Cosechando el dividendo de la IA.

Artículo de Paul Taylor, 18 de marzo de 2026

La productividad, típicamente medida como producción por hora trabajada, es el principal motor a largo plazo del crecimiento de los ingresos y el nivel de vida. Tanto Estados Unidos como Europa han experimentado un crecimiento de productividad más lento desde mediados de la década de 2000 en comparación con décadas anteriores.

Ahora, sin embargo, muchos economistas y responsables políticos ven la IA como un posible catalizador para revertir esa desaceleración. Se espera ampliamente que la IA, especialmente el aumento de la IA generativa y los agentes de IA, forme la siguiente fase del crecimiento de la productividad en las economías avanzadas, incluidas las de los Estados Unidos y Europa.

La pregunta clave para los líderes empresariales no es si la IA importará, sino qué tan grandes serán las ganancias de productividad, qué tan rápido se materializarán y qué región se beneficiará más.

Crecimiento de la productividad.

La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) estima que la IA podría aumentar el crecimiento anual de la productividad laboral en las economías avanzadas en aproximadamente 0,4 a 1,3 puntos porcentuales, dependiendo de la intensidad de adopción y la exposición del sector. Estas ganancias serían significativas porque incluso medio punto porcentual adicional del crecimiento anual de la productividad se compone significativamente durante una década.

Sin embargo, la OCDE y otros economistas enfatizan que los resultados dependen en gran medida de inversiones complementarias en infraestructura digital, capacitación de la fuerza laboral y cambio organizacional, en lugar de solo de la tecnología.

Entre 1995 y 2019, la productividad laboral de los Estados Unidos creció un 2,1 % anual en comparación con el 1% en Europa. Esta disparidad surgió en parte porque las empresas en los Estados Unidos invirtieron más agresivamente en información, comunicaciones y tecnología, mientras que las de Europa estaban más restringidas por factores regulatorios y de otro tipo.

Las expectativas de ganancias de productividad impulsadas por la IA siguen siendo generalmente más fuertes en los Estados Unidos que en Europa.

Goldman Sachs sugiere que la adopción generalizada de la IA generativa podría aumentar el crecimiento de la productividad laboral de los Estados Unidos en alrededor de uno a 1,5 puntos porcentuales al año.

Varios factores estructurales apoyan esta opinión. Los Estados Unidos tienen un profundo ecosistema tecnológico, liderazgo global en investigación de IA y capital de riesgo, y un sector de servicios grande y digitalmente intensivo, que incluye finanzas, servicios profesionales y TI, donde las herramientas de IA generativa se pueden implementar rápidamente.

IA agente.

Tanto en Europa como en los Estados Unidos, los agentes de IA representan un desarrollo particularmente importante. A diferencia de las herramientas de automatización anteriores que manejaban tareas aisladas, los agentes de IA, como los Agentes Joule de SAP, están diseñados para planificar, razonar y ejecutar flujos de trabajo de varios pasos. Por ejemplo, un agente podría administrar tickets de servicio al cliente, borradores de respuestas, bases de datos de consultas, escalar problemas y actualizar sistemas, todo con una intervención limitada.

En las industrias basadas en el conocimiento, este tipo de automatización del flujo de trabajo podría aumentar significativamente la producción por trabajador. Pero en lugar de reemplazar ocupaciones completas, los agentes de IA pueden reducir el tiempo dedicado a tareas administrativas repetitivas y de "cola larga", lo que permite a los trabajadores centrarse en el análisis de mayor valor, la estrategia y las actividades interpersonales.

A pesar de las historias sobre proyectos corporativos fallidos de IA, que generalmente pueden involucrar pilotos de IA atornillados o independientes en lugar de un enfoque más integrado y holístico, la evidencia reciente de los Estados Unidos sugiere que ya están surgiendo ganancias de productividad en algunos sectores.

Por ejemplo, las instituciones financieras han informado de mejoras significativas en la eficiencia en las operaciones de back-office a través del despliegue de IA.

Del mismo modo, los estudios experimentales en servicios profesionales muestran que la IA generativa puede aumentar la calidad y la velocidad de la producción, particularmente para los trabajadores menos experimentados, reduciendo efectivamente las brechas de habilidades dentro de los equipos.

Perspectiva europea.

Las perspectivas de ganancias de productividad en Europa a partir de la IA son más mixtas. Según un informe reciente del Fondo Monetario Internacional (FMI), la ganancia a medio plazo en la productividad solo de la IA variaría considerablemente entre los países, y para Europa en su conjunto sería bastante modesta: alrededor del 1,1 % acumulativamente durante cinco años.

Pero con las reformas a favor del crecimiento, el FMI sugiere que son posibles ganancias mucho mayores a largo plazo. Al igual que la OCDE, el FMI enfatiza que los marcos regulatorios, las estructuras del mercado laboral y el ritmo de difusión de la tecnología influirán fuertemente en los resultados.

Varias diferencias estructurales dan forma a la trayectoria de Europa y al tamaño de lo que se ha llamado el "dividendo del crecimiento de la IA".

En primer lugar, la adopción de la IA entre las pequeñas y medianas empresas (PYME), que forman una mayor parte de la economía europea que en los Estados Unidos, tiende a ser más lenta.

En segundo lugar, el mercado digital de Europa sigue estando más fragmentado en las fronteras nacionales, los idiomas y los sistemas regulatorios, lo que puede complicar la escala de las plataformas tecnológicas.

En tercer lugar, la Unión Europea ha adoptado un enfoque regulatorio más preventivo para la gobernanza de la IA. Si bien esto puede reducir ciertos riesgos, también podría amortiguar las ganancias de productividad a corto plazo si las cargas de cumplimiento ralentizan el despliegue.

Las fortalezas de Europa.

Dicho esto, Europa tiene fortalezas. Lidera en fabricación avanzada e ingeniería industrial, sectores donde la optimización impulsada por IA, la robótica y el mantenimiento predictivo pueden aumentar la productividad del capital. En estas áreas, los agentes de IA integrados en sistemas industriales podrían mejorar significativamente la eficiencia de la cadena de suministro y reducir el tiempo de inactividad.

Además, como han señalado los ejecutivos de SAP, Europa tiene un enorme repositorio de datos estructurados de negocios y fabricación, que es esencial para sistemas de IA confiables y efectivos, así como para la confianza en los agentes de IA.

Si la adopción de la IA se acelera en los sistemas de fabricación y energía y si las empresas europeas aprovechan la oportunidad para crear agentes y aplicaciones avanzadas de IA utilizando sus datos comerciales, Europa podría ver ganancias de productividad a medio plazo mucho más sólidas. Como ejemplo, el uso interno de las herramientas de IA por parte de SAP ya ha mejorado significativamente la productividad de sus propios desarrolladores.

Flexibilidad laboral.

Un factor crítico tanto en los Estados Unidos como en Europa es el ajuste del mercado laboral.

Históricamente, el mercado laboral de los Estados Unidos ha demostrado una mayor flexibilidad, con mayores tasas de cambio de trabajo y movilidad ocupacional. Esta flexibilidad puede facilitar la reasignación más rápida de los trabajadores en funciones complementarias de IA, amplificando las ganancias de productividad, aunque esto podría compensarse con una reconexión más efectiva de la fuerza laboral existente.

Como ha señalado el Banco de Liquidaciones Internacionales (BIS), es poco probable que los efectos de productividad de la IA sean automáticos.

Las ganancias de productividad de la IA dependen de inversiones complementarias en habilidades, prácticas de gestión e infraestructura digital. El BPI advierte que sin estos, las herramientas de IA pueden producir solo mejoras marginales en la eficiencia.

La lección histórica de las tecnologías de uso general pasadas, como la electricidad y las TI, es que los aumentos de productividad ocurren solo después de que las organizaciones rediseñen los procesos para explotar nuevas capacidades y adoptar un enfoque holístico en lugar de fragmentario hacia la implementación.

No hay burbuja de IA.

Si bien algunos inversores han expresado su preocupación por una burbuja de IA, el gasto total en IA en los Estados Unidos todavía está por debajo del 1% del PIB. Joseph Briggs, economista global senior de Goldman Sachs, señala que esto está muy por debajo de los ciclos históricos de infraestructura.

A modo de comparación, las inversiones históricas en infraestructura, como el gasto en TI, los ferrocarriles y los canales, generalmente representaban entre el 2% y 5% del PIB.

Al igual que estas olas de inversión anteriores, es probable que la IA, particularmente la IA agente, genere un crecimiento significativo de la productividad y un impulso correspondiente al PIB en aquellas regiones y sectores que aprovechan la oportunidad de la IA.

Fuente: SAP News Center