Por Canuto  

La inteligencia artificial sigue siendo presentada como la gran máquina de productividad de esta década, pero varios economistas advierten que sus beneficios masivos aún están lejos de aparecer en los datos. Mientras tanto, el retraso entre la inversión y los retornos podría complicar valoraciones bursátiles, tasas de interés y niveles de deuda que ya lucen frágiles.
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  • Jim Reid, de Deutsche Bank Research Institute, cree que la IA tiene un enorme potencial, pero que su integración económica real tomará varios años.
  • Datos recientes no muestran disrupciones amplias en empleo ni mejoras generalizadas de productividad fuera de las grandes tecnológicas.
  • Si la IA no cumple con las expectativas tras inversiones elevadas, el efecto podría agravar la sostenibilidad de la deuda global.

La expectativa de que la inteligencia artificial eleve la productividad global se ha convertido en uno de los argumentos más repetidos por tecnológicas, inversores y estrategas de mercado. Sin embargo, varios economistas sostienen que esa promesa tardará bastante más en reflejarse en la economía real.

Jim Reid, jefe global de investigación macro y temática de Deutsche Bank Research Institute, dijo que la IA tiene un potencial extraordinario para mejorar la eficiencia. Aun así, advirtió que el proceso de integración dentro de las empresas será lento y que los beneficios visibles podrían tardar años.

En una entrevista con Bloomberg Television citada por la fuente, Reid afirmó que en toda su carrera no ha visto nada con un potencial comparable al de la IA en materia de productividad. Pero añadió que probablemente pasarán varios años antes de que las empresas la incorporen de forma suficiente como para capturar esos beneficios.

La observación importa porque buena parte del entusiasmo actual en acciones tecnológicas, infraestructura de datos y gasto corporativo descansa sobre la idea de que la IA acelerará el crecimiento económico. Si ese efecto llega más tarde de lo previsto, el mercado podría tener que reajustar sus expectativas.

Para lectores nuevos en el tema, la productividad es una variable clave porque mide cuánto produce una economía con los recursos que ya tiene. Si la IA logra aumentarla de forma sostenida, las empresas podrían justificar grandes inversiones, los salarios podrían subir con más facilidad y la carga de la deuda sería más manejable.

Los datos todavía no muestran una transformación amplia

Pese al discurso dominante en Silicon Valley, varios indicadores sugieren que la adopción de IA aún no ha producido cambios masivos en el mercado laboral ni en la estructura productiva. El desfase entre narrativa y evidencia es hoy uno de los puntos centrales del debate.

En el último mes, Yale Budget Lab señaló que no hubo cambios significativos en la mezcla ocupacional ni en la duración del desempleo para empleos con alta exposición a la IA. A partir de esos datos, los investigadores concluyeron que no existe evidencia de disrupciones laborales vinculadas con la tecnología.

Ese hallazgo contrasta con las advertencias que dominaron la conversación pública en los últimos dos años. Durante ese período, múltiples ejecutivos del sector proyectaron reemplazos rápidos de tareas administrativas, creativas y analíticas en sectores de cuello blanco.

La falta de un impacto amplio no implica que la IA haya fracasado o que no esté siendo utilizada. Más bien sugiere que la adopción sigue concentrada, que muchas empresas aún experimentan con casos de uso y que la transformación completa de procesos toma más tiempo del que suelen asumir los mercados.

Reid insistió en esa idea al señalar que el desafío no es solo disponer de modelos avanzados, sino rediseñar operaciones, flujos de trabajo y sistemas empresariales enteros. Esa transición, por su escala, rara vez ocurre con la velocidad de una narrativa bursátil.

Desde una óptica macroeconómica, eso significa que el impacto agregado todavía luce tenue. La IA puede estar generando mejoras puntuales dentro de ciertas compañías, pero no necesariamente lo suficiente como para mover de manera clara los indicadores nacionales de empleo y productividad.

El contraste entre las grandes tecnológicas y el resto del mercado

Otro elemento destacado por economistas es que los beneficios aparentes de la IA se concentran por ahora en un grupo limitado de empresas. Esa concentración alimenta dudas sobre la capacidad del resto de la economía para capturar retornos comparables en el corto plazo.

Torsten Slok, economista jefe de Apollo, escribió recientemente que los márgenes de ganancia de los Magnificent Seven subieron de alrededor de 15% a 25% entre el primer trimestre de 2023 y 2026. En ese mismo período, los márgenes del resto del S&P 500 se mantuvieron en torno a 10%.

La lectura de esos datos es relevante. Sugiere que las grandes tecnológicas, por su escala, capital, acceso a talento y control de infraestructura, pueden integrar herramientas de IA mucho más rápido que industrias tradicionales con procesos más pesados.

Para empresas fuera del núcleo tecnológico, desplegar IA no consiste solo en comprar software o consumir modelos en la nube. También exige reorganizar personal, revisar controles, adaptar sistemas heredados y justificar presupuestos en medio de tasas todavía elevadas.

Slok advirtió que, mientras los inversores siguen asignando capital a las grandes firmas vinculadas con IA, crece la preocupación de que los retornos no lleguen con la rapidez esperada. Si eso ocurre, podría producirse una reestructuración dolorosa en los mercados financieros.

Según su planteamiento, el riesgo principal es un desajuste entre las expectativas actuales de ganancias y el tiempo real que las empresas necesitan para generar retorno sobre inversión en IA. Ese desfase podría tener implicaciones importantes para muchas valoraciones corporativas ligadas a la narrativa del sector.

Por qué el retraso de la IA también preocupa por la deuda

Reid comparte esa inquietud, pero extiende el problema más allá de la bolsa. Su argumento es que, si la IA no entrega los incrementos de productividad prometidos luego de fuertes desembolsos de capital, podría agravar una situación de deuda que ya es delicada en numerosos países.

El economista dijo que la IA probablemente será inflacionaria en el corto y mediano plazo. Esa afirmación importa porque un entorno más inflacionario puede presionar tasas de interés y elevar el costo de financiamiento para gobiernos, empresas y hogares.

En términos simples, la esperanza optimista es que una revolución de productividad permita que las economías crezcan lo suficiente como para cargar mejor con su deuda. Si la producción aumenta más rápido, la relación entre deuda y capacidad de pago luce menos frágil.

El problema aparece si la inversión en IA sube, pero la productividad no despega con la misma fuerza ni dentro del mismo calendario. En ese caso, los costos financieros podrían aumentar antes de que lleguen los beneficios económicos que justificarían semejante apuesta.

Reid fue directo al abordar la sostenibilidad fiscal. Dijo que todo el mundo sabe que los niveles de deuda no son sostenibles para muchos países, y que la visión optimista sería pensar en la IA como un milagro de productividad capaz de permitir que las economías crezcan por encima de su deuda.

También delineó la visión pesimista. Si algo empuja las tasas de interés, o las tasas de largo plazo, muy por encima de los niveles actuales, entonces se empezaría a entrar en umbrales de sostenibilidad de deuda que simplemente dejarían de tener sentido.

Tres posibles futuros para la IA, según un marco citado por Reid

Para ilustrar la amplitud del debate, Reid mencionó datos publicados el año pasado por el Federal Reserve Bank of Dallas. Ese material presentaba tres resultados posibles para el futuro de la IA, desde escenarios moderados hasta otros extremos.

El primer resultado contempla un aumento modesto del PIB derivado de mejoras de productividad. Ese escenario sería consistente con una integración gradual de la IA, útil para elevar eficiencia, pero lejos de una revolución inmediata y total en la economía.

El segundo imagina un salto brusco de productividad a medida que la IA alcance capacidades sobrehumanas. Ese tipo de escenario alimenta buena parte de la euforia de mercado, porque supone una aceleración intensa del crecimiento y una reconfiguración profunda de industrias enteras.

El tercer resultado citado por Reid es el más extremo y plantea la extinción humana como consecuencia de una singularidad de IA. Aunque ese caso luce remoto y especulativo, su inclusión refleja hasta qué punto la conversación pública oscila entre el optimismo radical y el temor existencial.

En la práctica, los mercados financieros suelen valorar activos como si la tecnología se acercara con rapidez al segundo escenario. Pero los datos laborales recientes y la desigual adopción empresarial sugieren que, al menos por ahora, la economía real se parece más al primero.

Esa brecha entre relato y ejecución ayuda a explicar la cautela de economistas como Reid. El potencial de la IA sigue siendo enorme, pero la velocidad del cambio agregado todavía no parece alinearse con la magnitud de las valoraciones ni con la urgencia de ciertos pronósticos.

Empleo, historia económica y una visión menos apocalíptica

Aunque se mostró prudente sobre los plazos y los riesgos financieros, Reid no adoptó una posición pesimista sobre el destino final de la tecnología. De hecho, sostuvo una visión relativamente optimista sobre el impacto de largo plazo de la IA en empleo y crecimiento.

Su argumento se apoya en la historia económica de los últimos tres siglos. Según dijo, los seres humanos han sido eficaces innovando a través de varias revoluciones industriales, incluso cuando cada nueva ola tecnológica despertó temores intensos sobre destrucción masiva de puestos de trabajo.

Reid afirmó que su perspectiva sobre la IA y los empleos está ligeramente sesgada por lo que enseña esa historia. En cada momento de un nuevo avance en innovación, explicó, la sociedad se asustó por el posible daño al empleo, y eso nunca ocurrió en términos agregados.

Esa lectura coincide con un ajuste reciente en el tono de algunos líderes del sector. Sam Altman, de OpenAI, y Dario Amodei, de Anthropic, han moderado sus propias predicciones sobre desplazamientos masivos de trabajadores de cuello blanco.

Ambos ejecutivos han señalado más recientemente que la IA tenderá a transformar la naturaleza del trabajo, en lugar de perturbarla de forma abrupta. Ese matiz no elimina riesgos para ocupaciones específicas, pero sí sugiere una transición más compleja y prolongada.

Para inversores y responsables de política pública, la conclusión es incómoda pero útil. La IA puede cambiar la economía de manera profunda, aunque probablemente no con la inmediatez que hoy descuentan muchos portafolios, presupuestos corporativos y relatos de mercado.

Si ese diagnóstico es correcto, los próximos años podrían estar marcados por una tensión creciente entre gasto, expectativas y resultados. Y en un mundo ya cargado de deuda, esa demora podría ser tan importante como la propia promesa tecnológica.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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