En junio de 1975, BusinessWeek publicó un reportaje titulado “The Office of the Future” (La Oficina del Futuro). La oficina, decía el texto, estaba a punto de ser “revolucionada” por terminales, teclados y archivos electrónicos. En un apartado que hoy podría arrancarte una sonrisa por su tajante solemnidad, comentaba un consultor de la empresa Arthur D. Little que “para 1990, la mayor parte del manejo de registros será electrónico”. Sin embargo, lo interesante es que en el mismo artículo se incluía una advertencia que suele olvidarse cuando una tecnología se vuelve moda: cambiar la forma en la que la gente trabaja “siempre tarda más” de lo que imaginamos. La historia de la “Oficina sin papel” no fue un fracaso total (hoy gestionamos documentos de formas que eran impensables 50 años atrás), pero sí fue una lección muy dura sobre productividad, ya que digitalizar no equivale a simplificar. Lo anterior fue señalado en el 2002 por Abigail Sellen y Richard Harper en su estudio “The Myth of the Paperless Office” (El Mito de la Oficina sin papel), en donde indicaban que, en las organizaciones, el uso del correo electrónico llegaba a asociarse en esa época con un aumento promedio del 40% en consumo de papel. La tecnología que supuestamente venía a ahorrar trabajo terminó, en muchos casos, creando más versiones, más impresiones, más copias “por si acaso”, más trabajo administrativo. La promesa no era mentira; era incompleta. Hoy, con la inteligencia artificial (IA), es probable que estemos repitiendo ese patrón: creer que estamos comprando productividad, cuando a veces lo que adquirimos es complejidad disfrazada de atajo.
Sería un error afirmar que la IA no eleva la productividad. La evidencia micro (esa que es la del día a día, en tareas concretas) sin lugar a duda es real y cada vez más robusta. En un estudio a escala real en un centro de atención al cliente, la National Bureau of Economic Research (NBER) encontró que la asistencia de IA generativa elevó la productividad media un 14% (medida como casos resueltos por hora). Lo más interesante es cómo se repartió el beneficio: los trabajadores menos experimentados y de menor desempeño previo mejoraron mucho más (hasta un 34% en casos resueltos por hora), mientras que en el grupo más experto el efecto fue pequeño e incluso aparecieron señales de deterioro de calidad en algunas métricas.
Y surgen también datos interesantes, relacionados con la inclusión. Un experimento aleatorizado reciente, realizado con participantes de Argentina, fue diseñado para responder una pregunta incómoda: ¿La IA reduce o amplía la brecha de productividad entre personas con distintos niveles educativos? El hallazgo fue, en apariencia, esperanzador. La IA aumentó la productividad en todos los grupos y el efecto fue mayor en el grupo con menor escolaridad; la brecha entre ambos se redujo de forma drástica (los autores estiman que se cerró aproximadamente tres cuartas partes de la diferencia inicial en desempeño). Sin embargo, el propio estudio advierte algo fundamental, y es que el “igualador” en una tarea concreta no implica igualdad sostenida si las habilidades subyacentes, como las capacidades de evaluar, decidir y aprender, siguen separadas.
Estos casos podrían leerse como un triunfo: más rendimiento, menos brechas. Pero ese es precisamente el punto donde nace la ilusión. Porque estos resultados existen dentro de un marco que solemos dar por hecho: acceso a internet, alfabetización digital básica, dispositivos, tiempo para experimentar, contextos de trabajo relativamente formales y medibles. Y ahí, desafortunamente, no vive la mayor parte del mundo. Si estás en una PyME y alguien te dice: “con IA duplicaremos la productividad”, ¿Cuál sería la respuesta? honestamente, pocos le pedirían un calendario, un proceso y una métrica. Pero ya existen datos preliminares al respecto, y son menos impresionantes que los que imaginamos.
Daron Acemoglu, en otro estudio de la NBER, calcula que los efectos de la IA en la productividad total de los factores (TFP) no deberían ser más que 0.66% acumulado en diez años; incluso menciona que esa cifra puede estar inflada porque mucha evidencia temprana proviene de tareas relativamente fáciles, no de las tareas duras y contextuales donde el error cuesta caro en una empresa. En esa misma lógica, estima que el impulso al PIB también sería modesto, del orden del 1% en diez años, dependiendo de supuestos de inversión. Esto se encuentra en línea con algunas conclusiones de la OCDE, aunque ésta lo hace relacionado a segmentos de adopción. En un escenario de adopción de IA baja (23%), proyecta un aumento de 0.24% en el crecimiento anual de la TFP durante una década, mientras que en escenarios mas favorables los aumentos rondarán por el 0.61%.
Por su parte el, Fondo Monetario Internacional trae a la mesa otro elemento importante en la ecuación de la IA, que es el factor de la desigualdad, que es el detonante con el que la IA se convierte en productividad para unos y para otros no. El FMI concluye que el impacto de la IA será desigual según la exposición sectorial, la preparación y el acceso a datos/tecnología; en sus análisis, la IA tiende a intensificar la desigualdad entre países y beneficia desproporcionadamente a economías avanzadas. Así que no esperemos un salto simple, rápido y universal: la productividad no llega por instalar una herramienta; llega cuando una sociedad, un sector o una empresa reconfiguran hábitos, procesos, incentivos, capacidades y responsabilidades. Sin temor a equivocarme, hasta el día de hoy, todos los despidos masivos que se han dado en el mundo bajo la consigna de que “son el resultado contundente del avance de la IA en sus organizaciones mejorando la productividad” son simplemente una mentira: fueron realmente el efecto natural de acumular ineficiencias sin haber tomado decisiones de forma oportuna.
Así pues, la inclusión digital es el gran filtro que decide quién entra al futuro. Con 2,200 millones de personas sin conectividad, para ellos el reto es tener datos, electricidad constante, un dispositivo que no sea compartido entre cinco personas y el tiempo para usarlo. Eso explica que el 24% de usuarios de internet en países de ingresos altos usó ChatGPT, frente a 0,7% en países de ingresos bajos. Las condiciones materiales, educativas y de idioma filtran la adopción, no la falta de curiosidad. Esta situación, cuando bajamos el lente a México, nos revela otra verdad: mientras Ciudad de México y Sonora reportaban en 2024 los mayores porcentajes de hogares con internet (84,4% en ambos), los porcentajes más bajos estaban en Guerrero (58,9%), Oaxaca (55,5%) y Chiapas (50,7%). Con esa cifra sobre la mesa, suena casi frívolo pensar que la discusión central sea si la IA nos “sustituirá”; antes de eso, una parte significativa ni siquiera está en la conversación digital. Y en el mercado laboral ocurre lo mismo. Si más de la mitad trabaja en la informalidad, la vida laboral cotidiana de muchísimos hogares gira alrededor de ingresos inestables, trámites presenciales, educación intermitente, cuidados no remunerados, y aprendizaje tecnológico a ratos. No es que no les afecte la IA; es que su problema urgente no es el reemplazo, sino el acceso real a capacidades y oportunidades. La inclusión digital, entonces, no es un tema paralelo a la productividad, sino es la condición de poder abrirse a posibilidades.
Con lo anterior, pensemos de forma provocadora pero práctica. La inteligencia artificial no está sustituyendo a la gente en general; está sustituyendo (mejor dicho, comprimiendo y reconfigurando) tareas específicas dentro de una franja relativamente pequeña del mercado laboral global, especialmente formal, conectada y con alfabetización digital; y al hacer eso, revela lo que no quisimos ver: que la gran brecha no es “humanos vs máquinas”, sino “incluidos vs excluidos”. Con esto, para una empresa, esto cambia el enfoque. La pregunta no es ¿Cuántos puestos eliminaremos? sino ¿Qué parte de nuestro trabajo es repetitivo, qué parte es de criterio, y qué parte es de relación humana? La IA suele dar mejores frutos cuando actúa como andamiaje para acelerar aprendizajes y estandarizar buenas prácticas (como se menciona líneas arriba, por eso mejora más a perfiles novatos en ciertos entornos), pero puede estorbar actualmente cuando se usa como sustituto de juicio, responsabilidad o conocimiento del contexto.
En términos humanos, si nos importa la inclusión digital, el camino más viable (y al mismo tiempo honesto) debería ser más una agenda de infraestructura social que una moda tecnológica. Alfabetización digital básica para adultos y jóvenes, formación práctica dentro de empresas de todos tamaños, diseño de herramientas en lenguaje claro y en nuestro idioma, adopción por procesos, y una meta explícita de participación. Si no se hace, la IA puede cerrar brechas dentro de los conectados, pero ampliará la distancia con quienes siguen fuera. Volvemos, así, al espejo de 1975. La productividad no fracasa porque la tecnología sea inútil; fracasa porque vendemos promesas enormes y omitimos el trabajo lento: cambiar hábitos, cerrar brechas, construir capacidades, repartir responsabilidades. La “Oficina sin papel” no llegó como por eslogan, sino que llegó (con ciertos matices) como resultado de una disciplina sostenida. La productividad con IA llegará de forma similar; menos como algo mágico o premonitorio, tal vez más como un proyecto colectivo que decide quién entra, quién aprende y quién manda.