Un artículo de Fortune afirma que la economía actual de la IA está dominada por dos emociones: por un lado, "esta vez es diferente", y por otro, "nadie tiene la respuesta". El artículo sostiene que esta coexistencia de optimismo e incertidumbre es la característica más destacada del auge actual de la IA.
El profesor Ethan Mollick de la Escuela Wharton de la Universidad de Pensilvania, Estados Unidos, declaró recientemente durante un evento en la Biblioteca Pública de Nueva York que ni los laboratorios de IA, los ejecutivos corporativos ni los líderes de opinión del sector disponen de un método establecido para responder cómo la IA transformará realmente las empresas. Dijo que cualquier persona que afirme tener ya el “guión estándar” no es confiable.
La productividad general aún sigue siendo limitada
El artículo cita datos del Banco de América que indican que la IA actualmente impulsa la productividad anual de la economía en aproximadamente un 0,1%. Esta cifra contrasta claramente con las altas expectativas del mercado sobre la IA. El Banco de América, en el mismo informe, sigue describiendo a la IA como una tecnología con un impacto mayor que la electricidad e Internet.
Un estudio de Goldman Sachs en marzo de este año también llegó a conclusiones similares. Su informe indica que, hasta ahora, no se ha observado una correlación significativa entre la IA y el aumento de la productividad a nivel económico general. Sin embargo, en industrias donde la IA se aplica más intensivamente, como el servicio al cliente y el software, el aumento mediano de la productividad puede alcanzar el 30%.
Según el cálculo del Banco de América, actualmente aproximadamente el 20% de las tareas laborales pueden ser transformadas por la IA, pero solo el 23% de estas son rentables en esta etapa. Incluso tras la automatización completa, los ahorros en costos laborales serían de aproximadamente el 27%, mientras que los costos laborales mismos representan alrededor de la mitad del costo total. Según este criterio, el límite teórico actual del aumento de la productividad laboral sería de aproximadamente el 0,66%, y se reduciría aún más debido a fricciones y retrasos en la implementación.
Los procesos internos de la empresa ralentizan la implementación
El artículo sostiene que los beneficios de la IA aún no se han manifestado plenamente, y el problema no reside necesariamente en la tecnología en sí, sino más bien en la estructura organizacional. Mollick señala que los departamentos de TI empresariales suelen ser los lugares donde los proyectos de IA se estancan con más facilidad, no por oponerse a la innovación, sino porque sus responsabilidades están inherentemente orientadas hacia el control del riesgo.
También señaló que el sistema de KPI también limita el espacio para experimentar. Si una empresa exige desde el inicio que un proyecto debe lograr una mejora del 10%, generalmente solo seleccionará pequeñas mejoras a los procesos existentes, en lugar de impulsar la sustitución de los propios procesos. En otras palabras, las aplicaciones de IA que realmente cambian la forma de trabajar no necesariamente pueden desarrollarse con éxito dentro de los marcos de rendimiento tradicionales.
Incluso las empresas de IA están explorando formas de implementación.
El artículo también menciona un fenómeno más significativo: muchas empresas de IA están creando sus propios equipos de consultoría y implementación para ayudar a los clientes a integrar modelos en sus operaciones reales. Mollick considera que esto en sí mismo demuestra que la industria aún no ha desarrollado una ruta de implementación madura y replicable.
Si la capacidad del modelo ya es lo suficientemente avanzada como para redefinir una gran cantidad de trabajos de oficina, estas empresas deberían poder responder más fácilmente la pregunta básica de “cómo implementarlo”. Pero la realidad es que incluso los proveedores de tecnología más entusiastas sobre la IA están buscando formas de implementarla en las empresas.
El artículo sostiene que la contradicción central en la industria de la IA actual no es solo el nivel de valoración, sino la desconexión entre la velocidad del progreso tecnológico y la capacidad de absorción organizacional. El mercado cree al mismo tiempo que la IA traerá cambios profundos y carece de rutas de implementación directamente aplicables; esta tensión seguirá influyendo en la próxima fase del desarrollo de la economía de la IA.