La inteligencia artificial (IA) se presenta como una tecnología disruptiva, pero su impacto en la productividad empresarial podría no ser inmediato. Un análisis de Goldman Sachs sugiere que, al igual que los ordenadores personales en los años 80, la IA podría tardar una década o más en mostrar beneficios tangibles. Además, a diferencia de la adopción del PC, la IA enfrenta un desafío adicional: la resistencia y el sabotaje por parte de los propios empleados.
Constantemente se debate que la inteligencia artificial (IA) reemplazará a los trabajadores, lo que podría generar una crisis en el mercado laboral. Aunque se anticipa un cambio significativo, incluso las predicciones más pesimistas han moderado sus expectativas sobre el impacto real en el empleo. Hace cuatro décadas, una situación similar ocurrió con el ordenador personal. Las oficinas se llenaron de ordenadores que podían realizar el trabajo de varios contables, pero las empresas no vieron beneficios en sus balances durante años. Según Fortune, una economista de Goldman Sachs ha revisado esta historia y concluye que la IA podría tardar aún más que los ordenadores en demostrar sus ventajas.
La curva en J de los PC. Elsie Peng, economista de Goldman Sachs, ha examinado lo ocurrido tras la llegada del PC en 1981. Los datos indican que durante los primeros cuatro años de implementación de los ordenadores, la productividad experimentó una ligera disminución. Posteriormente, se estancó por otros cuatro años. Solo al octavo año comenzaron a observarse los primeros signos de crecimiento en la productividad atribuible al uso de estas nuevas tecnologías. Su punto máximo se alcanzó doce años después de su lanzamiento. La tendencia registrada por la implementación de los ordenadores en las empresas se conoce como curva en J y, antes que los ordenadores, ya la experimentaron otras tecnologías disruptivas en el mercado laboral, como la máquina de vapor y la llegada de la electricidad. Si la IA es "el nuevo PC", esta curva situaría los primeros indicios de impacto alrededor de 2030, y su máximo rendimiento no llegaría hasta 2034.
No es la IA, es el teletrabajo. Desde Goldman Sachs reconocen que gran parte del impacto actual de la IA aún no es perceptible en las cifras oficiales. Esto ocurre a pesar de las enormes inversiones que las empresas están realizando en sistemas de IA. En los años ochenta, con los PC, sucedió exactamente lo mismo: los chips y el hardware eran costosos, y las aplicaciones que aportaban un valor real, como internet, tardaron años en alcanzar una masa crítica de usuarios lo suficientemente grande como para tener un impacto significativo en la productividad real. De hecho, según investigaciones del experto de Stanford, Nick Bloom, el reciente aumento de la productividad registrado no se debería a la llegada de la IA, sino a la implementación masiva del teletrabajo tras la pandemia de Covid-19.
No se invierte en tecnología, se invierte en procesos. Según los datos recopilados por Fortune del informe de Goldman Sachs, por cada dólar gastado en hardware en los años 90 por las empresas, se necesitó otro dólar con setenta centavos en algo que no siempre se considera: rediseñar la forma en que trabajaba la gente. Es decir, no fue suficiente con llenar las oficinas de ordenadores, sino que hubo que rediseñar todos los procesos y capacitar a las plantillas para que la tecnología tuviera un impacto visible. Ese gasto en reorganización no despegó hasta una década después de la llegada del PC a los despachos. Las empresas que cambiaron su forma de trabajar fueron las que ganaron, no las que compraron el hardware antes. La inversión en centros de datos para IA crece más rápido que entonces. Sin embargo, el gasto en reorganizar el trabajo con la IA avanza más lento que en los noventa con los PC. Una encuesta del Banco de la Reserva Federal de Atlanta estimó unos 280.000 millones de dólares en gasto intangible ligado a la IA en 2026.
Cuando el empleado dice que no. No obstante, la analista de Goldman Sachs destaca una gran diferencia entre el escenario de implementación de los ordenadores y el de la IA: los ordenadores no tenían a los trabajadores en contra. Este escenario puede retrasar aún más el pico de productividad esperado para 2034. La reorganización del trabajo no ocurre por sí sola, sino que depende de los empleados. Si una parte considerable de la plantilla se resiste, la implementación se complica. Un estudio de Writer y Workplace Intelligence a 2.400 trabajadores reveló que el 29% de los empleados sabotea de alguna manera la estrategia de IA de su empresa. Entre los jóvenes, la cifra asciende al 44%. Otra encuesta de WalkMe apunta en la misma dirección: el 54% de los trabajadores evitaron conscientemente el uso de herramientas de IA al menos una vez en los últimos 30 días, prefiriendo hacer el trabajo por sí mismos. Investigadores de Harvard le han dado un nombre: tecnología autodisruptiva. Los empleados no rechazan la IA porque falle, sino porque sienten que amenaza su empleo. El estudio reveló que al menos el 30% de los proyectos de IA generativa terminarán siendo abandonados debido a este rechazo de los empleados.
