Imaginemos una inteligencia artificial controlando la economía. Ese es el futuro imaginado en tres manifiestos recientes. El profesor de derecho Ted Parson presenta «Max», una IA que superpone los mercados con ajustes de precios pigouvianos (impuestos por aquí, subsidios por allá) hasta neutralizar cualquier externalidad. El informático Spyridon Samothrakis propone una red de centros de datos y programadores de aprendizaje de refuerzo para guiar la coordinación económica, la asignación de recursos y la producción. Y el economista Leo Schlichter argumenta que un sistema de IA podría reducir la producción, respetar los límites ecológicos y satisfacer las necesidades humanas mediante paneles participativos y bucles de retroalimentación. Su propuesta es sencilla: la IA puede ayudar a reemplazar la función de los precios y el libre mercado que los genera.
No tan rápido.
La coordinación económica no es un problema que se resuelva calculando una respuesta óptima. Surge de las decisiones y ajustes descentralizados realizados por miles de millones de actores económicos, cada uno con sus propios planes, preferencias y conocimientos, en un proceso continuo y evolutivo. Ciertas reglas e instituciones son esenciales para transformar la toma de decisiones descentralizada en resultados ordenados y socialmente beneficiosos. Las tres P (derechos de propiedad, precios y pérdidas y ganancias) proporcionan las tres I (información, incentivos e innovación).
Los precios permiten a las personas realizar cálculos económicos, lo cual constituye la base para la asignación racional de recursos escasos entre fines alternativos. Los precios también funcionan como circuitos de retroalimentación descentralizados. «Un precio es una señal envuelta en un incentivo», señalan Tyler Cowen y Alex Tabarrok. Esta doble señal comunica información sobre la escasez relativa y, a la vez, incentiva a los actores económicos a ajustar sus planes en consecuencia. Cuando los precios del litio suben, productores y consumidores conservan, reciclan, innovan y exploran alternativas.
La creencia de que la IA puede lograr resultados comparables a los del libre mercado, y mucho menos superarlos, refleja una confianza errónea en la computación y una incomprensión del sistema de precios. El problema para quienes aspiran a planificar con IA es que los precios no existen como datos del mundo físico que una computadora puede recopilar y procesar. Surgen de la competencia por recursos escasos y son inseparables de los intercambios reales en el mercado. Además, los precios no son datos fijos que se puedan asumir de antemano. Los emprendedores los descubren y configuran continuamente, probando ideas sobre las futuras necesidades de los consumidores y las limitaciones de recursos.
Los modelos económicos que consideran los precios como dados pasan por alto las acciones empresariales que los generan. Ludwig von Mises planteó esta cuestión en 1920: «Sin un intercambio real en el mercado, los planificadores centrales carecen de precios significativos para los bienes de capital. En consecuencia, no pueden calcular si destinar acero a ferrocarriles en lugar de a hospitales añade o destruye valor».
La IA puede procesar grandes cantidades de datos, pero siempre del pasado. La acción económica, en cambio, mira al futuro. Un algoritmo puede extrapolar tendencias, pero no puede anticipar la innovación ni los cambios de gustos. No puede descubrir lo que no se ha imaginado.
Los mercados libres, en cambio, producen continuamente información real y fiable sobre precios. Esto se produce mediante la interacción de las tres P. Estas instituciones obligan a los participantes a arriesgarse, asumiendo costes reales por los errores y obteniendo beneficios por la información. Los mercados simulados no pueden replicar esta retroalimentación. Sin consecuencias, los resultados algorítmicos no consiguen obtener valoraciones reales ni ajustes de comportamiento significativos.
Los defensores económicos de la IA confunden el procesamiento de datos con el descubrimiento y pasan por alto cómo los incentivos moldean los datos que recibe. Si los actores políticos influyen en los precios, la información que ingresan a los algoritmos ya está distorsionada. El dicho «basura entra, basura sale» sigue vigente, solo que ahora la basura se procesa más rápido y se presenta en jerga técnica. La IA puede parecer precisa, pero tiene los mismos puntos ciegos que condenaron al fracaso las anteriores iniciativas de planificación centralizada.
La centralización de decisiones también distorsiona el comportamiento. Los empresarios que anticipan expropiaciones o regulaciones opacas pueden retirarse, reducir la inversión o salir por completo. Los consumidores pueden acaparar o intercambiar. Los mismos datos en los que confían los planificadores se vuelven poco fiables a medida que las personas adaptan su comportamiento para evitar ser capturadas por el sistema. Nuestra investigación sobre las transiciones postsocialistas muestra que las señales de precios significativas solo resurgieron después de que se restauraron el intercambio privado y la disciplina presupuestaria. La capacidad computacional no restableció el orden; la reforma institucional sí.
Es crucial que los mercados coordinen el conocimiento existente y generen nueva información. El sistema de precios revela escasez oculta y ayuda a descubrir oportunidades sin explotar. Ese proceso de descubrimiento es el motor del crecimiento. La planificación centralizada por burócratas o algoritmos no puede sustituirlo. Como observó Friedrich Hayek, «el valor de la libertad reside en las oportunidades que brinda para acciones imprevistas e impredecibles».
La economía y la ingeniería no se sustituyen. Si la asignación se convierte en un problema técnico y la IA en la solución, la sociedad podría desplazar el talento de la exploración a la optimización. Pero la prosperidad depende de la experimentación, no de la ejecución de planes. Los economistas deberían adoptar lo que Hayek llamó catalaxia: el orden nacido del intercambio entre desconocidos, cada uno persiguiendo nuevos fines con medios en constante evolución. La inteligencia centralizada congela ese proceso, reemplazando la evolución dinámica con rigidez.
La IA es una herramienta poderosa para reconocer patrones y mejorar procesos. Pero no puede reemplazar el libre mercado. No puede generar precios genuinos, contabilizar los costos de oportunidad ni asumir el riesgo empresarial. La vitalidad económica aún depende del libre intercambio, no de rutinas de optimización ejecutadas en centros de datos estériles. En lugar de resucitar la planificación centralizada con IA, los responsables políticos deberían centrarse en fortalecer las bases institucionales que posibilitan la verdadera coordinación del mercado.
Publicado originalmente en The Wall Street Journal: https://www.wsj.com/opinion/algorithms-cant-replace-free-markets-artificial-intelligence-dd3b428f?st/
El Sr. Tupy es investigador principal del Cato Institute. El Sr. Boettke es profesor de economía en la Universidad George Mason. Kyle O’Donnell contribuyó a este artículo.
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