Impacto de la Inteligencia artificial y la productividad en las compañías.
Artificial intelligence, sin duda un concepto en pocos años pasó de conocimiento de nicho a ser socialmente divulgada y en el entorno empresarial se asociado encontraba más vinculado a la automatización. Pero eso sin duda ha cambiado en poco más de 3 años, con el auge de los LLM’s se visibilizó y aceleró la «AI» o «IA» de hecho actualmente cuando se habla de «IA» se refieren frecuentemente a Large Language models. Sin desviarnos del tema central, ¿Qué evidencia existe — al momento— referente al impacto de Artificial intelligence en la productividad?. He revisado previamente la manera en que incorporación de AI en las compañías se encuentra afectando el entorno laboral.
Uno de los primeros estudios transversales publicados en primer trimestre 2025, considera un análisis en EE.UU en el sector manufactura, donde se evidenció que la adopción temprana de AI genera una pérdida de productividad, considerando la llamada «curva J» en la adopción de tecnologías transformadoras, donde se evidencia que el uso inicial de Artificial Intelligence disminuye la ganancia de productividad inicialmente, pero que luego se recupera rápidamente afectando de manera particular a las compañías consolidadas e impulsando de manera sobresaliente a empresas emergentes , promoviendo así «destrucción creativa» en el mercado de manufactura analizado.
La caída inicial en la «curva J» suele vincularse a un proceso de adopción por parte de los empleados. donde es habitual que no se logre el mayor nivel productividad, sino que consideren que no han recibido formación adecuada para abordar el uso de Artificial Intelligence, afectando las mejoras iniciales percibidas por los empleados y dilatando su adopción.
Sin embargo, al analizar evidencias basadas en experimentos y casos de estudio, el uso de Artificial intelligence suele aumentar la productividad en tareas concretas, por ejemplo: en tareas de código, en tareas de reportes, en tareas de diseño de marketing, etc. Sin embargo, estos resultados usualmente no son uniformes ni generalizables, dependen de factores como habilidades iniciales, el nivel de formación de empleados, infraestructura de datos y la estrategia de adopción definidos por la organización. Además de lo anterior se debe considerar que existen ciertas tareas repetitivas o tediosas que serán delegadas a la AI y otros no serán factibles en una primera instancia, esto lo transforma en un cuello de botella. Si a lo anterior se incorporan los recientes enfoque de KPIS — incorrectos — que miden el uso de tokens en las compañías, entonces tendremos un índice que impacta en la productividad percibida, pero que no aumenta la productividad en la compañía u organización.
Precisamente en uno de los primeros estudios vinculados al uso de Artificial intelligence en tareas en la organización Boston Consulting Group, se observó que el uso de Artificial Intelligence en los equipos profesionales evidenció una mejora en la calidad percibida del resultado en la labor asignada.
Además permitió visibilizar el grado de mejora percibido en las habilidades en los equipos durante el estudio. Junto con lo anterior, la FED St Louis realizó la encuesta semestral de trabajadores del sector de información para medir ahorro de tiempo en el uso de Artificial Intelligence Generative — AI GEN — , el índice actualmente es 4,01% según el reporte el primer trimestre de 2026.
Los resultados anteriores se constatan en diferentes estudios independientes, estos estudios analizan la aplicación de Artificial Intelligence en actividades y tareas concretas de experimentos para diversas organizaciones. Donde los resultados evidencian mejoras en calidad percibida, menor tiempo empleado y mayor rapidez en código, entre otros.
Sin embargo, lo anteriores resultados contrastan a nivel general en diferentes zonas geográficas [EE.UU, EU y CHINA], — al momento — se muestra indicios débiles sin una clara de evidencia de incremento en la productividad agregada en sectores industriales o en países.
Un análisis del FMI (2025) muestra un posible escenario de crecimiento de productividad del 1,1% en el corto plazo, en dicho estudio se prevée que países con mayor nivel de renta presenten mayores beneficios agregados. En esta dirección, el modelo de proyección presupuestario de Penn Wharton muestra resultados mínimos inferiores al 0.1% a nivel país. Sin embargo, las contribuciones proyectadas elevan el nivel de productividad Total — PTF — hacia el año 2035 un 3 % mayor para 2055 y un 3,7 % para 2075 frente a un escenario sin uso de Artificial Intelligence.
Por su parte, el budget Labs de Yale realizó un análisis del entorno económico y laboral, comparándolo con otros ciclos anuales, con la evidencia analizada, indican que el impacto a la fecha es meramente especulativo. Además declaran que: «En general, nuestros indicadores señalan que el mercado laboral en general no ha experimentado una disrupción perceptible desde el lanzamiento de ChatGPT hace 33 meses, lo que desmiente los temores de que la automatización mediante AI esté erosionando actualmente la demanda de mano de obra cognitiva». Esto es particularmente comparable con los cambio tecnológicos previos, por ejemplo: el uso de computador, más recientemente el uso de internet en los entornos laborales, los cuales han sido adoptado con efectos visibles en décadas no en menos de tres años. Un aspecto crucial que desmiente los temores que la automatización mediante Artificial intelligence esta erosionando la demanda y mercado laboral actual.
Recientemente FED de EEUU, en un reporte de julio titulado «The AI Buildout and the Economy: Publicly Available Data to Assess AI’s Impact», indica que «las tendencias de productividad en los tres niveles se han mantenido relativamente constantes a lo largo del tiempo«.
Un ámbito complementario a considerar es la relación con estudios sobre el mercado laboral. Algunos de ellos muestran indicios de menor contratación de profesionales jóvenes en sectores industriales donde la Artificial Intelligence se desempeñe «razonablemente bien» o «aceptablemente bien», no es el único factor evidenciado sin duda, es un desafío en el contexto país, pues se debe observar bajo el prisma de las recientes noticias de empleabilidad nacional.
Otro aspecto a considerar, es que estudios previos muestran que la inversión en capacitación de empleados e innovación aumenta la productividad. Además, Artificial intelligence, es una tecnología reciente donde se requiere de capacitación aspecto en que Chile aún se encuentra retrasado. Por otro lado, las oportunidades limitadas de formación en habilidades de vanguardia reducen los beneficios de productividad afectando el crecimiento sostenible a corto y medio plazo.
Un aspecto sumamente relevante es la interrogante: ¿Qué sucede si se visibiliza a nivel económico una mejora de la IA en productividad o en PIB?. Es probable que esto acelere la adopción de la AI en diversos sectores industriales. Además, su impacto puede acelerar un desplazamiento laboral general. Donde al momento pocos países han considerado políticas para abordar esa situación como la RBU o limites de despidos o otros mecanismos. Desde luego posiblemente algo no previsto es que, el desarrollo económico está vinculado al consumo, donde una sociedad laboralmente activa es clave para sostenerlo.