El debate actual sobre la IA se centra demasiado en las ganancias de eficiencia interna. Pasa por alto la oportunidad mucho mayor de creación de valor que se produce fuera de la empresa. El modelo antiguo se centraba en las transacciones; el nuevo se centra en las interacciones. El verdadero poder de la IA generativa es su capacidad para amplificar los efectos de red, el aprendizaje y la viralidad en todo un ecosistema. Para comprender la economía de la IA generativa, debemos verla no como una herramienta de fábrica para reducir costes, sino como el motor de un campo de interacción en el que se crea valor compartido para las empresas, los clientes y la sociedad en general.
Recientemente leí un artículo fantástico sobre el impacto de la IA generativa en las empresas y los consumidores, en el que tres economistas asociados con BCG argumentaban que los verdaderos beneficiarios de la IA generativa no serán, en general, las empresas, salvo unas pocas que obtendrán los beneficios económicos puros de la reducción de costes. El título lo dice todo: «Por qué debemos ser realistas sobre el impacto económico de la IA generativa». Es un punto de vista bienvenido, una voz de la razón muy necesaria para equilibrar el enorme revuelo que rodea a la IA generativa y a la industria tecnológica, que no puede evitar promocionar sin descanso las novedades más llamativas.
¿Es la IA generativa solo otra moda tecnológica más?
Los economistas sostienen que, para comprender el impacto de la tecnología en las empresas y los consumidores, es importante comprender primero el efecto tecnología-coste-precio; la tecnología solo tiene un impacto significativo si sustituye a la mano de obra, porque lo que hace la tecnología es reducir los costes, lo que a su vez permite a una empresa o marca ofrecer precios más bajos y arrebatar cuota de mercado a los competidores con costes más elevados; la realidad es que, a menudo, la tecnología no ha cumplido las expectativas. En cambio, las nuevas tecnologías suelen promocionarse como productos y servicios innovadores, nuevos o mejores. A menudo hablamos de empresas o marcas como Uber, Lyft y Grab como disruptoras con una aplicación o con un nuevo modelo de negocio, como el modelo de negocio de plataforma. Pero, en realidad, estas empresas y su aplicación de las tecnologías no han sustituido a la mano de obra (al menos, todavía no) y no han cambiado mucho, ya que los precios de los viajes tampoco han bajado. Dado que el impacto de la tecnología en el crecimiento de la productividad se ha exagerado constantemente, ¿qué podría lograr realmente la IA generativa?
La economía de la IA generativa: ¿quién sale realmente ganando?
Según los economistas, la IA generativa se presenta como la tecnología que realmente permitirá aprovechar el efecto tecnología-coste-precio. ¿Cómo? Eliminando los costes asociados a puestos de trabajo que van desde los centros de atención telefónica hasta marketing, pasando por la publicidad, la investigación y el diseño. Esto se traduce en precios más bajos para las marcas, los productos y los servicios para los consumidores, lo que aumenta sus ingresos discrecionales y llena sus bolsillos de dinero que luego pueden utilizar en otras cosas, como compras o viajes. Como sabrá cualquier estudiante de primer año de economía, esto tiene un efecto multiplicador en la economía. Sin embargo, mi opinión es que la visión de los economistas es miope. Hay al menos tres oportunidades para la creación de valor:
- Aumentar la productividad, esta es la historia del efecto tecnología-coste-precio.
- Mejorar procesos enteros que crean valor dentro o fuera de una empresa.
- Generar modelos empresariales totalmente nuevos (como un modelo de campo de interacción) para crear valor en un sistema mucho mayor, lo que yo llamo un campo de interacción en el que el valor se crea totalmente fuera de la empresa. Geoffrey Parker y Marshall van Alstyne lo llaman la empresa invertida.
El factor humano: el impacto de la IA en la mano de obra y la productividad
La conversación sobre la IA a menudo se reduce a un simple juego de suma cero de sustitución. Sin embargo, esta visión pasa por alto la realidad mucho más interesante y estratégica del aumento. En lugar de limitarse a eliminar costes, la IA generativa está remodelando la naturaleza misma de la productividad y la contribución humana. No se trata de un camino lineal hacia la eficiencia, sino de crear una nueva dinámica en la que la tecnología amplíe la capacidad humana, lo que conduce a un tipo de crecimiento diferente, más cualitativo, creativo y, en última instancia, más valioso. Esto requiere un cambio fundamental en la forma en que los líderes piensan sobre la integración de la tecnología, pasando de una mentalidad de sustitución a una de simbiosis.
Más allá de la sustitución: una nueva curva de productividad
El verdadero impacto de la IA generativa en una organización no se verá de la noche a la mañana. Sigue lo que los economistas llaman una «curva J de productividad». Este modelo desafía la expectativa de obtener beneficios inmediatos de la inversión en tecnología. En cambio, muestra que la productividad a menudo disminuye antes de aumentar. ¿Por qué? Porque una adopción significativa no consiste simplemente en incorporar una nueva herramienta. Requiere una transformación empresarial más profunda: rediseñar los flujos de trabajo, volver a formar a los equipos y cambiar la cultura organizativa para adoptar nuevas formas de trabajar. Esta fase inicial de inversión y adaptación es crucial. Las empresas que se precipiten en este proceso en busca de beneficios rápidos probablemente se sentirán decepcionadas, mientras que las que gestionen estratégicamente esta curva estarán en condiciones de obtener ganancias exponenciales al otro lado.
La curva J de la productividad
Piensa en la curva J como si se tratara de aprender a utilizar un nuevo y potente software. Al principio, tu rendimiento disminuye mientras te familiarizas con la interfaz y las nuevas funciones, lo que te hace temporalmente menos eficiente que con el sistema anterior. Pero una vez que lo dominas, tus capacidades se amplían drásticamente y tu productividad se dispara mucho más allá de los niveles anteriores. Una investigación de la Oficina Nacional de Investigación Económica destaca este patrón exacto y explica que las empresas deben invertir primero tiempo y dinero para adaptarse a la IA. Esta caída inicial es el precio que hay que pagar para alcanzar la pronunciada trayectoria ascendente de crecimiento que le sigue, redefiniendo lo que es posible para toda la organización.
Mejorar la experiencia laboral
Más allá del rendimiento puro, la IA también está mejorando la calidad del trabajo en sí. No solo automatiza tareas tediosas, sino que crea un entorno de trabajo más solidario y humano. Por ejemplo, un estudio descubrió que cuando los agentes de atención al cliente contaban con la ayuda de la IA, los clientes se mostraban más amables y las interacciones eran más positivas. En otro ejemplo llamativo, los chatbots con IA proporcionaban respuestas a las preguntas de los pacientes que no solo eran más detalladas y de mayor calidad, sino también diez veces más empáticas que las que daban los médicos humanos. Esto sugiere que la mayor fortaleza de la IA puede estar en manejar la carga analítica, liberando a los humanos para que se centren en lo que mejor saben hacer: la empatía, el pensamiento estratégico y la creación de relaciones.
Cerrar la brecha de habilidades
Quizás uno de los impactos más profundos de la IA generativa es su potencial para democratizar la experiencia. A diferencia de las tecnologías anteriores, que a menudo ampliaban la brecha entre los trabajadores altamente cualificados y los poco cualificados, la IA parece ser un gran igualador. Las ganancias de productividad más significativas —hasta un 35 % en algunos estudios— se observan entre los empleados más nuevos y con menor rendimiento. Los empleados con mejor rendimiento, que ya operan a un alto nivel, apenas notan cambios. Esto supone un cambio radical para el desarrollo del talento y la estrategia organizativa. En lugar de centrarse únicamente en la contratación de talentos de élite, los líderes ahora pueden utilizar la IA para elevar las capacidades de toda su plantilla, convirtiendo a los empleados novatos en colaboradores altamente competentes casi de la noche a la mañana.
Esta dinámica presenta una gran oportunidad. Al dotar a sus equipos de copilotos de IA, las empresas pueden crear una plantilla más resistente, capaz y ágil. No se trata solo de mejorar el rendimiento individual, sino de construir una organización más fuerte y adaptable desde cero. Algunos economistas incluso sugieren que, al empoderar a los trabajadores con habilidades de nivel bajo o medio, la IA generativa podría desempeñar un papel en la reconstrucción de la clase media. Para los líderes empresariales, el mensaje es claro: el futuro de la ventaja competitiva no reside en sustituir a las personas, sino en potenciarlas estratégicamente para crear un valor sin precedentes.
De las transacciones a las interacciones: el verdadero poder de la IA
Ya estamos viendo cómo la IA generativa repercute en la mejora básica de la productividad, la prensa informa sobre ello hasta la saciedad, pero los efectos no terminan ahí. El escenario que describen estos economistas, aunque cierto, no capta la segunda y tercera capa de creación de valor que se deriva de los efectos de red, los efectos de aprendizaje y la viralidad. Lo que se les escapa es que la IA generativa tiene un impacto mucho mayor que la simple reducción del coste laboral. Como detallé en mi libro de 2020, The Interaction Field: The Revolutionary New Way to Create Shared Value for Businesses, Customers, and Society (El campo de interacción: la nueva forma revolucionaria de crear valor compartido para las empresas, los clientes y la sociedad), la empresa de campo de interacción se organiza intencionadamente para generar, facilitar y beneficiarse de las interacciones en lugar de las transacciones. Estas interacciones generan efectos de red, efectos virales y efectos de aprendizaje. A través de la comunicación, el compromiso y el intercambio de información entre múltiples personas y grupos —desde socios, proveedores, desarrolladores y analistas, hasta reguladores, investigadores e incluso competidores— se amplifican las interacciones entre la empresa y sus clientes, lo que genera una velocidad que mejora todo un sector o incluso resuelve problemas sociales más amplios. Estas interacciones difieren de las transacciones, que no siempre se centran en un único resultado (es decir, que alguien compre lo que otra persona vende). Aquí es donde la IA generativa realmente crea valor.
IA generativa en acción: de la eficiencia a la inteligencia
Tomemos, por ejemplo, John Deere, que está revolucionando la industria agrícola estadounidense con tractores que incluyen módems, Wi-Fi y Bluetooth, no solo para recopilar datos de la granja, desde las condiciones del suelo o la salud de las plantas en el campo hasta la nube, sino también para enviar instrucciones e información de Deere, distribuidores y proveedores de software a la granja con el fin de optimizar la productividad general de la granja e incluso su rentabilidad. Los aspectos más minuciosos de la gestión agrícola ya se han transformado, empezando por la siembra. Los agricultores de hoy en día pueden controlar la profundidad de la semilla en el suelo para que alcance la mejor «emergencia» (el momento en que brota del suelo); también pueden utilizar la tecnología existente para lograr la cantidad óptima de contacto de cada semilla con el suelo circundante, calculando el número ideal de gotas de «aporte» (agua, nutrientes, fertilizantes o herbicidas) por semilla. Actualmente, esta es la eficiencia que se puede lograr aprovechando los datos brutos, que impulsa la IA y que se traduce en el efecto del que hablan los economistas: menos mano de obra necesaria para cuidar el campo. Pero la IA generativa puede permitir a los agricultores ir más allá; puede permitirles identificar qué datos son más relevantes, o menos relevantes, haciendo que las interacciones no solo sean más eficientes, sino también más inteligentes. Luego están los efectos de red y los efectos de aprendizaje: los agricultores pueden trabajar juntos para analizar los datos con IA generativa y desarrollar soluciones para optimizar otros procesos agrícolas que no están orientados a sustituir la mano de obra. Porque no es solo la sustitución de la mano de obra lo que crea valor, sino el aprovechamiento del conocido fenómeno por el cual un producto o servicio gana valor adicional a medida que más personas lo utilizan. Imaginemos la magnitud del impacto que tendría que millones de agricultores de todo el mundo aprendieran unos de otros y contribuyeran a las comunidades y economías de los demás. Sin duda, sería mucho mejor que media docena de ellos de la misma ciudad hablando entre ellos. Amplificar el trabajador del conocimiento La conversación sobre la IA y el empleo está estancada en un bucle cansino de sustitución. Se trata de una falta de imaginación. La realidad no es la sustitución, sino la ampliación. La IA generativa actúa como copiloto de los trabajadores del conocimiento, absorbiendo las tareas repetitivas y de bajo valor que agotan la energía cognitiva y liberando el talento humano para que se centre en la estrategia, la creatividad y la resolución de problemas complejos. Un estudio de la Oficina Nacional de Investigación Económica descubrió que los agentes de atención al cliente que utilizaban un asistente de IA resolvían un 14 % más de problemas por hora. No se trata solo de una ganancia de eficiencia, es un cambio fundamental en la naturaleza del trabajo, que transforma los roles de ejecutores de tareas a pensadores estratégicos capaces de ofrecer resultados de mayor valor. ### La IA como motor de aprendizaje y desarrollo Las ganancias de productividad derivadas de la IA no son un hecho puntual, sino que se acumulan con el tiempo al crear una fuerza laboral más capacitada. El mismo estudio de la NBER reveló un fascinante efecto secundario: los trabajadores que utilizaban el asistente de IA seguían rindiendo mejor incluso después de que se retirara la herramienta. Estaban aprendiendo de la máquina. Esto posiciona a la IA como una potente herramienta de coaching en tiempo real que se integra directamente en los flujos de trabajo diarios. Pone de relieve las mejores prácticas, ofrece feedback inmediato y ayuda a los empleados a dominar nuevas habilidades en el trabajo. Esto transforma la formación corporativa de un evento periódico y externo a un proceso continuo y orgánico, creando una organización que aprende y se adapta a la velocidad del mercado. ### El algoritmo de la empatía: el sorprendente toque humano de la IA Quizás el impacto más contrario a la intuición de la IA es su capacidad de empatía a gran escala. Suponemos que la conexión humana es un dominio exclusivo de los seres humanos, pero los datos sugieren lo contrario. Las investigaciones revelaron que los chatbots de IA eran diez veces más propensos a ser calificados como empáticos en comparación con las respuestas escritas de los médicos a las preguntas de los pacientes. ¿Por qué? Una IA puede ofrecer respuestas siempre pacientes, imparciales y completas a partir de un vasto conjunto de datos de comunicaciones basadas en las mejores prácticas, sin el cansancio o la presión del tiempo a los que se enfrentan los expertos humanos. Esto no sustituye la necesidad de la atención humana, pero muestra cómo la tecnología puede ampliarla y respaldarla, cuestionando nuestras suposiciones fundamentales sobre los límites entre la inteligencia artificial y la conexión humana.
Las realidades estratégicas: navegar por el panorama financiero de la IA
Más allá del impacto humano, los líderes deben afrontar los difíciles aspectos económicos de la implementación de la IA. El entusiasmo que rodea a la IA generativa a menudo oscurece las importantes cuestiones estratégicas y financieras que determinan el éxito o el fracaso. No se trata de una tecnología «plug-and-play», sino que requiere una evaluación clara de los costes, los modelos de negocio y las dependencias a largo plazo. Pasar de proyectos piloto a la creación de valor en toda la empresa exige una estrategia empresarial rigurosa que equilibre la ambición con el pragmatismo. ### El alto coste de la inteligencia La IA generativa no es barata. Como se señala en Towards Data Science, los modelos son increíblemente caros de entrenar y operar, ya que requieren una inmensa potencia computacional y talento especializado. Esta realidad crea una barrera significativa para la entrada y exige un enfoque sofisticado del retorno de la inversión. La inversión no puede justificarse únicamente por la simple reducción de costes. En cambio, los líderes deben calcular el valor generado a partir de los efectos de segundo orden: ciclos de innovación más rápidos, mejora de la experiencia del cliente y creación de nuevas fuentes de ingresos. El compromiso financiero es considerable y el caso de negocio debe ser igualmente sólido. ### Característica frente a producto: el dilema empresarial fundamental Una decisión estratégica crucial es si tratar la IA generativa como una característica o como un producto. ¿Se trata de una mejora que hace que sus ofertas existentes sean más inteligentes y eficientes, o es una nueva propuesta de valor independiente? Esta elección tiene profundas implicaciones para su modelo de negocio, su estrategia de comercialización y su posicionamiento competitivo. La integración de la IA como característica puede profundizar su ventaja competitiva y aumentar la lealtad de los clientes. La creación de un nuevo producto nativo de IA puede abrir mercados completamente nuevos. No hay una única respuesta correcta, pero no tomar una decisión consciente es un camino directo hacia una inversión desalineada y un impacto diluido. ### El horizonte de los datos: límites potenciales al crecimiento de la IA La suposición de una mejora infinita de la IA se enfrenta a un posible cuello de botella: los datos. Algunos expertos creen que los rápidos avances en los grandes modelos de lenguaje pueden ralentizarse a medida que agotamos el suministro de datos únicos y de alta calidad generados por humanos disponibles en la Internet pública. Esto desplaza el enfoque estratégico hacia el interior. Los datos propios de una empresa —sus interacciones únicas con los clientes, sus conocimientos operativos y su visión del mercado— se convierten en su activo más valioso para entrenar modelos de IA más pequeños y especializados. El futuro de la ventaja competitiva puede no residir en el acceso a los modelos más grandes, sino en el cultivo de los conjuntos de datos más valiosos y únicos.
Más allá del balance: cambios económicos y sociales más amplios
El impacto de la IA va mucho más allá de las paredes de cualquier organización. Está transformando los mercados, desafiando los parámetros económicos tradicionales y creando un nuevo panorama normativo. Los líderes que solo se centran en la implementación interna corren el riesgo de verse sorprendidos por fuerzas macroeconómicas que, en última instancia, definirán el entorno en el que compiten. Comprender este contexto más amplio ya no es opcional, sino que se ha convertido en un componente fundamental del liderazgo estratégico moderno. ### Medir lo que importa: el reto de valorar la IA Los criterios económicos tradicionales no logran captar el verdadero valor de la IA. Como señala la Oficina Nacional de Investigación Económica, métricas como el PIB tienen dificultades para tener en cuenta beneficios como la mejora de la calidad de los productos o el valor de los bienes digitales gratuitos impulsados por la IA. Este problema de medición también existe a nivel empresarial. ¿Cómo se cuantifica el valor de una cultura más innovadora o una experiencia del cliente sin fricciones? Las empresas deben desarrollar nuevos indicadores clave de rendimiento que vayan más allá de la eficiencia transaccional para medir el compromiso, el aprendizaje y la fuerza de las interacciones que la IA facilita en todo su ecosistema. ### La necesidad de un nuevo manual de estrategias: políticas y regulaciones El rápido auge de la IA está provocando una respuesta inevitable por parte de los responsables políticos. Estamos entrando en una era en la que se tomarán decisiones cruciales sobre el papel de la IA en el mercado laboral, su efecto en la competencia y las barreras éticas necesarias para garantizar la equidad. Estas nuevas regulaciones no son solo un obstáculo para el cumplimiento, sino que son una variable estratégica. Las empresas que desarrollen de forma proactiva un punto de vista sobre la IA responsable y participen en el debate político estarán en mejor posición para generar confianza entre los clientes y dar forma al futuro de sus sectores. ### ¿Quién lleva el timón? La influencia de la financiación privada de la IA El inmenso coste de la investigación fundamental en IA ha concentrado el poder en manos de unas pocas grandes empresas tecnológicas. Como destaca Towards Data Science, las universidades y las instituciones públicas carecen de los recursos necesarios para competir en la vanguardia, lo que significa que la agenda de la IA está siendo determinada en gran medida por intereses privados y comerciales. Para todas las demás organizaciones, esto crea un ecosistema complejo que gestionar. Obliga a tomar decisiones críticas sobre qué plataformas desarrollar, con quién asociarse y cómo mantener la independencia estratégica en un mundo dominado por un puñado de poderosos guardianes de la IA.
Por qué los consumidores salen ganando con la IA, y su empresa también
Lo que quiero decir es que la IA generativa tiene un impacto en las interacciones mismas. Sin embargo, coincido con los economistas en que los verdaderos ganadores de la IA generativa serán los consumidores. Pero, cuando los consumidores ganan, las marcas y las empresas también lo hacen. De esta manera, es probable que la IA generativa sea beneficiosa para todos.
Fuentes:
Philipp Carlsson-Szlezak, Paul Swartz y Francois Candelon, "Why We Need to be Realistic About Generative AI's Economic Impact", Foro Económico Mundial. Erich Joachimsthaler (2020), El campo de interacción: The Revolutionary New Way to Create Shared Value for Businesses, Customers, and Society. Geoffrey Parker y Marshall van Alstyne y Xiaoyue Jiang, 2016, "Platform Ecosystems: How Developers Invert the Firm", 17 de agosto.
Preguntas frecuentes
¿El principal beneficio de la IA es realmente solo reducir costos y reemplazar puestos de trabajo? En absoluto. Si bien el aumento de la eficiencia es un punto de partida obvio, centrarse únicamente en la reducción de costos es una falta de imaginación. El verdadero valor estratégico proviene de aumentar las capacidades de su equipo, no solo de automatizar sus tareas. Piense en la IA como un copiloto que se encarga del trabajo repetitivo, liberando a su personal para que se centre en la resolución de problemas complejos, la creatividad y la creación de relaciones con los clientes, es decir, precisamente aquellas cosas que crean un valor duradero.
Mi equipo está empezando a utilizar la IA, pero parece que las cosas van más lentas, en lugar de más rápidas. ¿Es esto normal? Sí, es completamente normal e incluso previsible. Es un fenómeno denominado «curva J de productividad». Al igual que cuando se aprende cualquier nueva habilidad importante, se produce una caída inicial en el rendimiento mientras el equipo se adapta a los nuevos flujos de trabajo y herramientas. Esta fase es una inversión necesaria. Superarla es lo que diferencia a las empresas que obtienen ganancias incrementales de aquellas que logran un crecimiento exponencial en capacidad e innovación.
¿Cómo cambia la IA nuestra forma de pensar sobre el talento y el desarrollo de equipos? Cambia radicalmente el enfoque, pasando de simplemente contratar a los mejores empleados a mejorar a toda la plantilla. La IA actúa como un gran igualador, acelerando drásticamente la curva de aprendizaje de los empleados nuevos o junior. Las ganancias de productividad más significativas suelen observarse en este grupo. Esto significa que puedes crear una organización más capaz, resiliente y ágil desde cero utilizando la IA como un entrenador en tiempo real que amplía la experiencia de todos tus equipos.
Usted habla de pasar de las «transacciones» a las «interacciones». ¿Qué significa eso realmente para una empresa? Significa cambiar su modelo de negocio, pasando de la simple venta de un producto o servicio a facilitar un valioso intercambio de información en todo su ecosistema. Por ejemplo, en lugar de limitarse a vender tractores, una empresa como John Deere utiliza la IA para crear una red en la que agricultores, distribuidores y proveedores de software comparten datos para optimizar todo, desde la siembra hasta la rentabilidad. El valor ya no reside en la transacción individual, sino en la inteligencia colectiva de la red que la IA ayuda a crear y amplificar.
¿Cuál es el mayor escollo estratégico que debo tener en cuenta al invertir en IA? El mayor error es tratar la IA como una simple actualización tecnológica sin una estrategia empresarial clara. Debe decidir si la IA es una característica interna para mejorar sus ofertas actuales o si es la base de un nuevo producto independiente. Se trata de dos caminos muy diferentes con enormes implicaciones para su presupuesto, su talento y su plan de comercialización. La falta de claridad en este sentido conduce a inversiones desalineadas y a la imposibilidad de capturar un valor real y sostenible.
Principales conclusiones
- Más allá de la eficiencia interna, descubra el verdadero valor de la IA: las mayores ventajas no se encuentran en la simple reducción de costes. En su lugar, céntrese en crear valor compartido en todo su ecosistema a través de los efectos de red, el aprendizaje de los clientes y la colaboración en todo el sector.
- Trate la IA como una inversión en talento, no como una herramienta para reducir plantilla: las mayores ganancias en productividad provienen de mejorar su equipo actual. Utilice la IA para cubrir las carencias de habilidades, acelerar el aprendizaje en el trabajo y liberar a su personal para que se centre en tareas estratégicas de alto valor.
- Pase de los experimentos con IA a una estrategia empresarial integrada: para obtener beneficios reales, debe abordar los altos costes, elegir claramente entre la IA como característica o como nuevo producto, y reconocer que sus datos propios son su activo más importante para crear una ventaja competitiva a largo plazo.
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