La economista especializada en energía Lynne Kiesling cuenta una interesante historia en su reciente artículo, en el que analiza el uso de agentes de IA para abordar los retos del problema del conocimiento de Hayek en el mercado eléctrico.
Una familia se despierta una mañana. Su Tesla está completamente cargado, su casa es acogedora y su «factura de la luz es más baja de lo que habría sido de otro modo». Su agente de IA se ha encargado de todo esto durante la noche: ha buscado la tarifa eléctrica más barata, ha programado la recarga del vehículo eléctrico, ha ajustado el termostato y quizá incluso haya vendido a la red un pequeño excedente de la energía solar generada en el tejado. Todo ello «parece un pequeño milagro».
Basándose en el artículo que coescribió y que se publicó en The Review of Austrian Economics , Kiesling relaciona esta historia con el problema del conocimiento de Hayek: ningún planificador central podría tener el conocimiento suficiente para lograrlo. Sin embargo, miles de millones de agentes de IA descentralizados, que actúan en función de la información local, los precios y las preferencias de los consumidores, pueden coordinarse mejor que cualquier burócrata. El problema del conocimiento no se resuelve con mayor capacidad de procesamiento; se traslada a las relaciones principal-agente y a un marco institucional que garantiza la fiabilidad del agente de IA.
Es una imagen convincente. Excepto por una palabra: «de lo contrario».
Kiesling nunca define realmente qué significa «de otro modo». Da a entender que, en una situación de referencia, la familia pagaría más al carecer de esta ingeniosa coordinación mediante IA. Pero si nos tomamos en serio el «de otro modo» —si nos preguntamos cómo sería la factura en un mundo sin las enormes distorsiones artificiales que sostienen la energía eólica, la solar y las baterías—, entonces el milagro empieza a parecer más bien un juego de trileros, al tiempo que pone de relieve las preocupaciones sobre el uso de la inteligencia artificial.
El engaño se resume en el mantra repetido —aunque no se menciona explícitamente en el artículo— de que las energías renovables son más baratas que otras fuentes de electricidad, como los combustibles fósiles. Se argumenta que esto debería ser obvio, ya que las energías renovables no tienen costo de combustible. Sin embargo, estos argumentos no consideran los costos de los subsidios y mandatos federales, estatales y locales para las energías renovables, las operaciones y el mantenimiento fijos, las líneas de transmisión necesarias para transportar la energía desde parques eólicos remotos, la reducción de la producción cuando un exceso de energía renovable satura la red, ni las centrales térmicas que se mantienen en reserva (y subsidiadas) para evitar apagones. Teniendo esto en cuenta, las energías renovables no son competitivas en costos y no tienen cabida en la red eléctrica.
Analizar los costos de capital para tener en cuenta los factores de capacidad reales (cuánta energía produce realmente una planta en comparación con su potencia nominal) explica gran parte del problema de costos de las energías renovables:
- Las centrales de ciclo combinado de gas natural rondan los 1.453 dólares por kW ajustado;
- La energía eólica terrestre se dispara hasta unos 4.485 dólares por kW, más del triple;
- La energía solar fotovoltaica a escala industrial alcanza aproximadamente 6.476 dólares por kW, más de cuatro veces superior;
- Las baterías rondan los 6.976 dólares por kW ajustado, también más de cuatro veces el coste del gas natural
Además, se prevé que las subvenciones federales para las energías renovables entre 2010 y 2029 alcancen los 319 000 millones de dólares. Durante ese mismo periodo, se espera que Texas destine aproximadamente 25 000 millones de dólares en incentivos federales, estatales y locales a la energía eólica y solar. A esto hay que añadir el coste de las políticas estatales y regionales de energía «Net Zero» y el mantenimiento de la fiabilidad de una red repleta de generación de energía poco fiable (dos ejemplos: 549 000 millones de dólares en el noroeste del Pacífico y entre 240 000 y 436 000 millones de dólares en Nueva Inglaterra hasta 2050). Si sumamos todos los costes nacionales y estatales, hay cerca de 1,5 billones de dólares en costes no de mercado que distorsionan el mercado eléctrico en todo el país.
Las afirmaciones que ignoran estos costes no abaratan las energías renovables, sino que solo las hacen parecer más baratas al trasladar el coste a otra parte: a la factura de impuestos, a otros usuarios que pagan por las mejoras de la red eléctrica y por la capacidad de reserva de gas natural lista para entrar en funcionamiento cuando las energías renovables dejan de producir, y a los inversores en centrales de carbón que se ven obligados a cerrar sus operaciones.
Cuando el agente de IA de Kiesling compra energía «barata» para la familia, a menudo está comprando energía que solo parece barata porque la ha pagado otra persona. Los paneles solares en el tejado, la batería doméstica, los incentivos para los vehículos eléctricos, los parques eólicos y solares a gran escala que alimentan la red eléctrica... todo ello se sustenta en una montaña de dinero de los contribuyentes. Si «de otro modo» significa un mundo en el que esos subsidios nunca existieron, donde los precios reflejaban los costes reales y donde el gas natural despachable establece la referencia sin apoyos artificiales, entonces la factura total de la familia al despertarse por la mañana —incluida su parte de la carga fiscal— es casi con toda seguridad más elevada. El fracaso de los agentes de IA a la hora de reducir los costes energéticos sociales o individuales les ha granjeado poca confianza.
No se trata solo de una sutileza contable. Esto afecta directamente al núcleo del argumento de Hayek.
Hayek dijo que el problema central del conocimiento es que ninguna mente individual —ni comité ni algoritmo— puede poseer el conocimiento disperso, tácito, subjetivo y local que se encuentra repartido entre miles de millones de personas. Los precios son el mecanismo de descubrimiento que nos permite coordinarnos sin que nadie tenga que saberlo todo. Pero cuando los precios se manipulan mediante subsidios y mandatos gubernamentales, dejan de revelar la verdad. Empiezan a ocultarla.
Kiesling tiene razón al afirmar que la IA con capacidad de gestión traslada el problema del conocimiento a las relaciones principal-agente. Pero si las señales de precios subyacentes están distorsionadas —si el kilovatio-hora «barato» que la IA adquiere se abarató artificialmente mediante coerción—, entonces el agente no está abordando el problema del conocimiento, sino que lo está encubriendo. La familia recibe una factura de servicios públicos aparentemente más baja, pero la sociedad paga más en general. La opacidad epistémica no reside solo en la caja negra de la IA; reside en la propia red eléctrica subvencionada. Cuanto más se deposita esta red en manos de agentes de IA, más oscuras se vuelven las decisiones de los políticos que la distorsionan.
Desde una perspectiva austriaca, este problema tiene raíces profundas. Ludwig von Mises demostró que el cálculo económico bajo el socialismo es imposible porque los precios pierden su significado sin la propiedad privada y el libre intercambio de bienes de producción. Las subvenciones y las imposiciones no son socialismo clásico con propiedad estatal, sino que se asemejan más al fascismo, que perturba de manera similar el cálculo de mercado: el gobierno civil se alía con la industria para distorsionar las señales de los precios, anular el descubrimiento de mercado y asignar mal los recursos con el fin de aumentar el control gubernamental y los beneficios de la industria. Murray Rothbard lo calificaría de robo descarado: quitar a los contribuyentes productivos para subvencionar tecnologías favorecidas políticamente que no pueden competir por sus propios méritos. Y Gary North —aportando el punto de vista de la mayordomía cristiana— podría añadir que estamos llamados a ser buenos mayordomos de la creación, no a malgastar recursos en sistemas poco fiables sostenidos por la fuerza.
Kiesling hace un guiño a Hayek, pero no llega a desarrollar la crítica austriaca en su totalidad. Le preocupan los costes de agencia y la confianza en la delegación entre humanos e IA, lo cual es comprensible. Pero no aborda los costes de agencia ni los problemas de confianza generados por la intervención del gobierno en el propio mercado energético. Cuando el Estado elige a los ganadores, obliga a las empresas de servicios públicos a comprar determinada energía y grava a todos para pagarla, el problema del conocimiento se magnifica. Los agentes de IA que operan con esas señales distorsionadas optimizarán dentro de la distorsión, no a pesar de ella.
El verdadero milagro sería dejar que los precios de la energía funcionaran sin manipularlos. Eliminar las subvenciones, suprimir las obligaciones, dejar que las fuentes despachables compitan en igualdad de condiciones. ¿Nos atreveríamos a intentarlo ampliando el alcance de los agentes de IA para reescribir las leyes energéticas de nuestro país? Podrían tener en cuenta las condiciones locales, los precios actuales y las preferencias de los consumidores, al tiempo que considerarían los costes impuestos por el gobierno que actualmente distorsionan los precios. Siguiendo este camino, los agentes de IA podrían rechazar los ahorros ilusorios y ayudar de verdad a las familias y a toda la nación a lograr unos costos energéticos más bajos. Las facturas de electricidad reflejarían la realidad. Los recursos fluirían hacia donde más se valoran. Y el problema del conocimiento se abordaría a la antigua usanza: accediendo a la información del mercado transmitida a través del intercambio voluntario de bienes y servicios privados.
Por supuesto, poner a la IA al frente de la política energética de los EEUU requeriría confianza y traería consigo sus propios problemas. Sin embargo, dada la escasa confianza de la ciudadanía en los políticos y los malos resultados de sus decisiones en materia energética, es posible que estos obstáculos no sean demasiado difíciles de superar.
