El aire acondicionado es barato, pero ¿por qué repararlo sale tan caro? [Artículo traducido]

1. Resumen clave en una línea

• Cuando la productividad explota en un área, eso se vuelve más barato y se usa más (Jevons), pero el trabajo que compite con ese sector termina empujando hacia arriba los precios de otros rubros (Baumol); en la era de la IA, eso nos lleva a una economía extraña donde “los tokens se abaratan, pero el último 1% del trabajo que necesita manos humanas se vuelve carísimo”.

2. ¿Por qué la unidad de AC es barata, pero repararla es caro?

1. En industrias donde la productividad ha subido mucho, como manufactura, semiconductores y computación:

   • los precios se desploman mientras mejora la calidad, y
   • como resultado, la demanda explota y aparecen sin parar nuevos casos de uso (paradoja de Jevons).

2. Cuando en esas industrias de alta productividad se crean masivamente empleos con salarios altos:

   • los salarios de otros oficios dentro del mismo mercado laboral también tienen que subir para poder contratar gente, y
   • por eso, servicios con casi nula mejora de productividad (reparaciones, arreglos del hogar, cuidados, etc.) terminan con tarifas por hora mucho más altas y se sienten “ridículamente caros” (enfermedad de costos de Baumol).

3. Como resultado, la unidad de aire acondicionado en sí (un bien manufacturado) es barata, pero el técnico que la repara (un servicio) inevitablemente es caro, porque dentro del mismo mercado laboral compite en salarios con HVAC de centros de datos y otros oficios técnicos.

3. Paradoja de Jevons: ¿por qué, cuanto más barato se vuelve algo, más se usa?

• La paradoja de Jevons (Jevons Paradox) parte del caso del carbón en el siglo XIX.

  • Cuanto más barato y rápido se volvía producir carbón, su uso total no bajaba; al contrario, se disparaba.
  • Esto ocurría porque, al hacerse más barato y eficiente, seguían apareciendo nuevos procesos, industrias y aplicaciones.

• La versión moderna es la ley de Moore.

  • El precio de un transistor cayó de alrededor de 1 dólar por unidad a menos de una millonésima de centavo,
  • y la computación se expandió desde uso militar y procesamiento de nómina → procesadores de texto y bases de datos → termostatos y tarjetas de felicitación → hasta etiquetas de envío desechables, con usos “casi infinitos”.

• La tesis del texto: el costo de los tokens seguirá exactamente el mismo camino.

  • El costo del cómputo caerá de forma extrema, y
  • los trabajos, servicios y productos donde se puede usar IA crecerán exponencialmente, haciendo explotar la demanda total.

4. Efecto Baumol: ¿por qué se encarecen incluso servicios no relacionados con la IA?

• La enfermedad de costos de Baumol (Baumol’s Cost Disease) se observó en los años 60 en las artes escénicas (cuartetos de cuerda, teatro, ópera).

  • Un cuarteto, hace 100 años o ahora, sigue necesitando que 4 personas toquen en vivo, así que su “producción por hora” casi no ha aumentado.
  • Pero como otros sectores de la economía (manufactura, tecnología, finanzas, etc.) crearon muchísimos empleos bien pagados gracias a mejoras de productividad, los músicos tuvieron que competir en ese mismo mercado laboral, y sus salarios subieron, haciendo que el costo de las presentaciones se disparara.

• Esta lógica también se repetirá en la era de la IA.

  • Si aumentan los empleos de alta productividad y alto salario ligados a centros de datos e infraestructura de IA,
  • entonces también plomeros, paseadores de perros, niñeras, maestros y otros trabajadores del mismo entorno terminarán exigiendo salarios “capaces de competir” con esos niveles.

• Es decir, a medida que crece la riqueza total de la sociedad, surge una estructura en la que “aunque sea un servicio sin relación con la IA, una sociedad más rica sigue consumiéndolo y pagando precios altos por él”. Ese es el efecto tipo Baumol.

5. Jevons vs. Baumol: dos “mecanismos gemelos” que operan al mismo tiempo

El texto resume ambos así:

1. “Efectos tipo Jevons (Jevons-type effects)”

   • En áreas donde la productividad sube de manera dramática,
   • bajan los precios y sube la calidad,
   • y como resultado explotan la demanda, los casos de uso y los empleos.

2. “Efectos tipo Baumol (Baumol-type effects)”

   • Incluso en áreas donde casi no hay mejora de productividad, salarios y precios
   • suben por comparación dentro del mismo mercado laboral, y
   • como la sociedad se ha vuelto más rica, aun así sigue consumiendo esos servicios caros.

Aunque parecen efectos separados, el argumento central del texto es que están profundamente entrelazados: primero tiene que ocurrir una explosión tipo Jevons (productividad, riqueza, consumo) para que luego aparezca de forma tangible el efecto Baumol.

6. En un superciclo de IA, ¿qué se abarata y qué se encarece?

1. Áreas que la IA sí transforma mucho

   • A medida que caen drásticamente los costos de tokens y cómputo,
   • servicios con alta elasticidad de demanda, como generación de documentos, código, marketing y algunos servicios legales, podrían multiplicar su uso por 10 o más.
   • Esta parte sigue la ruta de la paradoja de Jevons: “más barato y muchísimo más usado”.

2. Áreas con poco impacto de la IA

   • Como pasear perros, cuidar niños, dar clases a grupos pequeños, reparar casas o hacer trabajos manuales simples,
   • son servicios que requieren trabajo físico presencial o trabajo emocional, así que casi no capturan beneficios de automatización,
   • pero sus precios se terminan formando con referencia al nivel salarial de trabajadores tecnológicos y de infraestructura de IA en la misma ciudad.
   • Por eso, se describe como algo natural un mundo donde “gastas 100 dólares por semana en pasear al perro, pero igual puedes pagarlo”.

7. Reflexive Turbo-Baumol’s: el fenómeno del “último 1%” incluso dentro de una profesión

La parte más interesante del final del texto es que el efecto tipo Baumol puede intensificarse incluso dentro de una misma profesión.

1. El tramo “obligatoriamente humano” que crean la regulación y las normas de seguridad

   • Gobiernos y reguladores exigen, por razones de seguridad y responsabilidad, que “esta función de seguridad debe ser ejecutada o aprobada por una persona”.
   • Ejemplos: el monitor de seguridad dentro de un vehículo autónomo de Waymo, la aprobación final en lectura de imágenes médicas, o la firma final humana en finanzas y derecho.

2. El 99% del trabajo se automatiza, pero el 1% restante solo lo puede hacer una persona

   • Citando una entrevista con Andrej Karpathy, el texto plantea el escenario de que “si el 99% de una profesión se automatiza, el 1% restante se convierte en el cuello de botella de todo el trabajo y adquiere un valor enorme”.
   • Por ejemplo, incluso si una IA hace la mayor parte de la interpretación radiológica, un radiólogo podría ganar más precisamente por ese 1% final de validación y responsabilidad.

3. Pero en el momento en que ese 1% también se automatiza por completo

   • la prima salarial de esa profesión puede desaparecer de golpe.
   • Como los monitores de seguridad en vehículos autónomos, podría seguir una trayectoria donde “durante el 99% de automatización se vuelve caro, pero en el instante en que desaparece el último 1%, también se evapora la demanda misma”.

El texto llama a este proceso, medio en broma, “Reflexive Turbo-Baumol’s”, e incluso sugiere la posibilidad de que la estructura ocupacional se reconfigure de manera extraña y surjan alianzas políticas y económicas poco habituales.

8. Conclusión: la ‘expansión de la riqueza’ detrás de una estructura de precios extraña

• La pregunta “si el aire acondicionado es barato, ¿por qué repararlo es caro?” se explica como el resultado combinado de:

  • una explosión tipo Jevons en sectores extremadamente productivos como manufactura y computación, y
  • un alza de salarios y precios tipo Baumol en sectores menos automatizados, como servicios y trabajo presencial.

• A medida que avance el superciclo de la IA:

  • tokens y cómputo se volverán baratos “como el agua”, y los servicios construidos sobre eso crecerán enormemente;
  • al mismo tiempo, el “último 1% de trabajo que solo puede hacer una persona” (pasear perros, maestros de grupos pequeños, reparaciones en sitio, tareas de seguridad atadas por regulación, etc.) probablemente se volverá más caro y también más protegido políticamente.

• El mensaje final del texto es que,

  • aunque produzca resultados extraños, el núcleo sigue siendo el aumento de la productividad, y eso a largo plazo vuelve más rica a toda la sociedad.
  • Cierra con la idea de que, así como “cuando sube la marea, todos los barcos flotan”, el efecto Baumol puede verse como un mecanismo de distribución de riqueza y, en cierto sentido, hasta como “la forma más eficaz de comunismo”, dicho medio en broma.

[halfenif]

Me viene a la mente una distopía en la que solo los cerebros considerados dignos de ser protegidos (por decisión de alguien) disfrutan de los beneficios de la explosión de productividad, y el resto de los humanos son arrojados a un inmenso montón de chatarra.

[botplaysdice]

Probablemente sea una profesión protegida por ley. Pasear perros sería un buen ejemplo de algo que solo los humanos pueden hacer (al menos por un tiempo), pero como muchas personas que pierdan su empleo por la IA podrán entrar fácilmente a eso, no parece fácil mantener los salarios.

[techiemann]

De verdad, si personas desempleadas se meten a eso también, parece que incluso cosas como pasear perros ya no van a poder mantener los ingresos, igual que la realidad actual de los repartidores de las apps de delivery.