Los efectos de la IA en la economía son reales, pero no de la manera que la mayoría espera

Durante los últimos años, se nos ha dicho que la inteligencia artificial salvaría al mundo o lo destruiría.

La economía de la IA eliminaría puestos de trabajo, ampliaría la desigualdad y desestabilizaría industrias enteras.

Otros lo pintaron como un milagro de productividad a punto de suceder.

Pero, ¿y si ambas partes no dieron en el blanco? Según los datos, la verdad está en otra parte, y es mucho más interesante.

¿La IA realmente está aumentando la productividad?

La respuesta es sí, pero de manera desigual.

En las principales economías, la productividad ya está aumentando, al menos eso es lo que informan algunos de los trabajos de investigación más destacados.

La OCDE estima que la IA podría sumar hasta un 0,6% al crecimiento de la productividad anual durante la próxima década.

El FMI espera que el PIB mundial aumente un 0,5% anual debido a la IA.

McKinsey valora la ganancia anual potencial de la IA generativa solo en $ 2.6 billones a $ 4.4 billones.

Pero estas ganancias no se distribuyen por igual. Se concentran en empresas con infraestructura digital, flujos de trabajo que se pueden automatizar y acceso a la computación.

Es decir, en manos de empresas que ya tenían ventaja.

La pequeña empresa promedio no ve estos resultados. Los gobiernos de los países de bajos ingresos tampoco los están viendo.

Incluso dentro del mismo sector, las empresas digitalmente maduras superan a sus pares.

En realidad, la IA crea ganancias exponenciales donde los flujos de trabajo se pueden codificar y escalar, pero deja atrás sectores que son demasiado analógicos o fragmentados.

¿Dónde están todas las pérdidas de empleo?

Desde principios de 2025, las principales empresas tecnológicas como Google, Microsoft, Meta y Amazon han recortado silenciosamente miles de puestos de trabajo.

Las herramientas de IA ahora están reduciendo la necesidad de nuevas contrataciones en ingeniería, servicio al cliente, marketing y legal.

Muchos de estos trabajos se están rediseñando o eliminando por completo.

Sin embargo, a mediados de 2025, el mercado laboral estadounidense sigue siendo históricamente fuerte. La tasa de desempleo está por debajo del 4%.

Las proporciones de empleos de cuello blanco se han mantenido estables o han aumentado. Los roles de tecnología y finanzas de nivel de entrada experimentaron una desaceleración temporal en 2023, pero la contratación se ha recuperado desde entonces.

No hay evidencia clara de un colapso en el empleo debido a la IA. La mayor parte de la "brecha laboral" citada por los analistas existía antes de la IA generativa.

Datos recientes de la Fed de Nueva York muestran que la mayoría de las empresas dicen que la IA no ha afectado la contratación de jóvenes graduados. Al menos no todavía.

Al mismo tiempo, la fricción en la búsqueda de empleo ha aumentado. Eso significa más solicitudes de spam y ciclos de contratación más largos, pero no una destrucción total de empleos.

La economía de la IA no está eliminando puestos de trabajo en masa. Está eliminando la necesidad de trabajos en áreas donde la IA se convierte en el motor predeterminado de la productividad.

Los departamentos que antes se escalaban con la plantilla ahora se escalan con software.

A día de hoy, los efectos reales siguen siendo el ruido. La tendencia real es más sutil. La IA está cambiando lo que las personas hacen en el trabajo y no las está reemplazando por completo, todavía.

Entonces, ¿qué está haciendo realmente la IA con los trabajos?

La IA en realidad está comprimiendo habilidades, cambiando tareas y recompensando la adaptabilidad.

En muchos roles, la IA se ha hecho cargo de partes del trabajo. Los programadores junior ahora comparten tareas con los asistentes de código.

Los asistentes legales y los especialistas en marketing utilizan herramientas de IA para acelerar la investigación o la generación de contenido.

Eso no elimina el trabajo. Simplemente cambia el valor de cada tarea.

Esto conduce a lo que los economistas llaman compresión de habilidades. Las personas que solían ser promedio ahora se ven por debajo del promedio.

Las personas que eran geniales ahora parecen reemplazables.

La IA no solo automatiza, sino que aplana el campo de juego en ciertos roles.

Eso ejerce presión sobre los salarios, especialmente en trabajos donde la producción es fácil de automatizar pero aún se espera una visión humana.

Sin embargo, los datos a nivel de empresa cuentan una historia diferente. Estudios de Japón, España, Finlandia y Canadá muestran que las empresas que adoptan la automatización contratan a más personas y no a menos.

Esto significa que la producción aumenta. Mejora la calidad del producto. Los trabajadores hacen cosas diferentes. Quizás los trabajadores se vuelvan mejores.

¿Qué pasa con la desigualdad?

Aquí es donde la IA golpea más fuerte.

No a través del desempleo, sino a través de cómo distribuye las ganancias.

La IA recompensa a las empresas que ya tienen datos, infraestructura y posición en el mercado.

También recompensa al capital sobre el trabajo. La productividad aumenta, pero el botín va a los accionistas, no a los trabajadores.

Por ejemplo, las empresas de los "7 magníficos" han agregado más de 4,5 billones de dólares en capitalización de mercado solo en 2024.

Nvidia se ha convertido en la empresa más valiosa del mundo en un par de años.

El resultado es una creciente divergencia. Las mejores empresas se vuelven aún más eficientes. El resto lucha por ponerse al día.

Los países con poder de cómputo y modelos soberanos avanzan. Otros se quedan consumiendo herramientas de IA creadas en otros lugares.

Estados Unidos y China se están alejando. La UE está tratando de regular primero y construir después.

La desigualdad se está volviendo institucional.

¿Quién controla los modelos? ¿Quién es el propietario de los datos? ¿Quién captura el lado positivo?

Sin una inversión seria en infraestructura pública como la computación, la nube y el acceso, la economía de la IA seguirá siendo pesada.

¿Cuáles son los costos ocultos?

Los dos mayores productos de nuestro tiempo: energía y tiempo.

La IA consume electricidad masiva. Los modelos de lenguaje grandes requieren cientos de megavatios para entrenarse.

El uso global de los centros de datos podría triplicarse para 2030. Esto crea presión sobre las redes, aumenta las emisiones y retrasa las transiciones energéticas.

También hay un costo de tiempo. Cada trabajador que ahora tiene que solicitar un modelo, revisar la salida de IA o verificar sus resultados está gastando el tiempo de manera diferente.

Las tareas se realizan más rápido, pero la supervisión se vuelve más importante. La IA cambia el lugar donde se pasa el tiempo. No solo borra el esfuerzo.

La mayoría de los modelos económicos no tienen en cuenta estas fricciones. También asumen que los trabajos son estáticos.

Así no es como funciona el trabajo. Los roles evolucionan. Los trabajadores se adaptan.

La economía de la IA no es lineal. Es recursivo. La automatización cambia el trabajo y el trabajo cambia en respuesta.

Y las ganancias son, por ahora, capturadas asimétricamente. La productividad está aumentando, pero sobre todo donde las empresas están preparadas para ello.

La IA revela cuán preparadas o no están realmente las economías. Los países y las empresas que lo traten como una herramienta, no como una amenaza, ganarán.