La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en el nuevo tótem tecnológico de políticos y empresas. Desde promesas de automatización total hasta titulares que la presentan como la solución definitiva para elevar el rendimiento económico, las expectativas están por las nubes. Pero ¿qué tan real es esta supuesta mejora en la productividad gracias a la IA?
En Australia, por ejemplo, el debate ha cobrado fuerza tras revelarse que el crecimiento de la productividad laboral está en su peor nivel en 60 años. Mientras el gobierno se prepara para una mesa redonda nacional sobre el tema, la IA figura como una de las cinco áreas clave de reforma. No es casualidad: el sector empresarial la ve como “la mayor oportunidad en una generación para elevar la productividad”. Sin embargo, la evidencia que tenemos hasta ahora dista mucho de ser concluyente.
¿Qué entendemos por productividad?
Antes de entrar en materia, conviene aclarar el concepto. La productividad mide cuántos bienes o servicios podemos generar a partir de ciertos insumos, como mano de obra, tecnología o materias primas. A mayor productividad, mayor potencial para elevar la calidad de vida de una población.
Este indicador puede analizarse a tres niveles:
- Individual: ¿Cuántos correos respondes en una hora? ¿Cuántas tareas completas en una jornada?
- Organizacional: ¿Qué tan eficiente es una empresa para alcanzar sus objetivos?
- Nacional: ¿Cuánto valor económico genera un país por cada hora trabajada?
Aunque suena simple, el reto está en conectar estos niveles. Que una persona o una empresa trabaje mejor no significa automáticamente que el país mejore su productividad general. Los factores son muchos y sus efectos se diluyen al escalar.
IA y productividad individual: mejoras con letra pequeña
Los primeros estudios que analizan cómo afecta la IA al desempeño individual muestran resultados mixtos.
Un estudio reciente de 2025 con 776 profesionales de Procter & Gamble encontró que quienes usaban IA trabajaban al nivel de dos personas que no la utilizaban. Otro estudio en 2023 con consultores de Boston Consulting Group reportó un aumento del 18% en la velocidad de ejecución de tareas gracias a herramientas de IA generativa.
Casos como el de una empresa de software Fortune 500, donde 5.200 agentes de atención al cliente usaron IA para resolver problemas, mostraron mejoras del 14% en productividad general y hasta un 35% en empleados menos experimentados.
Pero no todo es tan prometedor. Una encuesta a 2.500 profesionales reveló que el 77% sintió un aumento de carga laboral al usar IA. La mitad admitió no saber cómo aprovechar sus beneficios. El motivo: hay que corregir errores, verificar resultados, aprender a usar la herramienta y lidiar con expectativas poco realistas.
Otro ejemplo interesante es el de Microsoft 365 Copilot en una agencia gubernamental australiana. Aunque la mayoría dijo sentirse más productiva, el 30% no notó ninguna mejora, y muchos esperaban más beneficios de los que realmente obtuvieron.
En resumen: la IA puede ayudar, pero no es magia. Su efecto depende del contexto, del tipo de tarea y del grado de preparación del usuario.
Productividad organizacional: una ecuación con demasiadas variables
Atribuir un cambio de productividad empresarial exclusivamente a la IA es prácticamente imposible. Las empresas funcionan en entornos complejos donde influyen desde la cultura organizacional hasta la situación económica del país.
Aun así, hay estudios que intentan medir su impacto. La OCDE estima que la mejora puede ir de 0% a 11% cuando se aplica IA tradicional (algoritmos de machine learning específicos para una industria). Otros análisis muestran avances en países como Alemania, Italia y Taiwán.
Sin embargo, un estudio de 2022 que examinó 300.000 empresas en Estados Unidos no encontró relación significativa entre el uso de IA y el aumento de productividad. En cambio, sí halló efectos positivos con tecnologías como la robótica o la computación en la nube.
Una posible explicación es que la IA aún no ha sido adoptada de forma masiva ni estratégica. Otra, que su implementación suele requerir más trabajo humano del que se cree. El caso de Amazon y su tecnología «Just Walk Out» es ilustrativo: prometía tiendas sin cajeros, pero acabó requiriendo más de 1.000 personas en India para validar los datos capturados por las cámaras. Amazon niega esa cifra, pero el debate está servido.
Y no olvidemos el ejército invisible que alimenta la IA: millones de personas etiquetando datos para entrenar modelos. Ese trabajo humano no siempre se contabiliza cuando hablamos de productividad.
Productividad nacional: una promesa aún por cumplir
A nivel macroeconómico, la IA aún no ha dejado huella visible en los indicadores de productividad. Algunos expertos sostienen que es cuestión de tiempo: las tecnologías necesitan madurar, las empresas deben reorganizarse, y los trabajadores, capacitarse.
No siempre ocurre. La historia muestra que no toda innovación tecnológica tiene un impacto uniforme. Mientras internet sí elevó la productividad global, tecnologías como el teléfono móvil o las redes sociales muestran resultados más ambiguos, con efectos positivos solo en ciertas industrias.
La clave está en cómo se integra la tecnología al tejido económico. Si solo la usamos para hacer lo mismo, pero más rápido, los beneficios serán limitados.
La productividad no es solo hacer más, sino hacer mejor
Uno de los mayores errores es creer que ser productivo significa ser más rápido. La narrativa habitual es que la IA nos libera de tareas rutinarias para enfocarnos en lo creativo. Suena bien, pero la realidad es más compleja.
Contestar correos más rápido no significa tener las tardes libres. De hecho, al responder más, probablemente recibas más. Es una trampa de eficiencia: haces más, pero sin avanzar realmente.
La verdadera productividad inteligente implica saber cuándo ir más despacio. Muchas veces, las mejores ideas nacen en los momentos de pausa. Imagina una IA que no solo acelere procesos, sino que nos ayude a decidir cuándo detenernos, reflexionar y crear.
Ahí está el potencial desaprovechado: usar la IA no para producir sin parar, sino para pensar mejor.
☞ El artículo completo original de Juan Diego Polo lo puedes ver aquí
No hay comentarios.:
Publicar un comentario