La inteligencia artificial (IA) podría transformar las economías, pero la historia sugiere que sus efectos no serán ni inmediatos ni uniformes. Las tecnologías revolucionarias anteriores —el vapor, la electricidad y la informática— siguieron una trayectoria en tres fases: invención reciente con poco impacto mensurable, ganancias significativas de la productividad a medida que se amplía su adopción y disminución de tales ganancias a medida que se impone la ley de rendimientos decrecientes.

Los beneficios potenciales más obvios de la IA radican en la mejora de la eficiencia que podría generar: es lo que se conoce como productividad total de los factores (PTF).  La IA permite realizar las tareas de forma más eficiente, aumenta la productividad de las personas en sus trabajos y deja más tiempo libre. También sienta las bases para mejores prácticas laborales.

Otra forma de impulsar la productividad —quizás mayor, pero más incierta— se produciría si la IA lograra impulsar la innovación. Ello podría suponer más que un impulso puntual, favoreciendo un aumento de la productividad más duradero.

Algunos futuristas especulan con que la inteligencia artificial general de próxima generación —máquinas que igualen a los humanos en todas las tareas cognitivas— podría producir un crecimiento sin precedentes. Por ahora, ese extremo sigue siendo especulativo, ya que la próxima década estará determinada por las tecnologías más modestas de hoy y por la rapidez y el alcance con que se extiendan por los sectores y regiones.

El grado en que las mejoras en la productividad tienen un impacto macroeconómico notable depende principalmente del grado de adopción de la tecnología. Aunque Estados Unidos es el líder mundial en el desarrollo de inteligencia artificial, su Oficina del Censo señala que en septiembre de 2025 solo el 9,9 % de las empresas utilizaban IA para producir bienes y servicios.

Los indicios sugieren que podríamos estar en las primeras etapas de un auge potencial de capital impulsado por la IA, ya que la inversión en ordenadores y periféricos en Estados Unidos creció un 42 % interanual en el segundo trimestre de 2025.

Sin embargo, las encuestas corporativas muestran que muchos proyectos se estancan: la proporción de empresas que abandonan las iniciativas de IA generativa aumentó del 17 % en 2023 al 42 % en 2024, lo que recuerda la "paradoja de la productividad" de la década de 1980, cuando los ordenadores se extendieron más rápido de lo que aparecieron sus beneficios tangibles.

El coste de la tecnología y la incertidumbre regulatoria sobre su implantación futura son un lastre considerable, pero a menudo existen también barreras internas dentro de las organizaciones que impiden su avance. Es necesario invertir en infraestructuras complementarias, como la gestión de datos y el cifrado, al tiempo que los empleados deben adquirir nuevas capacidades.

En resumen, muchas empresas deberán experimentar cambios profundos para aprovechar al máximo los beneficios de la IA. McKinsey ha determinado que, si bien el 78 % de las empresas utilizan IA en al menos una función, solo el 16 % la han integrado en cinco o más. Apenas el 1 % considera que su implantación está madura. 

Los estudios sobre los efectos macroeconómicos a medio plazo de la IA muestran una amplia gama de estimaciones. Las hipótesis más conservadoras tienden a minimizar las mejoras de productividad y la adopción internacional, mientras que las más optimistas apuntan a mayores riesgos alcistas.

Partiendo de supuestos conservadores —exposición limitada a las tareas y pequeños ahorros laborales por tarea— la productividad total de los factores (PTF) de EE. UU. podría aumentar solo un 0,7 % durante la próxima década, lo que supondría un aumento del PIB del 1 % al 1,15 % si el capital crece en línea con dicha productividad. La PTF es una medida de eficiencia económica que representa cuánta salida se genera a partir de un conjunto determinado de entradas, como el trabajo y el capital.

Las proyecciones más ambiciosas, que prevén una cobertura de tareas más amplia, una mayor adopción y la creación de nuevos puestos de trabajo, sugieren un aumento de PTF del 6,8 % en diez años. Esto incluiría un ahorro del 40 % en los costes laborales, aunque se requerirían nuevas tareas. Algunas previsiones sitúan los aumentos de productividad a medio plazo en hasta un 10-15 % para 2040.

La divergencia en los resultados de las previsiones refleja diferentes puntos de vista sobre la proporción de tareas que podría realizar la IA. Otros factores incluyen la proporción de empleos cuya automatización resulta rentable y la generación de nuevo trabajo a medida que la mano de obra y el capital se desplazan hacia actividades emergentes.

La experiencia histórica puede servir de guía para el futuro de la IA. Con la revolución informática, menos del 10 % de las empresas utilizaban ordenadores dos décadas después de la aparición del microprocesador, y las mejoras en la productividad no aparecieron hasta la década de 1990.

Las opiniones sobre el futuro de la IA varían ampliamente, desde quienes que piensan que pronto podríamos llegar al punto en que la IA iguale la capacidad humana en tareas cognitivas hasta aquellos que ven a la IA como una tecnología "normal" con un potencial relevante pero no radical. Otros argumentan que el impacto de los avances recientes puede ser menor que el de las revoluciones tecnológicas pasadas.

No existe una respuesta definitiva, pero la ley de Amara, atribuida al destacado futurista Ray Amara, probablemente volverá a cumplirse con la IA: sobreestimamos los efectos a corto plazo y subestimamos los efectos a largo plazo.

La adopción de la IA avanza rápidamente, pero aún quedan muchas barreras por superar antes de que la tecnología, tal como la conocemos, pueda desarrollar todo su potencial. Los resultados dependerán de las políticas adoptadas y de cómo se alineen con los cambios demográficos, el cambio climático, la transformación de la globalización, la geopolítica y otras tendencias seculares que están configurando el mundo actual.