Joshua Gans, profesor de la Rotman School of Management de la Universidad de Toronto, presenta 'The Microeconomics of Artificial Intelligence', un estudio exhaustivo sobre los fundamentos microeconómicos de la adopción y el uso de la inteligencia artificial. El libro parte de una premisa clave: los avances recientes en IA son, en esencia, mejoras en técnicas estadísticas de predicción. Aunque estas técnicas pueden impulsar la automatización, su impacto más relevante se produce en la toma de decisiones, donde las predicciones elevan la eficiencia de forma inmediata.
Gans trata la IA como una tecnología de predicción que potencia y, en algunos casos, hace posible la decisión, centrándose en sus efectos dentro de empresas e industrias, y no en los efectos macroeconómicos sobre empleo o productividad. El análisis aborda cuatro ejes. Primero, las características de la oferta y la producción de IA. Segundo, los factores que impulsan la demanda de predicciones basadas en IA. Tercero, la interacción entre oferta y demanda que determina el precio de las predicciones y cómo la estructura de mercado lo condiciona. Cuarto, los principales dilemas regulatorios desde la perspectiva microeconómica, con énfasis en competencia, privacidad y otras regulaciones.
La obra está publicada en acceso abierto bajo licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional, lo que permite su lectura gratuita. Resulta de interés para economistas, responsables de estrategia, reguladores y profesionales que necesiten un marco riguroso para entender cómo se valoran y comercializan las predicciones de IA en los mercados.