LA DEFLACION QUE SE VIENE: El precio de pensar y el precio de mover dinero

Por Mookie Tenembaum

En las entregas anteriores de esta serie fui construyendo el argumento de que la inteligencia artificial puede empujar a la economía hacia la deflación, es decir hacia la caída sostenida de los precios, con consecuencias potencialmente graves. Expliqué primero qué es la deflación y por qué es peligrosa. Después desarrollé dos fuerzas que operan en esa dirección. La primera es la caída del costo de producción de las materias primas como la soja, el cobre y el trigo. La segunda es la aparición de un mecanismo llamado subasta invertida, en el que agentes de inteligencia artificial compran en nombre del consumidor ejecutando pujas a la baja entre vendedores, y que amenaza con comprimir los márgenes del comercio minorista de manera radical.

En esta entrega paso a la tercera fuerza, que opera sobre un sector de la economía que hasta hoy se mantuvo prácticamente inmune a todas las revoluciones tecnológicas anteriores. Los servicios profesionales y la intermediación financiera.

Empecemos por los servicios profesionales. Bajo este nombre se agrupa el trabajo de abogados, contadores, consultores, analistas financieros, arquitectos, traductores, redactores técnicos, diseñadores y algunas otras actividades parecidas. Lo que tienen en común es que se cobran por tiempo, generalmente por hora, y las tarifas son altas. Un abogado de buen estudio en Buenos Aires puede cobrar entre cincuenta y doscientos dólares la hora. En Nueva York, entre quinientos y mil quinientos. Un consultor de una firma internacional grande puede facturar miles de dólares por día. Un contador especializado en impuestos internacionales no cobra menos.

La razón de que estos precios sean tan altos es que el conocimiento técnico necesario para hacer el trabajo es escaso y costoso de producir. Un abogado necesita cinco años de facultad, varios años de experiencia, actualización permanente en legislación y jurisprudencia. Un contador necesita carrera, práctica y conocimiento acumulado de casos. El tiempo que dedica un profesional experimentado tiene valor porque representa toda esa acumulación.

Durante los últimos cuarenta años entró muchísima tecnología a estas profesiones. Computadoras, software especializado, bases de datos digitales, buscadores jurídicos, procesadores de texto inteligentes, sistemas de gestión integral. Todo eso hizo más productivo al profesional individual, pero casi no bajó las tarifas. La razón es que la tecnología acompañaba al profesional sin reemplazarlo. Seguía siendo el abogado el que leía el contrato, el contador el que analizaba el balance, el consultor el que redactaba el informe.

La inteligencia artificial es distinta en un sentido fundamental. Por primera vez, la tecnología puede hacer directamente buena parte del trabajo que antes requería al profesional. No acompañarlo, sino sustituirlo en muchas tareas.

Los estudios académicos disponibles son elocuentes. Un trabajo publicado en 2023 por tres economistas, Fabrizio Dell’Acqua de Harvard junto con colegas del Boston Consulting Group y del MIT, probó el efecto de usar inteligencia artificial en el trabajo de consultores de primer nivel en dieciocho tareas típicas. Los consultores que usaron inteligencia artificial completaron un doce por ciento más de tareas, en un veinticinco por ciento menos de tiempo, con un cuarenta por ciento más de calidad medida por pares. Otro estudio de Shakked Noy y Whitney Zhang, del MIT, sobre redacción profesional, encontró reducciones de tiempo del cuarenta por ciento con mejora de calidad del dieciocho por ciento. Un estudio de Sida Peng y colegas sobre programadores de software encontró que los que usaron asistentes de inteligencia artificial completaron tareas un cincuenta y cinco por ciento más rápido.

Trasladado a precios, esto tiene un efecto directo. Si el mismo trabajo se hace en la mitad del tiempo, la factura al cliente es la mitad. En mercados competitivos, donde el cliente puede elegir entre proveedores, el profesional que no baja sus tarifas pierde clientes frente al que sí las baja. La presión a la baja de precios se instala sectorialmente.

Hay una objeción técnica interesante que conviene discutir, porque es uno de los argumentos habituales contra este tipo de razonamiento. Se llama paradoja de Jevons, por William Stanley Jevons, un economista inglés del siglo diecinueve que observó que cuando una tecnología hace más eficiente el uso de un recurso, el consumo total del recurso aumenta en vez de disminuir, porque los usos posibles se multiplican. Jevons lo observó con el carbón. Las máquinas de vapor más eficientes no redujeron el consumo de carbón, lo multiplicaron.

Aplicada al caso presente, esta objeción dice lo siguiente. Si el análisis legal se hace un cincuenta por ciento más barato, las empresas no van a gastar la mitad en legal, van a comprar el doble de análisis porque ahora pueden pagar cosas que antes no justificaban el costo. El precio unitario baja pero el volumen total crece, y el gasto agregado no disminuye.

El argumento tiene peso histórico, pero tiene un problema grave al aplicarlo a la inteligencia artificial. Todas las revoluciones tecnológicas anteriores que Jevons y sus seguidores estudian generaban eficiencia en un recurso que seguía siendo usado por seres humanos. La máquina de vapor necesitaba al maquinista. La computadora necesitaba al operador. El software necesitaba al programador. Más eficiencia del recurso significaba más trabajo humano asociado a su uso, y eso es lo que generaba la expansión del volumen total.

La inteligencia artificial es distinta porque genera eficiencia reemplazando al trabajador humano, no acompañándolo. Cuando el análisis legal se hace más barato porque una máquina lo hace sin abogado, no hace falta contratar más abogados para aprovechar la expansión del volumen. La máquina absorbe la expansión. El efecto de Jevons requiere que el ahorro libere capacidad humana para más uso del recurso; si no hay capacidad humana que liberar, el efecto se corta. Es otro tipo de tecnología, no es el carbón.

Por eso, en el caso de los servicios profesionales, creo que la compresión de precios va a ser real y sostenida, no compensada por expansión de volumen como la que la paradoja de Jevons predice.

El segundo sector que toco en esta entrega es el de la intermediación financiera. Acá conviene una explicación corta porque no todo el mundo tiene claro qué es la intermediación financiera.

Cuando una persona deposita plata en un banco, el banco toma ese dinero y lo presta a otra persona que lo necesita. El banco paga al depositante una tasa de interés, y al tomador de crédito le cobra una tasa mayor. La diferencia entre las dos tasas es la ganancia del banco por haber hecho de intermediario entre el que tiene dinero y el que lo necesita. Esa diferencia se llama margen de intermediación.

La intermediación no se limita a los bancos. Las aseguradoras intermedian entre los que quieren cubrirse de un riesgo y los que están dispuestos a asumirlo a cambio de una prima. Las casas de inversión intermedian entre ahorristas y empresas que necesitan capital. Los procesadores de pagos como Visa y Mastercard intermedian entre compradores y vendedores. Las plataformas bursátiles intermedian entre compradores y vendedores de acciones.

Un economista de la Universidad de Nueva York llamado Thomas Philippon hizo un estudio monumental publicado en 2015 en una de las revistas académicas más importantes del mundo. Midió el costo total de la intermediación financiera en Estados Unidos durante ciento treinta años. Los resultados son sorprendentes. Como porcentaje del producto bruto interno, el costo de la intermediación era el dos por ciento en 1870. Subió al seis por ciento hacia 1930. Bajó a menos del cuatro por ciento en 1950. Subió lentamente al cinco por ciento en 1980. Y después, en las últimas décadas, se disparó al nueve por ciento hacia 2010.

La paradoja que Philippon identifica es crucial. A pesar de toda la tecnología informática incorporada al sistema financiero durante cuarenta años, el costo de la intermediación no bajó, subió. Mientras el comercio minorista usando tecnología se hizo entre un veinte y un treinta por ciento más eficiente, el sistema financiero se hizo menos eficiente.

¿Por qué la tecnología anterior no logró comprimir la intermediación financiera y la inteligencia artificial sí podría hacerlo? Por una combinación de razones. La tecnología anterior automatizaba tareas específicas dentro del banco pero no permitía reemplazar el juicio humano sobre riesgo, cobertura, estructuración o resolución de casos complejos. La inteligencia artificial sí puede hacerlo. Y los agentes de inteligencia artificial pueden conectar directamente al ahorrista con el tomador de crédito, al asegurado con el reasegurador, al inversor con la empresa, sin pasar por las capas tradicionales de intermediación. No eliminan el banco, pero lo rodean.

Ya están apareciendo los primeros ejemplos. Fintech como Revolut, Wise y Nubank crecieron enormemente sin tocar los núcleos de los grandes bancos, simplemente desviando al cliente hacia sistemas más baratos. Los agentes de inteligencia artificial financieros van a acelerar este proceso. Empresas de tecnología anunciaron en 2024 y 2025 sistemas que traducen automáticamente el código viejo de los bancos, escrito en lenguajes de los años setenta, a código moderno en cuestión de semanas. Lo que parecía una barrera estructural para modernizar el sistema financiero está siendo disuelto por la misma inteligencia artificial.

La compresión del margen de intermediación financiera es más lenta que la de servicios profesionales o que la de comercio minorista, porque hay regulación densa y actores incumbentes con poder político. Pero la dirección es la misma, y la magnitud potencial es enorme. Philippon estimó que el sector financiero estadounidense tiene aproximadamente dos puntos porcentuales del producto bruto interno de sobreprecio respecto de lo que debería costar. Son alrededor de seiscientos mil millones de dólares anuales de ineficiencia comprimible.

Entre servicios profesionales y intermediación financiera, la tercera fuerza aporta varias décimas porcentuales adicionales de presión deflacionaria acumulada sobre los próximos diez años. Sumada a las dos fuerzas anteriores, la aritmética empieza a acercarse a la deflación directa.

Pero todavía falta la fuerza más grave de todas, que no opera bajando costos o comprimiendo márgenes sino directamente destruyendo la capacidad de consumir de una porción enorme de la sociedad. A esa cuarta fuerza dedico la próxima entrega.

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.