La inteligencia artificial llegó a todas las empresas del mundo pero no aparece en ninguna estadística

En 1987, Robert Solow escribió en el New York Times Book Review una frase que se volvería incómoda y célebre a partes iguales: "Se puede ver la era de la computadora en todas partes, menos en las estadísticas de productividad". El Nobel de economía apuntaba a algo desconcertante: décadas de inversión colosal en microprocesadores, circuitos integrados y sistemas de cómputo no habían producido el salto de eficiencia que todos esperaban. La productividad laboral había caído de un promedio anual del 2,9% entre 1948 y 1973 a apenas el 1,1% en los años posteriores. Lo que debía ser una revolución se parecía, en los balances, a un prolongado tropiezo.

Casi cuatro décadas después, la historia se repite con una fidelidad que desconcierta. La tecnología cambió; el patrón, no. Los modelos de lenguaje de gran escala, las plataformas de generación de texto y código, los agentes de procesamiento autónomo: todos ocupan el centro de la conversación corporativa global. Sin embargo, un estudio publicado en febrero de 2026 por la Oficina Nacional de Investigación Económica de Estados Unidos revela que entre seis mil altos directivos encuestados en cuatro países, el 90% afirma que estas herramientas no han tenido ningún efecto perceptible sobre el empleo ni sobre la eficiencia de sus organizaciones en los últimos tres años. El fantasma de Solow, al parecer, nunca se fue del todo.

Un fantasma en los datos

El documento del NBER no es una encuesta de opinión pasajera. Sus autores consultaron a directores generales, directores financieros y otros altos mandos corporativos en Estados Unidos, el Reino Unido, Alemania y Australia, todos participantes de series estadísticas de largo historial sobre perspectivas empresariales. El resultado es tan consistente como perturbador: aunque aproximadamente dos tercios de esos ejecutivos declararon recurrir a alguna herramienta de razonamiento algorítmico, el uso promedio no supera la hora y media semanal. Un cuarto de los encuestados admite no emplear ninguna de estas soluciones dentro de su entorno laboral.

Los números contradicen con frialdad el relato corporativo que domina las conferencias de resultados. Según un análisis del Financial Times correspondiente al período 2024-2025, 374 de las 500 empresas del índice bursátil S&P 500 mencionaron estas tecnologías en sus llamadas de resultados trimestrales, casi todas con tono decididamente optimista. Esa adhesión declarada, sin embargo, no se traduce en ninguna ganancia medible en el conjunto de la economía. Torsten Slok, economista en jefe de Apollo Global Management, lo sintetizó con precisión quirúrgica en un artículo reciente: "Hoy no se ve en los datos de empleo, ni en los de productividad, ni en los de inflación". Fuera de las siete grandes compañías tecnológicas del mercado estadounidense, añadió, no hay rastro de esta ola en los márgenes de beneficio ni en las expectativas de ganancias.

La encuesta anual de PwC, presentada en enero en el Foro Económico Mundial de Davos con respuestas de 4.454 conductores de empresas en 95 países, llegó a conclusiones equivalentes. El 56% de las organizaciones consultadas reconoció no obtener ningún beneficio financiero de su apuesta por la automatización inteligente. Solo entre el 10% y el 12% reportó mejoras concretas, tanto en costos como en ingresos. Mohamed Kande, presidente global de PwC, fue categórico al señalar la raíz del problema: no está en las capacidades técnicas de los modelos, sino en la incapacidad de las organizaciones para rediseñar sus procesos internos a su alrededor. "Es cuestión de ejecución, no de tecnología", sostuvo en Davos. La confianza de los directivos en el crecimiento de sus ingresos cayó mientras tanto a su punto más bajo en cinco años: solo el 30% de los encuestados expresa optimismo sobre sus perspectivas financieras inmediatas, frente al 56% que lo hacía en 2022.

La brecha entre el anuncio y el balance

Daron Acemoglu, economista del MIT y Premio Nobel de Economía 2024, es una de las voces más rigurosas en este debate. Su análisis, citado ampliamente en la literatura especializada, estima que el impacto de estas tecnologías sobre la productividad total de factores no superará el 0,66% en la próxima década. Cuando se lo confrontó con esa cifra, su respuesta dejó poco espacio a la ilusión: "No creo que debamos minimizar un 0,5% en diez años. Es mejor que cero. Pero es decepcionante en comparación con las promesas que se hacen desde la industria y el periodismo tecnológico".

La clave del argumento de Acemoglu radica en una distinción fundamental. Las tareas en las que los sistemas de procesamiento lingüístico muestran ganancias reales, resumir textos, generar código de baja complejidad, redactar borradores estandarizados, representan apenas el 4,5% de lo que los trabajadores estadounidenses realizan en sus jornadas. Las demás: decisiones bajo incertidumbre, juicio clínico, negociación, liderazgo situacional, gestión de conflictos organizacionales, siguen siendo resistentes a la automatización porque dependen del contexto, la experiencia acumulada y la lectura de señales que ningún modelo puede replicar aún de manera confiable.

Esa resistencia también se manifiesta en el ánimo de la fuerza laboral. El Barómetro Global de Talento 2026 de ManpowerGroup, que relevó casi 14.000 trabajadores en 19 países, reveló una paradoja que no tiene fácil salida: el uso habitual de estas plataformas creció un 13% durante 2025, alcanzando al 45% de los empleados encuestados, pero la confianza en la propia competencia tecnológica se desplomó un 18%. La brecha entre el uso por obligación y la convicción genuina revela una relación tensa. Entre los trabajadores de mayor edad la caída fue más pronunciada: un 35% de pérdida de confianza entre los Baby Boomers y un 25% entre la Generación X.

Mientras tanto, la inversión corporativa siguió su trayectoria al margen de los resultados. En 2024, las empresas globales destinaron más de 250.000 millones de dólares a estas tecnologías. Los mercados bursátiles premian esa apuesta con valuaciones elevadas. Pero en los estados contables, ese gasto todavía no se traduce en las ganancias de eficiencia que justificarían la magnitud del desembolso. IBM, compañía que lleva años siendo precursora en la adopción de sistemas de procesamiento autónomo, anunció recientemente que triplicará sus contrataciones de jóvenes graduados: aunque la tecnología puede delegar ciertas tareas iniciales, prescindir de ese escalón crearía un vacío en la formación de mandos medios y amenazaría el pipeline de liderazgo de la propia empresa a mediano plazo.

Señales de un despegue diferido

No todos los economistas leen el panorama con el mismo escepticismo. Erik Brynjolfsson, director del Laboratorio de Economía Digital de la Universidad de Stanford y uno de los investigadores que más tiempo lleva estudiando la relación entre tecnología y productividad, publicó en febrero de 2026 un artículo en el Financial Times en el que sostiene que el despegue ya comenzó, aunque de manera silenciosa. Su análisis proyecta un crecimiento de la productividad estadounidense del 2,7% en 2025, casi el doble del promedio de la última década. La señal está, dice, en los datos de empleo revisados: durante ese año, la economía de Estados Unidos solo generó 181.000 puestos netos, muy por debajo de las estimaciones originales de 584.000, mientras el PIB creció un 3,7% en el cuarto trimestre. Más producción con menos trabajadores adicionales es, por definición, rendimiento al alza.

El mismo patrón ya ocurrió antes. La revolución informática de los años setenta y ochenta demoró décadas en materializarse en las estadísticas: la explosión de eficiencia llegó recién entre 1995 y 2005, cuando el crecimiento anual saltó 1,5 puntos porcentuales respecto a las décadas previas. Mohamed El-Erian, ex director ejecutivo de Pimco y uno de los analistas más citados en economía global, señaló recientemente que el desacoplamiento actual entre crecimiento del empleo y expansión del PIB replica con exactitud el patrón que se observó durante la automatización de oficinas en la última década del siglo pasado.

Slok, que describió con crudeza la ausencia de impacto en los indicadores macroeconómicos, también contempla esta posibilidad. En su análisis, el ciclo podría seguir la forma de una curva en J: primero un período de bajo rendimiento, mientras las organizaciones aprenden a usar la herramienta, restructuran sus procesos y forman a su personal; luego, una aceleración exponencial cuando esas inversiones empiecen a generar retornos compuestos. La clave, advierte, no es el poder de cómputo ni la sofisticación de los modelos, sino la disposición de las empresas para integrarlos de manera que generen valor genuino. "El valor no se crea en el producto", escribió, "sino en cómo se usa e implementa en los distintos sectores de la economía".

Brynjolfsson identificó en su investigación más reciente un grupo pequeño pero revelador de organizaciones que ya cruzaron ese umbral. No son compañías que usan estas plataformas para generar correos más rápido o transcribir reuniones: son las que han automatizado flujos de trabajo completos de extremo a extremo, comprimiendo semanas de labor en pocas horas. "Estamos transitando de una era de experimentación a una de utilidad estructural", escribió en el Financial Times. Este grupo anticipa lo que el mercado más amplio podría experimentar en los próximos años, de la misma forma en que quienes adoptaron el correo electrónico corporativo a mediados de los noventa prefiguraron la transformación que vino después.

La paradoja, en ese marco, no sería una paradoja en sentido estricto. Sería el compás de espera que toda tecnología disruptiva exige antes de reconfigurar los procesos humanos a su alrededor. Solow no estaba equivocado en los ochenta: las computadoras tardaron. Tampoco estaban equivocados quienes auguraron su impacto eventual. El interrogante que permanece abierto es cuánto tiempo más requiere este ciclo, y si las empresas, los inversores y las economías nacionales están preparados para sostener la apuesta hasta que los datos finalmente les den la razón.