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Buenos Aires » Infobae
Fecha: 16/08/2025 04:51
Son cada vez más frecuentes los estudios que identifican notables aumentos en la productividad laboral por sectores y tipos de ocupaciones específicas (Imagen Ilustrativa Infobae) Por décadas, la promesa de una revolución tecnológica capaz de transformar la productividad y el crecimiento económico ha sido una constante en el discurso empresarial y académico. Sin embargo, pocas innovaciones han mostrado el potencial transformador de la inteligencia artificial (IA) generativa, que combina avances en cómputo, algoritmos y disponibilidad de datos para alterar de forma profunda y simultánea múltiples dimensiones del entorno macroeconómico. Desde mediados del siglo XX, las revoluciones tecnológicas -como la computación o internet- se tradujeron en oleadas de productividad. En la última década, sin embargo, ese avance se había ralentizado. La IA generativa aparece hoy como una fuerza renovadora con capacidad de revertir esta tendencia. Son cada vez más frecuentes los estudios que identifican notables aumentos en la productividad laboral por sectores y tipos de ocupaciones específicas. Es llamativo, además, que estas mejoras sean mayores en trabajadores menos experimentados. Si la productividad laboral aumenta de forma sostenida, entonces cobran más sentido las proyecciones de crecimiento que señalan la posibilidad real de aumentar el PBI global en varios puntos porcentuales en los próximos diez años. Indudablemente, esto equivale a una nueva revolución industrial, con impactos transversales sobre todos los sectores. La historia sugiere que las tecnologías tienden a redefinir ocupaciones más que a eliminarlas completamente No obstante, el debate en torno al empleo no se detiene. ¿La IA destruirá más trabajos de los que creará? La historia sugiere que las tecnologías tienden a redefinir ocupaciones más que a eliminarlas completamente. Y que una proporción muy alta de las tareas actuales no existía hasta hace relativamente pocos años. Es cierto que la IA sustituye con mayor rapidez tareas rutinarias y repetitivas, pero también complementa muchas otras más asociadas al juicio y la creatividad. Esto tiene consecuencias: los salarios podrían polarizarse, con fuertes aumentos en ocupaciones con complementariedades con la IA, y podrían estancarse (o incluso caer) en otras fácilmente automatizables. Los países con fuerza laboral más calificada y marcos regulatorios ágiles estarán mejor posicionados para capturar los beneficios. El impacto sobre el nivel de competencia también merece atención, sobre todo teniendo en cuenta que la teoría económica siempre ha señalado los costos de bienestar asociados a mercados monopólicos u oligopólicos. Las empresas que accedan primero a datos relevantes y a talento especializado pueden escalar soluciones rápidamente y capturar cuotas de mercado crecientes. Esto favorece la concentración, sobre todo en los mercados digitales, donde es común que una empresa capte prácticamente la totalidad de los usuarios. Pero, al mismo tiempo, la IA abre puertas para nuevas empresas que, con modelos ligeros y agilidad operativa, pueden desafiar a las compañías ya establecidas en sectores tradicionales. En este escenario, Argentina y la región enfrentan una doble oportunidad y desafío. Por un lado, la IA puede elevar la eficiencia en sectores clave para el PBI de cada país, aumentar las exportaciones de servicios basados en conocimiento y facilitar la inserción en las cadenas globales de valor asociadas a las demandas propias de las nuevas tecnologías. Pero, sobre todo, la IA puede aumentar la productividad, virtualmente estancada desde hace años en la región con la excepción de algunos pocos casos, como lo muestra el cuadro. A nivel microeconómico, los efectos de la IA ya son evidentes: En el agro, la IA permite desde la predicción de cosechas con precisión satelital hasta el uso de drones autónomos para fertilización diferencial. La IA permite desde la predicción de cosechas con precisión satelital hasta el uso de drones autónomos para fertilización diferencial (Foto: Reuters) En la industria, optimiza el mantenimiento predictivo, reduce tiempos de inactividad y mejora la gestión energética. En el comercio, redefine la relación con los clientes mediante asistentes virtuales y estrategias dinámicas de precios. En la banca y los seguros, los algoritmos de IA mejoran la detección de fraude, personalizan productos y reducen costos operativos. Estos cambios no son secundarios: alteran la lógica del negocio, los márgenes, la relación con el cliente y el perfil del talento requerido. Obligan a repensar no solo procesos, sino también modelos de negocio y estructuras organizativas. Es lógico que las empresas procuren pasar de una lógica reactiva a una proactiva y que estén identificando qué procesos pueden potenciarse con IA y dónde están los mayores cuellos de botella Frente a este panorama, es lógico que las empresas procuren pasar de una lógica reactiva a una proactiva y que estén identificando qué procesos pueden potenciarse con IA y dónde están los mayores cuellos de botella. Todo esto permite ganar eficiencia y mejorar la posición competitiva. Pero el análisis del impacto económico de la IA y de sus derivaciones sobre el consumo sugiere que las empresas deberían también replantearse su estrategia corporativa, es decir, la que procura definir los pasos a seguir en los próximos cinco o diez años. En tiempos de disrupción tecnológica, la IA está comenzando a alterar las bases mismas del crecimiento económico: redefine la productividad total de los factores, cambia la composición del empleo, modifica la formación de salarios y altera la estructura competitiva de los mercados. Ignorar estas transformaciones implica quedar atrapados en una lectura cortoplacista de la economía. Comprender cómo la IA reconfigura la competencia, el capital humano y las fuentes de valor agregado es hoy tan importante como interpretar un balance, proyectar una inversión o conocer con precisión cuál será la política monetaria en los próximos dos años. Para empresarios y tomadores de decisiones, el verdadero desafío no es solo adoptar una tecnología, sino adaptarse a una nueva economía. El autor es profesor de Economía en IAE Business School. Esta columna fue publicada de en el IEM de julio de la Escuela de Negocios de la Universidad Austral
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