La narrativa de que la Inteligencia Artificial (IA) Generativa provocaría una ola de desempleo masivo o,en la otra orilla,un milagro económico inmediato,comienza a enfrentarse a la realidad global.
Un paper macroeconómico liderado por Raúl Katz,del Columbia Institute for Tele-Information,y Juan Jung,de la Universidad Pontificia Comillas,desmiente ambos extremos.
Los expertos aseguran que la IA Generativa sí está elevando la productividad de los trabajadores en prácticamente todos los niveles de capacitación,pero su contribución directa al crecimiento del Producto Interno Bruto (PIB) sigue siendo modesta en sus primeros años de despliegue.
El informe,publicado en la revista académica Structural Change and Economic Dynamics,analiza datos trimestrales de 67 países desarrollados y emergentes entre 2017 y 2025. A diferencia de análisis previos sustentados en encuestas cualitativas,patentes o pronósticos teóricos,el trabajo recurrió a una métrica empírica directa de asimilación digital: el volumen real de tráfico web hacia las principales plataformas de IA Generativa del mercado global,ChatGPT,Gemini,DeepSeek,Claude,Copilot y Perplexity,compilado a través de Semrush.
El hallazgo central del estudio ratifica a la IA Generativa como una tecnología de propósito general con un comportamiento radicalmente distinto al de olas previas como la robótica fabril o el aprendizaje automático clásico.
Mientras que las tecnologías anteriores demandaban perfiles técnicos especializados para su integración y tendían a sustituir tareas físicas o rutinarias,las herramientas generativas han demostrado ser intuitivas y transversales,afirman los expertos.
Los investigadores encontraron ganancias de productividad estadísticamente significativas en perfiles con educación primaria,secundaria y media superior. De igual forma,el beneficio se extendió a empleados a tiempo parcial,tiempo completo,trabajadores por cuenta propia e incluso empleo informal o vulnerable.
Si bien los datos del estudio muestran un beneficio relativo ligeramente más ágil entre trabajadores independientes y con menor instrucción formal,gracias a la baja barrera de adopción y al apoyo inmediato en tareas de redacción,información o programación básica,estadísticamente el avance es parejo entre segmentos.
Al evaluar las relaciones de los factores de producción,los autores observaron más bien un refuerzo en la complementariedad entre el capital físico y la fuerza de trabajo combinada. En esta fase inicial,la tecnología funge como un asistente que complementa el criterio y amplifica la capacidad de los colaboradores,en lugar de desmantelar plantillas laborales.
El estudio constata mejoras directas en la productividad marginal de los sectores de servicios e industria manufacturera,ámbitos caracterizados por tareas intensivas en información,diseño,redacción y toma de decisiones cognitivas.
En contraste,el impacto en el sector agrícola fue estadísticamente nulo. La naturaleza de las labores del campo,regida predominantemente por dinámicas manuales,físicas y ambientales,permanece hasta ahora al margen del alcance directo de los modelos de lenguaje actuales.
Katz y Jung afirman que,pese a los incrementos a nivel individual,la traslación hacia las grandes cifras macroeconómicas ha sido paulatina.
El cálculo econométrico del estudio arrojó que,entre finales de 2022 y mediados de 2025,la IA Generativa aportó un modesto incremento promedio de apenas 0.008% al PIB en los 67 países estudiados.
También señala que la cifra confirma la tesis de economistas como Daron Acemoglu,del MIT,quienes advierten que la asimilación institucional y empresarial de innovaciones profundas toma tiempo antes de reflejarse en los agregados nacionales.
Katz y Jung también descubrieron un patrón decisivo,que es que los saltos sustanciales de productividad laboral requieren alcanzar una “masa crítica” de adopción.
En el estudio establecen que cuando un país supera el umbral de entre 75 y 100 visitas a plataformas de IA por cada 100 habitantes,los aumentos en la productividad laboral repuntan a tasas de entre el 2.5% y el 5.7%.
El foco regulatorio y de fomento,subrayan los autores,no debe centrarse en frenar la tecnología,sino en democratizar la conectividad,acelerar la alfabetización digital e impulsar la digitalización de las pequeñas y medianas empresas (pymes),garantizando que alcancen los umbrales de uso necesarios para traducir la productividad individual en desarrollo económico sostenible.
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