IA Falla en Impulsar Productividad Pese a Inversión Masiva

Dos años después del boom de la inteligencia artificial generativa, la tecnología aún no ha cumplido su promesa económica central. JP Gownder, vicepresidente y analista principal de Forrester, declaró que las ganancias de productividad por IA siguen brillando por su ausencia en los datos económicos.

“Simplemente no lo estamos viendo”, dijo Gownder a The Register. Los comentarios llegan mientras las empresas de IA continúan recibiendo miles de millones en inversión para centros de datos y desarrollo de modelos, mientras las empresas luchan por demostrar retornos significativos.

Gownder señaló una desconexión entre el hype de la IA y su impacto económico medible, invocando la Paradoja de Solow. Nombrada por el economista ganador del Premio Nobel Robert Solow, quien observó en 1987 que “los efectos de la revolución de las PC se pueden ver en todas partes, excepto en las estadísticas de productividad”, el fenómeno parece repetirse con la IA.

Los datos de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU. muestran que la productividad creció 2.7 por ciento anualmente de 1947 a 1973—antes de las computadoras personales—pero solo 2.1 por ciento entre 1990 y 2001 después de que las PC se popularizaran, y apenas 1.5 por ciento de 2007 a 2019. Trimestres recientes han mostrado mejoras, con la productividad laboral del sector empresarial no agrícola aumentando 4.9 por ciento en el tercer trimestre de 2025, pero Gownder argumenta que esto no se ha traducido en las ganancias transformadoras que prometieron los defensores de la IA.

El analista citó un estudio del MIT Media Lab que encontró que el 95 por ciento de los proyectos empresariales de IA generativa no logran entregar impacto medible en ganancias y pérdidas. “Muchas cosas de IA generativa realmente no están funcionando”, dijo Gownder. “Así que no hay retorno de inversión real”.

Estudios Revelan Desempeño Decepcionante de Herramientas IA

La investigación sobre herramientas de codificación con IA—una de las aplicaciones más promocionadas de la tecnología—ha producido hallazgos que contradicen las suposiciones populares. Un ensayo controlado aleatorio de la organización sin fines de lucro METR encontró que los desarrolladores de software experimentados usando herramientas de IA completaron tareas 19 por ciento más lento, aunque estimaron que la tecnología los había hecho 20 por ciento más rápidos.

Una investigación separada del Center for AI Safety y Scale AI introdujo el Remote Labor Index, una prueba que evalúa agentes de IA en trabajo freelance real. Los agentes de mejor desempeño lograron una tasa de automatización de solo 2.5 por ciento.

Mientras tanto, un fenómeno apodado “workslop”—contenido generado por IA que parece pulido pero carece de sustancia—ha surgido como una pérdida inesperada de productividad. Una investigación de BetterUp y Stanford encontró que los trabajadores pasan casi dos horas abordando cada incidente de workslop, con el 74 por ciento reportando consecuencias negativas por productos de IA de baja calidad.

A pesar de los datos decepcionantes de productividad, el último pronóstico de Forrester predice que la IA y la automatización eliminarán el 6.1 por ciento de los empleos estadounidenses para 2030—aproximadamente 10.4 millones de posiciones. “Estos empleos se pierden estructuralmente, están perdidos para siempre, porque han sido reemplazados”, dijo Gownder. “Eso no es un golpe insignificante para la economía”.

La firma estima que la IA generativa ahora representará el 50 por ciento de las pérdidas de empleo impulsadas por automatización, un aumento del 29 por ciento en su pronóstico de 2023. Sin embargo, Gownder advirtió que muchos despidos recientes atribuidos a la IA son en realidad “decisiones financieras disfrazadas de pérdidas de empleo por IA”, con empresas reduciendo personal anticipando una automatización que aún no existe.

Las predicciones de Forrester para 2026 sugieren que más de la mitad de los despidos atribuidos a la IA serán silenciosamente revertidos cuando las empresas confronten las realidades operacionales de reemplazar trabajadores humanos prematuramente.