A juzgar por el frenesí bursátil, la inteligencia artificial (IA) generativa se ha convertido en la nueva sensación del mercado tecnológico. Los inversores siguen apostando fuerte a esta disruptiva tecnología, impulsando importantes alzas en las acciones de empresas punteras como Nvidia, Microsoft y Alphabet. Sin embargo, aunque el potencial de la IA generativa parece ilimitado, los avances realmente palpables aún no han llegado.
El impacto económico de la inteligencia artificial generativa empezará a sentirse en 2027
Según un reciente análisis de Goldman Sachs Research (GSR), el verdadero impacto de la IA generativa en la economía y la productividad laboral no se hará patente hasta 2027. Pese a la euforia, las cifras actuales de adopción empresarial son todavía limitadas.
GSR predice que esta tecnología podría impulsar significativamente el PIB y el crecimiento de la productividad en la próxima década. No obstante, en los primeros años se espera un crecimiento moderado, antes de un gran despegue en 2027 y años posteriores.
Beneficios pendientes de concretar
La principal razón de este retraso es que la adopción empresarial de la IA generativa va muy por detrás de la inversión realizada. Aunque su potencial para automatizar tareas es enorme, los estudios apuntan a que todavía no se han materializado grandes incrementos de productividad.
De hecho, solo el 5% de las empresas afirman utilizar actualmente IA generativa en sus operaciones habituales. Las principales barreras son la falta de conocimientos, preocupaciones sobre privacidad y seguridad, así como el temor a invertir en una fase demasiado temprana.
Aumentos de productividad del 25% con la inteligencia artificial generativa
No obstante, la literatura académica y los casos de uso avalan la capacidad de la IA para impulsar drásticamente la eficiencia. Se estima que su adopción podría aumentar la productividad laboral en torno a un 25% de media.
Por ello, GSR mantiene su pronóstico optimista, aunque retrasado 4 años respecto a cálculos anteriores. El lapso adicional se debe a que primero deben sentarse las bases para un uso generalizado de la IA, lo que requerirá mayores inversiones en semiconductores, redes y energía.
Impactos positivos en el empleo
Por ahora, dado lo incipiente de su implementación, la IA generativa no ha causado grandes disrupciones en el mercado laboral. De hecho, podría haber aumentado ligeramente el empleo neto al crear nuevos roles vinculados a esta tecnología.
A largo plazo, GSR espera que la IA no provoque grandes pérdidas de empleo, sino que genere oportunidades en sectores adyacentes y donde el talento humano tenga ventajas comparativas sobre las máquinas.
Preparándose para la transformación
Aunque la revolución productiva esté demorada, las empresas deben prepararse activamente para sumarse al cambio. Esto implica formarse en IA, analizar tendencias, idear planes estratégicos y automatizar procesos clave.
Un reto crucial será redirigir el talento humano hacia tareas complejas que la IA no pueda asumir por sí sola. También será esencial desarrollar nuevas habilidades mediante programas de recapacitación.
Medir y adaptarse
Para implementar la IA con éxito, las organizaciones precisarán flexibilidad e indicadores sólidos que midan el impacto real. Esto les permitirá ajustar rápidamente sus estrategias y aprovechar al máximo el potencial transformador de esta tecnología.
La IA generativa podría tener un efecto tan disruptivo como el motor eléctrico o la computadora personal. Si bien su impacto tardará un poco más en sentirse, las empresas ágiles y visionarias que se preparen a tiempo estarán mejor posicionadas para cosechar sus beneficios.