Miguel Moreno Tripp: Productividad e Inteligencia Artificial
Recién salido del horno, el documento Tracking productivity trends amid economic headwinds: insights from the latest OECD data (Seguimiento de las tendencias de productividad en medio de los vientos económicos en contra: perspectivas de los últimos datos de la OCDE) comenta acerca del Compendio de Indicadores de Productividad 2025.
La productividad, como lo menciona el reporte, “es central para el desarrollo económico y la competitividad”. La productividad laboral, medida como el PIB por hora trabajada.
“Tras una caída del 0.2% en 2022 en la OCDE se recuperó al 0.6% en 2023. En la zona del euro cayó bruscamente un -0.9 % en 2023, el mayor descenso desde la crisis del 2008 […] la productividad laboral ha crecido un 0.4% en 2024 en promedio, en la OCDE”.
Los Estados Unidos incrementaron 1.6%; Japón, 0.9% y México, afortunadamente, creció 1.44%. Con datos desde 1996, el pico de crecimiento fue en el 2020, en donde la OCDE creció 4%, Los Estados Unidos, un poco más todavía, pero la Unión Europea solo un 2%.
Ahora bien, “si bien se espera que la IA influya positivamente en las tendencias futuras de productividad de implementarse políticas adecuadas, su impacto aún no es evidente en la productividad”.
“Aunque la IA se ha estudiado desde la década de 1950, solo en los últimos años ha comenzado a transformar las economías […] No existe una definición universalmente aceptada de IA […] la OCDE adoptó una definición de IA […] que se refiere a sistemas basados en máquinas que, con objetivos explícitos o implícitos, procesan datos de entrada y generan salidas, como predicciones, contenido, recomendaciones o decisiones que pueden influir en entornos físicos o virtuales […] La definición estadística de IA, introducida en el Sistema de Cuentas Nacionales 2025, es diferente y define la IA como “un programa informático que opera un sistema capaz de reconocer, razonar, comunicarse y predicción, simulando el reconocimiento, el razonamiento y la comunicación humanos”.
Sin embargo, “medir el impacto de la IA en la productividad presenta desafíos significativos a nivel macroeconómico.
La IA amplifica los desafíos de medición tradicionales, como capturar la producción intangible y del sector público en las medidas de productividad […].
En segundo lugar, si bien los estudios a nivel micro o los análisis sectoriales señalan algunas pruebas de aumentos de la productividad, esos beneficios son más difíciles de identificar a nivel macroeconómico.
La complejidad se ve agravada por la naturaleza intangible de las inversiones en IA, como datos, conocimientos, habilidades o potencia y capacidad informática, que están mal reflejadas en las cuentas nacionales.
Además, al igual que las transformaciones tecnológicas anteriores, como el auge de Internet, los beneficios económicos más amplios de la IA a menudo dependen de inversiones complementarias y adaptación institucional y solo pueden hacerse visibles con el tiempo.
Este impacto retardado, junto con la diversidad en la forma en que se diseñan e implementan los sistemas de IA, agrega más complejidad a la medición.
Finalmente, la investigación actual también se centra en las economías avanzadas, descuidando los efectos de contagio internacionales”.
Se estima que la IA aumentará el crecimiento de la productividad de un 0.5% hasta 3.5% por año en diez años para la Unión Europea, Los Estados Unidos y el Reino Unido, (en base a 8 estudios).
Un modelo de la OCDE estima que la IA incrementará la productividad del G7 entre 0.2% y 1.3%, con una diversidad considerable entre países.” No hay estimaciones para México.
Es claro que las políticas públicas apoyan o frenan, pero al final están las personas si quieren o no entrarle al toro.