Más de 3.000 millones de personas utilizan alguna herramienta de inteligencia artificial generativa cada mes, según cifras del Banco Mundial. Esta tecnología ha permitido avances como descifrar la estructura de proteínas, contribuir a un trabajo que obtuvo un premio Nobel y, en Nigeria, ayudar a estudiantes a recuperar dos años de aprendizaje en solo seis semanas de tutorías con IA. Sin embargo, estos éxitos no se han traducido aún en un cambio visible en la productividad o el empleo a nivel global.
La productividad puede caer antes de subir
El Banco Mundial compara esta situación con la electricidad, que tardó 40 años en reflejarse en las cifras de productividad porque las fábricas necesitaron reorganizarse por completo. La IA podría seguir un camino similar, pero el plazo podría alargarse si los trabajadores se resisten al cambio. Mientras Procter & Gamble logró que equipos con IA rindieran igual que los humanos en mucho menos tiempo, un banco colombiano experimentó lo contrario: los empleados con más años de servicio se resistieron a usar herramientas similares.
Las empresas ya están implementando IA, pero el primer resultado no son ganancias sino costos. Rediseñar flujos de trabajo, reasignar tareas y entender qué hace bien la máquina requiere una inversión inicial que puede reducir la productividad antes de aumentarla. Raffaella Sadun, de Harvard Business School, explicó en un blog del Banco Mundial que este fenómeno se representa como una curva en forma de “J”.
Despidos y efectos en el empleo
Aunque los despidos en grandes empresas suelen atribuirse a la IA, el Banco Mundial advierte que la evidencia causal rigurosa aún es escasa. Sin embargo, hay datos concretos: en Estados Unidos, los trabajadores de servicio al cliente de entre 22 y 25 años vieron caer su empleo un 10 % desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022. Este grupo, al estar en los primeros escalones de sus carreras, podría afectar la disponibilidad de trabajadores calificados en una década si la IA elimina puestos de entrada antes de que acumulen experiencia.
El patrón se repite en otros oficios: el empleo cae donde la IA automatiza tareas completas, como en desarrollo de software o contabilidad, y sube donde la IA solo asiste al humano, como en gerencia, enfermería o mantenimiento.
Educación y deslocalización
La educación podría ser parte de la solución. En un experimento citado por el Banco Mundial, estudiantes que usaron IA mejoraron su rendimiento: uno con nota B+ pasó a rendir como uno de A, y las ganancias fueron mayores entre quienes partían con peor desempeño. No obstante, cuando esos mismos estudiantes tomaron cursos sin acceso a la herramienta, rindieron peor que sus compañeros, lo que sugiere que ganaron destreza con la IA a costa de conocimiento base.
Para países como Colombia, la deslocalización de servicios (call centers, soporte técnico, procesos administrativos) ha sido una fuente de empleo. La IA ya está automatizando parte de ese trabajo. Un dato de una plataforma de empleo en línea citado por el Banco Mundial muestra que la IA redujo el empleo remoto contratado desde el exterior, pero también movió lo que queda hacia tareas más complejas y de mayor valor.
El cambio de chip necesario
Experimentar con estas herramientas es costoso, pero el Banco Mundial insiste en que no hay otro camino. Procter & Gamble armó equipos con IA que igualaron la calidad del trabajo humano en una fracción del tiempo, mientras que en el banco colombiano la resistencia de los empleados con más años frenó ese intento. La diferencia, según el informe, no está en la herramienta sino en cómo se usa: la IA rinde mejor cuando se le trata como un socio de pensamiento que amplía el juicio y la iniciativa de una persona, no como un reemplazo. Ese cambio de chip no ocurre solo, necesita tiempo y jefes dispuestos a respaldarlo.
