La IA generativa mejora la productividad de casi todos los trabajadores, pero su impacto sobre el PBI aún es mínimo: 0,008%

La inteligencia artificial generativa ya está mejorando la productividad de trabajadores de perfiles muy diversos, pero todavía no está produciendo una transformación macroeconómica significativa. Esa es la principal conclusión del estudio académico The Macroeconomic Effects of Generative AI, elaborado por los economistas Raúl Katz (Columbia University) y Juan Jung (Universidad Pontificia Comillas), publicado en la revista Structural Change and Economic Dynamics.

La investigación analizó datos de 67 países entre 2017 y 2025 y desarrolló un modelo económico para medir el impacto de herramientas como ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude, Perplexity y DeepSeek sobre la productividad laboral y las dinámicas de sustitución entre distintos grupos de trabajadores. Para eso utilizó como indicador de adopción el tráfico registrado por esas plataformas, en lugar de métricas indirectas como patentes o robots instalados.

Los autores concluyen que la IA generativa está actuando como un factor de aumento de productividad para la mayoría de los trabajadores, independientemente de su nivel educativo, si trabajan tiempo completo o parcial, si son empleados o autónomos, o incluso si se encuentran en situaciones laborales más vulnerables.

Según el trabajo, este comportamiento diferencia a la IA generativa de otras tecnologías previas de automatización. Mientras que avances anteriores tendían a concentrar sus efectos en ocupaciones rutinarias o en grupos específicos de trabajadores, las herramientas generativas presentan una gama de usos mucho más amplia y accesible. La posibilidad de redactar textos, programar, resumir información, generar ideas o recibir asistencia inmediata permite que personas con distintos niveles de formación obtengan beneficios productivos.

Trabajadores e industrias más afectados

Uno de los aspectos centrales del estudio era determinar si la difusión de la IA generativa estaba modificando las relaciones de sustitución entre distintos grupos de trabajadores, es decir, si comenzaban a aparecer señales de reemplazo de unos perfiles laborales por otros.

Los resultados muestran que, hasta el momento, no existe evidencia estadísticamente significativa de cambios profundos en esas dinámicas. Aunque algunos grupos parecen haber obtenido ganancias de productividad ligeramente superiores, las diferencias observadas no alcanzan niveles suficientes para confirmar procesos generalizados de desplazamiento laboral.

En particular, los investigadores encontraron que los trabajadores con menor nivel educativo, los trabajadores autónomos y los empleados en situaciones más vulnerables podrían estar obteniendo beneficios relativamente mayores, aunque las diferencias respecto de otros grupos no resultan concluyentes desde el punto de vista estadístico.

El análisis sectorial revela que los efectos positivos de la IA generativa son especialmente visibles en los sectores de servicios e industria. En cambio, no se encontraron mejoras significativas de productividad entre los trabajadores del sector agrícola.

Los autores atribuyen esta diferencia al tipo de tareas predominantes en cada actividad. Mientras que la IA generativa resulta particularmente útil para actividades cognitivas, administrativas, de análisis de información o diseño, su aplicación sigue siendo más limitada en tareas vinculadas a procesos físicos, manuales o dependientes de condiciones ambientales, como ocurre en gran parte de la producción agropecuaria.

Un impacto macroeconómico todavía reducido

A pesar de las mejoras observadas a nivel individual y organizacional, el estudio concluye que el efecto agregado sobre la economía continúa siendo modesto.

A partir de los parámetros estimados en el modelo, los investigadores calcularon que para un país promedio de la muestra la difusión de la IA generativa entre el cuarto trimestre de 2022 y el segundo trimestre de 2025 elevó el PBI apenas un 0,008%.

Ese resultado se alinea con las corrientes académicas más cautelosas respecto del impacto económico de la IA, que sostienen que la tecnología todavía se encuentra en una fase temprana de adopción y difusión. Los autores señalan que los efectos podrían ampliarse en el largo plazo a medida que aumente la integración de estas herramientas en los procesos productivos y organizacionales.

El trabajo sostiene que la evidencia observada respalda la hipótesis de que la IA generativa funciona como una tecnología de propósito general, capaz de beneficiar simultáneamente a múltiples tipos de trabajadores y actividades económicas. Sin embargo, también concluye que aún es demasiado temprano para afirmar que está produciendo transformaciones estructurales profundas en el mercado laboral o en el crecimiento económico global.

En síntesis, el estudio encuentra que la IA generativa ya está aumentando la productividad de una amplia variedad de trabajadores en todo el mundo, pero que su contribución agregada al crecimiento económico sigue siendo reducida y todavía no existen pruebas sólidas de un proceso masivo de sustitución laboral entre diferentes grupos ocupacionales.