Si bien todavía es demasiado pronto para decir qué tanto impactará el COVID-19 a las economías más prósperas del mundo, a algunos les preocupa que la devastación sea mucho peor en las economías emergentes, donde la atención médica y la infraestructura por lo general están rezagadas.
Incluso antes de la pandemia, el camino tradicional de los países emergentes hacia la prosperidad de la clase media se estaba volviendo difícil. Históricamente, la gente ha dejado las zonas rurales para tomar trabajos en fábricas en las ciudades, lo que ha impulsado el crecimiento de las exportaciones, que elevó los ingresos y el nivel de vida.
Hasta hace poco, escapar de la pobreza a través de este tipo de industrialización significaba competir principalmente contra “occidente”, apoyándose en los bajos salarios como ventaja competitiva. Pero las cadenas de suministro globales se han vuelto hiper-competitivas. China dominaba con base en la escala; no obstante la mano de obra barata ya no es suficiente.
Cada región es diferente. En América Latina, la automatización ha eliminado trabajos de manufactura al hacer que los trabajadores actuales sean más productivos. Por otro lado, en África, los trabajadores están abandonando las fábricas para trabajar como tenderos, jornaleros o personal de cocina, a menudo porque las malas carreteras hacen imposible los desplazamientos diarios.
En Asia, las fábricas de ropa han despedido a trabajadores debido a que el COVID-19 ha obligado al cierre de tiendas de ropa en América del Norte y Europa.
Cualesquiera que sean las razones detrás de esto, a algunos les preocupa que, si la tendencia a la desindustrialización continúa, los países en vías de desarrollo pronto tendrán poco valor qué vender al mundo.
Una investigación de Huawei sugiere un resultado más esperanzador. La compañía cree que la Inteligencia Artificial (IA) y otras tecnologías crearán flujos comerciales internacionales que proporcionarán a algunos de los ciudadanos más necesitados del mundo, trabajos mejor remunerados y una vida mejor.
Cada vez más, la economía mundial depende de los flujos transfronterizos de datos digitales. Los productos digitales como el software y los libros electrónicos, y los servicios digitales como la transmisión de video, están creando un valor que puede superar lo que se refleja en las medidas tradicionales de crecimiento, como el PIB. Pronto, 5G e Internet de las Cosas (IoT) conducirán a productos como automóviles autónomos que dependen de sistemas digitales complejos cuyos componentes pueden obtenerse de una variedad de países. Esta nueva clase productos creará cadenas de valor transfronterizas basadas en aprendizaje automático, análisis de datos y conectividad.
Un ejemplo al respecto podría representarse a través de un fabricante de automóviles que quiere desarrollar vehículos autónomos. Podría diseñarlos en su sede y luego trabajar con científicos de datos en Israel, por ejemplo, para desarrollar modelos algorítmicos y análisis para los nuevos vehículos. Después, esa compañía podría asociarse con una empresa de visión por computadora en India, cuya gente realiza el etiquetado de datos que entrena el software automotriz para reconocer objetos como peatones y señales de tráfico. Por último, una empresa de alquiler de coches en Australia podría comprar los vehículos de su flota.
La flota de automóviles australiana recopila datos sobre emisiones y otros criterios de rendimiento, que se envían para su análisis al equipo en India, lo que ayuda al fabricante de automóviles a producir mejores vehículos en el futuro.
Por esa razón, Huawei cree que las mayores oportunidades para un avance económico relativo pueden tener lugar en un mundo totalmente conectado. De ahí que los datos se están volviendo los activos más importantes para las compañías, debido a que pueden usarse para crear software, pero primero alguien tiene que "limpiarlos", asegurando que los conjuntos de datos sean precisos y completos.
Los datos también deben etiquetarse antes de que las computadoras puedan aprender de ellos. Los sistemas de IA más antiguos, por ejemplo, no podían distinguir una bicicleta de un gato, pero dado un millón de imágenes etiquetadas como "bicicleta", la IA eventualmente aprenderá a reconocer una como tal.
La limpieza de datos, el etiquetado y tareas similares sientan las bases para los tipos de aplicaciones de Inteligencia Artificial sofisticadas que se utilizarán para guiar a los automóviles sin conductor. Los países con mano de obra abundante y (relativamente) de bajo costo tendrán una ventaja competitiva en la realización de este tipo de trabajo.
Otro ejemplo: China ha producido más de una docena de "unicornios de IA", empresas con un valor de más de mil millones de dólares cada una. El medio inglés The Economist señala que gran parte del éxito de la Inteligencia Artificial de China se basa en trabajadores económicos y bien organizados que limpian y etiquetan los inmensos conjuntos de datos del país.
Una empresa llamada MBH dirige algunas de las "fábricas de datos" más grandes de China y emplea a unas 300,000 etiquetadoras de datos en algunas de las provincias más pobres del país. Cada etiquetadora trabaja un turno de seis horas, etiquetando rostros, imágenes médicas y fotografías de ciudades. Sin esta infraestructura de etiquetado de datos, los unicornios de Inteligencia Artificial de China no llegarían a ninguna parte.
Existen inmensas oportunidades para que los países en desarrollo compitan en el etiquetado de datos y otras partes de la economía digital, como la localización de aplicaciones para diferentes idiomas y culturas. Estas oportunidades crecerán a medida que se adopte la IA en todo el mundo.
Debido a que los ecosistemas digitales dependen en gran medida de la colaboración entre industrias, los países con políticas proteccionistas se quedarán atrás. Y si continúan las tendencias duales de proteccionismo y desindustrialización, se podría arrebatar a los pobres del mundo una escalera de desarrollo vital.
Incluso si las oportunidades en la industria y la fabricación tradicionales son cada vez más escasas, se están creando cadenas de valor alternativas. Los gobiernos que actúan rápidamente pueden utilizarlos como un camino alternativo hacia una mayor productividad, prosperidad y crecimiento.
César es vicepresidente de Relaciones Institucionales para Huawei en América Latina