En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de ser una herramienta experimental a convertirse en una pieza clave en la estrategia de muchas empresas. La promesa de copilotos digitales para empleados, la automatización de tareas repetitivas y la mejora en la atención al cliente han alimentado las expectativas de que la IA impulse la eficiencia empresarial a niveles sin precedentes. Sin embargo, al escudriñar los resultados obtenidos hasta ahora, parece que las cifras no acompañan al entusiasmo del marketing.
Un reciente estudio del National Bureau of Economic Research (NBER) revela una brecha significativa entre la adopción de la IA y los resultados tangibles en términos de productividad y empleo. A través de una encuesta a casi 6.000 directivos de Estados Unidos, Reino Unido, Alemania y Australia se evidenció que, aunque cerca del 70% de las empresas afirma utilizar la IA activamente, más del 80% no ha notado un impacto positivo en sus métricas durante los últimos tres años.
Una revelación sorprendente del estudio es el bajo uso de la IA entre los altos ejecutivos, quienes teóricamente deberían ser los principales promotores de su adopción. Si bien más de dos tercios de estos ejecutivos aseguran utilizar la IA regularmente, el promedio de uso es de apenas 1,5 horas semanales, y un 25% admite no utilizarla en absoluto.
Este fenómeno recuerda al «paradigma del microordenador» de épocas pasadas, cuando nuevas tecnologías prometían revolucionar la productividad, pero tardaban en reflejarse en las métricas empresariales debido a la falta de un rediseño profundo en los procesos y la formación adecuada del personal.
El estudio del NBER sugiere que la falta de impacto de la IA puede atribuirse a la ausencia de ciertas condiciones críticas en el entorno empresarial: la existencia de casos de uso con responsables claros, la integración de la IA en las herramientas de trabajo diario, la disponibilidad de datos accesibles, la formación operativa, y la correcta medición de métricas que reflejen el verdadero impacto de la tecnología.
A pesar de estos desafíos, el optimismo sobre la IA sigue siendo alto. Se espera que en los próximos años esta tecnología aumente la productividad en un 1,4%, eleve el output un 0,8% y reduzca el empleo un 0,7%. Sin embargo, existe una disparidad en las expectativas entre los ejecutivos y los empleados, ya que estos últimos anticipan un aumento del empleo del 0,5%, mientras que la dirección prevé recortes.
Para evitar que la adopción de la IA se convierta en un «IA teatro», las empresas deben cambiar su enfoque. En lugar de enfocarse en qué modelo de IA utilizar, deben preguntarse qué procesos pueden rediseñar para maximizar el impacto de la tecnología. Esto implica elegir flujos de trabajo medibles, identificar cuellos de botella, instrumentar métricas claras, diseñar controles para garantizar la seguridad y permisos, e invertir en el cambio organizativo necesario.
La conclusión es clara: la IA posee el potencial para transformar la productividad empresarial, pero para ello es necesario que se utilice de manera más intensa y esté integrada de forma efectiva en los procesos. La plataforma está lista; solo falta que el salto operativo se materialice.
