadas con la inteligencia artificial. En esta entrega voy a desarrollar la primera de esas fuerzas, que tiene que ver con las materias primas básicas.

Los economistas usan la palabra commodities, una palabra inglesa que se pronuncia “comódities”, para referirse a las materias primas estandarizadas que se venden en los mercados mundiales. Son cosas como el trigo, la soja, el maíz, el cobre, el hierro, el aluminio, el petróleo, el gas natural. Se llaman así porque una tonelada de soja argentina es prácticamente idéntica a una tonelada de soja brasilera o norteamericana, y todas se venden al mismo precio de referencia en los mercados internacionales.

Los commodities no se ven directamente en el supermercado, pero están en todo lo que compramos. La soja y el maíz alimentan al pollo, al cerdo y a la vaca que después comemos. El trigo es el pan y los fideos. El cobre está en todos los cables eléctricos de una casa y en los motores de los electrodomésticos. El hierro está en la estructura de cualquier edificio y en la carrocería de cualquier auto. El aluminio está en las latas, en las ventanas, en los aviones. Cuando suben los precios de los commodities, suben al final los precios de todo lo que tiene adentro esos materiales. Cuando bajan, lo contrario.

Lo que está empezando a pasar con la inteligencia artificial aplicada a estas industrias es un cambio silencioso pero profundo.

Tomemos la agricultura como primer ejemplo. Un campo tradicional de soja se planta, se fertiliza, se protege con herbicidas y se cosecha de manera más o menos uniforme. El productor aplica aproximadamente la misma cantidad de fertilizante en todo el campo, porque no tiene manera de saber qué parte del suelo lo necesita más y qué parte menos. Lo mismo con el agua, con los herbicidas, con todo. Hay un desperdicio enorme porque se trata al campo como si fuera un bloque homogéneo cuando en realidad es un mosaico.

Con agricultura de precisión, que usa sensores, imágenes satelitales, drones y sistemas de inteligencia artificial que procesan toda esa información, el campo deja de ser tratado como un bloque. Se convierte en miles de parcelas chiquitas, cada una monitoreada individualmente. El sistema decide dónde hace falta más fertilizante y dónde menos, qué zona necesita agua y cuál no, qué sector está siendo atacado por una plaga y qué sector está sano. El tractor, que hoy ya puede ir solo sin conductor, aplica en cada metro cuadrado exactamente lo que ese metro cuadrado necesita.

El resultado, documentado en numerosos estudios académicos y empresariales, es asombroso. Reducción del uso de fertilizante inicial del orden del sesenta por ciento. Reducción del uso de herbicidas entre el sesenta y siete y el ochenta por ciento. Reducción del costo laboral del ochenta y cinco por ciento gracias a la automatización. Reducción del gasto en combustible y reparaciones del veinte por ciento. Y al mismo tiempo, aumento del rendimiento por hectárea entre el quince y el veinte por ciento.

Si combinamos todo esto, una firma de investigación llamada ARK Invest estimó que los costos operativos totales de la agricultura pueden bajar del cuarenta y dos al treinta y tres por ciento sobre las ventas. Traducido a lenguaje cotidiano, producir una tonelada de soja puede terminar costando alrededor de un cuarto menos que hoy.

Lo mismo está ocurriendo en la minería, pero con una particularidad importante. En agricultura hay millones de productores y la adopción de nueva tecnología es lenta porque cada productor tiene que comprar los equipos y capacitarse individualmente. Hoy apenas el veintisiete por ciento de las granjas estadounidenses usan técnicas de precisión. La transformación va a llevar años.

En minería, en cambio, tres o cuatro empresas gigantes concentran la producción mundial de cada metal. En cobre, tres empresas producen casi un tercio del total mundial. Una de ellas, BHP, opera la mina de cobre más grande del planeta, Escondida, en Chile. Desde hace dos años Escondida usa sistemas de inteligencia artificial desarrollados con Microsoft para optimizar en tiempo real la recuperación de mineral. Rio Tinto, otra de las grandes mineras, reporta que sus camiones sin conductor son hasta un quince por ciento más eficientes que los tradicionales. Para mediados de 2024 había más de dos mil camiones autónomos operando en minas a cielo abierto en todo el mundo.

Cuando hay solo tres o cuatro empresas dominantes y una demuestra que una tecnología funciona, las otras adoptan rápido porque no pueden quedarse atrás sin perder competitividad. La adopción en minería va a ser mucho más veloz que en agricultura.

Ahora viene la pregunta clave. Si baja el costo de producir soja o cobre, ¿baja el precio del pan y del auto?

Sí, pero con matices importantes. En alimentos, el productor agrícola captura entre el quince y el veintidós por ciento del precio final que paga el consumidor en el supermercado. El resto es procesamiento, empaque, transporte, distribución y margen del comercio minorista. Entonces una caída del veinticinco por ciento en el costo de producir soja o trigo se traduce, aproximadamente, en una caída del cuatro al seis por ciento en el precio final del alimento procesado.

En bienes industriales es parecido. Los metales representan entre el veinte y el cuarenta por ciento del costo de fabricación de un auto o de un electrodoméstico. Una reducción del quince por ciento en el costo del cobre y el hierro se traduce en algo así como tres o cuatro por ciento de reducción en el precio final del producto industrial.

Parece poco, pero acumulado sobre la canasta básica del consumidor, y durante varios años, es significativo. Los alimentos pesan alrededor del quince por ciento de todo lo que consume una familia en promedio. Los bienes industriales que usan metales pesan otro quince por ciento aproximadamente. Estamos hablando de que, solamente por este canal, los precios generales podrían caer alrededor de uno a uno y medio por ciento acumulado durante los próximos cinco a siete años.

Pero hay una complicación importante que conviene mencionar para no vender un espejismo. La inteligencia artificial misma, para funcionar, necesita centros de datos gigantescos. Estos centros consumen cantidades enormes de cobre para los cables, de acero para la estructura, de aluminio para los equipos, y sobre todo de electricidad. Mientras se están construyendo estos centros, que es lo que está pasando ahora y va a seguir hasta aproximadamente 2028, la demanda de metales y de energía sube en lugar de bajar. Eso presiona los precios hacia arriba temporalmente.

Entonces la secuencia real es la siguiente. Entre 2026 y 2028, el boom de construcción de infraestructura de inteligencia artificial presiona los precios de commodities hacia arriba. A partir de 2028, cuando los centros ya están construidos y la eficiencia productiva empieza a dominar, los precios empiezan a caer. El efecto neto sobre el conjunto de los próximos diez años es desinflacionario, pero el camino no es una línea recta hacia abajo.

Esta es la primera de las cuatro fuerzas. Por sí sola no produciría deflación. Pero no opera sola. En la próxima entrega voy a desarrollar la segunda fuerza, que es mucho más potente y probablemente la menos entendida por el público general. Se trata de un mecanismo nuevo de compra que los agentes de inteligencia artificial van a ejecutar en nombre del consumidor, y que tiene capacidad de destruir márgenes del comercio de manera sistemática. Es el fenómeno de la subasta invertida.

Las cosas como son

Mookie Tenembaum aborda temas de tecnología como este todas las semanas junto a Claudio Zuchovicki en su podcast La Inteligencia Artificial, Perspectivas Financieras, disponible en Spotify, Apple, YouTube y todas las plataformas.