Robert Solow, el reconegut economista i guanyador del Nobel, que es distingeix per haver creat un model de creixement econòmic emblemàtic als anys 50, ens va ensenyar que les inversions tecnològiques són la força impulsora de l'economia més que l'estalvi. En base a aquest model es va arribar a calcular que ben bé quatre cinquenes parts del creixement de la producció per treballador als Estats Units (EUA), calia atribuir-ho al progrés tecnològic. Després va venir la new growth theory, però el model de Solow va ser el primer en explicar el paper fonamental de la tecnologia en el creixement econòmic.

Paradoxalment, a la premsa no el trobareu citat per la seva gran contribució als models de creixement econòmic sinó sovint per una frase que va pronunciar el 1987 referint-se a l’era de la informàtica, "You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics”: podeu veure l’era de l’ordinador arreu menys a les estadístiques de productivitat.

Aquesta afirmació ressona amb cada revolució tecnològica, des dels ordinadors personals fins a internet i, ara, amb la IA generativa. Però, per què és així? La resposta rau en la nostra comprensió de la productivitat.

De fet hi ha una dissonància entre el que tots entenem per productivitat i la seva definició en economia. La idea intuitiva que tots tenim és que ser més productiu vol dir fer les coses més ràpid o millor. Sens dubte, escrivim millor i més ràpid amb un ordinador que amb una antiga maquina d’escriure i som capaços de fer millors, més sofisticats, models financers amb un full de càlcul que quan s’havien de fer a mà i comprovar cada suma.

Però, l'economia defineix la productivitat com la relació entre la quantitat de recursos utilitzats i el que es produeix econòmicament. Imaginem doncs una petita consultora i el pas dels comptables de “manguitos”, aquells que feien les sumes a mà, al full de càlcul. Òbviament amb el full de càlcul es feien estat financers que no es podien ni somiar i hi va haver una redistribució de la feina, ja no calia només saber sumar bé a mà, calia ser un expert financer. Ara bé, si la relació del que cobrava l’equip de comptables amb el que obtenia de vendre els seus serveis fos la mateixa, doncs no haurà augmentat la productivitat.

Com pot ser si ara probablement calen menys comptables però més financers i tot és molt més sofisticat? Aquesta és la dissonància entre la manera intuïtiva de mesurar la productivitat i la seva definició econòmica.

Fixem-nos en el cas de tecnologies de propòsit general, com ara els ordinadors, internet o la IA generativa. Tots els comptables, consultors, etc ... les incorporaran a la vegada, i qui no les adopti estarà fora de mercat i no comptarà per a calcular la productivitat, simplement perquè ja no produirà res. Potser inicialment hi haurà alguns que faran el mateix que abans però més ràpid i cobrant el mateix, però durarà poc perquè tothom es situarà ràpidament al mateix nivell. És a dir la productivitat en termes econòmics no variarà, encara que el treball i la qualitat del seu resultat seran fonamentalment diferents.

Aquest és precisament el cas de les tecnologies genèriques com els ordinadors, internet o la IA generativa que ho canvien tot, com deia Solow les podem veure a tot arreu, menys a les estadístiques de productivitat.

Passarà el mateix amb la IA generativa? Probablement. En aquest cas ens trobem amb el “full de càlcul” del llenguatge, tot el que es pugui fer amb el llenguatge es veurà afectat. Hi haurà una recomposició de feines, els call centers tenen probablement els dies comptats. Hi haurà feines a qui afectarà molt, els consultors, els advocats, ... d’aquí poc temps no concebran la seva feina sense aquestes eines. També hi haurà feines que no es veuran afectades en absolut, com el forn de pa o el supermercat de sota de casa. N’hi haurà que a tots ens aniria molt bé que es veiessin afectades però trigaran molt, com ara l’administració en tots els seus nivells.

Ara bé, observarem canvis en la productivitat en termes econòmics? Probablement pocs i molt sectorials. Els estudis més recents amb el ChatGPT ens indiquen que en temes de programació o relacionats amb escriure, s’hi troba fins a un 50% en increment de productivitat i fins a prop d’un 20% en qualitat. Això varia depenent de la complexitat de la tasca, si aquesta és molt complexa, l’increment de productivitat baixa a un 10%. Són xifres sens dubte importants, però són xifres que no mouran la productivitat en termes econòmics, però si la qualitat de la feina i la seva distribució.

Ara bé, com en el cas dels fulls de càlcul, qui no adopti aquestes tecnologies si està situat en una àrea de forta intensitat competitiva i si aquestes tecnologies l’impacten d’una manera clara, estarà fora del mercat. Em direu que són molts "sis" i tindreu raó. N’hi ha encara un altre: cap procés tecnològic té una adopció uniforme en el temps. Algunes empreses adopten molt ràpidament mentre d’altres no adopten fins que la tecnologia ja és de domini comú. El nivell d’intensitat competitiva altre cop és el culpable.

És a dir, ben probablement, en aquesta revolució tecnològica que canviarà moltes coses, sentirem altre cop la cèlebre frase de Robert Solow, “You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics”, altre cop tindrà raó. Tot i això és important recordar que el model de Solow es caracteritza perquè el motor del creixement econòmic és precisament la tecnologia.