Hace ya más de una década que el diccionario de la innovación se llenó de términos como "singularidad", "crecimiento exponencial" o "ideas fuera de la caja", en notas periodísticas o reportes para inversores. Desde entonces todos estamos "disrumpiendo o siendo disrumpidos", "reinventándonos" o a punto de experimentar "cambios nunca vistos". La gran paradoja es que el período de crecimiento exponencial de esta terminología coincidió con un aumento del PBI global mucho más lento y débil que el de décadas anteriores.

Los tecnooptimistas afirman que las cuentas nacionales tradicionales están midiendo mal el tamaño de la economía (y, por lo tanto, el crecimiento es más vigoroso de lo que se percibe a través de los números) y también que estamos "justo en el codo" de la curva exponencial. En otras palabras, que todo está a punto de comenzar.

En el último semestre tomó color un debate muy interesante sobre la verdadera productividad de las ideas nuevas, con aportes de economistas que sugieren que está cayendo el valor producido por la ciencia en relación con cada dólar que se invierte. Esto puede suceder en alguna medida por el aumento de la complejidad en la frontera: como dice Tyler Cowen en El gran estancamiento: parecen haberse acabado los "frutos al alcance de la mano" en materia de innovación, que hicieron que algunas décadas del siglo XX fuera únicas en la historia de la humanidad en materia de crecimiento. En otro trabajo de 2018, los economistas Benjamin Jones y Bruce Weinberg remarcaron que la edad promedio para grandes descubrimientos científicos de galardonados con el Nobel pasó de 37 años a 47 años, justamente por este aumento de la complejidad que demanda más experiencia y conocimiento para llegar a resultados extraordinarios. El 16 de noviembre pasado, Patrick Collison y Michael Nielsen publicaron un largo ensayo enScience titulado "La ciencia está teniendo menos impacto a cambio de su presupuesto", relevando distintos estudios que llevan agua hacia esta conclusión.

Tal vez la novedad más significativa que trae el "aprendizaje automático" ( machine learning) de la inteligencia artificial sea justamente la posibilidad de revertir esta tendencia y retomar un camino ascendente a tasas elevadas. El ejemplo más reciente y significativo del poder que puede tener esta interacción viene del campo de los nuevos materiales.

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