IA: cuatro ideas sobre productividad, costos, empleo e inflación que requieren una mirada más cautelosa
Por: Julio César
La IA puede transformar productividad, empleo y costos, pero EY advierte que sus efectos económicos dependerán de inversión y adaptación.
La inteligencia artificial puede modificar la productividad, el empleo y los costos de las empresas, pero sus efectos económicos no necesariamente aparecerán con la rapidez que sugieren algunas de las expectativas actuales. Un análisis de EY-Parthenon advierte que entre el desarrollo de una tecnología y su adopción generalizada existe un periodo de adaptación que suele incluir nuevas inversiones, cambios organizacionales y capacitación.
El estudio, elaborado por Gregory Daco, Economista jefe de EY-Parthenon, y Rye Butman, Vicepresidente adjunto de EY Americas, identifica cuatro ideas que están influyendo en el debate sobre la IA: que provocará un aumento inmediato de la productividad, que su implementación tendrá costos reducidos, que hará innecesaria una parte importante de la fuerza laboral y que reducirá rápidamente la inflación.
La experiencia de otras revoluciones tecnológicas muestra, según EY, que los beneficios económicos suelen aparecer después de una etapa de inversión y reorganización. La firma cita como referencia la electricidad, el motor de vapor y la informática, tecnologías cuyos efectos sobre la productividad agregada tardaron años o incluso décadas en extenderse.
La productividad no aumenta automáticamente al incorporar IA
Uno de los supuestos que EY pone bajo revisión es que la incorporación de herramientas de IA se traducirá de inmediato en mayores niveles de productividad.
Para que eso ocurra a escala empresarial, las organizaciones necesitan modificar procesos, reorganizar tareas, capacitar personal, adaptar la gestión e integrar nueva infraestructura. En el caso de la IA, la expansión de centros de datos, semiconductores, generación eléctrica, servicios de nube y capacidades digitales constituye una etapa previa a una adopción más amplia.
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EY describe este comportamiento como una posible “curva J” de productividad: los costos de adaptación aparecen primero y los beneficios llegan después, conforme las empresas aprenden a utilizar la tecnología y ajustan su operación.
El análisis advierte, además, que parte del incremento reciente de la productividad en Estados Unidos no puede atribuirse directamente a la IA. Factores como la reorganización empresarial posterior a la pandemia, la escasez de trabajadores, la capacitación y una mayor disciplina en la asignación de capital han influido en ese desempeño.
La IA tiene un costo cada vez que se utiliza
La segunda idea cuestionada es que la IA pueda incorporarse a una empresa con un gasto principalmente concentrado en la compra inicial de software.
Los modelos de IA generativa tienen costos asociados a cada uso. Cada consulta requiere procesamiento de tokens, capacidad computacional y electricidad. Por esa razón, cuando estas herramientas se utilizan de manera intensiva, el gasto deja de ser únicamente una inversión inicial y pasa a formar parte de los costos operativos.
EY señala que algunas empresas han tenido que establecer presupuestos de tokens, límites de uso y mecanismos de control después de que el consumo superara sus previsiones. Los modelos de razonamiento más avanzados pueden incrementar aún más el consumo de tokens y, con ello, el costo de operación.
La cuestión económica, por tanto, no consiste únicamente en cuánto puede hacer una herramienta de IA. Para una empresa, la adopción debe evaluarse en función de si el valor obtenido de cada uso supera el costo de inferencia, infraestructura y los cambios organizacionales necesarios para incorporarla.
El empleo no está desapareciendo al ritmo que anticipan algunos escenarios
La relación entre IA y empleo constituye otro de los puntos que EY pide analizar con mayor cautela.
Una encuesta del Pew Research Center citada por el estudio encontró que 50% de los trabajadores estadounidenses está preocupado por el efecto futuro de la IA en el trabajo, mientras que 32% considera que la tecnología reducirá sus oportunidades laborales a largo plazo.
Los datos laborales descritos por EY muestran un panorama menos uniforme que el de una sustitución generalizada. El empleo en infraestructura informática, procesamiento de datos, alojamiento web y servicios relacionados cayó alrededor de 4% en los últimos tres años, pero permanece cerca de 30% por encima del nivel de 2019. La contratación en el sector de información ha seguido una trayectoria ascendente desde principios de 2023 y la demanda de habilidades relacionadas con IA continúa creciendo.
El estudio cita estimaciones de Challenger, Gray & Christmas según las cuales cerca de una quinta parte de los anuncios de despidos del último año mencionó la IA como uno de los factores involucrados. EY alerta que esa cifra no necesariamente refleja el efecto directo de la tecnología sobre el empleo, debido a que muchas empresas todavía no han alcanzado un nivel de madurez organizacional en el que sustituir trabajadores por IA resulte económicamente atractivo.
Otro factor es demográfico. El crecimiento de la fuerza laboral se está desacelerando en buena parte de las economías avanzadas y en algunas economías emergentes. En ese escenario, las empresas pueden enfrentar escasez de trabajadores y capacidades antes que un exceso de mano de obra. EY considera que la IA puede complementar a los empleados al elevar la producción por trabajador, particularmente cuando automatiza tareas rutinarias y libera tiempo para actividades de mayor valor.
La inversión en IA puede presionar los precios antes de reducirlos
El cuarto supuesto analizado por EY es que la IA tendrá un efecto desinflacionario casi inmediato porque las mejoras de eficiencia deberían reducir los costos de producción.
El problema está en la transición. La expansión de la IA requiere una fuerte inversión en centros de datos, electricidad, semiconductores, servidores, redes, infraestructura de nube y ciberseguridad. EY estima que los cuatro principales proveedores de servicios de nube a hiperescala invertirán alrededor de 700,000 millones de dólares en 2026, más de 300,000 millones por encima del gasto de 2025.
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Esa inversión aumenta la demanda de recursos que tienen una oferta limitada. El análisis cita datos de la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos (BLS) según los cuales los precios al productor de ciertos conjuntos de circuitos impresos, tarjetas cargadas, módulos y módems externos casi se triplicaron durante el último año, mientras que los dispositivos de almacenamiento informático aumentaron alrededor de 20%. En el mercado de consumo, los precios de computadoras, periféricos y asistentes domésticos inteligentes subieron aproximadamente 15% durante el mismo periodo.
Esto introduce una diferencia temporal importante: la IA puede reducir costos de producción en el largo plazo, pero su despliegue requiere primero una etapa de inversión que incrementa la demanda de infraestructura, energía, equipos y talento.
El efecto económico de la IA dependerá de cómo se adopte
Las cuatro ideas revisadas por EY apuntan hacia una misma cuestión: la capacidad tecnológica de la IA no determina por sí sola la velocidad con la que cambiará la economía.
Los beneficios dependerán de cuánto tarden las empresas en reorganizar sus procesos, capacitar a sus trabajadores, desarrollar infraestructura y encontrar usos cuyo valor justifique los costos recurrentes. El análisis sostiene que el efecto de la IA sobre productividad, empleo e inflación será gradual y estará condicionado por la inversión complementaria, la adopción y los incentivos económicos.
En lo que respecta a las empresas, esto desplaza la discusión desde la cantidad de herramientas de IA adoptadas hacia una pregunta más concreta: qué usos generan suficiente valor para compensar el costo tecnológico y organizacional de incorporarlos. La diferencia entre experimentar con IA y obtener resultados sostenidos dependerá, en buena medida, de cómo se rediseñe el trabajo alrededor de la tecnología.
Editor-in-Chief: Julio César. Periodista con más de 15 años de experiencia en la investigación y desarrollo de contenidos especializados para medios impresos y digitales en México y Latinoamérica.
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