Última revisión: 25 de mayo de 2026

¿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 del 14 al 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 5 179 agentes de atención al cliente de una gran empresa Fortune 500 (publicado en Quarterly Journal of Economics, 2025): 14 al 15 % más tickets resueltos por hora en promedio, 30 al 34 % para los agentes menos experimentados, ganancias marginales para los expertos. Cui, Demirer, Jaffe et al. (2025), sobre tres ensayos aleatorizados (Microsoft, Accenture, Fortune 100), 5 000 desarrolladores: 26 % más pull requests completadas con GitHub Copilot. Bick, Blandin y Deming (Federal Reserve St. Louis, 2025): 35,9 % de los trabajadores estadounidenses utilizaba la IA generativa en diciembre de 2025. El consenso académico está ya establecido: la IA generativa produce ganancias reales y medibles, heterogéneas según los perfiles.

Ejemplo concreto

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.

Tres implicaciones

Las ganancias de productividad de la IA se han vuelto medibles y reproducibles. Tres implicaciones para el dirigente. Primero, estas ganancias no son uniformes. Para una inversión de IA dada, el retorno depende fuertemente de la composición de su plantilla: un despliegue sobre un equipo experimentado dará ganancias modestas (5 al 10 %), un despliegue sobre juniors u operativos dará ganancias sustanciales (25 al 35 %). Orientar a los equipos correctos cambia la ecuación económica. Segundo, la IA actúa como una transferencia tácita de conocimiento de los seniors hacia los juniors, lo que documenta el estudio Brynjolfsson. Es un efecto estratégico de RR.HH. más duradero que la simple eficiencia a corto plazo. Tercero, la medición de las ganancias exige una baseline pre-IA sólida. Sin métrica de negocio robusta antes del despliegue, no sabrá si sus 14 % de ganancias son reales o atribuibles a otros factores (estacionalidad, formación, rotación).

Ver también

Para profundizar

Generative AI at Work, Brynjolfsson, Li & Raymond, QJE, 2025 (recurso externo)

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 (consultado el 2026-05-24)
The Effects of Generative AI on High Skilled Work, Cui, Demirer, Jaffe et al., 2025. https://www.nber.org/papers/w32760 (consultado el 2026-05-24)

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