Por Peter J. Boettke Cada vez que vemos grandes avances en la computación, los defensores de la planificación central salen a afirmar que esto finalmente hará posible organizar la economía de mejor manera que los mercados. Según ellos, la computación centralizada podría optimizar las tasas impositivas, producir lo suficiente para satisfacer nuestras necesidades y asignar recursos de una manera que maximice el bienestar de todos. Tales argumentos ganaron prominencia a principios del siglo XX, con el taylorismo. Estos volvieron a surgir más tarde con la llegada de la computación moderna, y más recientemente con los avances en inteligencia artificial. Desafortunadamente para sus defensores, esta línea de pensamiento se basa en una premisa falsa que afirma que nuestra economía no es más que un problema computacional a resolver con las ecuaciones correctas, los datos correctos y suficiente poder de procesamiento. Como escribí en un artículo reciente publicado por el Instituto Económico de Montreal, este error se remonta hasta el siglo XVIII, cuando Adam Smith observó que incluso la producción de bienes simples requiere la cooperación de tantas manos diferentes que la red completa de intercambios “excedería todo cómputo.” La fabricación de un abrigo de lana, por ejemplo, requería agricultores, hilanderos, tintoreros, comerciantes, transportistas, etc., solo para ir de las materias primas al mercado. Ahora bien, claramente, tal complejidad no es suficiente para impedir que el abrigo sea producido. El punto, más bien, es que no hay una sola mente que dirija cada paso de la producción, desde la crianza de las ovejas hasta la venta de un abrigo nuevo. En cambio, es a través de la cooperación de las muchas manos y muchas mentes que conforman la “mano invisible” del mercado que tal producción es posible. A finales del siglo XIX, el economista italiano Vilfredo Pareto amplió esto, observando que si uno intentara coordinar incluso una economía modesta y hacer coincidir recursos con usos y preferencias, el número de ecuaciones a resolver se dispararía rápidamente. Pero este aumento de la complejidad pasa por alto un detalle clave, lo que permite a los defensores de la planificación centralizada imaginar que, con la cantidad adecuada de datos, podríamos resolver la economía como si se tratara de una serie de ecuaciones. Ahí es donde el economista ganador del Premio Nobel, Friedrich Hayek, explica que el problema es en realidad mucho mayor y, de hecho, irresoluble por cualquier computadora central. No es simplemente que el conocimiento relevante esté descentralizado — disperso entre millones de individuos — sino que a menudo es tácito. La comprensión que tienen los comerciantes locales sobre los hábitos de compra de sus clientes no puede traducirse en un único dato para alimentar un modelo de inteligencia artificial. Tampoco podemos predecir la aparición de un emprendedor que sueña con un producto que no existía antes. Lo más importante es la cuestión de los precios — señales indispensables que guían nuestro proceso de toma de decisiones. Los precios no son fijos ni están arbitrariamente establecidos. En cambio, los precios emergen de intercambios reales. Cuando el precio del trigo sube, es porque compradores y vendedores compiten por una oferta limitada. Este aumento de precio señala algo sobre la escasez relativa. También proporciona un incentivo para ajustar el consumo y conservar el recurso, buscar un sustituto, aumentar la producción e innovar. En resumen, los precios no están ahí por naturaleza, esperando a ser recolectados y alimentados en un algoritmo. Más bien, son el resultado de un proceso de descubrimiento en constante evolución. Sin este proceso, el conocimiento incorporado en un precio simplemente no llega a existir. Hayek llamó al sistema de precios una “maravilla” debido a su capacidad para generar conocimiento en el mercado. Describió la competencia como un “procedimiento de descubrimiento”, ya que hace mucho más que asignar recursos. Cuando los emprendedores llevan nuevos productos al mercado, por ejemplo, hacen apuestas informadas. Si se equivocan, asumen el costo. Si tienen razón, cosechan las recompensas. A través de este proceso, todos aprendemos un poco más sobre lo que es posible, lo que se valora y lo que funciona. La inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar grandes cantidades de datos históricos para detectar patrones, prever tendencias y optimizar dentro de parámetros dados. Sin embargo, solamente puede mirar hacia atrás para encontrar datos, mientras que nuestra vida económica es prospectiva y creativa. El crecimiento del mercado de influencers en redes sociales, por ejemplo, difícilmente podría haber sido predicho por un algoritmo hace 20 años. De la misma manera, los algoritmos de hoy no pueden predecir con precisión cuánto consumiremos de cada recurso, ya que gran parte de lo que importará mañana simplemente aún no ha sido imaginado. Por más poderosa y útil que pueda ser la inteligencia artificial para mejorar la logística, gestionar mejor los inventarios y analizar los mercados actuales, sigue siendo una herramienta. Puede ayudarnos a comprender mejor los mercados, pero no puede predecir los resultados de los miles de millones de intercambios voluntarios entre individuos que tienen lugar cada día. ****Peter Boettke es profesor de Economía y Filosofía en la Universidad George Mason y director del Programa FA Hayek de Estudios Avanzados en Filosofía, Política y Economía en el Centro Mercatus.