El auge de la productividad de la inteligencia artifical aún no ha llegado

La inteligencia artificial avanza a una velocidad asombrosa. Los modelos más recientes ahora pueden completar tareas complejas que requieren horas de trabajo con poca supervisión humana. Este mes, uno de los modelos de OpenAI ayudó a obtener un nuevo resultado en física teórica. No es de extrañar que un ensayo que declara “Algo Grande Está Ocurriendo” se haya vuelto viral.

¿Está ocurriendo algo grande también en la economía? Scott Bessent, secretario del Tesoro de Estados Unidos, predijo el año pasado que la IA pronto empezaría a “morder”, lo que significa que conduciría a mejoras notables en la productividad. Kevin Warsh, nominado por el presidente Donald Trump para dirigir la Reserva Federal, confía en que un auge de la productividad impulsado por la IA ayude a controlar la inflación.

Un enigma en los datos macroeconómicos estadounidenses parece, a primera vista, sugerir que los señores Bessent y Warsh tienen razón. La economía creció un vigoroso 2,2% en 2025, según datos publicados el 20 de febrero. Sin embargo, la contratación se desaceleró drásticamente durante el mismo período, y los empleadores solo crearon unos 15.000 puestos de trabajo al mes en promedio, lo que equivale a un crecimiento anual del empleo de tan solo el 0,1%. Esta combinación sugiere que cada trabajador genera más producción.

Sin embargo, la evidencia de aumentos sustanciales de la productividad impulsados ​​por la IA es escasa. El PIB real creció a una tasa anualizada de tan solo el 1,4% en el cuarto trimestre de 2025 (aunque el cierre del gobierno fue en parte responsable). Y la brecha reciente entre el crecimiento de la producción y el del empleo no es especialmente inusual. Desde 1950, la diferencia entre ambos ha sido de al menos dos puntos porcentuales en casi un tercio de los años. Aunque aún no se han publicado cifras oficiales, una estimación basada en el crecimiento del PIB real y el total de horas trabajadas sugiere un crecimiento de la productividad de alrededor del 1,9% en 2025. Eso estaría justo por debajo del promedio a largo plazo de alrededor del 2% y muy por debajo de las mejoras logradas durante el auge de Internet de las décadas de 1990 y 2000.

Además, la brecha entre el crecimiento de la producción y el del empleo podría deberse a muchos factores. Gran parte del reciente crecimiento del PIB de Estados Unidos refleja un aumento en la inversión, particularmente en infraestructura relacionada con la IA. Jason Furman, de la Universidad de Harvard, estima que aproximadamente el 90% del crecimiento del PIB en el primer semestre de 2025 provino del gasto en centros de datos e inversiones de capital relacionadas. Las medidas que se ajustan a la producción impulsada por la inversión cuentan una historia similar: una investigación del Banco de la Reserva Federal de San Francisco encuentra que las ganancias de productividad subyacentes, una vez que se excluye el efecto de dicha inversión, son cercanas a cero. La dinámica en el mercado laboral apunta en la misma dirección. Una política migratoria más estricta ha reducido el crecimiento de la fuerza laboral, elevando la productividad promedio al eliminar a muchos trabajadores en sectores de productividad relativamente baja como la agricultura y la construcción. Una fuerte disminución en el empleo temporal ha tenido un efecto similar.

¿Cómo sabrían los economistas si la IA contribuía a una mayor productividad? En términos generales, deben examinar tres aspectos: la amplitud de la adopción de la tecnología, su intensidad de uso y cuánto mejora la productividad al aplicarla a tareas individuales.

La adopción está comenzando a aumentar. Un estudio de seguimiento realizado por Alex Bick, del Banco de la Reserva Federal de San Luis, y sus colegas, estima que el 41 % de los trabajadores estadounidenses utilizaba IA generativa en el trabajo en noviembre de 2025, frente al 31 % del año anterior. Otras encuestas han llegado a conclusiones similares. Jon Hartley, de la Universidad de Stanford, y sus colegas estiman que las tasas de uso aumentaron de aproximadamente el 30 % a finales de 2024 al 36 % un año después.

Sin embargo, la adopción por sí sola dice poco sobre cómo la IA influye en la productividad. La intensidad de su implementación también es importante. El Sr. Bick descubrió que solo alrededor del 13% de los adultos en edad laboral la utilizan a diario. La proporción del total de horas de trabajo que involucra IA generativa sigue siendo pequeña, habiendo aumentado del 4,1% a finales de 2024 a tan solo el 5,7% a mediados de 2025. La mayor parte del uso consiste en tareas discretas en lugar de una automatización integral. Los datos de OpenAI sugieren que sus modelos se utilizan principalmente en lugares de trabajo para asistencia en la escritura y consultas de información. Claude, de Anthropic, se utiliza principalmente para ayudar a las personas a escribir código informático.

Cuando se utiliza IA, los beneficios pueden ser considerables. En 2023, Shakked Noy y Whitney Zhang, del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), descubrieron que el uso de ChatGPT reduce los tiempos de finalización de las tareas de escritura en casi un 40%. En un estudio realizado con consultores del Boston Consulting Group, Fabrizio Dell’Acqua, de la Escuela de Negocios de Harvard, y sus coautores encontraron mejoras de productividad impulsadas por IA de entre el 12% y el 25% en tareas profesionales realistas. Un análisis más amplio realizado por Maria del Rio-Chanona, del University College de Londres, y sus colegas, informa de aumentos promedio de productividad del 15-30 % en entornos reales.

Teniendo en cuenta los tres factores, un cálculo aproximado sugiere que, hasta la fecha, la IA solo ha tenido un impacto modesto en la productividad. Si se combina el aumento de las horas de trabajo dedicadas al uso de IA generativa con su mejora de la eficiencia, se obtiene un aumento de entre 0,25 y 0,5 puntos porcentuales en el crecimiento de la productividad durante el último año. Este cálculo es, casi con toda seguridad, demasiado generoso. Supone que todo el tiempo ahorrado se reasigna productivamente y que los trabajadores no escatiman esfuerzos ni producen resultados de menor valor. La evidencia preliminar apunta a una realidad más compleja. Algunos estudios sugieren que los trabajadores dedican más tiempo total al trabajo cuando utilizan IA, mientras que otros indican que la tecnología a veces se utiliza para generar “basura” de baja calidad que requiere edición o verificación.

Todo esto revela una falla más profunda en el argumento de que la IA está impulsando un auge de la productividad. Dichas mejoras suelen producirse no solo cuando los trabajadores utilizan una nueva herramienta con mayor frecuencia, sino cuando las empresas reorganizan la producción en torno a ella. Las primeras fábricas solo se volvieron ligeramente más eficientes cuando las máquinas de vapor fueron reemplazadas por motores eléctricos; la verdadera revolución llegó décadas después, tras el rediseño de los planos de planta para aprovechar al máximo la energía eléctrica. Más recientemente, el crecimiento de la productividad fue decepcionante durante años tras la generalización de las computadoras personales. Solo se aceleró cuando las empresas implementaron modelos de negocio que explotaron la tecnología al máximo. Gran parte de la recuperación de la productividad en Estados Unidos en la década de 1990 no provino del propio Silicon Valley, sino del comercio minorista, donde las computadoras transformaron la logística y la gestión de inventarios.

Hay pocos indicios de que la IA haya alcanzado una etapa similar. Un estudio reciente de Ivan Yotzov, del Banco de Inglaterra, y coautores reveló que los ejecutivos dedican solo una hora y media a la semana a usar IA. Nueve de cada diez altos directivos no observan una mejora apreciable en la productividad laboral. En otras palabras, la reestructuración organizacional apenas ha comenzado. Es posible que algo importante esté sucediendo con la propia IA. Por ahora, permanece prácticamente invisible en los datos macroeconómicos.

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