La inteligencia artificial revela su potencial transformador en la economía global, posicionándose como la disrupción tecnológica más significativa desde la revolución de internet. El debate económico actual no cuestiona si la IA transformará las economías, sino a qué velocidad y profundidad ocurrirá este cambio. Particularmente relevante es su efecto sobre la productividad—el motor fundamental del crecimiento económico a largo plazo.
Las investigaciones recientes proyectan un panorama optimista. Estudios en naciones desarrolladas sugieren que la IA podría mejorar la productividad total de los factores (PTF) a niveles comparables con tecnologías revolucionarias previas como la electricidad o la computación. Según investigaciones de Aghion y colegas (NBER, 2024), la IA generativa podría aportar 0,7 puntos porcentuales adicionales al crecimiento anual de la productividad en Estados Unidos durante la próxima década. Esto significa que una economía que actualmente crece al 2% podría alcanzar un 2,7%, con implicaciones sustanciales para los niveles de ingresos, consumo e inversión.
Estos beneficios se extienden más allá de las economías desarrolladas. El Fondo Monetario Internacional (FMI) pronostica que las economías emergentes podrían ganar entre 0,3 y 0,5 puntos porcentuales adicionales en crecimiento anual mediante la integración integral de la IA, particularmente en servicios financieros, comercio y administración pública. La brecha entre países avanzados y en desarrollo proviene principalmente de diferencias en las tasas de adopción y capacidades digitales, no del potencial tecnológico.
Las proyecciones macroeconómicas cristalizan por qué los gobiernos y estrategas corporativos tratan ahora las herramientas generativas como piedra angular de sus planes de crecimiento. Investigaciones del modelo presupuestario Penn Wharton señalan que la difusión generalizada de aplicaciones de IA «impulsa la productividad y el PIB en un 1,5% para 2035», con efectos acumulativos posteriores Penn Wharton. Una estimación separada de Goldman Sachs sitúa el potencial de mejora para economías desarrolladas en aproximadamente el 15% de los niveles actuales de productividad Goldman Sachs.
La composición económica juega un papel crucial en la determinación del impacto de la IA. Los países con sectores significativos basados en el conocimiento—incluidos finanzas, desarrollo de software, salud y comercio digital—típicamente ven mejoras de productividad rápidamente reflejadas en indicadores macroeconómicos. Por el contrario, las economías dominadas por agricultura tradicional, construcción o manufactura de bajo valor probablemente experimentarán una adopción más gradual. Esta distinción tiene particular importancia para América Latina: a pesar de su sector de servicios relativamente menor, industrias como la agroindustria, minería, energía y turismo podrían lograr ganancias de eficiencia con efectos multiplicadores.
A nivel microeconómico, la evidencia es convincente. Un estudio de centros de llamadas en India demostró que la implementación de IA aumentó la productividad en un 13-14%, con los empleados menos experimentados mostrando la mayor mejora. En servicios legales, la asistencia con IA reduce los tiempos de respuesta hasta en un 40%, mientras que el desarrollo de software ha experimentado aumentos del 20-30% en la velocidad de programación. Al escalar, estas mejoras crean ciclos virtuosos donde la eficiencia mejorada reduce costos y permite la reasignación de recursos a actividades de mayor valor.
La evidencia a nivel de empresas ya muestra contornos claros. Un análisis de 2024 sobre trabajadores estadounidenses encontró que la IA generativa podría elevar el crecimiento de la productividad estadounidense en 0,7 puntos porcentuales anuales—un tercio del impulso incremental predicho para la electrificación de los años 1930. Los agentes de centros de atención equipados con copilots de IA resolvieron problemas de clientes un 13-14% más rápido, con las mayores ganancias entre los nuevos empleados, señalando que la asistencia de máquinas puede reducir brechas de habilidades rápidamente.
A pesar de estas perspectivas alentadoras, es aconsejable mantener la cautela. Los patrones históricos muestran que los grandes avances tecnológicos típicamente tardan tiempo en manifestarse en estadísticas agregadas de productividad. Inicialmente, las mejoras aparecen en sectores dinámicos específicos y solo se vuelven visibles en las cuentas nacionales cuando la adopción se generaliza. La IA seguirá este patrón—mientras los impactos a nivel empresarial ya son tangibles, los efectos macroeconómicos requerirán procesos sostenidos de adaptación y difusión.
Esta transición inevitablemente presenta desafíos estructurales. La reasignación de tareas, los dilemas éticos y la concentración del mercado son riesgos que requieren una gestión cuidadosa. Sin embargo, la evaluación general es clara: las ganancias de productividad pueden superar sustancialmente los costos de transición. Cada revolución tecnológica ha necesitado ajustes, pero los efectos agregados históricamente han resultado positivos. La IA seguirá esta trayectoria, siempre que empresas y gobiernos apoyen la transición con inversiones en capacitación, marcos regulatorios actualizados e incentivos claros para la innovación.
El desafío se extiende más allá de la tecnología hacia la estrategia. La distinción entre tratar la IA como un accesorio marginal o como la columna vertebral de los modelos de negocio resultará decisiva. La experiencia internacional demuestra que quienes lideran olas disruptivas—transformándolas en productividad sostenida—marcan el ritmo del crecimiento global. Actualmente nos encontramos en tal coyuntura.
La inteligencia artificial ofrece una oportunidad sin precedentes para mejorar la productividad y el desarrollo económico. Aprovechar esta oportunidad representa una condición esencial para la competencia y el progreso en la próxima década.
Fuentes
- https://budgetmodel.wharton.upenn.edu/issues/2025/9/8/projected-impact-of-generative-ai-on-future-productivity-growth
- https://www.goldmansachs.com/insights/articles/how-will-ai-affect-the-global-workforce
