La inteligencia artificial progresa rápidamente: los modelos más recientes realizan tareas complejas con poca supervisión humana, y este mes uno de ellos contribuyó a un avance en física teórica. Ese progreso ha alimentado discusiones públicas, incluida la difusión de un ensayo que afirma que “Algo Grande Está Ocurriendo”.
¿Se está produciendo también un cambio significativo en la economía? Figuras como Scott Bessent, secretario del Tesoro de EE. UU., y Kevin Warsh, nominado para dirigir la Reserva Federal, han señalado que la IA podría provocar un fuerte aumento de la productividad en breve.
Los datos macro de EE. UU. presentan un rompecabezas: la economía creció un 2,2% en 2025 (según cifras publicadas el 20 de febrero), mientras que la creación de empleo se desaceleró a unos 15.000 puestos al mes en promedio, equivalente a un crecimiento anual del empleo de solo el 0,1%. Esa combinación sugiere un aumento de la producción por trabajador.
No obstante, la evidencia de incrementos importantes de la productividad impulsados por la IA es limitada. El PIB real creció a una tasa anualizada modesta del 1,4% en el cuarto trimestre de 2025 (contribuyó parcialmente el cierre del gobierno), y la separación entre crecimiento de la producción y del empleo no es extraordinaria en perspectiva histórica. Una estimación basada en PIB real y horas trabajadas indica un crecimiento de la productividad de alrededor del 1,9% en 2025, cercano al promedio histórico (~2%) y muy inferior a los avances observados durante el auge de Internet en los años 1990 y 2000.
La diferencia entre producción y empleo puede obedecer a varios factores. Mucho del crecimiento reciente del PIB provino de inversión, en particular en infraestructura asociada a la IA: Jason Furman estima que cerca del 90% del crecimiento del PIB en la primera mitad de 2025 se originó en gasto en centros de datos y capital relacionado. Investigaciones del Banco de la Reserva Federal de San Francisco muestran que, al excluir el efecto de esa inversión, las ganancias de productividad subyacentes son cercanas a cero. Además, cambios en el mercado laboral —como políticas migratorias más estrictas que redujeron el crecimiento de la fuerza laboral o la caída del empleo temporal— elevaron la productividad promedio al reducir la participación de trabajadores en sectores de baja productividad.
Para evaluar el impacto de la IA en la productividad, los economistas consideran tres dimensiones: la amplitud de adopción de la tecnología, la intensidad con que se utiliza y cuánto mejora la eficiencia en tareas concretas.
La adopción está aumentando. Un estudio de seguimiento de Alex Bick (Banco de la Reserva Federal de San Luis) y colegas estima que el 41% de los trabajadores estadounidenses usaba IA generativa en el trabajo en noviembre de 2025, frente al 31% del año anterior. Otros estudios ofrecen cifras similares; por ejemplo, Jon Hartley y colaboradores estiman un aumento desde aproximadamente el 30% a finales de 2024 hasta el 36% un año después.
Sin embargo, la adopción por sí sola no determina el efecto sobre la productividad. La intensidad de uso sigue siendo baja: solo alrededor del 13% de los adultos en edad laboral emplea IA a diario, y la proporción de horas de trabajo que incluyen IA generativa subió del 4,1% a finales de 2024 al 5,7% a mediados de 2025. En su mayoría, el uso se concentra en tareas puntuales—ayuda para redactar textos, búsquedas de información o apoyo en la programación—más que en una automatización integral de procesos.
Cuando se aplica correctamente, la IA puede aportar beneficios notables. Estudios muestran efectos relevantes: en 2023 Shakked Noy y Whitney Zhang (MIT) hallaron que ChatGPT redujo en casi un 40% el tiempo de realización de tareas de escritura; investigaciones con consultores del Boston Consulting Group encontraron mejoras de productividad del 12% al 25% en tareas profesionales realistas; y análisis de entornos reales sugieren aumentos promedio del 15% al 30% en algunos casos.
Combinando la mayor utilización de IA con las mejoras de eficiencia observadas en estudios de tarea, un cálculo aproximado sugiere que la IA podría haber añadido entre 0,25 y 0,5 puntos porcentuales al crecimiento de la productividad en el último año. Esa cifra probablemente sea optimista: supone que el tiempo ahorrado se reasigna de forma productiva y que la calidad no se deteriora. La evidencia preliminar es mixta: algunos trabajos indican que los empleados pasan más tiempo total trabajando cuando usan IA, y otros señalan que la tecnología puede generar resultados de baja calidad que requieren edición o verificación.
Una limitación fundamental del argumento de que la IA impulsa un auge productivo es que las ganancias sustanciales suelen llegar cuando las empresas reorganizan sus procesos en torno a la nueva tecnología, no solo cuando los trabajadores adoptan una herramienta. En la historia económica, avances tecnológicos importantes requirieron rediseños organizativos —por ejemplo, la adopción generalizada de motores eléctricos o la transformación de la logística minorista tras la difusión de los ordenadores personales— para generar saltos persistentes en productividad.
Por ahora hay pocos indicios de que la reorganización a gran escala haya ocurrido con la IA. Un estudio reciente de Ivan Yotzov y coautores (Banco de Inglaterra) muestra que los directivos dedican solo una hora y media a la semana al uso de IA y que nueve de cada diez altos ejecutivos no detectan mejoras apreciables en la productividad laboral. En conjunto, la reestructuración organizativa necesaria para que los efectos sean amplios aún está en una fase inicial.
Es posible que avances importantes en la propia IA estén en curso, pero, por el momento, sus efectos macroeconómicos aparecen, en gran medida, invisibles en los datos agregados.
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