Por Canuto  

Un análisis de Barclays concluye que la adopción de inteligencia artificial todavía no ha generado un aumento estructural convincente de la productividad, un hallazgo que reaviva el temor a una burbuja bursátil y cuestiona sus posibles efectos sobre la inflación.

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  • Barclays encontró poca evidencia de que los sectores estadounidenses que adoptaron IA hayan acelerado más su productividad.
  • Solo 14% de los encuestados en Estados Unidos dijo usar IA a diario para trabajar durante el segundo trimestre de 2026.
  • Los recortes y ajustes de Uber, Klarna y Meta muestran que varias empresas han moderado sus expectativas sobre la transformación con IA.

 

La inteligencia artificial todavía no parece estar aumentando la productividad de manera visible en la economía estadounidense. Esa es la conclusión de analistas de Barclays, quienes describieron como «poco convincente» la evidencia que conecta la adopción de esta tecnología con un mejor desempeño de los trabajadores.

El análisis fue divulgado en una nota enviada a clientes el martes, según el reporte publicado el miércoles 22 de julio de 2026. El documento compara el crecimiento de la productividad en industrias estadounidenses antes y después de incorporar herramientas de IA.

La adopción no se traduce aún en productividad

Barclays encontró pocos indicios de que las industrias estadounidenses que adoptaron IA hayan registrado mejoras mayores en el crecimiento de la productividad que las observadas antes de implementar la tecnología. La relación entre ambas variables continúa siendo débil a nivel sectorial.

«La evidencia a nivel industrial que relaciona la adopción de la IA con una mayor productividad sigue siendo débil», escribieron los analistas. La afirmación pone en duda la idea de que la simple incorporación de modelos avanzados produzca ganancias inmediatas y generalizadas.

La productividad mide cuánto valor puede generar una economía, una industria o un trabajador con determinados recursos. Por eso, un incremento sostenido en este indicador suele considerarse fundamental para reducir costos, elevar los salarios reales y apoyar un crecimiento económico más sólido.

Las empresas han adoptado modelos como ChatGPT de OpenAI, Gemini de Google y Claude de Anthropic con la expectativa de mejorar sus operaciones. Sin embargo, el uso de estas herramientas no implica necesariamente que los procesos internos sean más eficientes o que los empleados puedan completar más tareas con la misma cantidad de recursos.

El análisis de Barclays concluyó que la adopción parece «gradual y constante», en lugar de rápida y transformadora. La mayoría de los hogares y negocios todavía reporta una exposición limitada a la tecnología, según la evaluación de los analistas.

Las encuestas estadounidenses citadas por Barclays sugieren que cerca de la mitad de los adultos del país utiliza IA en alguna capacidad. Aun así, la mayoría parece emplearla de forma moderada y no como una herramienta central de su actividad laboral.

El entusiasmo corporativo enfrenta límites

La distancia entre las expectativas y los resultados también aparece en las decisiones recientes de grandes compañías. Uber redujo sus gastos en IA a comienzos de este año y limitó a sus empleados a USD $1.500, equivalentes a GBP £1.100, mensuales por herramienta de codificación de IA.

La medida de Uber llegó después de que la compañía agotara su presupuesto de IA a principios de año. El episodio muestra que el uso intensivo de servicios de inteligencia artificial puede generar costos relevantes, incluso cuando las empresas esperan que esas herramientas reduzcan gastos en otras áreas.

Klarna también moderó su estrategia después de impulsar recortes de costos en el servicio al cliente mediante avances en IA. El director ejecutivo de la fintech reconoció el año pasado que la búsqueda de eficiencia había ido demasiado lejos.

La compañía dejó de contratar durante más de un año mientras concentraba sus esfuerzos en desarrollar capacidades de IA. En 2025, sin embargo, Klarna comenzó a contratar nuevamente personal para sus operaciones de servicio al cliente.

El caso de Meta ofrece otro ejemplo de una transformación laboral con resultados complejos. Mark Zuckerberg admitió recientemente que el gigante de las redes sociales había cometido errores durante su reorganización impulsada por la inteligencia artificial.

El fundador de Facebook despidió a 10% de la plantilla de Meta y transfirió a 7.000 empleados hacia nuevas iniciativas relacionadas con IA. La magnitud de esos cambios contrasta con la evidencia todavía limitada sobre un aumento estructural de la productividad.

Estos casos no demuestran que la tecnología carezca de utilidad. Sí sugieren que sus beneficios pueden depender de la calidad de la implementación, la capacitación de los trabajadores y la capacidad de las empresas para rediseñar sus procesos.

Una amenaza para la narrativa de la burbuja

Las conclusiones de Barclays pueden alimentar las preocupaciones sobre una posible burbuja del mercado de valores inflada por la inteligencia artificial. Los inversionistas han asignado grandes cantidades de capital a empresas de software, semiconductores, centros de datos e infraestructura informática.

Los mercados estadounidenses se desplomaron la semana pasada por el temor de que los trillones de dólares destinados a infraestructura de IA no produzcan los beneficios esperados. La preocupación central no es solo tecnológica, sino también financiera: las valoraciones podrían anticipar ganancias que todavía no aparecen en los datos económicos.

La discusión también alcanza a la política monetaria de Estados Unidos. Kevin Warsh, el nuevo presidente de la Reserva Federal, presentó un aumento de productividad impulsado por IA como una posible vía para reducir las tasas de interés.

Warsh calificó el auge de la IA como «la ola de mayor aumento de productividad de nuestras vidas, pasada, presente y futura». A principios de este año, afirmó además que la tecnología sería «estructuralmente desinflacionaria».

Su argumento sostiene que una productividad mayor reduciría el costo de los bienes y eliminaría la necesidad de mantener tasas de interés más elevadas. No obstante, Barclays considera que ese escenario todavía no se ha materializado de forma convincente.

«La evidencia de un aumento estructural en el crecimiento de la productividad sigue siendo sorprendentemente frágil», escribieron los analistas. El comentario introduce cautela frente a las proyecciones que presentan a la IA como una fuerza capaz de transformar rápidamente toda la economía.

La adopción tampoco avanza al mismo ritmo en todas las industrias. Los servicios profesionales muestran un uso generalizado, mientras que la administración pública y el comercio minorista han sido más lentos en comenzar a utilizar la tecnología.

Durante el segundo trimestre de 2026, solo 14% de los encuestados en una encuesta nacional de Estados Unidos dijo que empleaba IA diariamente para su trabajo. La cifra apunta a una brecha considerable entre la atención mediática que recibe la tecnología y su uso cotidiano en el empleo.

La IA también puede elevar los costos

Algunos economistas creen que la inteligencia artificial podría ser inflacionaria en el corto plazo. El argumento se basa en los costos de la infraestructura necesaria para operar los modelos, además de la demanda de hardware y energía que generan los centros de datos.

Los precios de los chips de memoria han aumentado debido a la fuerte demanda de los centros de datos. Ese incremento ha elevado los costos de los teléfonos inteligentes y de otros dispositivos, según el reporte.

David Kelly, estratega global jefe de JP Morgan, afirmó en abril que la IA parecía estar «en balance, agregando ligeramente a la inflación a corto plazo». Su evaluación contrasta con la tesis de que la tecnología reducirá los precios desde sus primeras etapas de expansión.

El efecto final dependerá de la relación entre las inversiones iniciales y las eficiencias que puedan obtener las empresas. Si los costos de chips, servidores y electricidad aumentan antes que la producción por trabajador, la IA podría ejercer presión alcista sobre algunos precios.

Barclays no sostiene que la adopción sea inútil ni que los beneficios futuros sean imposibles. Su conclusión es más limitada: hasta ahora, los datos sectoriales no muestran un cambio estructural suficientemente sólido para confirmar la promesa de una revolución inmediata.

Para los mercados financieros, esa diferencia resulta importante. Una tecnología puede tener potencial a largo plazo y, al mismo tiempo, estar acompañada por expectativas de corto plazo demasiado elevadas.

El reto para las compañías será demostrar que el gasto en modelos, herramientas e infraestructura produce resultados medibles. Para los inversionistas y los responsables de política económica, la prioridad será distinguir entre adopción publicitada, uso real y aumentos comprobables de productividad.

Por ahora, la evidencia presentada por Barclays invita a moderar el entusiasmo. La inteligencia artificial sigue expandiéndose, pero su impacto económico todavía parece gradual, desigual y difícil de medir con la contundencia que exige la narrativa del auge.

Imagen de Depositphotos.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA.

 


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