Por: Fernando Cárdenas E.
Nada puede estar más de moda hoy en día que la inteligencia artificial. La inteligencia artificial se puede definir como la simulación de la inteligencia humana en máquinas que están programadas para pensar, aprender y realizar tareas que normalmente requieren del discernimiento humano. Su continuo desarrollo y las diversas aplicaciones prometen transformar las industrias y el entorno laboral, impulsando la eficiencia y el crecimiento en la era digital. ¿Pero cuál será su impacto en términos de la productividad de las empresas y de las economías? ¿Como será este impacto en el caso de los países en desarrollo como Colombia?
Con base en dos artículos de investigación recientes, uno de Acemoglu publicado en Economic Policy y otro de Filippucci y coautores del departamento de estudios económicos de la OECD, ambos publicados en 2025, explico los potenciales efectos en productividad y crecimiento económico de la inteligencia artificial y presento mis conclusiones sobre estos efectos para el caso de los países en vía de desarrollo.
LA IA Y LAS GANANCIAS EN PRODUCTIVIDAD
El modelo desarrollado por Acemoglu presenta la IA como una forma de reducir costos. En este modelo, las ganancias de productividad que trae la IA pueden provenir de los siguientes canales:
1. La automatización de diferentes tareas que permite reducir los costos. Por ejemplo, varias funciones administrativas de nivel medio, resúmenes de textos, clasificación de datos, reconocimiento avanzado de patrones y tareas de visión artificial que se puedan automatizar de manera rentable.
2. La complementariedad de tareas puede aumentar la productividad en aquellas tareas que no están totalmente automatizadas mejorando la productividad laboral. Por ejemplo, los trabajadores pueden tener mejor información o acceso a insumos complementarios. La IA también puede automatizar algunas subtareas, facilitando la especialización de los trabajadores en otros aspectos de su trabajo.
3. La profundización de la automatización, que aumenta la productividad del capital en tareas que ya están automatizadas. Por ejemplo, una tarea de seguridad informática ya automatizada puede ser realizada con mayor éxito con la ayuda de la IA.
4. Con la IA se pueden crear nuevas tareas y estas tareas pueden afectar la productividad de todo el proceso de producción.
Por su parte, los investigadores de la OECD proponen un modelo que conceptualiza la IA como una tecnología de producción que junto con las diferentes capacidades organizacionales permite combinar mejor los diferentes factores de producción. Las capacidades organizacionales son las que hacen que las empresas puedan usar adecuadamente la IA para aumentar la productividad al mejorar sus procesos productivos y sus actividades de gestión.
LAS PREDICCIONES DE DIFERENTES ESTUDIOS
Hay múltiples estudios sobre el efecto de la IA en la productividad de las economías del mundo. Por ejemplo, Goldman Sachs predice un aumento del 1.5% anual en la productividad de Estados Unidos para un periodo de 10 años. Un estudio de McKinsey Global Institute estima que la IA y otras tecnologías de automatización podrían producir durante la próxima década un aumento de entre 1,5 y 3,4 puntos porcentuales en el crecimiento anual del PIB en las economías avanzadas.
¿Son posibles estos efectos tan grandes? Si estos aumentos de productividad son ciertos, ¿quiénes se beneficiarán?
El análisis de Acemoglu se basa en estudios experimentales que estiman las ganancias en productividad por el uso de la IA en diferentes campos para diferentes tareas. Esta metodología encuentra efectos en la productividad mucho más modestos que la mayoría de los estudios anteriores. Según Acemoglu el impacto se reduce aún más si se tiene en cuenta que si bien muchas de las tareas para las que hay evidencia de ahorro de costos son relativamente fáciles para la IA, hay otras tareas en las cuales la integración de la IA enfrentará mayores desafíos. En estas tareas las interacciones entre la acción y el contexto son más complejas y sus resultados son más difíciles de medir.
Teniendo en cuenta estas consideraciones, Acemoglu estima que los efectos de la productividad total factorial PTF a partir de los avances de la IA en el total de los próximos 10 años serán modestos. Un límite superior que no tiene en cuenta la distinción entre tareas difíciles y fáciles sería de aproximadamente 0,064% de aumento en el crecimiento anual de la PTF. Al considerar que muchas tareas son difíciles de integrar este efecto es aún menor. El efecto sobre el PIB en total en los 10 años puede estar en el rango entre 0.93% − 1.56%.
Si la IA es utilizada también para crear nuevos productos o servicios, el efecto sobre la productividad y sobre el PIB puede ser mayor. Sin embargo, también es importante considerar que pude haber efectos negativos como la manipulación de la opinión pública y otros que resten a la productividad y al crecimiento económico.
Por otra parte, el estudio del departamento de economía de la OECD, encuentra que en el caso de las economías del G7, el impacto de la IA en la productividad total factorial en la próxima década puede ser significativo. Según los autores, la contribución puede ser de entre 0.3–0.7 puntos porcentuales por año para Estados Unidos y algo menores para las demás economías del G7. De todas maneras los autores afirman que hay muchas fuentes de incertidumbre en estas proyecciones. Los efectos en productividad y en la macroeconomía dependerán sustancialmente de la dinámica de la adopción de la IA en los diferentes sectores y empresas y de la capacidad para ponerse al día de las empresas rezagadas en temas tecnológicos y de gestión. Por lo tanto es muy probable que los beneficios de la IA en la productividad dependan de inversiones en activos complementarios y en intangibles, como infraestructura y cultura de datos, habilidades de gestión y adaptación organizacional.
IMPLICACIONES DE LA IA SOBRE PRODUCTIVIDAD, SALARIOS E INEQUIDAD
Acemoglu estima los efectos de la adopción de la IA sobre los salarios y la inequidad. Según sus análisis, las actividades que pueden ser adelantadas o apoyadas por la IA están más distribuidas entre la población que las actividades que fueron potencialmente automatizables con otras tecnologías. Por esta razón, no se esperan efectos negativos sustanciales sobre los salarios para ningún grupo con diferencias en niveles educativos. Sin embargo, las proyecciones tampoco muestran una reducción significativa en los niveles de desigualdad. De hecho, los resultados de Acemoglu sugieren que las mujeres con bajo nivel educativo pueden experimentar pequeñas caídas salariales. En general, la desigualdad entre grupos puede aumentar ligeramente y es probable que la brecha entre los ingresos del capital y del trabajo se amplíe aún más.
MI OPINION SOBRE LOS PAISES EN VIA DE DESARROLLO
De la discusión anterior es claro que predecir los efectos de la IA sobre el crecimiento económico y la productividad no es una tarea fácil. Los múltiples estudios llegan a conclusiones diferentes sobre el impacto que va a tener la IA en los próximos 10 años. Sin embargo en mi opinión, estos análisis nos ayudan a entender los determinantes de estos efectos. Los estudios coinciden en que los efectos de la IA dependerán en gran medida de como funcione la dinámica de adopción a aquellas tareas que impactan la productividad de las empresas en los diferentes sectores de la economía. Es ahí en donde en mi opinión y con mi experiencia está el centro del problema en los países en vía de desarrollo. En investigaciones que hemos realizado en el laboratorio empresarial de competitividad y productividad LabE conformado por Lift growth and innovation, la universidad EIA y la universidad del Rosario, hemos comprobado la existencia de gran heterogeneidad en la productividad empresarial inclusive dentro de una misma región y una misma industria. En una misma industria por ejemplo, hay empresas que independientemente de su tamaño y de la región en donde operan, tienen altos niveles de productividad y otras muy bajos niveles de productividad. Estas diferencias en productividad pueden explicarse en gran medida por diferencias en la adopción de prácticas de gestión en área como fijación de objetivos balanceados, monitoreo de la gestión, prácticas de manufactura y definición adecuada de incentivos y gestión del personal. Como lo mencionan los estudios de Acemoglu y de la OECD la adopción productiva de la IA requiere de activos complementarios y de capacidades organizacionales que una gran mayoría de las empresas en los países en vía de desarrollo aun no han desarrollado a niveles adecuados. Esto nos hace pensar que los efectos en productividad de la IA en estos países van a ser aun menores que lo que muestran las proyecciones para los países desarrollados. Mientras que no mejoremos sustancialmente el capital gerencial y las prácticas de gestión de nuestras empresas, la adopción y utilización de la IA no va ser adecuada y este tipo de tecnologías tendrá limitaciones importantes para impactar la productividad y el crecimiento económico.
CONCLUSIONES
Si bien la IA presenta grandes oportunidades para mejorar la productividad y el crecimiento económico, proyectar sus efectos no es un tema fácil. Hay diferentes estudios que intentan proyectar estos efectos con gran diferencia en sus resultados. Para unos el impacto en los próximos 10 años es de gran magnitud, mientras que para otros este efecto no es demasiado importante. En todo caso, los investigadores concuerdan en que el aprovechamiento de la IA es diferente dependiendo de la naturaleza de las tareas y de las industrias y éste dependerá en gran medida del nivel de preparación de las empresas y de sus empleados. En nuestros países en vía de desarrollo el tema es aún más importante debido a la baja adopción de buenas prácticas de gestión en muchas de nuestras empresas. Prácticas que son complemento esencial para el aprovechamiento productivo de la inteligencia artificial.