La IA promete transformar la economía, pero cuatro mitos —productividad inmediata, bajo costo, redundancia laboral y desinflación— distorsionan su impacto real. Descubre por qué su adopción será gradual y cómo prepararte.

La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo industrias en todo el mundo. Sin embargo, el debate a su alrededor suele saltar de avances técnicos a conclusiones macroeconómicas exageradas. Según un análisis de EY-Parthenon, cuatro ideas preconcebidas están nublando la discusión sobre su verdadero potencial.

Lo cierto es que, como suele ocurrir con las revoluciones tecnológicas, el camino desde la innovación hasta el impacto económico generalizado rara vez es lineal o inmediato. Como señala Gregory Daco, economista jefe de EY-Parthenon, “el dimensionamiento temporal es la variable que suele faltar en el debate actual”.

¿La IA generará un boom de productividad de inmediato?

La suposición de que la IA generará un aumento inmediato en la productividad es difícil de reconciliar con la historia económica. Las grandes revoluciones tecnológicas —como la máquina de vapor, la electricidad o las computadoras— tardaron décadas en traducirse en ganancias sostenidas de productividad.

En el caso de la IA, primero es necesario construir la infraestructura que la soporta: centros de datos, fabricación de semiconductores, generación de electricidad y capacidad de cómputo en la nube.

Además, las empresas deben rediseñar sus procesos comerciales, reorganizar la producción, capacitar a los trabajadores y adaptar sus prácticas de gestión. Vale la pena señalar que, en un entorno de mayor costo de capital, las organizaciones se han vuelto más selectivas. Enfocan sus inversiones en proyectos con retornos más claros y altos.

La productividad suele seguir una curva en forma de J: primero llegan los costos de ajuste, y los beneficios emergen gradualmente a medida que las empresas aprenden a implementar las nuevas tecnologías de manera efectiva.

En este contexto, gran parte de la reciente mejora en la productividad de Estados Unidos no es aún una historia de IA. Es más bien un ajuste post-pandemia. Las empresas han pasado los últimos años volviéndose más eficientes mediante la optimización de procesos, la retención de talento y la asignación disciplinada de capital.

La IA probablemente reforzará la productividad con el tiempo. Pero el ritmo de las ganancias económicas dependerá menos de los avances tecnológicos que de la velocidad con la que las empresas reorganicen su producción y desarrollen habilidades complementarias.

¿Es la IA casi gratuita?

Asumir que la adopción de la IA es económica pasa por alto una realidad importante: a diferencia del software empresarial tradicional, la IA tiene un costo marginal significativo cada vez que se utiliza.

Para muchas empresas, la inversión inicial en licencias, infraestructura y capacitación es solo el comienzo. Cada consulta consume tokens (unidades de procesamiento de lenguaje), poder de cómputo y electricidad. A medida que la IA se integra en toda la organización, los costos se acumulan rápidamente. Esto transforma la IA de una inversión tecnológica única en un gasto operativo recurrente.

Varios adoptantes tempranos ya han descubierto esta realidad. Algunas empresas han agotado sus presupuestos anuales de IA en cuestión de meses. Esto ha llevado a la introducción de presupuestos de tokens, límites de uso y una gobernanza más estricta.

Al mismo tiempo, los proveedores de IA de vanguardia continúan lanzando modelos de razonamiento más capaces. Su mayor rendimiento suele venir acompañado de un mayor consumo de tokens y costos operativos más elevados.

Mirando atrás, la difusión de nuevas tecnologías está limitada menos por la capacidad tecnológica que por la economía de su implementación. La IA no será una excepción. El ritmo de adopción dependerá no solo de lo que la tecnología pueda hacer, sino de si el valor creado por cada token supera su costo.

Para los líderes empresariales, la implicación es clara: la IA debe gestionarse como cualquier otra decisión de asignación de capital. El éxito dependerá no de maximizar la adopción, sino de maximizar el retorno sobre el uso.

¿La IA hará redundante la fuerza laboral?

Quizás el mito más publicitado sea el escenario apocalíptico en el que la IA reemplaza a los trabajadores en masa y el desempleo se dispara. De hecho, según una encuesta reciente del Pew Research Center, la mitad de los trabajadores (50%) dicen estar preocupados por el impacto futuro de la IA en el lugar de trabajo. Mientras que el 32% cree que reducirá sus oportunidades laborales a largo plazo.

Sin embargo, la realidad es más matizada. Cuando la tecnología es costosa y el talento calificado es escaso, la combinación de personas y IA a menudo genera más valor que cualquiera de las dos por separado.

Las evidencias de un desplazamiento laboral generalizado siguen siendo limitadas. Aunque el empleo en infraestructura de cómputo, procesamiento de datos y servicios relacionados ha disminuido aproximadamente un 4% en los últimos tres años, sigue estando casi un 30% por encima de su nivel de 2019.

Además, mucho se ha hablado de los anuncios que vinculan despidos con la IA. Según estimaciones de Challenger, Gray & Christmas, alrededor de una quinta parte de los anuncios de despidos en el último año citaron a la IA como un factor contribuyente.

Pero es probable que estos anuncios exageren el impacto actual de la IA en el empleo. Pocas empresas han alcanzado el nivel de madurez organizacional en el que reemplazar trabajadores con IA genera un retorno económico atractivo.

Los indicadores más amplios del mercado laboral refuerzan esta visión. La contratación en el sector de la información ha tendido al alza, no a la baja, desde principios de 2023. Mientras que la demanda de habilidades relacionadas con la IA continúa aumentando.

A largo plazo, el contexto demográfico también es importante. En la mayoría de las economías avanzadas —y cada vez más en grandes economías emergentes como China—, el crecimiento de la fuerza laboral se está desacelerando a medida que las poblaciones envejecen.

En ese entorno, es más probable que muchas empresas enfrenten escasez de mano de obra en lugar de excedentes. La IA debe verse como un multiplicador de fuerza para el talento, no como un sustituto del mismo.

Los mayores retornos probablemente provendrán de rediseñar el trabajo. Los empleados podrían enfocarse en actividades de mayor valor, mientras que la IA automatiza las tareas rutinarias.

¿La IA será desinflacionaria de inmediato?

La tecnología suele verse como inherentemente desinflacionaria. A largo plazo, esto suele ser cierto: al mejorar la eficiencia, expandir la capacidad productiva y reducir costos, la innovación tecnológica ha ejercido históricamente una presión a la baja sobre los precios.

Sin embargo, la transición puede ser muy diferente.

La IA está impulsando uno de los ciclos de inversión más grandes en décadas. La construcción de centros de datos, la demanda de electricidad y la inversión en semiconductores, infraestructura en la nube y ciberseguridad están en aumento.

Solo en 2026, los cuatro mayores hyperscalers (empresas que ofrecen servicios de computación en la nube a gran escala, como AWS, Google Cloud o Microsoft Azure) se espera que inviertan alrededor de $700 mil millones. Esto representa un aumento de más de $300 mil millones en comparación con 2025.

Este auge de inversión está creando una demanda sustancial para un grupo finito de recursos. Construir infraestructura de IA requiere chips, servidores, equipos de redes, electricidad y capacidad de construcción.

Cuando la demanda de estos insumos crece más rápido que la oferta, los precios aumentan. Los efectos ya son visibles en los datos: según el Bureau of Labor Statistics, los precios al productor para ensambles de circuitos impresos, tarjetas cargadas, módulos y módems externos casi se han triplicado entre 2025 y 2026.

A nivel del consumidor, los precios de computadoras, periféricos y dispositivos de asistente inteligente para el hogar han subido alrededor de un 15% en el mismo período.

La ironía es que el camino hacia una economía más productiva puede ser inicialmente inflacionario. Antes de que la IA reduzca los costos de producción, primero requiere una enorme construcción de capacidad productiva.

Esto significa un mayor gasto en inversión, una demanda más fuerte de insumos escasos y presiones de precios localizadas. La IA puede resultar eventualmente desinflacionaria, pero la transición se parecerá más a un auge de inversión que a un shock desinflacionario.

Para los líderes empresariales, la conclusión es distinguir entre los costos de inversión a corto plazo de la IA y sus ganancias de eficiencia a largo plazo. La transición probablemente requerirá un gasto significativo en tecnología, infraestructura, energía y talento antes de que las mejoras en productividad se traduzcan en menores costos operativos.

Separar la promesa de la IA de la realidad económica

En conjunto, estos mitos reflejan una tendencia más amplia a confundir la posibilidad tecnológica con la realidad económica. La IA muy probablemente redefinirá la productividad, los mercados laborales y la inflación.

Pero el momento y la magnitud de esos efectos dependerán de la adopción, el cambio organizacional, la inversión complementaria y los incentivos económicos.

Para las empresas, la prioridad debe ser gestionar la IA como un cambio operativo disciplinado. Enfocado en el valor medible, no como un atajo hacia ganancias inmediatas.

Como concluye el análisis de EY-Parthenon, “el desafío no es si la IA redefinirá la economía, sino cómo, dónde y en qué horizonte temporal”.