Los países que invierten en inteligencia artificial ven un impacto significativo en su productividad y crecimiento, pero deberían adoptar un enfoque estratégico, según una nueva investigación de la Escuela de Administración de la Universidad de Buffalo.

Publicado enDiario de análisis de decisiones,el estudiodescubrió que la IAinnovación(medido por el número de patentes relacionadas con la IA yinversión de capital) funciona mejor con la presencia de un profesional altamente cualificadomano de obrafuerza y ​​la infraestructura de Internet adecuada para aprovechar todo su potencial.

"La innovación en IA tiene el potencial de transformar las economías, pero nuestro estudio muestra que más patentes e inversiones no se traducen automáticamente en una mayor eficiencia de producción", dice el coautor Raj Sharman, Ph.D., profesor de ciencias y sistemas de gestión en la UB.Escuela de Administración."Un enfoque estratégico que incluyeacceso a internet de alta velocidady la mano de obra calificada es clave para aprovechar todos los beneficios de la IA".

Para estudiar el impacto de la innovación en IA, los investigadores analizaron datos sobre patentes, capital y mano de obra de IA de 10 países durante un período de 11 años.Utilizaron el modelo de frontera de producción estocástica, empleando tanto la función Cobb-Douglas como el modelo de sustitución elástica constante, para evaluar la relación entre los insumos económicos tradicionales, como el capital y la mano de obra, y los insumos de IA para determinar la eficiencia de la producción.

Los investigadores descubrieron que, si bien Estados Unidos lidera la innovación en IA con el mayor número de patentes, el Reino Unido tiene la mayor eficiencia de producción.Mientras tanto, China ocupa el cuarto lugar en innovación en IA, pero tiene la eficiencia de producción más baja entre los países estudiados.

"Estados Unidos, con su larga historia y vastos recursos en investigación de IA, no muestra la mejor eficiencia", dice Sharman."El Reino Unido ha tenido un mejor desempeño a pesar de su menor inversión en IA porque ha utilizado mejor sus recursos y ha integrado la IA de manera más efectiva en su trabajo".

De cara al futuro, los investigadores dicen que los países y las empresas deben cambiar su enfoque de simplemente aumentar la innovación en IA a mejorar la eficiencia con la que implementan y utilizan la tecnología.Esto significa invertir en ancho de banda de Internet, mejorar las habilidades de la fuerza laboral y optimizar estratégicamente los recursos para lograr los mejores resultados.

Más información:Ying-Chih Sun et al, Un modelo de frontera de producción estocástica para evaluar la eficiencia del rendimiento de la inversión en inteligencia artificial en todo el mundo,Diario de análisis de decisiones(2024).DOI: 10.1016/j.dajour.2024.100504