¿Dónde y cuándo la IA impulsará la productividad? Esto dicen los economistas jefes

El último informe Perspectivas de los Economistas Jefes dibuja un panorama de resiliencia para la economía global.

Aunque algo más de la mitad de los expertos encuestados prevé un debilitamiento de las condiciones para el próximo año, esto supone una mejora considerable con respecto a la edición anterior del informe.

Sin embargo, las opiniones sobre la IA en el nuevo informe son dispares.

Existe una amplia expectativa de un posible pinchazo en los precios de las acciones relacionadas con la IA en Estados Unidos, y se prevé que la pérdida de puestos de trabajo vinculada a esta tecnología se prolongue durante la próxima década. Pero, al mismo tiempo, se pronostican ya aumentos significativos de productividad en las principales economías para los próximos uno o dos años.

Hemos pedido a un selecto grupo de economistas jefes que profundicen en este aspecto de la productividad: ¿dónde esperan que se produzcan las mayores ganancias dentro de sus respectivas industrias y en qué plazo?

Servicios financieros, profesionales e inmobiliarios

"Los mayores aumentos de productividad derivados de la adopción de la IA probablemente se materializarán más rápido de lo esperado, especialmente en los servicios financieros y profesionales, donde el trabajo es altamente intensivo en conocimiento y está orientado a procesos. En estos sectores, la IA ya está comprimiendo los ciclos de investigación, análisis, cumplimiento normativo, redacción y flujos de trabajo. A nivel agregado, EY-Parthenon estima que la IA podría elevar la productividad laboral de toda la economía entre un 1,5% y un 3% durante la próxima década; las mayores contribuciones provendrán de los sectores tecnológico, financiero, de consultoría, jurídico y contable.

Fundamentalmente, estas ganancias no se están cosechando de manera pasiva. La Cuarta Encuesta sobre el Pulso de la IA en EE. UU. de EY muestra que la mayoría de las organizaciones están reinvirtiendo los aumentos de productividad impulsados por la IA en innovación, infraestructura de datos y mejora de las habilidades de la fuerza laboral, acelerando la difusión en lugar de limitarse a consolidar ahorros de costos puntuales.

Evidencia reciente del Banco de la Reserva Federal de St. Louis refuerza esta aceleración. Su investigación basada en encuestas sugiere que la IA generativa ya está ahorrando a los trabajadores un tiempo equivalente a cerca del 1,6% del total de horas de trabajo. Traducido a un marco de producción estándar, este ahorro de tiempo autodeclarado implica un impulso inicial a la productividad laboral agregada de aproximadamente el 1,3%, suponiendo que el tiempo ahorrado se reasigne productivamente. Estas primeras ganancias son más visibles en sectores con alta exposición a la IA, impulsadas por la reasignación de tareas y una difusión del conocimiento más rápida.

Las ganancias en el sector inmobiliario son más graduales, pero aun así significativas. En general, aunque la adopción seguirá evolucionando, parece probable que el grueso de los aumentos de productividad llegue en los próximos tres a cinco años, condicionado a la ejecución, las habilidades y el cambio organizacional."

TI y comunicaciones digitales

"Hace tres años, si alguien me hubiera preguntado qué sectores experimentarían los mayores aumentos de productividad gracias a la IA, habría apostado por las ventas y el servicio al cliente. Estos campos suelen implicar la gestión de escenarios similares con variaciones mínimas: una configuración aparentemente ideal para la automatización mediante IA.

Hoy, sin embargo, está claro que la industria del software ha sido la más visiblemente transformada por la IA. La productividad de los desarrolladores se ha disparado. Fui coautor (con Sida Peng) del que es, hasta donde sé, el primer estudio que demuestra el impacto de la IA en la productividad de los desarrolladores. Este se traduce en mejoras de dos dígitos y, en algunos casos, casi duplica la producción. Los estudios académicos posteriores son, en general, consistentes con ello.

Uno no necesita un doctorado en economía para notar el impacto de la IA en la productividad de los desarrolladores; cualquiera que tenga vínculos con ingenieros de software probablemente habrá oído historias al respecto. Un colega me contó hace poco que el uso de GitHub Copilot para pruebas unitarias le permitió completar el trabajo de un mes en solo unos días. Un antiguo colaborador (ahora desarrollador sénior) describió cómo construyó en una semana un prototipo que antes le habría llevado meses. Aunque algunos desarrolladores siguen mostrándose reticentes y no todas las tareas de programación se benefician de la IA, el efecto general es tan perceptible como sustancial.

¿Por qué la IA ha tenido un mayor impacto en la programación que en las ventas o el servicio al cliente? Hay tres razones principales. La primera es la retroalimentación instantánea. En el desarrollo de software, la IA recibe respuesta inmediata: si el código no se compila o falla en una prueba, se sabe al instante. En las ventas y el servicio al cliente, los ciclos de retroalimentación son más lentos y a menudo requieren la intervención humana.

Luego está la adopción tecnológica y la cultura. Los ingenieros de software están acostumbrados a aprender y adoptar nuevas herramientas como parte de su trabajo. Por el contrario, los puestos de ventas y atención al cliente suelen atraer a perfiles menos inclinados a experimentar con nuevas tecnologías. La tercera razón es la experiencia de los creadores. Las herramientas de IA son creadas por desarrolladores que tienen un profundo conocimiento del flujo de trabajo y las necesidades de otros desarrolladores. Por el contrario, estos suelen tener poca experiencia o conocimiento del día a día de un agente comercial o de servicio al cliente, aunque sigo creyendo que las ventas y el servicio al cliente estarán entre los sectores más transformados por la IA en el futuro".

Agricultura, silvicultura y pesca

"Los mayores aumentos de productividad derivados de la adopción de la IA probablemente se producirán donde las limitaciones de información, la falta de coordinación y los costos de transacción son más elevados, en particular entre los pequeños agricultores y a lo largo de las cadenas de valor poscosecha.

El análisis de la FAO muestra que la IA puede utilizar datos satelitales, meteorológicos y del suelo para convertir información compleja en consejos prácticos para la agricultura de precisión. En el caso de los pequeños agricultores, esto mejora la programación y la orientación del riego, los fertilizantes y el control de plagas, lo que aumenta el rendimiento y la eficiencia general de la producción, al tiempo que reduce las presiones ambientales.

Más allá de la unidad productiva, las herramientas de IA que ajustan la oferta y la demanda, pronostican precios y volúmenes, y optimizan las rutas y la agregación pueden ayudar a reducir las pérdidas de alimentos al disminuir el deterioro, el transporte innecesario y los costos de transacción, especialmente en países con infraestructuras deficientes. Por parte del consumidor, la mejora del pronóstico de la demanda y la gestión de inventarios puede reducir el desperdicio de alimentos.

Para obtener estos beneficios es necesario proteger la privacidad de los datos, respetar los estándares éticos y diseñar sistemas de IA como bienes públicos globales. Es esencial contar con datos abiertos e interoperables y marcos de gobernanza para garantizar la participación de los pequeños agricultores y las pymes. Con estas salvaguardias, los resultados pueden aparecer en un plazo de dos a cinco años, con una transformación más amplia en un plazo de cinco a diez años."