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¿Qué es la productividad aumentada por la IA? Definición y retos
La productividad aumentada por la IA designa las ganancias de producción medibles (volumen tratado, velocidad, calidad) que un trabajador realiza cuando se beneficia de una asistencia de IA generativa. Los estudios en condiciones reales muestran una ganancia media de alrededor del 15 %, fuertemente concentrada en los perfiles menos experimentados.
Tres estudios en condiciones reales, publicados entre 2023 y 2025, han establecido sólidamente el orden de magnitud de las ganancias. Brynjolfsson, Li y Raymond, sobre 5 172 agentes de atención al cliente de una gran empresa Fortune 500 (publicado en Quarterly Journal of Economics, 2025): 15 % más tickets resueltos por hora en promedio, alrededor del 30 % para los agentes menos experimentados, ganancias marginales para los expertos. Cui, Demirer, Jaffe et al. (2025), sobre tres ensayos aleatorizados (Microsoft, Accenture, Fortune 100), 4 867 desarrolladores: 26 % más tareas completadas con GitHub Copilot. En cuanto a la adopción, la Federal Reserve Bank of St. Louis (serie FRED basada en los trabajos de Bick, Blandin y Deming) mide un 45,2 % de ocupados estadounidenses de 18 a 64 años que usan la IA generativa para su trabajo en el segundo trimestre de 2026. El consenso académico está ya establecido: la IA generativa produce ganancias reales y medibles, heterogéneas según los perfiles.
Ejemplo concreto
Caso ilustrativo. Una compañía de seguros europea de 1 200 empleados mide sus ganancias en 9 meses tras desplegar un asistente de IA en cuatro oficios. Atención al cliente (180 agentes): 13 % más expedientes tratados, conforme al estudio Brynjolfsson. Desarrollo informático (45 desarrolladores): 22 % más funcionalidades entregadas, próximo al resultado Cui et al. Jurídico (12 juristas): ninguna ganancia medible, conforme a la hipótesis de que los perfiles expertos se benefician poco. Marketing (28 personas): 35 % más contenido producido, superando los estudios por el carácter creativo menos restringido. Total: 28 equivalentes a tiempo completo de capacidad liberada, reinvertidos en crecimiento de la actividad más que en reducción de plantilla.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la productividad aumentada por la IA?
Son las ganancias de producción medibles (volumen tratado, velocidad, calidad) que un colaborador obtiene al disponer de asistencia de IA generativa. Los estudios en condiciones reales establecen una ganancia media de alrededor del 15 %, muy concentrada en los perfiles menos experimentados.
¿Qué ganancia de productividad cabe esperar de verdad?
De media, un 15 %, según el estudio de Brynjolfsson, Li y Raymond sobre 5 172 agentes de atención al cliente, pero alrededor del 30 % para los menos experimentados y ganancias marginales para los expertos. En desarrollo de software, el estudio de Cui et al. mide un 26 % más de tareas completadas con GitHub Copilot.
¿Por qué las ganancias difieren tanto entre equipos?
Porque dependen en gran medida de la composición de la plantilla. Un despliegue sobre un equipo experimentado da ganancias modestas, mientras que uno sobre juniors u operativos da ganancias más sustanciales (alrededor del 30 % para los agentes menos experimentados en el estudio Brynjolfsson). Orientar a los equipos adecuados cambia la ecuación económica del proyecto.
¿Cómo asegurarse de que las ganancias medidas son reales?
Hace falta una baseline de negocio sólida antes del despliegue. Sin una métrica robusta establecida por adelantado, no sabrá si su 14 % de ganancia procede de la IA o de otros factores como la estacionalidad, la formación o la rotación del personal.
Más allá de la eficiencia, ¿tiene la IA un efecto duradero en RR.HH.?
Sí. El estudio Brynjolfsson documenta una transferencia tácita de conocimiento de los perfiles senior hacia los junior: la IA difunde las buenas prácticas de los expertos hacia los menos experimentados. Es un efecto estratégico más duradero que la simple eficiencia a corto plazo.
Ver también
Para profundizar
Generative AI at Work, Brynjolfsson, Li & Raymond, QJE, 2025
Fuentes
- Generative AI at Work, Brynjolfsson, Li & Raymond, Quarterly Journal of Economics vol. 140 n° 2, 2025. https://academic.oup.com/qje/article/140/2/889/7990658
- The Effects of Generative AI on High-Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers, Cui, Demirer, Jaffe et al., Management Science (la antigua URL NBER w32760 apuntaba a otro artículo). https://doi.org/10.1287/mnsc.2025.00535
- Generative Artificial Intelligence, Adoption Rate for Work: Employed Adults (serie RPSGENAIUSAGESHAREWORK, Real-Time Population Survey, ocupados de 18 a 64 años), FRED, Federal Reserve Bank of St. Louis, valor del T2 2026 publicado el 4 de agosto de 2026. https://fred.stlouisfed.org/series/RPSGENAIUSAGESHAREWORK
- The State of Generative AI Adoption in 2025, Bick, Blandin & Deming, Federal Reserve Bank of St. Louis, 13 de noviembre de 2025. https://www.stlouisfed.org/on-the-economy/2025/nov/state-generative-ai-adoption-2025