Frenesí tecnológico: La inteligencia artificial avanza a velocidades récord, resolviendo problemas complejos en minutos. Este mes, un sistema de OpenAI logró un hallazgo inédito en física teórica, reavivando el debate sobre su potencial transformador.
El artículo viral «Algo Grande Está Ocurriendo» refleja la expectativa global, pero los datos económicos no terminan de confirmarlo.
Promesas vs. realidad: Autoridades como el secretario del Tesoro de EE.UU., Scott Bessent, predijeron que la IA «mordería» la economía con alzas de productividad. Kevin Warsh, candidato de Trump a la Fed, apostó por su efecto antiinflacionario.
Los números iniciales parecen respaldarlos: en 2025, EE.UU. creció un 2,2 %, pero la contratación se desplomó a solo 15.000 empleos mensuales (0,1 % anual). Una brecha que sugiere mayor producción por trabajador.
La productividad no despega: ¿falsa alarma o retraso?
Sin embargo, las ganancias reales son mínimas. El PIB real avanzó solo 1,4 % anual en el cuarto trimestre de 2025, y la productividad estimada ronda el 1,9 %, por debajo del promedio histórico del 2 % y lejos del boom de los 90.
¿Por qué la desconexión? El crecimiento del PIB en 2025 se explica en un 90 % por inversión en centros de datos y capital relacionado con IA, según Jason Furman de Harvard. Sin ese gasto, las ganancias de productividad serían cercanas a cero.
Otros factores distorsionan los datos:
- Políticas migratorias restrictivas redujeron la fuerza laboral, eliminando empleos de baja productividad (agricultura, construcción).
- La caída del empleo temporal elevó artificialmente la productividad promedio.
Adopción masiva, pero uso limitado
Para medir el impacto real de la IA, los economistas analizan tres variables: adopción, intensidad de uso y eficiencia por tarea.
Adopción en alza: El 41 % de los trabajadores estadounidenses usaba IA generativa en noviembre de 2025 (vs. 31 % en 2024), según el Fed de San Luis. Encuestas de Stanford registraron un salto del 30 % al 36 % en un año.
Intensidad baja: Solo el 13 % de los adultos en edad laboral la emplea a diario. Las horas totales con IA pasaron del 4,1 % al 5,7 % entre 2024 y 2025. El uso sigue siendo puntual: redacción de textos (OpenAI) o código (Claude de Anthropic).
Eficiencia vs. calidad: el dilema oculto
Cuando la IA se aplica, los resultados son notables. Estudios revelan:
- ChatGPT reduce el tiempo en tareas de escritura en casi 40 % (MIT, 2023).
- Consultores de Boston Consulting Group mejoraron su productividad entre 12 % y 25 % con IA.
- Un meta-análisis de University College London reporta alzas del 15 % al 30 % en entornos reales.
Pero hay trampas: un cálculo optimista estima que la IA aportó solo 0,25 a 0,5 puntos porcentuales al crecimiento de la productividad en 2025. Dos problemas emergen:
- Algunos trabajadores aumentan sus horas totales al usar IA.
- Otros generan outputs de baja calidad que requieren revisión.
El factor clave: reorganización, no herramientas
La historia económica muestra que las revoluciones tecnológicas requieren cambios estructurales. Las fábricas no ganaron eficiencia al reemplazar máquinas de vapor por electricidad, sino décadas después, al rediseñar su producción.
Con las PC ocurrió lo mismo: el salto de productividad en los 90 no vino de Silicon Valley, sino de sectores como el retail, donde la informática optimizó logística e inventarios.
La IA aún no ha alcanzado esa fase. Un estudio del Banco de Inglaterra revela que los ejecutivos dedican solo 1,5 horas semanales a la IA. Peor aún: 9 de cada 10 altos directivos no perciben mejoras en la productividad laboral.
La reestructuración organizacional apenas comienza. Mientras la IA sigue evolucionando a pasos agigantados, su impacto en la economía real sigue siendo prácticamente invisible en los datos macro.
