El impacto real de la inteligencia artificial en la productividad y el empleo
Hoy queremos compartir cómo está impactando la Inteligencia artificial en la productividad de las empresas.
Y es que, estas nuevas herramientas están cambiando la forma de trabajar pues están influyendo en cuánto y cómo se produce, y qué tipo de perfiles de la empresa son esenciales en esta nueva transformación.
Inteligencia artificial e innovación empresarial: cuando la productividad se puede medir
Queremos compartir contigo un estudio muy interesante publicado en ScienceDirect. En él, se analiza cómo las empresas chinas están integrando la inteligencia artificial como elemento clave de productividad.
¿Cómo están midiendo este esfuerzo?: Con el número de patentes de IA registradas por empresas que cotizan en bolsa. Se trata de una inversión real convertida en tecnología.
Los datos muestran que la IA impulsa la productividad a través de diferentes caminos:
Reduce costes operativos
Incrementa la importancia de los perfiles cualificados
Acelera la digitalización
Hace más eficiente la innovación
Pero no lo hace igual en todas las empresas, el impacto es mayor en las grandes corporaciones y sectores que cuentan con una alta dependencia de mano de obra.
Empleo y salarios: menos alarmismo y más matices
Frente al miedo actual a una sustitución masiva de los trabajadores, el Global AI Job Barometer 2025 de PwC apunta en una dirección totalmente opuesta. La inteligencia artificial está creando más empleo del que elimina. Incluso en trabajos donde la automatización parecía inevitable, las ofertas siguen incrementando.
Es importante también hablar de los salarios. Y es que, en 2024, las personas que tenían competencias en IA obtuvieron un plus salarial del 56 por ciento. El doble que el año anterior.
Y un dato curioso, las titulaciones formales empiezan a no ser tan importantes, entre 2019 y 2024, los empleos potenciados por IA que exigían un título universitario pasaron del 66 por ciento al 59, por lo que, cada vez pesa menos “la titulitis” y más lo que realmente el perfil sabe o puede hacer.
El informe distingue entre trabajos donde la IA sustituye tareas y otros donde actúa como apoyo. En ambos casos hay crecimiento. Pero es mayor cuando la tecnología refuerza el trabajo humano en lugar de intentar reemplazarlo (por ahora).
Agricultura: eficiencia, sostenibilidad y una realidad incómoda
En agricultura, la IA está ayudando a afrontar una realidad preocupante: la falta de mano de obra.
En este campo, la aplicación de la inteligencia artificial se traduce en monitorización de cultivos, riego inteligente o gestión de recursos. Son usos muy concretos que mejoran la productividad y reducen desperdicios.
Los estudios muestran una adopción desigual entre Norteamérica y Europa y Asia y África. Los primeros avanzan más rápido que los segundos.
Construcción: planificar mejor para fallar menos
En el sector de la construcción, la inteligencia artificial permite anticipar fases de productividad, asignar de manera óptima los recursos y automatizar tareas repetitivas como el ensamblaje de materiales.
El uso de modelos como la programación lineal mejora la eficiencia y cambia la forma de planificar. Para muchas empresas, esto es un salto cualitativo brutal pues permite dejar atrás decisiones basadas en intuición y comenzar a trabajar con escenarios mucho más seguros y precisos.
Un impacto desigual que obliga a decidir
La realidad es que aún la IA no genera las mismas ventajas en todos los contextos, hay factores determinantes:
El tamaño de la empresa.
La intensidad de mano de obra.
El acceso a tecnología.
La ubicación geográfica.
Esto plantea retos evidentes en formación, regulación e infraestructuras, especialmente en regiones con menor acceso a innovación tecnológica.
Conclusión: un nuevo marco que ya no es opcional
La realidad es que aún la IA no genera las mismas ventajas en todos los contextos, hay factores determinantes:
El tamaño de la empresa.
La intensidad de mano de obra.
El acceso a tecnología.
La ubicación geográfica.
Esto plantea retos evidentes en formación, regulación e infraestructuras, especialmente en regiones con menor acceso a innovación tecnológica.
