La inteligencia artificial ha dejado de ser únicamente una tecnología emergente para convertirse en uno de los principales destinos de inversión empresarial del mundo. Las grandes compañías están destinando miles de millones de dólares a infraestructura, centros de datos, software, semiconductores y desarrollo de modelos de inteligencia artificial con una expectativa concreta: producir más, reducir costos y generar nuevas fuentes de ingresos. La pregunta que comienza a dominar el debate económico ya no es si la IA transformará las empresas, sino si esa transformación será suficientemente profunda para convertirse en una nueva fuente de crecimiento de la productividad y, con ella, del crecimiento económico.
La magnitud de la inversión ayuda a entender la importancia del fenómeno. El Stanford AI Index reportó que la inversión corporativa global relacionada con inteligencia artificial más que se duplicó durante 2025, mientras la inversión privada creció 127.5 % y la inteligencia artificial generativa concentró una parte significativa del financiamiento. El volumen de capital comprometido demuestra que las empresas no están tratando la IA como una herramienta secundaria, sino como una infraestructura estratégica alrededor de la cual pueden reorganizar sus operaciones.
Sin embargo, inversión y productividad no son sinónimos. Una empresa puede gastar más en inteligencia artificial sin necesariamente producir más por trabajador, generar mayores márgenes o aumentar su retorno sobre el capital. Precisamente ahí se encuentra la cuestión económica fundamental: ¿está la IA creando una revolución de productividad o estamos todavía en una fase de inversión anticipada cuyos beneficios aún no aparecen plenamente en las estadísticas?
La evidencia disponible en 2026 apunta a una respuesta menos espectacular, pero más interesante. La OCDE señala que la productividad laboral creció en la mayoría de sus economías durante 2024 y alcanzó un crecimiento promedio de 1.2 %, el doble del registrado en 2023. El organismo reconoce que algunos de estos resultados son compatibles con una contribución positiva de la IA, aunque también advierte que todavía es difícil identificar de manera concluyente cuánto de la mejora agregada puede atribuirse directamente a esta tecnología.
El problema tiene una explicación económica. Las tecnologías de propósito general rara vez generan inmediatamente todo su potencial. La electricidad, la informática y las telecomunicaciones necesitaron inversiones complementarias, cambios organizativos, nuevas capacidades profesionales y modificaciones en los procesos productivos antes de producir aumentos significativos de productividad a escala de toda la economía. La inteligencia artificial enfrenta una dinámica similar.
Una empresa puede incorporar un modelo generativo en su departamento comercial y obtener resultados inmediatos en determinadas tareas. Puede reducir el tiempo necesario para elaborar documentos, analizar información o atender consultas. Pero estos beneficios individuales no significan necesariamente que toda la organización sea más productiva. Para que ocurra lo segundo, la compañía debe rediseñar procesos, modificar responsabilidades, capacitar empleados, integrar sistemas y determinar dónde la tecnología realmente genera retorno.
El FMI ha señalado precisamente que el impacto macroeconómico de la IA dependerá menos de la capacidad de los modelos más avanzados que de la velocidad y amplitud con que sean adoptados por las empresas y de la disponibilidad de infraestructura, capital y capacidades complementarias.
Esto introduce una diferencia importante entre usar inteligencia artificial y transformar una empresa mediante inteligencia artificial.
La primera opción consiste en añadir herramientas a procesos existentes. La segunda implica rediseñar la forma en que se produce, se toman decisiones y se asigna el capital. Una compañía que utiliza IA para redactar informes puede ahorrar horas de trabajo; una compañía que utiliza esa tecnología para rediseñar su estructura comercial, automatizar decisiones operativas y reasignar recursos humanos puede modificar de manera mucho más profunda su productividad.
Los primeros indicios empresariales apuntan precisamente hacia esta diferencia. Un estudio de PwC publicado en abril de 2026 encontró que las empresas líderes en generación de valor mediante IA tienen una probabilidad considerablemente mayor de rediseñar sus flujos de trabajo y utilizar la tecnología para identificar nuevas oportunidades de crecimiento, en lugar de limitarse a incorporar herramientas de IA sobre procesos existentes. Según el estudio, aproximadamente el 20 % de las compañías analizadas está capturando alrededor de tres cuartas partes de las ganancias económicas derivadas de la IA.
Esta concentración resulta especialmente relevante para las finanzas corporativas. Si la IA realmente incrementa la productividad, sus efectos no deberían limitarse a producir más con la misma cantidad de trabajadores. Deberían reflejarse progresivamente en indicadores como el margen operativo, el flujo de caja libre, el retorno sobre el capital invertido y la capacidad de generar crecimiento con menores costos marginales.
Aquí aparece uno de los mayores desafíos para las empresas: determinar si la inversión en IA está creando valor o simplemente aumentando el gasto de capital.
Los centros de datos requieren electricidad, infraestructura y equipos especializados. Los modelos avanzados necesitan capacidad de cómputo y grandes volúmenes de datos. La integración empresarial requiere software, especialistas y procesos de seguridad. Por ello, el aumento de productividad debe superar todos esos costos antes de convertirse en una verdadera fuente de creación de valor.
La propia estructura de inversión actual demuestra la magnitud de este desafío. La OCDE señala que el gasto en activos de tecnologías de información y comunicación ha mantenido una evolución relativamente robusta incluso mientras la tasa general de inversión de sus economías miembros disminuyó de 23 % del PIB en 2023 a 22.6 % en 2024. Parte de esta inversión puede estar relacionada con los esfuerzos de las empresas por desplegar IA.
Por eso, la pregunta relevante para los directivos financieros no debería ser cuánto está invirtiendo la empresa en inteligencia artificial, sino qué retorno espera obtener de esa inversión y en cuánto tiempo.
Esta cuestión adquiere mayor importancia porque la productividad puede aumentar de manera desigual. Las grandes compañías con acceso a capital, infraestructura tecnológica, datos y talento especializado tienen mejores condiciones para adoptar IA a gran escala. Las empresas pequeñas pueden beneficiarse de herramientas relativamente baratas, pero enfrentan mayores restricciones para integrar sistemas, capacitar personal y rediseñar sus procesos.
El resultado podría ser una nueva fuente de divergencia empresarial. Las compañías capaces de utilizar la IA para aumentar su productividad pueden reducir costos, ampliar márgenes y reinvertir mayores cantidades de capital. Ese proceso puede generar economías de escala adicionales y ampliar su ventaja frente a competidores que no poseen las mismas capacidades.
La consecuencia macroeconómica es todavía más importante. Si las empresas líderes aumentan su productividad pero la adopción permanece concentrada en un grupo reducido, el efecto sobre el crecimiento económico puede ser limitado. En cambio, si la tecnología se difunde hacia manufactura, servicios, comercio, logística, salud, finanzas y pequeñas y medianas empresas, el impacto puede extenderse mucho más allá del sector tecnológico.
El Banco Mundial ha planteado una preocupación similar. Su análisis sobre el impacto económico de la IA sostiene que, en las economías en desarrollo, la tecnología puede complementar a los trabajadores y permitir que empresas productivas crezcan, pero advierte que la ausencia de infraestructura, capacidades y condiciones institucionales adecuadas puede ampliar las diferencias de productividad entre países.
Para Latinoamérica, este punto es particularmente importante. La región no necesita necesariamente desarrollar los modelos de IA más avanzados del mundo para beneficiarse de la tecnología. Una parte significativa de la oportunidad consiste en utilizar herramientas existentes para aumentar la productividad de sectores que actualmente presentan bajos niveles de eficiencia.
Una empresa latinoamericana que utiliza inteligencia artificial para optimizar inventarios, predecir demanda, automatizar procesos administrativos, analizar crédito o mejorar la logística puede obtener un impacto económico significativo sin necesidad de competir directamente con las grandes compañías que desarrollan modelos fundacionales.
El verdadero potencial de la IA para la región podría encontrarse, por tanto, menos en la creación de tecnología de frontera y más en la velocidad con que las empresas adopten tecnologías capaces de elevar su productividad.
Pero existe un riesgo que tampoco debería ignorarse: confundir la inversión en IA con crecimiento económico sostenible. El auge actual está movilizando cantidades extraordinarias de capital hacia centros de datos, semiconductores, energía y empresas tecnológicas. El FMI ha advertido que la economía puede experimentar primero el aumento de la inversión y del gasto asociado con la expectativa de beneficios futuros, mientras los incrementos efectivos de productividad aparecen más lentamente.
Esta diferencia temporal puede generar una situación paradójica. Las empresas pueden estar invirtiendo intensamente en inteligencia artificial antes de que los beneficios sean suficientemente grandes para compensar el gasto. En ese escenario, el crecimiento de la inversión no necesariamente implica un crecimiento equivalente de la productividad.
Incluso los precios pueden verse afectados durante la transición. La fuerte demanda de infraestructura y componentes tecnológicos puede aumentar los costos de determinados insumos antes de que la nueva capacidad productiva esté completamente operativa. El resultado es que una tecnología destinada a reducir costos puede, en su fase inicial, aumentar determinadas presiones sobre la oferta.
Esto no significa que la revolución de la IA sea una burbuja. Significa que todavía es necesario distinguir entre el valor económico esperado de la tecnología y el valor que efectivamente está generando hoy.
Para las empresas, esa diferencia exige una disciplina financiera mayor. La incorporación de IA debería evaluarse como cualquier otra inversión estratégica: mediante objetivos concretos, métricas de productividad, reducción de costos, crecimiento de ingresos y retorno sobre el capital. No todas las aplicaciones producirán el mismo resultado y no todas las empresas necesitan realizar inversiones del mismo tamaño.
El futuro de la productividad empresarial dependerá, en buena medida, de esa capacidad de asignación de capital. Las empresas que simplemente acumulen herramientas de IA podrían aumentar sus costos tecnológicos sin transformar sustancialmente su operación. Aquellas que rediseñen sus procesos alrededor de la tecnología tendrán mayores posibilidades de convertirla en una ventaja competitiva.
Por eso, la pregunta planteada al inicio todavía no tiene una respuesta definitiva. La inteligencia artificial tiene el potencial de convertirse en una de las principales fuentes de crecimiento de la productividad y, por extensión, del crecimiento económico; pero ese resultado no está garantizado.
La tecnología ya está movilizando capital a una escala extraordinaria y comienza a producir mejoras medibles en determinadas empresas y sectores. El desafío ahora es lograr que esas ganancias pasen de casos particulares a una transformación generalizada de la economía.
Si la IA consigue combinar automatización, mejores decisiones, innovación más rápida y una utilización más eficiente del capital, podría representar un cambio estructural comparable con anteriores revoluciones tecnológicas. Pero si la inversión se concentra en infraestructura y empresas de frontera sin una difusión amplia hacia el resto de la economía, el impacto sobre la productividad agregada podría ser mucho menor de lo que anticipan las valoraciones actuales.
En última instancia, la próxima gran fuente de crecimiento económico no será la inteligencia artificial por sí sola, sino la capacidad de las empresas para convertirla en productividad, y la productividad en creación sostenible de valor.
